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게임 마케터를 위한 6가지 모바일 DSP 선정 기준

[몰로코의 마케팅 교양수업, 마/교/수 제4교시] 모바일 게임 마케터는 사용자의 높은 가치를 찾아내기 위해 당장 고려해야 할 점이 정말 많지요. 믿을 만한 파트너 선정부터 트래픽 품질 관리까지 신경 써야 할 것이 한두 가지가 아니죠. 이제부터 걱정 마세요. 이번 마교수 4교시에는 게임 마케터를 위한 모바일 DSP 선정기준 6가지를 살펴보며 하나하나 헤쳐 나가도록 합시다.

모바일 프로그래매틱 광고에서 좋은 퍼포먼스를 내기 위해서는 트래픽 품질, 투명성, 변동성, 프로드(fraud) 등 고려해야할 사항이 많다. 특히 모바일 게임 마케터는 높은 가치의 사용자를 찾기 위해 DSP(Demand-Side Platform) 파트너가 필수인데, 이 분야에 새로 진입한 UA(이용자 확보) 마케터라면 복잡한 광고 생태계 속에서 믿을 수 있는 파트너를 선정하는 것이 쉽지 않다.

그렇다면 신뢰할 수 있는 DSP를 선택하기 위해 게임 마케터들은 어떤 부분을 고려해야 할까? 마교수 네 번째 시리즈에서는 좋은 DSP 파트너를 선정하기 위한 6가지 고려사항을 소개한다.

첫 번째, 원하는 사용자를 타깃팅 할 수 있는가?

모바일 광고는 사용자의 관심사와 행동에 맞춰 개인화된 광고가 가능하다는 점에서 효과적이다. DSP는 각 특징에 따라 사용자를 분류하고, 머신러닝으로 사용자와 사이의 상관관계를 찾아낸다. 이후 각 사용자와 가장 관련성이 높은 광고를 노출시켜 맞춤 광고의 정밀도를 높이기 때문에 DSP를 선택할 때 해당 DSP가 타깃팅을 위해 어떤 데이터 포인트를 활용하고 있는지 검토해야한다. 일반적으로 사용하는 데이터 포인트는 다음과 같다.

● 인구 통계학적 특성: 연령, 성별 등 핵심적인 인구 통계학적 특성을 기준으로 사용자를 분류한다.
● 상황별 특성: 퍼블리셔의 특성을 고려해 사용자와 관련성이 높은 광고를 결정한다. 예를 들어, 하이퍼캐주얼 게임을 플레이하는 사용자에게는 다른 하이퍼캐주얼 게임 광고를 내보낸다.
● 기기 특성: 사용자가 사용하는 모바일 하드웨어, 운영체제 또는 이동통신사 등을 기준으로 사용자를 분류한다.

두 번째, LAT 트래픽을 타깃팅 할 수 있는가?

최근 사용자 개인 정보 보호의 중요성이 대두되면서 마케터들은 IDFA 정보가 제한된 LAT(Limit AD Tracking, 광고 추적 제한) 트래픽을 고려해 리소스를 적절하게 분류 및 분석하고, 이를 위한 예산을 할당해야 할 필요가 생겼다. LAT 트래픽을 다른 타깃팅 옵션과 함께 사용하면 결과 정확성이 떨어지고, 정확한 데이터 기반의 의사결정을 내리기 어렵다. DSP와 파트너십을 맺기 전, 캠페인 수준에서 LAT 트래픽만 별도로 타깃팅이 가능한지 확인해야 한다.

세 번째, 목표 기반의 과금 모델을 지원하는가?

마케터가 DSP를 선택할 때 가장 중점적으로 고려해야 할 사항 중 하나는 바로 과금 모델이다. 모든 모바일 광고 캠페인은 설치 또는 앱 내 스토어 구매 증대와 같은 각각의 목표가 있다. DSP를 선택하기 전에 해당 DSP가 캠페인 목표에 부합하는 과금 모델을 지원하여 가장 합리적인 비용을 지불할 수 있도록 하는지 확인해야 한다. 다음은 일반적인 과금 모델이다.

● CPI(Cost-Per-Install): 설치당 비용 캠페인으로, 신규 앱 사용자 수를 늘리는 데 주력한다.
● CPM(Cost-Per-Mille): 1,000회 노출당 비용 캠페인으로, 신규 앱 사용자 수를 대규모로 늘리는 데 주력한다.
● dCPM(dynamic-Cost-Per-Mille): 다이내믹 1,000회 노출당 비용 캠페인으로, CPM과 동일하지만 실시간 입찰을 활용하여 각 노출별로 금액이 다르다.
● CPC(Cost-Per-Click): 클릭당 비용 캠페인으로, 사용자 관심도를 늘리는 데 주력한다.
● CPA(Cost-Per-Action): 행동당 비용 캠페인으로, IAP(In-App-Purchase)와 같은 설치 후 행동을 늘리는 데 주력한다.
● CPV(Cost-Per-View): 조회당 비용 캠페인으로, 특정 지점까지 시청을 완료한 동영상 조회 수에 집중한다.

네 번째, 도달 범위가 넓은가?

도달 범위는 결과적으로 얼마나 많은 사용자들에게 광고를 노출할 수 있는지를 결정한다는 점에서 중요하다. 일반적으로 도달 범위는 전체 노출 횟수로 측정되며, 이를 기준으로 특정 광고의 노출 빈도를 미리 고려해볼 수 있다.

