Chai's blog

이전 글에서, Mediation 과 Waterfall 방식에 대해서 간단하게 정리를 해보았습니다.

간단히 정리하자면

 1) 다양한 애드네트워크가 시장에 존재함 (A, B, C, .... 네트워크)

 2) 통계적으로 각 애드 네트워크별 성과 및 특성을 확인/비교 (A네트워크는 eCPM이 높으나 Fill rate가 낮음, B네트워크는 eCPM은 낮으나 Fill Rate가 높음)

 3) 네트워크 별 성과/특성을 활용하여 애드서버 상에서 순차적으로 광고 호출 (서버에서 A 네트워크 호출 후, 광고가 없을 경우  B네트워크 호출)

하는것이, 현재 수익 극대화 작업을 하는것이 일반적인 방식입니다.

그런데, 문제점이 보이시나요? 사실 꽤 오랜 동안 하나의 공식 처럼 해오던 일이라 문제의식을 갖기가 쉽지만은 않다고 생각합니다. 

그래서 힌트를 드린다는 마음으로 하나의 단어를 조금은 억지스럽게 한 단어를 위에서 사용했었는데요, 그 단어는 '통계적'으로 라는 단어입니다. 이제 감이 오시나요? 아직 감이 안 오실수도 있는데요, 사례를 가지고 기존 방식과 비교를 보여드리면 이해가 쉬을것으로 보입니다.

기존 워터폴 방식을 먼저 살펴 보자면, 평균 수익이 높은 A네트워크에게 항상 최우선으로 트래픽을 배정한 후, A네트워크에 광고가 없으면 B를 호출, 그 이후에도 없으면 C 호출하는 방식입니다.

그렇지만 A 애드네트워크가 $6의 평균 eCPM을 가지고 있다고 해서, 모든 유저에게 $6의 eCPM을 제공 하는 것일까요? 어떤 유저는 $8을, 심지어 $15인 경우도 있고, 반대로 $3 을 제공하는 경우도 있고 있을 것이고, 그 전체의 평균이 $6이 되는 것입니다. 동일하게 B 애드네트워크도 평균이 $4 이지만, $7을 제공하는 케이스도 있고, $2 밖에 제공 못하는 경우도 있을 것입니다.

위의 상황을 특정 순간으로 한정을 해서 생각해보면 A에서는 $4 를 제공하지만, B에서는 $4.5를 제공 할 수 있는 상황이 있을텐데요, 기존의 Waterfall 방식에서는 무조건 A(즉 $4)에게 트래픽을 배정해 버리고 사실상 $0.5 eCPM의 기대 수익을 손실하게 됩니다. 이렇듯 전체를 평균으로 따진후에, 평균의 높 낮이에 따라서 전체 트래픽을 배정을 하는 것은 비효율이 발생하게 됩니다. 

'통계적'인 방식을 활용한 매체의 수익 극대화 방안을 어떻게 더 진화된 방식으로 바꾸어 볼 수 있을까요? 바로 '실시간 비교' 가 바로 그것이며, Header Bidding(Parellel Bidding) 이라고 불리우며 새롭게 떠오르고 있는 방식 입니다.

Header Bidding은 사실 컨셉적으로는 너무나 단순합니다. 매 광고 호출 때 마다, 동시에 다양한 애드네트워크 입찰을 시키고, 매 순간 가장 높은 가격의 애드네트워크에게 트래픽을 제공한다는 것입니다.

심플하지만 아직 대중화가 안된 이유는 어떤것들이 있을까요?

1) 애드서버의 과부하 

헤더비딩 방식에서는, 매 트래픽 마다 다양한 애드네트워크에 트래픽에 대한 정보를 보내고, 각 네트워크가 입찰가를 계산하고 그 후에 입찰 값을 보내면, 애드서버측에서 입찰 받은 것들 중 가장 높은 금액의 것을 선택해서, 해당 네트워크에게 Win 시그널을 보내고, 그러면 애드네트워크에서 광고 이미지 등을 보내주어야 합니다. 벅찹니다. 유저 경험을 생각하면 매우 짧은 순간에 이러한 것이 일어나야 하며, 동접자가 많은 사이트를 생각하면, 이것이 만만치 않는 일이라는것이 느껴질 것입니다.

2) 입찰방식의 파편화

광고주의 선호등에 따라 CPC 과금, CPM 과금, CPA 과금 등 다양한 과금 방식이 활용되고 있는데요 제 각각인 입찰 방식으로는 어떤 네트워크가 가장 높은 가치를 전달하는지 정확하게 알기 어렵습니다. 그래서 헤더 비딩이 이상적으로 활용 되려면, 각 애드네트워크에서 eCPM을 계산하여 모두가 CPM방식으로 입찰을 하거나, 입찰을 받은 퍼블리셔 쪽에서 각기 다른 입찰 방식을 '완벽에 가깝게' 비교해서 유리한 애드네트워크를 선택해야 합니다. 둘다 기술적/비즈니스적으로 쉽지는 않습니다.

