이엠넷 반기보고서 (2023.06)
5. 위험관리 및 파생거래

당사는 여러 활동으로 인하여 시장위험(외환위험), 신용위험 및 유동성 위험과 같은 다양한 금융 위험에 노출되어 있습니다. 당사의 전반적인 위험관리정책은 금융시장의 예측불가능성에 초점을 맞추고 있으며 재무성과에 잠재적으로 불리할 수있는 효과를 최소화하는데 중점을 두고 있습니다.

가. 시장위험(외환위험)

당사는 주로 엔화와 관련된 환율변동위험에 노출되어 있으며, 외환위험은 인식된 자산 및 해외사업에 대한 순투자와 관련하여 발생하고 있습니다.

경영진은 연결회사가 기능통화에 대한 외환 위험을 관리하도록 하는 정책을 수립하고 있습니다.

연결회사는 외화거래 수행에 따라 주로 엔화(JPY)와 관련된 환율변동위험에 노출되어 있습니다. 엔화(JPY) 환율변동시 민감도 분석내용은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분	당반기말	전기말

10%상승	10%하락	10%상승	10%하락

JPY	61,611	(61,611)	55,144	(55,144)

나. 신용위험신용위험은 기업 및 개인 고객에 대한 신용거래 및 채권뿐 아니라 현금성자산, 채무상품의 계약 현금흐름 및 예치금 등에서도 발생합니다.연결회사는 채무불이행으로 인한 재무적 손실을 경감시키기 위하여 신용도가 일정수준 이상인 거래처와 거래하고, 충분한 담보 또는 지급보증을 수취하고 있습니다. 회사는신용위험노출 및 거래처의 신용등급을 주기적으로 검토하여 거래처의 여신한도 및 담보수준을 재조정하는 등 신용위험을 관리하고 있습니다.연결회사가 보유하는 채무상품은 모두 낮은 신용위험의 상품에 해당합니다. 이러한 채무상품들에 대해서는 신용등급을 모니터링하여 신용위험의 하락을 평가하고 있습니다. 다. 유동성 위험

연결회사는 미래의 현금흐름을 예측하여 단기 및 중장기 자금조달 계획을 수립하여 유동성위험을 관리하고 있으며, 금융부채의 잔존계약 만기에 따른 만기분석내용은 다음과 같습니다.

(단위: 천원) 구분 3개월미만 3개월에서1년 이하 1년에서2년 이하 2년에서5년 이하 합계 미지급금(*) 3,355,619 - - - 3,355,619 대행미지급금 11,061,068 - - - 11,061,068 리스부채 유동 229,732 93,271 - - 323,003 비유동 - - 9,984 15,097 25,081 기타금융부채 유동 210,000 - - - 210,000 비유동 - - 498,950 - 498,950 합계 14,856,419 93,271 508,934 15,097 15,473,721 (*) 장부금액 중 종업원급여 관련 부채 금액은 제외하였습니다. (단위: 천원) 구분 3개월미만 3개월에서1년 이하 1년에서2년 이하 2년에서5년 이하 합계 미지급금(*) 3,852,958 - - - 3,852,958 대행미지급금 14,198,475 - - - 14,198,475 리스부채 유동 221,376 531,273 - - 752,649 비유동 - - 9,984 20,089 30,073 기타금융부채 유동 - 498,000 - - 498,000 비유동 - - 178,407 - 178,407 합계 18,272,809 1,029,273 188,391 20,089 19,510,562 (*) 장부금액 중 종업원급여 관련 부채 금액은 제외하였습니다.