CTR 계산기(클릭률 계산·노출수·필요 노출수 역산)

노출수, 클릭수, 클릭률(CTR) 중 알고 있는 2개를 입력하고 나머지는 비워 둔 채 ‘계산’을 누르세요. 빈칸의 값을 계산하고, 노출 1,000회당 클릭수를 그림으로 보여 줍니다.

노출수

클릭수

클릭률(CTR, %)

입력은 ‘정확히 2개’입니다(3개 모두 입력하면 계산할 수 없습니다). CTR은 % 숫자로 입력하세요(2.5%라면 ‘2.5’). 클릭수와 CTR을 넣고 노출수를 비워 두면, 그 목표 클릭수에 필요한 노출수(정수로 올림)를 구합니다.

계산 결과·그래프

왼쪽 입력란 중 2개에 값을 넣고 ‘계산’을 누르면 여기에 결과와 ‘노출 1,000회당 클릭수’ 그림이 표시됩니다.

이 페이지에서 할 수 있는 것
이 계산은 어디에 쓰일까요?
사용법
공식과 그림
용어·기호 해설
- 기호
- 용어
먼저 알아 두면 좋은 내용
Excel로 계산하는 방법
Google 스프레드시트로 계산하는 방법
Python으로 계산하는 방법
LaTeX 등 수식 언어로 쓰는 법(복사 가능)
ChatGPT에게 물어서 계산하는 방법
DataChef의 특징
관련 기능
NumberChef 계산기 목록

이 페이지에서 할 수 있는 것

노출수(임프레션), 클릭수, 클릭률(CTR: Click-Through Rate) 중 알고 있는 2개만 넣으면 나머지 1개를 계산합니다
‘10,000회 노출에 250회 클릭이면 CTR은 몇 %?’, ‘CTR 1.5%로 클릭 1,000회를 모으려면 몇 회 노출해야 할까?’ 같은 광고, 검색 결과, 이메일의 클릭률 궁금증을 이 페이지 하나로 해결할 수 있습니다
목표 클릭수로 역산하는 ‘필요 노출수’는 정수가 되도록 올림해서 표시합니다
노출 1,000회당 클릭수를 그림으로 확인할 수 있습니다
공식의 쉬운 해설과 Excel, Google 스프레드시트, Python에 그대로 붙여 넣을 수 있는 수식도 이 페이지에 정리되어 있습니다

이 페이지의 클릭률(CTR)은 노출된 횟수에 대한 클릭된 횟수의 비율(%)입니다. 노출수(표시된 횟수)를 기준으로 한다는 점이 핵심입니다. 이메일의 오픈율이나 ‘메일을 연 사람 중 몇 %가 클릭했는가’처럼 기준이 다른 비율과는 구별하세요. 비율 계산 전반은 퍼센트 계산기, CTR이 얼마나 개선되었는지는 증감률 계산기를 이용하세요.

이 계산은 어디에 쓰일까요?

검색광고의 광고 문구 개선(온라인 광고 운영)

네이버 검색광고(파워링크)에서 광고 A는 8,000회 노출에 96회 클릭(CTR \(96 \div 8000 \times 100 = 1.2\)%), 제목을 바꾼 광고 B는 같은 8,000회 노출에 160회 클릭(CTR 2%)을 얻었다고 합시다. 같은 노출수에서 B가 약 1.67배의 클릭수를 얻었으니, 어느 광고 문구가 더 관심을 끄는지 CTR의 차이로 숫자로 알 수 있습니다.
광고 운영자는 이런 CTR 비교를 반복하며 광고 문구와 이미지를 고릅니다. 다만 노출수가 아직 적을 때는 우연에 의한 차이일 수 있으므로, 충분한 노출이 쌓인 뒤에 판단하는 것이 일반적입니다.

검색 결과의 제목 다시 쓰기(SEO, 서치 콘솔)

내 사이트의 어떤 페이지가 자연 검색 결과에 한 달에 20,000회 표시되고 400회 클릭되었다고 합시다. CTR은 \(400 \div 20000 \times 100 = 2\)%입니다. 페이지 제목과 설명을 더 매력적으로 바꿔 CTR이 3%가 되면, 같은 순위에서도 클릭수는 \(20000 \times 3 \div 100 = 600\)회로 1.5배가 됩니다.
이 계산으로 순위를 올리는 것 말고도 ‘같은 노출수에서 클릭을 더 받는’ 개선 방법이 있다는 것을 알 수 있습니다. 노출수와 클릭수는 Google Search Console이나 네이버 서치어드바이저에서 무료로 확인할 수 있습니다.

