모바일 광고 시장이 유저 프라이버시 강화와 크로스 플랫폼 환경으로 재편되면서, 모바일 측정 파트너(MMP)의 역할이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 국내 MMP 시장의 선두 주자인 AB180은 자체 솔루션인 에어브릿지(Airbridge)와 신규 AI 솔루션인 에어플럭스(Airflux)로 게임 마케팅 패러다임 변화를 주도하고 있습니다.
AB180의 남성필 대표를 만나, 개인 정보 보호 시대의 대응 전략과 게임 기업 성장의 새로운 방정식에 대해 들어보았습니다. /디스이즈게임 신동하
크로스 플랫폼 분석이 비결, 에어브릿지의 독보적인 경쟁력
디스이즈게임: 자기 소개 부탁드립니다.
AB180 남성필 대표: 네, 안녕하세요. 저는 10년 전 AB180을 창업한 남성필입니다. 현재 저희는 에어브릿지(Airbridge)와 에어플럭스(Airflux)라는 솔루션을 직접 개발하고 있으며, 앰플리튜드(Amplitude)와 브레이즈(Braze) 솔루션을 더한 총 네 가지 솔루션을 통해 데이터와 AI 기술로 게임 기업들의 성장을 지원하고 있습니다.
Q. G-STAR(지스타)에 자주 방문하셨다고 들었는데, 작년에는 제가 뵙지 못했습니다. 이번 방문이 처음이신가요, 아니면 몇 번째 방문이신가요?
A. 아, 정확한 횟수는 기억나지 않지만, 회사를 창업했던 10년 전부터 계속 꾸준히 방문해 왔습니다. 이 카페 공간을 활용하는 것은 저희가 처음 시도하는 일입니다. 그동안은 이 주변의 다른 카페들을 돌아다니며 호스팅 행사를 하거나, 주로 해운대 쪽에서 파티를 열었던 것 같습니다.
Q. 이제 AB180 이야기에 대해 본격적으로 넘어가고 싶습니다. 최근에 국내 MMP 시장 점유율이 매우 높게 나왔는데, 이에 대한 소감이 궁금합니다.
A. 저희가 고객사분들께 내용을 알리기 위해 홍보를 진행하기는 했지만, 아직 갈 길이 멀다고 생각합니다. [웃음] 물론 감사하기도 하고, 또 더 잘해야겠다는 책임감도 많이 느낍니다.
Q. 게임 업계의 주요 클라이언트로는 어떤 회사들이 있을까요?
A. 현재 성장하고 있는 작은 스튜디오부터 대기업까지 다양한 고객사들을 국내에서 지원하고 있습니다. 대표적으로는 넥슨, 카카오게임즈, NHN, 컴투스와 같은 회사들을 지원하고 있고요. 스타트업 중에서는 디스이즈게임과 함께 했던 후야호, 에피드 게임즈, 슈퍼빌런 랩스 등이 있습니다.
Q. MMP 시장 점유율을 높게 볼 수 있었던 배경은 어떤 점이 있을까요?
A. 일단은 당연히 게임사분들이 많이 믿고 도와주셨기 때문이라고 생각합니다. 아시다시피 게임 업계가 넓으면서도 또 굉장히 좁아서, 많은 분들이 서로 알고 계십니다. 그럴 때 한국에서 만들어진 MMP 회사에 대한 애정과 관심이 분명히 있었을 것이라는 생각을 하고요.
두 번째 배경은 저희가 에어브릿지 솔루션을 통해 가장 잘하는 것 중 하나인 크로스 플랫폼 게임 분석입니다. 원래 MMP(Mobile Measurement Partner)는 모바일 성과 측정 툴을 의미합니다. 그러나 오늘날의 게임은 모바일뿐만 아니라 PC, 콘솔(예: 스팀), 웹 플랫폼으로도 출시되고, 자체 런처를 통해 웹에서 다운로드받게 하는 등 다양한 플랫폼을 아우르는 크로스 플랫폼 형태로 많이 나오고 있습니다.
에어브릿지는 모바일뿐만 아니라 웹, PC/콘솔, 스팀과 같은 플랫폼까지 전부 다 트래킹할 수 있도록 지원한다는 점에서 많은 호응을 얻은 것으로 보입니다.
세 번째는 저희 에어브릿지의 강점인 분석력입니다. 게임사들이 성장을 측정할 때 주로 코호트 분석을 많이 사용합니다.코호트 분석은 특정 유저 그룹을 묶어 리텐션(잔존율), LTV(생애 가치), ROAS(광고 수익률)와 같은 지표를 측정하는 방식입니다. 에어브릿지는 자체 DB를 통해 코호트 분석을 더욱 깊고 빠르며 정확하게 해줍니다. 예를 들어, 플레이 타임이 짧은 캐주얼 게임을 위해 분 단위 유저 잔존율 분석을 제공합니다. 또한, 글로벌 탑티어 게임사들이 한 달에 수백에서 수천 개의 광고 소재를 운영하는 환경에서, 광고 소재별 ROAS나 ARPU(유저당 평균 수익) 등을 정확하게 측정하는 분석력이 데이터 기반으로 성장하는 게임사들에게 크게 어필이 되는 것 같습니다.
Q. 그렇다면 작년과 비교했을 때 올해 성장률은 어느 정도인가요?
A. 게임사 고객사 수로만 본다면 저희는 한국과 글로벌에서 항상 최소 두 배 이상씩 더 많은 고객분들을 모셔왔습니다. 고객사에 대한 별도의 측정은 해본 적 없지만, 고객 수는 언제나 100% 이상, 두 배 이상씩 성장하고 있습니다.