계약만기일까지의 잔여기간에 대한 만기별 구분에 포함된 현금흐름은 이자지급액을 포함하고 있으며, 현재가치할인을 하지 않은 금액입니다. 라. 자본위험관리 연결회사의 자본관리 목적은 계속기업으로 영업활동을 유지하고 주주 및 이해관계의 이익을 극대화하하고 자본비용의 절감을 위하여 최적의 자본구조를 유지하는데 있습니다. 회사는 배당조정, 신주발행 등의 정책을 통하여 자본구조를 경제환경의 변에 따라 적절히 수정변경하고 있습니다. 연결회사의 자본위험관리정책은 전기와 중요한 변동이 없습니다. (단위: 천원) 구분 당반기말 전기말 부채총계 27,911,761 34,389,281 차감: 현금및현금성자산 (9,044,366) (8,694,340) 순부채 18,867,395 25,694,941 자본총계 91,733,993 93,833,024 순부채비율 20.57% 27.38% 마. 위험관리 정책 회사의 위험관리는 재무적 성과에 영향을 미치는 잠재적 위험을 식별하여 허용 가능한 수준으로 감소, 제거 및 회피하는 것을 그 목적으로 하고 있습니다. 회사는 전사적인 수준의 위험관리 정책 및 절차를 마련하여 운영하고 있으며, 재무부서에서 위험관리에 대한 총괄책임을 담당하고, 이사회에서 승인된 위험관리 정책 및 절차에 따라 영업과 관련한 금융위험을 감시하고 관리하는 역할을 하고있습니다.또한, 내부감사인은 위험관리 정책 및 절차의 준수 여부와 위험노출 한도를 지속적으로 검토하고 있습니다. 바. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 현황당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 비경상적인 경영상의 주요계약 (단위: 백만원) 계약구분 계약 체결 시기또는 계약 기간 계약상대처 계약의 목적 및 내용 계약 금액 부동산매매계약 2019.04.09 NHN한국사이버결제(주) 조직확장 및 임대수익 창출 등 잠정적인 수익기반을 확보 4,157 나. 연구개발활동 (1) 연구개발 담당조직 [조직도] 조직도.jpg 조직도 당사는 광고주의 광고 집행을 보다 효과적으로 진행하기 위해 지속적으로 솔루션 업데이트를 하고 있으며, 사원들에게 체계적인 솔루션 교육을 시행함으로써 전문인력 양성은 물론 광고주의 광고 효과를 극대화 하기 위해 노력하고 있습니다.(2) 주요 연구개발인력의 현황 직 위 성 명 담당업무 주요연구실적 경력 부장 이성열 PM 검색광고 솔루션 애드에디터 개발검색광고 솔루션 키홀더 개발바이럴 마케팅 솔루션 브랜드매니저 개발 웹에디터 개발DA브라우저 개발은행 감사/인사 시스템개발 차장 박수훈 PL 인트라넷 시스템 운용 과장 문대식 개발 자동입찰 솔루션 개발 대리 이승재 개발 광고 솔루션 개발 대리 이홍재 개발 광고 솔루션 개발 주임 이학민 개발 광고 솔루션 개발 주임 이원희 개발 광고 솔루션 개발 사원 이시형 개발 광고 솔루션 개발 사원 정연재 개발 광고 솔루션 개발 사원 정지현 개발 광고 솔루션 개발 수습 구샛별 개발 광고 솔루션 개발 수습 오영훈 개발 광고 솔루션 개발 수습 방수원 개발 광고 솔루션 개발 (3) 연구개발 비용 (단위 : 천원) 구분 2023년(제 24 기) 2022년(제 23 기) 2021년(제 22 기) 인건비 285,730 505,361 