N-스크린 시대의 소비자는 방송 등 동영상을 TV로만 시청하는 것이 아니라 PC, 태블릿, 모바일 기기 등 여러 스크린을 동시에 이용하고 있다. 이러한 소비자의 매체 이용 행태를 반영하여 광고 또한 TV뿐 아니라 다른 스크린을 통해 노출되고 있다. 하지만 여러 매체를 통해 노출되는 광고 캠페인의 통합적 효과에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 이 연구는 TV, PC, 모바일을 모두 이용하는 소비자들로 구성된 3?스크린 싱글소스 패널을 이용해 세 개의 매체를 통한 방송, 동영상 광고의 통합 노출량, 중복 노출, 중복이 제거된 통합 노출량을 확인하고 최적화 알고리즘(Optimization Algorithm)을 통해 통합도달률을 극대화 할 수 있는 광고비 최적 배분 모델을 구축하고자 했다. 이를 위해, 먼저 TV, PC, 모바일의 광고비와 통합도달률 간 관계를 탐색하고 매체의 조합 간 중복노출비 발생량을 규명했다. 매체 간 중복비를 바탕으로 매체 간 이용이 독립적인지, 중복 노출 성향을 보이는지, 상호배타 성향을 지녔는지 등 이용자의 매체별 시청 행태 속성에 대해 추론했다. 마지막으로, 광고 예산의 규모에 따라 통합도달률 최적화값을 획득할 수 있는 광고비 최적 배분화를 예측하였다. 매체의 다양화가 빠르게 진행되는 매체환경에서 효과적인 크로스 미디어 광고캠페인의 중요성이 증대되고 있는 것을 고려할 때, 이 논문이 제시하는 3?스크린 싱글소스 패널 데이터를 활용한 실증적인 통합 광고 노출 효과 규명과 광고비 최적 배분 추정은 중요한 의의를 가지며 유용한 학술적, 실무적인 함의를 제공하리라 기대된다.
　
The purposes of this study were to establish an optimized budget allocation model and to estimate total advertising exposure effects across three screens - television, PC and mobile platforms - using single source panel data. First, this study investigated a relationship between advertising spending on TV, PC, mobile media and total ad exposure with duplication ratios and demonstrated the increased duplication ratio between TV and mobile media in total reach, which was hidden internally. Further, the ad exposure pattern via TV and mobile media was inferred based on the duplication ratios using the Bayesian method: (a) independent viewing relationship, (b) duplicated viewing (positively associated) relationship, and (c) selectively viewing (negatively associated) relationship. Lastly, the optimized budget allocation across the three screens and its corresponding estimated total ad reach with de-duplicated were estimated using a statistical function, ‘Optimization Algorithm’. In the era of multimedia fragmentation, findings of this study provide strategic implications for effective cross-media planning.