AI(인공지능)는 여러 분야에서 각광받고 있지만 실제로 상용화 단계까지 개발된 케이스는 많지 않다. 당장 주변에서 쉽게 찾아볼 수 있는 인공지능 스피커나 휴대폰 음성 인식 등도 아직 갈 길이 먼 상태다. 그러나 디지털 마케팅에서 AI는 연구 단계가 아니라 이미 실전에서 폭넓게 활용되고 있다.
디지털 퍼포먼스 마케팅, 그 중에서도 모바일에 집중해 괄목할 만 한 성과를 내고 있는 애드테크 기업 IGAWorks(아이지에이웍스)는 올해 화두를 ‘AI’로 삼았다. 이를 위해 조직 내에 ‘AI랩’을 만들고 2017년 중반부터 트레이딩웍스 등 회사의 기존 데이터 분석 서비스들과 연계해 왔다. 많은 업체가 AI나 데이터의 중요성을 부르짖고 있지만 별도의 조직까지 만든 회사는 드물다.
마국성 IGAWorks 대표
마국성 IGAWorks 대표는 이것을 ‘필연’이라고 표현한다. 디지털 마케팅, 그 중에서도 지표와 효율을 중요시하는 퍼포먼스 마케팅은 시작부터 데이터와 함께 해 왔고 AI는 데이터와 뗄레야 뗄 수 없는 존재이기 때문이다.
AI를 통한 디지털 마케팅, 과연 효과가 있을까? 최상훈 IGAWorks FMP 사업팀장은 “페이스북 마케팅에서 AI를 이용했을 때와 이용하지 않았을 때 ROAS(Return on AD Spend, 마케팅 효율)차이가 600% 이상 나는 것으로 확인됐다.”고 밝혔다. AI를 통해 찾아낸 유저들이 대체로 좀 더 오래 잔존(Retention)하는 것으로도 나타났다. AI가 좀 더 정확하게 타겟을 예측한 것이다.
최상훈 IGAWorks FMP 사업팀장
AI를 이용한 마케팅은 고객을 ‘예측하는’것에 중점을 두고 있다. 상품을 구매한 고객에게 다시 광고를 노출한다거나, 상품 페이지에 머물렀던 사람에게 쿠폰을 보내는 등 축적한 데이터를 이용하는 소극적 예측을 뜻하는 것이 아니다. AI가 내 상품을 ‘살 것 같은 사람’을 찾아 나서는 ‘적극적 예측’을 뜻한다.
마 대표는 “마케터 입장에서 냉정하게 봤을 때, 가장 적은 비용으로 가장 높은 광고 효율을 내려면 ‘내 게임을 플레이할 것 같은’, 또는 ‘내 게임을 구매할 것 같은’ 유저에게 광고를 노출하는 것이다. 아무리 광고 퀄리티가 좋아도 타깃에게 닿지 않으면 효과가 없다.”고 말한다. AI를 이용하는 것은 이 과정을 좀 더 정교하게 만드는 것이다.
AI를 사용한 광고와 일반 타깃 광고의 마케팅 효율 비교 (자료제공: IGAWorks)
AI는 마케팅 과정에서 거의 모든 부분에 개입한다. 가장 적절한 유저를 찾아내는 것부터 그 유저가 반응할 만 한 광고물을 채택해 노출하는 것, 그 유저에게 닿을 수 있는 가장 효율적인 루트를 찾아내는 것까지다.
첫 번째, 가장 적절한 유저를 찾아내는 것은 광고 채널에 따라 다르지만 페이스북을 예로 들면 ‘거름망’을 하나 더 설치하는 개념에 가깝다. IGAWorks의 AI는 월 500억 건 이상의 모바일 데이터를 학습하고 분류한다. 이 과정을 통해 한 번 걸러진 ‘예측 모수’를 페이스북에서 광고를 집행할 때 한 번 더 거르는 식이다.
페이스북은 유저가 직접 입력한 개인 정보나 좋아하는 페이지, 좋아요를 누른 게시물 등 유저 행동 패턴 데이터를 통해 분류한 별도의 타깃 패널을 가지고 있어 기본적으로 오디언스 타게팅이 가능하다. 여기에 AI를 통해 한 번 걸러진 모수 데이터를 투입하게 되면 보다 더욱 정제된 타깃 겨냥이 가능한 것이다.
AI로 한 번 걸러진 예측 모수를 페이스북 타깃 패널에 올려 광고를 집행하면
보다 정제된 타깃에게 광고를 노출할 수 있다.
두 번째, 유저가 가장 적극적으로 반응할 만 한 광고 소재를 찾아내는 것도 AI의 몫이다. 마 대표는 이를 “편지를 보낸다고 생각하면 된다. 내 메시지에 반응할 것 같은 유저를 선별한 뒤 그 유저에게 어떤 메시지를 보낼 지 AI를 통해 결정하는 것이다”라고 표현했다. 다만 그 범위가 매우 넓다. 단순히 A와 B중 어떤 메시지를 보낼 지 결정하는 것이 아니라 엄청나게 많은 선택지가 있고, 이중 어떤 메시지를 보낼 지 AI가 선별한다.
이렇게 반응할 만 한 유저를 찾아내고, 그 유저에게 보낼 메시지를 정했다면 이제 노출을 할 차례다. 웹/앱 사용자가 광고를 접하는 루트는 무한정에 가깝다. 이중 어떤 루트를 통해 광고를 노출하는 것이 가장 저비용으로 높은 성과를 낼 수 있는지 측정하는 것이 AI의 역할이다.
모바일게임 <야생의 땅: 듀랑고>의 경우 TV에서는 공식 트레일러를 광고로 내 보내지만
게임 개발자들이 밀집한 판교에서는 이렇듯 다른 광고를 노출한다.
퍼포먼스 마케팅, 데이터 드리븐 등 용어는 범람하지만 광고주의 니즈는 단순하다. 같은 돈으로 더 높은 성과를 내는 것이다. AI를 이용한 타깃 예측은 광고주의 니즈와 직결돼 있다. 같은 금액을 광고비로 써도 더 정제된 사람에게, 더 정확한 메시지를, 더 효율적인 루트로 보내는 것. 게임업계가 모바일게임 중심으로 재편되며 비용 역시 축소했고, 효율을 중시하는 경향은 더욱 강해지고 있다.
이렇듯 효율 위주의 마케팅을 진행할 때, 상품별로 맞춤형 전략을 짜는 것은 선택이 아닌 필수다. 마 대표는 “구글이나 페이스북을 비롯해 데이터 기반의 프로그래머틱 플랫폼들이 광고 시장에서 압도적인 성과를 보이고 있는 것은 다양한 전략을 수용할 수 있는 환경을 갖췄기 때문이다.”라는 의견을 내놓았다. 광고주들의 니즈는 날이 갈수록 다양해 지는데, 국내 포털과 대형 업체들은 ‘이미 만들어진 광고 상품을 판매하는 방식’에서 탈피하지 못하고 있다는 것이다.
마 대표는 ”지금까지 데이터를 쌓는 데 집중했다면 이제는 그것을 효율적으로 쓰기 위해 고민하는 단계”라는 말로 디지털 마케팅의 미래를 전망했다.
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