같은 시장에서 여러 리타기팅 파트너를 함께 사용하지 않는 것이 우리 전략입니다. 그러면, 제살 깎아먹기식 경쟁이 발생할 수 있거든요. 같은 인벤토리에 두 배를 지불하는 상황이 생깁니다.”
– Wojciech Soltys, Head of Performance Marketing, Remix
적절한 리타기팅 기술을 찾고 있거나 이제 리타기팅을 막 시작하는 단계에 있다면, 초기 테스트의 많은 부분이 한가지 질문으로 귀결될 것입니다. 바로 ‘단일 리타기팅 공급업체 vs. 다수 리타기팅 공급업체’입니다.
한 곳을 사용하든, 두 곳을 사용하든, 리타기팅은 인기가 있습니다. 크리테오는 “애드 테크 현황” 설문조사를 통해, 리타기팅과 디스플레이 광고가 대부분의 경우에서 가장 효과적인 마케팅 기법이라는 사실을 발견했습니다. 그다지 놀라운 사실은 아닙니다. 대부분의 퍼포먼스 마케터들은 다이나믹 리타기팅의 효과를 잘 알고 있습니다. 관심을 보인 웹 방문자들을 타기팅하는 관련성 높은 광고는 대단히 높은 ROI는 물론 추적과 제어가 가능합니다.
이러한 광고는 보통 리타기팅 파트너를 통해 수행됩니다. 보통 리타기팅 파트너 한 곳에서 시작하는 마케터들은 중요한 질문을 하게 됩니다. ‘리타기팅 공급업체 한 곳을 사용하는 게 좋을까 아니면 여러 공급업체를 사용하는 것이 좋을까?’
2019년의 광고 현황
리타기팅 공급업체마다 제공하는 접근방식과 역량이 다릅니다. 2010년 초반에만 해도, 리타기팅 공급업체 한 곳이 제휴매체사 인벤토리와 사용자에 대한 독점적인 고유한 접근을 제공하는 것이 가능했습니다.
그러나 RTB(real-time bidding)가 생겨난 후, 고유한 인벤토리와 순방문자에 접근할 수 있는 공급업체는 소수에 불과하게 되었습니다. 대부분의 공급업체는 모든 또는 대부분의 광고 인벤토리를 확보하기 위해 RTB 익스체인지를 사용합니다. 이러한 익스체인지는 개방이 되어 많은 업체들이 입찰할 수 있기 때문에 전용할 수 있는 인벤토리나 사용자를 제공하지 않습니다.
리타기팅 공급업체가 RTB 익스체인지 밖에서, 선호되는 인벤토리를 확보하는 것이 가능합니다. “Criteo Direct Bidder”가 그러한 혜택을 제공하는 좋은 예입니다.
RTB 익스체인지의 작동원리
개방된 RTB 익스체인지 덕분에 모든 광고주는 특정 사용자에게 광고를 디스플레이하기 위해 입찰 경쟁에 참여할 수 있습니다. 다이나믹 리타기팅은 이러한 역량을 활용해, 특정 사용자에게 광고를 디스플레이하는 것의 가치를 정확하게 판단하고 그에 따라 입찰할 수 있도록 합니다. 리타기팅 공급업체가 RTB 비딩에서 낙찰되어 광고를 디스플레이하면 목표 ROI를 달성하고 더 많은 수익을 올릴 수 있습니다.
하나의 리타기팅 솔루션만 사용하면, 모든 비딩이 조율되어 ROI를 극대화할 수 있습니다. 또한 리타기팅 공급업체는 각 후속 광고 디스플레이의 가치가 어떻게 감소하는지를 이해하고 각 사용자에게 적절한 빈도로 광고를 제공하여 사용자 경험이 최적으로 유지되도록 할 수 있습니다.
다수의 리타기팅 파트너를 사용하는 경우
리타기팅 공급업체 두 곳이 같은 사용자에게 접근할 수 있게 되면 문제가 좀 복잡해집니다. 마케터가 리타기팅 공급업체 두 곳을 사용하는 경우, 크게 두 가지 문제가 발생합니다.
