마케팅

‘쿠키리스’ 시대에 앱 퍼포먼스 마케터가 살아남는 법

권준형 몰로코 뉴비즈니스 디렉터 인터뷰

퍼포먼스 마케팅 업계에 찬 바람이 불고 있습니다. 애플과 구글이 개인정보보호를 강화하기로 밝히면서 사실상 ‘서드파티 데이터의 종말’을 선언했기 때문입니다. 이들이 제공하던 서드파티(애플 IDFA, 구글 쿠키 등) 데이터를 기반으로 성과를 측정하던 퍼포먼스 마케터는 그야말로 날벼락을 맞은 상황인데요. 인공지능(AI) 기반 애드테크 기업 몰로코의 권준형 디렉터는 오히려 “앞으로 앱 퍼포먼스 마케팅이 더 쉬워질 것”이라고 말합니다. 머신러닝 기술이 그 비결이 될 것이라는데… 자세한 이야기를 전합니다.

글. 장준영 기자 zzangit@ditoday.com
섬네일. 손찬호 디자이너 bbt0808@ditoday.com

? 인터뷰이 소개

권준형(Junhyung Kwon), 몰로코 Director of New Business
미국의 애드테크 회사인 Spongecell에서 커리어를 시작하여 미국, 한국, 중국의 모바일 광고 기업을 경험한 APAC 사업 개발 및 세일즈 스페셜리스트다. Spongecell에서 미국 중서부의 고객에게 개인화 광고 서비스를 제공하였으며, Mobidays에서는 ‘모비커넥트’의 애드 네트워크 사업개발과 운영을, Yeahmobi에서는 중국 애드 네트워크의 한국 고객 운영을 담당하였다. 다양한 고객군의 니즈를 파악하고 광고를 운영해본 경험으로 현재는 글로벌 애드테크 기업인 몰로코에서 신규 고객에게 DSP 세일즈 컨설팅을 담당하고 있다.


지난 2020년 6월 애플은 IDFA(Apple ID for Advertisers)의 실질적 ‘은퇴’를 선언했습니다. IDFA는 애플이 사용자 기기에 할당한 임의의 기기 식별자입니다. 개인 정보 노출 없는 사용자 추적 및 식별과 맞춤형 광고 제공, 인앱 이벤트 등의 정보 제공에 사용됐는데, 이를 iOS 14.5부터 ‘정보를 수집해도 된다’는 사용자의 의사 표시가 있는 경우에만 활성화하는 옵트인(opt in) 방식으로 변경하며 프라이버시 강화에 나섰죠.

구글 역시 지난 2021년 크롬에서 인터넷 사용 기록을 저장하는 쿠키를 퇴출하기로 했습니다. 이처럼 모바일 생태계의 양대 산맥인 애플과 구글이 개인정보보호 강화를 위한 정책을 발표하자 나머지 IT 업계도 이 트렌드를 따르고 있습니다.

이렇듯 성큼 다가 온 ‘프라이버시 시대’ 속에서 요즘 퍼포먼스 마케터는 소위 ‘멘붕’에 빠졌습니다. 데이터를 기반으로 최적의 광고 전략을 수립해야 하는 직종 특성상 서드파티 데이터의 상실은 중대한 업무의 변화를 뜻하기 때문이죠.

때문에 퍼포먼스 마케터가 현재 ‘죽음의 5단계’를 겪고 있다는 비유도 나옵니다. IDFA와 쿠키를 잃은 퍼포먼스 마케터의 심정이 죽음을 마주한 사람과 비슷하다는 우스갯소리죠.

죽음을 마주하는 5단계
미국의 저명한 정신과 의사 엘리자베스 퀴블러-로스는 죽음을 마주한 사람의 감정이 1)부정(Denial) 2)분노(Anger) 3)타협(Bargaining) 4)우울(Depression) 5)수용(Acceptance)의 과정을 거친다고 봤는데요. 서드파티 데이터를 잃은 퍼포먼스 마케터의 감정은 현재 부정과 분노 어딘가에 있는 것 같습니다.​

그렇다면 앞으로 퍼포먼스 마케터는 어떻게 살아남아야 할까요? AI 기반 애드테크 기업 몰로코의 권준형 뉴 비즈니스 디렉터(New Business Director)를 만나 혼란스러운 퍼포먼스 마케팅 업계 현황과 몰로코의 머신러닝 솔루션을 활용한 마케팅 전략을 들었습니다.

첫 번째 감정 – 부정(Denial)
실제로 일어난 일을 믿지 않다

? 앱 마케터: iOS의 변화가 정말 유의미한 게 맞나요? 저는 아직 변함없이 매체를 사용하고 있거든요.

? 권준형: 전 세계 광고주가 사용한 광고비의 70%는 이미 IDFA 추적에 동의하지 않은 모바일 사용자에게 노출됩니다. 모바일 사용자의 85%는 애플의 자체 솔루션인 SKAN(SKAdNetwork)으로 마케팅 성과 추적이 가능하고요(자료 1. 핑크 사각형).

자료 1. 광고주가 지출한 광고비 중 IDFA 제공 여부(제공할 경우 IDFA-XXX, 그렇지 않은 경우 LAT-XXX로 표기).

