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Jun 25, 2023

광고 네트워크의 미래

Hannah Dillon 작성, 2023년 8월 31일 뉴스

"마티니 3개짜리 점심이 다시 돌아올까?"

이것은 올해 ATS 런던에서 Rob Beeler가 직접 판매로의 복귀를 위해 광고 네트워크를 배제할 가능성에 대해 논의하면서 제기한 질문이었습니다. Rob의 기조 연설에서는 예전처럼 대면 거래를 성사시키는 것의 더 매력적인 요소를 강조했지만 BeelerTech 창립자는 인벤토리 거래를 위해 광고 네트워크를 광범위하게 사용하는 것이 궁극적으로 아무 소용이 없다는 점을 인정했습니다.

그러나 업계가 거의 모든 방향에서 급격한 변화에 직면하고 있는 상황에서 미래는 예측할 수 없습니다. 규제, 시장 변동, 새로운 기술이 모두 움직이는 상황에서 우리는 광고 네트워크에 어떤 일이 일어날 수 있는지 고려합니다.

전체 광고 기술 생태계와 함께 광고 네트워크는 의심할 여지 없이 새로운 규제로 인해 재편될 것입니다. EU 집행위원회가 반경쟁 행위 혐의로 인해 Google 광고 네트워크를 강제로 해체하겠다고 위협하는 등 이미 이에 대한 암시가 있습니다. 그러한 과감한 조치가 모든 사람에게 강요되는 것은 아니지만, 개인 정보 보호 규정의 발전은 광고 네트워크에 다양한 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 제3자 쿠키의 지원 중단이 가까워짐에 따라 문맥 광고가 실행 가능한(또는 논란의 여지가 있지만 더 우수한) 대안으로 다시 등장했습니다. 문맥 광고의 부활은 문맥상 풍부한 게시자를 모을 수 있는 수직 전문 광고 네트워크의 증가를 촉발할 수 있습니다. 이는 결국 일반적인 "일률적인" 접근 방식으로 유용한 데이터를 충분히 포착하는 데 어려움을 겪는 수평적 광고 네트워크의 쇠퇴를 초래할 수 있습니다.

제3자 쿠키와 범용 ID의 감소는 자사 데이터를 활용하여 광고 네트워크가 우위를 점할 수 있는 독특한 기회를 제공할 수도 있습니다. 광고 기술 산업이 개인 정보 보호 중심으로 조정됨에 따라 자사 데이터는 풍부하고 관련성이 있으며 결정적으로 동의된 데이터의 귀중한 소스로 인식되었습니다. 중개자로서 광고 네트워크는 광고주와 게시자에게 자사 데이터를 통합할 수 있는 공간을 제공할 수 있습니다. 자사 데이터 공유를 촉진함으로써 광고 네트워크는 광고주가 게시자의 리소스를 통해 고객을 더 잘 이해할 수 있도록 도울 수 있습니다. 이와 같은 솔루션을 통해 광고주는 개인 정보 보호 규정을 준수하면서 캠페인에 대한 정보를 제공하는 중요한 데이터에 대한 액세스를 유지할 수 있습니다.

앞서 언급한 바와 같이 개인 정보 보호 규정의 진화는 광고 네트워크의 환경을 변화시켜 잠재적으로 수평적 광고 네트워크를 수직적 네트워크로 만들 수 있습니다. 광고 네트워크가 더욱 전문화되면 시장에서 가장 수익성이 높은 부문에 불균형적으로 서비스를 제공하고 기본적으로 홍보하도록 발전할 수 있습니다. 예를 들어, 소매 미디어와 그것이 제공할 수 있는 높은 마진에 대해 많은 논의가 있었고, 이 미디어는 이미 Amazon과 같은 일부 유명 광고 네트워크 소유자의 관심을 끌었습니다. 마찬가지로, 최근 몇 년간 디지털 비디오 시청자의 증가로 인해 전문 비디오 광고 네트워크가 확산될 수 있으며, 모바일 광고 생태계가 성장함에 따라 매체를 위한 광고 네트워크도 이를 따라갈 수 있습니다.

물론 수평적 광고 네트워크가 완전히 사라질 가능성은 낮습니다. 특히 수평적 광고 네트워크가 제공할 수 있는 규모와 옴니채널 캠페인으로 전환하는 마케팅 담당자의 증가를 고려할 때 더욱 그렇습니다. 그러나 이러한 광고 네트워크는 제3자 쿠키 지원 중단 이후 개인 정보 보호 규정에 적응하는 데 더 많은 어려움을 겪게 되지만, 혼자서 이 일을 감당할 필요는 없습니다.

지난 11월 ChatGPT가 출시된 이후 머신러닝과 생성 AI가 광고 기술에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 논의가 급증했습니다. 특히 광고 네트워크의 경우 AI는 광고 데이터를 분석하고 타겟 광고에 정보를 제공하는 혁신적인 방법을 제공할 수 있습니다. 프로그래밍 방식 광고 네트워크는 이미 이 작업을 어느 정도 수행하고 있지만 AI는 더 많은 양의 더 자세한 데이터를 수집하여 기존 기능을 향상시킬 수 있는 잠재력을 보유하고 있습니다. Google의 동적 검색 광고 솔루션 등 주목할만한 사례가 이미 사용되고 있다는 증거가 있습니다. 그러나 기계 학습의 확산으로 광고 네트워크의 자동화가 훨씬 더 큰 규모로 발전할 수 있습니다.

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