광고의 극단적 효율화, 프로그래머틱 광고에 대해

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광고의 극단적 효율화, 프로그래머틱 광고에 대해

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광고의 극단적 효율화, 프로그래머틱 광고에 대해

왜 프로그래머틱 광고인가
디지털을 주 무대로 삼는 모든 산업 구성원이 가장 눈여겨봐야 할 이슈, ‘프로그래머틱 광고’. 사람이 아닌 소프트웨어를 통해 광고 인벤토리를 구매하고 집행하는 자동화 광고 방식을 말한다.
이러한 광고 방식의 변화는 광고주와 대행사의 관계에 변화를 가져왔고, 이는 곧 미디어의 변화로 이어진다. 더 나아가, 디지털 생태계가 나아갈 방향을 좌우하는 키워드로 떠오르기도 했다. 이에 DI 매거진과 해당 분야 전문가가 프로그래머틱 광고를 파헤쳐 본다. 왜 프로그래머틱 광고고, 우리가 준비해야 할 것은 무엇인가.

① 광고의 극단적 효율화, 프로그래머틱 광고에 대해
프로그래머틱 광고는 대세가 될 수 있을까
프로그래머틱, 답은 결국 '사람'에 있다





①광고의 극단적 효율화 프로그래머틱 광고에 대해
광고 시장의 지표는 IO 시절 네이버 메인, 3시간 등의 키워드로 나타낼 수 있었다.
TV 광고 시절에는 더 간단했다. 기획력이나 구성력의 차이, 그러니까 인건비적인 문제를 제외하고 말하면 광고는 클라이언트와 미디어(지면)의 합 중 최적점을 찾는 과정이었던 셈이다. 그러나 시대는 변했다.
이제 광고 컴퓨터가 자동으로 한다. 과연 프로그래머틱 광고는 우리의 밥그릇을 뺏을 것인가.

글. 이종철 편집장 jude@websmedia.co.kr


왜 프로그래머틱 광고인가

자동화 광고가 등장한 이유는 간단하지 않다. 단순히 모바일에서 스크린 크기가 줄어들었기 때문만은 아니다. 이는 모바일 시대의 폭발적인 데이터 증가량과 관련이 깊다. PC와 달리 모바일 시대에서 각 기기는 사진, 동영상 등의 데이터를 쏟아내고, 이 데이터 크기는 이미지 프로세싱 기술의 발달로 인해 점점 더 거대해졌다. 또한, 각 앱에서의 사용자 행태 역시 PC 시절보다 빠르게 기록된다. 즉, 인류는 정보 범람의 시대에 이르렀고, 이 데이터를 어떻게 분석해야 하는지가 화두에 오른다. 이를 가장 잘 활용할 수 있는 방법이 2016년 현재의 인공지능인 머신 러닝과, 머신 러닝을 심화한 딥 러닝이다. 그리고 이 프로세싱을 처리할 수 있는 컴퓨터는 곧 애드 서버 혹은 DSP, SSP의 역량이 된다. 인간이 개입하지 않는 건 아니다. 예전보다 줄었거나 바뀌었을 뿐. 
프로그래머틱 광고가 발전하게 된 필연적인 계기 중 하나인 모바일 스크린은 광고의 가격과 효과에 영향을 미친다.
네이버 메인 하나를 프라임 타임에 거래하던 시기와 다르게, 모바일 스크린의 광고는 매우 짧으며 화면도 작다. 발행되는 스크린 수는 폭발적으로 늘고 단가는 줄어든다. 가장 큰 문제는 많은 메시지를 전달하기 힘들다는 것. 마케팅의 전통 이론인 3R을 생각해보자. 메시지(Right Message), 타깃(Right Target), 시각(Right Time) 중 모바일에서는 메시지 전달에서 문제가 발생한다. 화면의 크기 문제로 메시지 역량을 극대화하기가 어렵다.
다만 현대의 인공지능을 생각해봤을 때 타깃과 발행시각을 개선할 수 있다. 예전의 디지털 광고는 시각에 따라 인터넷 접속자를 가려내 광고를 하는 단순한 형태였다. 이는 물론 무의미하지는 않으나 낭비가 일부 발생한다. 평균과 다르게 움직이는 특정 층에 대해 무의미한 광고가 발행될 여지가 있다.
이 문제는 모바일 시대에서 어느 정도 개선은 가능하다. 우선 모바일 기기는 항상 로그인을 전제로 한다. 통신망 신분증인 심(SIM)과, OS 계정 때문이다. 동시에 소셜 로그인, 브라우저 로그인도 본인이 누군지를 밝히는 수단이 된다. 즉, 특정 앱은 여러분이 누군지, 언제 어떻게 사용하는지를 충분히 알고 있다.
혹시 지금 파악되지 않은 부분이 있다고 해도 애드 서버의 인공지능이 언젠가는 알아내고 말 것이다.
따라서 타깃과 시점은 시간별로 광고를 소진하던 시기에 비해 더 정확하게 고려된다. 과연 프로그래머틱 광고는 이들을 어떻게, 어떤 로직으로 공략하는 것일까.



