SMR설명회 스크립트(3)
분석 시스템 SMR Wisdom
SMR 설명회는 5월 26일 MBC골든마우스홀에서 진행됐습니다.
참석해주신 분들의 기억을 돕고, 아쉽게 참석해주시지 못한 분들의 이해를 돕기 위해 설명회의 발표 내용과 거의 동일한 스크립트를 작성했습니다. 그 마지막 내용입니다.
3. 통계분석 시스템 SMR Wisdom
SMR은 장기청약시스템을 개선해서 애뉴얼 플래닝을 그대로 구현할 수 있도록 했고, 타겟팅 정책 변경으로 보다 다양한 콘텐츠를 전략적으로 활용할 수 있게끔 노력했습니다. 이런 전략들은 설득을 통해서만 수립될 수 있고, 설득을 위해서는 최소한의 객관적 지표가 제시되어야만 합니다. SMR이란 도구를 통해서 광고 전략을 수립할 때, 객관적인 지표가 뒷받침된다면 어떨까요.
마지막 세션은 SMR의 통계분석 시스템 Wisdom 에 대한 내용입니다. <계속>
3-1 는 Wisdom의 개발 기획을 전담했던 SMR 윤상혁 과장의 발표 내용입니다.
3-1. SMR Wisdom 구조와 가능성
SMR 은 온라인 미디어 시장에서 콘텐츠의 가치를 극대화시킬 수 있는 회사가 되고자 노력해 왔습니다.
콘텐츠 가치를 극대화하는 방법은 다양하겠지만 smr은 데이터에 주목했습니다. 그리고 지난 2년간 기획과 연구를 해왔고 그리고 오늘 여러분 앞에 온라인 동영상/광고 통계분석 시스템인 SMR Wisdom을 소개하고자 합니다.
발표에 앞서 간단한 소개 영상을 먼저 보시죠.
최근 미디어와 광고 시장의 중요한 트렌드는 "데이터 분석"입니다.
이 트렌드에 발맞추어 SMR은 미디어 시장에서 새로운 온라인 지표를 제공하고 광고시장에는 광고효과 극대화 환경 마련이라는 목표로 분석 시스템을 개발해왔습니다.
새롭게 만드는 분석 시스템은 SMR만의 고유의 시스템이 아니라 최대한 개방할 수 있도록 기획 초기부터 고려해왔습니다. 그리고 누구나 간단히 배우면 편리하고 쉽게 캠페인과 프로그램을 관리할 수 있고 과학적인 분석이 가능하게 만들려고 연구했습니다.
그리고 최대한 자유도 높은 방식의 분석 환경을 채택하였고 드디어 smr wisdom이 1차 버전이 개발 완료됐습니다. 위즈덤은 네이버, 카카오, 곰TV, 방송사 홈페이지 등 SMR 콘텐츠가 있는 모든 플랫폼으로부터 하루 평균 1.5억 건 월평균 50억 건의 데이터를 수집하고 있습니다.
SMR Wisdom은 분석 기능을 뿐 아니라 추천 관리 기능을 가지고 있는 SMR Reco도 존재하는데요.
SMR Reco는 추천 알고리즘 관리 툴입니다. 여기서 만들어진 추천 알고리즘은 저희의 파트너사의 네이버 TV캐스트와 곰TV 일부 지면에서 활용되고 있습니다. 지속적인 추천 알고리즘의 기술 연구를 통해 확대 적용될 예정입니다.
SMR Wisdom은 분석 툴 이상의 의미를 가지고 있습니다.
이용자가 광고와 동영상을 시청하고 추천 동영상을 선택하는 일련의 모든 과정을 데이터로 수집하고 데이터를 활용해서 통계 분석과 동영상 추천하는 전체 시스템입니다.
여기서 주목할 점은 기존에 다른 광고 상품에서는 제공하기 어려웠건 정보를 수집한다는 점입니다.
단순 노출회수가 아니라 언제 어디서 누가 무엇을 어떻게 봤는지 확인할 수 있습니다.
이것이 가능하게 된 것은 우선 위즈덤에서 디바이스 기준으로 이용자를 구별하기 위한 유니크한 코드를 생성합니다. 이를 통해 몇 명이 동영상과 광고를 시청했는지 알 수 있게 됩니다.
SMR 은 4개의 키워드로 설명할 수 있습니다.
신뢰성
위즈덤 데이터는 파트너사인 플랫폼 회사로부터 엄격한 통제하에 데이터를 제공받습니다.
