프로그래매틱 광고,
대한민국에서도 잘 될까? (中)
Business Insight
By Dongri
CJ E&M MEZZOMEDIA 미디어사업국장
3. 모바일 환경의 변화와 프로그래매틱 광고
모바일에서의 검색환경은 PC웹에서의 검색환경과 너무 달랐다.
작은 모바일 화면에 PC웹에서와 같은 형태로 검색광고를 길게 늘어놓을 수도 없었거니와, 그간 웹브라우저의 첫 화면을 대다수 점유했던 국내 포털들의 힘은 더 이상 없었다. 따라서, 포털 서비스 중심의 온라인 검색광고 트래픽이 모바일에서는 입지가 급격하게 줄어들 수밖에 없었던 요인이다.
이러한 상황은 광고주 입장에서도 마찬가지였다. 빠르게 성장하는 모바일 환경의 변화에 대응하려면, 기존 PC웹 기반의 서비스를 적합한 모바일 환경으로 전환해야 했다. 모바일에 맞는 Database구조로, 인터페이스 디자인으로, 특화된 기능 개발로 가용한 리소스의 대부분을 모바일 미디어에 투입했다.
이런 흐름으로 검색광고가 주춤하고 있을 때 성장한 것은 iOS, Android를 중심으로 한 앱 기반 서비스들이었다. 게임과 소셜커머스, O2O 비즈니스가 그 공백을 메웠고, 앱을 통해 발생된 대규모 트래픽에 적절하게 녹아들 수 있었던 것은 - 2000년대 초반 포털의 광고가 그랬듯이 - Display Ads였다. 앱의 상, 하단을 차지한 네트워크 배너와 시작과 끝을 공략한 전면 배너 등이 선을 보였고, 모바일 OS의 특성을 살린 '잠금화면 광고'나 개인화 미디어의 장점을 살려 리워드를 지급하는 '보상형 광고'들도 생겨났다. Mobile Display Ads는 유연하고 빠르게 미디어 환경의 변화에 대응했다.
모바일 환경이 도래하면서 변화된 가장 큰 특징은 개인화였다. '인터넷'시대엔 1인 1PC를 구비한 가정이 드물었지만, '모바일'시대에는 대부분 1인 1 스마트폰을 구비하는 가정이 대부분이 되었다. 각 개인별로 스마트폰을 사용하게 되면서 클릭 정보, 결제정보, 위치정보, 설치 앱의 선호도 등을 온전한 한 명의 고객의 정보로 인식하면서, 1대의 스마트폰에서 획득한 정보는 곧 1명의 고객이 이용한 결과로 나타났다. 완성된 형태의 개인화 타겟팅이 시작되었다.
여기서 잠시 이전 PC웹 환경과 모바일 환경을 비교해 볼 필요가 있다.
앞서 언급한 2000년대의 포털 서비스들을 가입할 때만 해도, 포털의 입장에서는 고객의 어떤 정보가 수익모델로 연결될지 몰랐다. 그렇기 때문에 일단 가능한 고객의 정보는 모두 나열해 User Database에 때려! 넣었다. 당시 대부분의 서비스는 그 가치를 Active User(활성 이용고객) 수로 판단했다. 고객과의 접점이 될 정보라면 가급적 DB에 수집되길 원했다. 그리고 마지막으로, 매번 점검하지 않아도 변치 않는 고유식별자가 필요했다. 이를 위해 대다수의 서비스에서 필수 입력항목으로 요구한 것이 주민등록번호였다.
이런 결과는 복잡한 회원가입 체계를 만들었고, 그 안에는 개인의 민감한 정보들도 섞여 있었다. 이러한 상황은 꽤 오랜 시간 유지되었다.
2008년 모 사이트의 회원가입 페이지 포털을 비롯한 대부분의 웹 서비스 제공자들은 '회원 로그인' 후에 콘텐츠를 제공하고자 했다. 이는 PC를 공용으로 쓰는 것이 일반화되어있던 당시에는 보편적인 프로세스로, '회원 ID'라는 개인 식별자를 통해 수시로 로그인을 요구하면서 자사의 Active User임을 인증했다.
2008년 A사이트의 개인정보가 해킹에 의해 대부분 유출되는 큰 사건이 있었다. 이후 해킹에 의한 개인정보 침해 사례들이 빈번하게 발생되면서 개인정보 보호에 대한 인식이 강화되었고, 정부차원의 정책들도 논의되기 시작했다. 이후 민감한 개인정보를 받지 않도록 규제를 강화했고, 가입절차를 간소화하도록 권고했다.
