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by 윤거성 David Yun Mar 23. 2016

알파고와 프로그래머틱 광고

기술은 어떻게 광고산업을 변화시키고 있는가?

이세돌 9단과 알파고의 대국이 끝난지 일주일이 지났습니다. 그럼에도 불구하고 여전히 알파고에 대한 이야기가 각종 미디어에서 많이 들립니다. 이번 브런치에서는 기술이 모바일 광고 시장을 어떻게 변화시키고 있는지에 대해서 프로그래머틱 바잉(Programmatic Buying)이라는 주제를 다뤄보고자 합니다.

지난번 글(AlphaGo와 모바일 광고)에서 보여드린 AdTech 업계지도인 LUMAScape에서 볼 수 있듯 정말 광고기술산업은 정말 복잡하게 얽혀 있습니다. 프로그래머틱 바잉이란 개념도 너무 어렵다 보니 광고기술이 가장 앞선 미국에서도 2015년 기준 26%의 광고주만 프로그래머틱 광고를 알고 있다는 등(Source : 전미마케팅협회)전문 마케터들도 쉽게 이해하기 어려운 구조를 가지고 있습니다. 그래서 이번 글에서는 제가 할 수 있는 모든 노력을 다해서, 심지어 저희 아내님께서도 이해하실 수 있도록 최대한 쉽게 정리를 해보겠습니다.

본격적으로 들어가기에 앞서, 애드테크의 주요 구성요소와 업계 용어를 정리해볼 필요가 있습니다.

원문은 "데이나의 참 쉬운 애드테크"에서 확인해보실 수 있으며, 주요 내용만 발췌하였습니다.

1. 광고시장을 형성하는 핵심 주체

광고시장은 기본적으로 광고주와 매체로 구분이 됩니다.

Source : 데이나의 참 쉬운 애드테크

▶ 광고주 : 광고가 노출이 되는 공간을 돈을 주고 사는 사람 즉, 광고지면을 요구(Demand)하는 주체

▶ 매체(퍼블리셔) : 광고 내용을 소비자에게 전달, 즉 광고지면을 제공(Supply)

광고주는 자신의 서비스, 제품을 알리고 판매를 하기 위해서 매체의 광고 지면을 돈을 주고 사며, 매체는 광고주가 지불한 돈을 통해서 수익화를 할 수 있습니다. 재미있는 점은 광고주와 매체의 목표는 서로 상반되어 있다는 점입니다.

▶ 광고주의 목표 : 구매할 만한 사람(니즈가 있는지?)+많은 사람(Scalibility)에게 광고가 노출.

▶ 매체의 목표 : 광고 지면을 효율적으로 판매하여 수익을 극대화하는 것

광고주는 자신의 상품이 효과적으로 노출이 되는 것을 원하고, 또한 필요시 많은 사람에게도 확산이 되는 것을 원합니다. 즉, 자신이 지불한 광고비의 효율성(ROI: Return On Investment)을 가장 중요한 요소로 꼽을 수 있습니다. 예를 들어 만약 자신이 지불한 광고비가 100만 원이지만, 그 광고를 통해서 생긴 제품 판매가 100만 원보다 적을 때 해당 광고는 실패했다고 볼 수 있는 것이죠. 반면, 매체는 광고주의 광고 효과는 두 번째 문제입니다. 가장 중요한 첫 번째 기준은 광고 지면 판매를 통해 얼마를 벌 수 있는가?입니다. 이를 위해서는 광고주로부터 많은 광고를 공급받아야 하고, 매체가 관리하는 광고지면에 공백이 있으면 안 되는 것이죠.

혹시 메트로라는 공짜 신문 기억나시나요? 매일 아침 지하철역에 무료로 배포가 되던 신문이었는데요 다른 신문과 달리 유독 광고가 많았던 신문입니다. 메트로는 지하철역 앞에서 공짜로 나눠주었기 때문에 많은 독자를 보유하고 있었고, 많은 기업들은 메트로에 광고비를 지불하여 매일매일 새로운 신문을 발행할 수 있었습니다. 즉, 많은 독자가 있고 그 독자를 대상으로 광고를 하고 싶어 하는 광고주가 있었기 때문에 우리는 매일 아침 무료로 메트로를 접할 수 있었습니다.