목표 클릭수로 광고 노출량 계획하기(마케터의 실무)

캠페인으로 사이트에 클릭(방문) 1,000회를 모으고 싶다고 합시다. 지금까지 광고의 CTR이 1.5%였다면 필요한 노출수는 \(1000 \div 1.5 \times 100 = 66666.6\cdots\)이므로 올림해서 66,667회입니다.
노출수를 알면 노출 1,000회당 광고비(CPM)나 지난 실적과 함께 필요한 예산과 기간을 어림할 수 있습니다. 실제 CTR은 오르내리므로 조금 넉넉하게 계획하는 것이 보통입니다.

뉴스레터 링크의 반응 보기(이메일 마케팅)

5,000명에게 보낸 뉴스레터에서 본문 링크가 150회 클릭되었다면, 발송 수 기준 클릭률은 \(150 \div 5000 \times 100 = 3\)%입니다. 제목이나 본문을 바꿔 보낸 회차와 비교하면 어떤 방식이 독자의 행동을 이끌어 내는지 알 수 있습니다.
다만 이메일에서는 ‘메일을 연 사람 중 몇 %가 클릭했는가’를 기준으로 한 비율(CTOR, 오픈 대비 클릭률)도 쓰이며, 기준이 다르면 숫자도 달라집니다. 보고서를 볼 때는 어떤 기준의 비율인지 꼭 확인하세요.

동영상 썸네일과 제목 테스트(동영상, SNS 운영)

동영상 플랫폼에서는 썸네일이 표시된 횟수와 클릭해서 시청한 횟수로 클릭률이 계산되어 관리 화면에 표시됩니다(예: YouTube 스튜디오의 ‘노출 클릭률’). 썸네일이 50,000회 표시되고 2,000회 클릭되었다면 CTR은 \(2000 \div 50000 \times 100 = 4\)%입니다.
썸네일이나 제목을 바꿨을 때 이 숫자가 어떻게 움직이는지 보면, 시청자가 어떤 보여 주기 방식을 고르는지 숫자로 확인할 수 있습니다. SNS 게시물이나 배너 광고도 생각하는 방식은 같습니다.

공식과 그림

클릭률(CTR)을 구하는 공식

그림

수학 표기 (일반적인 수식)

\(\mathrm{CTR}\) \(=\) \(C\) \(\div\) \(I\) \(\times\) \(100\)

말로 쓴 표기 (기호를 말로 바꾼 식)

④ \(\mathrm{CTR}\): 클릭률(%) \(=\) ① \(C\): 클릭수 \(\div\) ② \(I\): 노출수 \(\times\) ③ \(100\): 백분율의 기준

공식을 말로 읽으면

① \(C\): 클릭수 를

② \(I\): 노출수 로 나누고

③ \(100\): 백분율의 기준 을 곱하면

④ \(\mathrm{CTR}\): 클릭률(%) 이 됩니다

간단한 예

광고가 10,000회 노출되고 그중 250회 클릭되었을 때의 클릭률은

\(\mathrm{CTR}\): 클릭률(%) \(=\) 클릭수(250회) \(\div\) 노출수(10,000회) \(\times\) \(100\)

\(250 \div 10000 \times 100 = 2.5\ \ (2.5\%)\)

이해의 핵심

클릭률은 ‘노출된 횟수 중 몇 %가 클릭되었는가’를 나타냅니다. 중요한 것은 나누는 수(기준)가 노출수라는 점입니다. 이메일 마케팅에서는 같은 ‘클릭률’이라는 말로 ‘메일을 연 사람 중 몇 %가 클릭했는가’(오픈 기준)를 가리키기도 하는데, 기준이 다르면 숫자도 달라집니다. 비교하기 전에 무엇을 기준으로 한 %인지 확인하세요. 나눗셈 자체는 퍼센트 계산기와 같습니다. 이 페이지는 광고와 검색 결과의 지표로서의 CTR과, 거기서 거꾸로 구하는 계산(다음 두 공식)에 집중합니다.

