아티스트컴퍼니 반기보고서 (2021.06)
7. 기타 참고사항

※용어집

용어	설명

ADX	Ad Exchange
애드 익스체인지는 애드 네트워크에서 한단계 나아간 형태로, 수많은 애드 네트워크에 동시에 연결되어 있어 인벤토리의 구매와 판매를 촉진시킵니다. DSP와 SSP의 가운데에서 거래 중개를 하는 중개소 역할을 하며, RTB(실시간 경매 방식) 거래가 애드 익스체인지에서 일어납니다.

ATD	Agency Trading Desk
ATD는 주로 에이전시의 특별한 유닛으로, DSP 또는 다른 기술을 활용해 '프로그래매틱' 또는 경매 형태로 미디어를 구매하고 최적화하는 작업을 합니다.k

Bad Click	오클릭
클릭은 발생했지만, Landing Page에 도달하지 못한 클릭으로 즉 광고주 페이지에 도달하지 못하는 클릭을 말하며, 대부분 실수로 클릭하는 것(Accidental Click)일 가능성이 매우 높다고 추정하며 일부는 Abusing일 가능성도 있음.

Banner	Banner(또는 Web Banner)
배너 광고 또는 웹 배너는 온라인 광고의 일종으로 사용자가 방문하는 웹 페이지에 현수막 형태로 광고를 추가하는 것이며, 광고주의 웹사이트를 링크하여 해당 광고주의 사이트로 트래픽(클릭, 유입 등)을 이끌어내는 것이 목적이다.

Conversion	전환
광고를 통해 사이트로 유입된 유저가 광고주가 원하는 특정 행위(구매 등)를 취하는 것
- 직접전환 : 광고클릭 후 30분 이내 전환
- 간접전환 : 광고클릭 후 15일 이내 전환
* 광고주가 원하는 특정 행위는 매우 다양하며, 예를 들어 쇼핑몰의 경우, 홈페이지방문/구매/장바구니/물품보기/회원가입 등이 있을 수 있음. 이러한 특정 행위 중 광고주의 목적에 따라 Conversion(전환)은 다르게 카운트 됨.

CPA	Cost Per Action(Acquisition)
행동당 단가(이벤트 참가, 상담, 어플리케이션 인스톨 등)로 과금하는 방식

CPC	Cost Per Click
클릭당 기준 요금 부과(CPC = 광고비용/총 클릭수)

CPM	Cost Per Millennium
광고가 1000번(Millennium) 노출될 때 마다 과금하는 방식

Crawling	크롤링
분산되어 있는 수많은 문서들을 검색로봇이 수집하여 검색대상의 색인으로 포함시키는 기술

Creative	광고 소재

CT	Contextual Targeting, 문맥타겟팅
지면의 키워드, 카테고리와 캠페인에 등록된 키워드와 카테고리를 매칭하여 광고를 노출하는 타겟팅 기법

CTR	Cots Through Rate, 클릭률
광고를 본 사람 중 클릭한 수가 얼마나 많은 지 보여주는 비율(0.1~2% 수준)
CTR = (클릭수/노출수)* 100

CVR	Conversion Rate, 전환율
광고를 클릭한 후 사이트에 들어온 방문객이 Conversion(홈페이지 방문, 상품구매, 홈페이지 가입, 장바구니 담기 등)을 일으키는 비율

DA	Display Advertising
디스플레이 광고는 텍스트, 이미지, 플래시, 비디오 및 오디오로 만들어진 배너(banner) 또는 기타 광고 형식을 통해 웹 사이트 또는 앱 또는 소셜 미디어에 광고하는 것이며, 디스플레이 광고의 주요 목적은 사이트 방문자에게 일반 광고 및 브랜드 메시지를 전달하는 것임

DMP	Data Management Platform
B2B로 다자간에 자기 소유의 데이터를(또는 제3자의 데이터와 결합하여) 분석 한 후 또는 분석하기 위해 상호 교환하는 플랫폼 및 서비스를 말함

DSP	Demand Side Platform
광고 노출 영역(매체, Media)를 직접 소유하지 않고, 매체로부터 또는 매체에 연동된 광고 네트워크 플랫폼으로부터 필요한 노출을 광고주의 니즈에 맞게 실시간으로 구매하여 광고를 노출하는 플랫폼으로 특정 사용자들을 타겟팅하는 광고를 집행하는데 효율적인 플랫폼이다. 광고지면을 그때그때마다 결정해서 구매하기 때문에 RTB(Realtime bidding)을 사용하거나, passback을 이용한다. 광고주(Demand)가 효과적으로 매체를 구매할 수 있도록 도와주는 플랫폼이라는 뜻에서 DSP라는 이름으로 불리움.

