AdTech의 과거, 현재 그리고 미래

광고(廣告, 영어: Advertising)는 명시적인 광고주가 광고를 접하는 수용자의 태도를 변화시키려고 매체를 통해 일방적으로 의사전달을 하는 행위이다. "광고"라는 한자어는 축자적으로 "널리 알리다"라는 뜻을 가지고 있다.

시대가 흐르면서 기술의 발전에 따라 광고는 수용자 태도 변화를 이끌어내기 위하는 방향으로 발전했다. 처음부터 지금까지 항상 이 목표였으며 새로운 기술의 등장으로 인해 수용자 태도 변화를 이끌어내기 쉬워졌다면 바로 광고에 도입되었다. 위 목적을 쪼개보면 다음과 같다.

광고란 1. 태도 변화가 일어날 만한 수용자에게, 2. 돈을 더 태워서라도, 3. 수용자가 쉽게 볼 수 있는 미디어에 광고하여, 4. 수용자가 태도를 바꿀 만한 메시지를 작성하는 것이다.

더 심플하게 요약하면 다음과 같다.

❗ 누구에게 얼마로 어디에서 어떤 메시지를 전달할 것인가?

1. 누구 (Audience)
2. 얼마 (Cost)
3. 어디 (Media)
4. 메시지 (Creative)

이제 새로운 기술의 등장으로 광고가 어떻게 변경되었는지 자세하게 봐보자.

1. 누구 (Audience)

기술의 발전에 따라 광고 대상을 어떤 식으로 정했는지 알아보자.

1. 지역 (~ 현재)

   인쇄술이 발명되기 전의 광고는 사람이 직접 외치거나 벽보를 붙이는 것 외에는 할 수 있는 것이 거의 없었다. 모든 광고가 오프라인으로 진행될 수밖에 없었고 이 때의 오디언스는 지역으로만 분류된다.

   ex. 광화문 근처에 사는 백성, 동대문 근처에 사는 백성, 경복궁 근처에 사는 백성

2. 미디어 (1500년 ~ 현재) - 인쇄술, TV, 웹의 등장

   인쇄술(신문, 잡지), TV, 인터넷, 모바일 등등의 기술 발전에 따라 새로운 미디어에 광고가 도입되었다.

   새로운 미디어가 생기면 그 미디어를 통해 다양한 지면이 생긴다. 지면마다 오디언스의 특징을 대략적으로 알 수 있었다. 메시지에 따라 적절한 지면을 선택해서 광고를 하게 되었다.

   ex. 세계 소식을 알려주는 신문, 진보적인 신문, 보수적인 신문
   ex. 세계 소식을 알려주는 TV채널, 진보적인 TV채널, 보수적인 TV채널
   ex. 세계 소식을 알려주는 웹페이지, 진보적인 웹페이지, 보수적인 웹페이지

3. 사람 (2000년 ~ 현재) - 웹의 등장

   오프라인에서, 그리고 신문, 잡지, TV 같은 전통적인 미디어에서는 광고 대상이 누구인지 추적이 불가능했다. 웹이 생기고 회원가입을 하면서 사람의 정보를 기입하게 됨으로써 광고할 때 이 사람의 연령대, 성별 등의 정보를 알 수 있게 되었다.

   ex. 20대 남성, 40대 여성

4. 온라인 행동 (2010년 ~ 현재) - 머신러닝의 등장

   사람이 누구인지 정보를 확인할 수는 있어도 20대 남성이라고 다 같은 사람이 아니다. 정확하게 분류하기 위해서는 사람들마다의 행동 정보를 전부 트래킹하고 이를 통해 적절한 광고를 보여줄 수 있어야 한다. 행동 정보를 트래킹하는 것은 웹이 등장했을 때부터 가능했지만 이를 유용하게 쓸 수 있는 것은 머신러닝 등장 이후이다. 이제 이 사람의 과거 행동들을 보고 정확하게 타겟팅이 가능해졌다.

   ex. 구글에 맨날 스피커만 검색하는 사람

2023년 지금 오디언스를 추출하기 위해 지역, 미디어, 사람, 행동 데이터를 전부 이용하고 있다. 이제 문제는 이렇게 정의된다.

“광화문 근처에서 살고 구글에 맨날 스피커만 검색하는 20대 남성이 토스 앱을 사용할 때 어떤 광고를 보여줄까”

앞으로는 어떻게 바뀔까?

• 기본적으로는 온라인 행동을 더 다양하게, 더 정확하게 트래킹해야 한다.

5. 오프라인 행동 (2025년 ~ 현재)

   오프라인에서의 모든 행동까지 전부 수집하여 이를 모두 머신러닝으로 학습할 수 있어야 한다. 오프라인에서의 행동 수집을 위해 AI와 기술 개발이 필요하고 이 데이터를 전부 학습에 쓸 수 있는 AI가 나와야 한다. 메타버스가 등장한다면 메타버스에서의 행동도 전부 수집해야 한다. 다만 사람이 불쾌하지 않게 적정 범위를 잘 정해야 할 것이다.

   ex. 반팔티가 없어서 여름에 맨날 긴팔 입고 돌아다니는 사람

2. 얼마 (Cost)

기술의 발전에 따라 광고 송출 비용을 어떻게 책정했는지 알아보자.

1. 광고비가 뭐에요? (~ 1500년)

   광고비라는 개념이 없었다. 광장에 벽보 빨리 붙이면 장땡인 시절

2. 필, 소울, 직관, 경험 (1500년 ~ 1900년)

   퍼블리셔(=지면 소유자)들이 이게 비즈니스가 된다는 것을 깨닫고 돈을 받기 시작했다. 광고주들은 필, 소울, 직관, 경험으로 광고비를 선정한다. 광고 이후에 매출 상승이 어느 정도 되었는지 감으로 생각한다.

