Ads. Industry2014. 4. 13. 05:35

인터넷에서 예쁘게(?) 정리된  Programmatic Buying Ecosystems 이미지를 찾았습니다!


출처: http://www.iabspain.net/


각각의 부분에 대한 자세한 설명이 필요하시면 아래의 링크를 참조해 주세요! :)

http://itmobile.tistory.com/entry/Ads-Study-lists


참고1) IAB란?(from: Wikipedia)

 : IAB는 광고 표준의 정의, 광고 관련 리서치, 온라인 광고 산업을 위한 법률 지원 등을 하는 광고 사업자 단체입니다. 주로 미국과 유럽을 포함하는 글로벌 광고 미디어 기업들을 대표하고 있습니다.

 1996년 미국 뉴욕에서 설립되었고...(중략)

 IAB는 VASTVideo Ad Sering Template) 및 VPAID(Video Player-Ad Interface Definition)을 포함하는 디지털 광고 메타데이터를 위한 인터페이스 포맷을 만들었으며, 2012년 2월 26일 모든 디스플레이 광고 형태에 대한 세부정보를 포함한 IAB표준 광고 단위 포트폴리오를 공개하였습니다.... (중략)

 IAB는 AOL, Associated Press, BBC, CBS, Ebay, ESPN, Facebook, Google Inc., Microsoft, New York Times, Reuters, Time Inc., Twitter, Verizon, Viacom, Washington Post, Yahoo, 등의 기업이 참여하고 있습니다.


참고2) 한국에서의 Programmatic Buying은?

  : 기본적으로 구글의 Adwords를 통한 광고 구매도 기본적인 Programmatic Buying system이며, Doubleclick Bid Manager를 통한 AdX 구매는 프리미엄 Programmatic Buying 이 가능합니다.

  : 최근에 제일기획에서도 미디어큐브 라는 DSP 서비스를 런칭하고 본격적으로 Programmatic Buying에 참여하게 되었습니다.(기사)

Posted by Chai Lee
Ads. Industry2013. 8. 18. 13:15

여태까지 온라인 광고에 대해 연재했었던 글들의 목차 페이지를 만들었습니다. 도움이 되길 빕니다


Display ads. : 온라인 배너 광고의 벨류체인을 정리한 글


 1. [Ads. Study] Display Ads.(온라인 배너 광고) 1편 - 개요

 2. [Ads. Study] Display Ads. 2편 - 주요 Player : 광고주, 에이전시, 애드 네트워크, 퍼블리셔

 3. [Ads. Study] Display Ads. 3편 - 초기 광고의 거래(?) 형태와 진화

 4. [Ads. Study] Display Ads. 4편 - AD Network의 역할과 BM

 5. [Ads. Study] Display Ads. 5편 - AD Exchange의 역할

 6. [Ads. Study] Display Ads. 6편 - DSP 의 역할(+ RTB)

 7. [Ads. Study] Display Ads. 7편 - SSP(Supply Side Platform) 의 역할과 전체적인 거래 흐름

 8. [Ads. Study] Display Ads. 8편 - DMP(Data Management Platform)와 Data Supplier

 9. [Ads. Study] Display Ads. 9편 - Creative Optimizer 와 Retargeting

 10. [Ads. Study] Display Ads. 10편 - Media Planning and attribution


Targeting ads. : 온라인 배너 광고의 타겟팅 기술을 정리한 글

 1. [Ads. Study] 타겟팅의 역사 1. Pre-Internet era

 2. [Ads. Study] 타겟팅의 역사 2. 검색광고의 등장

 3. [Ads. Study] 타겟팅의 역사 3. 문맥타겟팅의 등장(이미지배너 광고)

 4. [Ads. Study] 타겟팅의 역사 4. 리타겟팅(리마케팅)

 5. [Ads. Study] 타겟팅의 역사 5. 인구통계타겟팅(Demographic targeting)

 6. [Ads. Study] 타겟팅의 역사 6.유사 잠재고객 타겟팅(Upgraded Re-targeting)

 7. [Ads. Study] 타겟팅의 역사 7.연재의 마무리


Publisher Monetization: 매체 입장의 수익화 전략에 관한 글

1. 매체 수익 극대화: Mediation & Waterfall. 그 이후는? [1/2]

2. 매체 수익 극대화: 통계적 배분에서 실시간 배분으로. Headder Bidding(헤더비딩) [2/2]

