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기업 마케팅 분야에서 AI 혁신 사례는

모바일 마케팅 가치사슬 변화, 마케팅 AI 통해 자동 집행

김태일 기자   |   neo@beautynury.com     기자가 쓴 다른기사 보기
입력시간 : 2020-08-03 05:47       최종수정: 2020-08-03 08:33
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광고시장이 오프라인에서 온라인, 모바일로 변화함에 따라 마케팅에도 AI를 통한 혁신이 필요하다는 제언이다.

SW정책연구소 ‘인공지능의 혁신특성과 한국 스타트업 사례연구’에 따르면 모바일 앱 전문 DSP(Demand-Side Platform) 기업의 사례를 통해 전통적인 광고 집행 형태인 광고주가 대행사가 직접 매체를 대응하던 방식에서 AI를 통해 자동으로 집행하는 방식으로 바뀌고 있다고 분석했다. 

모바일, 마케팅 가치사슬 변화

채널별 광고 시장은 오프라인 전통 매체, 온라인 매체로 나뉘는데, 온라인 매체의 경우 배너, 검색, 모바일, 프로그래매틱의 형태로 발전해 왔다. 

광고주, 대행사, 렙사·플랫폼을 거쳐 매체사로 선형적으로 이동하는 가치사슬이었다면, 이제는 분화된 플랫폼들을 단계별로 필요에 따라 이용하거나, 혹은 광고주가 직접 매체사에 접속하는 경우도 많아졌다.

국내는 인지도 자체는 글로벌 수준이라 할 수 있으나 그 활용이나 기술력이 아직 미성숙한 단계이다. 전 세계적으로 전통적인 광고 시장 생태계 참여자인 종합광고회사, 온라인광고대행사의 역할이 축소되거나 사라지고 있으며, 플랫폼 영역과 매체가 분리되고, 모바일 광고 분야는 거의 프로그래매틱 광고로 이동한 상태이다. 

생태계 참여자 간 전방위적 확장이 일어나고 있으며, 브로커들의 수수료 구조 및 명목이 변화하여 실제 광고대행사의 수수료가 축소되는 등, 중간자를 건너뛰는 현상이 발생하고 있다. 

그러나 한국의 경우 모바일 광고의 대부분이 프로그래매틱으로 이동했다고 하기에는, 네이버와 같은 대형 앱의 직거래 광고가 여전히 존재하고 거래액도 상당히 큰 편이다. 

프로그래매틱 광고를 페이스북, 구글의 광고를 포함하는 개념으로 설정한다면, 모바일 광고
시장의 상당수를 포함한다고 이야기할 수도 있을 것이다.

산업 환경 변화에 대한 사례 기업의 대응

사례 기업은 모바일 앱 전문 DSP(Demand-Side Platform)로서, 프로그래매틱 광고 및 실시간거래 영역에 속하고 있어, 전통적인 광고 집행 형태, 즉 광고주/대행사가 직접 매체를 대응하던 방식에서 이를 자동으로 집행하는 방식으로 바꾸는 데 일조하고 있다. 

무엇보다 앱 광고 지면과 앱 마케팅은 페이스북과 구글과 같은 빅미디어 광고에 집중되어 있거나 혹은 애드 네트워크 중심으로 개발되어 있었는데, 앱 영역에서 특화시킨 DSP로서 독보적인 니치로서 자리매김한 것이다. 

경쟁사 대비 딥테크 기업으로서의 경쟁우위는 세 가지로 요약할 수 있는데, 머신러닝 기반의 광고 대상 타깃팅과 최적화, 글로벌 광고 집행 플랫폼이다. 

기존의 모바일 광고 마케팅은 지면 중심의 타깃팅 방식에 머물러 있었다. 즉, 특정 앱에 자사 서비스를 선호할 고객들이 많을 것으로 예상되면, 해당 앱의 광고 지면에 광고를 내보내는 형태였던 것이다. 이는 직접 지면을 사는 광고 형태뿐만 아니라 프로그래매틱 광고에서도 해당되는 방식이다.

프로그래매틱 광고에서는 애드 네트워크에 속한 특정 지면들을 광고의 속성에 따라 선별하고 해당 지면에 각 지면별 적합한 가격으로 광고가 나가도록 하는 경우가 대부분이었다. 

사례 기업은 광고주의 자사 데이터를 이용한 모델을 구축, 매 광고 요청에 대해 반응 확률을 계산할 수 있도록 하였다. 기존의 오디언스 타깃팅 보다도 진일보한 형태로, 광고 대상, 집행 지면 및 기타 여러 요소들을 함께 고려하여 가격을 자동으로 책정하고 내보내도록 하고 있다. 

결국, 효율적 광고 집행에 영향을 주는 요소들이 실시간 반영된 타깃팅 방식을 선도하고 있는 것이다.