3. 통계 (1900년 ~ 2000년)

   광고 효과를 정량적으로 트래킹해야 함을 깨닫고 데이터를 더 정확히 수집하고 통계적으로 광고 효과를 분석한다. 광고주의 이런 니즈로 인해 데이터 수집을 지원하지 않는 퍼블리셔는 도태되었다. 모든 퍼블리셔는 정량적인 광고 효과 분석 방식을 제공하고 광고주들은 이를 통해 광고 송출 비용을 책정한다. 다만 여전히 사람에 따라 광고 송출 비용이 달라지지 않으며 미디어에 따른 광고 송출 비용을 직접 하나하나 통계적으로 분석하여 정했다.

4. 머신러닝 (2000년 ~ 현재)

   사람마다 광고 효과를 더욱 자세하게 분석할 수 있게 되면서 사람마다 광고 송출 비용을 다르게 선정하였다. 기존의 통계 분석 방법으로 하나하나 하기에는 한계가 있어 머신러닝 모델에 모든 데이터를 다 때려박고 광고 송출 비용 산정 모델을 이용하였다.

앞으로는 어떻게 바뀔까?

• 당분간 현재의 틀이 크게 변경될 것 같지는 않다. 앞으로 10년간은 더 많은, 더 좋은 질의 데이터를 수집하여 더욱 광고 효과를 정확하게 분석하고 머신러닝 모델을 더 고도화시키는 틀 안에서 움직일 것으로 예상된다.

5. Software 3.0 (2025년 ~)

   하지만 이것을 Software 3.0 (=LLM = AGI) 가 해준다면?

   데이터 주고 auc 0.9 “찍어줘”

   지금 EVAL에서도 titanic 데이터로 이렇게 수행 가능하다. (아는 게 많지 않아서 시도를 다양하게 하진 않지만..)

   2년 뒤쯤엔 이런 것도 가능해지리라 믿는다. 목표와 데이터를 주면 머신러닝 모델을 개발해주는..

3. 어디 (Media)

기술의 발전에 따라 광고가 송출되는 미디어가 어떻게 변화했는지 알아보자.

1. 광장 벽
2. 신문, 잡지
3. TV
4. 인터넷
5. 모바일

앞으로는 어떻게 바뀔까?

• 인터넷 환경과 모바일 환경에서 AI를 이용한 아예 다른 형태의 서비스들이 등장하게 될 것이다. 현재의 광고 방식이 적절하지 않을 가능성이 크고 새로운 형태의 서비스에 적절한 새로운 광고 비즈니스가 탄생할 것이다.

6. 메타버스

   메타의 주식 떡상과 함께 메타버스는 온다.

   3D의 무한한 가능성을 가진 수천조개의 지면이 온다.

   모두가 신문을 볼 때 같은 광고가 보이지만 웹이 생기면서 사람마다 보이는 광고가 달라지는 것처럼 현재 옥외광고를 볼 때 같은 광고가 보이지만 메타버스 안에서는 걸어다니면서 보이는 광고가 사람마다 달라질 것이다.

4. 메시지 (Creative)

기술의 발전에 따라 메시지 작성 방식, 타겟 오디언스가 어떻게 변화했는지 알아보자.

1. 손으로

   손으로 광고 하나마다 직접 하나하나 메시지를 작성하고 그렸다.

   작성 방식: 사람 x 광고 개수만큼 텍스트 + 이미지 손으로
   타겟 오디언스: 지역

2. 판면으로

   인쇄술이 발전하여 판면을 하나 열심히 깍고 그걸로 광고를 찍어냈다.

   작성 방식: 광고 개수만큼 텍스트 + 이미지 판면으로
   타겟 오디언스: 지역

3. 타자기로

   신문에 타자기로 광고를 했다.

   작성 방식: 광고 개수만큼 텍스트 타자기로
   타겟 오디언스: 지역 + 미디어

4. 키보드와 마우스로

   컴퓨터가 생기고 나서는 키보드로 광고를 타이핑하고 마우스로 그림을 그리거나 온라인 이미지 사진을 사용했다.

   작성 방식: 광고 개수만큼 텍스트는 타이핑, 이미지 그림
   타겟 오디언스: 지역 + 미디어 + 사람

5. 머신러닝으로

   광고 텍스트 후보군과 광고 이미지 후보군들을 만들고 사람마다 적절한 광고를 머신러닝으로 선택하게 했다. 만들어야 하는 광고는 늘어났지만 더욱 타게팅이 가능해졌다.

   작성 방식: 광고 개수 x 광고 후보군 개수만큼 텍스트 타이핑, 이미지 그림, 오디오 녹음, 비디오 편집
   타겟 오디언스: 지역 + 미디어 + 사람 + 행동

앞으로는 어떻게 바뀔까?

• 메시지 작성 개수를 줄이고, 메시지 작성 편리함을 높이고, 타겟 오디언스를 더욱 세분화하여 타겟팅된 메시지를 만들어야 한다.

6. Gen AI로

   1개의 프롬프트만 작성하면 사람마다 광고 상품마다 알아서 적절한 광고 텍스트, 광고 이미지, 광고 오디오, 광고 비디오가 생성되어 송출된다.

   작성 방식: 1개의 프롬프트 작성하면 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 생성
   타겟 오디언스: 지역 + 미디어 + 사람 + 행동

Reference

1. 광고업계에 부는 3번째 큰 바람 (3rd wave)
2. 광고 한국민족문화대백과사전
3. AdTech Evolution
4. 광고 위키피디아