예상 클릭수를 구하는 공식(노출수와 CTR으로)

그림

수학 표기 (일반적인 수식)

\(C\) \(=\) \(I\) \(\times\) \(\mathrm{CTR}\) \(\div\) \(100\)

말로 쓴 표기 (기호를 말로 바꾼 식)

④ \(C\): 예상 클릭수 \(=\) ① \(I\): 노출수 \(\times\) ② \(\mathrm{CTR}\): 클릭률(%) \(\div\) ③ \(100\): 백분율의 기준

공식을 말로 읽으면

① \(I\): 노출수 에

② \(\mathrm{CTR}\): 클릭률(%) 을 곱하고

③ \(100\): 백분율의 기준 으로 나누면

④ \(C\): 예상 클릭수 가 됩니다

간단한 예

클릭률 2.5%인 광고를 40,000회 노출했을 때의 예상 클릭수는

\(C\): 예상 클릭수 \(=\) 노출수(40,000회) \(\times\) 클릭률(2.5%) \(\div\) \(100\)

\(40000 \times 2.5 \div 100 = 1000\)

이해의 핵심

‘노출수 × 비율’로 클릭수가 나오는 것은 비율의 세 가지 계산 중 ‘기준량 × 비율 = 비교하는 양’ 그 자체입니다. CTR은 %이므로 100으로 나누어 소수로 바꾼 뒤(\(2.5\% = 0.025\)) 곱합니다. 이 공식으로 구하는 것은 지금의 CTR이 이어진다고 가정한 예상치입니다. 노출을 늘리거나 노출 대상이 바뀌면 CTR 자체가 달라질 수 있습니다. 결과가 \(209.865\)회처럼 소수가 될 수도 있지만, 실제 클릭수는 정수이므로 ‘약 210회’로 읽으면 됩니다.

필요 노출수를 역산하는 공식(목표 클릭수와 CTR으로)

그림

수학 표기 (일반적인 수식)

\(I\) \(=\) \(\lceil\) \(C\) \(\div\) \(\mathrm{CTR}\) \(\times\) \(100\) \(\rceil\)

말로 쓴 표기 (기호를 말로 바꾼 식)

⑤ \(I\): 필요 노출수 \(=\) \(\lceil\) ① \(C\): 목표 클릭수 \(\div\) ② \(\mathrm{CTR}\): 클릭률(%) \(\times\) ③ \(100\): 백분율의 기준 ④ \(\rceil\)

공식을 말로 읽으면

① \(C\): 목표 클릭수 를

② \(\mathrm{CTR}\): 클릭률(%) 로 나누고

③ \(100\): 백분율의 기준 을 곱한 뒤(소수로 나타낸 비율로 나누는 것과 같습니다),

④ \(\lceil\ \rceil\) 기호대로 정수로 올림하면

⑤ \(I\): 필요 노출수 가 됩니다

간단한 예

클릭률 2%인 광고로 클릭 50회를 모으는 데 필요한 노출수는

\(I\): 필요 노출수 \(=\) \(\lceil\) 목표 클릭수(50회) \(\div\) 클릭률(2%) \(\times\) \(100\) \(\rceil\)

\(50 \div 2 \times 100 = 2500\)

이해의 핵심

CTR을 100으로 나누면 %를 \(0.02\) 같은 소수의 비율로 되돌릴 수 있습니다. 따라서 이 공식은 ‘목표 클릭수 ÷ 소수로 나타낸 비율’이라는 뜻이며, 비율의 세 가지 계산 중 ‘비교하는 양 ÷ 비율 = 기준량’ 그 자체입니다. 나누어떨어지지 않을 때는 올림합니다. 예를 들어 CTR 0.7%로 클릭 30회가 필요하다면 \(30 \div 0.7 \times 100 = 4285.71\cdots\)입니다. 노출수는 정수이고, 4,285회 노출로는 \(4285 \times 0.007 = 29.995\)회로 목표에 조금 못 미치므로 답은 1회 많은 4,286회입니다. \(\lceil\ \rceil\) 기호(천장 함수)는 이 ‘정수로 올림’을 나타냅니다. 이 결과는 지금의 CTR이 이어진다는 가정에서 나온 것입니다. CTR은 광고 문구나 노출 순위에 따라 달라지므로, 실무에서는 여유를 두고 계획을 세우는 것이 일반적입니다.