메트로 광고 지면 사례

과거 오프라인의 경우 광고주가 매체에 광고를 집행하는 데 큰 기술이 필요하지 않았습니다. 신문, 잡지와 같이 소수의 기업이 대부분의 독자층을 보유하고 있었기 때문에 사람이 충분히 하나하나 매체 단위로 광고 지면을 관리할 수 있었습니다. 하지만, 온라인 & 모바일 시대로 접어들면서 사진, 동영상과 같이 광고의 형태가 다양해지고 있으며, 어마어마한 사용자 데이터가 쏟아지고 있습니다. 누구나 인터넷에 쉽게 접속이 가능하기 때문에 사람이 모든 매체를 관리하는 것이 불가능해졌습니다.

2. 애드 네트워크의 탄생

애드 네트워크는 사람이 해오던 것을 기술이 대체하는 첫 번째 사례라고 볼 수 있을 거 같습니다. 애드 네트워크는 수많은 매체를 연결하여 통합적으로 관리를 하기 때문에 어떤 매체에서 광고가 송출이 되고 있는지, 광고가 노출이 되지 않는 곳은 없는지 통합 관리가 가능했습니다. 광고주 역시 증가하는 광고 예산을 손쉽게 집행이 가능해졌고, 어떤 매체에서 어떤 식으로 노출이 되고 있는지를 정확하게 카운팅 할 수 있게 되었습니다.

Source : 데이나의 참쉬운 애드테크

애드 네트워크는 수많은 광고 기술 회사를 성공의 반열로 올려주었습니다. 제가 일하는 모바일에서만 사례를 들면, Google은 모바일 광고 네트워크 기술 회사인 AdMob을 2009년에 $750M(현재 환율로 : 8,723억)에 인수를 결정했습니다(Google Acquires AdMob For $750M). Millennial Media는 2012년 Nasdaq 시장에 성공적으로 IPO를 했으며 첫날 기업가치는 $973.5M을 기록하기도 하였습니다. 주당 $13에 시작했지만 곧 주가가 주당 $26을 기록하면서 한때는 기업가치가 2조 원에 달하는 등 무섭게 성장하였습니다.

3. 애드 네트워크의 한계와 애드테크로의 발전

오프라인과 달리 온라인 환경에서 광고는 어디서 노출이 되었고(매체의 종류), 얼마나 많은 사람들이 봤고(Impression), 몇 명이나 클릭(CTR)을 해서 우리 사이트로 유입(Landing)이 되었는지 측정과 분석이 가능합니다. 이러한 장점은 광고시장의 폭발적인 성장을 가져왔으며, 수많은 애드 네트워크 업체들이 생겨나게 되었습니다. 즉 하나의 애드 네트워크만 사용하는 것보다는 여러 네트워크와 일하는 것이 광고주의 효율을 높일 수 있게 되었고, 많은 애드 네트워크 간의 경쟁이 치열해지다 보니 자신이 보유한 매체 지면에 광고가 노출되지 않아 매체(퍼블리셔)의 수익성이 떨어지는 문제가 생기게 되었습니다. 즉 남는 광고지면(업계에서는 Inventory라고 합니다)을 다른 사업에게 재판매하는 이슈가 생겨나게 된 것이며 자연스럽게 애드 익스체인지의 탄생으로 생태계는 발전하게 됩니다.

Source : 데이나의 참쉬운 애드테크

애드 익스체인지는 다양한 애드 네트워크를 묶어놓은 하나의 마켓, 중개소이라고 보시면 됩니다. 즉, 광고주는 광고의 효율을 높이기 위해서 매체를 구매하는 선택의 폭이 넓어졌고, 매체도 더 많은 광고주에게 자신이 가지고 있는 광고지면(인벤토리)을 판매함으로써 매체 수익화가 더욱 용이해졌습니다. 그리고 애드 익스체인지에서는 광고지면 구매의 효율을 높이는 플랫폼인 DSP(Demand Side Platform)와 광고지면 판매의 효율을 높이는SSP(Supply Side Platform)라는 새로운 플랫폼 사업자가 탄생하는 계기를 마련했습니다. 그리고 그들이 서로 인벤토리를 사고파는 거래 형태는 System을 통해서 즉, 컴퓨터를 통해서 이뤄지는 광고지면(인벤토리)를 사고, 파는 프로그래머틱 바잉(Programmatic Buying) 환경을 만들며 본격적인 애드테크(AdTech)의 르네상스 시대가 열리게 됩니다.