여기서 제공받는 데이터는 표본 데이터가 아니라 약 3천만 명의 시청 로그를 전수 조사하는데, 이는 국내 온라인 동영상 이용자를 대표할 수 있는 규모라고 자부합니다.
즉시성
보통 데이터는 1일 전 데이터를 볼 수 있는 것이 일반적이지만, SMR Wisdom은 바로 10분 전까지의 데이터도 확인하실 수 있습니다. 현재까지 광고가 얼마나 노출했는지, 사용자가 얼마나 클릭했는지 현재 광고 상황을 바로 확인해서 빠른 의사결정에 도움을 줍니다.
편의성
대부분의 온라인 광고 상품들은 각 광고 캠페인별로 데이터를 개별적으로 제공하기 때문에 취합하는데 오랜 시간이 필요했습니다. 위즈덤은 관리하시고 있는 모든 광고 캠페인 결과를 한눈에 확인하실 수 있습니다. 그리고 그 결과를 바로 리포트로 만들어 드립니다.
효율성
위즈덤 은광 고시장에서 매우 중요한 지표인 도달율 보고서를 제공합니다. 도달율, 노출빈도 극대화 등 각 광고 캠페인의 목표에 맞춰 분석해 최적의 광고 캠페인을 기획할 수 있습니다.
즉, 위즈덤을 통해 과학적인 매체 전략을 수립이 가능합니다.
후반부는 Wisdom 활용방안에 대한 발표 내용입니다.
Wisdom 시연이 주를 이루며, 전략적 활용 제안에 대한 장표가 이어집니다.
본 스크립트는 전략적 활용 제안 부분 중 문서 공개가 가능한 범위 내에서만 게재하겠습니다.
3-2. Unique Viewer : SMR Wisdom 전략적 활용 제안
Wisdom 은 콘텐츠를 분석할 수 있는 도구입니다. 분석 과정의 편의를 위해 다양한 기능들이 구현되어 있지만, 가장 중요한 것은 분석자의 "방향"과 "해석" 일 것입니다. 지금부터는 Wisdom 을 통한 다양한 전략의 방향에 대한 이야기입니다.
많은 분들이 가장 먼저 궁금해하셨던 SMR 의 UV는 얼마나 될까요. 많은 분들이 네이버, 카카오가 함께 하니 상당할 것이다라고 추측해주셨습니다.
Wisdom으로 자체분석한 결과 모바일에서 4월 한 달 동안 2천4백5십만 명을 기록했습니다. 모바일 이용 인구의 대부분을 커버하고 있다고 봐도 무방합니다.
이번에는 4월 17일부터 5월 14일까지 4주간의 UV를 다시 분석해봤습니다. 분석 기간에 보름 남짓 변경했을 뿐인데, UV는 큰 폭으로 증가했습니다. 그 사이 SMR의 콘텐츠에 많은 변화가 있었습니다.
정확히 4월 15일부터 MLB 클립이 본격적으로 공급되기 시작했고, 공교롭게 그 날부터 한국인 메이저리거들이 일제히 홈런을 터뜨리기 시작했죠. 또 5월 10일엔 <쇼미더머니시즌5>가 시작했습니다. 그 명성을 확인하듯, 불과 이틀 만에 5백만 뷰 이상이 발생했습니다. 두 건의 콘텐츠가 시작되면서 평소보다 많은 남성 시청자들이 SMR 콘텐츠에 몰렸고, 단기간에 UV가 크게 성장한 겁니다. 만약 MLB 시즌이 종료된다면 UV는 다시 감소할 수 있을 겁니다. 클립 콘텐츠의 공급 일정은 방송 편성 일정에 따릅니다. 언제나 정확하죠. 때문에 UV의 변화도 예측 가능할 겁니다. 막연한 숫자로만 존재하던 UV를 어느 정도 예측하고 분석할 수 있다면, 새로운 인사이트를 제공할 것입니다.
3-3. Budgeting : SMR Wisdom 전략적 활용 제안
그동안 SMR은 광고 예산 책정에 도움이 되기 위해 월평균 광고비나 업종별 자료를 제공해왔습니다. 하지만 남들은 얼마를 집행하고 있다의 정보에 불과하죠. 구체적인 목표와 이를 달성하기 위해 얼마가 필요한지를 추측하는 것은 불가능했습니다. Wisdom을 통해서 노출수와 UV 의 상관관계가 도출된다면 보다 과학적인 예산 책정이 가능할 것입니다.
