개인화 광고는 옛날 이야기, '초개인과' 광고 시대
인터넷 또는 스마트폰에서 특정 상품을 찾아보았거나 쇼핑을 한 후, 다른 웹사이트나 앱에서 같은 상품이나 유사한 배너광고가 여러분들에게 보인다는 느낌을 언젠가부터 받았을 것입니다.
과거보다 최근 점차 이런 현상이 빈번해지고 있다는 생각이 든다면 여러분은 이미 개인용 디바이스(Personal Device) 데이터를 활용한 초개인화(Hyper-Personalization) 광고의 영향 아래에 있다는 것을 의미합니다.
Digital Life 시대를 맞아 나이, 성별, 거주지, 기본 소득 등 개인의 기본 정보를 활용한 광고는 이미 먼 옛날 이야기가 되었습니다.
이제는 개인용 디바이스인 PC, 태블릿, 스마트폰 등의 사용 정보, 즉 검색 정보, 사이트 방문 정보, 쇼핑 정보 등을 결합해 개인별 특성을 분석하고, 분석된 데이터 기반으로 개인별 맞춤 광고를 하는 초개인화 광고 시대에 살고 있습니다.
이번 기고에서는 다양한 디바이스 데이터를 활용하는 광고 중에서 스마트 TV를 사용해 초개인화 광고를 진행하며, 차별화된 고객 경험을 제공하는 사례들에 대해 살펴보도록 하겠습니다.
초개인화 광고의 진화
초개인화 광고는 개별 소비자에게 맞춤화된 브랜드 마케팅 전략을 할 수 있도록 다양한 채널(온라인, 오프라인, 고객센터 전화 등)과 터치 포인트(홈페이지, 쇼핑 사이트, 오프라인 상점 등)에서 추출된 행동 및 실시간 데이터를 수집하고 이를 결합, 분석해 제작하게 됩니다.
이를 통해 브랜드와 소비자 간의 관련성을 증대하고 구매 전환 가능성을 극대화하기 위해 각 소비자에게 제품, 서비스 및 광고 콘텐츠를 맞춤화해 제공할 수 있습니다.
초개인화(Hyper-Personalization) 광고ㅣ출처: Shopify전통적인 개인화 광고에서는 고객의 이름, 위치, 구매 내역 정도를 활용합니다. 초개인화 광고는 소비자가 원하거나 필요로 하는 것을 파악하기 위해 탐색, 구매 및 기타 실시간 행동 데이터까지 고려하게 됩니다.
기본 고객 데이터 이상의 다양한 이력 정보와 실시간 데이터가 필요하기 때문에 기존보다 더 복잡하지만,개인별 특성을 파악하는 것에는 유용합니다.
초개인화는 AI, 기계 학습 및 IoT 지원 장치와 같은 기술을 활용해 각 사용자의 실시간 행동 정보를 파악하고 각 소비자에게 보다 관련성 있는 제안과 경험을 제공함으로써 개인화의 수준을 한 단계 끌어올립니다.
예를 들어 개인화 광고는 전년 겨울에 특정 상품을 온라인으로 구매한 소비자에게 올여름 해당 상품을 광고하는 방식입니다. 초개인화는 정확한 구매 장소 및 시간, 결제 방법, 사용한 쿠폰, 소셜 미디어 활동, 검색 정보 등에 따라 최적화된 광고를 하는 것입니다.
추가되는 다양한 데이터를 고려하면 초개인화 광고는 현재 개인이 필요로 하는 상품•서비스를 전달할 수 있으며 신규 구매를 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
이러한 초개인화 광고를 수행하는 목적은 동일 광고비용을 활용해 보다 높은 효과, 특히 구매 전환 효과를 극대화할 수 있도록 하는 것입니다.
단순히 나이, 소득, 성별 등에 따라 분류된 소비자들을 대상으로 넓게 광고를 하는 것에 비해, 해당 상품•서비스에 관심이 있고, 구매 의사가 존재하는 소비자를 특정하여 타깃(Target) 맞춤 광고를 할 수 있게 된다면 적은 광고 예산으로 큰 성과를 달성할 수 있게 된다는 의미입니다.
