디지털 광고의 세 번째 물결, 리테일 미디어(RMN)
Augmented CES2026 (2)
CES2026은 볼거리로 가득하다. 현장의 생동감과 체감은 글이나 말로 온전히 전달할 수 없다.
하지만 정보의 밀도라는 관점에서 보면, 현장보다 온라인 자료가 더 풍부하고 다양하다. 전체를 조망하려 한다면 오히려 온라인이 더 적합할 수 있다. 여러 자료를 모아 해석하고 의미를 더했다. 과거의 발자취를 찾아 현재 자료에 맥락을 덧붙였다. 이른바 'Augmented CES2026 for Creative Industry'다. 현장에 가지 않은 이들만이 할 수 있는 나름의 최선이 아닐까.
총 10여 편으로 나누어 정리할 예정이다. 1월 29일 저녁에는 오프라인 모임을 열 계획이다. 최종 PPT 파일은 현장 참여자들에게 공유하겠다. (참석을 희망하시는 분들은 제일 아래 구글폼에 기입해 주시길)
두 번째는 리테일업체 타겟(Target)의 리테일 미디어 네트워크 '라운델(Roundel)'이 주관한 세션 <Fueling Innovation: How Retail Media Accelerates the Next Wave of Tech Growth>이야기다. 주관사가 리테일 미디어 사업자라는 것을 감안해서 들어야겠지만, 이 세션의 핵심은 리테일 미디어가 단순한 광고 플랫폼을 넘어 기술과 비즈니스 성장의 핵심 동력이 되고 있다는 것을 공유하는 데 있다.
라운델(Roundel)은 자신들이 보유한 확실한 구매 데이터(Deterministic Data)가 메타(Meta)와 같은 소셜 플랫폼의 고도화된 AI 기술, 그리고 오우라(Oura)와 같은 혁신 브랜드의 마케팅 전략과 어떻게 결합되는지를 보여주었다. 이를 위해 '협업'과 '데이터의 투명성'이 중요하다는 것을 거듭 강조하고 있다.
자 그럼 구체적으로 발표자들의 이야기를 들어보자.
이 토론은 라운델의 시니어 디렉터인 브리트니 마제트가 진행을 맡았으며, 라운델의 프로덕트 총괄, 메타의 리테일 책임자, 그리고 웨어러블 테크 브랜드 오우라의 임원이 패널로 참여해 각기 다른 관점에서 리테일 미디어의 진화를 논했다.
오늘 세션의 사회를 맡았던 브리트니 마제트 (Brittany Marzette, Roundel 시니어 디렉터)는 디지털 광고의 진정한 세 번째 물결이 바로 리테일 미디어라고 강조하면서 토론을 시작했다.
"Retail media is really the third wave of digital advertising, but now it's about how we use that growth to fuel innovation."
검색 광고와 소셜 미디어 광고의 시대를 지나, 이제는 리테일 데이터가 중심이 되는 시대가 도래했음을 알렸다. 그녀는 단순히 리테일 미디어 시장이 얼마나 성장했는지를 논하는 것을 넘어, 이 미디어가 어떻게 실제 비즈니스 현장에서 혁신을 주도하고 있는지에 집중해야 한다고 강조했다.
라운델이 이런 자리를 만든 데는 다 이유가 있다. 과거 라운델은 타겟(Target) 내부의 마케팅 부서로서 자사 쇼핑몰(Target.com)의 배너 광고를 판매하는 데 집중했다. 그러나 이 발언은 단순 광고 판매를 넘어, 구글이나 메타 같은 거대 테크 기업과 어깨를 나란히 하는 '기술 플랫폼'으로 라운델의 위상을 재정립하고 있음을 보여준다. 그녀가 '혁신'을 강조하는 것은 라운델이 단순한 매체가 아니라, 데이터를 공급하는 핵심 '인프라'가 되었음을 선언하는 것이다.
The power of retail media is that it is built on deterministic, first-party data—we know what guests are actually buying, not just what they are searching for.