클릭률(CTR)은 ‘클릭수 ÷ 노출수 × 100’, 즉 노출수를 기준으로 한 비율입니다. 이 공식 하나를 클릭수나 노출수를 구하는 형태로 바꾸면 예상 클릭수를 계산하거나 필요 노출수(올림)를 역산할 수 있습니다.

용어·기호 해설

기호

\(\mathrm{CTR}\)	시티알	클릭률. Click-Through Rate의 머리글자로, 노출수에 대한 클릭수의 비율(%)이며 \(\mathrm{CTR} = C \div I \times 100\)으로 구합니다.
\(C\)	씨	클릭수. Clicks의 머리글자입니다. 역산 공식에서는 ‘모으고 싶은 목표 클릭수’를 나타냅니다. (예: 250회 클릭되었다면 \(C = 250\))
\(I\)	아이	노출수(임프레션). Impressions의 머리글자입니다. 광고, 검색 결과, 링크가 화면에 표시된 횟수로, CTR 공식에서 나누는 수(기준)가 됩니다.
\(100\)	백	백분율(퍼센트)의 기준. 소수로 나타낸 비율에 100을 곱하면 %가 되고, %를 100으로 나누면 소수로 돌아갑니다(\(0.025 \times 100 = 2.5\%\), \(2.5\% \div 100 = 0.025\)).
\(\lceil\ \rceil\)	천장 함수(올림)	안에 있는 수의 소수점 아래를 올려 정수로 만드는 기호(천장 함수)입니다. 정수는 그대로입니다: \(\lceil 4285.71 \rceil = 4286\), \(\lceil 2500 \rceil = 2500\). ‘천장’은 그 수 이상인 정수 중 가장 가까운 것을 뜻합니다.

용어

클릭률 (CTR)	노출된 횟수 중 클릭된 횟수의 비율(%)입니다. 광고, 검색 결과, SNS 게시물, 이메일 링크 등 ‘노출되고 클릭되는’ 모든 것의 성과를 보는 기본 지표로, 제목, 이미지, 노출 순위에 따라 크게 달라집니다.
노출수 (임프레션)	광고, 검색 결과, 게시물이 화면에 표시된 횟수입니다. 같은 사람에게 3번 표시되면 3회로 셉니다(사람 수가 아니라 횟수). 광고 보고서에서는 ‘노출’이라고만 쓰기도 합니다.
클릭수	표시된 것이 실제로 클릭(탭)된 횟수입니다. 광고라면 광고의 연결 페이지(랜딩 페이지)로 이동한 횟수, 검색 결과라면 그 페이지가 열린 횟수입니다.
검색광고	검색 결과의 위나 아래에 나오는, 검색한 키워드와 연동된 광고입니다(네이버 검색광고의 파워링크, Google Ads의 검색 광고 등). 광고 관리 화면에서 노출수, 클릭수, CTR을 매일 확인할 수 있어 CTR을 가장 자주 계산하고 개선하는 분야입니다. 키워드 광고라고도 합니다.
자연 검색 (오가닉 검색)	검색 결과 중 광고가 아닌 부분(오가닉 검색)입니다. 내 사이트가 몇 번 표시되고(노출수) 클릭되었는지는 Google Search Console이나 네이버 서치어드바이저 같은 무료 도구로 확인할 수 있으며, 그 CTR을 개선하는 것이 SEO의 기본 작업 중 하나입니다.
전환율 (CVR)	Conversion Rate의 줄임말로, 클릭한 사람 중 구매나 회원 가입 같은 목표 행동(전환)을 한 사람의 비율입니다. CTR이 ‘보았다 → 클릭했다’의 비율이라면, CVR은 ‘클릭했다 → 구매했다’의 비율로 CTR 다음 단계의 지표입니다.
올림	소수점 아래를 버리고 1 큰 정수로 만드는 어림 방법입니다(4285.71 → 4286). 필요 노출수처럼 ‘모자라지 않는 수’를 구할 때 버림이나 반올림을 하면 목표에 못 미칠 수 있으므로 올림을 씁니다.
비율의 세 가지 계산	‘비교하는 양 ÷ 기준량 = 비율’, ‘기준량 × 비율 = 비교하는 양’, ‘비교하는 양 ÷ 비율 = 기준량’의 세 식입니다. 이 페이지의 세 공식은 클릭수를 비교하는 양, 노출수를 기준량으로 놓은 것과 똑같습니다.