초개인화 광고를 가능하게 하는 데이터 중 많은 부분이 개인과 밀접하게 연관된 디바이스, 특히 스마트폰과 개인용 PC를 통해 수집되고, 이러한 데이터들이 분석되어 현재의 디지털 광고 시장에서 적용되고 있습니다.
초개인화 광고의 전달 수단, 디지털 광고(Digital Advertising)
디지털 광고는 고객의 관심을 끌기 위한 메시지 전달을 목적으로 온라인상에서 벌어지는 모든 광고의 형태라고 할 수 있습니다. 간단한 예시인 포털 사이트의 배너 광고부터 시작해서 이메일, 소셜 미디어, 동영상 등 다양한 형태를 가지고 있습니다.
디지털 광고 유형ㅣ출처: Interactive Advertising Bureau(IAB)1) 디스플레이 광고(Display Advertising)
가장 익숙한 형태의 광고로 이미지, 텍스트, 동영상, 팝업 등으로 만들어진 배너 형태의 광고를 웹페이지 또는 앱에 게시하는 방식입니다. 포털 사이트 또는 특정 사이트를 들어가게 되면 방문자의 기존 정보를 활용해 디스플레이 광고 영역에 맞춤 광고를 수행하는 방식입니다.
2) 키워드 검색 광고(Keyword, Searching Engine Advertising)
검색 엔진(구글, 네이버, 다음 등)에서 특정 키워드를 검색할 때, 검색 결과 페이지에 광고주의 사이트가 노출되는 방식입니다. 해당 사이트 내에서 키워드에 따라 광고를 노출하기 때문에 다른 디지털 광고보다는 개인화 광고 수준이 낮다고 할 수 있으며, 대체로 포털 또는 쇼핑 사이트 등에서 활용되는 방식입니다.
3) 동영상 광고(Video Advertising)
동영상 콘텐츠 시청 시, 삽입되는 짧은 영상 형태의 광고입니다. 메인 콘텐츠 이전에 삽입되는 영상은 프리 롤(Pre-roll), 중간에 삽입되는 영상은 미드 롤(Mid-roll), 끝에 삽입되는 영상은 포스트 롤(Post-roll)이라고 합니다. 네이버 또는 유튜브 동영상에서 시작할 때 그리고 중간마다 삽입되는 동영상 광고가 하나의 예라고 할 수 있습니다.
개인 맞춤형 광고 측면에서 디스플레이 광고와 키워드 검색 광고는 이미 대중화되어 있으며, 디지털 광고 시장에서 광고 비용을 지불하는 보편적인 방식으로 자리 잡았습니다. 반면, 동영상 광고는 최근에야 초개인화 광고 관점에서 중요성을 인식해 나가는 단계라고 할 수 있습니다. 단순히 동영상 콘텐츠와 연관된 광고를 보여주는 방식에서 동영상 광고도 시청자 특성을 분석한 데이터를 기반으로 초개인화 맞춤 광고가 가능한 형태로 발전하고 있습니다.
초개인화 동영상 광고의 중요성이 부각되고 있는 주요한 이유를 3가지로 정리할 수 있습니다.
1. TV 광고 시장의 둔화
2. OTT(Over the Top) 시장의 성장
3. 개별 시청자의 TV 시청 정보의 실시간 확보
이에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
TV 광고 시장의 둔화
디지털 광고 시장의 급속한 성장과는 달리 TV 광고 시장은 성장이 둔화하고 있습니다. 가장 큰 미국 광고 시장의 경우, TV 광고 시장은 $70B 시장에서 정체되어 있음을 알 수 있습니다. 또한 올해는 코로나19의 영향으로 미국 TV 광고 시장은 전년 대비 약 9%가 줄어들 것으로 예상하고 있습니다.
미국 광고 시장 규모 (단위: $B)ㅣ출처: eMarketer이러한 TV 광고 시장의 위축과 디지털 광고 시장의 성장은 국내 시장도 예외는 아닌 상황입니다. 디지털 광고비는 ’18년 사상 최초로 지상파 TV를 추월했으며, 특히 모바일 광고비는 검색형과 노출형 광고에서 모두 15% 이상의 성장을 기록하고 있습니다. 이는 개인행동 정보에 기반한 타깃팅 광고 상품, 커머스 결합 광고의 성장 등이 요인으로 작용한 결과로 볼 수 있습니다.