라운델의 제품 전략을 총괄하는 거스리 콜린(Guthrie Collin)은 '데이터의 질'과 '측정 가능성'에 초점을 맞췄다. 그는 타겟(Target)이 보유한 데이터는 '추측(Probabilistic)'이 아닌 '사실(Deterministic)'에 기반한다는 점을 강조했다. 거스리는 라운델 데이터의 핵심 가치가 "사람들이 무엇을 검색하는지(Search)"가 아니라 "실제로 무엇을 구매하는지(Purchase)"를 아는 데 있다고 역설했다. 단순히 인터넷에서 '귀여운 강아지 사진'을 검색한 사람(추측)과, 지난주에 타겟 매장에서 실제로 '강아지 사료'를 구매한 사람(사실)은 마케팅 가치가 완전히 다르다. 라운델은 후자의 데이터를 제공한다.
그는 CTV(커넥티드 TV) 광고를 언급하며, 외부 채널에서의 광고 시청과 실제 구매 간의 연결성을 강조했다. "우리는 고객이 스트리밍 서비스 등을 통해 광고를 본 뒤, 며칠 뒤에 타겟 앱이나 매장에서 구매했는지까지 정확히 연결할 수 있다." 이것이 기술 혁신의 핵심이다.
이 발언을 한 콜린은 과거 아마존, 닐슨 등에서 데이터 과학 및 애드테크(AdTech) 인프라를 구축하는 역할을 주로 수행했다. 데이터를 처리하는 '파이프라인'을 만드는 기술자였다. 하지만 현재 그는 그 파이프라인을 외부 파트너(메타, 더트레이드데스크 등)에게 개방하는 '데이터 협업(Data Collaboration)'과 '클린룸(Clean Room)' 전략을 주도하고 있다. 과거에는 데이터를 단순히 쌓아두는 것이 중요했다면, 지금은 그 데이터를 개인정보 침해 없이 안전하게 외부와 연결하여 AI의 학습 재료로 제공하는 것이 핵심이라는 것을 드러낸 발언이다. 이 세션에서 라운델이 굳이 메타 등 외부 업체와 같이 라운드 테이블을 구성한 이유이기도 하다.
We are bringing together the serendipity of discovery on social with the intent and transaction data of retail media.
메타의 알리시아 르뵈프(Alicia LeBeouf, Meta 리테일 및 이커머스 산업 총괄)는 소셜 미디어의 '발견' 기능과 리테일 데이터의 결합을 설명하며, AI가 이 과정에서 수행하는 핵심 역할을 구체적으로 언급했다. 그녀는 소셜 미디어의 방대한 신호와 리테일의 구매 데이터를 AI가 학습시켰더니, "누가 이 제품을 살 것인가"를 예측하는 정확도가 비약적으로 상승했다고 설명했다. 사용자가 인스타그램 릴스를 보다가 우연히 새로운 립스틱을 발견했을 때, 메타의 AI는 라운델 데이터를 통해 '이 사용자가 평소 타겟에서 뷰티 제품을 자주 구매하는지' 실시간으로 확인하고 광고 노출 여부를 결정할 수 있게 된다는 밀이기도 하다.
덧붙여 알리시아는 AI가 단순히 타겟팅만 하는 것이 아니라, 광고 소재(Creative) 자체를 자동으로 생성하고 최적화하는 단계로 진입했음을 강조했다. 넷플릭스가 시청자의 성향에 맞추어 썸네일을 변경하듯이, 같은 제품이라도 아웃도어 활동을 즐기는 사람에게는 '캠핑장 배경'의 이미지를, 홈 인테리어에 관심 있는 사람에게는 '거실 배경'의 이미지를 AI가 자동으로 생성(Generate) 해 보여줌으로써 클릭률을 높이는 식이다.
