디지털 광고부터 애드테크까지 두번에 몰아볼 수 있을까?
프로젝트 리서치 #1 애드테크 2편
-1편에 이어-
AD Exchange 내에서 가장 많이 활용되는 방식은 RTB이므로 RTB에 대해서 조금 더 이야기를 하자면 RTB의 주요 플레이어는 광고주를 도와 광고 인벤토리를 구매하려는 DSP와 매체를 도와 광고 인벤토리를 판매하는 SSP가 있고 이들 사이의 거래소인 AD exchange가 있는 방식입니다. DSP가 다른 광고주들보다 높은 가격을 부르면 낙찰되고, 해당 인벤토리에 광고를 게시할 수 있으며 우리가 쉽게 웹사이트나 어플 배너에서 보는 광고들이 사실 알고 보면 Ad exchange에서 가장 높은 경매를 제시한 광고주의 광고입니다. 0.1초 그 찰나의 순간에 경쟁방식의 경매가 이루어지는 것입니다.
DSP는 광고주의 편에서 SSP와 데이터를 교환하고, 광고를 실을 수 있는 매체와 연결해주는 실시간 인벤토리 입찰 플랫폼입니다. 광고주들은 최소한의 비용으로 최대의 광고효과를 내고 싶어하고 DSP는 그것을 위해 여러 AD Exchange, AD Network, SSP들과 연동하게 됩니다. DSP는 인벤토리 제공 측과 광고주 사이의 중개인으로 볼 수도 있을 것 같습니다. 하지만 단순한 중개인은 아니고 타겟팅 광고를 위해 DMP로부터 데이터를 받아들여 DSP 플랫폼에서 다양한 광고 켐페인을 실행할 수 있습니다. 약간의 흐름을 설명하자면 SSP가 매체의 빈 광고 인벤토리를 AD Exchange 시스템에 올리면 AD Exchange는 DSP에 요청을 합니다. DSP는 DMP를 활용해 광고 노출 매체에 대한 데이터를 빠르게 분석하여 값을 할당합니다. SSP는 RTB방식을 통해서 광고효율이 가장 높은 인벤토리를 자동적으로 입찰하게 됩니다. 이 과정에서 DSP가 인벤토리에 딱 맞는 광고를 골라내는 시간은 0.1초 미만이며, 타겟팅 과정은 블랙박스(*비공개) 타겟팅으로 진행됩니다.
DMP(Data Management Platform)는 DSP를 뒷받침해주는 역할을 하며, DSP와 마찬가지로 광고주의 입장을 대변합니다. DSP는 타겟팅을 통해 광고주에게 가장 효율적인 인벤토리를 매매하여 광고를 내보냅니다. 하지만 어떤 인벤토리가 광고주에게 유리한지 판단하기 위해서는 막대한 고객 데이터가 필수적으로 필요하고 그 데이터를 제공해주는 것이 바로 DMP입니다. 말 그대로 DMP는 데이터 제공과 분석을 통해 DSP가 보다 효율적으로 인벤토리를 매입할 수 있도록 도와주는 플랫폼입니다.
DMP가 축적하고 있는 데이터는 쿠키 데이터로 고객의 사이트 방문 기록, 구매 패턴 등의 데이터를 가지고 있습니다. DMP가 수집하는 데이터는 First-party data, second-party data, third-party data로 구성되어 있습니다. 퍼스트파티 데이터는 고객이 광고주의 광고에 응답한 과정에 대한 직접적인 데이터로 고객이 제품을 구매한 횟수나 수량, 제품종료, 고객의 통계정보 등 입니다. 1차적인 우선 정보로 고품질의 가치가 있다는 특징이 있습니다. 세컨파티 데이터는 고품질의 가치를 지니고 있지만 광고주가 주는 직접적인 데이터가 아닌 파트너십 계약을 통해 수집된 타 데이터입니다. 타기업의 퍼스트파티 데이터라고 볼 수 있겠습니다.
써드파티 데이터는 완전히 다른 곳에서 수집된 데이터입니다. 다양한 소스에서 데이터를 얻고 세그먼트(세분화)로 집계되어 사용자 프로필이나 효과적인 마케팅 전략을 수립하는데 큰 도움을 받으며 다양하고 많은 공급자로부터 방대한 양을 얻을 수 있기 때문에 양적으로 부족한 퍼스트, 세컨파티 데이터를 보완하는 장점이 있습니다.