1. 입찰 충돌
대부분의 리타기팅 광고는 RTB 익스체인지를 통해 판매되기 때문에, 광고주를 대신해 리타기팅 공급업체 두 곳 모두가 같은 사용자에 입찰을 하게 됩니다. 이를 입찰 충돌(bid collision)이라 합니다. 이는 충돌이라는 말이 그렇듯이 결과가 좋지 않습니다. 내 예산으로 나와 경쟁을 하여 결국 같은 광고 노출에 더 많은 비용을 지출하게 되기 때문입니다.
두 업체가 동일한 익스체인지를 사용하기 때문에, 서로 경쟁적으로 입찰하게 되어 결국 광고주는 높은 가격을 지불하게 됩니다.
2. 빈도 맹목
다수의 리타기팅 공급업체를 사용하면 빈도 맹목(frequency blindness) 현상이 야기될 수 있습니다. 각 사용자에게 적절한 수의 광고가 노출되고 각 광고의 가치가 정확하게 측정되는 것은 대단히 중요합니다. 그런데 두 리타기팅 공급업체가 참여하면 서로가 얼마나 많은 광고를 디스플레이했는지 파악할 수 없는 상황이 발생합니다. 심한 경우에는 사용자에게 광고가 지나치게 많이 보여져 사용자가 브랜드에 대해 나쁜 인상을 가지게 될 수도 있습니다. 마지막으로, 각 리타기팅 공급업체의 입찰가가 광고 노출의 진정한 가치를 반영하지 않게 되는 수가 있습니다. 공급업체는 이미 노출된 광고 갯수에 대한 완전한 가시성이 없는 상태로 입찰에 참여하기 때문입니다.
데이터로 본 결과
스스로가 경쟁 상대가 되어 입찰을 하면 광고의 가치가 손상된다는 사실을 우리는 알고 있습니다. eBay나 다른 온라인 경매 사이트에서 한 제품에 두 개의 계정으로 입찰을 하지는 않을 것입니다. 그러나 입찰 충돌과 빈도 맹목 현상으로 야기되는 ROI의 실질적인 하락을 어떻게 계산할 수 있을까요?
이 질문에 대한 답을 얻기 위해, 크리테오는 RTB 비딩, 데이터 과학, 마케팅 효과 등 다양한 분야의 전문가들로 구성된 팀을 구성했습니다. 그리고 시뮬레이션 모델을 구축하여, 광고주가 리타기팅 업체 한 곳를 사용하다가, 두 곳 심지어 세 곳의 업체를 사용하는 경우 어떻게 가치가 변하는지를 알아보았습니다.
이 모델은 또한 입찰 충돌과 빈도 맹목 현상의 특별한 효과를 확인할 수 있도록 해주었습니다.
크리테오의 팀은 1억 5천만 개 이상의 광고 디스플레이를 사용해 시뮬레이션을 수행했습니다. 한 곳의 리타기팅 업체를 사용하는 경우, 두 곳을 사용하는 경우, 그리고 세 곳을 사용하는 경우의 시나리오를 구축하고, 각 옵션이 광고주에게 얼마나 많은 가치를 제공해주는지 알아보았습니다. 시스템을 변경하는 것이 ROI 감소에 어떤 영향을 미치는지 이해하기 위해 두 리타기팅 업체 간에 디스플레이 비율을 다양하게 조정해보았습니다.
다수의 리타기팅 업체를 사용하는 경우의 실제 비용
연구 결과는 분명하게 드러났습니다. 광고주가 두 곳의 리타기팅 공급업체를 사용하면, 한 곳을 사용하는 경우보다 ROI가 22% 감소되었습니다. 공급업체 수가 늘어나면 늘어날수록 감소폭은 늘어납니다.