이 대목도 여러 가지로 흥미롭다. 과거 메타(구 페이스북)는 'Walled Garden(폐쇄형 정원)' 전략을 고수하며, 웹사이트 방문자의 행동을 감지하는 추적 코드인 '픽셀(Pixel)'을 핵심 무기로 삼았다. 당시에는 픽셀과 쿠키를 결합해 외부 데이터 도움 없이도 사용자를 완벽하게 추적하고 리타겟팅 할 수 있었다. 그러나 애플의 ATT(앱 추적 투명성) 정책 등으로 픽셀이 차단되는 '신호 상실(Signal Loss)'을 겪으면서 독자적으로 추적하는 것이 어렵게 되었다. 따라서 알리시아의 발언은 생존과 효율을 위해 리테일러(라운델)의 실구매 데이터가 절실히 필요해졌으며, 단순 제휴를 넘어 메타의 AI 엔진을 돌리기 위한 필수 연료로 리테일 데이터를 수혈받고 있음을 시사한다.
We don't just use retail media for conversion; we use it to tell a full-funnel brand story to the right audience.
스마트 링 제조사인 오우라의 제레미아 린더 (Jeremiah Linder, Oura Ring 글로벌 리테일 부사장)는 고관여 제품(High-consideration product)이 리테일 미디어를 어떻게 활용하는지 설명했다. 오우라 링과 같은 고가 제품은 충동구매가 일어나지 않으므로, 단순히 많은 사람에게 노출하기보다 실제로 건강에 관심이 있고 구매력이 있는 '진성 고객'을 찾는 것이 중요하다고 강조했다. 단순히 IT 기기 얼리어답터를 찾는 것이 아니라, 라운델 데이터를 이용해 최근 '비타민'을 구매했거나 '요가 매트' 등 웰니스 제품을 구매한 3040 여성 고객을 찾아낸다. 이들이야말로 자신의 건강 데이터를 추적하고 싶어 하는 잠재 고객이기 때문이다. 그는 타겟(Target) 매장에 제품이 진열되어 있다는 사실 자체가 브랜드에 주는 신뢰감을 언급했다. 일종의 Halo Effect다. 온라인 전용 브랜드(DTC)였던 오우라가 타겟이라는 신뢰도 높은 공간에 들어감으로써, 소비자들이 제품을 더 믿고 구매하게 되는 효과를 옴니채널 전략으로 활용한다고 설명했다.
과거 오우라 링은 얼리어답터나 바이오해커를 위한 틈새(Niche) 헬스케어 기기로 인식되어 주로 자사몰(DTC)에서 판매되었으며, 마케팅 역시 기능 중심의 퍼포먼스 광고에 치중했다. 그러나 현재는 타겟(Target) 입점을 통해 대중적인 패션 및 라이프스타일 아이템으로 확장을 꾀하고 있다. 제레미아의 발언은 리테일 미디어를 단순한 '판매 매대'가 아니라, 타겟이라는 유통 공룡의 신뢰도를 빌려 브랜드의 격을 높이는 '브랜딩 채널'로 활용하고 있음을 보여준다.
참고로 최근 보도에 따르면 라운델은 AI 기반의 퍼포먼스 엔진인 '프리시전 플러스(Precision Plus)'와 셀프서비스 플랫폼 '라운델 미디어 스튜디오(Roundel Media Studio)'를 통해 기술력을 고도화하고 있는 중이다. 머신러닝이 수천만 건의 타겟(Target) 구매 데이터를 분석해 구매 전환율이 높은 '황금 키워드'를 예측하고 자동으로 입찰(Bidding)하는 기능을 수행하면서 예측력을 높여가고 있고, 생성형 AI를 활용해 광고주가 입력한 제품 정보를 바탕으로 매력적인 광고 카피나 이미지를 자동 생성하여, 광고 소재 제작 과정을 획기적으로 단축하고 있다고 한다. 이 세션에서 언급된 "기술 혁신의 가속화"가 구체적으로는 AI를 통한 '광고 운영의 자동화'와 '예측 정확도 향상'을 의미함을 보여준다.
자 그럼 저 내용을 제대로 이해하기 위해서 리테일 미디어(Retail Media Network:RMN)에 대해서 알아보자.