3. 매체 수익 극대화: Headder Bidding(헤더비딩) 번외편1: 주요 플레이어 및 현황

4. 매체를 위한 동영상 광고 101 : 1 - 기본 용어 정리

5. 매체를 위한 동영상 광고 101 : 2 - VPAID VAST


온라인 광고의 적 Ad Fraud: Ad Fraud가 어떻게 발생하고 있으며 마케터는 어떻게 대처해야 하는지에 관한 글

1. 온라인 광고의 적 Ad Fraud-0 : Overview

2. 온라인 광고의 적 Ad Fraud-1 : Click Spamming

3. 온라인 광고의 적 Ad Fraud-2 : Click Injections

4. 온라인 광고의 적 Ad Fraud-3 : Fake Install

5. 온라인 광고의 적 Ad Fraud-4 : Ad Fraud를 잡아내는 방법


이현채 드림 (itmobileads@gmail.com)

Posted by Chai Lee
Ads. Industry2013. 8. 18. 12:29

타겟팅의 역사 1~6 편 까지 연재(?)하면서 현재 나와있는 인터넷상의 타겟팅 광고의 대부분을 정리해 보았는데요, 글을 마무리 하면서 간단하게 요약을 해보고자 합니다.


 1. 인터넷 광고의 시대가 되면서, 광고의 성과 측정 및 독자의 프로파일을 추적이 가능해짐

  : 전통 매체, 즉 티비/라디오/신문 과 달리, 노출수/클릭수/전환수 등을 추적이 가능해지기 때문에 광고가 철저한 결과 중심으로 전환이 됩니다. 성과중심으로 변화 한다는것은 과금체계(CPC)의 변화 및 광고 집행 방식의 변화(입찰 형태의 집행) 등을 의미합니다


2. CPC 방식의 온라인 광고 비즈니스 모델이 자리잡으면서, CTR(클릭율)을 높이고 Conversion을 높이는 기술이 중요해짐

  : 광고의 클릭이 발생하지 않는 다는 것은, 광고주의 입장에서 물건을 홍보하고 판매하기가 어렵다는 것이고, 매체의 입장에서는 광고 수익을 벌수 없다는 의미입니다. 따라서 정교한 타겟팅 기법 및 데이터 분석을 통해 클릭율과 전환율을 높이는것이 온라인 광고계의 핵심적인 기술이자 차별적 요인으로 남게 됩니다. (구글, 페이스북, 아마존은 이러한 것에 강자들이고, 타 업체들이 해당 비즈니스를 따라잡기 어려운 이유 입니다)


3. 다만 아직도 한국의 온라인 광고시장은 기존의 모델(CPD)이 혼재되어 있는 상태임

  : 기존 오프라인에서 광고가 거래되던 방식이 여전히 온라인에 남아 있는데요,

   1) 매체와 광고 집행 당사자의 편의 때문에 기존 거래 방식을 고수 하거나

   2) 중간의 네트워크 업체등에서 차익거래를 만들어 내기 위해 두가지 모델을 섞어서 거래를 만들어 내거나

   3) CPC와 새로운 방식의 광고의 효용에 대해 충분히 광고주와 매체가 인지하지 못하는 상황

  이라고 생각 됩니다.


4. 결국은 효과성과 데이터 중심의 광고 시장으로 갈수 밖에 없음

  : 광고주가 광고 효율을 얼마나 정교하게 분석하고 따지게 되느냐에 따라 시장의 변화 속도가 결정 될 것이지만, 결국 경쟁이 치열해지다 보면 광고주는 효율을 따질 수 밖에 없게 되고, 매체와 광고 솔루션 업체등 업계 전반이 광고 효율성에 따라 움직이는 구도가 될 것입니다.



이 글을 읽는 독자 누구라도 결국은 광고주이거나 매체이거나 독자로써 광고 시장에 연결되어 있을 수 밖에 없습니다. 제가 정리한 글을 통해 여러분들이 '광고시장이 어떻게 변해왔는지', '광고 시장이 어떻게 변화하는지'를 이해하는데 도움이 되었으면 합니다. 감사합니다.

-매너리 드림-

Posted by Chai Lee
Ads. Industry2013. 7. 13. 15:06

 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.

Posted by Chai Lee
Ads. Industry2013. 6. 30. 13:47

전번 글에서는(링크), 리타겟팅(리마케팅)이 어떻게 등장을 하였는지와 어떠한 장점을 가지고 있는지에 대해 살펴 보았습니다. 오늘은 지난번 글의 마지막에 나왔던 리타겟팅의 문제(광고를 틀 수 있는 모수가 한정적)를 해결하려는 방식에 대해 이야기 하려 합니다.