모바일 넘어 PC/콘솔까지, 크로스 플랫폼의 원리와 효과
Q. 에어브릿지 솔루션을 가장 잘 활용한 고객사가 있다면 어디일까요? 아까 언급해주신 회사들 중에서도 있을 것 같습니다.
A. 우선 후야호라는 회사를 예로 들어보겠습니다. 사실 말씀드리고 싶은 고객이 많지만, 허락을 받아야 할 수 있어서 일단 이 회사부터 말씀드리겠습니다. 후야호는 <탕후루 마스터>와 <피젯 타운(한국어 명칭: 말랑이 온라인)>이라는 게임으로 전 세계 Z세대를 사로잡으며 굉장히 빠르게 성장했습니다. 제가 알기로 <탕후루 마스터>는 수천만 건 다운로드를 기록했습니다. 후야호의 경우, 저희가 초기에 <말랑이 온라인>을 론칭하실 때부터 타이틀의 측정과 최적화를 지원해 드렸습니다.
Q. 지표 중심이라고 하시면 아까 말씀해주신 ROAS 같은 지표를 말씀하시는 것이죠.
A. 그렇죠. 결국 모바일 게임 시장은 냉정하게 데이터 기반으로 움직입니다. MMP를 사용하는 이유는 성장 방정식을 해결하기 위함입니다. 물론 서브컬처 게임이나 대작처럼 회사의 명성을 활용하거나, 브랜드 마케팅, 혹은 커뮤니티에서 인지도를 쌓아 올리는 방법도 여전히 유효하지만 데이터 기반 성장이 중요합니다.
Q. 저희 독자들이 기술자는 아니기 때문에 정확한 이해는 어렵겠지만, 크로스 플랫폼이 어떤 식으로 작동하는지 간단하게 설명을 들을 수 있을까요?
A. 원리를 말씀하시는 거죠? 원리는 정말 간단하게 말씀드리면, 저희는 주로 확률적 추정이라는 방식을 사용합니다.
아시다시피 모바일에는 유저를 비교적 확실하게 나타내는 애드 아이디(Ad ID)라는 값이 있습니다. PC/콘솔은 크게 두 가지 경우로 나눌 수 있습니다. 자체 런처가 있는 경우와 스팀과 같은 타사 플랫폼에 올리는 경우입니다. 자사 런처가 있다면 게임사가 이를 통제하기 때문에 측정에 필요한 값들을 넘겨받아 좀 더 정확하게 추정할 수 있습니다. 대기업의 경우 런처와의 별도 연동을 통해 분석을 수월하게 진행하는 지점들이 있습니다.
확률적 추정은 유저를 명확하게 지칭하는 ID가 아닌, 확률적으로 추정하는 방식입니다. 예를 들어, 유저의 디바이스 정보나 IP 주소 같은 부분들을 개인 정보 수집 동의를 받고 수집함으로써 이를 통해 매칭하여 추정할 수 있습니다. 또한, PC/콘솔 게임은 웹사이트가 반드시 있기 때문에 웹사이트의 유저 방문 이력을 바탕으로 매칭하기도 합니다.
따라서 크게 보면, 자체 런처를 통한 연동이나 확률적 추정, 혹은 사전 예약 페이지, 포털 페이지 방문 및 로그인 활동 등을 통해 종합적으로 추정한다고 말씀드릴 수 있을 것 같습니다. 스팀이나 콘솔처럼 데이터 수집이 제한적인 경우에는 확률적 추정에 더 의존할 수밖에 없습니다.
여기서 중요한 포인트가 있습니다. 설령 확률적 추정이라 100% 정확하지 않더라도 결론적으로는 괜찮습니다. 측정을 아예 하지 않는 것보다 하는 것이 훨씬 낫기 때문입니다.
저희가 실제로 측정해보면 광고 채널, 캠페인, 소재별 성과가 상이하다는 것을 알 수 있습니다. 예를 들어, 실제 100명이 설치했지만 저희가 80건밖에 못 잡았다고 해도, 어떤 광고는 10건, 어떤 광고는 80건이라면 편차가 크지 않습니까? 따라서 우리는 거기서 최적화를 할 수 있습니다. 결국 중요한 것은 상대 비교이지 절대값을 측정하는 것이 아니기 때문에, 게임사들이 가진 한정된 예산을 채널, 캠페인, 소재에 효율적으로 분배할 수 있게끔만 도와주면 되므로 이 분석은 매우 유효합니다.
Q. 오. 생각지도 못한 인사이트였습니다. [웃음] 아, 그렇죠. 상대 비교군요. 에어브릿지의 경우, 국내외 게임사들이 많이 사용하고 있기 때문에 상대 비교에 상당히 유리할 것 같습니다.
A. 유리한 점이 있죠. 모바일 앱 시장 경쟁이 치열해지면서 많은 게임사들이 스팀 같은 플랫폼으로 눈을 돌리고 있습니다. 중국에서도 위챗이나 틱톡(도우인) 같은 플랫폼에서 미니게임 트렌드가 생겨나고 있습니다. 전 세계적으로 스팀, PC, 콘솔 게임, 미니게임, 그리고 로블록스 같은 제3의 대안 플랫폼에 게임을 올리는 기업들이 많아지고 있습니다. 저는 이런 크로스 플랫폼의 중요성과 필요성이 앞으로 점점 커질 것이라 생각하며, 저희는 향후에도 모바일 외 크로스 플랫폼 분석 기능을 더욱 강화해 나갈 계획입니다.
