프로그래밍 방식 광고 초보자 가이드

마케팅 담당자라면 비즈니스에서 더 많은 고객을 유치하기 위해 점점 더 인기 있는 방법인 프로그래밍 방식 광고라는 용어를 들어본 적이 있을 것입니다.

숫자가 이를 뒷받침합니다. 2021년 보고서에 따르면 2023년까지 디지털 광고 지출의 91% 이상이 프로그래밍 방식 광고에 사용될 것입니다. ^[1] 이는 1,330억 달러 이상의 광고 비용으로 불과 2년 전의 유사한 보고서 수치를 능가합니다.

이 숫자는 다양한 이유로 증가했습니다. 디지털 광고 시장은 예상보다 빠르게 팬데믹에서 회복되었고, 프로그래밍 방식 광고도 소셜 미디어, 오디오 등 더 많은 채널로 진출하고 있습니다. 또한 더 많은 프로그래매틱 광고 회사가 그 어느 때보다 공개 보고서를 제출하고 있어 더 정확한 통계를 제공합니다.

경쟁업체는 이미 프로그래매틱 광고가 제공하는 기능을 활용하고 있지만 여전히 프로그래매틱 광고가 무엇인지 궁금할 수 있습니다.

걱정하지 마세요. 시작하는 데 필요한 모든 세부 정보가 있습니다.

프로그래밍 방식 광고란 무엇입니까?

프로그래밍 방식 광고는 소프트웨어를 사용하여 디지털 광고를 구매하는 프로세스입니다. 기존의 광고 방식에는 제안서, 입찰, 견적서 등의 요청이 필요합니다. 그러나 프로그래밍 방식 광고를 사용하면 알고리즘이 인간이 주도하는 협상을 기계 학습, AI 의사 결정 및 기타 알고리즘 프로세스로 대체하여 필요한 대부분의 단계를 처리합니다.

브랜드와 대행사는 DSP(수요측 플랫폼)를 사용하여 구매할 노출과 지불할 금액을 결정합니다. 게시자는 SSP(공급측 플랫폼)를 사용하여 광고 공간을 판매합니다. 방문자가 페이지를 방문하면 두 플랫폼의 데이터를 사용하여 실시간으로 게재될 광고를 결정합니다.

DSP(수요측 플랫폼)란 무엇입니까?

DSP(수요측 플랫폼)는 프로그래밍 방식 광고의 광고 구매 측면을 처리하는 소프트웨어입니다. 기업은 디스플레이, 동영상, 모바일 및 검색 광고용 DSP에 입찰가를 입력하고 플랫폼은 광고가 게재될 시기와 위치를 결정합니다.

수요측 플랫폼은 광고 구매 프로세스를 보다 효율적이고 비용 효율적으로 만드는 데 도움이 됩니다. DSP는 광고주가 게시자 웹사이트의 광고 노출에 입찰하는 Ad Exchange에 연결됩니다. 중앙 집중식 광고 교환을 통해 기업은 하나의 인터페이스를 통해 다양한 게시자로부터 광고 공간을 구매할 수 있으며 위치, 탐색 행동 및 인구 통계와 같은 요소를 기반으로 특정 사용자를 타겟팅할 수 있습니다.

실시간 경매는 때때로 이러한 노출의 비용을 설정하는 데 사용됩니다. 가장 높은 입찰자에게 노출이 주어지기 때문에 영업 사원이 고객과 협상할 필요가 없습니다. 방문자가 게시자의 사이트에서 웹 페이지를 로드할 때 사이트의 스크립트는 해당 페이지가 광고주가 타겟팅하는 잠재고객에 속하는지 확인하고 게시자의 SSP(공급측 플랫폼)에 광고 요청을 보냅니다.

공급측 플랫폼(SSP)이란 무엇입니까?

프로그래매틱 광고 방정식의 출판 측에는 판매 측 플랫폼이라고도 하는 공급 측 플랫폼(SSP)이 있습니다. 이 기술은 게시자가 광고 인벤토리의 공급 및 배포를 관리하는 데 도움이 됩니다.

게시자는 SSP를 사용하여 여러 Ad Exchange에 광고 인벤토리를 나열하여 DSP를 사용하는 다양한 광고주에게 도달할 수 있습니다. Ad Exchange는 SSP와 DSP가 만나는 곳입니다. 이를 통해 게시자는 광고 노출을 많은 잠재 구매자에게 제공하여 광고 노출 가격을 극대화할 수 있습니다.

