온라인 광고 비즈니스 - Ad tech

애드테크 - Ad tech

앞서 말했듯이 온라인 광고와 관련된 기술을 애드 테크놀로지(Ad technology)라고 하고 줄여서 애드테크(Ad tech)라고 말한다. 이런 기술을 주 사업으로 하는 회사들을 애드테크 컴퍼니(Ad tech company)라고 하며 구글, 페이스북과 같은 회사들도 본래의 주된 서비스는 다르지만 실제 대부분의 수익을 광고로 얻고 있으므로 애드테크회사라고 볼 수 있다.

애드테크 비즈니스

우선 이 비즈니스를 잘 모르면 광고 배너를 화면에 보여주는 것이 무슨 특별한 기술이 필요하며 데이터과학과 무슨 관계가 있는지 이해하기 어려울 것이다. 하지만 배너가 보여지기 위해서 거치는 단계를 이해하게 되면 얼마나 정교한 기술이 필요한지 이해할 수 있을 것이다.

광고 노출 방법의 종류

광고의 노출 방법이라고 했지만 사실 광고가 어떤 사람에게 어떤 광고를 노출할 것인가의 방법에 대한 것이다.

무작위 광고 - Random banner

무작위로 광고를 노출하는 가장 기본적인 형태의 광고 노출 방법을 말합니다. 특별한 기술이 필요하지 않고 의뢰받은 광고를 랜덤으로 선택해서 보여주는 것이 전부입니다. 특별한 기술이 필요하지 않지만 광고의 효율이 매우 떨어집니다. 최근에는 많이 사용하지 않는 방법입니다.

리타겟팅 광고 - Retargeting Ad

리타겟팅(Retargeting) 또는 리마켓팅(Remarketing)이라는 광고는 웹서퍼에게 같은 광고를 지속적으로 반복해서 노출하는 광고를 말합니다.

세그먼트 광고 - Segment Targeting Ad

웹서퍼의 세그먼트를 분류하고 그 세그먼트에 맞게 광고를 노출하는 것을 말합니다.

문맥 광고 - Contextual Targeting Ad

웹서퍼가 지금 보고 있는 페이지에 어울리는 내용의 배너 광고를 보여주는 것을 말합니다.

예를들어 요리와 관련된 커뮤니티의 글을 웹서퍼가 열었다면 그 페이지의 가장자리에 요리기구에 대한 광고를 보여주는 것과 같은 것입니다.

네이티브 광고 - Native ad

네이티브 광고는 광고가 노출되는 페이지에 마치 광고가 아닌 것처럼 노출하는 것을 말합니다. 주로 텍스트 형태의 광고가 많습니다.

뉴스의 관련기사처럼 광고를 기재한다거나 마치 리뷰글인 것처럼 글을 게제했지만 사실상 광고인 것을 말합니다.

웹서퍼에게 광고가 아닌 것 처럼 혼동을 주기 때문에 광고에 대한 거부감을 줄일 수 있다는 장점이 있지만 사람을 속이는 것이기 때문에 윤리적인 문제가 있습니다.

배너의 노출에 따른 과금

개인 블로그와 같은 곳에서도 웹페이지의 일부 영역에 구글 애드센스와 같은 광고를 노출하는 것을 볼 수 있을 것이다. 이렇게 광고를 노출할 수 있는 것을 웹사이트와 영역을 인벤토리라고 하며 인벤토리에 광고를 노출할 때는 어떤 형태로 광고를 보여주는 일을 하는 사람에게 비용을 지불하고 광고인벤토리를 구매한다. 그리고 애드센스와 같은 곳은 광고를 요청한 광고주로부터 여러가지 과금 정책으로 광고비를 요구한다.

이때 광고회사 구글은 광고주로부터 광고비를 받고 광고를 실제 보여주는 매체(예로든 개인 블로그)에게 인벤토리 사용료를 지불하는데 이것을 중계하고 팔고 살때의 금액차로 수익을 올린다.

CPM - cost per millenium

1000번 노출당 지불할 금액을 정해놓고 금액을 지불하는 방식이다. 예를 들어 개인블로그 A에 광고회사 B가 배너를 1000번 노출하면 이미 정해진 금액인 100원을 지불하는 방식이다. 이때 지불하기로 하는 금액은 각 당사자들끼리의 계약에 따라 달라진다.

CPC - cost per click

위의 CPM 방식과는 다르게 실제 클릭을 하게 되면 비용을 지불하는 방식이다. 즉 클릭당 과금이 되면 클릭당 고정금액일 수도 있고 비율(예를 들어 40%)에 의한 변동금액일 수도 있다.

광고의 노출 여부를 결정하는 모델

광고의 노출, 즉 사용자에게 어떤 광고를 보여줄 것인가는 광고비즈니스에서 데이터사이언스가 깊게 관여하는 부분이다. 무작위의 광고는 사람들이 클릭하거나 클릭한 후에 제품을 구매하는 전환이 비효율적적이 되기 마련이다.

이때 광고회사의 고민은 최대한 싸게 인벤토리를 구매해서 최대한 비싸게 팔아서 수익을 극대화 해야 하는 것이다. 이때 기계학습을 이용한 노출을 결정할 모델이 필요하게 된다.