애드테크 기초와 실무

디지털 광고 기술의 이해와 활용

Seonghak Hong

2025-07-10

목차

  1. 애드테크 개요
  2. 디지털 광고 생태계
  3. 프로그래매틱 광고
  4. 데이터와 타겟팅
  5. 광고 성과 측정
  6. 개인정보보호와 쿠키리스
  7. 미래 전망과 트렌드

애드테크 개요

애드테크(AdTech)란?

애드테크는 디지털 광고 기술의 총칭

  • 타겟팅: 정확한 사용자에게 광고 전달
  • 최적화: 실시간 성과 개선
  • 자동화: 프로그래매틱 광고 거래
  • 측정: 정교한 성과 분석
  • 개인화: 사용자 맞춤형 광고

flowchart TD
    A[광고주] --> B[DSP]
    B --> C[Ad Exchange]
    C --> D[SSP]
    D --> E[퍼블리셔]
    F[DMP] --> B
    G[사용자] --> E

애드테크의 발전 과정

  • 1990년대: 배너 광고의 시작
  • 2000년대: 검색 광고의 등장 (Google AdWords)
  • 2010년대: 소셜미디어 광고 플랫폼
  • 2015년+: 모바일 퍼스트 광고
  • 2020년+: AI/ML 기반 광고 최적화
  • 현재: 개인정보보호 중심 광고

디지털 광고 생태계

주요 플레이어들

  • 역할: 제품/서비스 홍보
  • 목표: 브랜드 인지도, 전환율 증대
  • 도구: DSP, 광고 대행사
  • 역할: 광고 지면 제공
  • 목표: 수익 최대화
  • 도구: SSP, 광고 네트워크
  • 역할: 기술 솔루션 제공
  • 서비스: DSP, SSP, DMP, 애드서버
  • 목표: 플랫폼 수수료 수익

광고 거래 방식

전통적 방식:

  • 직접 거래 (Direct Deal)
  • 프리미엄 인벤토리
  • 고정 가격 (CPM)
  • 수동 협상

장점:

  • 품질 보장
  • 브랜드 안전성
  • 예측 가능한 비용

프로그래매틱 방식:

  • 실시간 경매 (RTB)
  • 자동화된 거래
  • 동적 가격 결정
  • 데이터 기반 타겟팅

장점:

  • 효율성
  • 확장성
  • 정교한 타겟팅

프로그래매틱 광고

RTB (Real-Time Bidding) 과정

sequenceDiagram
    participant U as 사용자
    participant P as 퍼블리셔
    participant S as SSP
    participant E as Ad Exchange
    participant D as DSP
    participant A as 광고주
    
    U->>P: 웹페이지 방문
    P->>S: 광고 요청
    S->>E: 입찰 요청
    E->>D: 입찰 기회 전송
    D->>A: 타겟팅 확인
    A->>D: 입찰 결정
    D->>E: 입찰 제출
    E->>S: 낙찰 결과
    S->>P: 광고 크리에이티브
    P->>U: 광고 노출

DSP vs SSP

DSP (Demand-Side Platform)

  • 광고주 도구
  • 타겟팅 최적화
  • 성과 분석
  • 비용 효율성

주요 기능:

  • 실시간 입찰
  • 오디언스 타겟팅
  • 크리에이티브 관리
  • 성과 리포팅

SSP (Supply-Side Platform)

  • 퍼블리셔 도구
  • 수익 최대화
  • 브랜드 안전성
  • 인벤토리 관리

주요 기능:

  • 가격 최적화
  • 광고 품질 관리
  • 수익 분석
  • 광고 블로킹

프로그래매틱 거래 유형

  • Open Auction: 공개 경매, 모든 구매자 참여
  • Private Marketplace (PMP): 초청된 구매자만 참여
  • Preferred Deal: 고정 가격, 우선 구매권
  • Programmatic Guaranteed: 보장된 인벤토리, 자동화된 거래

데이터와 타겟팅

데이터 유형

자사 데이터

  • 웹사이트 방문자 데이터
  • 고객 데이터베이스
  • 앱 사용 데이터
  • 이메일 구독자 정보

특징:

  • 높은 정확도
  • 개인정보보호 준수
  • 무료 사용

파트너 데이터

  • 파트너사 고객 데이터
  • 제휴사 데이터
  • 공유 데이터

특징:

  • 신뢰할 수 있는 출처
  • 상호 이익
  • 제한적 규모

외부 데이터

  • 데이터 브로커 제공
  • 인구통계학적 데이터
  • 관심사 데이터

특징:

  • 대규모 데이터
  • 개인정보보호 이슈
  • 정확도 한계

타겟팅 방법

기본 타겟팅:

  • 지역 (Geo-targeting)
  • 연령, 성별
  • 디바이스 타입
  • 시간대

행동 타겟팅:

  • 웹사이트 방문 이력
  • 구매 패턴
  • 검색 키워드
  • 앱 사용 패턴

고급 타겟팅:

  • 룩얼라이크 (Lookalike)
  • 리타겟팅 (Retargeting)
  • 크로스 디바이스
  • 실시간 컨텍스트

AI 기반 타겟팅:

