맞춤형 콘텐츠와의 만남, 프로그래머틱 바잉

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맞춤형 콘텐츠와의 만남, 프로그래머틱 바잉

2015년 미국 디지털 광고 시장에 대해 꼭 짚고 넘어가야 할 부분을 하나 꼽는다면 ‘프로그래머틱 바잉’을 빼놓을 수 없다.
프로그래머틱 바잉에 대한 매체 시장의 전반적인 반응과 전망, 더불어 광고 크리에이티브 영역에 미친 영향을 설명하겠다.

김유승  ykim53@depaul.edu
미국 드폴 대학(DePaul University)의 Public Relations and Advertising 전공 조교수, 주요 연구분야는 감성 소구 광고, 개인화된 커뮤니케이션, 온라인 쇼핑 행태 등이 있다.






프로그래머틱 바잉 시대의 서막:
빅데이터와 개인 맞춤형 크리에이티브의 만남
미국 디지털 광고 시장에서 화두로 등장한 지 2년이 지난 프로그래머틱 바잉은 올해 본격적으로 활성화하기 시작했다. 프로그래머틱 바잉은 현재 광고주 전체 미디어 예산에서 차지하는 비중이 눈에 띄게 높지는 않지만, 전망이 매우 밝다는 점에서 눈여겨볼 만하다. 시장 조사 업체 이마케터(eMarketer)에 의하면 2015년 미국 디지털 디스플레이 광고비의 55% 정도가 프로그래머틱 바잉에 쓰일 것으로 예상된다([표 1] 참고). 더불어 디지털 광고 예산에서 비디오 광고비가 차지하는 비중이 증가해 동영상 광고 프로그래머틱 바잉도 높은 성장률을 보일 것이라 기대하고 있다([표 2] 참고). 프로그래머틱 바잉은 사람이 아닌 컴퓨터 프로그램을 통해 광고 인벤토리를 구매하는 자동화된(Automated) 매매 방식이다. 이는 주어진 소비자 타깃의 데이터를 이용해 광고 효과가 가장 높다고 예측하는 매체를 구매한다는 점에서 전통적인 매체 구매 절차와 같다. 하지만 기존의 방식이 최대한 많은 소비자 타깃을 대상으로 광고를 노출하길 바랐다면 프로그래머틱 바잉은 광고주가 원하는 특정 소비자 타깃에게만 광고를 노출하는 것이 관건이다. 즉, 타깃을 제외한 매체 이용자에게 노출되는 광고를 ‘낭비(Waste)’라고 여긴다면, 프로그래머틱 바잉은 이를 최소화하기 위한 시스템이다.



광고 자동화 시대가 크리에이티브에 미치는 영향
광고 공간 매매 방식의 효율성으로 인정받은 프로그래머틱 바잉이지만, 한편으로는 크리에이티브 영역에 미칠 영향에 대한 문제도 제기됐다. 빅데이터가 한창 뜨는 키워드였을 때 일각에서는 앞으로 광고가 ‘어떤 크리에이티브한 아이디어를 담고 있는가’보다 ‘광고를 어디에 노출할 것인가’에 중점을 두게 될 가능성을 언급하며 우려의 목소리를 낸 것이다.

하지만 적재적소에 메시지를 노출하는 방식이 크리에이티브의 역할을 축소하지는 않는다. 오히려 프로그래머틱 바잉으로 인해 비로소 디지털 마케팅의 가장 큰 장점 중 하나인 ‘개인화된 메시지’가 화룡점정을 찍게 됐다. 데이터로 인해 크리에이티브 영역의 폭이 좁아지기보다 더 세분화된 크리에이티브가 필요해졌다는 관점에서 보면, 지금까지 소비자 타깃층을 광범위한 ‘대중’에게 맞췄지만 앞으로는 개개인을 겨냥하며 최적화된 크리에이티브(Creative Optimization)를  만들고, 그것을 실행할 방법을 고안해내는 과정으로 변화했기 때문이다. 이를 실행하는 데 필요한 성공 요인 두 가지를 꼽자면 정확성과 민첩성을 들 수 있다. 첫째, 정확성은 빅데이터를 이용해 개개인을 얼마나 이해할 수 있고 그들이 원하는 것을 어느 정도 정확하게 예측할 수 있느냐의 문제로 시작한다. 온라인 및 모바일에서 개인 정보를 수집해 맞춤형 광고를 소비자에게 노출하는 방법은 이미 실행되고 있다. 가령 사용자가 데스크톱 앞에 앉아 IP주소와 휴대전화를 사용할 경우, 광고는GPS를 통해 파악한 사용자의 위치에 따라 각기 다른 종류가 노출된다. 예전에 방문했던 사이트나 온라인 쇼핑몰에서 탐색 또는 구매했던 제품에 대한 정보를 바탕으로 맞춤화된 광고를 전달하는 ‘행동 맞춤형 광고(Behavioral Targeting Ad)’도 개인 맞춤화 광고의 전형적인 예다. 단, 지금까지는 몇 가지 준비된 템플릿을 기반으로 맞춤형 광고를 선보였다면 앞으로는 거대하게 축적한 개인 정보를 어떻게 분석하고 사용하느냐에 따라 더욱 다이내믹한 개인 맞춤형 광고를 기대해 볼 수 있을 것이다. 비주얼 및 카피는 물론 어쩌면 컬러 및 글자 사이즈까지 맞춤화 할 수 있을지도 모른다. 그러기 위해서는 더 다양한 템플릿이 필요하며 광고 시안을 만들 때부터 광고의 어떤 요소들을 개인 맞춤화할 것인가에 대한 앞선 논의도 필요하다. 둘째, 민첩성은 개개인의 니즈에 얼마나 시의적절하게 반응하느냐의 문제다. 리얼 타임이 아닌 이상 이미 한발 늦은 거라 간주하는 소비자에게 얼마나 빠르게 대응할 수 있는가를 바탕으로 한다. 소셜미디어 캠페인 중에 시의적절함을 가장 잘 살린 사례로 2013년 ‘슈퍼볼 오레오’ 트위터 캠페인이 있다. 이 캠페인은 경기 도중 약 30분 동안 정전됐을 때 오레오 쿠키 소셜미디어 팀에서 이를 재빠르게 이용해 정전을 소재로 한 광고를 만들어 바로 트윗을 했다. 그 트윗 하나만으로 ‘2013년 슈퍼볼 광고’하면 오레오 쿠키가 떠오르게 됐다. 이처럼 광고 제작자 입장에서는 프로그래머틱 바잉의 속도에 맞춰 개개인을 고려한 콘텐츠를 만드는 것이 가장 큰 과제다.