465,896 감가상각비(장비/SW) 245 824 1,495 기타 운영비 등 3,992 8,573 7,461 합계 289,967 514,758 474,852 매출액대비비율(%) 1.78% 1.16% 1.35% 주) 당사는 연구개발비를 별도로 집계하고 있지 않아 자산으로 처리된 연구개발비는 없으며, 연구개발 인력의 인건비 및 제비용을 계상한 바는 위와 같습니다. (4) 연구개발 실적 ① 애드인사이트 : 로그 분석 및 광고 효과 측정 솔루션 연구개발기간 2010.03 ~ 2011.07 (1차 완료) 2013.07 ~ 2014.06 (2차 완료) 2014.10 ~ 2015.10 (3차 완료)2016.04 ~ 2016.12 (4차 완료) 연구 배경 - 로그분석은 온라인마케팅 분석의 가장 기반이 되는 기술 - 하지만 업계에서는 로그분석을 활용한 통합적인 분석도구가 없어 최적화된 도구가 필요한 상황 연구 결과 - 산학협력을 통한 자체기술로 로그분석 솔루션 개발 (광고대행사 중 유일하게 자체개발 로그분석 솔루션 보유) - 광고 데이터베이스와 연계한 종합 분석 (광고비 투입부터 광고의 노출 및 클릭 효과, 이를 통한 매출분석) - 상품별, 회원유형별 등 다차원의 마케팅 효과 분석- 유입 직전 검색어 분석- 유입 순위 기반 입찰 관리 기대 효과 - 대외적 경쟁력 확보 - 해외 진출을 위한 기술적 기반 마련 상품화 여부 인터넷을 통한 광고주 제공 서비스 (http://www.adinsight.co.kr) ② 광고주센터 : 광고 통합 보고서 시스템 연구개발기간 2008.01 ~ 2009.01 (1차 완료) 2011.05 ~ 2011.08 (2차 완료) 2014.01 ~ 2014.12 (3차 완료)2016.09 ~ 2016.12 (4차 완료) 연구 배경 - 광고주는 광고효과에 대한 종합적인 보고서를 요구- 하지만 거래처(광고매체)별로 별도의 보고서가 제공되어 종합적인 분석과 판단이 어려우므로, 통합적인 형태의 보고서와 각 종 분석 내용이 필요 연구 결과 - 로그분석 시스템 연동을 통한 검색광고 Data 통합 분석 기능- 매체 API를 통한 광고 Data 수집 및 Data Mining- 기타 매체 성과 리포트 기대 효과 - 다양한 보고서 제공을 통한 고급 컨설팅 가능 - 광고주와의 커뮤니케이션 확대 - 광고주의 당사에 대한 신뢰도 및 만족도 증가 상품화 여부 인터넷을 통한 광고주 제공 서비스 (http://adcenter.emnet.co.kr) ③ 키홀더 : 광고소재 및 경쟁사 분석 솔루션 연구개발기간 2007.01 ~ 2008.04 (1차 완료) 2012.01 ~ 2012.06 (2차 완료) 2013.01 ~ 2013.06 (3차 완료) 연구 배경 - 키워드 광고를 처음 시작하는 광고주의 경우 광고소재(키워드)의 선택, 예산범위 결정 등의 어려움이 있어 이를 지원할 필요 있음 - 경쟁사의 광고 현황을 파악하는 것은 광고주의 광고 운영에 큰 영향을 미침 연구 결과 - 당사 광고주 광고를 통한 대량의 광고소재(키워드) 확보 - 분석모듈을 통한 키워드 및 경쟁 사이트의 카테고리 분석 기능 제공- 광고주의 경쟁사 광고 현황 모니터링 및 분석 기대 효과 - 영업시 신속한 정보 획득으로 영업 효율성 증대 - 경쟁사 광고 현황 분석을 통해 광고주의 광고 성과 개선 상품화 여부 당사 