  • 머신러닝 최적화
  • 예측 모델링
  • 자동화된 세그멘테이션

DMP (Data Management Platform)

flowchart TB
    subgraph "데이터 수집"
        A[웹사이트]
        B[모바일 앱]
        C[CRM]
        D[소셜미디어]
    end
    
    subgraph "DMP"
        E[데이터 통합]
        F[세그멘테이션]
        G[오디언스 생성]
    end
    
    subgraph "활용"
        H[DSP]
        I[이메일 마케팅]
        J[웹사이트 개인화]
    end
    
    A --> E
    B --> E
    C --> E
    D --> E
    E --> F
    F --> G
    G --> H
    G --> I
    G --> J

광고 성과 측정

주요 KPI

노출 관련 지표:

  • Impressions: 광고 노출 수
  • Reach: 도달한 사용자 수
  • Frequency: 평균 노출 빈도
  • Viewability: 실제 조회 가능한 노출

클릭 관련 지표:

  • CTR: 클릭률 (Click-Through Rate)
  • CPC: 클릭당 비용 (Cost Per Click)
  • Quality Score: 광고 품질 점수

전환 관련 지표:

  • CVR: 전환율 (Conversion Rate)
  • CPA: 전환당 비용 (Cost Per Acquisition)
  • ROAS: 광고 수익률 (Return on Ad Spend)
  • LTV: 고객 생애 가치 (Lifetime Value)

브랜드 관련 지표:

  • Brand Awareness: 브랜드 인지도
  • Brand Recall: 브랜드 회상도
  • Brand Sentiment: 브랜드 감정

어트리뷰션 모델

  • Last Click: 마지막 클릭에 100% 기여
  • First Click: 첫 번째 클릭에 100% 기여
  • Linear: 모든 터치포인트에 동일 기여
  • Time Decay: 시간에 따른 감소 기여
  • Position-Based: 첫 번째와 마지막에 더 많은 기여
  • Data-Driven: 머신러닝 기반 기여도 분석

측정 도구와 플랫폼

  • Google Analytics: 웹사이트 트래픽 분석
  • Adobe Analytics: 엔터프라이즈 분석
  • Mixpanel: 이벤트 기반 분석
  • Google Ads: 검색 광고 성과
  • Facebook Ads Manager: 소셜 광고 성과
  • Amazon DSP: 아마존 광고 분석
  • AppsFlyer: 모바일 어트리뷰션
  • Adjust: 모바일 측정 플랫폼
  • Branch: 딥링크 및 어트리뷰션

개인정보보호와 쿠키리스

개인정보보호 규제

GDPR (유럽)

  • 명시적 동의 필요
  • 데이터 이동권
  • 삭제권 (잊혀질 권리)
  • 높은 벌금 (매출의 4%)

CCPA (캘리포니아)

  • 개인정보 판매 거부권
  • 개인정보 열람권
  • 삭제 요구권
  • 차별 금지

국내 규제

  • 개인정보보호법
  • 정보통신망법
  • 위치정보보호법
  • 신용정보법

업계 이니셔티브

  • IAB의 Transparency & Consent Framework
  • Google의 Privacy Sandbox
  • Apple의 App Tracking Transparency

쿠키리스 시대

  • 3rd Party Cookie 차단: Safari, Firefox 기본 차단
  • Chrome 쿠키 폐지: 2024년 예정 (연기됨)
  • 모바일 ID 제한: iOS 14.5+ ATT, Android Privacy Sandbox
  • 사용자 프라이버시 중심: 투명성과 제어권 강화

대안 기술들

  • Customer Data Platform (CDP)
  • Zero-Party Data 수집
  • 로그인 기반 ID
  • 이메일 해싱
  • Unified ID 2.0
  • LiveRamp IdentityLink
  • Google Topics API
  • Apple Private Click Measurement
  • 키워드 기반 타겟팅
  • 콘텐츠 분석
  • 실시간 컨텍스트
  • 브랜드 안전성 강화

미래 전망과 트렌드

기술 트렌드

  • AI/ML 고도화: 자동화된 캠페인 최적화
  • Connected TV (CTV): 스트리밍 서비스 광고
  • 오디오 광고: 팟캐스트, 음성 검색
  • AR/VR 광고: 몰입형 광고 경험
  • 대화형 광고: 챗봇, 음성 인터페이스
  • 게임 내 광고: 인게임, 어드버게임

산업 변화

월드 가든 (Walled Garden)

  • Google, Facebook, Amazon 독점 강화
  • 자체 데이터 생태계 구축
  • 외부 측정 도구 제한

오픈 웹 생태계

  • 표준화된 프로토콜
  • 상호 운용성 강화
  • 투명성 증대

소매 미디어 (Retail Media)

  • 이커머스 플랫폼 광고
  • 1st Party 데이터 활용
  • 구매 시점 타겟팅

브랜드 안전성

  • 콘텐츠 적합성 검증
  • 가짜 뉴스 방지
  • 브랜드 이미지 보호

실무 적용 가이드

성공적인 애드테크 전략

  1. 데이터 중심 접근: 1st Party 데이터 구축 우선
  2. 통합 측정: 크로스 채널 어트리뷰션 구현
  3. 프라이버시 준수: 규제 대응 체계 구축
  4. 지속적 테스트: A/B 테스트와 최적화
  5. 기술 파트너십: 전문 벤더와 협력

주의사항

  • 개인정보보호 규제 준수 필수
  • 브랜드 안전성 모니터링
  • 투명한 데이터 수집과 사용
  • 사용자 경험 우선 고려

감사합니다

질문이 있으신가요?

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