SSP가 광고 공간을 교환에 제출하면 DSP는 광고 공간의 특정 속성(예: 광고가 제공되는 위치 및 대상)에 따라 비즈니스를 대신하여 노출을 평가하고 구매합니다.

게시자에게 더 많은 잠재적인 광고 구매자를 제공하는 것과 함께 SSP는 게시자에게 광고 공간과 가격을 세부적으로 제어할 수 있도록 합니다. 게시자는 광고 공간에 가격 하한선(최저 가격)을 설정하고 특정 광고 구매자 또는 채널에 맞게 가격 하한선을 사용자 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 신규 구매자는 광고 공간에 대해 소개 거래로 더 낮은 가격을 얻을 수 있습니다.

게시자는 웹사이트에서 허용할 광고주와 광고 유형을 선택할 수도 있습니다.

데이터 관리 플랫폼(DMP)이란 무엇입니까?

DMP(데이터 관리 플랫폼)는 온라인, 오프라인 및 모바일 소스에서 수집한 잠재고객 데이터를 구성하고 저장하는 독립 실행형 소프트웨어입니다. 이 데이터는 광고 이니셔티브를 추진하기 위한 고객 프로필을 작성하는 데 사용됩니다. 프로그래밍 방식 광고 플랫폼은 이러한 익명화된 고객 프로필을 사용하여 개인화, 타겟팅 및 콘텐츠 맞춤화를 개선합니다.

DMP는 광고주와 브랜드에게 고객에 대한 더 나은 이해를 제공하기 때문에 많은 DSP가 DMP 또는 DMP 기능을 소프트웨어에 통합합니다.

DMP는 웹 분석 도구, 모바일 분석 도구, CRM, POS 시스템, 소셜 네트워크 등에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 그런 다음 해당 데이터를 사용하여 웹사이트 방문자의 프로필을 작성합니다. 이 프로필은 전환 가능성이 가장 높은 방문자에게 광고를 연결하는 프로그래밍 알고리즘에 사용됩니다.

예를 들어, 사용자는 기록을 기반으로 "자전거 애호가"로 간주될 수 있으며 자전거 관련 광고가 게재되거나 사용자가 25~35세 부모의 프로필에 적합하고 다른 세트를 볼 수 있습니다. 광고.

프로그래밍 방식 광고는 어떻게 작동합니까?

프로그래밍 방식 광고는 광고 공간이 있는 웹사이트를 소유한 사람들을 해당 공간을 구매하려는 광고주와 연결합니다. 프로그래밍 방식 광고와 다른 광고 기술의 차이점은 이러한 상호 작용이 수동 협상 없이 발생한다는 것입니다.

대신 소프트웨어를 사용하여 광고 판매자와 광고 구매자를 연결하고 광고 구매자는 사이트의 모든 노출에 대해 균일한 CPM을 사용하지 않고 광고 지점에 입찰할 수 있습니다.

프로그래밍 방식 광고는 DSP, SSP 및 DMP의 교차점에서 발생합니다. 각 플랫폼은 프로세스의 특정 부분을 처리하여 게시자가 광고 공간에 대해 얻을 수 있는 가격과 마케터가 광고 이니셔티브에서 얻을 수 있는 ROI를 모두 극대화하는 투명하고 분산된 광고 네트워크를 만듭니다.

이러한 각 플랫폼이 함께 작동하여 프로그래밍 방식 광고를 실행하는 방법을 살펴보겠습니다.

• 게시자는 가격 하한선 및 기타 세부정보와 함께 SSP에 광고 인벤토리를 추가합니다.
• SSP는 여러 Ad Exchange와 광고 공간에 대한 정보를 공유합니다.
• 광고 공간을 구매하는 고객/마케터는 다양한 Ad Exchange에 연결된 DSP에서 이 광고 인벤토리를 찾습니다.
• 방문자가 게시자의 웹사이트를 방문합니다. 웹사이트의 스크립트는 사용자의 쿠키/데이터 정보를 분석하고 사용자 정보를 SSP로 보냅니다.
• 광고주 측의 DSP는 SSP와 조정하고 DMP의 프로필 데이터를 사용하여 방문자의 가치를 결정합니다.
• 방문자의 가치에 따라 DSP는 광고 공간에 대한 입찰을 SSP에 제출합니다.
• SSP는 동일한 광고 공간에 대해 여러 입찰을 받을 수 있으므로 가장 높은 입찰가를 기준으로 승자를 선택합니다.
• SSP는 방문자에게 제공될 수 있도록 광고를 전달합니다.