사내 서비스 (한국, 일본, 중국) ④ 애드매니저 : 광고 소재 편집, 운영 및 스마트입찰 솔루션 연구개발기간 2008.06 ~ 2008.10 (1차 완료) 2010.09 ~ 2011.04 (2차 완료) 2013.01 ~ 2013.12 (3차 완료)2016.01 ~ 2016.06 (4차 완료) 연구 배경 - 광고 매체에서 광고 소재를 편집할 수 있으나, 대량의 광고 소재의 등록, 편집, 삭제시 불편하여 업무 리소스 가중- 광고 일정 관리, 광고비 실시간 입찰 등의 자동화를 통한 효율성 제고 필요 연구 결과 - API 웹서비스를 이용한 윈도우용 프로그램 개발- 실시간 데이터 수집 및 적용- 일부 업무 자동화로 업무 효율화- URL 패턴 분석기- 키워드 속성 필터링 기대 효과 - 광고 소재 편집에 소요되는 시간을 단축함으로써 업무 효율성 상승 - 자동 스케쥴 기능 등으로 업무 누수 방지 상품화 여부 당사 사내 서비스 ⑤ 브랜드매니저 Lite : 광고주 브랜드 관련 인터넷 게시물 모니터링 솔루션 연구개발기간 2009.02 ~ 2009.06 연구 배경 - 인터넷의 특성상 광고주(웹사이트 운영자)가 의도하지 않은 게시물이 일반 인터넷 이용자를 통해 인터넷에 게시될 수 있음 - 이러한 게시물들은 광고주의 브랜드 이미지 뿐만 아니라 매출에도 간접적인 영향을 끼칠 수 있으므로 지속적인 감시 및 정화 작업 필요 연구 결과 - 오픈 API를 이용한 브랜드 콘텐츠(웹 게시물) 수집 - 스케쥴링을 통한 Data 자동 수집 - 수집된 콘텐츠의 분류 기대 효과 - 브랜드 관련 웹 게시물의 자동 수집을 통한 업무 편의성 개선- 수집된 콘텐츠의 분류 및 분석을 통한 후속 대응방안 수립 가능 상품화 여부 당사 광고주에 무료 제공 ⑥ 브랜드매니저 Lite+ : 광고주 브랜드 관련 인터넷 게시물의 감성분석 솔루션 연구개발기간 2013.01 ~ 2013.10 (1차 완료) 2014.01 ~ 2015.03 (2차 완료) 연구 배경 - 광고 캠페인 효과를 실제적 가치 획득에 국한하지 않고 브랜드에 대한 소비자 감성 변화를 수치로 측정함으로써 내재적 브랜드이미지 향상 분석으로 넓힘- 단어의 원형과 변형된 단어 간 의미 변화의 별도 관리를 통해 형태소 분석기를 대체할 감성분석 엔진 개발 필요. 연구 결과 - 산학협력을 통해 트위터, 블로그, 웹 문서의 감성분석 엔진 개발- 수집된 데이터 분석을 통해 도출된 감성 표현을 통해 감성 사전의 구축 및 유지 보수 시스템 구축- 윈도우 버전의 클라이언트 프로그램 개발 기대 효과 - 브랜드 관련 웹 게시물 수집 영역을 트위터 등의 SNS영역까지 확대 - 브랜드에 대한 소비자 감성 변화를 수치로 측정함으로써 내재적 브랜드이미지 향상 전략의 지표로 활용. - R을 통해 데이터의 통계적 해석을 가능케 하는 영역으로 확대. 상품화 여부 당사 사내 서비스 ⑦ DB URL Viewer : 사이트 내 컨텐츠 분석 및 정보 수집 솔루션 연구개발기간 - 1차 오픈(사내) : 2014.10 ~ 2014.11 - 2차 오픈(광고주) : 2015.03 - 2015.03 연구 배경 - 광고주 사이트의 유입/매출 증대를 위해 광고주의 쇼핑몰에서 취급하는 모든 상품과 관련된 키워드의 추출, 확장의 필요성 요구 - 사이트 내에 판매 중인 모든 상품과 새롭게 추가되는 신상품을 확인하는데에 