그러나, 모바일 시대를 맞아 이런 PC환경과는 다른 해법이 제시되었다. ID를 통한 인증을 주로 사용했던 PC와는 달리 개인화에 충실한 스마트폰은 대체할 수 있는 개인정보를 제공하는 방법을 택했다. 이는 모바일 디바이스의 특성 - 위치정보, 카메라 인식, NFC 연동, 와이파이와 블루투스 통신의 확장, 결제 프로세스 간소화 및 개인 결제정보 연동 등 - 을 통해 수집한 고유의 정보를 이용하는 것으로, 개인정보 없는 타겟 고객의 범위를 한정해냈다. 이러한 익명의 개인정보를 '개인별 고유 식별정보'라 하며, 그 활용범위를 점차 넓혀가고 있다. 예를 들자면 최근 장거리 여행을 한 사람, 앱스토어를 통해 결제를 해 본 사람, 다른 OS로 휴대폰을 변경한 사람... 등 모바일 환경 기반으로 얻을 수 있는 정보나 이러한 몇 가지 정보들을 조합해 광고에 유효한 타겟 고객을 찾아낼 수 있게 - 제반 기술과 환경이 마련 - 된 것이다. 단순하게는 반복된 상품 클릭 정보를 통해 고객의 관심 제품을 예측할 수 있는 정도겠지만, 머지않은 미래에는 고객이 필요한 정보를 요구할 순간이나 요구하는 방법까지도 예측 가능할 것으로 전망하고 있다.
이러한 환경을 통칭하는 용어가 바로 '광고와 테크놀로지의 결합'을 의미하는 애드테크(AD TECH)이다. 광고 효과를 측정하고, 이용자가 남긴 기록을 기반으로 구매행태를 예측해 사용자에게 유효한 광고를 제공하는 모든 기술을 의미한다.
4. 프로그래매틱 광고 플랫폼
프로그래매틱 광고(Programmatic Ads)란, 프로그램이 자동적으로 이용자를 분석하고, 이 분석된 타겟에 유효한 맞춤형 광고를 띄워주는 형태 또는 방식을 의미한다. 즉, 프로그래매틱 광고는 '사람이 하던 일'을 '시스템이 훨씬 빠르고 정확하게 대신하면서' 시작된 개념이다. 정리하자면, 광고와 기술의 결합을 일컫는 애드 테크라는 범주 안에, 프로그래매틱 광고라는 조금 더 구체적인 모델이 존재한다고 보는 것이다.
세밀한 부분을 좀 더 알아보자. 아래 그림은 전통적인 광고 집행 프로세스가 현재의 프로그래매틱 기반으로 변화된 모습을 도식화한 것이다. 개념적이나마 관련한 내용들을 하나씩 짚어보겠다.
전통적 광고 집행 프로세스와 프로그래매틱 광고 프로세스의 비교프로그래매틱 광고와 관련해, 자주 쓰이는 약어들을 정리하면 아래와 같다.
1) DSP : Demand Side Platform, 구매자 중심의 자동화 시스템
2) SSP : Supply Side Platform, 판매자(매체사) 중심의 자동화 시스템
3) DMP : Data Management Platform, 타깃 데이터 / 분석 관리 시스템
도형) 붉은색 점선 박스 : 신생 플랫폼 업체
Advertiser - 광고주 / Publisher - 매체 / Audience - 고객(군)
1) AD Network
먼저, 매체 담당자가 직접 광고를 등록하고 운영했던 전통적 광고 방식에서, 실시간으로 잔여 지면을 확인하고 구매할 수 있는 자동화 시스템으로 변경되었다. 이러한 자동화 시스템들의 묶음이 곧 애드 네트워크(AD Network)이다. 카울리, 아담, 탭조이, 다윈 및 GDN(Google Display Network) 등이 여기에 속한다. 메조미디어는 A-plus (모바일성과형광고플랫폼)를 보유하고 있다.
인적 거래방식으로 야기되던 정보의 비대칭과 반복된 동일 업무는 자동화 시스템을 통해 상당부분 해소되었다2) AD Exchange
각각의 애드 네트워크 간 거래를 해결해 주기 위한 애드 익스체인지(AD Exchange, 일종의 광고 트래픽 거래시장)의 등장으로 하루에도 수백억 건의 업무 응대가 가능한 수준의 장비와 기술이 요구되었다. 더블클릭, 오픈엑스, 루비콘 등이 여기에 속한다.
3) DSP와 SSP
광고주를 위해 인벤토리를 일괄적으로 구매해주는 DSP와 매체를 위해 적절한 가격으로 판매해주는 SSP가 등장했다. 대표적인 DSP 업체로는 Turn과 제일기획의 미디어큐브 등이 있으며, SSP는 ADOP, adlib, OpenX 등이 있다.