Q. 답변하기 어려우실 수도 있겠지만, 이 크로스 플랫폼 분석 기능을 도입하고 가장 만족도가 높았던 고객사가 있을까요?
A. 저희 대기업 고객사들은 대부분 PC/콘솔 게임을 하나 이상씩 측정하고 있다고 보시면 됩니다. 저희가 국내 게임사들과 협업할 기회를 얻는 이유도 바로 이 때문인 것 같습니다. 저희 웹사이트에 글로벌 고객사 한 곳이 저희 기능을 사용해 성공적으로 론칭한 사례가 소개되어 있습니다. 앞으로도 저희는 이 PC/콘솔 게임 측정 기능을 국내외 엔터프라이즈급 대기업들에게 많이 제공할 예정입니다.
Q. 크로스 플랫폼을 지원하는 MMP가 에어브릿지밖에 없을까요? 물론 MMP가 크로스 플랫폼이라는 용어를 포함하지 않는 개념이긴 합니다만.
A. 원래는 에어브릿지가 유일했지만, 이제 다른 MMP들도 크로스 플랫폼 기능을 출시하고 있습니다.
하지만 저희의 가장 큰 장점은 모바일 분석 방식 그대로 PC/콘솔 지표를 구현하고 통합적으로 분석할 수 있다는 점입니다. 크로스 플랫폼 게임의 경우 다양한 플랫폼의 성과를 하나로 통합하여 분석하는 것이 중요합니다.
타사 MMP는 PC/콘솔 측정이 분절되어 별도의 리포트나 한정된 기능으로 제공되거나, 모바일과 동일한 분석 기능을 사용하기 어렵습니다.
반면, 에어브릿지는 플랫폼(모바일, 웹, PC/콘솔)에서 들어오는 데이터 형태만 다를 뿐, 완벽하게 동일한 분석 기능과 통합된 하나의 지표 형태로 대시보드에서 성과를 확인할 수 있습니다.
AI 에이전트 '에어플럭스', 강화 학습으로 LTV를 50%까지 높인다
Q. 에어플럭스에 대해서 우선 간단하게 소개를 부탁드립니다.
A. 에어플럭스는 AI 강화 학습 기술을 바탕으로 게임사들이 가지고 있는 수익을 극대화할 수 있게끔 도와주는 제품입니다.
어떻게 게임사들이 수익을 극대화하느냐? 유저의 생애 가치(LTV)를 높이는 방법이 가능하게 만들어졌기 때문입니다. 우리가 게임이라는 장르를 생각해 보면 게이머들 간의 행동 패턴과 속성이 모두 다르다는 것을 알 수 있습니다. 하나의 모바일 내에서도 안드로이드와 iOS 유저의 성향이 다르고, iOS 안에서도 최신 기종과 구형 기종을 쓰는 사람이 다르며, 국가별로는 비교할 수 없을 정도로 다릅니다. 어떤 광고 채널에서 유입되었느냐에 따라서도 행동이 변합니다. 그러나 많은 게임사들은 수익화를 할 때, 흔히 라이브 옵스(Live Ops)라고 하는 영역에서 유저들에 대해 개인화를 잘 하지 않습니다.
웰컴 패키지를 예시로 들어보겠습니다. 웰컴 패키지의 가격이 모든 국가에서 동일하거나, 처음에 정해놓은 가격이 그대로 유지되는 경우가 많습니다. 혹은 전면 광고(인터스티셜) 노출에 대해서도 모든 사람에게 동일한 빈도수와 동일한 타이밍에 광고를 노출합니다. 그렇게 되면 문제가 발생하는데, 나는 이 게임에 돈을 많이 쓰려는 유저인데 광고가 너무 많이 나와 이탈하게 되거나, 브라질 유저에게는 웰컴 패키지 가격이 너무 비싸서 이탈하게 되는 경우입니다.
그런데 게임 안에 있는 패키지의 가격이나 광고의 빈도수, 타이밍과 같은 부분을 개인화해주고 강화 학습으로 추적과 자동화를 해주기만 해도 숨겨진 매출을 극대화할 수 있습니다. 이것이 저희가 지금 하고 있는 일입니다. AI 기술을 통해 유저들의 생애 가치를 높일 수 있도록 도와주는데, 더 정확히는 개인화된 맞춤형 수익화 정책들을 통해서 가능하게 합니다. 이 기술은 적게는 10%에서 많게는 50%까지 유저의 생애 가치를 높일 수 있도록 도와줍니다.
Q. 강화 학습이라는 단어가 독자들에게는 좀 와닿지 않는 단어일 것 같습니다. 아까 크로스 플랫폼 원리를 설명해 주신 것처럼 간단하게 설명해 주실 수 있을까요?
A. 정말 간단하게 설명드리면 강화 학습은 인간의 의사 결정을 모방하는 알고리즘입니다. 우리가 의사 결정을 할 때를 가만 생각해 보면, 실제로 어떤 행동을 하고 그 결과를 관찰한 뒤, 그 결과에 따라서 다음 번 행동을 정합니다. 가장 간단한 예시를 들어보겠습니다. 회사 앞에 김밥집이 A와 B 두 개가 있습니다. 처음에 A 김밥집에 가보고 B 김밥집에도 가봅니다. A 김밥집이 조금 더 맛있다면, 저희는 이전까지 5 대 5였던 방문 확률을 조정합니다. 예를 들어, 'A 김밥집을 75%의 확률로 가야겠다, B 김밥집을 25% 확률로 가야겠다'는 식으로요.
