[ 매드타임스 최영호 기자] 이제 구글의 타사 쿠키 폐지가 현실화되고 개인정보 보호는 점점 강화되면서, 마케터는 기존의 방법으로 마케팅 목표를 달성할 수 없다. 따라서 마케터는 여러 데이터 소스를 통합하여 잠재고객을 완벽하게 파악할 수 있는 아이덴티티 솔루션을 사용해야 한다. 이마케터는 마케터가 사용할 수 있는 최신 ID 솔루션과 이를 구현할 때 유의해야 할 사항을 정리해서 공유했다. 다음은 그 내용이다.
1. 코호트 기반 솔루션
코호트 기반 솔루션은 관심사, 신원, 온라인 행동, 페르소나 등을 기준으로 그룹화된 익명화된 소비자 그룹을 사용하여 타기팅 광고와 메시지를 생성한다. 이러한 솔루션을 사용하면, 마케터는 타사 쿠키에 의존하지 않고도 소비자를 더 효과적으로 타기팅할 수 있으며, 사용자는 광고주와 공유되는 데이터 유형을 제어할 수 있다.
이런 코호트 기반 솔루션과 관련해서는 구글이 지속적으로 실험해 왔다. 구글은 타사 쿠키의 대안으로 2021년에 코호트 연합 학습(FLoC)을 처음 테스트했고, 2022년 초, 구글은 이를 대체하기 위해 토픽 API를 제안했다.
그런데 이마케터는 토픽이 쿠키가 제공하는 세분화된 인사이트를 대체할 가능성은 낮고, 토픽의 수가 관련성 높은 타기팅을 제공하기에 충분한지에 대한 우려가 있다고 지적했다. 또한 사용자가 토픽을 옵트아웃하면 광고주는 소비자 여정에 대한 추가 인사이트를 얻지 못한다는 점도 유의해야 한다. 따라서 토픽이 비교적 최근에 도입되었기 때문에 보완할 점도 많다고 이마케터는 지적했다. 그러나, 업계 전문가들은 토픽의 방향성은 맞다고 이야기한다.
2. 유니버셜 ID
유니버설 ID는 광고주가 인터넷에서 개인정보 보호 규정을 준수하며 소비자 행동을 추적할 수 있는 방법이다. 이메일 주소나 전화번호와 같은 고유하고 영구적인 데이터 신호를 사용하여 익명의 식별자를 생성하고, 이를 암호화하여 광고주, 퍼블리셔, 애드테크 플랫폼과 공유할 수 있다.
현재 다양한 유니버설 ID 솔루션이 있지만, 더 트레이드 데스크의 유니파이드 ID 2.0 ID5, 시큐어 웹 어드레서빌리티 네트워크(Secure Web Addressability Network), 라이브램프(LiveRamp)의 램프ID(RampID), 로테임(Lotame)의 파노라마 ID(Panorama ID)등이 주목받고 있다.
더 트레이드 데스크는 유니버설 ID의 일치율이 100%에 가깝기 때문에 사용자 관심사와 광고 간의 페어링이 매우 정확하다고 주장하고 있을 정도로 유니버셜 ID는 쿠키와 달리 데이터 동기화 과정에서 데이터가 거의 손실되지 않는다. 또한 공급망 전반의 파트너가 동일한 데이터 세트로 작업하기 때문에 유니버설 ID를 사용하면 더 효율적인 프로세스를 구축할 수 있다.
그렇지만, 유니버셜 ID는 소비자가 직접 옵트인해야 하기 때문에 쿠키처럼 보편적인 솔루션이 되기는 어려울 것이라고 이마케터는 지적했다. 또한 퍼블리셔, 애드 테크 플랫폼, 광고주가 하나의 솔루션에 동의해야 하는데, 존재하는 솔루션의 수를 고려할 때 이는 현실적으로 어렵다는 한계가 있다.
3. 판매자 정의 오디언스
2022년 초 인터랙티브 광고 협회(IAB)가 도입한 판매자 정의 오디언스(Seller-defined audiences, SDA)는 기존 미디어 구매 프로세스 및 표준과 연동하여 퍼블리셔가 자사 퍼스트 파티 데이터를 사용하여 미리 정의된 분류법에 따라 오디언스 세그먼트를 생성할 수 있는 프레임워크이다.
대부분의 퍼블리셔는 이제 막 SDA를 테스트하기 시작으며, 많은 퍼블리셔가 1,600개 이상의 사용자 속성을 정의하는 IAB의 분류법을 채택하고 있다. 유니버셜 ID와 마찬가지로 SDA는 퍼블리셔, 광고주, 광고 기술 플랫폼이 오디언스를 타기팅하는 데 사용할 수 있는 표준화된 방법을 제공한다. 또한 광고주가 여러 퍼블리셔에서 동일한 오디언스를 사용할 수 있어 보다 원활한 경험을 제공할 수 있다.
그러나 니치 퍼블리셔는 SDA를 생성하기에 충분한 데이터가 없을 수 있으며, 니치 광고주는 분류 체계가 관심 있는 오디언스를 포함하지 않는 경우 어려움을 겪을 수 있다. 또한 새로운 기술이기 때문에 퍼블리셔와 광고주 사이에 시행착오가 적어 검증된 결과나 반복이 부족할 수 있다고 이마케터는 지적했다.
4. 데이터 클린룸
데이터 클린룸은 광고주와 파트너가 개인정보 보호 표준을 준수하면서 안전하게 퍼스트 파티 소비자 데이터를 공유할 수 있는 디지털 환경이다. 데이터 클린룸에는 빅테크가 운영하는 데이터 클린룸, 독립 공급업체에서 제공하는 데이터 클린룸, 브랜드 및 콘텐츠 소유자가 맞춤 제작한 데이터 클린룸 등 몇 가지 유형이 있다.
데이터 클린룸은 거의 모든 플레이어가 제공하고 있다. 구글과 아마존과 같은 월드 가든은 물론, 라이브램프, 스노우플레이크, 하부같은 애드테크 플랫폼도 제공하고 있다. 심지어 핀터레스트와 월트디즈니도 이 분야에 뛰어들고 있다.
데이터 클린룸은 마케터가 오디언스를 분석하고, 티기팅하고, 성과를 측정하는 데 도움이 되는 개인정보 보호 친화적인 솔루션이다. 데이터 클린룸은 다양한 배포 채널 전반의 성과를 종합적으로 파악할 수 있게 해준다. 하지만 많은 데이터 클린룸은 특정 플랫폼에서만 작동하므로 마케터는 여러 소스의 결과를 수동으로 결합하고 분석해야 하는 한계가 있다.
또한 데이터 클린룸은 매우 새로운 개념이기 때문에 도입 또는 구현에 대한 보편적인 표준이 부족하다. 지난 2월, IAB는 상호 운용 가능한 클린룸 상호 작용을 지원하고 정의하는 프레임워크뿐만 아니라 지침과 권장 사례를 발표하여 데이터 클린룸 표준화의 첫 걸음을 내디뎠다.