eCPM	1000번의 클릭당 벌어들인 돈이며, 주로 CPM 매체의 효율을 확인하기 위한 용도로 사용됨. 아래는 다양한 eCPM 계산 산출 사례임.
- eCPM = Total Earning / (Impressions/1000)
- eCPM = (CPC * Clicks) / (Impressions/1000)
- eCPM = CPC * CTR * 1000 / 100

Feed	피드
스트리밍 형태로 제공되고 스크롤해서 볼 수 있는 콘텐츠. 피드에서는 콘텐츠가 비슷하게 생긴 블록의 집합처럼 표시됨. 피드의 종류로는 편집 피드(예: 기사나 뉴스 목록), 목록 피드(예: 상품, 서비스 등의 목록) 등이 있음.

GDPR	General Data Protection Regulation(일반 데이터 보호 규칙)
유럽연합 일반 데이터 보호 규칙은 유럽연합의 법으로써 유럽연합에 속해 있거나 유럽경제지역에 속해 있는 모든 인구들의 사생활 보호와 개인정보들을 보호해 주는 강행규정이다. 이 법은 유럽연합과 유럽경제지역 이외 지역의 개인정보의 침해 또한 적용이 가능하다. 2018년 8월 25일부터 시행중인 규제.

Impression	노출
광고가 유저에게 보이는 것을 말함. 본래 출판산업의 용어로써 동일 판본에 대한 인쇄 세트를 말함. 1쇄, 2쇄, 3쇄에서는 쇄를 말하던 것이 온라인 배너 용어로 계승되어서 사용됨.

Landing Page	사용자가 광고를 클릭했을 때 연결되는 페이지(클릭해서 이동한 후에 보여지는 페이지)

롱테일	Long Tale, 소규모 기업
원래는 파레토 법칙을 그래프에 나타냈을 때 꼬리처럼 긴 부분을 형성하는 80%의 부분을 나타낸다. 마케팅/유통 업계에서는 개별 매출액은 작지만 이들을 모두 합하면 일정수준의 매출을 올릴 수 있는 소규모 상품 및 업체를 말함

LT	Lead Analysis Targeting
광고주 사이트에 방문하는 고객을 분석하고, 유사한 사용자를 고객의 사이트로 유입을 시켜 가망고객을 확보하고자 하는 타겟팅 기법

Passback	패스백
사용자와 매칭되는 광고가 없을 시에 다른 광고 서버로 광고요청을 보내는 것

Programmatic buying	프로그래매틱 광고구매
프로그래매틱 광고구매는 일반적으로 디지털 광고를 구매하기 위해 소프트웨어를 사용하는 것을 말하는데, RFP(Request for Proposal)와 사람이 개입된 협상, 그리고 수동적인 광고 개제 신청 등을 사용하는 전통적인 프로세스와는 상반된 볼 수 있습니다. 기본적으로 광고를 구매하기 위해 기계를 사용하는 것을 말합니다.

ROAS	Return On Advertising Spending
광고주 입장에서의 광고마케팅 성능 평가 지표. 광고비에 투자한 것에 대비해 얼마나 효과를 봤는가를 말함. ROAS = 매출/광고비*100

RT	Retargeting
앱이나 사이트 방문을 한 적인 있는 유저를 대상으로 광고를 노출하는 것

RTB	Real Time Bidding, 실시간 광고 입찰 시스템
광고주와 매체 간의 실시간 자동 경매 시스템. 보통 100ms 안에 입찰이 완료된다.

SA	Search Advertising
검색 기반 광고는 검색서비스를 통해 광고주의 웹사이트에 대한 연결고리를 보여주는 방식의 광고이며, 검색 엔진 광고 서비스를 통해서 이루어진다.

SaaS	Software as a Service
소프트웨어 및 관련 데이터는 중앙에 호스팅되고 사용자는 웹 브라우저 등의 클라이언트를 통해 접속하는 형태의 소프트웨어 전달 모델이다. 주문형 소프트웨어라고도 한다.

SSP	Supply Side Platform
SSP는 ‘매체지면 공급 플랫폼’으로 광고지면을 생산/판매(Supply)하여 수익을 내고자 하는 매체의 지면을 확보하고, 매체의 지면을 필요로 하는 광고주, 대행사, 미디어렙, DSP를 대상으로 이를 제공함. DSP가 광고주를 위해 존재한다면 SSP는 매체를 위한 플랫폼으로서 매체의 광고지면을 프로그래매틱 바잉을 통해 원하는 바이어에게 순차적으로 판매를 하는 방식(Mediation) 또는 여러 바이어에게 동시에 광고지면의 정보를 전달하고 입찰을 받아 바이어를 결정하는 실시간 입찰 방식(Real Time Bidding) 방식을 지원함. 금전적으로는 최적의 가격으로 매체의 광고 노출을 판매하여 매체의 수익을 극대화하는 역할을 하고 있음.