그런데 아직 판단하기는 이릅니다. 참치김밥은 A가 맛있을 수 있어도 라면은 B가 맛있을 수 있으니까요. 그래서 확률적으로 다시 B와 A를 한 번씩 또 가봅니다. 이번에 B에서 라면을 먹었는데 A 김밥집이 더 맛있다면, 또다시 확률을 수정합니다. 'A 김밥집은 80% 확률로, B 김밥집은 20% 확률로 가야 한다'는 식이죠. 그것이 강화 학습입니다. 저희가 어떤 데이터를 보고 그 데이터에 대한 결과를 그다음 의사 결정을 할 때 확률적으로 반영하는 것입니다. 이것이 아주 간단한 콘셉트입니다.
그렇다면 이것이 최적화와 무슨 상관이냐? 게임사들이 흔히 AB 테스트를 많이 하잖아요. 유럽이나 중국 같은 선진화된 게임사들을 보면 AB 테스트를 통해 엄청나게 많은 것을 실험하고 최적화하고 있습니다. 결국 그 AB 테스트를 돌리는 것은 모두 사람이 하는 일입니다. 하지만 우리나라 게임사들은 잘하는 회사들도 많지만, 여전히 많은 회사들이 AB 테스트를 많이 하고 있지 않고, 하더라도 한 달에 한 번, 한 분기에 한 번 정도로 적게 하고 계십니다. 강화 학습의 장점은 그런 실험의 결과들을 끊임없이 다음 의사 결정에 반영하고 있어서, AB 테스트를 계속 무한대로 반복하는 것과 같은 효과를 줄 수 있다는 것입니다.
Q. AI를 활용해서 한 사람이 30년 동안 살면서 만들어온 데이터들을 학습시킨 다음에, AI가 다음에 어떤 선택을 할지 알아보는 기술이군요.
A. 그렇죠. 음식점 100개를 두고 사람이 수기로 기록하는 것과, AI가 제 맛 평가를 학습하여 알아서 제가 좋아하는 맛집을 골라주는 것과 같은 이치라고 볼 수 있을 것 같아요.
Q. 그러면 더 효율이 좋아질 수밖에 없겠어요.
A. 이론상으로는 무조건 계속 좋아지는 것입니다. 무조건 계속 좋아지고, 또 강화 학습의 더 재미있는 특징 중 하나는 세상에 영원한 것이 없다는 점입니다. 예를 들어, 어떤 모바일 게임이 처음 출시할 때 웰컴 패키지가 14,900원이었는데, 시간이 흐르고 경쟁사들이 계속 나온다면 그 14,900원이 생애 가치를 극대화하는 가격이 아닐 수 있잖아요. 강화 학습의 장점은 어떠한 상황에서든 계속해서 의사 결정을 수정한다는 것입니다. 아까 김밥집 예시에서 8 대 2 확률까지 봤는데, 어느 날 B 김밥집의 셰프가 바뀌어서 훨씬 맛있어진다면, 8 대 2였던 확률이 어느 순간 2 대 8이 되는 것처럼 말이죠.
결국 제가 의사 결정을 모사한다는 얘기는 정해진 정답이 있다기보다는, 내가 최근에 관찰한 결과를 바탕으로 나의 의사 결정을 계속 수정해 나갈 수 있다는 지속적인 최적화를 의미합니다. 오늘날 데이터 기반으로 몇 년간 게임을 서비스하는 수많은 게임사들에 있어서 강화 학습은 재미있고 최적화의 기틀이 되는 하나의 에이전트로서 작동할 수 있습니다. 에이전트의 중요한 속성은 프로액티브(능동적), 파워풀(강력한 성과), 퍼스널(개인화된 맥락) 이 세 가지입니다. 내가 시키지 않아도 능동적으로 계속 개인적인 맥락을 가지고 최적화를 해나가는 강화 학습 역시 AI 시대에서 에이전트의 일부라고 볼 수 있습니다.
Q. 그러면 이 강화 학습을 이용한 에어플럭스는 게임사에서 어떤 문제점들을 해결할 수 있을까요?
A. 현재 저희가 가장 많이 제공하고 있는 기능은 전면 광고의 빈도수와 노출 타이밍을 최적화해 주는 것인데요. 아까 말씀드린 것처럼 유저들의 행동은 모두 상이합니다. 예를 들어, 프랑스 유저들은 광고를 매우 싫어해서 인도 유저에게 보여주는 것처럼 전면 광고를 일찍 보여주면 모두 이탈합니다. 데이터가 증명하고 있습니다. 반대로 인도 유저들은 광고를 일찍 보여주거나 많이 보여주어도 수용성이 좋아 계속 플레이합니다. 저희가 하는 일은 프랑스 유저에게는 광고를 좀 더 늦게 보여주고 빈도수를 낮추는 반면, 인도 유저에게는 광고를 많이, 일찍 보여주는 것입니다.