광고주와 매체는 서로 상반된 니즈를 가지고 있지만, 함께 손을 잡고 가야 하는 운명공동체입니다. 그리고 이 관계에서 기술이 어떻게 광고산업의 변화를 이끌어 왔는지, 그래서 프로그래머틱 바잉이란 개념을 설명하기까지 참 많은 배경과 역사(?)를 설명을 하였네요.:)

어려운 용어도 많이 나오고 복잡한 프로그래머틱 바잉은 과연 어떻게 동작할까요? 여러분이 광고에 노출이 되는 소비자라는 가정을 하고 전체적으로 프로세스를 정리해보겠습니다.

1. 출근시간 지하철 도착시간을 확인하기 위해서 지하철 정보에 관련된 앱을 실행한다고 가정을 해보겠습니다. 지하철 노선도가 나오기 전에 아래와 같은 화면을 보실 수 있습니다.

2. 지금 실행한 지하철 앱은 광고 지면을 가진 매체(퍼블리셔)라 할 수 있습니다. 단순히 로딩이 되는 것처럼 보이시겠지만, 이때 이 지하철 앱의 광고지면을 관리하는 SSP, 애드 네트워크는 우리 광고지면에 소비자가 노출이 될 예정이니 광고를 주세요~라는 광고 요청(Ad Request)을 애드익스체인지와 SSP를 통해서 합니다. 그때 많은 정보를 함께 알려주는데요, 제가 근무하는 IGAWorks의 트레이딩웍스라는 DSP는 구글 익스체인지에서 많은 정보를 받고 있고, 그중 몇 가지를 예를 들면 아래와 같습니다.

▶ 사용자 식별 값 : AD ID 광고를 위해서 사용자를 정의하는 식별 값이 있습니다. 개인정보는 아니고, 오직 광고에서만 사용이 되는 사용자 식별 번호라고 이해하시면 됩니다. *구글은 GA ID(Google Advertising ID), iOS는 IDFA(ID For Advertising)으로 정의하고 있습니다.
▶ Media code : 구글 익스체인지의 경우 사용자가 접속한 앱의 APK명을 알려주고 있습니다. 이건 경우에 따라 다르지만, 국내 업체의 경우 앱 이름을 알 수 없도록 난수화 시켜서 지하철 앱이면 adc123 이와 같이 변형해서 알려주는 경우도 있습니다.
▶ Size : 광고가 노출이 되는 배너의 사이즈를 함께 알려줍니다.
▶ iAB Category : 게임, 음악, 쇼핑, 유틸리티, 커뮤니티 등과 같이 해당 매체(퍼블리셔)가 어느 카테고리에 속하는지 알려줍니다.

3. 이러한 정보를 받은 애드익스체인지는 동시에 여러 DSP와 애드 네트워크에 광고를 요청합니다. "이런 매체에서 다음과 같은 광고 요청이 있는데 광고하고 싶은 사람 손!!" 이런 식으로 요청을 하는 거죠.

Source : Google 이미지 검색

한 명만 손을 들면 편하겠지만, 수많은 사람들이 서로 하겠다고 경쟁하는 경우가 더 많겠죠? 그럼 애드익스체인지와 SSP는 누구의 손을 잡아줘야 될까요? 우리가 학교 다닐 때처럼 먼저 손 든 사람? 아니면 제일 똑똑할 거 같은 사람? 바로 이러한 문제를 해결하기 위해서 나온 개념이 RTB(Real Time Bidding)입니다. RTB = 프로그래머틱 바잉?으로 알고 계신 분이 많습니다만, 거래를 하는 하나의 방식이 RTB라고 보시면 됩니다.

그림 : 매체의 광고요청이 DSP로 요청되는 과정 도식화

4. 그럼 DSP들은 어떤 기준과 정책을 가지고 애드익스체인지와 SSP에서 들어오는 애드리퀘스트(RTB 상에서는 Bid Request라고도 합니다)에 입찰을 하게 될까요? 각 DSP는 수많은 광고주의 다양한 광고 캠페인은 관리합니다. 그리고 각 광고주마다 타겟팅, 목표, 전달하고자 하는 메시지(배너 크리에이티브), 메시지를 노출하고자 하는 시간 등 그리고 각 캠페인별 입찰가를 사전에 세팅을 합니다.