먼저 알아 두면 좋은 내용

이 페이지의 계산을 버튼만 누르는 것이 아니라 ‘뜻을 알고’ 쓸 수 있도록, 먼저 알아 두면 좋은 내용을 정리했습니다.

비율과 백분율(초등학교 6학년, 11~12세)	비율은 ‘비교하는 양 ÷ 기준량’으로 구한다는 것 %와 소수를 서로 바꿀 수 있는 것(\(2.5\% = 0.025\), \(0.02 = 2\%\)) ‘무엇을 기준량으로 한 비율인가’에 따라 숫자가 달라진다는 것을 알아차릴 수 있는 것
비율의 세 가지 계산(초등학교 6학년, 11~12세)	‘기준량 × 비율 = 비교하는 양’과 ‘비교하는 양 ÷ 비율 = 기준량’을 구하려는 것에 따라 골라 쓸 수 있는 것(예상 클릭수는 곱셈, 필요 노출수는 나눗셈이 되는 이유)
소수의 곱셈과 나눗셈(초등학교 5~6학년, 10~12세)	\(50 \div 0.6\)처럼 소수로 나누는 계산을 할 수 있는 것
어림하기와 올림(초등학교 5학년, 10~11세)	올림, 버림, 반올림의 차이를 알고 ‘모자라지 않게 하려면 올림’을 고를 수 있는 것
문자와 식, 등식의 변형(중학교 1~2학년, 12~14세)	\(\mathrm{CTR} = C \div I \times 100\) 같은 문자식의 뜻을 알고, \(C = I \times \mathrm{CTR} \div 100\)처럼 다른 양을 구하는 형태로 바꿀 수 있는 것

Excel로 계산하는 방법

아래 표를 통째로 복사해 Excel의 A1 셀에 붙여 넣으면 그대로 사용할 수 있습니다.

클릭률(CTR)을 구하는 표

클릭수 C	250
노출수 I	10000
클릭률 CTR(%)	=B1/B2*100

예상 클릭수를 구하는 표

노출수 I	40000
클릭률 CTR(%)	2.5
예상 클릭수 C	=B1*B2/100

필요 노출수를 역산하는 표(올림)

목표 클릭수 C	50
클릭률 CTR(%)	2
필요 노출수 I	=ROUNDUP(B1/B2*100,0)

붙여 넣으면 B1과 B2가 입력란이 되고, B3에 자동으로 계산된 결과가 나옵니다.
예를 들어 첫 번째 표는 B3에 2.5(CTR 2.5%), 두 번째 표는 1000(예상 클릭 1,000회), 세 번째 표는 2500(필요 노출수 2,500회)이 표시됩니다. 세 번째 표의 ROUNDUP 함수는 정수로 올림하는 함수로, 나누어떨어지지 않을 때(예: 30 ÷ 0.7 × 100 = 4285.71…)는 4286처럼 1 많은 정수를 돌려줍니다. B1과 B2를 자신의 숫자로 바꾸기만 하면 됩니다.

Google 스프레드시트로 계산하는 방법

아래 표를 통째로 복사해 Google 스프레드시트의 A1 셀에 붙여 넣으면 그대로 사용할 수 있습니다.

클릭률(CTR)을 구하는 표

클릭수 C	250
노출수 I	10000
클릭률 CTR(%)	=B1/B2*100

예상 클릭수를 구하는 표

노출수 I	40000
클릭률 CTR(%)	2.5
예상 클릭수 C	=B1*B2/100

필요 노출수를 역산하는 표(올림)

목표 클릭수 C	50
클릭률 CTR(%)	2
필요 노출수 I	=ROUNDUP(B1/B2*100,0)

Excel과 같은 수식(ROUNDUP 함수도 동일)을 그대로 쓸 수 있습니다. 표를 통째로 복사해 A1 셀에 붙여 넣고, B1과 B2를 자신의 숫자로 바꾸세요.