입찰 프로세스는 방문자가 페이지를 로드하는 첫 몇 초 동안 동적으로 발생합니다(SSP와 DSP가 모두 구성된 방식에 따라 다름). DMP를 사용하면 DSP가 익명의 프로필을 기반으로 방문자에 대한 광고를 최적화할 수 있습니다. Ad Exchange는 광고 공간 인벤토리가 있는 SSP를 광고가 있는 DSP에 연결하여 프로세스를 용이하게 합니다.

프로그래매틱 광고 트렌드

모든 디지털 기술과 마찬가지로 프로그래밍 방식 광고는 항상 진화하고 있습니다. 프로그래밍 방식 광고의 현재 변화를 이끄는 원동력은 곧 역사가 될 오랫동안 사용된 제3자 쿠키에 대한 대안을 찾아야 할 필요성입니다. 프로그래매틱 광고 생태계의 참여자들은 무엇보다도 이러한 변화에 대비할 솔루션을 찾고 있습니다.

인공 지능(AI)으로 광고 ROI 향상

인공 지능과 머신 러닝 기술은 데이터 패턴을 기반으로 미래의 행동을 학습하고 조정할 수 있습니다. 따라서 AI는 프로그래밍 방식 광고의 실시간 환경에 완벽하게 맞습니다.

AI는 웹사이트 방문자에 대한 대량의 데이터를 수집 및 저장하고 빠르게 처리할 수 있습니다. 이 데이터를 기반으로 구축된 머신 러닝 모델은 광고 ROI를 최적화하고, 광고 지출을 줄이며, 문맥 광고를 생성하고, 사용자 행동을 예측하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

개인화 향상

프로그래밍 방식 광고 공간에서 AI를 적용하는 한 가지 방법은 사이트를 방문하는 각 사용자와 진정으로 관련이 있는 광고 콘텐츠를 제공하는 것입니다. AI는 DMP, 마케팅 자동화 데이터베이스 및 CRM 소프트웨어의 데이터를 사용하여 과거 웹 행동, 거래, 인구 통계 정보, 장치 유형 등을 기반으로 웹사이트 방문자에게 중요한 개인화된 광고를 생성할 수 있습니다.

프로그래매틱 광고 기술에서는 이를 DCO(동적 크리에이티브 최적화)라고 합니다. DCO 기술을 통해 광고주는 실시간으로 다변수 또는 분할 테스트를 기반으로 광고를 자동으로 최적화하고 방문자의 관심을 끌 가능성이 가장 높은 광고만 게재할 수 있습니다.

광고 사기 방지

디지털 광고 사기는 디지털 광고의 출현 이후 마케터에게 큰 문제였습니다. 디지털 광고 사기가 2023년에 기업에 1,000억 달러의 손실을 줄 것으로 예상됨에 따라 속도가 느려지지 않고 있습니다. ^[2]

또한 다양한 형태로 제공됩니다. 클릭 사기에서 사기꾼은 봇을 사용하여 광고를 반복적으로 클릭합니다. 때로는 픽셀 스터핑 또는 광고 스태킹을 사용하여 광고를 숨깁니다. 다른 경우에는 웹사이트의 도메인을 스푸핑하여 광고에 더 많은 비용을 청구할 수 있습니다.

이번에도 AI가 구출에 나선다. 사기를 나타내는 패턴을 식별하여 사기 행위가 발생하기 전에 실시간으로 중단할 수 있습니다.

프로그래밍 방식 광고를 사용하여 디지털 마케팅 전략 강화

2023년까지 마케팅 활동에 타사 쿠키를 사용할 수 없습니다. Google은 이미 Chrome 브라우저에서 해당 기능을 제거할 것이라고 발표했으며 Mozilla Firefox와 Apple Safari는 이미 이 기능을 금지했습니다.

그러나 자사 쿠키는 웹사이트 성능에 필요한 것으로 간주되기 때문에 사라지지 않습니다. 즉, 쿠키를 사용하여 웹사이트 방문자를 추적할 수 있으며 프로그래밍 방식 광고는 이를 보다 효과적으로 수행하는 데 도움이 됩니다.

비즈니스의 프로그래매틱 광고 노력이 성공하는 데 도움이 될 수 있는 수요측 플랫폼을 살펴보십시오.

출처

• 2021년 미국 프로그래밍 방식 디지털 디스플레이 광고 지출에 대한 예측이 현재 150억 달러 더 높은 이유, 내부자 인텔리전스
• 클릭 사기 통계 2022, Earthweb