도달 범위는 글로벌 수준으로도 확인이 가능하며, 오늘날 전 세계 대부분의 사람들이 스마트폰을 사용하고 있기 때문에 도달 범위만 확보된다면 해외 사용자를 타깃으로 글로벌 캠페인을 집행할 수도 있다. 만약 특정 지역에 집중하는 캠페인이라면, 고려하고 있는 DSP가 해당 지역에서 서비스를 제공할 수 있는지 확인해야 한다.

다섯 번째, 모든 광고 형식을 지원하는가?

사용자들은 모든 광고 형식에 동일하게 반응하지 않는다. 대부분의 전략 게임 플레이어는 게임 내 영상을 즐기는 반면, 하이퍼캐주얼 게이머들은 플레이어블 광고를 선호하는 경향이 높다. 캠페인별 가장 적절한 광고 유형으로 사용자들에게 다가가기 위해서는 고려하고 있는 DSP의 지원이 가능한 광고 형식을 확인해야 한다. 다양한 형식을 활용하면 광고 유형별 A/B 테스트를 진행할 수 있고, 이를 통해 더 광범위한 타깃 반응을 끌어낼 수 있다. 대표적인 광고 형식은 다음과 같다.

● 전면 광고: 간단한 이미지 광고는 여전히 유용하지만 앱 내 환경에 최적화되면 그 효과가 증대된다. 전체 화면에 표시되는 전면 광고는 알리고 싶은 정보를 전달하고 사용자의 관심을 유도하는 데 용이하다.
● 네이티브 광고: 사용자들은 앱 경험을 방해하지 않는 광고에 반응할 가능성이 더 높다. 네이티브 광고는 퍼블리셔(앱)의 형식과 기능을 반영한 광고로, 주변 사용자 인터페이스에 조화롭게 배치되어 앱 경험을 방해하지 않고 자연스럽게 노출된다.
● 동영상 광고: 간결하고 잘 구성된 동영상 광고는 짧은 시간 내 앱과 관련된 다양한 정보를 전달할 수 있다.
● 플레이어블 광고: 모바일 게임에서 가장 중요한 ‘게임 플레이’를 광고에서 먼저 보여줄 수 있다. 플레이어블 광고는 모바일 터치스크린을 활용, 사용자가 앱을 다운로드 하기 전에 게임을 맛보기로 체험할 수 있다.

여섯 번째, 프로드 방지 솔루션을 보유하고 있는가?

모바일 광고 생태계 속 가장 큰 골칫거리는 바로 프로드다. 프로드는 캠페인에 막대한 비용 및 시간적 손해를 끼칠 수 있다. DSP는 프로드 위험을 최소화하고 모든 광고 노출을 하나하나 검토할 수 있는 프로드 방지 솔루션을 제공해야 한다. DSP가 직접 자체 솔루션을 투명하게 운영하는 것이 가장 좋으나, 그렇지 않다면 해당 업체의 프로드 관련 규정을 문의하고, 필요한 경우 프로드 보상 규정을 제안할 필요도 있다.

몰로코는 프로드 방지 엔진을 활용해 앱 설치 품질을 평가하는 동시에 광고 프로드를 최소화한다. 프로드 최소화를 위해 몰로코에서 사용하는 방법은 다음과 같다.

● 네트워크 수준에서 프로드 감지: 몰로코의 프로드 방지 점수는 네트워크 수준에서 책정되기 때문에 어느 부분에서 성과가 높게 나타나는지, 또는 저조한지 빠르게 파악하는 데 도움된다.
● 프로드 행위 식별: 자동화된 프로드 확인 절차를 통해 클릭 인젝션, 클릭 스패밍, 봇, SDK 스푸핑 등 프로드의 특징을 찾아낸다.
● 리텐션 확인: 모든 캠페인에서 오가닉 설치에 대한 상대적 리텐션을 확인해 결과의 품질과 성과를 확인한다.
● 캠페인 수동 모니터링: 고객사별 어카운트 매니저로 이루어진 전담 팀이 캠페인 성과를 정기적으로 수동 검토하며 프로드 징후를 확인한다.

프로그래매틱 광고를 집행하는 데 있어 신뢰는 중요한 요소이며, 이를 바탕으로 한 좋은 DSP를 선택하는 것은 쉽지 않다. 특히 프로그래매틱 광고를 이제 막 시작하는 마케터게가 신뢰할 만한 DSP를 찾는 것은 더욱 어려운 일이다.

성공한 입찰 입찰 가격, 노출 경로 등 마케팅 퍼널 속 데이터 포인트들은 해당 캠페인의 성과를 나타낼 뿐만 아니라, 향후 마케터들이 캠페인 개선을 위한 전략을 수립하는데 활용할 수 있다는 점에서 마케팅의 전 과정을 투명하게 보여주는 파트너를 선정해야 한다.

앞서 언급한 여섯 가지 DSP 선정 기준이 좋은 파트너를 선택하는 데 도움되길 바란다.

Author
안익진

안익진

몰로코의 공동창업자 겸 CEO. 몰로코(https://www.molocoads.com/ko)의 공동창업자 겸 CEO 안익진 대표는 소프트웨어 엔지니어이자 데이터 기반 수익창출(Monetization) 분야에 20년의 경력을 쌓아온 전문가이다. 2013년 몰로코를 설립하기 전 안 대표는 ‘구글(Google)’ 안드로이드 데이터 팀의 기술 책임자로 활동했으며, ‘유튜브(YouTube)’의 머신러닝 기반 비디오 수익성 예측 시스템인 ‘추천 광고‘ 알고리즘을 개발했다. 그는 2004년 서울대학교 컴퓨터공학과를 졸업 후, 2006년 미국 펜실베이니아 대학에서 석사학위를 취득했으며, 2008년 미국 샌디에이고 캘리포니아 대학에서 컴퓨터과학 박사학위를 수료했다.

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