한국 프로그래매틱 시장의 도래 MediaMath + wishmedia
이제는 빅데이터와 머신러닝에 기반을 둔 인공지능으로 최적의 광고 환경을 찾아내는 프로그래매틱 바잉이 필요해진 시대로 접어들었다.
프로그래매틱이란
디지털 광고 시대에서 광고 공간을 확보하고 노출하기는 더욱더 어려워졌다. 포털, SNS, 웹사이트 등 플랫폼이 증가하고, 고려해야 할 고객의 행동은 너무나 많아졌다. 하루에도 수천억의 트래픽이 거래되는 디지털 광고의 특성상 일일이 계약하고, 거래하는 건 사실상 불가능에 가깝다. 이러한 상황 속에서 어떻게 하면 효과적으로 광고를 집행할 수 있을까. 이제는 빅데이터와 머신러닝에 기반을 둔 인공지능으로 최적의 광고 환경을 찾아내는 프로그래매틱 바잉이 필요해진 시대로 접어들었다.
프로그래매틱 바잉은 애드테크 업계에서 가장 주목받는 분야이다. 그리고 프로그래매틱 환경에서 항상 거론되는 주제는 단연 ‘디지털매체 구매시스템(Demand-Side Platform, 이하 DSP)’이다. DSP는 인간이 아닌 프로그램으로 구글, 페이스북, 기타 웹사이트 등 다양한 플랫폼에 산재된 광고 공간을 통합 관리하는 서비스다. 광고주들이 광고 게재 면을 구매하는 활동을 자동화하며, 캠페인을 보다 쉽게 모니터링 할 수 있도록 돕는다.
DSP 이전 프로그래매틱 바잉은 광고주와 퍼블리셔 간 직접 구매나 AD Network를 통해 이뤄졌다. 하지만 ‘광고 도달 범위(Reach)’가 증대될 수록 컨택해야 하는 AD Network도 많아지는 부담감도 증가했다. 또 한정된 노출 기회 속에서 다수의 경쟁이 발생해 비용 대비 효율성도 떨어진다. 반면, DSP를 통한 프로그래매틱 바잉은 SSP, AD Exchange, AD Network 등 다양한 채널에 연동된 매체를 플랫폼에서 이용한다. DSP는 단일 플랫폼으로 복수의 매체 관리와 최적화를 통해, 다수의 광고 지면을 실시간 경매로 구매한다. 방대한 노출 기회 속에서 이뤄지는 입찰 경쟁으로 비용 효율성과 리소스 절감 등 캠페인을 최적화시킨다.
미디어매스 + 위시미디어
시장조사기관인 이마케터(eMarketer)에 따르면 올해 미국 디스플레이 광고 시장에서 프로그래매틱 광고 비중은 작년 74%에서 5% 상승한 78%에 달할 것으로 예상한다고 발표했다. 또 지난 2015년 65%에서 매년 두 자릿수 증가세를 보이며 2019년에는 84%를 달성할 것으로 전망했다. 인간의 사적 네트워크가 아닌 프로그램으로 광고상품을 사고파는 ‘프로그래매틱 광고’가 이미 광고 트렌드로 자리매김한 것이다.
이러한 글로벌 트렌드 속에서 프로그래매틱 마케팅 솔루션을 제공하는 미디어매스가 공식 리셀러인 위시미디어를 통해 한국 시장에 공식 진출한 것은 시사한 바가 크다. 미디어매스는 최근 포레스터 리서치(Forrester Research)에서 조사한 DSP 옴니채널의 1위를 기록할 정도로 DSP 분야에 독보적인 글로벌 기업이다. 미디어매스는 2007년 업계 최초로 프로그래매틱 기술을 개발한 이후 글로벌 인프라, 광범위한 파트너 네트워크, 정량적 접근방식으로 수치에 관한 강점을 지니고 있다.
또한, 미디어매스는 2014년 제일기획과 손잡고 국내 최적화된 DSP ‘미디어큐브’를 운영하기도 했다. 지난해 제휴 기간이 종료되면서 직접 DSP 사업에 뛰어들었다. 공식 리셀러인 위시미디어는 미디어매스 주력 분야인 DSP 국내 사업을 담당하고 있다. 국내에서 미디어매스의 DSP를 사용하려는 이용자나 광고대행사에 미디어매스 플랫폼을 안내하고, 운영 및 교육을 실시하는 역할을 한다.
차별화된 미디어매스 DSP
미디어매스 DSP는 기존 프로그래매틱 광고 플랫폼 보다 광고 도달 범위 증대, 머신러닝 최적화, 애드테크 확장이라는 강점을 갖고 있다. 미디어매스는 국내 주요 사이트들과 연동된 AD Exchange를 통해 국내 최대 커버리지를 보유하고 있으며, 제일기획과 함께 운영한 미디어 큐브를 바탕으로 국내 서비스에 대한 높은 이해도를 갖추고 있다. 국내 최대 오디언스를 보유하고 있으며, 500개 카테고리를 분류한다. 더불어, 30개 이상의 글로벌 데이터를 제공하며, 4만 개 이상 카테고리 분류가 가능하다. 이는 데이터관리플랫폼(Data Management Platform, DMP)으로 데이터 수집, 카테고리 세분화, 타깃 오디언스를 구성해 효과적인 오디언스 타깃팅 광고를 가능하게 한다.