리테일 사업자가 미디어사업자로
유통 산업의 역사에서 현재 벌어지고 있는 변화는 단순한 마케팅 기법의 진화를 넘어, 비즈니스의 본질 자체가 재정의되는 거대한 지각 변동이다. 우리가 흔히 '리테일 미디어(Retail Media)'라고 부르는 이 새로운 흐름은 유통업체가 더 이상 물건을 떼다 파는 중간 상인에 머무르지 않고, 데이터를 채굴하고 정제하여 판매하는 고도화된 '애드테크(Ad-Tech) 기업'으로 탈바꿈하고 있음을 의미하기 때문이다.
유통업체는 남들이 가지고 있지 못한 '확정적 구매 데이터(Deterministic Data)'를 가지고 있다. 구글이나 메타 같은 기존의 빅테크 기업들은 사용자가 무엇을 검색했고 어떤 페이지에 머물렀는지에 대한 '의도(Intent)'나 '관심사' 데이터만을 가지고 추측할 뿐이다. 하지만 리테일 미디어 네트워크(RMN)를 구축한 유통업체는 다르다. 예를 들어, 타겟(Target)의 라운델(Roundel)은 특정 고객이 지난주 금요일 저녁에 매장을 방문해 기저귀와 맥주를 샀다는 움직일 수 없는 실재 데이터를 가지고 있다. 광고주 입장에서 보면 "살지도 모르는 사람"에게 돈을 쓰는 것과 "확실히 지갑을 연 사람"에게 돈을 쓰는 것은 차원이 달라고 한참 다른 문제다. 리테일 미디어는 바로 이 확실성을 무기로 광고 시장의 판도를 뒤흔들고 있다.
이제는 기술로 이 개념을 구체화시킬 수 있게 되었다. 아래 그림은 타겟(Target)의 광고 플랫폼인 라운델(Roundel)을 작동 메커니즘을 구조화한 것이다. 광고주의 예산이 투입되어 데이터와 결합하고, 결국 검증된 성과(ROI)로 되돌아오는 전체 순환 구조를 보여준다.
오프사이트는 조금 복잡하다. '아이덴티티 리졸루션(Identity Resolution)'과 '데이터 클린 룸(Data Clean Room)이란 기술을 통하지 않고서는 연결자체가 불가능하기 때문이다. 예를 들어 라운델이 자사 고객 데이터를 분석해 '최근 커피머신을 구매한 고객' 그룹을 추출했다고 가정해 보자. 라운델은 이 고객들의 개인정보를 암호화(해싱)하여 누구인지 알 수 없는 난수표로 만든다. 그리고 이 데이터를 인스타그램이나 유튜브 같은 외부 플랫폼의 데이터 클린 룸으로 가져가서, 그쪽이 보유한 암호화된 사용자 리스트와 대조한다.
서로 개인정보를 전혀 노출하지 않은 채 오직 암호화된 식별자만 맞춰보는 것이다. 매칭이 성공하면, 커피머신을 산 고객이 퇴근길에 인스타그램을 열었을 때 라운델이 미리 세팅해 둔 '프리미엄 원두' 광고가 자연스럽게 노출된다.
여기서 중요한 것 바로 검증이다. 이를 업계에서는 '폐쇄형 루프 측정(Closed-loop Measurement)'이라고 부른다. 붉은색 선이 보여주듯, 고객이 인스타그램에서 원두 광고를 보고 며칠 뒤 타겟 매장에 들러 실제로 원두를 결제했을 때, POS 데이터를 통해 "아, 3일 전 광고를 본 그 고객이 오늘 구매했다"는 연결 고리가 완성된다. 광고주에게는 "당신이 광고비 100원을 썼더니 정확히 500원의 매출이 발생했다"는 투명한 성적표를 제시할 수 있게 되는 셈이다. 이것이 리테일 미디어가 가진 가장 강력한 킬러 콘텐츠다.
