<h2 style="text-align: center;">📌 사례 요약</h2>

&nbsp;

장르:

포크 | 인디

&nbsp;

상황 및 고민:

- 기존 팬층이 거의 없는 상태

- 초기 알고리즘 학습 데이터 부족

- 자연 유입만으로는 발견되기 어려운 상황

&nbsp;

활용 전략:

- 발매 직후 콘텐츠 노출로 첫 관심 형성

- Playlist AD를 통한 플레이리스트 기반 발견 구조 설계

- 캠페인 데이터를 기반으로 2차 최적화 운영

&nbsp;

성과:

- 캠페인 기간 내 3대 플랫폼 스트리밍 수 11K+

- 광고 활성 플레이리스트 167개

- 플레이리스트 저장 497건 (재 청취 구조 형성)

- 콘텐츠 노출 규모 41K+ (자연 유입 효과)

&nbsp;

&nbsp;

&nbsp;

&nbsp;

&nbsp;

<h1 style="text-align: center;">1. 아티스트 소개</h1>

&nbsp;

포크, 어쿠스틱 기반의 싱어송라이터로

서정적인 음색과 감성으로

대중에게 위로가 되는 음악을 들려주는

신인 아티스트입니다.

&nbsp;

이번 캠페인은

데뷔 싱글 발매에 맞춘 마케팅 캠페인입니다.

&nbsp;

&nbsp;

☑️&nbsp;장르:&nbsp;포크/인디

☑️&nbsp;데뷔: 2026년 06월

☑️&nbsp;캠페인 진행곡: 데뷔 싱글

&nbsp;

&nbsp;

&nbsp;

&nbsp;

<h1 style="text-align: center;">2. 캠페인 배경</h1>

&nbsp;

첫 데뷔 싱글인 만큼 기존 팬층이 거의 없었고,

스트리밍 플랫폼이 음악을 추천하기 위한

초기 데이터도 부족한 상태였습니다.

&nbsp;

또한, 자연 유입만 기다리기에는

음악이 발견될 가능성이 낮았기 때문에,

발매 초기에 발견 &rarr; 저장 &rarr; 반복 청취가 이어지는 구조를

만드는 것이 이번 캠페인의 핵심 목표였습니다.

&nbsp;

&nbsp;

&nbsp;

&nbsp;

<h1 style="text-align: center;">3. 활용 전략</h1>

&nbsp;

먼저 콘텐츠 노출을 통해

음악에 대한 첫 관심을 만들었습니다.

&nbsp;

이후에는 장르와 분위기가 잘 맞는

플레이리스트를 중심으로

Playlist AD를 운영하며

음악을 좋아할 가능성이 높은 리스너에게 먼저 도달하고,

캠페인 종료 후에도 반복적으로 청취될 수 있도록 설계했습니다.

&nbsp;

특히 신인 아티스트는 발매 직후의 일시적인 노출보다,

꾸준히 음악을 듣고 저장하는 초기 리스너층을 확보하는 것이 중요합니다.

이러한 초기 반응은 자연 유입의 기반이 되고,

스트리밍 플랫폼의 알고리즘이 음악을 추천하는 데 필요한

행동 데이터(저장, 반복 청취 등)를 만드는 역할을 합니다.

&nbsp;

&nbsp;

&nbsp;

&nbsp;

<h1 style="text-align: center;">4. 캠페인 성과</h1>

&nbsp;

☑️&nbsp;캠페인 기간 내 3대 플랫폼&nbsp;스트리밍 수 11K+

☑️&nbsp;광고 활성 플레이리스트 167개

☑️&nbsp;플레이리스트 저장 497건 달성 (재 청취 구조 형성)

☑️&nbsp;콘텐츠 노출 규모 41K+ (자연 유입 효과)

&nbsp;

특히 의미있었던 것은

497건의 플레이리스트 저장입니다.

저장은 단순히 한 번 재생한 것이 아니라,

다시 듣고 싶다는 행동으로 이어졌다는 의미이기도 합니다.

&nbsp;

이러한&nbsp;저장과 반복 청취 데이터가 꾸준히 쌓이면서

멜론&middot;지니&middot;유튜브뮤직 등 주요 플랫폼에서도

재생이 증가하는 흐름이 나타났습니다.

&nbsp;

발매 초기에 만들어진 첫 반응이

이후 자연 유입과 알고리즘 추천으로 이어질 수 있는

초기 기반을 마련한 사례라고 볼 수 있습니다.

&nbsp;

&nbsp;

&nbsp;

&nbsp;

&nbsp;

<hr />
<h2 style="text-align: center;">&nbsp;</h2>

<h2 style="text-align: center;">💡&nbsp;이 사례에서 얻을 수 있는 인사이트</h2>

&nbsp;

많은 신인 아티스트는 좋은 음악을 지속 발매하면

언젠가는 발견될 것이라고 생각합니다.

하지만 실제로는

발견될 기회를 만드는 과정이 먼저 필요합니다.

&nbsp;

특히 발매 초반에는

누가, 어떤 환경에서, 처음 음악을 듣느냐가

이후 저장과 반복 청취,

그리고 알고리즘 추천까지 영향을 줄 수 있습니다.

&nbsp;

그래서 중요한 것은

많은 사람에게 무작정 노출하는 것이 아니라,

내 음악을 좋아할 가능성이 높은 리스너에게

먼저 도달하는 전략입니다.

&nbsp;

&nbsp;

&nbsp;

&nbsp;

📍 내 음악은 어떤 전략이 맞을까?

&nbsp;

모든 음악은 장르와 타깃 리스너,&nbsp;발매 상황도 다릅니다.

그래서 적합한 플레이리스트와

효과적인 마케팅 전략도 달라질 수 있습니다.

&nbsp;

웨이버는 실제 캠페인 데이터를 바탕으로

내 음악에 맞는 전략을 함께 제안해드립니다.

&nbsp;

발매를 앞두고 있거나,

이미 발매했지만 반응이 아쉬운 곡이 있다면

상담을 통해 가장 적합한 방향을 확인해보세요.