프로그래머틱 바잉의 프로세스

프로그래머틱 광고를 극단적으로 단순히 말하면 광고를 모은 애드 네트워크를 또다시 모아 필터링한 인공지능형 광고 집단 애드 익스체인지에서 광고를 사고 파는 것이다. 이중 사는 쪽은 클라이언트(광고주)와 DSP, 파는 쪽은 SSP와 퍼블리셔다.
프로그래머틱 광고에서는 SSP가 퍼블리셔의 역할까지 하는 경우도 많다. 광고주의 요청사항(조건, 즉, 매체, 타깃, 시각 등)은 DSP를 통해 서버에 입력하면 애드 익스체인지 서버가 이를 저장해놓고, 유사 조건을 입력하는 SSP를 정리해놓은 미디어(지면)에 뿌려주는 것이다. 이 과정에서 DSP와 SSP의 일부 영역을 제외하면 모든 영역이 자동화로 이뤄진다.
즉, 실시간으로 광고를 ‘프로그램이 구매하는’ 것이다. 사람은 변수를 입력하는 역할만을 담당한다. 광고를 집행하고 SSP나 퍼블리셔는 광고의 효과(주로 CPM보다 CPC)를 상세하게 리포트해 광고주에 전달하면 이 광고의 과정은 끝난다.
이 과정을 통틀어 프로그래머틱 바잉 혹은 광고라 부르고, 실시간으로 광고를 구매해 파는 과정을 실시간 경매(Real Time Bidding, RTB)라 부른다. IO(Insertion Order) 방식에 대비해 미팅이 몇 단계나 줄어들었음을 확인할 수 있다.
즉, 빠르고 효율적이다. RTB가 프로그래머틱 광고의 주요 방식이지만 프로그래머틱 광고에는 RTB만 있는 것은 아니다.
쿠키를 기반으로 한 오디언스 바잉도 있다. 쿠키 기반 광고가 모두 프로그래머틱 광고에 속한다고 보기는 어려우나, 이 역시 DSP가 자동으로 구매할 경우 프로그래머틱 광고에 해당한다.


프로그래머틱 광고의 장점 및 시장 전망

미국의 투자 기관 마그나 글로벌(Magna Global)은 디스플레이 및 동영상 광고 시장에서 프로그래머틱 광고는 2019년까지 매년 31%씩 성장해 총 368억 달러(한화 약 45조 원) 규모가 될 것이라 전망했다. 총액보다 비중이 중요한데, 전 세계 디스플레이 및 동영상 광고 시중 중 지출 비중은 2019년 총 50%에 달할 것으로 전망했다.
2019년의 경우 유형별로는 모바일 성장세가 28%에서 50%로, 동영상 광고 비중이 26%에서 55%로 성장할 것으로 전망했다. 국내 시장의 경우 전년 대비 약 20% 이상 성장할 것으로 전망되고 있다. 미국 애드테크 기업 더트레이드데스크는 한국발 글로벌 광고 물량은 향후 5년 이내 3,000억 원, 10년 이내 2조 원을 넘길 것으로 전망하고 있다. 물론 이 기간 동안 애드 익스체인지와 DSP, SSP가 충분히 발전할 것을 전제로 한다. 2016년 한해의 전망이라면, 남는 인벤토리 자체는 점차 없어질 것이다.


프로그래머틱 광고의 한계

효율성을 담보로 한 프로그래머틱 광고 시장의 전망은 ‘광고 시장 전체를 바꾼다’ 정도의 개념은 아니다.
애초에 프로그래머틱 광고 자체가 버리는 인벤토리의 낭비를 막기 위해 탄생했기 때문이다. 즉, 비용 효율성만큼은 뛰어나다. 해외의 경우 아메리칸익스프레스 등의 광고주가 동영상 광고를 모두 프로그래머틱 광고로 전환하겠다고 선언했지만, 아직은 광고주의 이해가 높지 않다.
전미마케팅협회 조사 결과 북미시장에서는 2015년 26%의 광고주만이 프로그래머틱 광고를 알고 있다고 답했다. 동시에, 광고는 숫자로만 판단할 수 없다. 지면의 특성과 창의력을 고민해야 한다. 우선, 잡지 광고와 마찬가지로 이름 있는 언론 혹은 콘텐츠 사이트들은 비용 효율을 고려한다고 해서 성인광고 등을 싣지 않는다. 동시에 이들에게 광고 지면은 특별히 남지 않을 수도 있다. 즉, 해당 사이트의 구석 언저리가 아니라면 광고를 굳이 싣지 않아도 된다는 소리다. 동시에, 광고는 크리에이티브의 영역이기도 하다. 프로그래머틱 광고가 고려하기 힘든 광고 소비자와의 커뮤니케이션, 즉 적확한 메시지(Right Message)가 전달되지 않는다면 해당 광고는 힘과 확산성을 잃고 만다. 이러한 영역은 제작의 몫으로 남겨질 것이나 이 부분도 어느 정도 시간이 지나면 기술적으로 해결될 순 있다. 물론 100%일 수는 없다.


총평 ‘프로그래머틱 바잉’이 광고의 미래 중 일부인 것에 대해서는 이견이 없다. 다만 데이터 기반의 측정에는 정성적인 영역이 약간 부족하다. 인공지능이 사람과 문제없이 대화할 수 있는 수준으로 발전한다면, 프로그래머틱 광고 역시 타깃을 이해하고 송출할 수 있을 것으로 예상된다. 자, 이제 광고 전문가인 당신은 어떤 자세를 취할 것인가? 광고를 포기할 것인가?

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