UT	User Targeting
유저타겟팅은 신규 고객을 확보하는 목적으로 사용하면, 온라인 고객들의 최근 웹 행동 패턴과 매체 방문지면의 형태를 분석하여 광고주의 등록된 키워드와 카테고리를 분석해서 타겟팅 하는 방식임.

가. 시장 현황 (1) 시장의 특성(가) 주요 목표시장

앞서 설명 드린 바와 같이 광고 관련 산업은 '오프라인'과 '온라인' 광고시장으로 크게 분류합니다. 다시 온라인 광고 시장은 크게 '검색광고'와 '디스플레이광고'로 분류합니다. 디스플레이광고 시장은 'Non-Targeting' 시장과 'Targeting' 시장으로 분류되며, ‘프로그래매틱 마케팅/광고플랫폼 사업’을 영위하는 당사의 목표시장은 온라인 디스플레이 타겟팅(Targeting) 광고시장에 해당됩니다.

현재 전세계적으로 광고시장은 성과형 마케팅의 수요가 늘어나면서, 특정 속성을 가진 유저들에게만 광고를 전달하는 Targeted Ad(타겟팅 광고) 시장이 급격히 성장하여 주류를 이루고 있습니다. 당사는 국내에 타겟팅 광고 시장이 형성되기 시작한 시점부터 그 역사를 같이 하면서 그 규모가 확대되고 있습니다.

국내 타겟팅 광고시장은 2020년 기준 최소 8천억원에서 최대 1조1000억원 이상으로 성장할 것으로 판단되며, 검색광고예산과 Non-Targeting 광고예산도 타겟팅 광고예산으로 이동하는 추세에 있으므로 그 규모는 더욱 확대될 것으로 예상됩니다.

현재 타겟팅 광고 시장의 가장 큰 고객은 e커머스, 여행업종과 교육업종에 주로 포진되어 있으며 한국에서는 쿠팡, LF몰, 하나투어, 인터파크투어, 에듀윌 등이 대표적인 광고주입니다. 당사는 대부분의 주요 광고주들이 선택하는 핵심 플랫폼으로 자리매김하였으며 참여 광고주 숫자는 계속 확대되고 있습니다.

타겟팅 광고 시장이 급속으로 성장하게 된 배경에는 모바일 기기의 확산과 디지털 기술의 발전이 있으며, 특히 프로그래매틱 바잉(또는 Programmatic Impression/User Buying) 이라는 기술의 발전이 큰 역할을 하였습니다. 프로그래매틱 바잉은 광고 노출 지면을 가지고 있는 매체와 광고 노출의 니즈가 있는 광고 플랫폼이 전방위적으로 연동 되면서 목표하는 사용자에게 기계적으로 광고 노출이 가능하게 하는 기술입니다. 이에 타겟팅 광고를 기술적인 측면에서 강조하고자 할 때 프로그래매틱 광고라고 부르게 됩니다.

타겟팅 광고는 디지털 광고의 작은 분야로 파생되었지만 빅데이터 알고리즘, 타겟팅 기술, 모바일 확산 트렌드와 함께 무엇보다 정확한 성과측정이 가능해짐에 따라 성과 중심의 광고를 추구하는 광고주의 니즈가 맞물려 디지털 광고의 대세로 자리잡았습니다. 최근에는 광고주 업종, 집행광고 종류, 광고목적, 예산규모 등과 상관없이 디지털 환경에서 고객과의 커뮤니케이션이 필요한 모든 광고주는 반드시 타겟팅 광고를 고려하여 계획을 짜는 것이 트렌드로 자리잡게 되었습니다. 이로 인해 타겟팅 광고는 기존 디지털 광고 시장의 부속 시장이라는 작은 개념에서 벗어나 주류 트렌드로 전환하는 脫범주화 (Decategorization)의 과정을 빠르게 걷고 있습니다.

