프로그래밍 방식: 데이터와 광고의 결합

Pete Crofut 5월 2014 데이터 & 측정

디지털 광고의 발전으로 인해 광고와 데이터의 경계선이 모호해지면서 새로운 부류의 디지털 마케팅 담당자가 나타나기 시작했습니다. 이러한 마케팅 담당자는 '브랜드 반응'을 목표로 하며, 풍부하면서도 호소력 있는 브랜드 경험을 제공하기 위해 혁신적인 기술과 매력적인 광고를 어떻게 결합해야 할지를 잘 알고 있습니다. Google의 광고 플랫폼 전략 책임자인 Peter Crofut가 오늘날의 마케팅 담당자들에게 이러한 마케팅 기법을 활용하는 방법에 대해 알려 드립니다. 데이터와 예술적 기법을 제대로 활용하는 기업은 아름다우면서도 실적이 우수하고 타겟팅이 정확한 마케팅 캠페인을 운영할 수 있습니다.

캠페인을 평가할 때 브랜드의 영향력과 가시적인 실적 목표를 모두 살펴봐야 한다는 점은 마케팅 담당자들에게 오래된 상식입니다. 마케팅 담당자들은 이러한 목표를 달성하기 위해 관심을 사로잡는 광고 스토리를 만들어서 타겟 사용자에게 전달하기 위해 노력해 왔습니다. 프로그래밍 방식의 기술 덕분에 광고의 실적 및 데이터 측면은 크게 발전했지만, 스토리 측면은 그만큼 발전하지 못하고 있습니다.

프로그래밍 방식의 미디어 구매와 첨단 타겟팅 기술을 통해 풍부한 데이터 시그널이 생성되고 있으며, 마케팅 담당자는 적정한 가격에 타겟 사용자에게 모든 노출이 이루어지도록 이러한 시그널을 활용하고 있습니다. 하지만 이와 같이 데이터에 과도하게 집중하면서 이에 기반한 채널을 통해 게재되는 광고에 대해서는 관심이 줄어들게 되었으며, 그 결과 광고는 전환만을 지향하고, 광고에서 소비자의 눈길을 사로잡는 매력적인 요소는 사라지게 되었습니다.

용어 설명: 프로그래밍 방식 구매
기술 및 잠재고객 분석 통계를 통해 실시간으로 캠페인을 구매 및 운영하f고 원하는 메시지를 타겟 사용자에게 노출하는 방식입니다.

이러한 데이터와 광고의 불균형은 바로 잡을 수 있으며, 바로 잡아야 합니다. 마케팅 담당자는 프로그래밍 방식의 미디어 구매로부터 나오는 동일한 데이터 시그널을 활용하여 광고 메시지를 작성할 수 있습니다. 이러한 광고를 프로그래밍 방식 광고라고 하며, 이 광고는 브랜드 광고의 관련성과 참여도를 높여주어 마케팅 담당자가 브랜드 영향력과 실적 목표를 모두 성취하는 캠페인을 운영할 수 있게 해줍니다.

용어 설명: 실시간 입찰
각 광고 노출에 기반해 광고 인벤토리를 동적으로 구매하는 입찰 방식입니다. 낙찰가는 게시자의 사이트에 즉각적으로 표시됩니다. 실시간 입찰은 프로그래밍 방식 구매에 포함된 입찰 방식입니다.

디지털 광고에 대한 소비자의 기대치가 점진적으로 증가하고 있음을 고려할 때, 제대로 된 프로그래밍 방식 광고를 운영하는 것은 매우 중요합니다. 소비자는 디지털 광고가 호기심을 자극하면서도 관련성이 높기를 기대하며, 마케팅 담당자는 다양한 기기와 형식에서 소비자의 관심을 끌어야 합니다. 이제 미디어 대행사는 문맥 데이터, 잠재고객, 인구통계 데이터 등 이전보다 훨씬 더 많은 데이터 시그널을 이용할 수 있게 되었습니다. 잠재고객에게 더욱 관련성 높은 광고를 게재하려는 광고 대행사는 광고 메시지 작성에서 이러한 데이터를 더욱 효과적으로 활용하기 위해 초기 단계부터 미디어 대행사와 협력하고 있습니다. 이러한 전략에 대해서는 'How Technology Makes Creative More Intelligent(기술을 통해 보다 효과적인 광고 만들기)'에서 자세히 설명드린 바 있습니다.

용어 설명: 프로그래밍 방식 광고
프로그래밍 방식 및 실시간 입찰 전략과 결합한 디자인 요소가 포함된 디지털 광고입니다. 이 광고를 이용하면 광고를 조회하는 잠재고객 및 광고가 표시되는 환경에 맞춰 광고 메시지를 전달할 수 있습니다.

광고와 데이터의 결합

마케팅 담당자는 두 가지 방법을 이용해 광고에 데이터를 넣을 수 있습니다. 즉, 인구통계, 위치, 사이트에서 이전에 보여줬던 행동 등 당사 및 제3자 데이터에서 수집한 잠재고객(광고를 보는 사용자) 관련 정보를 이용하는 방법과 광고가 게재되는 문맥 및 환경(사용자가 광고를 조회하는 방식)에 대한 데이터를 통합하는 방법이 있습니다.

