January 18, 2023

구글, 페이스북과 같은 폐쇄형 광고 플랫폼 vs. DSP를 통한 개방형 인터넷에서의 확장

두 마리의 토끼를 잡아라!

대부분의 퍼포먼스 마케터분들이 앱 배너 광고 돌릴 때면 구글과 메타(페이스북)와 같은 빅테크 광고 플랫폼을 가장 먼저 떠올리실텐데요. 인공지능 시대가 도래한 이후 마케터들은 4대 광고 매체(TV, 라디오, 신문, 잡지) 대신 머신러닝 기반의 광고 플랫폼을 통해 ROAS를 달성하고 있습니다. 고급 머신러닝과 결합된 방대한 데이터세트는 속도와 확장, 그리고 놀라운 퍼포먼스까지 제공할 수 있기 때문이지요. 이러한 뛰어난 성과 덕분에 구글, 페북, 아마존과 같은 소수의 최상위 플랫폼들이 광고 수익의 과반수를 차지하고 있습니다.

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출처: US Triopoly Digital Ad Revenue Share, by Company, 2019-2023 (% of total digital ad spending ) | Insider Intelligence

이들 플랫폼은 폐쇄적인 광고 플랫폼으로, 견고한 머신러닝 모델과 뛰어난 적응성, 그리고 머신러닝 모델을 훈련하는 데 도움이 되는 어마어마한 양의 데이터를 보유하고 있습니다.

그러나 많은 마케터분들은 ROAS를 끌어올릴 수 있도록 광고 옵션을 폐쇄적인 광고 플랫폼 너머로 확장하고자 하는데요. 수많은 DSP(광고 구매 플랫폼)와 익스체인지가 광고 지면을 획득하려 하고 있지만, 일반적으로 빅테크의 폐쇄적인 광고 플랫폼만큼 퍼포먼스가 좋지가 않습니다. 이유는 머신러닝을 사용하고 있지 않거나, 사용하고 있더라도 폐쇄적인 광고 플랫폼만큼 머신러닝 모델이 견고하고 잘 훈련되며 적응성이 뛰어나지 않기 때문이지요.

그럼에도 퍼포먼스 마케터들은 수익과 ROAS를 끌어올리기 위해 여러 DSP와 거래하여 일시적인 증대 결과를 추구하곤 합니다. 그러면 어떻게 하면 퍼포먼스 마케터들이 개방형 인터넷에서 확장하면서 동시에 폐쇄적인 광고 플랫폼의 데이터 및 기술 이점까지 얻을 수 있을까요? 핵심 열쇠는 바로 심층 신경망에 구축된 DSP입니다.

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심층 신경망은 왜 해답이 될 수 있을까

가장 처음부터 살펴보겠습니다. 특정 앱에 사용 가능한 광고 슬롯이 있다면 애드 익스체인지에서 이 지면 슬롯을 입찰 요청으로 변환합니다. 이 입찰 요청이 몰로코를 포함한 여러 DSP에 공유되지요.

일반적으로 DSP에서 광고를 노출시키는 데에는 광고 요청을 보고 → 사용자 반응을 예측하고 → 적절한 비용을 계산하고 → 입찰을 하고 → 크리에이티브를 표시할 캠페인 정보를 제공하는 데 약 0.1초가 주어집니다. 매우 짧은 시간 안에 많은 과정이 완수되어야 하지요.

사실 엔지니어링 측면에서 대규모 DSP 시스템을 위한 딥러닝 모델을 구축하는 것은 매우 어렵기에, 구글, 메타 등 폐쇄적인 광고 플랫폼을 제외하면 실제로 딥러닝을 구축하는 회사는 거의 없습니다. 몰로코는 딥러닝을 기반으로 하는 이들 소수의 회사 중 하나입니다.

엄청난 양의 입력을 처리하기에 용량은 중요한 문제인데요. 세계의 도시 수, 사용 중인 모바일 기기의 수, 그리고 광고를 제공하는 앱의 수 - 얼마나 많나요? 사용자가 광고를 보고 마케터가 원하는 행동을 할 가능성이 있는지 정확하게 예측하기 위해서는 모든 입력의 상호 작용을 포착할 수 있는 모델이 필요합니다. 심층 신경망에는 긴 시간과 계산력이 필요하며 많은 DSP는 심층 신경망을 구축하여 입찰 요청에 응답하는 100밀리초의 제한 시간을 충족할 수 없습니다. 즉, 모든 것을 이 짧은 시간 내에 응답하기란 매우 어려운 일이지요.

몰로코는 성공하고 싶은 마케터들이 직면한 과제를 알고 있으며, 기존 DSP 접근 방식으로는 필요한 ROAS, 확장, 비용 효율성을 제공할 수 없다는 것을 알고 있기에 많은 노력과 시간, 리소스를 투입하여 심층 신경망을 기반으로 몰로코 클라우드 DSP를 구축하는 데 성공했답니다!

다음 장에서는 몰로코 클라우드 DSP의 차별점과 똑똑한 마케팅에 기여하는 방법에 대해 더 자세히 알아보도록 하겠습니다.