Python으로 계산하는 방법

import math

clicks = 250          # 클릭수
impressions = 10000   # 노출수

ctr = clicks / impressions * 100   # 클릭률 CTR(%)
print(f"클릭률: {ctr}%")

# 예상 클릭수: 노출수와 CTR로 계산
impressions2 = 40000
ctr2 = 2.5
expected_clicks = impressions2 * ctr2 / 100
print(f"예상 클릭수: {expected_clicks}")

# 필요 노출수: 목표 클릭수와 CTR로 역산(올림)
target_clicks = 50
ctr3 = 2
# round(..., 6)은 부동소수점 오차(1000.0000000001 등)로 결과가 1 커지는 것을 막기 위한 것
required_impressions = math.ceil(round(target_clicks / ctr3 * 100, 6))
print(f"필요 노출수: {required_impressions}")

표준 라이브러리만으로 동작합니다. 이 예에서는 클릭률이 2.5%, 예상 클릭수가 1000.0, 필요 노출수가 2500이 됩니다. math.ceil이 소수점 아래 올림을 합니다. 맨 위의 클릭수, 노출수 등의 값을 바꿔서 실행해 보세요.

LaTeX 등 수식 언어로 쓰는 법(복사 가능)

클릭률(CTR)을 구하는 공식

CTR = C ÷ I × 100

\mathrm{CTR} = \dfrac{C}{I} \times 100

<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
  <mrow>
    <mi>CTR</mi>
    <mo>=</mo>
    <mfrac><mi>C</mi><mi>I</mi></mfrac>
    <mo>&#xD7;</mo>
    <mn>100</mn>
  </mrow>
</math>

CTR = C/I xx 100

clicks/impressions*100

CTR := clicks/impressions*100;

CTR = clicks/impressions*100;

CTR = C/I × 100

예상 클릭수를 구하는 공식(노출수와 CTR으로)

C = I × CTR ÷ 100

C = I \times \dfrac{\mathrm{CTR}}{100}

<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
  <mrow>
    <mi>C</mi>
    <mo>=</mo>
    <mi>I</mi>
    <mo>&#xD7;</mo>
    <mfrac><mi>CTR</mi><mn>100</mn></mfrac>
  </mrow>
</math>

C = I xx CTR/100

impressions*ctr/100

clicks := impressions*ctr/100;

clicks = impressions*ctr/100;

C = I × CTR/100

필요 노출수를 역산하는 공식(목표 클릭수와 CTR으로)

I = ⌈C ÷ CTR × 100⌉

I = \left\lceil \dfrac{C}{\mathrm{CTR}} \times 100 \right\rceil

<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
  <mrow>
    <mi>I</mi>
    <mo>=</mo>
    <mo>&#x2308;</mo>
    <mfrac><mi>C</mi><mi>CTR</mi></mfrac>
    <mo>&#xD7;</mo>
    <mn>100</mn>
    <mo>&#x2309;</mo>
  </mrow>
</math>

I = |~ C/CTR xx 100 ~|

Ceiling[clicks/ctr*100]

impressions := ceil(clicks/ctr*100);

impressions = ceil(clicks/ctr*100);

I = ⌈C/CTR × 100⌉

ChatGPT 에게 물어서 계산하는 방법

당신은 온라인 광고 지표 계산을 돕는 어시스턴트입니다. 다음 계산을 Python 코드를 실제로 실행해서 하고, 실행 결과의 숫자만을 근거로 답하세요(암산이나 추측으로 답하지 마세요).

광고가 10,000회 노출되었고 그중 250회 클릭되었습니다.
다음을 각각 구하세요.
1. 클릭률 CTR(클릭수 ÷ 노출수 × 100, % 단위)
2. 같은 CTR로 40,000회 노출했을 때의 예상 클릭수(노출수 × CTR ÷ 100)
3. 다른 광고에서 CTR이 0.7%일 때 클릭 30회를 모으는 데 필요한 노출수(클릭수 ÷ CTR × 100, 정수로 올림)

사용한 공식과 실행 결과의 숫자를 함께 보여 주세요.