또 다른 예시는, 새벽에 앱을 설치하는 유저는 광고를 많이 보여주어도 수용성이 매우 높습니다. 반면 아침에 게임을 설치하는 유저는 광고를 많이 보여주면 바로 이탈합니다. 스테이지가 올라갈수록 당연히 게임 플레이에 대한 재미를 붙였기 때문에 광고에 대한 수용성이 높아집니다. 이 외에도 앱 내에서 구매를 한 사람과 안 한 사람의 차이, Gen Z가 많이 사용하는 소셜 미디어에서 온 사람과 나이대가 있는 소셜 미디어에서 유입된 사람의 행동 패턴 및 구매 확률 등 약 30여 가지의 변수가 있습니다. 이런 변수들을 통해 유저마다 가장 최적의 타이밍에 광고를 틀어 주기만 해도 LTV가 10%에서 50%까지 상승한다는 사실입니다. 당연하게도, 사람들은 모두 그 게임을 하나의 보편화된 통일된 경험으로 받아들이지 않습니다. 내가 플레이했을 때 광고가 많이 나오면 어떤 사람은 짜증이 나고, 어떤 사람은 받아들일 수 있는 것이죠. 이것을 데이터적으로 알아낸다면, 게임사는 유저가 짜증나지 않고 게임을 플레이하게 하면서도 게임 내 매출을 확대할 수 있습니다.
Q. 그러면 어떤 유형의 게임사가 에어플럭스를 도입했을 때 가장 큰 효과를 볼 수 있을까요?
A. 사실 굉장히 좋은 질문입니다. 우리나라로 이야기해 보면, 우리나라가 방치형 RPG의 강국인데, 이런 방치형 RPG는 주로 이 문법에 익숙한 한국, 일본, 대만 등지에서만 잘 되는 경향이 있습니다.
그래서 그런 방치형 RPG를 가진 회사가 글로벌로 진출할 때, 인앱 구매(IAP) 문법에만 너무 익숙하면 광고 수익화에 대한 경험 최적화가 잘 안 될 수 있습니다. 따라서 방치형 RPG를 글로벌로 가져가고 싶은데, 광고 경험 최적화와 유저 생애 가치 극대화를 원하는 게임사들이 하나의 주요 고객이 될 수 있습니다.
또는 저희가 흔히 하이브리드 수익화를 하는 회사라고 말하는 기업들이 있습니다. 완전히 하이퍼 캐주얼은 아니지만, 그렇다고 1년 동안 공들여 만든 미드 코어도 아닌, 그 중간 지점에 있는 라이트한 게임들입니다. 어느 정도 유저 성장(프로그레션) 요소가 있으면서 광고와 인앱 구매를 동시에 활용하는 회사들을 하이브리드 캐주얼 회사라고 부릅니다. 하이브리드 캐주얼이나 미드 코어보다 살짝 낮은 라이트 코어를 만드는 회사들도 좋은 사용처가 될 수 있습니다.
결론적으로, 광고 수익화를 하면서 인앱 구매도 동시에 가지고 있고, 글로벌에서 성장하고자 하는 모바일 게임사들이 에어플럭스를 사용했을 때 효과가 좋습니다. 방치형 RPG와 같은 미드코어 제품군 역시 광고 수익화를 도입하며 글로벌로 나아갈 때 저희 제품의 혜택을 받으실 수 있습니다.
Q. 향후 3년 동안 에어플럭스와 같은 AI 에이전트 기반 시스템이 마케팅 수익화 시장에 가져올 큰 변화와 기회, 그리고 위기는 무엇인지 궁금합니다.
A. 저는 앞으로 3년을 생각했을 때 AI 강화 학습이라는 분야가 훨씬 더 마케팅 기술에 깊이 있게 들어올 것이라고 생각합니다. AI 강화 학습은 원래 오래전부터 있었던 기술이지만, 오늘날 모든 회사들이 데이터 기반으로 움직이면서 그 데이터를 최적화하는 데 관심을 가지게 되었습니다. 최적화는 결국 의사 결정이기에, 자연스럽게 강화 학습에 대한 관심이 늘어날 수밖에 없습니다. 강화 학습을 통한 최적화가 인간의 최적화보다 효율성이 높기 때문에, 저는 강화 학습이 저희가 하는 수익화 부분뿐만 아니라 UA(User Acquisition)나 광고 소재 제작 등 수많은 영역에 들어갈 것이라 생각합니다.
만약 강화 학습이 생성형 AI와 결합된다면 그 임팩트는 훨씬 커집니다. 저희가 생성형 AI를 생각할 때 그 성과에 대해서는 간과하기 쉽습니다. AI 기술로 광고 소재를 만 개 만들었다고 쳐도, 그 만 개 전부가 성과를 내지 못한다면 어떻게 해야 할까요? 생성형 AI 기술에 성과를 접목하려면 강화 학습 기술이 반드시 스택 안에 들어가야 합니다. 예를 들어, 여러 프롬프트 중 E 프롬프트로 만든 광고 소재가 더 좋은 성과를 낸다면, 김밥집 예시처럼 E와 비슷한 형태의 프롬프트로 알고리즘이 학습할 수 있게끔 강화 학습이 조율해 줘야 합니다.
따라서 첫째, 기업들이 의사 결정 및 최적화를 원하기 때문에 강화 학습이 뜹니다. 둘째, 생성형 AI 기술의 단점인 성과와 연동되지 않는다는 점을 보강하려면 강화 학습이 필요합니다. 이 두 가지 이유로 강화 학습 솔루션이 더 많아질 것이라 생각합니다.