Tory Burch Spring 2014 Fashion Show의 사례는 첫 번째 방법을 잘 보여줍니다. Tory Burch는 Google의 Custom Brand Exchange를 이용하여 Condé Nast, Hearst, Time Inc. 등의 게시자를 통해 자신의 New York Fashion Week 쇼를 사용자에게 알렸습니다. 또한 Google의 라이트박스 광고 형식을 이용해 Style.com, Glamour.com, Garance Doré 등의 다양한 사이트 및 블로그에서 운영되는 광고 단위를 통해 콘텐츠를 라이브 스트리밍으로 제공하였습니다.

programmatic-creative-merging-data-and-creative_articles_01

Tory Burch는 성공적으로 잠재고객을 찾고 웹 전체에서 사용자들의 관심을 끌어 모았습니다. 광고를 동적으로 운영하면서 당사 및 제3자 데이터를 활용하여 광고를 조회하는 사용자에 맞춰 메시지를 전달하는 과정을 생각해 보세요. 예를 들어 Tory Burch가 남성용 제품과 여성용 제품을 위한 쇼를 별도로 마련한 경우에는 사용자의 성별에 맞는 쇼를 라이브 스트리밍으로 제공할 수 있습니다. 마찬가지로 위치 데이터를 토대로 가까운 매장의 연락처 정보를 넣는 등 맞춤 광고 메시지를 제공할 수 있습니다.

영국의 최대 통신사 중 하나인 TalkTalk도 데이터를 활용하여 혁신적인 광고를 개발하기 위해 노력하고 있습니다. TalkTalk는 2013년 말에 자사의 플래시 광고보다 백업 이미지가 더 자주 게재되고 있다는 사실을 알게 되었습니다. 플래시가 지원되지 않는 모바일 인벤토리에 광고가 점점 더 많이 게재되면서 발생한 현상이었는데, 백업 이미지로는 TalkTalk 광고의 풍부한 동적 요소를 보여주지 못했습니다. 따라서 TalkTalk의 광고 대행사는 Google Web Designer를 이용해 혼합형 광고(정지 백업 이미지와 HTML 5 백업 광고 단위를 모두 이용하는 광고)를 만들어서 백업 이미지 대신에 HTML 5 광고를 게재하기로 하였고, 이렇게 해서 모든 광고 단위에서 광고의 품질을 일정하게 유지할 수 있었습니다.

7%이던 TalkTalk의 백업 이미지 게재 비율은 HTML 5 광고를 사용하기 시작한 후 두 달 만에 0.5%로 하락했습니다. 또한 HTML 5 광고의 실적이 플래시 광고보다 우수한 것으로 나타났는데, 이는 전반적으로 모바일 게재위치의 실적이 데스크톱 게재위치보다 더 우수했다는 뜻입니다. TalkTalk는 기기 환경에 최적화된 광고를 구축하여 기기에 관계없이 광고 메시지를 전달할 수 있었고, 미디어 구매에 대해 새로운 분석 통계를 얻을 수도 있었습니다.

브랜드 반응을 목표로 하는 오늘날의 마케팅 담당자는 데이터 분석 통계를 바탕으로 브랜드의 광고에 정보를 제공하는 등 실시간으로 대응할 수 있습니다. 최종 목표는 적절한 기기에서 적시에 원하는 메시지를 소비자에게 전달하는 것입니다. 광고의 관련성이 높을 때 사람들이 광고 단위와 상호작용하는 비율이 2배 더 높다는 점을 고려하면, 1 앞으로 프로그래밍 방식 구매가 적용되는 광고가 훨씬 더 많아질 것으로 예상됩니다.

프로그래밍 방식 데이터 시그널을 바탕으로 맞춤 설정된 광고를 게재하는 것은 가까운 미래에 가능할 것으로 보입니다. 즉, '예측 광고'를 이용하면 광고 진단을 통해 특정 환경에서 특정 잠재고객에게 어떠한 색상, 형태, 크기, 기능이 가장 효과적인지에 대한 실적 분석 통계를 바탕으로 광고의 실적을 예측할 수 있게 되는 것입니다. 이 데이터는 실시간으로 관련성 높은 광고를 게재하는 데 활용할 수 있을 뿐 아니라, 광고 캠페인이 실행되기 전에 캠페인의 실적을 예측하는 진단 모델로도 사용할 수 있습니다. 예측 광고처럼 기술 플랫폼의 발전이 지속되면서 마케팅 담당자가 더욱 효과적으로 데이터를 활용할 수 있게 되기를 바랍니다. 궁극적으로는 마케팅 담당자가 데이터와 광고를 결합하여 웹 전체에서 더욱 효과적인 디지털 캠페인을 개발할 수 있을 것입니다.

데이터를 통계로: 비즈니스를 위한 청사진