무수히 많은 애플리케이션, 매체의 등장과 더불어 개인정보 보호 이슈가 급부상하며 마케터들에게 많은 업무 부담을 주고 있다. 어떠한 광고 지면을 통해 어떤 이용자에게 다가가야 할 지 선택하는 데에 시간과 노력이 들기 때문이다. 글로벌로 가면 그 부담은 가중된다. 이에 몰로코는 하루 7만페타바이트(PB, 10의 15승 바이트) 데이터를 처리하는 머신러닝을 통해 240개 이상의 국가·100억개 디바이스에 가장 적합한 광고 노출 단가를 실시간으로 계산해주며 광고주들의 고민에 해답을 제시하고 있다.
디지털 광고 공급망은 실시간 입찰 거래를 통해 미디어를 사고파는 네트워크와 함께 수요 중심 플랫폼(DSP), 공급 중심 플랫폼(SSP) 등으로 구성돼 있다. 이중 DSP는 광고주가 정해진 예산 내에서 적절한 시기에 적절한 잠재고객에게 다가가는 데 도움이 되는 인벤토리를 찾아주는 역할을 한다.
애드테크 기업 몰로코의 DSP는 머신러닝 기술을 이용해 자동으로 최적화하고 있다. 쉽게 말해 보다 효율적인 지면을 선택하는 일을 사람이 아닌 기계가 하고 있는 것이다.
지난 2020년 애플은 iOS14 업데이트를 통해 앱 추적 투명성(ATT) 정책을 발표한 바 있다. 정보 주체인 이용자의 동의를 받을 경우(옵트인)에만 개인정보를 활용할 수 있게 하는 것이 골자다. 관련 업계에 따르면 카테고리별 ATT를 도입한 한 앱 광고 지면은 평균 80%, 전세계 iOS 사용자 중 광고ID(IDFA) 제공 동의 비율은 21%에 지나지 않는다.
이에 IDFA보다는 자체 수집한 퍼스트파티 데이터를 이용하는 것이 더 중요한 시대가 됐다. 현재 모바일 측정 파트너(MMP)를 이용해 고객 전환에 기여한 지면을 확인할 수 있는데, 이를 통해 △국가 △캠페인명 △광고ID △이벤트명(구매 등) △이벤트 발생 시간 △구매 가격 △소재 △IP 주소 △OS(운영체제) 및 OS 버전 등을 알 수 있다.
연령대나 성별, 주요 관심사 등만 대강 알 수 있었던 기존 타깃팅보다 훨씬 정밀한 타깃팅이 가능하다. 몰로코의 DSP는 머신러닝이 데이터를 종합해 해당 유저의 전환 확률을 계산하고, 자동적으로 광고를 집행하게 된다.
권준형 몰로코 매니저는 DSP에서 머신러닝이 중요한 이유로 타깃 규모가 확장된다는 점, 그리고 보다 효율적으로 광고를 집행할 수 있다는 점 두 가지를 꼽았다.
먼저 이전에는 타깃을 남성으로 미리 정하고 남성만을 대상으로 광고를 집행했다. 머신러닝을 이용한 몰로코의 DSP는 '이 서비스를 쓸 만한 사람들'을 찾는 방식이므로, 광고가 도달되는 규모 자체가 커지게 된다는 설명이다. 또한 타깃에 맞느냐, 맞지 않느냐에 따라 이용자를 거르는 것이 아니라 여러 가지 지면을 다양하게 시도를 하게 되므로 구매력이 큰 이용자를 찾아낼 수도 있다. 결과적으로 저렴한 가격에 큰 광고 효과, 즉 ROI(투자자본수익률)가 높아지게 된다.
특히 권준형 매니저는 광고주의 데이터를 활용하는 것뿐만 아니라, 비딩 과정에서의 데이터를 다시 퍼스트파티 데이터화할 수 있다는 점도 강조했다. 어떤 인벤토리에 노출이 되는지, 어떤 로직으로 비딩하는지, 각 비딩 과정에서의 로그 데이터를 확보해 지속적으로 학습하면서 더욱 높은 성과를 낼 수 있다는 것이다.
몰로코에 따르면 회사는 하루 4000만건의 광고 요청을 받아 7.6PB의 데이터를 처리, 광고 요청 분석 및 거래 시간은 100ms(1000분의 1초)가 걸린다. 도달 가능 국가는 240개국, 도달 가능한 모바일 디바이스는 100억건이 넘는다.
실제 컴투스의 장수 모바일 MMORPG '서머너즈 워'는 2020년부터 글로벌 마케팅에 몰로코 DSP 솔루션을 사용 중이다. 미국 캠페인 기준으로 다른 집행 미디어 대비 CPM(1000뷰당 지불액)과 CPI(설치당 지불액)는 각각 10배, 4배 낮은 반면 전환율은 2배, 리텐션(유지율)은 70% 우수했다고 몰로코 측은 밝혔다.
모객(UA 마케팅) 시 글로벌 확장에도 몰로코 DSP가 유효하다. 게임과 같은 애플리케이션 형식은 앱스토어를 통해 다운로드받을 수 있기 때문에 글로벌 유저들의 반응을 파악하기가 용이하다. 때문에 기존에 타깃하지 않았지만 유저 획득이 많이 발생하는 나라로 확장하는 것도 가능하다.
가령 앱퀀텀의 '골드앤드고블린'의 경우 몰로코가 권장한 목록을 기반으로 18개의 새로운 지역으로 확장에 성공한 바 있다. 또 피닉스게임즈의 '골프킹' 시리즈도 론칭 후 2년이 지나며 매출이 떨어지자, 주요 국가와 더불어 새로운 국가로도 예산을 배분했다. 이에 목표 ROAS(총자산이익률) 20%를 초과 달성하며 수익성을 개선한 바 있다.
그밖에 111퍼센트의 캐주얼 게임 '랜덤다이스', 넷마블 '일곱개의대죄' 등도 글로벌 캠페인을 통해 매출 향상을 끌어낸 바 있다. 또한 이탈한 유저 혹은 기설치 유저에게 광고를 노출해 매출을 상승시킬 수 있는 리타겟팅/리인게이지먼트(RE) 마케팅 및 광고 소재 자동화도 가능하다.
권준형 매니저는 "이전에는 경쟁사들이나 다른 회사들이 어디에 마케팅비를 쓰는지, 혹은 그저 '감'을 이용해 여러 매체를 시도해보는 방식이었다면, 이제는 실제 데이터를 마중물로써 시장 상황과 함께 고려해 객관적으로 판단하는 것"이라며 "반복적이거나 리소스가 많이 드는 부분은 자동화하고, 마케터들은 데이터를 분석해 어떻게 더 잘할 수 있는지에 더욱 집중할 수 있게 하는 것이 몰로코 머신러닝의 존재 이유"라고 말했다.