연구 방법
크리테오의 연구는 두 가지 주요 모델로 구성됩니다. 한 모델은 빈도 맹목 현상의 부정적인 영향을 파악하고, 두 번째 모델은 빈도 맹목이 미치는 영향을 입찰 충돌에 적용했습니다. 이 두 번째 모델을 통해, ROI의 측면에서 광고주가 입는 가치 손실을 계산했습니다.
실험 1부: 빈도 맹목
빈도 맹목이 정확히 어떤 영향을 미치는지 어떻게 계산할 수 있을까요?
먼저, 두 곳의 리타기팅 업체를 사용하면 광고주의 ROI가 얼마나 감소되는지를 파악하기 위해 세 가지 주요 요소를 고려했습니다.
-각 리타기팅 업체가 어떤 비율로 광고를 제공하는가?
-광고 노출의 가치는 얼마나 빨리 하락하며, 동일한 상품의 광고가 언제 동일한 사용자에게 제공되는가?
-광고가 특정 사용자에게 평균적으로 얼마나 자주 보여지는가?
또한 마케팅의 기본적인 사실도 고려했습니다. 모든 마케팅은 점차 효과가 감소한다는 것입니다. 다시 말하면, 마케팅 매체에 대한 N+1번째 노출은 N번째 노출보다 효과가 적다는 것입니다. 다이나믹 리타기팅의 경우, 크리테오는 추가적으로 노출할 때마다 10%에서 20% 사이에서 효과가 감소될 수 있다는 사실을 뒷받침할 상당한 증거를 보유하고 있습니다.
빈도의 경우, 10회를 평균 빈도로 간주했습니다. 실제 빈도는 사용자마다 다르지만, 많은 제품에서 구매 의도가 가장 높은 것으로 나타나는 7~10일의 기간이 합리적이라고 생각했습니다.
마지막으로, 각 리타기팅 업체가 광고의 50%씩을 나눠 제공하는 ‘최악의 상황’과 1차 리타기팅 업체가 광고의 80%를 게재하는 보다 덜 극단적인 경우를 함께 고려했습니다.
그리고 각 경우에 어떤 상황이 일어나는지를 보여주기 위해 디스플레이별로 모델을 구축했습니다.
-각 사용자의 경우, 사용자는 다른 광고를 볼 확률이 80%가 있는 것으로 가정했습니다. 그러한 규칙은 디스플레이의 평균 빈도를 10회로 유지하며, 실제 환경에서 볼 수 있는 빈도의 분포를 보유할 수 있게 해주었습니다.
-사용자가 다른 광고를 보는 경우, 광고가 1차 라타기팅 업체에 의해 디스플레이되는 건지 아니면 2차 리타기팅 업체에 의해 디스플레이되는 건지를 무작위(50% 또는 80% 확률)로 선택했습니다.
-각 리타기팅 업체는 각자 디스플레이한 광고에만 기반해 광고에 가치를 부여합니다. 예를 들어, 사용자 #1에게 광고가 3번째 디스플레이되었고 그 광고를 리타기팅 업체 #2가 제공했다면, 리타기팅 업체 #2가 인지하는 광고의 가치는 광고(리타기팅 업체 #1이 광고 1과 2를 디스플레이했다면)를 첫 번째로 디스플레이했을 때의 가치가 될 것입니다.
-또한 빈도 맹목으로 생성되는 과대평가치를 계산했습니다. 이는 진정한 평가치와 비교한 모든 평가치의 합계입니다. 그렇기 때문에, 크리테오의 결과에서는 실제 환경에서 인벤토리 구매에 지출하는 비용을 반영해 평가치에 가중치를 적용했습니다.
빈도 맹목의 시뮬레이션 방법은 아래 표를 참고하십시오.
상기 사실에 대한 참고사항:
1.1번째 디스플레이와 2번째 디스플레이의 경우, 아직까지는 겹치는 부분이 없습니다. 리타기팅 업체 1은 두 광고 모두를 제공하고 광고가 사용자에게 첫 번째 및 두 번째로 보여지는 광고라는 사실을 올바르게 이해하고 있기 때문입니다. 그래서 광고의 실질적 가치와 광고를 게재한 리타기팅 업체가 인지한 가치는 동일합니다.