‘프로그래머틱 바잉’은 미디어 셀러와 바이어 뿐만 아니라 광고 업계 종사자들에게도 ‘광고물을 어떻게 만들 것인가’에 대한 고민을 안겨줬다. 미디어 환경이 진화하고 있는 지금, 가장 중요한 사실은 광고의 기본적인 룰이 바뀌지 않는다는 점이다. 매체의 매매 방식과 광고 형태와 무관하게 크리에이티브는 소비자의 관심을 끌고 설득할 힘만 있으면 되기 때문이다. 기존의 환경과 차이가 있다면 소비자에 대한 정보수집이 쉬워졌고, 많은 정보량을 손에 쥔 만큼 소비자에 대한 깊은 이해를 바탕으로 한 콘텐츠 제작이 가능해졌다는 사실과, 크리에이티브가 개개인에게 얼마만큼 먹히는지에 대한 평가를 바로 받아 볼 수 있다는 점이다.








프로그래머틱 바잉의 전망 및 과제
앞서 언급했듯 올해 들어 미국에서는 디스플레이 및 비디오 광고, 모바일 광고의 프로그래머틱 바잉이 서서히 자리를 잡아 다양한 매체사들이 관심을 보이는 추세다. 최근에는 음악 스트리밍 서비스 스포티파이(Spotify)가 자동화 판매 방식을 도입하겠다고 발표했고, 이로 인해 소비자의 음악 취향이나 현재 상황에 따라 타깃팅할 수 있게 됐다. 디지털 시장에서 프로그래머틱 바잉이 주목받는 이유는 ‘최소한의 비용으로 최대 효과’를 기대할 수 있는 시스템이기 때문이다. 타깃 소비자에게만 가장 최적화된 광고 메시지를 전달하고 불필요한 광고비를 최소화할 수 있는 효율적인 방식임은 분명하다. 하지만 프로그래머틱 바잉 결과의 퀄리티를 확인할 수 없는 경우가 많고, 광고가 실제로 타깃 소비자에게 노출됐는지, 타깃팅이 제대로 됐는지 정확히 확인할 수 없는 문제가 있어 아직까지는 프로그래머틱 바잉을 꺼려하는 마케터들도 있다([표 3] 참고). 광고 효과 측정에서의 문제도 해결해야 할 필요가 있다. 지금까지는 매체 집행 후 어디에 광고가 실렸는지(Ad Placement)가 가장 기본적인 집행 결과치였다면, 개인 맞춤형 광고는 한 단계 더 나아가 노출 가능성(Viewability) 뿐만 아니라 타깃에게 어떤 메시지를 노출했고, 그 광고가 과연 적절한 시점에서 가장 효과적인 메시지를 담고 있었는지까지 파악해야 한다. 이를 종합적으로 살펴야 프로그래머틱 광고의 성공 여부를 평가할 수 있으므로 앞으로 이에 대한 논의와 해결 과정을 통해 프로그래머틱이 안정적으로 자리 잡을 수 있기를 기대한다.









[표 2] 2013-2016 미국 프로그래머틱 디지털 동영상 광고비 트렌드 (단위: 10억)




[표 3] 2015년 5월, 영국과 미국의 디지털 마케터들이 꼽은 프로그래머틱 바잉의 장애 요인

tags 디아이투데이 , 월간 IM , 김유승 , 드폴 대학 , 프로그래머틱 바잉 , 빅데이터 , 광고 자동화 , 바이어 , 광고

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