전반적인 Ad-tech 시장과 DMP 에 대해 알아보겠습니다.

용어를 처음 접하는 분들은 다소 복잡하다 생각하실 수 있지만, ‘광고 시장의 트렌드가 이렇구나~’까지만 이해하셔도 많은 도움이 될 것입니다 ?

Ad-Tech 에 대해 알고 계신가요?

Ad-Tech (애드테크) 란?

광고의 AD와 광고의 AD와 기술의 TECH의 합성어로광고와 기술이 결합된 광고 시장을 말합니다.

애드테크 시장에서는 빅 데이터를 활용하여 광고주, 광고매체사를 연결하고 정확한 소비자에게 정확한 시기에 정확한 메시지를 전달하게 됩니다.

출처 : https://adside.wordpress.com

지금 보시는 그림이 애드테크 시장의 맵이라고도 하고, 애드테크 시장에서는 루마스케이프 또는 랜드스케이프라고 합니다.

굉장히 복잡하다고 느껴질 텐데요. 이 복잡한 구조를 차근차근 이해해보도록 합시다.

애드테크의 시작은 “Ad Network (애드 네트워크)”의 등장에서 출발합니다.

애드 네트워크란?

매체사를 통해 대량의 인벤토리(광고지면)을 할인된 가격으로 구매한 후, 광고주에게 인벤토리를 대량으로 판매하는 플랫폼입니다. 매체사 입장에서는 광고 리셀러 역할을 하는 것이죠. 기존 광고 시장에서는 아래와 같은 형태를 보였습니다.

광고주는 광고를 집행할 매체사를 직접 찾아야 했고, 매체사는 광고를 집행할 광고주를 하나하나 찾아야 했었죠.

하지만 애드 네트워크의 등장으로 광고주와 매체사를 서로 연결해주는 역할을 하게 되었고

광고주, 매체사는 기존 광고 시장과 같이 거래를 하기도 하지만 애드 네트워크를 통해 광고를 운영할 수 있게 되었습니다.

매체사에서 다이렉트로 진행하는 광고 지면이 있고 매체사는 그 외 지면을 대량으로 애드 네트워크에 판매하고, 애드 네트워크는 광고주에게 대량을 광고 지면을 판매할 수 있는 것이죠.

하지만 애드 네트워크의 몇가지 문제점이 발생되기 시작했습니다. 크게 세 가지 입니다.

첫째, 매체사 측면에서는 대량으로 판매를 하지만, 한 두개 씩 남는 빈 지면 발생

둘째, 광고주 측면에서는 대량으로 지면이 노출되기 때문에 ‘내 광고가 어디에 노출되고 있는지 알 수 없다’는 투명성의 문제

셋째, 한 개의 광고 지면은 구매 불가

위와 같은 ‘애드 네트워크’의 문제점을 보완한 것이 ‘Ad-Exchange (애드익스체인지)’ 입니다.

 

애드 익스체인지란?

애드 익스체인지는 경매 방식으로 광고 지면을 구매할 수 있기 때문에 한 개의 광고 지면을 구매할 수 있습니다. 또한 매체사도 대량으로 판매하지 않기 때문에 빈 인벤토리가 발생되지 않게 되었죠. 경매 방식을 통해 광고 지면을 구매하게 되며, 애드네트워크의 문제점이었던 광고 투명성을 보장하기 위해 광고가 노출되는 지면을 알려주게 됩니다.

또한 애드 익스체인지는 사용자에게 광고 노출 매체를 알려주고, 사용자가 직접 화이트리스트, 블랙 리스트를 설정할 수 있게 하여 원하는 매체에만 광고를 집행할 수 있게 되었습니다.

하지만 이러한 애드 익스체인지에도 문제점이 드러납니다.

다양한 애드 익스체인지 업체들의 등장으로 광고주와 매체사는 어떤 애드 익스체인지를 선택해야 하는지에 대한 고민이 생기기 시작했습니다.

이번에도 역시나, 이러한 고민을 해결하기 위해 DSP와 SSP가 등장하게 됩니다 ?

DSP란?

Demand Side Platform의 약자로 애드 익스체인지를 통해 효율이 높다고 판단되는 지면을 광고주가 쉽게 구매할 수 있도록 돕는 플랫폼입니다.

SSP란?

Supply Side Platform의 약자로 매체사의 광고 수익을 높일 수 있도록 돕는 플랫폼입니다. 그래서 DSP에서는 효율이 높다고 판단되는 지면에 경매까지 진행하게 되고, SSP는 경매 금액이 가장 높은 수요자를 선정하는 역할을 하는 것이죠.

그래서 광고주와 매체사 사이에 애드네트워크, 애드 익스체인지와 더불에 DSP와 SSP가 추가된 것입니다.

오늘의 주제인 DMP는 무엇일까요?

DMP는 Data Management Platform의 약자로 비식별 빅데이터를 수집,분류,저장,선별하여 광고의 목적을 실현할 수 있도록 돕는 플랫폼 입니다.

그럼 애드테크 시장에서 DMP는 어떤 역할을 할까요? DMP는 “정확한 소비자”를 찾아 광고를 노출시킬 모수를 확보하는 역할을 합니다.

자, 지금 아래 세 그룹이 있습니다.

한 그룹은 관심사를 모르는 유저입니다.

또 한 그룹은 성별/연령대/지역 정보를 알고 있는 유저입니다.

마지막 그룹은 유사한 관심사를 가지고 있는 유저입니다.