대한 어려움 존재 - 상품과 관련된 검색어(상품명, 모델명) 추가 시 많은 리소스가 발생 연구 결과 - 오픈 API를 이용한 상품정보(상품코드, 상품명, 상품가격, 상품이미지, 카테고리, 랜딩URL 등)를 자동으로 수집 기대 효과 - DB URL Viewer의 키워드 조합(생성)기능으로 추가/ 확장이 용이하며, 보다 가치 있는 키워드의 발굴 및 광고소재 사용 가능 - 별도의 검색활동 없이도 솔루션을 통해 해당 상품의 추천 검색어, 연관 키워드 등의 확인 가능 - 상품 요약창 사용시 광고주의 상품을 한 눈에 파악할 수 있어 관리가 용이하고, 간편하게 엑셀파일로 다운받아 업무 활용 가능 - 신상품 정보 및 타 업체와의 가격 비교를 통해 광고주와 커뮤니케이션, 마케팅 운영 전략 수립에 활용 가능 상품화 여부 당사 사내 서비스 ⑧ EFC: 크로스마켓 운영 플랫폼 연구개발기간 - 1차 개발 : 2015.01 ~ 2015.12 연구 배경 - 국가간 B2C비즈니스에서 발생하는 업무들의 프로세스화 필요 - 다국적 담당자들간의 언어 소통을 위한 창구 필요 - 로컬 쇼핑몰의 커스터마이징 필요 연구 결과 - 주요 업무의 시스템 프로세스화 구현(CS,주문,배송) - 언어팩과 외부 번역기 연동을 통한 다국어 지원 기능 개발 - 쇼핑몰 API를 통한 커스터마이징 기능 개발 기대 효과 - 업무 누락 최소화 - 효율적인 업무 처리 - 쇼핑몰 로컬화를 통한 B2C 매출 증대 상품화 여부 당사 사내 서비스 ⑨ BI 시스템 구축 연구개발기간 - 1차 개발: 2015.01 ~ 2015.12 연구 배경 -의사결정을 위한 데이터 분석 시스템 분석 필요 -다양한 관점의 광고 성과 분석 필요 연구 결과 - OLAP 시스템 구축 - 의사결정용 데이터큐브 구축 - 광고 성과 분석용 데이터큐브 구축 기대 효과 - 데이터 기반의 빠른 의사 결정 가능 - 심층 분석을 통한 효과적인 광고 운영 가능 상품화 여부 당사 사내 서비스 ⑩ 페이스북 파트너 인증 프로그램 개발 연구개발기간 - 1차 개발: 2016.07 ~ 2016.12 연구 배경 페이스북의 AD Tech 분야 공식 파트너 인증을 위한 솔루션 개발 필요 연구 결과 ADiffiuser 솔루션 개발- 상품 추천 시스템 개발- 크로스 셀링 업 셀링 기대 효과 - 상품 판매가 목적인 광고주의 판매증진 기대- ROI 향상 상품화 여부 당사 사내 서비스 ⑪ KPI 매니저 연구개발기간 - 1차 개발: 2016.04 ~ 2016.10 연구 배경 다양한 매체를 통한 캠페인별 통합 성과 관리 시스템 개발 필요 연구 결과 - 캠페인별 성과 데이터 제공- 광고 예산의 적시 관리기능 제공 기대 효과 - 통합 데이터를 통한 다양한 광고 성과 분석 가능 상품화 여부 당사 사내 서비스 ⑫ 덱스알(DexR) 연구개발기간 - 1차 개발: 2017.03 ~ 2017.12 연구 배경 다차원 통합 성과 분석 시스템 개발 필요 연구 결과 - 성과 차원 분리 통합 (매체,캠페인,SA/DA)- 성과 데이터 분리 통합 (매체성과 데이터 애드인사이트)- 사용자 차원 정의 및 분석 기대 효과 - 다차원 분석을 통한 광고 효과 정밀 분석- 리포트 업무 개선 상품화 여부 당사 사내 서비스 ⑬ 이엠넷 피드서버 연구개발기간 - 1차 개발: 2017.07 ~ 2017.10 연구 배경 상품 광고를 위한 EP(Engine Page) 제공 필요 연구 결과 - EP 컨버팅 프로그램 개발- EP Feed 서버 구축 기대 효과 - 다양한 매체의 상품 광고 동시 운영 가능 상품화 여부 당사 사내 서비스 7. 