위기라기보다는, 앞으로 데이터 싸움의 무게추가 옮겨가는 기회라고 볼 수 있습니다. 게임이 데이터 중심으로 돌아갔을 때, 이전에는 광고를 통한 유저 확보, 즉 UA 영역을 데이터 기반으로 보는 것이 주였습니다. 하지만 앞으로 더 중요해지는 것은 라이브 옵스(Live Ops), 즉 게임을 만든 후 게임 안에 있는 수많은 부분을 어떻게 최적화할 것인가에 대한 부분이 훨씬 더 관건으로 떠오를 예정입니다.
광고뿐만 아니라 수익화 영역도 데이터를 집요하게 최적화해야만 월드 클래스 모바일 게임을 운영할 수 있습니다. 예를 들어 퍼즐 게임의 스테이지별 난이도는 현재 기획자들이 엑셀 시트에서 일일이 조정하고 있지만, 이 역시 강화 학습으로 개인화해야 하는 영역입니다. 유저에게 제공되는 스테이지별 보상 재화의 양도 최적화해야 할 영역입니다. 이미 전 세계 월드 클래스 게임사들은 이를 모두 하고 있습니다. 기자님이 플레이하는 퍼즐 게임과 제가 플레이하는 퍼즐 게임의 난이도는 같은 게임이라도 개인화되어 있어 다릅니다.
따라서 광고의 빈도수, 타이밍, 패키지 가격뿐만 아니라 게임의 난이도나 보상의 양 같은 수많은 요소들이 라이브 옵스 영역에서 최적화되지 않으면 더 이상 월드 클래스 게임을 만들 수 없습니다. 그런 라이브 옵스의 전 영역을 AI 기술로 자동화하고 최적화할 수 있게끔 돕는 것이 에어플럭스 제품을 통한 저희 회사의 비전입니다.
이는 당연한 변화입니다. 예전에 이커머스 사이트에 들어가면 전면에 보이는 상품과 내 피드에 뜨는 상품이 모두 똑같았지만, 지금은 쿠팡에 들어가면 모든 상품이 개인에 최적화되어 있습니다. 결국 게임의 재미라는 본질을 잃지 않은 채 개인에게 맞춘 경험을 더 제공하는 것이 게임사들이 더 많은 돈을 벌 수 있는 방법입니다.
다만, MMORPG나 서브컬처 게임처럼 커뮤니티가 중요하고 형평성이 중요한 일부 게임들은 제외됩니다. 이러한 게임들을 제외한 데이터 기반으로 성장하는 모든 게임에 대해서는 개인화가 해당되는 이야기입니다. 물론 MMORPG 게임도 형평성을 유지하면서 고퀄리티 유저 캠페인을 하거나 유저들의 활성화를 돕기 위해 부분적인 개인화를 할 수는 있습니다. 그러나 일반 모바일 게임들은 겉의 형태나 재미는 같지만 나머지 모든 부분은 개인화될 것이고, MMORPG 같은 게임은 전체 형평성을 유지하되 몰입을 돕기 위해 부분적인 개인화를 할 수 있습니다.
미래 트렌드: AI와 CTV, 그리고 글로벌 신흥 시장 전략
Q. 이제 인터뷰 마무리 단계입니다. 오늘날의 매체 동향이나 글로벌 트렌드에 대해 소개해주세요.
A. 네, 일단 광고 소재의 트렌드부터 말씀을 드려보자면, 광고 소재를 만들 수 있는 기술의 난이도가 쉬워지면서, 예전처럼 한 땀 한 땀 만드는 게 아니라 AI 기술을 통해 쉽게 만들 수 있게 되고 있습니다. 플레이어블 광고도 쉽게 만들 수 있게 되었고, 사람이 등장하지만 사실은 AI인 AI UGC 광고와 같은 것들이 점점 전자동화되면서 광고 소재의 난이도가 대폭 낮아지고, 그 결과 테스트하고 있는 광고 소재의 양이 대폭 증가하고 있습니다. 전 세계 탑급 게임사들은 한 달에 500개에서 6,000개 수준의 광고 소재를 테스트합니다. 이처럼 광고 소재 자체의 프로덕션이 쉬워지면서 광고 볼륨이 폭증하고 있다는 것이 하나의 트렌드입니다. 두 번째 트렌드는 흔히 저희가 말하는 가짜 광고, 즉 가짜 광고를 통해 사용자들을 인입시키는 비법들이 점점 보편화되고 있다는 점입니다.
이렇게 광고 소재의 양이 폭증하기 때문에, 그런 광고 소재에 대한 정확한 분석과 최대한 빠르게 평가가 안 나오는 소재를 걸러낼 수 있도록, LTV를 예측하는 기술에 대한 필요성이 많이 증가하고 있습니다. 여기서 장기적인 예측을 하나 해보자면, 합성 소비자라는 기술이 있습니다. 이 합성 소비자 기술은 사용자의 행동을 LLM(대규모 언어 모델)로 모사시키는 기술인데, 장기적으로는 합성 게이머를 만들어내서 그들에게 광고 소재에 대한 평가를 사전적으로 물어본 뒤, 싫어할 것 같은 광고 소재는 일찍부터 걸러버리는 식으로 발전할 것으로 예상하고 있습니다.
