오늘은 애드 테크 중 우리나라의 DSP 플랫폼인 타게팅게이츠에 대해서 배워보려고 합니다.
타게팅 게이츠는 DMP 기반의 DSP입니다.
이전 글을 통해 애드 테크, 마테크에 대한 기본 개념을 알게 되셨을 겁니다.
정리하자면, DSP는 Demand Side Platform으로 타겟 유저를 대상으로 적합한 매체에 적정한 가격으로 광고를 노출할 수 있도록 해주는 추천엔진 플랫폼을 말하고, DMP는 Data Management Platform으로 광고의 성과를 높일 수 있도록 유저에 대한 다양한 행동 데이터를 관리하는 플랫폼을 말합니다.
여기서 유저에 대한 행동 데이터 즉 '유저 행동 데이터'는 유저가 온라인에서 이용하고 있는 기기, 운영체제, 브라우저, 그리고 오프라인에서 이용하고 있는 카드, 금융기관 등의 정보를 분석함으로써 유저가 어떤 상품에 관심을 지니고 있는지 또 구매 가능성을 얼마나 높은지 등을 예측해 이를 타게팅에 활용하여 광고 성과를 높이는 개념입니다.
예시를 하나 들어보면 어느 순간부터 부쩍 골프 관련 검색을 많이 하고 오프라인 골프매장에서 한두 건씩 구매를 하는 유저가 있다면 이 유저가 온라인 스토어에 방문하거나 결제를 한 내역이 없어도 이 고객은 온라인 골프 시장에 '주요 잠재고객'이 됩니다. 이를 DMP환경에서 미리 예측할 수 있습니다
그렇다면 이런 빅데이터 수집에 있어 개인정보 침해의 우려가 있을 것 같지만 사실 유저라고 칭한 것은 개인을 지칭하기보다 '비식별ID'를 말하는 것으로 개인정보 침해와는 무관합니다.
비식별ID는 웹에서는 쿠키ID, 모바일에서는 ADID라고 표현되는 것이며 이런 비식별 ID를 추적해 어떤 웹사이트를 방문했는지, 어떤 상품에 관심을 보였는지는 다른 DSP도 동일하지만 타게팅 게이츠에서는 더 나아가 고객의 검색 키워드, 주요 방문 사이트나 오프라인에서의 결제 데이터, 지역 정보와 같은 정보도 DMP로서 분석에 활용한다는 점이 다릅니다.
타게팅의 관점에서 데이터는 다다익선과 같아서 데이터가 많을수록 보다 정교한 고객 특성 파악이 가능합니다.
즉, DSP이지만 DMP로서의 역할을 하는 매체가 타게팅 게이츠인 것 입니다.
그렇다면 타게팅이 정교하기 때문에 세그먼트(분류) 수도 많다고 볼 수 있지만 사실은 잘게 쪼개는 것이 무조건적인 높은 효율을 보장하는 것은 아닙니다. 타게팅 게이츠는 20개의 대 카테고리 중 세부 카테고리의 2차 분류를 통해 종 250여개의 카테고리가 존재하고 유연하게 광고주 요청에 따라 비공식적인 세그먼트를 생성하기도 합니다.
그런데 퍼포먼스 기준으로 본다면 DMP로 빅데이터를 활용하는 것도 좋은 방법인 것 같지만 그 효용성에 의문을 가지시는 분들도 계실텐데요.
따라서 일반적인 리타게팅에 충실한 것이 성과 측면에서 더 나을 수 있는 것이 아니냐
왜냐하면 '관심사'보다는 '구매 의도'가 더 중요한 타게팅 요소이고 구매 기준으로 한다면 구매 의도가 있는 고객으로 리타게팅을 하는 것이 보다 현실적이다라고 생각할 수 있습니다.
이 대답은 순수하게 퍼포먼스로만 보면 그렇다고 볼 수 있습니다. 하지만 리타게팅을 하기 위해서는 홈페이지 방문 / 기존 고객 수가 적은 경우 리타게팅 자체의 효과를 기대하기는 어렵습니다. 따라서 리타게팅의 성과 개선을 위해서라도 관심 있는 고객을 끌고 오는 과정 역시 중요하기 때문에 리타게팅과 DMP를 병행하여 사용하는 것이 안정적이면서 높은 성과를 기대할 수 있다는 것입니다.
이제, 광고주 분들이 가장 중요하게 생각하는 비용 부분입니다. 타게팅 게이츠도 여느 DSP처럼 실시간 입찰 방식인 CPC(클릭당 비용발생)구조를 가지고 있습니다. 이 CPC는 낮지도 그렇다고 높지도 않은 업계 평균 정도이지만 유입 품질이 우수합니다.
타게팅 게이츠는 전담 부서를 따로 두어 엄격한 매체 관리를 통해 신뢰할 수 없는 매체에 대해서는 광고 송출을 차단하고 클릭의 유효성을 지속적으로 모니터링합니다.
온라인 광고에 있어 가장 중요한 부분은 바로 Organic 즉, 본래의 유입입니다. 유저의 관심과 필요에서 발생하는 이런 측면을 높이기 위해 타게팅 게이츠는 노력하고 있습니다.
따라서 DMP 기반으로 유입 품질을 높이고, 신뢰할 수 없는 매체는 차단, 매체 내 클릭을 엄격하게 관리하기 때문에 웹페이지 이탈율, 체류시간, 페이지뷰 등을 측정했을 때 타게팅 게이츠가 높은 성과를 이룰 수 있는 것입니다.
업종에 대해서는 DMP 기반으로 제한이 없이 모든 업종에서 가능하고 고객 세그먼트가 분명하다면 그만큼 높은 성과를 기대할 수 있는 구조입니다.
정리하자면, DMP 기반의 타게팅 게이츠는 고객 행동 데이터 기반으로 타게팅을 정하기 때문에 높은 유입 품질을 가지고 있고 실시간 입찰 방식(CPC) 구조이며, 엄격한 매체 및 매체 내 클릭을 엄격하게 관리해 높은 성과를 얻을 수 있습니다.
오늘은 생소했지만 빅데이터(DMP) 기반의 DSP인 타게팅 게이츠에 대해서 알아보았습니다.
평소에 리타게팅 광고를 함에 있어 부족한 느낌을 받으시거나 높은 품질의 신규 고객을 유입시키고 싶으신 광고주 분들에게 안성맞춤이라는 생각이 듭니다.
이상으로 오늘 글을 마치겠습니다. 감사합니다.
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