국내에 프로그래매틱 광고에 관한 내용이 대두된 것이 어언 5년쯤 되어 가는 듯하다. 국내 마케터들에게는 아직까지도 새로운 디지털 마케팅 솔루션으로 스터디 중이다. 해외에 비해서는 국내 디지털 시장에서는 프로그래매틱 광고 성장이 더디게 성장하는 것으로 보이고 다소 늦은 감이 있다. 국내 디지털 광고 시장 현실적인 상황을 살펴보면서 프로그래매틱 광고 시장의 현재를 짚어 보고자 한다.
먼저 이 글을 읽기전에 프로그래매틱 광고에 대한 이해가 다소 부족하다고 느껴진다면 아래 영상을 꼭 보시길 바란다.
2012년 IAB(Internet Advertising Bureau)가 발표한 영상을 국내 기업인 ADOP가 친절히 번역본을 만들었다. 이 영상을 보고나면 우리가 혼용하고 있는 애드네트워크, 애드익스체인지, RTB, 오픈플랫폼 등의 용어들이 어느 정도 정리될 것이라고 본다.
영상 시청하기
왜 애드네트워크가 생겨났고, 애드익스체인지가 생겼으며 두가지가 어떻게 다른지 DSP/DMP/SSP의 역할이 자세히 표현되어있다.
해외 시장에 관한 간략한 요약
해외에는 DSP를 중심으로 아주 많은 유관 업체들이 활동하고 있다. 최근에는 광고를 송출하는 부분을 넘어 AD Fraud를 걸러내고 Brand Safety를 보장하는 부분으로 비중이 조금씩 옮겨가는 추세이다.
<참고자료> Display LUMAscape
글로벌 프로그래매틱 광고 시장이 2017년 보다 22% 성장한 성장률에 대비할 때 국내는 18% 성장률로 상당히 뒤쳐지는 편이다.
<참고자료> Magna Global 2016
미국의 경우 프로그래매틱 방식의 점유율은 이미 디지털미디어 구매의 65%를 차지하고 있으며 2020년에는 84%에 이를 것으로 예상된다.
국내 시장에 관한 간략한 요약
국내의 경우에는 디지털 광고 시장 내에서 다양한 플레이어들이 애드테크를 중심으로 업무 영역과 역할을 재편하고 있으며 미국, 일본 등지에서 다양한 노하우를 쌓은 외국계 광고 플랫폼 사업자들이 국내 시장으로 진입하고 있다. 여기에 이들의 기술을 벤치마킹한 국내 플랫폼 사업자와 전통 디지털 광고 사업자 간의 경쟁도 본격화되고 있다.
<참고자료> DMC Scape ver 4.2
그렇다면 국내에서 - 상대적으로 낮은 성장율을 만드는 - 애드테크의 성장을 방해하는 요소들은 무엇이 있을까? 아쉽게도 꽤 많은 요소들이 존재한다.
국내 프로그래머틱 광고시장의 발전을 저해하는 요소들
1. AD Fraud
애드네트워크라면 기본적으로 여분의 인벤토리의 집합체라고 할 수 있다. 인벤토리의 무결성이 검증되는 시간보다 팽창하는 시간이 더 빠르다는 점, 봇 등의 악의적인 개입 등 방식도 다양하며 국내뿐만 아니라 해외에서도 여전히 해결되지 않는 문제이다.
당분간은 표준화를 지속적으로 진행하고 media quality를 지속적으로 모니터링 하는 것 이외에는 다른 방법이 없어 보인다. 마케터라면 사전에 블랙 리스팅, 화이트 리스팅을 병행해 발생을 최소하는 관리 능력이 필요하다.
<참고화면> Adobe Tubemogul : [Site -tier]로 분류되어 있어 매체의 수준을 필터링 할 수 있다.
2. 전문 인력의 부족
국내에 온라인 광고가 부각된 것이 대략 20년이라고 하면 프로그래매틱 관련 기술은 10년이 되지 않는다. 이를 개발하거나 운영하거나 집행해본 시장내 인력수요는 매우 높지만 전문인력은 상대적으로 찾기 어려운 게 현실이다.
또한 플랫폼들이 그 기능을 추가하거나 새로운 플랫폼들이 출시될 경우 이를 학습하고 집행할 시간이 많이 부족한 상황이다.
캠페인의 미묘한 변화를 감지하고 의사결정을 할 마케터의 경험도 부족하다.
특별히 국내에는 미디어렙이라는 해외에는 없는 독특한 산업구조를 가지는데 기존에 미디어 바잉을 전문으로 해왔다면 최근에는 퍼포먼스만을 지향하는 조직도 생겨나고 있는 추세이다. 오픈플랫폼에 익숙한 키워드대행사도 같은 맥락에서 프로그래매틱에 가장 쉽게 적응할 수 있는 조직이라고 생각된다.