리테일 미디어의 사업모델도 조금씩 온사이트(On-site) 중심에서 오프사이트(Off-site)로 확장 중이다. 물론 현재까지는 8:2, 9:1 정도로 온 사이트에서 대부분의 수익이 발생한다. 고객이 이미 타겟 앱을 켜고 '선크림'을 검색했다면 구매 의도가 최고조에 달한 상태이므로, 이때 검색 결과 상단에 노출되는 광고는 구매 전환율이 타의 추종을 불허한다. 게다가 자사 플랫폼이기에 수수료도 들지 않아 리테일러에게는 막대한 마진을 남겨주는 효자 영역이다. 하지만 앱 방문자 수에는 한계가 있기에, 리테일러들은 필연적으로 오프사이트로 눈을 돌릴 수밖에 없다. 이 때문에 구글, 틱톡, CTV(커넥티드 TV) 등 외부 세상에 있는 잠재 고객에게 데이터를 기반으로 광고를 송출하여 자사몰로 유입시키는 구조를 짜고 있고, 이를 통한 광고 수익이 점진적으로 증가하고 있는 중이다.
최근에는 여기서 한 발 더 나아가 '비입점 브랜드(Non-Endemic) 광고'가 새로운 수익원으로 급부상하고 있는 중이다. 이는 리테일러가 가진 구매 데이터의 '맥락(Context)'을 직접 고객에게 파는 사업이다. 예를 들어, 타겟 앱에서 유아용 카시트나 유모차를 검색하고 구매한 고객이 있다고 치면, 타겟은 이 데이터를 분석해 "이 고객은 어린 자녀가 있는 가정으로, 안전한 패밀리카(SUV)나 어린이 보험에 관심이 많을 것"이라는 맥락을 읽어낸다. 그리고 타겟 앱의 메인 배너에 뜬금없어 보일 수 있는 '현대자동차 싼타페' 광고나 '삼성화재 어린이보험' 광고를 노출할 수도 있다. 자동차나 보험은 타겟이란 리테일에서 파는 물건이 아니지만, 타겟이 보유한 데이터 덕분에 그 어떤 매체보다 정교한 타겟팅이 가능해지는 것입니다. 리테일러 입장에서는 재고 부담 없이 데이터만으로 수익을 창출하는 '순수 고마진' 비즈니스가 추가되는 셈입니다.
광고는 상품을 팔기 위한 수단이다. 상품의 판매를 촉진할 수 있다면 그것이 무슨 매체이고, 어떤 성격인지가 중요한 것은 아니다. 이 때문에 미국 광고 시장은 퍼포먼스를 확인하고, 실질적인 구매 행위를 이끌 수 있는 광고에 대한 수요가 늘어나는 상황이다. 아마존이 시장을 개척했고, 월마트는 미국 전역의 4,700개 매장과 디지털을 결합해 그 뒤를 맹추격하고 있다 타겟의 라운델은 구매력 높은 충성 고객을 무기로 프리미엄 시장을 공략하고 있으며, 각 분야의 전문몰들도 참전하고 있습니다.
리테일 사업자들이 리테일 미디어에 뛰어드는 것도 이 시장의 수익성이 높다는 이유도 크다. 물건을 팔아서 남기는 유통 마진은 경쟁 심화와 물류비 상승으로 2~5% 수준에 불과한 상황이다. 하지만 이미 구축된 인프라 위에서 데이터를 활용하는 광고 비즈니스는 영업이익률이 60~80%에 이른다. 더구나 애플과 구글의 개인정보 보호 정책 강화로 제삼자 쿠키 사용이 제한되면서, 양질의 1자 데이터를 가진 리테일러의 위상은 21세기의 '석유 재벌'처럼 높아지고 있다.
바야흐로 리테일 산업은 단순히 상품을 진열하는 공간을 넘어, 소비자의 모든 일상을 데이터로 연결하고 검증하는 거대한 광고 플랫폼으로 진화하고 있는 셈이다.
오프 세미나 참여 신청서는 여기서 (https://forms.gle/c5iNbKvBEZzRAoL56)
Augmented CES 2026 for Creative & Entertainment Industry
1) AI는 창작의 도구로 자리 잡았다
2) 리테일 사업자가 광고 미디어 플랫폼 사업자로 전환하다
3) 탈(脫) 알고리즘 시대: Z세대는 '토끼굴'로 숨어든다
4) tubi 1억명 돌파, 단일 문화는 죽었다.
5) 데이터는 팩트지만 진실은 아니다
6) 구독료 따위는 잊어라, 넷플릭스와 디즈니가 당신의 지갑을 노린다