기타 참고사항 가. 산업의 특성, 성장성 선행 학습된 언어 모델을 기반으로 개발된 챗GPT의 출시를 비롯한 4차 산업혁명의 지속적인 발전 속에서, 커머스 시장은 디지털과 모바일을 중심으로 성장하고 있으며 이에 따라 디지털 경제의 중요성이 더욱 커지고 있으며, 새로운 산업과 일자리가 창출되고 있습니다. 전통적인 ATL 매체를 활용한 브랜딩 캠페인에서 디지털 매체를 통한 브랜딩과 퍼포먼스 캠페인을 동시에 운영하는 것이 트렌드입니다. 또한, 코로나 19 팬데믹으로 인해 디지털화와 비대면화가 가속화되면서 디지털 기술의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 이는 디지털 마케팅의 중요도가 점점 높아지고 더욱 효율적인 퍼포먼스 캠페인이 강조되고 있다는 것을 의미합니다. 팬데믹의 엔데믹화로 사회적 거리두기가 완화되었음에도 불구하고 디지털 마케팅은 모바일을 중심으로 지속적인 성장세를 보이며 전체 광고 시장의 성장을 주도하고 있습니다. 디지털 환경에 익숙한 사용자들과 미래 주요 소비 주체가 될 MZ세대는 디지털 마케팅 시장이 전체 마케팅 시장을 주도할 근간이 될 것입니다. 또한 이 사용자들의 모바일 친화적인 경향을 바탕으로 모바일 광고 시장은 온라인 광고 시장의 중심으로 더욱 더 자리 잡을 것입니다. 전체 광고 시장에서의 모바일 중심 성장은 인터넷(PC) 광고의 약세를 대체하고 온라인 광고 시장의 새로운 패러다임이 되고 있습니다. (1) 코로나19 엔데믹과 경기 침체 속 성장하는 온라인 광고 시장국내 전체 광고 시장은 코로나 19 팬데믹과 외부 요인으로 인한 경기침체에도 불구하고 2023년 총 광고비 16조 8,981억원의 규모로 전년 대비 약 7.1% 성장할 것으로 예상되고 있으며, 이중 전체의 52.3%를 차지하는 온라인 광고시장은 전년보다 약 10.2% 성장한 8조 8,377억원대의 규모로 예측되고 있습니다. 사용자들의 디지털 일상에 발맞추어 기업들의 마케팅이 온라인을 중심으로 변화했으며, 엔데믹 이후에도 온라인 광고 시장은 더욱 성장할 전망입니다. [국내 전체 광고 시장과 온라인 광고시장 성장 추세] (단위 : 억원) 국내 전체 광고 시장과 온라인 광고시장 성장 추세.jpg 출처: 한국방송광고진흥공사, 2022 방송통신광고비 조사 보고서> (2) 모바일 광고시장의 확대와 대행사의 역할 팬데믹 이후 크게 증가하던 온라인 광고비 성장률은 19년 14.1%, 20년 15.4%에서 21년 6.3%, 22년 0.2% 로 점차적으로 그 성장세가 둔화되고 있는 것으로 나타났습니다. 그러나 이러한 상황에서도 온라인 광고비 중 모바일 광고비는, 인터넷(PC) 광고 시장의 하락세에 따라 점유율이 계속해서 증가하여 23년 전체 온라인 광고비 8조 8,377억원 중 83%인 7조 3,414억원을 기록할 것으로 예상됩니다. 이러한 모바일 광고비 점유율 상승의 배경에는 플랫폼 사들의 모바일 퍼스트 전략이 있습니다. 