2.문제는 3번째 디스플레이에서 발생합니다. 리타기팅 업체 #2가 이 광고를 디스플레이합니다. 그리고 이번이 첫 번째로 디스플레이하는 것이라고 생각을 해서 이 광고의 실질적 가치인 $0.64가 아니라 $1.00로 가치를 산정합니다. 마케팅 효과 감퇴를 반영하기 위해 광고가 추가적으로 노출될 때 마다 20%씩 광고의 실질적 가치가 줄어든다는 사실에 주목하십시오.
3.4번째 광고 디스플레이의 경우는, 리타기팅 업체 #1로 돌아가겠습니다. 3번째 광고가 리타기팅 업체 #2에 의해 디스플레이 되었기 때문에, 리타기팅 업체 #1은 이 광고 디스플레이의 가치를 올바르게 산정할 수 없게 됩니다.
4.이러한 과정은 사용자 1에게 더 이상 광고가 디스플레이되지 않을 때까지 지속됩니다. 이제 사용자 2로 다시 시작을 해봅니다.
위의 연구에 기반하면 두 곳의 리타기팅 업체를 사용하는 경우, 평균적인 과도 입찰이 19%에 달한다는 사실을 알 수 있습니다.
실험 2부: 입찰 충돌에 빈도 맹목 현상 추가
입찰 충돌과 빈도 맹목 현상이 광고주 ROI에 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위해, 입찰 요청을 수백만 차례 시뮬레이션해보았습니다. 입찰 요청은 RTB 익스체인지가 각 입찰자들에게 특정 사용자에게 광고를 디스플레이하기 위해 얼마를 지불할 용의가 있는지를 묻는 것입니다. 대부분의 RTB 익스페인지는 최고 가격 입찰자에게 광고 디스플레이 기회를 제공하고, 낙찰자는 입찰 가격을 그대로 지불하는 최고가 경매(first-price auction) 방식을 사용합니다. 크리테오의 실험에서도 최고가 경매 방식을 사용했습니다.
각 입찰 요청의 경우, 사용자에 광고를 디스플레이함으로써 광고주에게 가치가 생성됩니다. 그러나, 이러한 가치는 예측해야 하고, 100% 정확하지 않습니다. 퍼포먼스 리타기팅 분야에서는 정확도가 높아야 성공할 수 있기 때문에 미래 사건에 대한 확률을 예측할 수 있어야 합니다. 업계 최고의 리타기팅 솔루션은 특정 사용자가 광고를 클릭하고 광고주의 웹사이트에서 구매할 확률을 정확하게 예측합니다. 광고에 반응할 확률이 높은 사용자의 가치가 더 높기 때문에, 고품질 리타기팅 솔루션은 이러한 차이를 반영할 수 있도록 ‘입찰가’를 증가 또는 감소시킵니다.
광고 디스플레이의 진정한 가치를 그 ‘디스플레이의 eCPM’이라고 부릅니다.
각 리타기팅 업체의 평가치를 다음과 같이 모델링했습니다.
-디스플레이의 진정한 가치(eCPM)에서 시작합니다.
-정규 분포에 따른 무작위 금액으로 eCPM을 상향 또는 하향 조정합니다. 모든 리타기팅 업체들이 어느 정도의 오차가 있다는 사실을 감안해야 하기 때문입니다. (미래는 완벽한 예측이 불가능합니다.)
-이 보고서의 빈도 맹목 부분에서 결정된 대로 ‘과다입찰 오류’를 감안해 eCPM을 상향 조정합니다. 이 오류는 빈도 맹목에 대한 실험 결과에 기반해 평균 19%로 기하급수적으로 분포(0% 이상이어야 하므로)됩니다.