TV 광고 시장의 둔화에 대한 대응으로 모바일과 PC에 적용되던 초개인화 광고를 TV 광고에 적용하려는 움직임이 태동했으며, 이를 위한 기술 및 서비스 모델들이 시장에 등장하고 있습니다.
OTT 시장의 성장
글로벌 OTT 사업자인 넷플릭스의 급격한 성장과 디즈니 플러스의 출범, 애플의 애플TV 플러스와 AT&T의 HBO MAX까지 대형 미디어 기업들이 OTT 시장을 성장시키고 있으며, 올해는 코로나19의 영향으로 인해 OTT 서비스, 즉 주문형 비디오 시장(VOD, Video on Demand)이 급격하게 성장하고 있습니다.
VOD 시장은 크게 월 단위 사용료를 지불하고 콘텐츠를 시청하는 SVOD(Subscription-based VOD)와 일정 동영상 광고를 시청하면 무료로 콘텐츠를 제공하는 AVOD(Advertising-based VOD), 그리고 개별 콘텐츠를 구매를 하는 Pay-per-View 플레이어로 구분할 수 있습니다.
현재는 SVOD 시장이 주류를 이루고 있으나, 앞서 언급한 TV 광고 시장의 축소로 인해 AVOD를 활용한 동영상 광고가 이를 대응할 방안으로 떠오르고 있습니다.
OTT 비즈니스 모델별 플레이어ㅣ출처: RedChalk GroupOTT 사용자가 증가해 OTT 플랫폼이 저렴한 동영상 광고를 할 수 있는 미디어의 역할로 자리매김함에 따라 광고주와 광고 Agency는 주요한 광고 매체로 OTT TV 동영상 광고 시장에 지갑을 열고 있는 상황입니다.
그럼 단순히 지상파 TV 광고가 OTT TV 광고로 이동만 한 것일까요? OTT TV 광고의 핵심은 프로그램 단위의 광고 노출이 아니라 시청자의 TV 시청 정보에 기반해 초개인화 광고가 가능하게 되었다는 것입니다
개별 시청자 TV 시청 정보의 실시간 확보
스마트 TV 및 커넥티드 TV가 확대됨에 따라 자동 콘텐츠 인식(ACR, Automatic Contents Recognition) 기술이 TV 또는 셋톱에 적용되어 개별 시청자가 어떤 콘텐츠를 시청했는지 확인이 가능하게 되었습니다. 이러한 TV 시청 정보를 활용해 개별 시청자의 관심이 어떤 것인지 분석이 가능해졌다는 것을 의미합니다.
이제까지 개인 디바이스로서 모바일과 PC를 활용해 왔다면 또 다른 개인용 디바이스로서 TV 사용 정보까지 결합해 광고 타겟팅을 할 수 있게 되었습니다.
현재까지는 TV 상에서 사용자가 어떤 광고를 시청했는지를 알기 어려웠다면 이제는 특정 시청자에게 광고가 도달되었는지를 알 수 있으며, 광고를 본 시청자가 어떤 결과를 만들었는지, 특히 구매로 이어졌는지를 분석할 수 있게 되었다는 것이 가장 중요한 변화입니다.
따라서 광고주는 본인의 TV 광고가 어떻게 본인들의 성과로 연결되는지 확인이 가능해져서 보다 효율적인 광고를 할 수 있는 체계가 되었음을 의미합니다.
이러한 시청 정보 분석과 광고 기반의 TV AVOD 서비스가 결합해 개별 TV마다 특화된 동영상 광고 전송이 가능해져 초개인화 TV 광고를 할 수 있게 되었습니다. 지금까지의 TV 광고는 드라마, 쇼와 같은 프로그램 단위로 광고가 판매되고 동일 프로그램을 보는 모든 시청자에게 동일 광고가 전송되는 방식이었습니다.
이에 반해 초개인화 TV 광고는 TV를 보는 시청자 단위로 광고가 판매되고 전송되는 방식으로 변화하게 됩니다. TV 시청 정보와 기존의 디지털 광고를 위해 분석된 정보를 결합해 광고하려는 상품에 가장 적합한 시청자들을 타겟팅하여 TV 광고를 노출하고, 시청자의 광고 시청 여부를 ACR 기술을 통해 확인 가능합니다.