기업들은 모바일 기기에 의존하고 있는 소비자들의 변화에 대비하여 서비스를 모바일에서 손쉽게 사용할 수 있게 만들고 있으며, 미래의 주요 소비 주체가 될 Z세대와 알파세대 역시 PC 환경 보다 모바일에 익숙한 디지털 네이티브 세대이기 때문에 온라인 광고 시장은 앞으로도 이러한 트렌드에 발 맞춰 모바일 광고 시장을 중심으로 커질 것으로 예상됩니다. 모바일 광고 시장이 고도화되고 발전함에 따라 대행사는 기업의 광고 캠페인을 성공적으로 운영 하고 이를 최적화하는 역할을 수행하고 있습니다. 모바일 광고를 집행하는 미디어들의 최신 기술과 성공 사례를 학습하여 캠페인에 적용하는 등 대행사에게는 전반적인 모바일 광고 수립과 실행 능력이 요구되고 있습니다. 이에 이엠넷은 2022년 크리테오의 트레이닝 프로그램에 적극적으로 참여하여 '아카데미 오브 더 이어'를 수상하였으며, 구글, 메타 등의 주요 미디어에서 제공하는 온라인 학습 과정 등의 적극적인 참여를 통해 직원들의 모바일 광고 업무 능력을 지속적으로 향상시키고 있습니다. [국내 온라인 광고 시장과 모바일 광고시장 성장 추세] (단위 : 억원) 국내 온라인 광고 시장과 모바일 광고시장 성장 추세.jpg 출처: 한국방송광고진흥공사, 2022 방송통신광고비 조사 보고서> (3) 1st Party 데이터를 기반으로 한 검색 광고 시장의 성장 애플의 개인 데이터 사용 제한 정책과 유튜브를 포함한 구글 서비스의 3rd Party 쿠키 지원 중단 예정입니다. 이에 따라 2023년에는 온드 미디어를 중심으로 파악된 고객들의 관심이 반영된 검색 기록과 이후 행동 데이터 분석을 바탕으로 1st Party 데이터를 중심으로한 검색 광고의 활약이 두드러질 전망입니다. 최근, 개인의 검색 데이터를 기반으로 최적화된 상품과 콘텐츠를 추천해주는 인공지능 기반의 기술이 등장하였습니다. 이렇듯 앞으로의 검색 광고는 AI와 결합되어 더욱 진화될 것으로 보입니다. 디지털 마케팅 시장 속 검색 광고의 영향력이 확대됨에 따라 국내 기업인 '네이버'와 '카카오'도 이에 맞춰 고도화되고 있습니다. '네이버'는 광고주와 검색 이용자의 연결을 핵심이라고 보아, 커머스 기능을 확대하여 검색, 콘텐츠, 그리고 구매까지 이어지도록 소비자의 여정에 따른 생태계 구축을 확보하는데 주력하고 있습니다. '카카오' 역시 검색 광고의 효율을 높이기 위해 다음 계정과 카카오 계정으로 구분하여 제공되었던 검색 광고 플랫폼을 '카카오 키워드 광고'로 통합하였습니다. 또한, 검색 광고 및 광고 지면을 확대하기 위해 카카오 내 오픈 채팅을 '오픈 랭크' 앱으로 분류할 예정에 있습니다.특히, 2023년에는 네이버 및 카카오의 커머스 서비스 확장에 따라 구매 기회가 가능한 성과형 광고의 성장도 두드러질 것으로 예측됩니다. 팬데믹을 겪은 이후 많은 브랜드들은 포털의 스마트 스토어에 입점하거나 자사몰을 구축하여 쇼핑 검색 광고를 활용해 검색에서 쇼핑, 더 나아가 결제까지 이어지는 통합프로세스를 구축했습니다. 이러한 프로세스를 적극 활용한 결과, 파워링크 및 쇼핑 검색, 브랜드 검색과 같은 온라인 광고 상품에 대해 광고주는 매우 긍정적인 반응을 보이고 있습니다. 2023년 국내 디지털 광고 시장 역시 경기 침체와 개인 정보 규제 강화 등으로 인해 어려운 상황에 직면한 것은 사실이지만, 온라인 광고 플랫폼들은 각자의 핵심 특장점을 적극 활용하고 발전시켜 경쟁력을 강화하고 있습니다. 