각 리타기팅 업체에 대한 평가치가 산출되면, 광고 디스플레이에 지불한 금액이 광고 디스플레이의 진정한 가치보다 적을 때에만 광고주 가치가 생성될 수 있다는 점을 감안해 입찰가를 줄입니다. 보수적인 접근방식을 취해, 모든 리타기팅 업체들이 최적의 입찰가 감소 전략을 적용한다고 가정을 했습니다. (그러나 최적의 입찰가 감소치를 계산하기 위해 얼마나 많은 데이터가 필요한지를 고려할 때 이는 사실과 차이가 있을 것입니다.)
마지막으로 각 리타기팅 업체의 실제 입찰가를 사용해, 경매 자체를 시뮬레이션할 수 있습니다.
-모든 리타기팅 업체의 입찰가를 경매에 입력합니다.
-리타기팅 업체가 최고 가격을 입찰하며 모든 다른 입찰자들을 상대로 도전장을 냅니다.
-이 입찰에 기반해 실제 ‘성공률’을 사용해 마켓플레이스의 현실을 반영했습니다.
-예를 들어, 최고 입찰 가격이 $2.15이면, $2.15가 경매에서 낙찰될 확률이 22%임을 알 수 있습니다.
-성공률은 처음에는 느리게 증가하다가 빨라지고 다시 느려지는 ‘Log Normal(로그 정규)’ 분포를 따릅니다.. 이를 ‘S’ 곡선이라고 부르기도 합니다.
-$0.10 같은 낮은 입찰가는 $0.30로 높인다 해도 큰 차이가 없습니다. 둘 다 성공률이 낮기 때문입니다. 그러나 입찰가를 $1.30에서 $1.50로 올리면 큰 차이가 생깁니다. 분포의 한가운데 위치해 성공률이 더 빠르게 증가하기 때문입니다.
-높은 가격대에서도 낮은 가격대와 동일한 효과가 나타납니다. $10를 $10.20로 높인다고 해도 큰 차이가 없습니다. 성공률이 이미 상당히 높기 때문입니다.
-리타기팅 업체가 경매에서 낙찰되면, 리타기팅 업체는 입찰가를 지불하고, 크리테오는 광고주에게 생성되는 가치를 계산할 수 있습니다.
이러한 입찰 요청을 수백만 차례 반복하면 실제 광고주가 리타기팅 파트너를 사용할 때 어떤 일이 벌어지는지를 시뮬레이션할 수 있습니다. 크리테오는 한 곳의 리타기팅 업체, 두 곳의 리타기팅 업체, 세 곳의 리타기팅 업체를 사용하는 경우 어떤 일이 발생하는지를 알아보기 위해 코드를 생성했습니다. 결과는 위에 표시된 것과 같습니다.
한 곳의 리타기팅 파트너를 사용하고 있다면, 업계 최고의 솔루션을 사용하고 있는지 확인하십시오. 여러 곳의 리타기팅 파트너를 사용하고 있다면, 테스트 및 분석을 통해 최고의 리타기팅 솔루션 하나만 사용하는 것이 좋습니다. 그래야 동일한 비용으로 더 높은 ROI를 달성할 수 있습니다.
이를 위해서는 한 곳의 리타기팅 파트너를 사용하는 경우와 두 곳의 리타기팅 파트너를 사용하는 경우 어떤 일이 일어나는지를 비교하는 사전 및 사후 분석을 수행할 수 있습니다. 쿠키 풀을 A와 B로 나누고 한 곳의 리타기팅 업체를 A 그룹에 적용하고, 두 곳의 업체를 B 그룹에 적용합니다. A와 B 그룹에서 총 쿠키당 지출을 동일하게 유지한 후, 각 그룹에서 모든 매출(어트리뷰션된 매출이 아닌)을 측정합니다.
크리테오나 크리테오와 협력하는 광고주들처럼, 리타기팅 공급업체 한 곳을 사용하는 것이 두 곳을 사용하는 것보다 낫다는 사실을 발견하실 겁니다!
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