관심사를 모르는 그룹에게 광고를 노출시킨다면 노출된 광고가 관심이 있던 유저라면 반응을 하겠지만, 그렇지 않은 유저에게는 노출되는 광고가 오히려 피로도를 높이기 때문에 노출 대비 반응도가 낮을 수 밖에 없죠.

동일한 성별/연령대/지역 그룹에게 광고를 노출시킨다면 관심사를 모르는 그룹보다는 어느정도 타겟팅이 되었기 때문에 관심사를 모르는 그룹보다 반응할 확률은 높습니다. 하지만 동일한 성별/연령대/지역 유저라 하더라도 관심사가 다르기 때문에 보다 정밀한 타겟팅은 어렵습니다.

그럼 마지막 유사 관심사 그룹에게 광고를 노출시킨다면 당연히 평소에 관심이 높았던 메시지이기 때문에 광고에 반응할 확률이 높으며, 성별/연령대/지역 그룹보다 정밀한 타겟팅이 가능합니다.

관심사를 통한 타겟팅 유저에게 광고를 노출한다면 당연히 관심도가 높은 메시지가 노출되었기 때문에 광고에 반응할 확률이 높아지게 되죠.

이처럼 DMP는 관심사가 유사한 유저들을 모아 모수를 확보하고 비식별 빅데이터를 세분화 시켜서 광고에 반응할 잠재고객 데이터를 수집하는데 목적을 가지고 있습니다. 이러한 데이터는 DSP에 전달하여 DSP에서 광고를 입찰할 때 어떤 유저에게 노출시킬지를 결정하게 됩니다.

그렇다면, 국내시장에서는 아직 애드테크나 DMP가 많이 화두되지 않는 이유는 무엇일까요?

그 이유를 세 가지로 분류해 봤습니다. 

1. 매체사의 무분별한 광고 노출

2. 국내는 아직 CPC 광고 유형이 대세

3. 데이터 분석 스킬

하나씩 알아봅시다.

– 매체사의 무분별한 광고 노출 -

아래 화면은 뉴욕타임스에서 한 기사 페이지입니다.

보시면 기사 내용이 굉장히 길고 그 중간 중간 광고가 노출됩니다. 그렇기 때문에 타겟팅된 광고가 노출된다면 광고에 대한 피로도가 적기 때문에 광고에 반응할 확률이 높은 것이죠. 실제로 해외에서는 DMP를 통한 타겟팅 광고가 굉장히 효과가 좋다고 합니다. 그래서 DMP 데이터 사용 비용도 국내 보다는 비싸다고 하네요.

이번엔, 국내 언론사의 기사 페이지를 알아볼까요?

이미 접속하자마자 여러 광고가 저를 맞이하더라고요. 스크롤을 한 번 내렸는데 더 많은 광고가 노출됩니다. 읽고 있는 기사를 아예 가리는 플로팅 광고도 보입니다. 맨 밑으로 마우스를 내렸더니… 여기는 거의 간판 수준이더라고요.

만약 정확한 잠재고객을 타겟팅하여 적절한 시간에 적절한 메시지를 노출했다하더라도 이미 이 기사를 본 잠재고객은 광고 피로도가 높아졌기 때문에 광고 내용에 관심을 갖지 않게 되겠죠.

– 국내는 아직 CPC 광고 유형이 대세 –

CPM 광고 유형은 광고가 1,000회 노출 당 비용을 지불하게 됩니다. 이는 결국 노출되는 광고가 타겟팅되어 노출이 된다면 관심사가 유사한 잠재고객에게 같은 자리에서 1,000번 노출되기 때문에 더 많이 반응하게 되죠.

하지만 국내는 아직 CPC 광고유형을 많이 이용합니다. CPC는 클릭 당 비용이 발생되기 때문에 내 광고가 같은 자리에서 지속적으로 노출되지 않겠죠. 또한 매체사 입장에서는 광고를 통한 수익이 높기 때문에 노출되는 광고가 많을수록 더 많은 수익을 얻을 수 있기 때문에 이와 같이 무분별하게 광고를 노출하는 것이 아닌가 생각됩니다.

– 데이터 분석 스킬 –

타겟팅된 데이터를 선별할 때 선택한 타겟팅 데이터가 어떤 성향인지를 알아야 합니다.

예를 들어

관심사가 낚시인 유저에게 광고를 노출시켰을 때, “대량 구매 또는 동시 구매 시 50% 할인”이라는 메시지를 노출시킨다면 낚시 전문가 유저는 반응하지 않을 것입니다. 낚시 전문가는 낚시 용품을 구매할 때 가격 보다는 낚시 용품의 기능 등 전문적인 부분에 관심이 많기 때문이죠.

하지만 낚시 초보자라면 낚시 용품을 구매할 때, 기능 보다는 가격을 중요시 하기 때문에 50% 할인에 반응할 확률이 높은 것이죠.

또한 여성의류에 관심이 있는 고객을 타겟팅으로 선정할 때도 평소 오픈마켓을 이용하는 고객이라면 저렴한 상품에 관심이 많은 것이고 여성의류 전문몰을 이용하는 고객이라면 가격 보다는 내가 맘에 드는 스타일에 관심이 많습니다.

이처럼 타겟팅 데이터를 활용할 때는 데이터 분석을 통해, 해당 타겟팅 데이터가 어떤 성향을 가지고 있는지를 사전에 분석하여 사용해야 합니다.