리마케팅이 너무나도 높은 효율을 보여주면서, 하나의 대세가 되어 갔습니다. 하지만, 근원적인 문제는 해결이 불가능 하였습니다. 특정 웹페이지에 접속하는 사람들 중에 리마케팅 쿠키를 통해 추적이 되는 비율(웹페이지마다 특성의 차이는 있겠지만 5~20% 정도?)의 차이가 있었기 때문입니다. 예를 들어 특정 커뮤니티 사이트에 사람이 접속했을때, 애드네트워크에서 광고를 송출해야 하는데, 해당 유저가 리마케팅 쿠키값을 가지고 있는 경우(쿠키를 발행해서 추적을 하기로한 a,b,c 등등의 제휴 사이트를 방문했다가 온 케이스)에만 리마케팅 광고를 송출할 수 있을 것인데, 그 비율이 높지 않다는 점입니다.

10%의 비율로 리마케팅 추적이 가능하다고 하더라도 나머지 90%의 유저들에게는 여전히 문맥타겟팅 정도 외에는 다른 타겟팅 광고를 틀 만한 방법이 없었습니다.


어떻게 하면 나머지 90%의 사람들에게 최적의 광고를 보여줄수 있는지 계속적인 고민이 이어지면서 여러가지 방법이 만들어지고, 오늘은 그중에서 인구통계타겟팅 이라는 방법을 다루어 보고자 합니다.


말 그대로 인구통계타겟팅은, 인구통계학적 정보(나이, 성별, 소득 수준 등등)를 기반으로 타겟팅 광고를 송출하는 것입니다. 예를 들어, 특정 페이지에 접속한 사람이 30대 중반, 여성, 미혼 이라는 '추정'이 가능하다면, 아마도 여성 정장 의류, 결혼 정보 업체, 다양한 소비재의 광고같은 그 사람에게 적합한 광고를 틀어주는 방식입니다.




이러한 인구통계타겟팅의 개념 자체는 새로운 것이 아닙니다. 예~전 부터 이미 이러한 생각을 해왔지만, 별달리 유저별로 인구통계 정보를 알아낼 방법이 없었기 때문에, 이런식으로 하질 못했을 뿐입니다.


인터넷에서는 어떻게 해결을 했을까요? 다음 사례를 한번 생각해보시죠.

 사례) 쿠키 추적을 통해, 특정 유저 xxxxx번은 레몬테라스(여성,육아 커뮤니티), 뽐뿌(공동구매 등 커뮤니티), 이지데이(여성 커뮤니티), 11번가(쇼핑몰), 이런세상(여성복 독립몰), 잡코리아(구인구직) 등을 방문한 정보가 파악이 된 경우

 >> 아마도 이 유저는 30대 초반 기혼 여성이면서 쇼핑과 구인구직을 생각하는 분이라고 충분히 알 수 있게 됩니다.

 >> 이런분들께는 구인구직 서비스와, 육아용품, 여성 취향의 소비재 광고를 틀면 성과가 좋을 것입니다.


위의 사례에서 핵심은 쿠키입니다. 특정 사업자가 쿠키 정보를 인터넷에 결처 넓은 곳에서 확보를 할 수 있다면, 사람들의 인터넷 동선을 파악 할 수 있고, 그러한 동선 정보를 잘 분석한다면 대략적인 인구통계 정보를 얻어 낼 수 있습니다.


예전에는 쿠키 정보를 종합적으로 파악하는것이 쉽지 않았지만, 글로벌 규모의 서비스 사업자가 등장하고, 다양한 제휴 네트워크(웹 사이트를)를 가진 애드네트워크들이 등장하면서, 인터넷의 많은 부분을 커버 할 수 있는(즉, 많은 사이트들을 통해 쿠키 정보를 확보할 수 있는) 사업자가 등장을 하게 됩니다. 예를 들어, 구글, 야후와 같은 애드네트워크들에 가입된 사이트가 늘어나게 되면서, 해당 네트워크 사이트간의 쿠키는 종합적으로 분석이 되게 됩니다. 개별 쿠키가 누구인지는 알수 없다는 점, 쿠키를 사용자가 삭제 가능하다는 점, 그리고 하나의 디바이스를 여럿이 나누어서 사용하는 경우(PC)등 다양한 케이스가 있기 때문에 분석 자체가 쉬운일이 아니지만 어째 되었건 분석이 가능 해졌습니다.


즉, 결론적으로 다시 말할 경우, 인구통계를 기반으로 광고를 송출하는 것은 오래된 관념이지만, 인터넷의 쿠키라는 것을 통해, 종합적으로 사용자의 동선과 취향등을 분석하여, 인구통계 정보를 추정하여, 최적의 타겟팅 광고를 송출 할 수 있게 되었습니다.


다음편에서는 기존에 소개한 기법들이 좀더 고도화 되는 새로운 타겟팅을 소개하려고 합니다. 이상입니다!

Posted by Chai Lee