그림 : 트레이딩웍스의 광고주 캠페인 생성 과정 예시

지금 화면은 트레이딩웍스에서 실제로 캠페인은 세팅하는 과정입니다. 지금 보시는 것 외에 더 많은 정보를 설정이 가능하며, 모든 DSP는 각자의 특장점이 있다고 보시면 됩니다.

*참고로 캠페인 정보 생성 시 DMP(Data Management Platform)을 통해서 소비자의 타겟팅 정보를 활용하기도 합니다. 이 부분은 다음 글의 주제인 에서 오디언스 타겟팅에서 집중 해부해 보겠습니다.

DSP는 사전에 세팅한 캠페인 정보를 가지고 있다가 애드익스체인지에서 광고 요청이 왔을 때 미리 세팅된 캠페인 중 가장 해당 광고 요청에 적합한(Relevant) 캠페인의 세팅값을 응답하게 됩니다.

그림 : RTB 비딩과 입찰 과정 예시

자, 이 그림을 보시면 누구의 광고가 최종적으로 소비자에게 보이게 될지 아시겠죠? 가장 높은 입찰가인 1,200원(참고: RTB비딩은 CPM단위로 합니다)을 제시한 티켓몬스터의 광고가 최종적으로 소비자에게 전달이 되며, 이때는 세컨드프라이스라는 규칙에 의하여 두 번째로 높은 입찰가인 1,100원에 해당 매체의 지면을 구매하게 됩니다.

그리고 이 모든 과정은 100ms 즉, 눈 깜짝할 사이에 이뤄집니다. 지금 한번 아무 앱이나 실행해 보시면 바로 광고를 볼 수 있을 텐데요. 믿기지 않겠지만 그 사이에 이런 복잡한 프로세스를 거친다는 거죠!

지금까지는 복잡한 프로그래머틱 바잉이 어떤 원리와 절차를 통해 이뤄지는지 알아봤습니다. 애드테크의 본고장 북미에서는 그리고 프로그래머틱 바잉은 정말 대세라고 할 만큼 빠른 속도로 성장하고 있는데요 이미 2015년 프로그래머틱 바잉 광고 시장은 20조 원이 넘었고, 그중 60%는 모바일에서 집행이 되었습니다. 심지어 프로그래머틱 바잉은 모바일을 넘어, 라디오, TV까지도 확산이 되고 있습니다.

2015년 FreeWheel 본사에서 CEO인 Doug Knopper 함께 촬영

▶ Comcast는 TV프로그래머틱 바잉을 위해 $360M(현재 환율 : 4,163억원)에 FreeWheel 인수를 하였습니다. (관련 기사문 링크) 그리고 전, 작년 샌프란시스코 출장시 운 좋게 FreeWheel 창업자인 Doug Knopper를 만났고, DSP사업 특히 프로그래머틱에 대한 조언을 받았습니다.

*Doug은 구글이 인수한 DoubleClick의 SVP였기 때문에 이분야 전문가죠!

(제 얼굴이 겁나크게 나왔지만..자랑하기 위해 과감히 사진 투척합니다ㅠㅠ)

▶ 정말 최근 일이었죠? 미국 최대 광고 회사인 WPP의 Xaxis는 라디오 광고도 프로그래머틱 바잉을 할 있는 기능을 론칭하였습니다.
(기사 : Xaxis Launches Xaxis Radio, a Programmatic Audio Advertising Solution, in APAC)

왜 광고주와 마케터는 프로그래머틱 바잉에 열광을 할까요? 이렇게 빠른 속도로 성장하는 이유는 무엇일까요? 저는 프로그래머틱 바잉이 돈을 집행하는 디지털 마케터의 니즈를 가장 잘 해결해주기 때문이라고 생각합니다. 실제 미국 디지털 마케팅 조사기관인 이마케터(eMarketer)에 의하면 디지털 마케터의 가장 중요하게 고려하는 것은 Creating campaign based on deeper understanding of audience 즉, 오디언스 타겟팅이 가장 중요하다고 생각하고 있습니다. 그리고 프로그래머틱 바잉의 가장 큰 장점이 무엇인지 조사해보니 Improve Targeting 즉, 타겟팅이 용이 하다는 것입니다.

