본 연구는 TV 매체를 중심으로 광고가 소비자에게 미치는 영향력을 확인하고자 하였으며, 구체적으로 기존의 연구에서 다루었던 자사의 노출 변인(Reach n＋)외에 경쟁사와의 경쟁을 고려한 광고점유율(SOV)을 독립변인으로 투입하였다. 또한 단순히 광고의 노출에 따른 효과만 확인한 것이 아니라, 특정 브랜드의 현재 카테고리 내 상황에 따른 효과 차이를 비교 · 검증하여 광고 효과 차이를 확인하고자 하였다.
본 연구는 기본적으로 회귀 분석을 바탕으로 TV 광고 노출이 소비자에게 미치는 영향력을 검증하고자 하였다. 연구에 투입된 데이터는 실제 실무에서 사용하고 있는 데이터를 기반으로 하고 있다. TV 광고 효과 데이터는 AGB 닐슨 미디어 리서치에서 제공하는 Ariana 8.5 프로그램에서 추출한 시청률 데이터로, 2015년 1월부터 2017년 4월까지 총 28개월의 월별 광고 시청률 데이터를 활용하였다. 종속 변인 광고 효과는 광고 최초 상기도(TOM)로 대변하였으며, 엠브레인 조사 회사에서 맥주와 관련된 광고 최초 상기도 트래킹 조사 결과를 사용하였다.
연구 결과 경쟁사와의 경쟁을 고려한 광고 점유율(SOV) 변인이 소비자에게 가장 큰 영향력을 미치고 있었으며, 광고 점유율을 활용할 경우 효과 모델의 설명력과 예측력이 단순 노출 효과만을 고려한 경우보다 더 우수한 것으로 확인되었다. 또한 브랜드가 처해 있는 상황, 즉 자사의 TOM 수준에 따라서 광고의 효과에 차이가 나타났으며, TOM 수준에 따라 설명력이 큰 노출 변인이 달라졌다. 구체적으로 TOM 수준이 20∼30%일 때는 Reach 3＋가, 30% 이상일 때는 SOV가 가장 영향력이 큰 것으로 나타났다.
본 연구는 기존의 연구들과는 다르게 하나의 브랜드에 초점을 맞추는 것이 아니라 카테고리 내의 브랜드들을 아우를 수 있는 통합 모델을 구축하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 SOV 변인을 활용함으로써 자사와 경쟁사의 광고 활동까지 고려한 모델을 구축하였다. 이는 특정 브랜드의 상황에 따라 구체적으로 광고 효과를 제시할 수 있으며, 광고주나 광고대행사가 목표 달성을 위해 필요한 단기적인 노출에 대한 가이드라인으로 활용될 수 있다.

This study is to examine the effects of TV advertising on consumers’ TOM(top of mind awareness). This paper uses share of voice (SOV) considering competition with other brands as independent variable along with exposure of the advertising(Reach n＋). In addition to the advertising exposure effects such as Reach n＋, the difference of effects based on the brand’s situation, such as level of the brands within the category was also compared and tested.
The results showed that the SOV considering competition with other brands has the greatest effects on consumer TOM prediction. In other words, the use of SOV, as an independent variable, improves explanatory and predictive power of the model that uses advertising exposures. The situational dimension(TOM level of the products) also has effects: when TOM level is 20∼30%, Reach 3＋ has the greatest effect, while the TOM level is over 30%, SOV has the greatest effect.
This study is also to establish a comprehensive model which can predict consumer TOM including not a single brand, but entire brands in a certain category. The results of this study can be utilized as advertising exposure guidelines by suggesting predicted TOM after comparing advertising exposure effects and situational dimensions.