적정 CPI 산정 (LTV 역산과 회수 기간)

🤔 혹시 이런 생각 해본 적 없나요?

• "매체가 제안한 설치 단가가 싼 건지 비싼 건지 판단할 기준이 없다."
• "업계 평균 CPI를 찾아봤는데, 우리 앱에 그대로 적용해도 되는 걸까?"
• "설치 단가는 목표를 맞췄는데 정작 매출이 따라오지 않는다."

애드 프러드 대응에서 가짜 설치를 걸러 내는 순서를 다뤘습니다. 걸러 내고 남은 진짜 설치에는 다음 질문이 붙습니다. 이 설치 한 건에 얼마까지 내도 되는지입니다. 이번 클래스는 그 상한선을 우리 숫자로 구하는 방법과, 시장 평균을 어디까지 참고할지를 다룹니다.

💰 적정 CPI는 시장 평균이 아니라 우리 LTV에서 나옵니다

적정 CPI 산정은 사용자 한 명이 앱에서 남기는 금액에서 원가와 목표 이익을 빼고, 설치 한 건에 지불할 수 있는 상한선을 거꾸로 구하는 계산입니다.

가게 운영에 비유하면 방향이 분명해집니다. 물건을 얼마에 팔지 정해 두면 얼마에 사 올지가 자동으로 정해지듯, 사용자 한 명이 우리 앱에서 쓰는 금액이 정해지면 그 사용자를 얻는 데 낼 수 있는 금액도 따라 정해집니다. 매입가를 먼저 정하고 판매가를 맞추는 가게는 없습니다. 그런데 앱 캠페인에서는 매체가 부른 단가를 기준선으로 삼고 거기에 성과를 맞추려는 일이 자주 생깁니다.

기준이 되는 값은 LTV입니다. 사용자 한 명이 앱을 쓰는 동안 남기는 금액입니다. 다만 실무에서 평생을 기다릴 수는 없으므로 30일이나 90일처럼 기간을 끊어 계산합니다.

🧮 계산 순서: LTV에서 상한선을 거꾸로 구합니다

숫자를 넣어 보면 순서가 잡힙니다. 구독형 서비스의 가상 사례입니다.

이 표에서 읽을 것은 마지막 줄입니다. 90일 기준으로 설치 한 건에 1,960원까지는 내도 되고, 그 위부터는 사 올수록 손해라는 뜻입니다. 매체가 2,500원을 제안하면 협상 여지가 아니라 거절할 근거가 생깁니다.

목표 이익 비율은 회사가 정하기 나름입니다. 성장 단계에서는 이익을 0으로 두고 상한을 2,800원까지 올려 잡기도 하고, 수익을 내야 하는 시기에는 비율을 높여 상한을 낮춥니다. 같은 앱이라도 시기에 따라 상한선이 달라진다는 점이 중요합니다.

⏱️ 회수 기간을 함께 정해야 하는 이유

상한선에는 기간이 따라붙습니다. 위 계산은 90일 기준이므로, 광고비는 오늘 나가고 회수는 90일에 걸쳐 일어납니다. 가게로 치면 물건값은 오늘 치르고 판 돈은 석 달에 나눠 받는 셈입니다. 이 간격을 감당할 현금이 없으면 계산상 남는 장사여도 운영이 막힙니다.

그래서 실무에서는 설치 후 7일, 30일, 90일처럼 구간을 나눠 회수 상태를 확인합니다. 광고비를 얼마나 돌려받았는지를 보는 지표가 ROAS이고, 30일 시점의 값을 D30 ROAS라고 부릅니다.

업계 자료들을 보면 소비자 대상 앱은 광고비를 회수하는 데 4개월에서 5개월가량 걸리고 12개월 안쪽이면 무리 없는 수준으로 본다는 설명이 많습니다. 30일 시점 회수율은 업종에 따라 40퍼센트에서 90퍼센트 사이로 제시되는 경우가 흔합니다. 사업자마다 집계 기준이 달라 그대로 적용할 수치는 아니지만, 우리 회수 곡선이 어느 정도 위치인지 가늠할 참고선은 됩니다.

📊 평균 하나로 정하면 놓치는 것

상한선을 구했다고 끝이 아닙니다. 매체를 합친 평균으로 보면 판단이 어긋납니다. 같은 예산으로 두 매체를 돌린 가상의 결과입니다.

합계만 보면 단가 1,300원에 설치당 매출 2,350원이라 상한선 안에 들어옵니다. 그런데 나눠 보면 B 매체는 설치 한 건에 1,100원을 내고 900원을 회수하는 구조입니다. A가 벌어들인 금액이 B의 손실을 덮고 있을 뿐입니다.