이러한 어려움에도 불구하고, 헤더비딩이 조금씩 관심을 받는 이유는 무엇일까요?

광고주와 매체 양측에게 분명한 장점이 있기 때문입니다.

매체의 장점

 - 더 공정한 시장 가격(이라 쓰고 높은 수익이라 읽음)에 트래픽을 공급 할 수 있습니다. 

광고주의 장점

 - 매체 정보에 대한 투명성 증가됩니다. Ad Exchange 등을 통해 광고를 집행하는 광고주는 사실 어떤 매체에 어떻게 광고가 송출 되는지, 내가 특정 매체에 접근 가능성이 실제로 있는지 등등 상황에 대한 명확한 정보를 얻는게 쉽지 않습니다. 중간에 익스체인지가 다 정보를 컨트롤 하기 때문입니다. 직접 DSP등을 통해 헤더비딩 매체에 입찰을 한다면, 해당 매체에 100% 접근성을 우선 확보 하는 것이고, 다이렉트로 전체 트래픽에 대한 정보를 접근 가능하게 됩니다

결국 이러한 방식은 실시간으로 광고주에게 좀더 트래픽에 대한 정보를 공개하고, 매체는 그 대신 트래픽 가격에 프리미엄을 붙이게 되는 것입니다.

다음편 '번외편' 에서는 현재 어떤 플레이어가 존재 하는지, 헤더비딩에 대한 우려와 위협 등에 대해 정리해 보도록 하겠습니다.

감사합니다.

참고: 온라인/모바일 광고 관련 글 목록 링크

오랫만에 온라인(모바일) 광고산업에 대한 글을 남겨볼까 합니다.

세상에는 다양한 애드 네트워크(애드네트워크에 대해 알아보기) 업체가 존재합니다. 모바일 애드네트워크로 한정 해 보아도, Facebook Audience Network, Admob, Ad@m, Cauly, Ad colony, Vungle, Tapjoy 등등 많은 이름들이 떠오릅니다. 이렇듯 수많은 애드네트워크가 시장에 존재 할 수 있는 이유는 각자의 특장점이 조금씩 다르기 때문입니다.(각각의 특징은... 언젠가 다뤄볼수 있으면 다뤄볼게요....)

사업 규모가 크고, 매출규모가 성장을 하여 영업조직을 별도로 운영 할 수 있는 회사들의 경우를 제외하면 애드네트워크는 많은 IT업체/컨텐츠 업체들의 주요 수익원이 될 수 밖에 없는데요. 매체들은 다양한 애드네트워크를 어떻게 활용 하여 수익을 극대화 해 왔을까요?

매체 수익화에 관심을 갖는 분들은 잘 아시겠지만, 미디에이션 툴을 활용하여 다양한 애드네트워크를 워터폴 방식으로 통합 사용하며 매체 수익을 극대화 해 왔습니다.

그럼 미디에이션(Mediation)은 무엇이고, 워터폴(Waterfall)은 무엇을 말할까요?

간단하게 요약하자면, Mediation은 다양한 애드 네트워크(및 직판 광고 등) 등의 광고주 Demand를 통합하여 관리 하는 툴을 말합니다. 더 쉽게 말하면 하나의 광고 자리에 다양한 광고주 demand를 '적절하게'(수익이 높게) 공유할 수 있게 해주는 것입니다. 그럼 어떻게 '적절하게' 다양한 애드네트워크를 통합 운영 할까요? 다양한 운영 방식 중에서 현재 가장 대중적으로 쓰이는 방식이 애드네트워크 별 평균 기대 수익을 기반으로 순차적으로 송출하는 Waterfall 방식입니다. 

(연관이 있는듯 없는듯한 워터폴 차트...이해를 돕는 그림을 그리려 하다가 피곤하여... 구글링한 이미지로 대체 )

케이스를 통해 이해하면 조금 더 쉽게 이해가 될 것입니다.(케이스는 가상이며, 실제는 이렇게 단순하지만은 않습니다)

제가 A라는 앱을 접속하고 A이 앱이 Audience Network와 Admob을 동시에 사용 하고 있다고 생각 해 보겠습니다. Audience Network는 저의 페이스북 타겟팅 기술을 활용하여 최적의 광고주를 매칭하여 광고를 보여 줄 수 있을것이고, Admob은 구글의 다양한 Data source를 이용하여 그들이 생각하는 최적의 광고주를 매칭 해줄 수 있을 것입니다. 물론 Audience Network와 Admob이 매칭해주는 광고는 같을수도 있지만, 타겟팅 방식의 차이와 광고주 풀의 차이로 인해 대다수의 경우 다를 것이고 그들이 지불하는 비용도 다를 것입니다. 어떤 상황에서는 특정 애드네트워크는 적절한 광고주를 매칭하지 못하여 광고를 못 송출해주는 경우도 있을 것입니다.