온라인 광고 플랫폼들의 성장 경쟁 속에서 온라인 광고 시장은 2023에도 어김없이 막대한 영향력을 발휘할 것입니다. (4) 디지털 마케팅의 개인화 타겟팅 강화 디지털 마케팅의 주 이용자 층이 MZ세대로 바뀌어 가고 팬데믹의 영향으로 다양한 개인 취향을 충족시켜주는 커머스와 커뮤니티 성격이 접목된 버티컬 플랫폼 (당근마켓, 무신사, 오늘의 집 등)이 각광을 받고 있습니다. 네이버, 카카오와 같은 대형 플랫폼 역시 이용자의 관심사 기반의 커뮤니티 서비스(오픈톡 등)를 강화할 예정입니다.또한 이용자의 관심사 등 온라인상의 고객 행동 정보를 타겟팅하면서 성장한 머신러닝 시장의 경우, 개인정보보호법 강화 등으로 인해 정밀화된 타겟팅이 점점 어려워짐에 따라 기술고도화를 통해 이를 극복하고 높은 광고 성과를 달성하기 위한 여러 방안을 마련하고 있습니다. 즉 기술적인 타겟팅이 고도환 된 머신러닝 광고와 이용자관심사 기반의 커뮤니티 성격의 플랫폼의 2가지 활용이 무엇보다 중요합니다. 구글과 메타 중심으로 성장한 머신러닝 광고 플랫폼은 개인정보보호법 강화에 따른 맞춤 광고 제한의 영향으로 광고효과의 하락에 대한 우려도 있었으나 이를 극복하기 위한 기술 고도화와 꾸준히 새로운 상품을 런칭하면서 광고성과를 높이고 있습니다. 국내 플랫폼 (네이버, 카카오)도 다양한 서비스를 통해 축적한 자사 고유의 데이터를 보유하고 있어 머신러닝 광고 볼륨을 더욱 확장하고 있습니다 버티컬 플랫폼은 이미 비슷한 취향의 이용자가 축적되어 있으며, 자연스럽게 유사한 관심사의 이용자에게 확산되는 효과도 있습니다. 즉각적인 쇼핑까지도 유도하기 때문에 광고주에게는 새로운 커머스 채널로써의 역할도 수행하고 있습니다. 최근 메타, 크리테오에서도 해당 플랫폼과 제휴를 통한 광고 상품(오늘의 집, 올리브영)을 런칭하고 있으며, 당근마켓은 자체 광고 상품(당근비즈니스)를 작년부터 본격적으로 강화하고 있습니다. 네이버, 카카오 역시 커뮤니티 서비스 확대하면서 머신러닝 광고 플랫폼 연계를 통한 퍼포먼스를 최적화하였습니다.특히 2023년은 장기적인 경기침체가 전망되어 볼륨보다는 마케팅의 효율성을 중요시하는 것이 트렌드화 되어서 퍼포먼스에 강점을 가진 머신러닝 광고 플랫폼과 버티컬 플랫폼 활용 능력이 중요합니다. 고도화되는 머신러닝 기술은 해당 플랫폼사와의 파트너쉽을 기반으로 협업을 중요시하고, 다양한 버티컬 플랫폼의 활용을 위해서도 커머스, 금융 등 다양한 광고주 풀을 보유한 대행사가 유리합니다. 더불어 다양한 플랫폼을 선택하고 분석하기 위한 자체적인 분석 솔루션과 노하우를 가진 대행사의 시장 경쟁력이 높아질 예정입니다. 나. 신규사업 등의 내용 및 전망 당사는 종속회사 (주)더브록스를 통해 최근 활성화 되어 있는 이커머스 시장에 진출하여 사업다각화를 추진하고 있습니다.(주)더브록스는 (주)이엠넷 고객사를 비롯한 우수한 상품력과 높은 성장 가능성을 가지고 있는 다양한 형태의 브랜드를 발굴해 파트너십을 맺고, (주)이엠넷의 디지털 마케팅 성공사례를 적용해 새로운 패러다임의 디지털 유통모델 확립으로 경쟁력을 강화할 계획입니다.또한 2021년에 인수한 디지털 마케팅 및 브랜드 컨설팅 전문 기업 코마스인터렉티브와 협업하여 기존 퍼포먼스 광고 뿐만아니라 브랜딩 마케팅 분야까지 확장하여 디지털 통합 마케팅 시장에서 경쟁력 강화를 도모하고 있습니다.