또한, 광고 효과와 연관되는 다양한 애드테크 솔루션으로 광고 노출 구매에 반영한다. 디지털 광고에서는 저작권 위반, 알코올, 폭력, 무기, 불법, 공격적 언어 등 유해 콘텐츠의 광고 게재 가능성이 존재한다. 이를 방지하는 ‘Brand Safety’는 유해콘텐츠가 포함된 사이트에 광고가 나가지 않도록 차단해 브랜드 퀄리티 하락을 방지한다. 그리고 디지털 광고에서는 페이지 하단이나 미스크롤 등 실제 유저의 화면에 노출되지 않은 광고 비용이 과금되는 문제점도 발생한다. ‘Viewability’는 실제 유저의 화면에 노출된 경우에만 과금되는 방식을 채택하고 있다.
미디어매스는 이러한 강점을 구현하면서, 머신러닝을 기반으로 한 BRAIN 알고리즘을 가진 독보적인 DSP 플랫폼을 가지고 있다. 이는 광고 노출의 가치를 판단하기 위해 독자적으로 개발한 머신러닝 기술이다.
머신러닝 알고리즘 BRAIN
미디어매스는 머신러닝 알고리즘인 ‘BRAIN’을 기반으로 실시간 구매, 최적화 리포트를 지원한다. 광고 노출 당 가치의 입체적 분석을 통해 입찰에 반영하고 퍼포먼스를 자체 학습한다. 학습된 데이터양이 누적될수록 이에 기반한 머신러닝은 더욱 향상된 자동 광고 작업을 수행한다.
BRAIN은 머신러닝 자체 학습을 통해 ‘언제, 어디에, 누구에게, 무엇을’ 등 다양한 광고 노출 요소에 대해 가치판단을 하는 것이 특징이다. 어떤 매체에 광고를 입찰해야 광고 효율이 높을지 BRAIN의 자동 학습과 계산을 통해 실시간 구매 입찰을 진행한다.
초기에는 모든 광고 노출 기회에 입찰해 머신러닝 최적화 학습 모수를 추적한다. 그리고 학습 모수를 통한 노출별 가치판단을 실시해 우수한 노출 기회를 탐색한다. 이후, 지속적인 자동 최적화 작업을 통해 비용 효율성 증대 및 KPI 달성을 하게 된다. BRAIN의 학습 모수가 추적될수록 효율적인 입찰 확률이 상승하고 장기캠페인 집행 시 더욱 높은 퍼포먼스 달성이 가능하다.
광고주가 미디어매스의 BRAIN으로 DSP 광고를 할 경우, 집행 프로세스는 다음과 같다. 먼저 캠페인 목적에 따른 예산, 기간, 타깃팅 등 모든 요소를 고려한 통합 운영 전략을 제안한다. 그다음 캠페인 세팅 후, 1~2주 정도의 최적화를 위한 BRAIN 머신러닝 학습기간을 갖는다. 그리고 학습기간 동안 수집된 데이터를 바탕으로 지속적인 최적화 및 효과 개선을 이룬다. 실시간 경매를 통해 CPM으로 입찰 및 과금되며, 캠페인 제안 시 예상 CPC, CPM, CPA를 제공한다. 캠페인 목적에 맞는 운영 전략 제안과 이에 따른 정확한 캠페인 세팅 후 광고 집행을 하게 된다. 더불어, 지속적인 최적화 후 다양한 리포트도 함께 제공한다.
앞으로의 기대효과
미디어매스 DSP는 오디언스, 미디어 및 인텔리전스를 하나의 옴니채널 플랫폼으로 통합시킨다. 모든 채널과 형식, 스크린에 걸쳐 있는 유의미한 광고 경험의 원동력을 제공한다. 앞으로 마케팅 담당자들이 스마트 마케팅을 대규모로 실행하고 점진적 비즈니스 가치 상승을 추진할 수 있는 도구 역할을 할 것이다. 풍부한 글로벌 시장에서의 노하우와 국내 시장의 경험을 살려, 국내 프로그래매틱 시장에 어떤 바람을 불어 넣을지 기대해본다.
이경구 위시미디어 대표는 “국내 광고 시장에서 페이스북, 유튜브 등 뉴미디어가 부상하면서 프로그래매틱 광고로도 국내 이용자 99%에게 도달이 가능해졌다”면서 “네이버가 합류하지 않았지만 지금으로도 충분한 성장 환경이 만들어졌다”고 설명했다. 더불어, “이용 편의성과 효율성을 증명, 한국 시장에서 부동의 1위로 올라서는 데 총력을 기울일 것”이라면서 “성장하는 프로그래머틱 광고 시장에서 누구보다 빨리 매출 1000억원 고지에 도달할 것”이라고 전했다.