시간을 길게 생각하고, 단일 유저가 아니라 수많은 유저가 A라는 앱에 접속 한다고 생각을 해보면, 각각의 애드네트워크는 다른 광고를 송출하여 결과적으로 다른 퍼포먼스를 보여줄 수 밖에 없을 것입니다. 예를 들어 평균적으로 Audience Network는 eCPM이 상대적으로 높고, Admob은 Fill rate가 상대적으로 높을 수 있겠지요.

이런 상황이라면 어떻게 해서 수익을 극대화 할 수 있을까요?

평균적으로 eCPM이 높은 애드네트워크를 최우선적으로 배정을 하고, 최우선 배정된 애드네트워크에서 광고 송출을 못하는 경우에 Fill Rate가 높은 애드네트워크를 호출하여 광고가 비지 않게 채워준다면, 높은 eCPM광고를 (확률적으로) 최대한 많이 받으면서도 광고가 송출되지 못하여 잃어버릴수 있었던 수익기회를 Fill rate높은 네트워크로 막을 수 있게 됩니다.

위의 사례에서는 두개의 애드네트워크만을 가정했지만, 더 많은 애드네트워크를 각각의 장점을 살려서 탄력적으로 운영을 한다면 수익을 극대화 할 수 있게 됩니다.

그런데, 이러한 워터폴 방식이 최선일까요? 다음 글에서 워터폴의 한계와 그것을 개선하려는 노력에 대해서 적어보도록 하겠습니다.

기대해주세요 ㅎ

P.S 1) 다음편 글이 나왔습니다.

P.S 2) 온라인/모바일 광고에 대한 글 목록 있습니다.

지난 4편,5편에서 리마케팅이 무엇인지 그리고 그러한 한계를 어떻게 넘으려고 노력했는지 알아보았습니다. 리마케팅은 확실한 관심을 갖고 있는 고객(나의 사이트를 방문한 고객)에게 광고를 보여주는 방식으로써 높은 클릭율과 전환율을 보여주는 장점이 있었지만, 매체 사이트의 방문자중 작은 부분(일반적으로 10%?)만이 리마케팅의 대상이기 때문에 아쉬움이 존재할 수 밖에 없습니다.

따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 여러가지 시도가 생기는데요, 그중 가장 최신 타겟팅 기능이면서 강력한 것이 '유사 잠재고객 타겟팅'입니다.

개념은 간단합니다. 리마케팅 대상이 되는 쿠키(개인)들의 특성(예: 주요 관심사, 주요 방문 사이트, 방문 패턴, 인구통계 등등)을 분석한 후, 리마케팅 리스트에는 없지만(즉, 나의 사이트를 방문해본적은 없지만) 기존의 리마케팅(성과가 높았던 광고)광고를 통해 물건을 구매하거나 했던 유저와 비슷한 패턴(즉, 비슷한 취향과 니즈를 가지고 있을 가능성이 큰)을 지닌 사람에게 광고를 송출하자는 것입니다.

- 이미지 from https://sites.google.com/site/academyforkorea/limaketing-seoljeonghagi-1 - 

예를 들면

 1) 남성 캐주얼 정장의 광고주가, 리마케팅 광고를 집행하였는데 (우리사이트를 방문한 사람들을 쿠키를 분석해보았더니) 대다수의 사람들이 25-30세의 남성이며, 패션 매거진 사이트를 방문했었고, 재테크 사이트를 방문했었던 것으로 분석이 된 경우

 2) 이 광고주는, 비록 우리사이트에 방문한 적은 없더라도, '25-30세의 남성이며, 패션 매거진 사이트를 방문했었고, 재테크 사이트를 방문했었던 사람'들에게만 광고를 송출하는 것이 바로 유사 잠재고객 타겟팅 입니다.

이를 통해, 리마케팅의 장점(우리물건에 관심이 많은 사람에게만 광고 송출)을 살리면서도, 단점(광고를 송출 할 수 있는 모수가 적다는 것)을 극복할 수 있게 되었습니다.

다음편에서는 전체적인 내용을 리뷰하고, 온라인 광고를 어떻게 바라보아야 하는지에 대해 정리하도록 하겠습니다. 

P.S: 최근에 화두가 되고 있는 빅데이터 분석이 활용된 사례로써 유사잠재고객타겟팅을 들 수 있을 것 같습니다. 왜냐하면 유사잠재고객타겟팅을 위해서는 인터넷에서의 엄청나게 많은 쿠키 정보를 정리하여 비즈니스 벨류를 만들어 내는 작업이 필요하기 때문입니다.