그리고 매체 관련 부분도 간단히 말씀드리면, 오늘날 보상형 광고 매체가 급증하고 있다는 점이 신기합니다. 지스타에서도 보셨겠지만 해외에서 보상형 광고 매체를 가진 업체들이 20개 이상 국내에 지사를 설립하고 있습니다. 그 이유는 게임을 어느 정도 플레이하면 몰입하게 되는 속성이 있기 때문입니다. 보상형 광고 매체의 특징은 플레이타임 기반으로 보상을 해 주어 게임 정착을 유도한다는 것입니다. 옛날에는 리워드가 앱 설치에 대해서만 나왔다면, 이제는 레벨 10, 레벨 50, 레벨 100까지 플레이할 때 멀티스텝 보상 체계를 설계함으로써 유저가 게임 안에서 오랫동안 플레이할 수 있게 만듭니다. 유저가 돈을 지출하지 않아도 광고 수익화로 어느 정도 메꿀 수 있기 때문에, 플레이타임 기반 보상이나 멀티스텝 기반 보상 체계의 발전, 그리고 광고 수익화의 발전 등으로 고사양 광고 매체의 ROAS(광고 수익률)가 많이 증가했습니다. 이것 때문에 전 세계적으로 고사양 광고가 많이 뜨고 있습니다.
다음으로, CTV(커넥티드 TV), 즉 에피어나 몰로코 같은 DSP들이 CTV로 많이 확장하고 있고, 해외에서도 CTV에 의한 게임 성공 사례가 많이 나오고 있습니다. 특히 미국 시장은 CTV가 매우 크기 때문에 북미로 진출하는 회사들은 모바일 회사라고 할지라도 반드시 CTV 광고를 고려해 보아야 합니다. 이것이 두 번째로 제가 보고 있는 트렌드입니다.
마지막으로는 수익화적인 트렌드로, 최근 인앱 구매의 결제가 외부 웹샵 쪽으로 조금씩 이동하고 있다는 점입니다. 엑솔라나 앱 차지 같은 회사들이 웹샵 형태를 지원하고 있는데, 지스타에도 엑솔라 부스가 있었습니다. 이러한 웹샵을 운영하는 회사들, 그리고 컴투스 하이브 플랫폼과 같이 웹샵을 하는 해외의 엑솔라, 앱 차지, 국내의 컴투스 하이브 같은 회사들에 대한 인기나 구입률이 점점 올라가고 있다는 것도 중요한 수익화 트렌드입니다.
Q. 현재 마켓플레이스 업계에서 가장 큰 이슈는 아무래도 개인 정보 보호 규제 강화인데요. 이러한 개인 정보 규제 강화에 대응하기 위한 AB180의 장기적인 전략은 무엇인가요?
A. 사실 개인 정보 강화의 흐름이 작년까지 굉장히 강하게 이어졌습니다. 하지만 최근 들어서는 개인 정보 보호 일변도의 흐름이 업계와의 상생이나 트래킹 권리 보장 쪽으로 균형을 찾아가는 느낌입니다. 왜냐하면 구글이 얼마 전 프라이버시 샌드박스라는 기술을 종료했고, 서드파티 쿠키의 종말이 예상되었지만 대부분의 브라우저들은 쿠키를 아예 없애는 대신 기존 수집 정책을 살짝 강화하는 수준에서 멈췄기 때문입니다.
이는 개인 정보 보호가 강화되더라도, 기업들이 유저에 대해 이해할 권리를 극단적으로 박탈하는 형태로는 가지 않을 것이라는 생각입니다. 이러한 상황 속에서, 개인 정보가 강화된다고 가정했을 때 MMP사로서 가장 중요한 역할은 다음과 같습니다.
첫째, 개인 정보를 보호하면서도 머신러닝이나 딥러닝, AI 기술과 같은 새로운 기술들을 통해 정확하게 분석이 이루어질 수 있도록 기술력 자체를 발전시키는 것이 중요합니다.
둘째, 개인 정보 보호가 강화됨에 따라 MMP사들은 기존 광고 매체들과의 연동을 더 강화해야 합니다. 광고 매체들도 자체 머신러닝 및 AI 기술을 통해 유저를 추정하는 기법이 발전하고 있기 때문에, MMP가 이러한 추정값들을 받아 와서 활용할 수 있어야 하며, 이를 위해 매체와의 심화 연동이 필수입니다.
셋째, 기본적으로 MMP들이 지원해야 할 기능들이 있습니다. 예를 들어, 모바일의 경우 iOS에서 애플이 공식 지원하는 SKAdNetwork(SKAN) 같은 측정 기법을 최신 프레임워크와 빠르게 연동하는 것입니다.
이 외에도 웹투앱(Web-to-App)과 같은 기법, 즉 유저를 일단 웹으로 보낸 뒤 웹에서 앱 설치를 유도하는 방식은 iOS 트래킹 제한을 일정 부분 경감시켜 줄 수 있는 좋은 방법입니다. 무작정 앱으로 보내는 것보다 트래킹 정확도가 올라갑니다. 이러한 방식들이 전반적으로 어우러졌을 때, 개인 정보 시대에서도 게임사들이 가시성을 잃지 않도록 도울 수 있습니다.
또한, 게임사들이 사용하는 매체의 범위도 많이 늘어나고 있습니다. 대표적으로 커넥티드 TV(CTV) 같은 매체가 있죠. 크로스 플랫폼 강화는 단순히 게임을 올리는 플랫폼의 다변화뿐만 아니라, 매체 측면에서도 CTV나 디지털 옥외광고에 대한 효과 측정까지 이어집니다. 따라서 iOS의 개인 정보 보호가 강화되더라도, 웹이나 CTV와 같은 새로운 방식의 캠페인 추적 방법을 저희가 잘 지원하는 것이 중요합니다.
