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신희진 NHN TX 대표는 내년 상반기에는 트레이딩 데스크 서비스를 출시할 예정이라고 말했다
[테크M = 도강호 기자] “내년 상반기에 광고주가 필요한 모든 광고를 집행할 수 있는 플랫폼을 갖추는 것이 목표입니다.”
11월 NHN엔터테인먼트는 광고 마케팅 사업 브랜드를 ‘에이스(ACE)’로 일원화했다. 지난 4월 광고전문 자회사 ‘NHN TX’와 ‘NHN D&T’ 설립 후 7개월 만이다. 광고 마케팅 사업 강화를 위한 조치로 목표는 내년 상반기까지 모든 광고를 집행할 수 있도록 플랫폼을 강화하는 것이다.
신희진 NHN TX 대표는 “1년 넘게 광고 사업을 하면서 더 확장되고 전문화된 다양한 브랜드가 나왔다”며 “광고 사업 브랜드를 에이스로 통일해 광고주를 위한 상품 라인업을 강화할 것”이라고 설명했다. NHN엔터는 지난해 6월 광고업체 어메이징소프트를 인수한 이후 본격적인 광고 사업을 시작했다.
TX는 광고 사업을 강화하기 위해 기존 통합 광고 플랫폼 ‘토스트 익스체인지’를 ‘에이스 트레이더’와 ‘에이스 익스체인지’ 분할했다. 각각의 서비스를 독립적으로 성장시키겠다는 계획이다. 에이스 트레이더는 타깃팅 광고 플랫폼, 에이스 익스체인지는 디지털 광고 마켓 플레이스다.
데이터 질과 알고리즘으로 차별화
신 대표는 “국내에서 후발 주자로 사업을 시작했다”며 “처음부터 다른 플랫폼과는 데이터의 질과 데이터를 만드는 알고리즘으로 차별화했다”고 설명했다.
성별과 연령을 기준으로 광고를 보여주는 데모 타깃팅의 경우 TX가 제공하는 데이터가 3000만 개가 넘는다. 신 대표는 “우리나라 안드로이드 사용자의 80% 이상을 커버하는 수치”라며 “페이스북의 경우 월평균이용자수(MAU)가 1000만에서 1200만 정도라고 하는데 모수에서 3배 정도 많은 것”이라고 강조했다. 단순히 수만 많은 것이 아니다. 신 대표는 “데모 타깃팅을 위한 정보 가운데 남녀를 구분하는 정보는 정확도가 92%”라고 설명했다.
신 대표는 “수집된 정보 가운데 유저의 개인정보라고 할 수 있는 데이터는 없다”며 “일반적인 광고 플랫폼처럼 웹 방문 사이트, 검색 정보 등 행동 정보에서 추정 모델을 이용해 유저의 데모나 관심사를 예측한 것”이라고 강조했다. 이 때 데이터 분석을 위한 추정 모델에 머신러닝이 사용된다.
TX는 머신러닝을 2가지 방식으로 사용한다. 하나는 광고를 집행했을 때 특정 사용자에게 내보낼 수 있는 광고 가운데 클릭률이 높은 광고를 예측하는 것이다. 신 대표는 “쉬운 방법은 과거 데이터를 이용하는 것인데, 점점 더 다양한 사례들이 등장하기 때문에 스스로 학습할 수 있는 모델을 이용해 예측하고 있다”고 설명했다.
머신러닝은 유저 정보를 바탕으로 유저의 관심을 추정하는 데도 사용된다. 신 대표는 “유저의 모든 정보를 수집할 수는 없기 때문에 특정한 관심사를 가진 유저와 유사도에 따라 점수를 매긴다”며 “머신러닝 기법으로 데이터를 스스로 학습해 유저들의 유사도를 측정해내는 모델을 쓰고 있다”고 설명했다. 예를 들어 특정 유저의 데이터를 게임에 관심 있는 유저의 데이터와 비교해 유저의 게임에 대한 관심을 1에서 100까지 점수화하는 것이다. 이런 모델을 통해 일부 데이터만 존재하는 유저의 관심을 해석할 수 있다.
신 대표는 “페이스북을 비롯해 해외에서는 널리 상용되는 방법”이라며 “국내에서는 이런 방식으로 하는 회사가 많지 않다”고 말했다. 국내에서는 게임에 관심 있는 유저라는 데이터가 있는 경우에만 게임 광고를 내보내는 것이다. 이럴 경우 광고를 내보낼 수 있는 유저가 제한된다. 신 대표는 “유저의 관심사를 추정하면 데이터가 없는 유저에게도 광고를 내보낼 수 있다”고 설명했다. 이런 방법을 유사유저타깃팅 광고라고 한다.
신 대표는 “에이스 트레이더를 이용하면 유사유저타깃팅 광고가 가능하다”며 “에이스 트레이더는 페이스북에서 테스트를 진행하고 있다”고 말했다. 페이스북은 광고ID나 유저를 기준으로 타깃팅 광고를 할 수 있는 플랫폼을 제공하고 있다. 신 대표는 “여기에 TX가 보유한 유저 정보를 이용해 광고주가 효과적으로 마케팅할 수 있도록 테스트하고 있다”며 “페이스북이 제공하는 유사유저타깃팅 등의 기법과 비교했을 때 비슷하거나 성과가 높은 경우도 있다”고 설명했다.
데이터 효과 극대화 노력
데이터만 좋다고 광고 효율이 높아지는 것은 아니다. 신 대표는 “광고를 집행하면서 광고주와 같이 협업해서 해야 한다”고 지적했다. 좋은 유저 데이터가 있어도 광고주가 잘못 운영하면 광고 효율이 떨어지기 때문이다.
신 대표는 “실제로 커머스 광고주나, 여행 광고주들과 함께 캠페인 운영을 대신하거나 테스트를 해보면, 차이가 많이 난다”고 설명했다. 전환율을 기준으로 보통은 50% 이상 좋은 성과를 낸다. 국내 대형 소셜 커머스와의 작업에서는 2배 이상 더 좋은 성과를 내기도 했다. 다만 신 대표는 “테스트 과정에서 나온 수치로, 전체 성능을 대변하는 것은 아니다”라고 신중한 자세를 보였다.
TX는 광고주를 위해 광고 효과를 높이기 위한 노력을 기울이고 있다. 바로 트레이딩 데스크의 기능을 강화하는 것이다. 트레이딩 데스크는 데이터를 바탕으로 광고를 집행하고 효과에 따라 광고를 조절하는 등 광고를 운영하는 데 도움을 주는 플랫폼이다. 신 대표는 “광고 운영을 위한 알고리즘을 최적화하는 노력도 하고 있다”며 “툴이 만들어지면 중소 규모의 광고주들도 편하게 쓸 수 있을 것”이라고 강조했다.
에이스 트레이더는 트레이딩 데스크 역할을 목표로 출시한 서비스다. 하지만 아직 충분한 기능을 갖추고 있지는 못하다. 신 대표는 “12월에 일부 기능이 적용되는 등 내년 상반기에는 기능을 완성하는 것이 목표”라고 말했다.
[테크M = 도강호 기자(gangdogi@techm.kr)]
<본 기사는 테크M 제44호(2016년 12월) 기사입니다>
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