효율적인 광고 수익화를 위한 AdTech의 이해(2)

2. AdTech의 기초

(1) AdTech가 생겨난 이유

어떠한 기술에 대해 보다 잘 이해하기 위해서는, 해당 기술이 본질적으로 어떤 필요에 의해 생겨나서 발전하게 되었는지를 이해할 필요가 있다.

이러한 맥락에서 간단하게 설명했을 때, AdTech는 광고주와 매체사의 광고 거래 효율을 극대화하기 위해 만들어졌다. 광고 거래 효율 극대화의 영역에는 모든 기술의 근본적 목적인 편리성 제고와, 효율 분석 기능, 그리고 이 데이터에 기반한 효율 최적화 시스템이 그 구성 요소로 포함된다.

*광고주와 매체사 각각의 광고 거래 효율에 대한 해석이 조금씩 다를 수 있는데, 이에 대해서는 후에 상세히 서술할 예정이다.

사실 AdTech라는 이름이 붙여지기 전의 초기 광고 기술은, 단순히 광고 거래 편의성을 위해 탄생했다. 하지만 광고 거래가 편리해지기 위해서는 시스템화가 되어야만 했고, 시스템화가 되면서 방대한 데이터가 기록되기 시작했다. 이 데이터를 기반으로 다양한 분석과 응용이 이루어지면서 광고 기술은 빠르게 진화할 수 있었다.

그 결과, 광고 지면이 광고주의 눈에 띈다는 이유만으로 실제 효율성과는 관계 없이 큰 비용을 책정해왔던 기존의 광고 매체들은 자연스럽게 사라져 가기 시작했다. 이와 대조적으로, 비록 아직 규모는 작지만 효율적인 광고 성과와 합리적인 가격을 제시하는 매체사들이 다수 등장하며 급격한 성장세를 타게 되었다.

1,000만명의 사용자에게 광고가 노출되는 광고 지면이라고 해도 그들 중 단 10명의 유저만이 반응한다면, 단 100명에게 광고가 노출되더라도 50명의 사용자가 반응하는 광고 지면보다 훨씬 더 효율이 떨어지는 것이다.

이러한 흐름속에서 처음으로 광고 UX라는 개념이 생겨나기 시작했고, 매체사들은 어떠한 화면과 흐름을 통해 광고를 노출시켜야 사용자들이 유의미한 광고 경험을 하게 될지 고민하게 되었다.

당시 유망한 스타트업이었던 Kiip의 핵심 기술도 당시 이러한 맥락에서 생겨난 것인데, 광고가 게재되는 위치보다는 보여지는 타이밍을 강조하여 만들어진 moment targeting이란 광고 기술이 바로 그것이다. 예를 들어 어느 운동 앱이 사용자의 특정 운동 활동을 체크하다가 해당 운동이 끝남과 동시에 이온음료의 프로모션 광고를 보여준다면 어떨까? 사용자의 갈증이 곧 클릭으로 이어질 것이다. 이 작은 발상이 moment targeting 의 시작이었다.

성과 중심의 광고 집행 방식인 퍼포먼스 마케팅은 이러한 광고기술의 발전과 함께 마케팅의 핵심 요소로 빠르게 자리 잡았고, 계몽된 많은 마케터들이 보다 고도화된 성과에 집착을 하게 되면서 반대로 광고 기술의 발전을 위한 원동력이 되었다.

(2) AdTech의 구성 요소

AdTech는 크게 트래픽(Traffic), 성과 측정(Measurement), 그리고 **오디언스 데이터(Audience Data)**라는 세 가지 핵심 가치로 구성되어있다.

이는 앞서 서술했던 AdTech가 생겨난 이유와도 밀접하게 관계가 있다.

트래픽(Traffic)

광고 거래가 발생하기 위해 필요한 가장 기본적인 요소, 즉 거래 상품이다. 화면에서 사용자에게 광고가 노출될 때 마다 발생하는 시스템의 광고 요청부터 노출까지의 전과정을 아우르는 통신을 트래픽이라 지칭한다. 광고주의 입장에서는 광고 노출을 위한 비용을 지불하는 것이므로 큰 틀에서는 이러한 트래픽 자체가 상품으로써 해석되는 것이다.

상품이 존재해야지만 비로소 거래가 성립되므로, 트래픽은 어찌보면 AdTech에서 가장 기본적이면서도 가장 중요한 필수 요소라고 볼 수 있다.

성과 측정(Measurement)

가장 기본적인 요소가 트래픽이라면, AdTech의 발전을 이끄는 요소가 바로 성과 측정이다. 시스템화된 광고 거래라고 하더라도, 단순히 거래로만 끝난다면 구시대적인 옥외 광고와 다를 바가 없을 것이다. 하지만 AdTech는 광고 거래 과정에서 남은 데이터를 광고주와 매체사 양쪽 모두로 하여금 객관적으로 분석하게 하고 이에 기반하여 광고 운영의 효율성을 높일 수 있도록 한다.

오디언스 데이터(Audience Data)

성과 측정을 위해 쌓인 데이터는 1차적인 분석으로만 끝나지 않고, 이를 통하여 더 높은 광고 성과를 낼 수 있도록 적극 활용된다.

이와 더불어 광고주나 매체사가 자체적으로 보유한 사용자 데이터 세그먼트도 광고를 보여줄 사용자 타겟팅에 활용되어 보다 높은 광고 성과를 낼 수 있는데, 이러한 데이터 활용으로 인해 퍼포먼스 마케팅은 data-driven 마케팅이라는 또 다른 이름으로도 불린다.

오디언스 데이터는 보다 높은 광고 성과를 위한 필수적인 요소이며, AdTech의 구성 요소 중 가장 가치 있는 요소로 평가 받는다.

오늘날 대규모 트래픽을 보유한 다수의 매체사들 중에서도 구글과 페이스북이 여전히 가장 높은 광고주의 수요를 가질 수 있는 이유는 성별, 연령, 관심사 등으로 세분화된 강력한 오디언스 데이터를 보유하고 있기 때문이다.

세 가지 구성 요소가 모두 갖춰져야만 비로소 Adtech가 추구하는 완전한 퍼포먼스 마케팅이 가능하며, 각각의 요소 안에는 세부적인 기능 영역을 맡는 플레이어들이 다수 포진해 있다.

지금부터는 이들 세 가지 구성 요소에 대한 보다 상세한 이해를 돕기 위해 더 깊게 살펴보고자 한다.