Q. 그런데 TV 광고는 어떤 식으로 측정이 되는 건가요?
A. 사실 TV도 IP 주소에 일정 부분 의존할 수밖에 없습니다. 크게 두 가지 방법이 있습니다. 첫째는 TV 스크린 광고에 QR 코드를 띄우거나 IP 주소 등을 통해 확률적 추정을 하는 방법입니다.
둘째는 일부 CTV 광고 매체 회사들이 모바일 앱과 CTV를 페어링하여 모바일 앱의 ID 값을 제공하는 경우입니다. 예를 들어 OTT 스트리밍 회사라고 가정하면, 대부분의 사람들이 모바일 앱과 CTV 앱 모두에 회원 가입이 되어 있습니다. 이 경우, 모바일 앱 유저의 회원 ID를 통해 CTV ID와 유저 ID를 미리 매칭해 놓음으로써 정확도를 높이는 방법을 사용할 수 있습니다.
Q. AB180이 글로벌로 확장하고 있는데, 현재 특별히 주목하고 있는 시장이 있으신가요?
A. 굉장히 좋은 질문입니다. 시장을 PC/콘솔과 모바일로 나누어 말씀드려야 할 것 같습니다.
PC/콘솔 시장은 여전히 전 세계적으로 큰 변동은 없습니다. 유럽과 북미 회사들이 전반적으로 잘 하고 있으며, 중국과 우리나라가 도전장을 내밀고 있는 상황입니다. 하지만 모바일 시장은 완전히 다릅니다. 지난 분기에 전 세계에 출시한 모바일 게임 중 매출 상위권 게임은 모두 동아시아에서 나왔습니다. 순서를 보면, 중국, 홍콩, 싱가포르가 상위권에 있고, 그다음 일본, 베트남이 있습니다. 중국과 일본 같은 기존 강국과 더불어, 베트남, 그리고 다음으로 튀르키예를 많이 주목하고 있습니다. 3D 기반 캐주얼 게임에서 좋은 성과를 내는 파키스탄도 있습니다.
가장 모바일 게임의 강국이 되어가고 있는 중국, 그리고 중국과는 또 다른 자신들만의 캐주얼 방정식을 통해 성공하고 있는 베트남이 있습니다. 여러 대작을 만들면서 캐주얼도 발전하고 있는 튀르키예, 하이퍼 캐주얼 쪽에서 두각을 나타내는 파키스탄과 같은 국가들을 주목하고 있습니다. 또한, 모바일의 새로운 강호로 떠오르는 곳이 사이프러스입니다. 사이프러스는 세금이 낮고 다국적 사람들이 모여 살기 적합한 곳으로, 유럽 전역의 게임사들이 이주하면서 성장하고 있습니다.
그래서 제가 크게 보고 있는 신흥 시장은 중국, 베트남, 튀르키예, 파키스탄, 사이프러스 이렇게 다섯 개라고 말씀드릴 수 있으며, 이들 국가에 저희 팀원들이 있습니다. 중국, 베트남, 튀르키예에 팀원이 있고, 사이프러스는 아직 없지만 곧 생길 것입니다.
Q. 인상적입니다. 솔루션 회사들은 보통 티어 1 국가에 집중하고 직원들을 배치하는데요.
A. 물론 미국에도 저희 팀이 있어 미국이나 유럽은 기본적으로 해야 할 시장입니다. 하지만 중국, 베트남, 튀르키예, 파키스탄, 사이프러스와 같은 나라들이 모바일 신흥 강국이 되고 있고, 베트남은 이미 전 세계 탑급입니다. 저희는 베트남에 6명의 팀원분들을 모시고 있습니다. 앞으로 이런 시장에 더 많은 팀원분들을 모시고자 합니다.
이렇게 했을 때 한국 게임사들에게 드릴 수 있는 장점은, 저는 다른 나라 회사들의 성공 방정식을 서로 배울 필요가 있다고 생각합니다. 한국 회사가 잘하는 것을 베트남 회사가 궁금해하고, 베트남 회사가 잘하는 것을 한국 회사도 궁금해합니다. 거꾸로 생각하면 베트남 개발사를 한국이 퍼블리싱할 수도 있고, 한국 개발사의 작품을 베트남이 퍼블리싱할 수도 있습니다. 결국 각자의 강점을 배우고, 퍼블리싱 및 개발자, 투자사 간의 연결을 더욱 촉진하는 크로스 보더의 연결제 역할도 저희 회사가 더 많이 하고 싶습니다. 도움을 많이 드리고 싶습니다.
Q. 마지막 질문입니다. 지스타에 참여한 게임 업계 관계자들에게 전하고 싶은 메시지가 있다면?
A. 저는 일단 기본적으로 대한민국 게임을 응원하고, 특히 대한민국 게임의 수출을 응원하는 입장입니다. 오늘날 한국 게임사들이 좋은 작품성을 가지고 있기에, 더 많은 데이터 기반으로 광고를 집행하고, 데이터 기반으로 수익화를 최적화하며, 데이터 기반으로 게임 안의 경험을 최적화함으로써 더욱 성장할 수 있다고 믿습니다. 우리나라가 가진 좋은 게임성과 작품성을 극대화할 수 있도록 계속해서 돕고 싶습니다.