한국 넘어 글로벌 시장 개척

또한, 기존의 국내 프로그래매틱 광고가 한국이라는 지역권 내 광고에 머물러 있었다면, 사례기업은 광대한 글로벌 트래픽과 데이터를 바탕으로 글로벌 광고를 쉽게 집행할 수 있도록 하는 장을 열었다.

기존의 지역 및 국가 기반의 광고시장에서는 타국에 광고를 하기 위해서 타국의 로컬 에이전시를 이용하거나 혹은 해당 국가에 광고를 내보낼 수 있는 애드 네트워크를 찾는 탐색 비용을 들여야만 했다.

사례 기업은 전 세계 다수 국가의 광고 트래픽을 다량 확보하여 광고주의 위치와 무관하게 글로벌 광고를 집행할 수 있도록 했다. 

이러한 발전은 사내 마케팅팀이 글로벌 광고 집행을 모두 컨트롤 할 수 있도록 하고, 로컬 에이전시를 활용하기 어려운 소액으로도 타국에 광고를 집행할 수 있으며, 또한 동시에 여러 국가에 광고 집행을 가능하게 하는 등 중소규모 앱 서비스의 글로벌 진출을 도와 동반성장하고 있다. 

현재 사례기업은 글로벌하게 30개 이상의 애드 익스체인지/네트워크 등 매체유통 및 거래 네트워크와, 250여 개국으로부터 하루 광고 요청 800억 건을 받고 있는 상태다. 

또한 사례 기업의 머신러닝 모델은, 일회성으로 모델을 생성하여 자동집행 조건을 만들어내는 것이 아니라, 자동으로 여러 가지 광고 요소들을 조정하며 광고 최적화를 한다. 이는 광고 집행자의 큰 개입 없이도 시간이 지남에 따라 광고 효율을 높이도록 하는 효과를 갖게 한다. 하나하나의 콘텐츠 자산(예 : 광고소재)들의 소진량과 입찰 가격을 조절하는 수고를 덜어내고 자동화시킴으로써, 광고 집행 시 들어가는 집행 인력 자원 소요를 줄였다.

클라우드·딥러닝 통해 경쟁력 강화

인프라, 모델, 도메인 분야를 중심으로 사례 기업의 혁신특성과 경로를 살펴보면, 먼저 인프라
측면에서 프로그래매틱 광고는 대용량 트래픽을 받고 처리할 수 있는 인프라를 필요로 한다. 특히 글로벌 DSP라면 그 처리 용량이 막대하고 광고집행을 위한 트래픽도 막대해 이를 비용 효율적으로 처리할 수 있는 인프라를 구축하는 것이 사업성에 큰 영향을 끼친다. 

무엇보다 안정적으로 광고를 집행하기 위해서는 시간대별로 크게 차이나는 트래픽을 유동적으로 처리할 수 있어야 하며, 대량의 트래픽이 몰리더라도 광고의 집행의 장애가 없어야 한다. 

사례기업은 클라우드 서버를 이용하여 비용 효율적이고 안정적인 인프라를 개발하였으며 이를 통해 타사 대비 높은 기술 장벽을 구축할 수 있었다. 

모델 측면에서는 합법적인 데이터를 확보하고 광고 효율을 높일 수 있는 우수한 입찰 모델을
확보하는 것이 해당 분야에서의 엣지가 되고 있다. 제3기업의 데이터, 혹은 그들이 확보한 플랫폼(예 :유튜브, 페이스북 등)을 통해 얻는 정보들을 적극 활용하는 타 광고플랫폼과 달리, 사례기업은 캠페인의 주체인 광고주의 ‘광고주 자체 데이터’만을 이용하면서도 효율적인 광고를 집행하고 있다. 

사례기업은 높은 수준의 딥러닝 모델을 구축하고 신뢰도가 높은 데이터만을 활용함으로써, 개인정보 활용 등의 데이터 이슈에서 자유로우면서도 높은 퍼포먼스를 내고 있다. 마지막으로 도메인 측면에서 사례기업이 집중하는 분야는 모바일 앱 마케팅 부문이다. 

높은 퍼포먼스를 요구하는 마케팅이 발달되어 있고, 특히 실시간 입찰로 광고주의 기대 수준을 만족시키기 어려운 분야에 독보적인 기술력을 바탕으로 진출함으로써 새로운 광고 형태·방식을 개척하고 선도하고 있으며, 이로 인해 해당 분야에서는 글로벌 최상층에 속하는 DSP로 발전했다.

 AI도입, 어뷰징 등 광고사기 대응

광고 사기 관련 부분은 세계적 이슈로 지속적으로 발생하고 있다. 광고 효율 등에 따라 자동으로 움직이는 프로그래매틱 광고의 속성을 파고들어 퍼블리셔가 가짜 클릭과 같은 거짓 신호를 발생시키는 경우도 있다. 또 DSP자체에서 광고 효율을 높이기 위해 거짓 신호를 발생 시키는 경우도 발생하고 있다. 