Source : eMarketer.com

오늘날 디지털 마케터는 오디언스 타겟팅과 프로그래머틱 바잉은 함께 보고 활용할 줄 알아야 된다고 생각합니다. 과거에는 매체의 광고지면(인벤토리)를 관리하는 애드 네트워크의 기업가치가 하늘을 찌를 듯이 높았습니다. 불과 몇 년 전만 하더라도 매체가 갑이다!라는 이야기를 자주 들을 수 있었습니다. 과거 PC 시절에는 대형 포털, 언론사가 대부분의 트래픽(방문자)을 보유하고 있었다면, 모바일에서는 수십만 개의 앱이 있으며 어렵지 않게 경쟁사 애드 네트워크, SSP로 갈아탈 수 있게 되었습니다. 오직 어떻게 하면 내가 가진 광고 지면을 비싸게 팔 수 있지? 가 매체(퍼블리셔)의 최대 관심사입니다. 그러다 보니 많은 플레이어(DSP)들이 서로 경쟁하며 광고지면을 구매하는 프로그래머틱 환경이 유독 모바일에서 빠르게 자리 잡고, 성장할 수 있었던 같습니다. 실제로 서두에 언급했던 Millennial Media는 한때 기업가치가 2조 원에 달했지만 2015년 9월 미국 최대 온라인 광고회사인 AOL에 $238M(현재 환율: 2,752억)에 인수합병이 되었습니다.

*AOL Confirms It Is Buying Millennial Media In $238M Deal To Expand In Mobile Ads

매체가 가진 광고지면을 효율적으로 관리하는 것보다는 광고주의 마케팅 예산을 효율적으로 활용할 수 있도록 하는 것! 특히 깊이 있는 오디언스의 이해가 너무나 중요해지고 있습니다. 즉, 이제는 누가 사용자의 데이터를 잘 분석하고 많이 가지고 있는지에 더욱 초점이 맞춰져 있는 것이죠. 광고주 입장에서 매체에서 광고 요청(ADID)이 들어왔을 때 단순히 비딩가가 높은 광고를 내보내기보다는 어떤 광고주의 어떤 캠페인 중 어떤 배너 크리에이티브를 선택할지, 그리고 그 결과는 어떻게 되었는지를 끊임없이 트랙킹하고 분석하는 것이 핵심기술로 자리 잡고 있습니다. 애드익스체인지와 SSP도 마찬가지입니다. 어떻게 하면 우리가 가지고 있는 매체 지면을 효과적으로 판매할 것인지 끊임없는 고민과 시도를 해야 된다고 생각합니다. 실제로 북미 3위 SSP회사인 Rubicon Project는 2015년 3월 캐나다 리타겟팅 회사인 Chango를 $122M에 인수를 하였습니다.
*Rubicon Project Acquires Retargeter Chango For $122M

업계에서는 Rubicon이 DSP사업을 확장하는 것이 아닌 Chango가 가지고 있는 광고주 사이트의 방문자 행동 데이터와 Chango의 데이터 분석기술(Chango는 검색어 기반 타겟팅에 강점을 가지고 있는 것으로 알려져 있습니다)을 활용하여 Rubicon의 매체 지면을 더욱 정교하게 타겟팅하여 판매할 것이라는 예측을 하고 있습니다.

이번 글에서는 프로그래머틱 바잉의 에코시스템과 동작 원리 그리고 역사적?으로 어떻게 기술발전을 해왔고, 그것이 어떻게 광고업계를 변화시키고 있는지 알아봤습니다. 정말 길고 어려웠던 글이지만 읽어주신 점 다시 한번 감사드립니다.ㅠㅠ

다음 글에서는 프로그래머틱 바잉의 가장 큰 장점이자, 마케터들이 가장 원하는 오디언스 타겟팅을 집중적으로 다뤄보겠습니다. 타겟팅 기술이 어떻게 발전해왔고, 현재 어느 수준까지 와있는지, 그리고 그 기술을 우리는 어떻게 바라보고 디지털 마케팅에 적용을 할지를 준비해보겠습니다. 혹시 궁금하신 부분이 있다면 댓글 남겨주세요^^함께 고민해보고 이야기 나누고 싶습니다.

감사합니다.

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