SSP(Supply Side Platform)는 광고주의 Side가 아닌 매체 side 에서 매체의 이익을 우선으로 생각하는 플랫폼입니다. SSP 역시 다양한 AD Network와 DSP, AD Exchange와 연동되어 있어 매체가 더 많은 구매자에게 인벤토리를 판매할 수 있도록 도와주는 역할을 합니다. DSP가 최저 가격으로 최고 효율을 찾는다면 SSP는 고객이 매체를 방문할 때 마다 비어있는 인벤토리를 RTB 경매장에 올림. SSP는 RTB 광고시장에 물건을 제공하는 공급자이고 DSP는 RTB 시장의 구매자인 셈입니다. 즉, DSP는 광고를 내보내야 하고 SSP는 빈 광고벽에 광고를 유치해야 합니다. SSP는 인벤토리를 가진 매체의 정보를 기반으로 RTB를 사용하여 어느 사용자가 웹사이트를 보고 있는지를 빠르게 파악해야 합니다. 해당 웹페이지에 인벤토리가 있으면 빠르게 DSP에 경매를 제안하는 구조입니다. 큰 흐름은 고객이 우리 웹사이트 매체에 접속하면 웹사이트 매체는 노출될 페이지의 인벤토리를 채울 광고가 필요하다는 호출 코드를 SSP에게 전송합니다. SSP는 연결된 모든 DSP에 광고 게시 요청을 보내고 SSP는 모든 DSP의 요청을 수신합니다. 정해진 응답 시간내 답변을 보내지 않은 DSP 응답은 무시합니다. DSP의 응답 중 가장 높은 입찰금액을 부른 요청을 수락합니다. SSP는 수락한 사실을 매체에 보내고, 동시에 수락한 DSP에 인벤토리가 낙찰되었다는 것을 알립니다. SSP는 이후 DSP로부터 광고를 받아 매체에 보내고 인벤토리에 게시하는 방식입니다.
이러한 일련의 과정에서 광고주들은 더 많은 광고를 내보낼 수 있게 되었습니다. 다만 이 과정에서 광고주는 더 이상 불특정 다수에게 광고를 노출하는 것 이 아니라 제품을 살 만한 사람에게 광고를 노출하고자 했습니다. 이처럼 효율적인 광고 집행을 할 수 있도록 돕는게 타겟팅 광고입니다. 타겟팅 광고는 불특정 다수를 상대로 광고가 노출되는 것과는 다르게 특정한 기준을 가지고 타겟을 설정하여 광고를 노출하는 효율 높은 광고입니다. 익히 들어본 구글의 애드 센스(Ad sense)는 광고주들이 구글에게 광고요청을 하면, 구글은 웹 사이트와 블로그에 남는 공간인 인벤토리에 광고를 게시함. 이때 핵심은 광고를 아무렇 게나 노출하지 않는다는 점입니다. 구글의 웹 데이터와 분석을 통해 우리 같은 사용자가 자주 검색한 데이터와 히스토리를 기반으로 맞춤형으로 광고가 제공됩니다. 유튜브의 비디오 광고도 동일한 원리입니다. 여기에 알고리즘 기술이 반영된 것으로 보시면 될 것 같습니다.
타겟팅 광고는 인구통계 방식이 있고 문맥 타겟팅, 리 타겟팅, 시간대 타겟팅 등의 방식이 있습니다. 간단하게 인구통계방식은 나이, 성별, 국적, 수입 등의 인구통계학적 정보를 기반으로 타겟팅을 하여 광고를 노출하는 방식이고 문맥적 타겟팅은 사용자가 방문한 페이지를 기반으로 검색엔진이 분석한 주요 키워드 및 페이지의 내용을 통해 키워드와 내용에 관련된 광고를 노출하는 방식입니다. 리타겟팅은 사용자가 특정 웹페이지에서 검색했던 상품을 다른 웹페이지에 방문할 시, 검색했던 상품의 광고가 사용자에게 노출되는 방식이며, 행동 타겟팅은 사용자가 인터넷을 사용하면서 어떤 사이트에 방문했는지 추적하고 방문한 사이트에서의 시간과 구매내역 등의 데이터를 가지고 행동 특징을 분석하고 관심을 가질 만한 주제를 예측하고 광고를 노출합니다. 마지막으로 시간대 타겟팅은 광고주의 광고가 제품을 구매할 법한 잠재고객에게 도달하는 것이 가장 높은 시간대에 광고를 노출하는 방식입니다. 예를 들어 휴일 오후 3시~5시쯤 외식을 위한 레스토랑 광고 노출이 있겠네요.