3. 기존 디지털 미디어 KPI 지표 혼동
기존에 미디어를 바잉하던 오랜 관행이 낳은 결과라고 해야하겠다.
고정CPM이나 기간으로 바잉하던 오랜 구매행태에 따라 여전히 미디어믹스가 존재하며 이를 보장해내기 위해 캠페인의 최적화 기간까지 무시되는 일들은 여전히 비일비재하다.
리포트에서도 이런 문제점은 고스란히 들어나는데, 가령 네이버의 클릭률과 유튜브의 클릭률은 전혀 다른 지표이며 동일한 선상에서의 고려대상이 아니어야 함에도 엑셀 등 리포트에 통합되어 비교당하는(?) 경우도 여전히 존재한다.
4. 데이터의 연동의 한계
데이터는 크게 두개로 분류해 볼 수 있겠다.
- 퍼블리셔 측면 : 국내의 경우 퍼블리셔가 인벤토리를 DSP와 연결하지 못하는 부분이 있다. RTB표준에 대응하지 못하는 부분이 있기 때문이다
- 사용자 측면 : DSP가 존재함에도 그 세력이 크게 확장하지 못하는 경우는 해외 3rd Party data의 경우에는 아직 국내 사용자의 모수가 너무 작거나 데이터의 효용성이 떨어지는 부분이 있고 국내 3rd Party data 의 경우에는 해당 기업의 DSP 플랫폼에 종속되어 있어서 다른 DSP와 연동이 안되어 있는 경우가 대부분이다.
<참고자료> 해외의 경우 Taboola 플랫폼에서 캠페인을 운영하다가 추가로 직접 DMP 구매해서 더 정교한 캠페인을 집행하는 것이 가능하다
5. 검색 데이터와 DSP의 연동
데이터의 개방과 같은 내용이라고 할 수도 있겠지만 인벤토리 문제는 차차 해소될 수 있는 부분이고 DMP 데이터 개방도 광고주의 필요가 증가하는 한 향후에 공유 생태계가 열릴 것이라고 본다면 국내 사용자의 검색 데이터는 아직 완벽하게 DMP로 들어오지 않았다고 봐야할 것 같다.
사용자의 모든 행태를 DMP화 해야만 더욱 정교한 캠페인이 가능해진다고 할 수 있겠다.
<참고자료> Abobe Advertising Cloud 2017 (네이버, 카카오는 아직이다)
6. Audience Buying vs Media Buying
프로그래머틱 바잉 자체가 기술적인 이해가 필요한 것은 아니지만 의사결정을 하기에는 제공되는 기본적인 안내가 시장이 미성숙한 단계에서는 그 내용이 상당히 부족한 것이 많아 보인다.
미디어바잉에 익숙해져 있는 우리의 환경에서 자연스럽게 미디어를 타겟팅하는 것이 오디언스를 대상으로 하는 패러다임이 옮겨갔음에도 불구하고 여전히 캠페인 셋팅이나 리포트는 미디어바잉의 형태를 그대로 쫓아가고 있는 것이 현실이다.
플랫폼 사업자는 조금더 데이터를 투명하게 공개하여 집행전에도 예상할 수 있는 타겟팅 기능을 제공하고 운영하는 에이전시는 오퍼레이션을 유연하게 하되 히스토리를 잘 관리하는 것이 필요하겠다.
맺음말
광고 캠페인을 운전이라고 한다면 애드네트워크는 운전자에게 제공되는 네비게이션이라고 할 수 있다. 목적지를 입력하면 경로가 보여준다. DSP는 경로사이에 교통 변수까지 반영하는 실시간 네비게이션이라고 할 수 있겠다. 다음에 경로를 이용할 때도 이전 내용을 반영할 수 있기까지 한 편리한 솔루션이다. DMP는 DSP에 추가할 수 있는, 보다 정교한 지리정보를 제공하는 GPS데이터라고 할 수 있다. DMP가 가상의 고객프로파일을 구축하기 때문에 DSP와 만났을 때 그 효율은 극대화된다. DSP는 AD Fraud를 제거하고 최적화를 구현하며 미디어를 통제하고 효율을 극대화한다.
애드네트워크가 더 낮은 수준의 플랫폼이란 의미로 받아들여질 수도 있지만 목적이 무엇이냐에 따라 더욱 간편하며 편리한 대안이 될 수도 있다.
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피드백에 따라 향후 연재의 방향성도 정해보려고 합니다.
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