광고를 본 시청자의 경우에는 모바일, PC 그리고 오프라인 상점에서 발생된 행동(검색, 구매 등)과 결합해 광고 효과를 측정할 수 있게 됩니다. 타겟팅된 시청자 대상의 광고 방식으로 광고비를 절감할 수 있으며 광고비 집행의 효과 측정을 통해 최적의 광고비 집행이 가능해지는 일석이조의 효과를 누리게 됩니다.
TV 내에서의 광고만이 TV, 모바일, PC가 결합한 크로스 디바이스 광고로 확대도 가능해집니다. 타겟팅된 소비자를 대상으로 TV 광고를 노출하고 TV 광고 노출 결과에 따라 모바일과 PC에서 리타겟팅 광고를 수행하는 모델이 가능해집니다.
예를 들면, 10만 명의 타겟팅된 소비자에게 TV 동영상 광고를 노출하고자 했으나 7만 명에만 광고가 도달한 경우 나머지 인력에 대해서는 개인 모바일 디바이스로 동일한 광고를 보낼 수 있습니다. 그리고 TV 광고를 본 7만 명에는 시리즈 광고, 즉 쿠폰, 할인 등과 같은 이벤트 광고를 내보내서 구매로 이어질 수 있도록 유도할 수도 있습니다.
크로스 디바이스 광고ㅣ출처: AT&T이 모든 것이 TV, 스마트폰, PC 등의 디바이스 사용 정보를 수집하고 분석하는 기술과 이 디바이스 간의 연관 관계를 맵핑하고 연계해 분석하는 역량, 그리고 광고 수행 후 결과를 측정할 수 있는 기술 및 체계 등이 수단 되어야 하므로 데이터 수집, 분석 서비스를 제공하는 시장과 업체가 점차 성장하고 있습니다.
이러한 기술적인 발전이 초개인화 TV 광고와 같은 디지털 광고 시장 전반을 급격하게 성장시키고 있습니다.
그렇다면 TV 동영상 광고를 포함한 초개인화 광고 시장은 아무런 위험 요소 없이 성장이 가능할까요?
위협 요소를 뛰어넘어야
초개인화 광고 시장은 데이터 비즈니스에 근간을 두고 있습니다. 초개인화 광고 시장에서 적용되는 데이터는 소비자가 사용 정보를 동의한 한도 내에서 활용되고 있으며, 주로 개인 식별 정보(PII: Personally Identifiable Information)가 아닌 특정인을 구분할 수 없는 비식별 정보(Non-PII)를 활용해 데이터를 분석하고 있습니다.
비식별 정보 간 데이터의 연관성을 파악하기 위해서 AI, 머신러닝 등의 데이터 분석 기술을 적용하며, 데이터를 맵핑하고 추정해 정보를 생성하고 있는 것입니다.
하지만, 유럽 GDPR, 미국 CCPA, 국내 데이터 3법 등 개인정보 보호 관련 법들이 점차 개인 식별 정보의 범위를 늘려가고, 비식별 정보의 활용에 대한 제약을 강화하고 있어 데이터를 활용한 범위가 점차 제한되고 있는 상황입니다. 이에 대비하기 위해 디지털 광고 관련 플레이어들은 이러한 추세에 대응하는 방안을 함께 모색해 나가고 있습니다.
또한, 디지털 자이언트(Digital Giants)라 불리는 구글, 페이스북 등은 해당 기업들의 보유한 데이터를 강점으로 활용하는 전략(Walled Garden Strategy)으로 인해 타 기업들은 이들 기업이 보유한 정보를 활용하는 것에 대한 한계도 예상되고 있습니다.
하지만 이러한 위협 요소에도 불구하고 소비자 개인들의 정보 획득이 편리하고(맞춤형 정보 제공), 광고 시장에서 광고주와 광고 미디어들의 필요로 인해 디지털 광고 시장에서 플레이어들은 협업과 경쟁을 통하여 새로운 광고 메커니즘을 만들어 가고 있습니다. 현시점에 먼저 새로운 장을 선도할 수 있다면, 향후 초개인화 광고 마케팅 시장에서 리딩 컴퍼니가 될 수 있을 것입니다.
글 l LG CNS 엔트루컨설팅 CX전략그룹
인터비즈 조현우 정리
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