​또 자료 2에 따르면, 한국의 IDFA 추적 미동의 비중은 전 세계 평균(70%)보다 높아 iOS의 점유율이 40%까지 성장할 것으로 예상됩니다. 이에 iOS 정책 시행 이후 지난 2년간 iOS 캠페인은 인스톨 수가 이전보다 적게 측정됐고, 따라서 CPI(앱 설치당 가격)가 점점 상승했을 겁니다.​

자료 2. 한국 iOS 사용자의 IDFA 미제공 비중. 비중이 높을수록 IDFA 제공하지 않는 비중이 높다(출처. Moloco, 22’ Oct. ~ 23′ Jan)

두 번째 감정 – 분노(Anger)
발생한 사건에 분노하다

? 앱 마케터: 상황이 변한 건 알겠어요. 근데 이것 때문에 매체 성과를 해석하는 게 어려워 화가 납니다.​

? 권준형: 괜찮습니다. 모든 광고주가 겪고 있는 어려움이에요. 특히 SKAN* vs. MMP** 간 전환 수 차이가 대표적인 사례죠(자료 3). 이는 마치 하나의 ‘시합’(광고 집행) 결과를 두고 서로 다른 판정을 내리는 두 명의 ‘심판’이 존재하는 상황에 비유할 수 있습니다.

*SKAN: SKAdNetwork: 유저의 개인정보를 최대한 보호하면서 디지털 앱 광고 성과를 측정할 수 있는 애플만의 프레임워크. 애플의 앱 추적 투명성(App Tracking Transparency, ATT) 정책에 따라 제한적으로 변경된 iOS 버전 14.5 이상 디바이스의 IDFA 수집 방식과 무관하게 독자적인 방식으로 앱 이벤트를 트래킹.

**MMP: Mobile Measurement Partner: 다양한 기술을 사용하여 모바일 상에서 발생하는 이벤트인, 클릭, 앱 설치, 참여, 수익 등을 측정하고, 어떤 터치포인트가 기여했는지 확인하도록 도와주는 파트너.

자료 3. 광고를 보여줬을 때와 전환 후 추적 가능한 IDFA 결과 값의 차이

SKAN와 MMP 인스톨 수의 오차는 현재 측정 기준상 필연적인 현상이므로, 숫자가 맞지 않다고 방치하는 것보다는 그 이유를 직관적으로 이해하는 것이 중요합니다(자료 4).

자료 4. 기존 광고는 라스트 터치(클릭 등) 어트리뷰션으로 최종 전환(골)을 일으킨 매체에 성과 기여를 인정한다. 즉, SKAN과 MMP는 2명의 다른 심판을 의미하는 셈이다.

세번째 감정 – 타협(Bargaining)
분노를 가라앉히고 현실과 타협하다

? 앱 마케터: 알겠어요. 그렇다면 이 현상을 어떻게 받아들여야 하나요?

​? 권준형: SKAN과 MMP가 전환(골)을 인정하는 방법이 서로 다르다는 사실을 이해해야 합니다. 또 MMP가 매체의 광고 노출과 클릭 여부를 측정하는 방법보다 iOS의 방법이 항상 ‘우선순위’를 갖는다는 사실도 기억해야 해요.

자료 5. iOS가 권장하는 광고 타입은 항상 우선순위로 기여를 인정받으므로, 그 누구보다 첫 번째로 입장하는 퍼스트 클래스 티켓과 같다.

네 번째 감정 – 우울(Depression)
타협하니 비로소 슬픔을 느끼다

? 앱 마케터: 성과 측정이 어려워 지금껏 iOS 마케팅을 하지 않았는데요. 몰로코에선 좋은 성과가 있었나요?​

? 권준형: 물론입니다. 애플의 보수적인 성과 측정 기준에 따라 CPI는 상승했지만, 이전과 같은 인구통계 타기팅 없이도 머신러닝 기반 최적화를 통해 광고주의 목표 액션과 매출이 IDFA가 없는 고객에게서 대다수 발생할 수 있다는 사실을 확인했습니다(자료 6). 리타기팅이 어려워진 만큼 UA에서 ‘재다운로드’ 지표를 활용해 머신러닝 기반 캠페인의 모객 성과를 측정했습니다.​

자료 6. 광고 추적 가능 유저와 불가능 유저 간 광고 성과 차이(CPI, In-App event count, D7 ROAS, 출처. Moloco, Nov. ~ 23’ Jan).

다섯 번째 감정 – 수용(Acceptance)
우울을 극복하고 나아가다

? 앱 마케터: 어느 정도 알겠습니다. 그렇다면 앞으로 퍼포먼스 마케터는 무엇을 준비해야 하나요?

? 권준형: 앞으로 모바일 광고는 다음과 같은 시나리오를 따를 것으로 예상됩니다. 가능한 큰 시너지를 낼 수 있는 파트너를 찾아보세요.​

#1
광고ID가 없는 환경은 시대적 흐름입니다. 모바일 앱 마케터는 비식별화된 데이터를 사용해 광고 타기팅 및 최적화를 할 수 있습니다. 마케터의 인사이트에 기반한 타기팅보다 수많은 데이터를 편견 없이 학습한 머신러닝 기반의 타기팅이 더욱 유효해질 것입니다.

#2
오히려 퍼포먼스 마케팅은 쉬워질 것입니다. 놀라울 정도로요. 머신러닝이 모든 최적화 업무를 담당하게 될 테니까요. 머신러닝은 자율주행에 비유할 수 있습니다. ‘운전자’(마케터)가 결정할 것은 주행의 ‘목적지’(KPI)와 고객이 지나쳐올 ‘경로’(소재)뿐입니다.

#3
따라서 준비가 돼있어야 합니다. 광고주는 새로운 기술에 적응해야 하며, MMP는 이러한 데이터 편차를 보정하는 방식을 제안할 것입니다. 마지막으로 매체는 머신러닝에 기반한 광고 최적화 기능을 갖춰야 하죠. 이를 통해 퍼포먼스 마케터는 더 중요한 업무에 집중할 수 있는 환경을 확보할 수 있습니다.

  • 에디터장준영 (zzangit@ditoday.com)

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