4) DMP
이후, 광고주의 구매 효율성과 정확성을 높이기 위해 등장한 것이 DMP이다. DMP는 고객 정보와 분석 데이터를 바탕으로 목적에 부합하는 광고 운영을 가능하게 해주었다. 와이더플래닛이 선전하고 있고, 메조미디어에는 X-plus가 있다. NHN TX의 TOAST eXchange는 DSP와 DMP의 역할을 같이 하는 플랫폼으로 알려져 있다.
5) Programmtic System
'인벤토리'를 확보했던 전통 광고시장에서 '고객'을 확보하는 환경으로의 변화를 꾀하며, 데이터 기반의 마케팅을 할 수 있는 근간이 되었다. 보통 프로그래매틱 플랫폼이라고 하면 이렇게 전반적인 시스템을 갖춘 환경을 통틀어 이야기한다.
6) Big DATA & Audience
고객정보와 CRM 데이터를 바탕으로 보다 정교한 마케팅이 구현 가능해졌다. 따라서, 여러 가지 Big DATA를 생성하는 Audience의 중요성이 광고 효율과 직결되게 되었다. 프로그래매틱이 지향하는 바는 결국 Audience가 생성할 다양하고 살아 움직이는 정보인 것이다.
고객정보와 CRM 데이터를 활용한 예는 우리가 잘 아는 구글의 사례에서 찾아볼 수 있다. 이미 프로그래매틱을 통한 디스플레이 광고 비율을 100%에 가깝게 끌어올렸다고 하는 구글의 경우, 광고 플랫폼인 애드워즈가 구글 플레이, 유튜브는 물론 각종 구글의 서비스와 연결되어 각 플랫폼에 남겨진 고객의 데이터를 기반으로 타겟 데이터 추출한다. 이러한 타겟팅은 구글의 내부 플랫폼뿐만 아니라 외부의 기기 식별 정보와 광고주 기업의 CRM 데이터까지도 구글 애드워즈에 연동할 수 있어, 그 대상이 자사의 서비스 범위를 넘어선다. 이렇게 타겟팅된 고객의 방문 현황과 행동 패턴은 구글 애널리틱스의 분석을 통해 향후 광고 캠페인을 위한 데이터로 제공된다. 페이스북 역시 유사한 형태로 타겟팅을 지원한다.
Audieance를 통해 얻은 Big DATA는 더 정교한 타겟팅을 할 수 있는 재원으로 이용된다. 이러한 일련의 과정이 프로그래매틱스 광고의 대표적인 프로세스이다.
4-1. RTB (Real-Time Bidding) 시스템
프로그래매틱 광고의 특징을 논하면서 빼놓을 수 없는 것 중 하나가 바로 RTB이다. '실시간 입찰 방식' 정도로 번역할 수 있는 RTB는 프로그래매틱 바잉(Programmatic Buying, 프로그래매틱 구매방식)의 한 종류이자, 프로그래매틱 광고를 논할 때 항상 거론되는 대표적인 케이스이다. (반대의 경우는 Non-RTB Programmatic이라고 표현한다.)
이미 페이스북과 인스타그램, 트위터 등의 퍼포먼스 광고 영역, GDN과 같은 애드 네트워크나 Criteo와 같은 리타겟팅 광고까지, 대부분의 글로벌 광고 상품은 RTB가 적용되어 있다. 국내에서도 포털사이트의 검색광고 영역, 대형 포털 광고 및 모바일 애드 네트워크 등에 RTB 시스템이 도입되었거나 도입 중에 있다.
프로그래매틱 광고의 핵심 중 하나는 광고 인벤토리의 구매이다. 시스템은 정해진 규칙에 따라 필요한 광고주가 원하는 인벤토리를 찾아 입찰하고 구매하여, 적합한 소재의 광고를 노출한다. 물론 이 모든 과정은 실시간으로 이루어진다. 이렇게 입찰, 구매를 하는 과정이 바로 Real-Time Bidding이다.
앞서 언급했던 오버추어 검색광고 시스템이 RTB의 원조격이라 할 수 있다. 순위의 차등이나 배너 또는 동영상 등 형태에 대한 차이가 있을 뿐, 실시간으로 입찰을 진행하고 입찰 가격에 따라 광고가 집행되는 방식은 거의 유사하다. 즉, 실시간 입찰시스템은 이미 꽤 오랜 시간에 걸쳐 성장하였고, 이미 많은 광고 시스템에서 두루 사용되고 있다.
이런 이유로, RTB를 도입한 상품과 애드 네트워크가 빠른 속도로 성장하였고, 브랜드 광고주들의 RTB 광고 구매도 증가하고 있다. 아래 Magna Global의 도표를 참고하면 좋은 예가 될 수 있을 것이다.
출처 : Magna Global Programmatic Intelligence Report - September 2015