※ 위 그래프는 <DMCREPORT: 2016 Multi-Screen 동영상 시청 행태 및 동영상 광고 접촉 태도와 효과 분석 보고서>의 디바이스 간 중복률 표본 조사 수치를 적용했으며, 검증되지 않은 예시용 그래프입니다.
위 이미지는 4월 한 달 동안 SMR에 실제 집행한 브랜드들이 달성한 Reach Curve 입니다. 아직 SMR 의 인벤토리 규모에 비해 단위 청약 광고비가 큰 편은 아니다 보니, 점들이 다소 앞쪽에 몰려있습니다.
그래프를 통해 UV 목표 달성을 위한 광고 노출수를 확인할 수 있으므로 보다 설득력 있는 예산 책정을 할 수 있습니다. 기본적인 예산 책정을 한 후에는 브랜드 목표에 따라 집행 정책도 설정할 수 있습니다.
예를 들면 표시한 두 브랜드는 광고 노출수는 유사하지만 UV는 60만 명 이상 차이가 발생했습니다. A는 잘하고, B가 잘못한 걸까요. A와 B는 상당한 규모의 광고비를 집행했지만 A는 랜덤 노출을, B는 SMR의 가장 우수한 콘텐츠를 집중 타겟팅한 브랜드였습니다. A는 더 많은 노출 커버리지를 원했고, B는 더 높은 노출 빈도를 원한 결과입니다. 광고의 목적에 맞게 SMR을 집행 형태를 달리 한 것입니다.
3-4. Contents Strategy : SMR Wisdom 전략적 활용 제안
5월1일~5월14일, Mobile Only, SMR Wisdom위는 시간대별, 요일별 가장 트래픽을 많이 발생한 2개의 콘텐츠를 나열해봤습니다. 방송 편성 일정에 따라 매우 규칙적으로 콘텐츠가 등장하고 사라집니다. 어젯밤에 재밌었던 콘텐츠는 어김없이 다음날 인기 순위에 배치되고, 높은 트래픽을 발생시킵니다. 콘텐츠 하나하나의 트래픽을 예측할 수는 없지만 어떤 콘텐츠가 언제 소비되는지는 정확히 예측할 수 있습니다.
월, 화 오후 11시에 편성된 <또오해영>은 편성 다음날인 화요일과 수요일에 걸쳐서 높은 트래픽을 발생시킵니다. 화요일 편성인 <슈가맨>은 수요일 전 시간대에 걸쳐 높은 트래픽을 발생시키죠. 목요일에 편성된 <해피투게더>는 금요일 아침을 장악합니다.
이렇게 콘텐츠 단위 트래픽 맵핑을 활용하여 SMR의 콘텐츠를 전략적으로 타겟팅한다면 내 광고를 원하는 시간대와 원하는 요일에 높은 비중으로 배치시킬 수 있습니다. 저절로 "보이는" 전략이 아니라 "보이게 하는" 전략을 세울 수 있는 겁니다.
또한 개별 콘텐츠들 간의 노출 전략도 훨씬 디테일하게 계획할 수 있게 됩니다. 예를 들어 시사와 예능의 경계를 넘나드는 <썰전> 과 날로 시청률 상승 중인 <아는 형님> 간에는 UV 중복률이 1%에 불과했습니다. 장르적 특성으로 인해 두 콘텐츠의 시청 중복률이 매우 낮다는 증명이 가능했습니다. 반면 <엠 카운트다운>과 <뮤직뱅크>의 UV 중복률은 20% 이상 기록했습니다. 동일한 장르의 음악 콘텐츠들 간에는 시청 중복이 발생할 것이라는 상식적인 추측은 가능하지만, 이 상식을 숫자로써 증명할 수 있게 됩니다.
이렇게 콘텐츠끼리는 시청 중복률을 활용해서 노출 빈도를 향상하거나 커버리지를 높이는 방법도 생각해 볼 수 있습니다.
끝.
설명회를 통해 전하는 메세지는 간단합니다.
장기청약을 통해 안정되고 효율적인,
콘텐츠 타겟팅을 통해 보다 전략적인,
Wisdom 을 통해 보다 설득적인, 동영상 광고 집행을 제안합니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
P.S.
사이트간 중복률, 디바이스간 중복률은 조사 기관에 따라 상이한 수치를 내놓고 있습니다.
설명회에도 중복률에 관한 질문이 가장 많았습니다. 표본 조사가 아닌 이상 중복률을 검증하는 것은 당분간 불가능합니다. SMR은 향후 2차 조사를 통한 "권고 중복률"을 제시할 계획이며, 임의로 중복률을 적용하지는 않을 방침입니다.
