"쿠키없는 광고추적, 비용 줄이고 수익 늘린다"

미국 애드테크 업체들의 웹 이용자 추적기법 소개

온라인 광고 시장에서 인터넷 이용자를 쿠키(cookie)없이 추적하는 기술이 주목받고 있다. 쿠키 기반의 추적방식보다 높은 정확도와 더 나은 실적, 효과 분석을 강조하는 애드테크 업체들의 솔루션이 최근 미국에서 소개됐다.

쿠키는 웹사이트 운영자가 방문자 PC나 모바일 기기에 저장하는 파일이다. 식별값과 행동 정보를 기록해 보관해 뒀다가, 방문자가 사이트에 들어오면 브라우저를 통해 쿠키를 읽어 그가 누군지, 어떤 행동을 했는지 알아채는 용도다. 쿠키로 수집한 정보는 사이트 방문자의 설정값을 저장해 편의성을 높여 주기도 하고, 온라인 광고네트워크를 통해 거래돼 무료 운영 사이트의 수익 기반이 되기도 한다. 하지만 프라이버시 보호에 대한 인식이 높아지면서 이런 방식을 통한 광고 효과에 의문이 제기되기도 했다.

국외서 쿠키를 쓰지 않고 더 나은 맞춤형 광고용 이용자 정보를 만들어줄 수 있는 기술을 제안하는 애드테크(Ad tech) 업체의 메시지가 소개됐다. 지난 12일 미국 지디넷에 게재된 톰 포렘스키의 '쿠키없는 광고추적은 미디어사이트의 수익 증대와 비용 절감을 뜻한다'는 기고 내용이다.

글은 애드테크 업체들의 광고 메트릭과 교차단말추적 기술로, 뛰어난 콘텐츠를 미디어 업체들이 광고비를 절감하고 매출을 늘릴 수 있게 될 것이란 메시지를 전했다. 플래시토킹, 탭애드, 인테그럴애드사이언스가 미국 샌프란시스코에서 주최한 행사를 통해 펼친 주장이다. 이 회사들은 온라인캠페인을 위한 기술을 제어 및 측정하고 상세 분석할 수 있는 수단을 제공한다. 이를 활용하면 어떤 사이트와 광고네트워크가 가치를 제공하는지, 어떤 사이트가 기만적이거나 페이크뉴스를 내보내는지 파악하고 브랜드 평판을 보호할 수 있게 된다.

애드테크 업체들이 주장하는 '메트릭 분석'의 목적은 고객이 거치는 마케팅 퍼넬의 전체 경로를 이해하는 것으로 요약된다. 이는 온라인에서 데스크톱, 노트북, 태블릿, 스마트폰, 세컨드폰 등 모든 기기에서 대상자를 시시각각 추적하면서, 봇과 페이크URL 등 불필요한 데이터도 정리해야 한다는 뜻이다.

시계열로 여러 기기를 아우르는 통일된 관점이 없을 경우, 어떤 사이트의 어떤 광고가 작동하고, 얼마나 많은 광고가 대상자에게 노출됐는지 알 수 없다. 마케팅 담당자가 어떤 서비스를 유지하고 중단해야 하는지 알기 어려워지게 된다는 뜻이다. 쿠키는 사용자 기기에 개별적으로 저장된다. 여러 기기를 아우를 수 없는 게 약점이다. 이를 극복하려면 쿠키가 없는 기술이 필요하다는 게 이 광고기술업체의 논리다.

포렘스키의 글에 따르면 애드테크 업체들은 이렇게 주장했다.

메트릭에 시간구성요소를 추가하면 모든 기기와 사이트에서 광고를 노출하는 데 소요된 총시간을 측정할 수 있다. 이 경우 미디어구매자가 전형적인 광고 노출률 70%를 설정할 때 과반의 광고구매는 1초를 밑돈다. 너무 많은 광고를 볼 수 없기 때문에 4회 노출을 보장하기 위한 10의 구매비율을 요구하기도 한다. 마케팅 담당자는 광고빈도 상한을 설정하는 식으로 낭비를 줄이기 위한 모든 수단을 동원할 줄 모르는데 이것만으로 많은 돈을 절약할 수 있다.

기존 미디어 광고 업계의 측정 기법이나 마케팅 방법을 실적으로 연결하기가 쉽지 않다는 평가다.

모바일은 단지 최초 노출수단보다 더 나은 실적으로 연결시킬 수 있는 채널이다. 사람들은 스마트폰으로 항공권을 검색한 다음 데스크톱에서 결제한다. 그런데 기존 방식에서 리타게팅 광고 서비스는 제대로 수행되지 않고 있다. 하지만 훌륭한 콘텐츠를 보유한 미디어 사이트는 전환에 큰 영향을 미치고 최소 30% 이상의 프리미엄을 더한 광고를 판매할 수 있었다. 이는 광고가 뛰어난 콘텐츠와 함께 더 큰 효과를 발휘한다는 퍼블리셔의 주장을 뒷받침한다.

애드테크 업체들은 이런 메트릭을 더 잘 분석하기 위해 쿠키를 쓰지 않는 방문자 추적 기술이 필요하다고 주장했다. 쿠키는 매달 3분의 1이 삭제되고, 중복된 정보로 분석을 망치기 때문에 문제로 지적됐다. 플래시토킹은 쿠키의 대안으로 '트랙리스ID'라는 기술을 소개했다.

트랙리스ID는 온라인이용자의 신호를 관찰하고 같은 사람에게 속한 여러 기기에서 동일한 ID를 연결해 동작한다. 관찰하는 신호에는 기기, 운영체제, 성능, 브라우저, IP주소, 기타 여러 요소가 포함된다. 회사측이 주장하는 이용자 식별 정확도는 96% 이상에 달한다. 방문자가 사이트에 재방문시 하드웨어, 소프트웨어, 동작 데이터에 기반해 그를 인식하기 때문에, 방문자가 이를 지울 방법은 없다. 따라서 마케팅 퍼넬(유입경로)을 거치는 고객의 흐름에 온전한 관점을 제공하고 고도화된 맞춤광고캠페인을 만들어낼 수 있다.