여기서 리텐션이 왜 중요한지도 드러납니다. 설치 단가는 지불하는 금액이고 회수는 남아 있는 사용자에게서 일어납니다. 잔존율이 4분의 1로 낮으면 설치당 매출도 그만큼 낮아집니다. 단가가 낮다는 말과 효율이 좋다는 말은 다릅니다.

🧮 LTV 계산이 막힐 때: ARPU와 ARPPU

위 계산의 첫 줄, 설치 1건당 누적 매출을 구하는 일이 생각보다 어렵습니다. 사용자마다 남는 기간이 달라 LTV를 제대로 모델링하려면 품이 많이 듭니다. 실무에서는 이럴 때 더 단순한 두 지표로 대신합니다.

• ARPU(Average Revenue Per User): 사용자 1인당 평균 결제 금액입니다. 일정 기간의 매출을 중복을 뺀 활동 사용자 수로 나눕니다.
• ARPPU(Average Revenue Per Paying User): 결제 사용자 1인당 평균 결제 금액입니다. 같은 매출을 결제한 사용자 수로만 나눕니다.

두 값의 간격이 서비스의 성격을 알려 줍니다. 산정 기간 6개월에 ARPU가 35,000원이고 ARPPU가 125,000원인 가상의 앱이라면, 결제하지 않는 사용자가 다수이고 결제하는 소수가 큰 금액을 쓰는 구조입니다. 이 경우 적정 CPI는 ARPU 쪽으로 계산하되, 캠페인은 결제 가능성이 높은 사용자를 겨냥하는 편이 맞습니다.

계산에 넣을 때는 ARPU를 위 표의 첫 줄 자리에 씁니다. 6개월 ARPU에서 원가와 목표 이익을 빼면 6개월 회수 기준의 상한선이 나옵니다. LTV보다 거칠지만 결제 데이터만 있으면 바로 구할 수 있어서, 정교한 모델이 없는 팀의 출발점으로 충분합니다.

🌱 데이터가 없는 신규 앱의 출발점

여기까지 읽고 나면 걸리는 부분이 있습니다. 출시한 지 한 달도 안 된 앱에는 90일 회수 데이터가 없습니다. 상한선을 구할 재료가 아직 없는 상태입니다.

이럴 때 실무에서 쓰는 방법은 세 가지입니다.

• 회수 구간을 짧게 끊습니다. 90일 대신 7일 회수율로 임시 상한을 잡고 매주 다시 계산합니다. 데이터가 쌓이면 구간을 30일, 90일로 늘려 갑니다.
• 비슷한 앱의 공개 지표를 참고선으로 씁니다. 같은 업종의 결제 전환율과 잔존율을 기준으로 임시 값을 넣되, 우리 데이터가 나오면 곧바로 교체합니다.
• 소액으로 시작합니다. 상한선을 확정하기 전까지는 예산을 크게 넣지 않습니다. 계산 근거가 없는 상태에서 물량을 늘리면 손실 규모만 커집니다.

초기 데이터는 표본이 적어 값이 크게 움직입니다. 첫 주 회수율이 좋다고 상한을 크게 올렸다가 다음 주에 되돌리는 일이 생기므로, 몇 주치 흐름을 보고 조정하는 편이 안전합니다.

🌏 시장 평균은 참고선입니다

그럼 업계 평균은 어디에 쓸까요? 우리 숫자가 상식적인 범위에 있는지 확인하는 용도로 씁니다.

싱귤러가 낸 2026년 1분기 리포트를 보면 글로벌 평균 설치 단가는 1.12달러였고 직전 분기보다 8.4퍼센트 올랐습니다. 같은 리포트는 업종에 따라 편차가 크다고 밝히면서, 유틸리티 업종이 가장 낮은 단가를 기록한 반면 금융과 리테일은 미국과 일본에서 가장 높았다고 설명합니다. iOS와 안드로이드의 차이도 큽니다. 핵심 업종에서 iOS가 전체 수익의 70퍼센트에서 90퍼센트를 만들어 내는 만큼, 같은 앱이라도 플랫폼별로 상한선을 따로 잡는 편이 맞습니다.

플랫폼을 나눠 잡아야 하는 이유가 하나 더 있습니다. 같은 리포트 기준으로 iOS의 추적 동의 비율은 8퍼센트까지 내려왔습니다. 동의하지 않은 사용자의 성과는 개별 단위로 확인되지 않으므로, iOS의 회수 계산은 안드로이드보다 추정에 기대는 부분이 큽니다.

