feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

10_Wiki/Topics/Game_Design/CPI (Cost Per Install).md

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-# [[CPI (Cost Per Install)|CPI (Cost Per Install]]
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-## 📌 Brief Summary
-CPI(Cost Per Install, 설치당 비용)는 무료 플레이(Free-to-Play) 모바일 게임의 성공을 결정짓는 핵심 지표 중 하나로, LTV(Lifetime Value, 고객 생애 가치)와 함께 필수적으로 고려됩니다 [1]. 4X 전략 게임 장르에서는 플레이어를 확보하기 위한 CPI 비용이 천정부지로 치솟고 있지만, 이 장르가 업계 최고의 LTV를 창출하기 때문에 선두 기업들은 막대한 마케팅 입찰 경쟁을 감수하고 있습니다 [1, 2]. 게임의 테마에 따라 CPI가 크게 달라지며, 지나치게 높은 CPI는 신규 및 소규모 개발사에게 진입 장벽으로 작용합니다 [3, 4].
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-## 📖 Core Content
-* **F2P(Free-to-Play) 시장의 핵심 지표:** 무료 플레이 게임의 성공은 주로 CPI와 LTV라는 두 가지 수치에 의해 크게 좌우됩니다 [1]. 유저의 지출 잠재력과 사회적 압박이 결합된 4X 게임은 업계 최고의 LTV를 자랑하며, 이는 게임사가 매우 높은 CPI를 감당하면서도 경쟁사보다 높은 단가로 트래픽을 사들일 수 있는 기반이 됩니다 [1].
-* **게임 테마가 CPI에 미치는 영향:** 유저 확보(User Acquisition, UA) 과정에서 진행되는 테마 테스트에 따르면, 특정 테마는 CPI에 직접적인 영향을 줍니다 [3]. 예를 들어 범죄 테마는 성과가 저조하여 더 높은 CPI를 유발하는 경향이 있으며, 하이 판타지(High Fantasy)는 모든 장르를 통틀어 CPI가 가장 높은 것으로 악명이 높습니다 [3, 5]. 
-* **시장 진입의 장벽:** 유저 확보에 드는 비용(CPI)이 경쟁사보다 높으면서 수익화(Monetization) 모델이 비슷하다면, 이처럼 경쟁이 치열한 4X 시장에 진입하는 것은 무의미합니다 [3]. 4X 게임 유저를 확보하기 위한 CPI가 기하급수적으로 상승함에 따라, 신규 개발사나 소규모 팀이 [[Machine Zone|Machine Zone]]과 같이 UA 전문가와 막대한 자본을 갖춘 기업의 점유율을 빼앗는 것은 점점 더 어려운 싸움이 되고 있습니다 [2, 4].
-* **Machine Zone(MZ)의 CPI 전략:** MZ는 Game of War와 같은 4X 게임이 창출하는 압도적인 LTV를 무기로 삼아, 라이벌을 무자비하게 따돌리고 트래픽을 확보하기 위해 막대한 CPI를 지불하는 전략을 취합니다 [1].
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-## 🔗 Knowledge Connections
-- **Related Topics:** [[LTV (Lifetime Value)|LTV (Lifetime Value]], User Acquisition (UA), [[4X Strategy|4X Strategy]]
-- **Projects/Contexts:** Game of War: Fire Age, Machine Zone (MZ)
-- **Contradictions/Notes:** 소스에 따르면 높은 CPI는 일반적으로 게임 출시에 부정적인 요소 및 진입 장벽으로 작용하지만 [3, 4], 4X 장르처럼 막대한 LTV가 보장되는 환경에서는 오히려 경쟁사를 압도하고 시장을 독점하기 위한 공격적인 무기로 활용됩니다 [1].
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-*Last updated: 2026-04-27*
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+title: CPI (Cost Per Install)
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+# Redirect
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+이 문서는 Canonical 문서인  통합되었습니다.
+모든 최신 지식과 세부 내용은 위 링크를 참조하십시오.
+## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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+> CPI는 신규 유저 1명 설치당 마케팅 비용으로, 게임 사업의 단위 경제(Unit Economics) 핵심 지표다.
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+## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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+**추출된 패턴:** ROAS = LTV ÷ CPI > 1.0 이어야 광고 캠페인이 수익. 시장·플랫폼·국가별로 큰 편차.
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+**세부 내용:**
+- 측정: 광고비 ÷ 설치수.
+- 시장별 차이: 미국 $5+, 동남아 $0.5~1.
+- 플랫폼: iOS > Android (구매력 격차).
+- 게임 장르: 미드코어 > 캐주얼 > 하이퍼캐주얼.
+- ROAS D7/D30/D90 추적으로 캠페인 최적화.
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+## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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+**언제 이 지식을 쓰는가:**
+- *(TODO)*
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+**언제 쓰면 안 되는가:**
+- *(TODO)*
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+## 🧪 검증 상태 (Validation)
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+- **정보 상태:** draft
+- **출처 신뢰도:** A
+- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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+## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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+- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
+- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
+- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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+- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
+- **정책 변화:** 없음
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+## 🔗 지식 연결 (Graph)
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+- **Parent:** [[10_Wiki/Topics]]
+- **Related:** *(TODO: 최소 2개)*
+- **Opposite / Trade-off:** *(TODO)*
+- **Raw Source:** 직접 입력
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+## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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+| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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+| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |