글로벌 대세 ‘하이퍼 캐주얼 게임’, 포스트 IDFA시대 광고 수익화 전략은?
앱의 가치 및 경쟁력을 높이는 애드저스트의 전략
해당기사는 박선우 Adjust 한국 지사장의 기고문입니다.
최근 애플(Apple)은 세계 개발자 컨퍼런스(Worldwide Developers Conference, 이하 WWDC)에서 “사용자 웹 사용 기록 추적 정책을 금지할 것”이라 말하며 iOS15 운영체제를 발표했다.
지난 iOS14.5 업데이트에 따른 앱 추적 투명성(App Tracking Transparency, 이하 ATT) 정책에서 나아가 사용자 개인정보 보호를 더욱 강화하겠다는 계획이다. 새로운 정책이 도입된 포스트 iOS14.5 시대에 접어들며 결정론적 데이터(Deterministic Data) 활용이 더욱 어려워진 가운데, 앱 광고 수익화는 지속될 핵심 비즈니스 모델이다. 특히, 광고 수익화 의존도가 높은 하이퍼 캐주얼(Hypercasual) 게임 업계는 이러한 변화에 선제적으로 대응하고 경쟁력을 높이는 방안을 모색해야 한다.
하이퍼 캐주얼 게임은 조작이 간편해, 다른 게임 장르 대비 진입장벽이 낮고 사용자가 짧은 시간 동안 고민 없이 쉽게 즐길 수 있는 장르다. 애드저스트(Adjust)가 발간한 ‘2021년 모바일 앱 트렌드 보고서’에 따르면, 하이퍼 캐주얼 게임의 세션 수는 2020년 전년대비 36% 증가한 것으로 확인됐다. 코로나 19 사태 이후 집에 머무는 시간이 증가하며 유입된 ‘집콕’ 사용자의 이탈을 방지하고, 장기적인 사용자로 전환할 수 있는 데이터 기반 캠페인 전략을 수립해야 한다. 다양한 연령층과 글로벌 사용자를 보유한 하이퍼 캐주얼 게임은 데이터 분석 결과를 바탕으로 예산 투자가 필요한 채널 및 타깃 유저의 정확한 파악이 중요하다.
이에 애드저스트는 개인정보보호정책이 강화되고 있는 모바일 생태계에서 ATT정책의 영향을 최소화하고 하이퍼 캐주얼 게임 앱의 가치 및 경쟁력을 강화할 수 있는 전략을 소개한다.
광고 수익화로 직결되는 광고 노출 횟수
애드저스트의 ‘2020년 하이퍼 캐주얼 게임 보고서’에 따르면, 하이퍼 캐주얼 게임은 기존 게임 장르와 비교하여 1분 동안 게임 플레이 대비 광고를 더 많이 송출할 수 있으며, 지속적인 광고 수익화가 가능한 것으로 나타났다. 또한, 하이퍼 캐주얼 게임은 1분당 광고 4건 이상을 노출한 경우 매월 약 4,000만 원 이상의 광고 수익을 창출하고 있다. 다만, 광고 수익 증대를 위해 무작정 광고 노출 횟수만 증가시킨다면 유저들은 피로감을 느끼게 되고, 이는 높은 이탈율로 이어질 수 있다. 따라서, 하이퍼 캐주얼 게임의 경우 가장 적합한 광고 수는 1분당 2~3건이고, 이를 통한 광고 수익 증가율은 최대 10%정도로 예측된다.
인게이지먼트 향상을 위한 광고 인벤토리 선정
특히, 인벤토리에 대한 경매 방식을 실시하는 경우 사용자 관심사 기반 광고 메시지와 투자 수익률 최적화의 적절한 균형이 필요하다. 마케터는 유저에게 가장 관련성 높은 광고를 노출한 뒤 IPM(1,000회 노출당 설치) 및 인게이지먼트(Engagement)와 같은 지표를 기반으로 투자 수익률을 측정할 수 있다. 그러나 포스트 IDFA(광고식별자) 시대에는 맞춤형 광고를 통해 사용자의 높은 인게이지먼트를 유도하기 어려워질 것으로 예상된다.
따라서 마케터는 높은 인게이지먼트를 확보할 수 있는 다양한 광고 형태를 고려해 적절한 선택을 해야 한다. 애플의 자체 식별값인 IDFA 도입으로 정확한 사용자 데이터를 확보하기 어려워져 하단 배너 및 중간 광고 등 사용자 인게이지먼트가 낮은 인벤토리의 가치는 감소할 것으로 예상된다. 하지만 동영상, 리워드(Reward) 및 리치 미디어 형식의 광고는 인게이지먼트가 높아 기존 광고 성과를 유지할 수 있다. 비록 맞춤화된 광고가 아니어도 사용자는 이러한 광고를 선호하고 관심을 보이므로, 동영상, 리워드(Reward) 및 리치 미디어 형식의 광고 가치는 더욱 높아질 것이다.
데이터 기반 마케팅 모델
앱 마케팅 전략의 핵심 요소인 ‘결정론적 데이터’의 범위가 줄어들며, 마케터는 관심사 기반 마케팅 등 적절한 마케팅 모델을 도입해 신규 유저 및 사용자 동의를 확보해야 한다. 오늘날 복잡한 모바일 생태계에서 모바일 마케터가 활용할 수 있는 데이터 기반 마케팅 전략은 다음과 같다.
- 상대적 채널 중요성(Relative Channel Importance; RCI): 일반적으로 광고 투자 비용이 증가하면 앱 설치 수도 자연스럽게 증가하지만 마케터는 데이터 분석 결과를 통해 가장 적합한 채널을 파악하고 최적화해야 한다. RCI는 데이터 내 다양한 변화를 살펴보고, 각 마케팅 채널이 설치 수와 같은 광고 퍼널(Funnel) 하단 지표에 미치는 영향을 간접적으로 매핑한다. 나아가 광고 비용과 캠페인 결과의 상호관계를 분석하는 혼합 미디어 모델링에서 데이터 간의 상관관계를 분리하는 과정을 추가해 더 정확한 데이터를 도출할 수 있다.
- 외삽법(Extrapolation): 외삽법은 어트리뷰션이 비슷한 네트워크 간의 데이터를 비교해 총 설치 수를 예상하는 방법이다.
- 스마트한 측정 방법: 머신러닝 알고리즘을 통해 디바이스 엔트로피(Device Entropy)와 패턴을 사용해 전체 네트워크에 걸쳐 특정 설치에 대한 유저의 행동을 확률론적으로 연결시킬 수 있다.
- 사용자 행동 패턴 구별: 머신러닝 알고리즘을 통해 각기 다른 네트워크 간의 유저 행동 패턴을 분석해 오가닉 설치를 분류할 수 있다.
애플의 새로운 ATT 정책으로 사용자 정보 추적이 어려워지며 모바일 광고 생태계가 급격히 변하고 있다. 특히 광고 수익화에 크게 의존하는 하이퍼 캐주얼 게임 장르의 마케팅 담당자들은 당혹스러운 현 상황에서 더욱 빠르게 움직여야 한다. 훌륭한 장군은 게릴라전에서 그 진수를 보여준다는 말이 있다. 변화에 민감하게 반응하고 지금의 위기를 기회 삼아 새로운 마케팅 전략을 수립하면 경쟁에서 우위를 선점하고 앱의 성장 가속화를 이어갈 수 있을 것이다.