광고 도구에서는 이 상한선을 입찰 목표로 넣습니다. 구글 앱 캠페인은 목표 설치당비용(tCPI), 목표 액션당비용(tCPA), 목표 광고 투자수익(tROAS) 같은 입찰 유형을 제공합니다.

위 화면은 구글이 공식 문서에 정리한 앱 캠페인 입찰 유형입니다. 설치를 목표로 할지 인앱 액션을 목표로 할지에 따라 넣는 값이 달라지므로, 앞에서 구한 상한선이 어느 행동을 기준으로 한 금액인지 맞춰서 설정합니다.

🧾 매체별로 상한을 다르게 잡습니다

마지막으로 상한선을 하나로 두지 않는 이유를 정리하겠습니다.

• 회수 성과가 다릅니다. 앞의 표처럼 매체마다 잔존율과 결제 전환이 다르므로, 같은 단가라도 회수 금액이 달라집니다. 매체별로 계산해 상한을 따로 둡니다.
• 부정행위 위험이 다릅니다. 애드 프러드 대응에서 본 대로 제휴 매체는 위험이 상대적으로 큽니다. 유효 설치만 세면 실질 단가가 명목 단가보다 올라가므로, 그 차이를 감안해 상한을 낮춰 잡습니다.
• 오가닉에 미치는 영향이 다릅니다. 광고 집행이 늘면 검색과 추천으로 들어오는 설치도 함께 늘어나는 경우가 있습니다. 이 부분까지 감안하면 상한을 조금 올려 잡을 수 있지만, 얼마나 늘었는지는 집행을 멈춰 보거나 지역을 나눠 비교해야 확인됩니다.

상한선은 한 번 정하고 끝나는 값이 아닙니다. 앱의 결제 구조가 바뀌거나 회수 곡선이 달라지면 다시 계산합니다. 다음 클래스에서는 이렇게 확보한 사용자가 앱을 계속 열게 만드는 푸시 운영을 다룹니다.

❓ 업계 평균 CPI를 그대로 목표로 써도 되나요?

그대로 쓰지 않는 것이 안전합니다. 글로벌 평균 1.12달러 같은 수치는 업종과 플랫폼과 국가에 따라 편차가 커서, 우리 앱의 상한선과는 별개의 숫자입니다.

평균은 우리 계산 결과가 상식적인 범위에 있는지 확인하는 참고선으로만 씁니다. 목표 단가는 우리 LTV나 ARPU에서 역산한 상한선으로 정하고, 매체가 부른 단가는 그 상한선과 비교할 대상으로 둡니다.

❓ 상한선은 얼마나 자주 다시 계산하나요?

정해진 주기보다 계산의 재료가 바뀌는 시점이 기준입니다. 결제 구조나 가격이 바뀌었을 때, 회수 곡선이 눈에 띄게 달라졌을 때, 성장 단계에서 수익 단계로 목표 이익 비율을 옮길 때가 다시 계산할 때입니다.

재료 변화가 없다면 분기에 한 번 정도 코호트의 회수 흐름과 함께 점검하는 수준으로 충분합니다. 매주 흔드는 것은 오히려 판단 기준을 잃게 만듭니다.

📋 30초 요약

1. 적정 CPI는 시장 평균이 아니라 우리 LTV에서 거꾸로 구합니다. 설치당 누적 매출에서 원가와 목표 이익을 빼면 설치 한 건에 낼 수 있는 상한선이 남습니다. 매체가 부른 단가는 그 상한선과 비교할 대상이지 기준이 아닙니다.

2. 상한선에는 회수 기간이 따라붙습니다. 90일 기준으로 계산했다면 광고비는 오늘 나가고 회수는 90일에 걸쳐 일어납니다. 7일, 30일, 90일로 나눠 회수 상태를 확인하고 현금 흐름을 함께 봅니다.

3. 매체를 합친 평균은 문제를 가립니다. 잔존율이 낮은 매체는 단가가 싸도 회수가 안 되므로, 매체별로 나눠 설치당 회수 금액을 계산한 뒤 상한을 따로 잡습니다. 플랫폼도 iOS와 안드로이드를 나눠 봅니다.

참고 자료

• 설치당비용(CPI) 정의, Google Ads 고객센터
• 앱 캠페인의 입찰 전략 선택하기, Google Ads 고객센터
• 앱 캠페인 입찰 안내, Google Ads 고객센터
• Q1 2026 Quarterly Trends Report, Singular