특히 Affiliate Network라고 불리는 형태의 다단계 광고 네트워크라든가, 혹은 퍼포먼스 광고(CPI, CPA, CPS Network으로 불리는) 노출이 아닌 이후 전환이 있을 때에만 광고비를 지급하는 형태의 광고에서 광고 사기는 더 활발하게 이루어졌다. 

사례 기업은 이러한 광고 사기 기업과 차별화하고 높은 신뢰도를 확보하기 위해 지속적으로 퍼블리셔들의 행태를 모니터링하여 거짓 신호 등을 생성하는 저품질 퍼블리셔를 차단하거나, 혹은 모델의 알고리즘을 이용하여 저품질 퍼블리셔를 배제시키고 추가적인 모니터링을 통해 품질 관리를 하고 있다. 

또한 다방면으로 분석한 자료들을 시장에 제공하고, 애드텍 분야의 각종 회사와 연합하여 광고 사기를 퇴출시키기 위한 시장 교육과 고발에 앞장서고 있다. 이의 일환으로, 글로벌 마케팅 파트너사들이 연합한 CAAF(Coalition Against Ad Fraud)에 참여하고도 있다. 

또한, 광고 집행 데이터를 투명하게 공개함으로써 자신들의 신뢰도를 높일 뿐만 아니라 타 광고매체들의 투명성과 깨끗한 운영을 유도하고 있다. 민간에서는 모바일 앱 데이터를 다양한 회사들이 이에 대해 분석하고 믿을 만한 매체를 정기적으로 발표하기도 하는데, 이 중 Kochava Traffic Index라는 모바일 어트리뷰션 분석 기업에서 해당 사례기업을 탑 매체로 선정하였다. 

또한, 전세계 모바일 어트리뷰션을 선도하는 앱스플라이어가 발표한 앱스플라이어 퍼포먼스 인덱스에서도 2018년부터 줄곧 상위권에 이름을 올렸다.

광고 시장은 대부분 자율규제에 머물러 있다. 그간 애드 ID는 개인을 특정하지 않기에 개인정보로 취급되고 있지는 않은데, GDPR3은 물론이고, 국내에서도 애드 ID를 타깃팅하는 방식이 불법으로 아니다. 

하지만 개인정보보호 이슈에 매우 민감한 금융권이나 대기업의 경우 개인정보 보호법을 포괄적이고 보수적으로 해석하여 아주 단순한 모바일 광고에 있어서도 애드 ID의 활용을 꺼리고 있어, 광고 성과 추적을 위한 모바일 마케팅 파트너를 활용하지 못하는 경우가 많으며, 이로 인해 다양한 사업 기회를 놓치고 있다. 

이처럼 합법적으로 얻고 활용할 수 있는 다량의 데이터들을 이용하는 것에 있어 제약을 받는 경우가 아직도 많다.

AI혁신체제하에서의 경쟁은 인프라, AI알고리즘, 데이터 및 모델링, 도메인 분야를 모두 포괄하는 시스템 경쟁이고, 각 기술 요소에 대해 국가별로 축적한 역량의 수준이 다르기 때문에 다양한 조합의 다면적 시스템 추격이 가능하다. 

선발자로서는 초기 투자 비용이 막대한 인프라와 AI알고리즘 분야를 선도 개발하고, 적절한 수준에서 공유하는 공개 플랫폼 생태계를 구축하면서 세계적인 입지를 다지면서 모델, 도메인 분야의 시장 경쟁을 유도하는 것이 유리한 전략이지만, 후발자는 상대적으로 노동 집약적인 모델링 분야에서 입지를 다지고, 이미 구축된 생태계에 편승하거나 모방하는 전략이 일반적인
생존 전략이다. 

하지만, 이를 넘어 경로창출형 생태계를 구축하기 위해서는 지역적 특성이 강한 자연어처리나 안면인식과 같은 특정 기술 분야를 세분화하여 정부 개입과 같은 기회의 창을 최대한 활용함으로써, 단계적인 내수 시장에서의 데이터 확보 및 독점, 블록화를 거쳐 독자적인 공개 생태계를 얻을 수도 있다.

보고서는 “인공지능은 기존 도메인 산업의 가치사슬을 분화 및 해체(Unbundling)하고 이를 재구성(Constellation)해 단위 프로세스만으로도 다양한 가치를 창출할 수 있는 산업(Sector)을 형성해 나가고 있다”고 분석했다.

이어“혁신 특성은 인지과정을 자동화하고, 학습에 기초해 스스로 진화 (Learning-Based Self-Evolution)한다는 것으로 요약할 수 있다”며 “머신러닝의 경우 데이터에서 시작한 정량도구이기 때문에 데이터에 의해 한계, 혹은 활용 범위의 경계가 결정되며, 아직 원천 기술은 초기 발전 단계에 있다” 덧붙였다.

특히 “한국과 같은 인공지능 기술 후발국에서도 보유한 기술 역량에 맞는 도메인 산업을 잘 선별한다면, 전문화된 니치 영역으로 진입할 수 있는 다양한 기회는 앞으로 더 풍부해 질 것”고 전망했다.
 
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