(나) 산업의 연혁

인터넷의 보급으로 인터넷 브라우저(World Wide Web)를 매개로 하는 디지털 광고가 1990년대 중반에 처음 등장하게 됩니다. 1990년대 후반부터 해외에서는 야후, 국내에서는 다음, 네이버 등 대형 검색 포탈의 등장으로 인터넷 사용인구가 폭발적으로 증가하기 시작했으며 사용자 증가와 맞물려 인터넷서비스 업체는 수익창출을 위해 자사 사이트 내에 광고를 노출하기 시작하였습니다. 디지털광고의 등장 이후 약 20년이 지난 지금 디지털광고는 비교적 짧은 기간 동안 3세대까지 이르며 폭발적인 성장을 하며 광고산업의 핵심으로 성장하게 되었습니다.

(다) 수요 변동요인

모바일이 PC를 추월하면서 광고주의 집행패턴도 네이버, 다음과 같은 기존의 단일매체 집행에서 광고예산을 매체가 아닌 목표효율(ex. ROAS, 전환율 등)에 기준을 둔 퍼포먼스 중심의 집행방식으로 빠르게 전환되고 있습니다. 이런 트렌드는 2016년 이후 특정 광고주나 업종에 국한되지 않고 전방위적으로 확산되면서 디지털광고의 패러다임 변화로까지 이어지고 있는데 아래의 3가지 촉진요인에 기인하고 있습니다.

1) 애드테크(AD-Tech) 기술의 발전으로 프로그래매틱 광고환경을 기술적으로 구현

2) 방대한 데이터를 통해 사람(타겟 오디언스)을 지향하는 방향으로 광고주 인식변화

3) 정확한 효과측정이 가능해짐에 따라 광고집행에 대한 효율 우선주의 확산

상기 3가지 촉진요인은 대부분의 광고주와 업종에서 공통으로 발견할 수 있으나 전자상거래, 여행 등 몇 개의 업종이 프로그래매틱 광고의 빠른 성장을 주도하고 있습니다.

프로그래매틱 광고가 처음 등장하고 약 5년여간(2011~2016)은 앞서 명시한 바와 같이 e커머스의 절대적인 주도하에 프로그래매틱 광고시장의 성장을 주도하였습니다. 프로그래매틱 광고가 확산되면서 빅데이터 분석을 통한 행태 기반 타겟팅 기법이 고도화되고 성과측정이 고도화되면서 최근에는 모바일 기반의 광고주뿐만 아니라 브랜딩, 제조, 서비스업의 참여도 가속화되고 있습니다.

모바일 앱을 기반으로 새로운 비즈니스 영역을 구축하고 있는 분야는 중개업을 핵심으로 하는 배달, 숙박, 취업, 게임분야가 대표적이며 전통산업군에서는 금융, 통신, 자동차, 식음료, 건강, 교육 등 모든 부문에서 프로그래매틱 광고예산이 확대되고 있는 추세입니다.

(라) 규제 환경

빅데이터와 비식별화는 프로그래매틱 광고의 근간이자 원천 기술입니다. 사용자의 빅데이터에 근거하여 타겟팅을 구현하는 일련의 과정은 개인정보 보호원칙에 근거하여 철저히 비식별화 과정을 거쳐야 합니다. 이를 위해 디지털 환경에서 사용자는 개인정보를 알 수 없도록 디지털 기기의 고유 식별 번호로만 인식되며(Cookie, ADID), 프로그래매틱 광고의 모든 타겟팅은 아래 그림과 같이 비식별화 조건 下에서 구현되어야 합니다.

[개인정보 비식별 조치 가이드 라인]

우리나라는 2016년 6월 국무조정실, 행정자치부, 방송통신위원회 등 관계부처가 합동으로 현행 개인정보 보호 법령의 틀 내에서 빅데이터가 안전하게 활용될 수 있도록 하는데 필요한 개인정보의 비식별 조치 기준과 비식별 정보의 활용 범위 등을 명확히 제시함으로써 기업의 불확실성을 제거하여 기업투자와 산업 발전을 도모하는 한편, 국민의 개인정보인권 보호를 위해 『개인정보 비식별 조치 가이드 라인』을 공표하였습니다.

출처 : https://www.kisa.or.kr/jsp/common/downloadAction.jsp?bno=282=3=1

이에 당사는 정수동 CTO를 최고정보보호 책임자로 지정하여 데이터의 직접적인 수집, 외부로부터의 수신, 송출 그리고 보안까지 전 분야 걸쳐서 대응체계를 구축하여 개인정보 침해 리스크를 방지하고 있습니다.

구분	처리 지침

수집	○ 개인식별정보를 수집하지 않습니다.
○ 공공 정보와 결합하거나 내부 정보와 결합하여 개인을 식별할 수 있는 정보를 수집하지 않습니다.
○ 온라인 행태 정보에 대해서는 “온라인 맞춤형 광고 개인정보보호 가이드라인”을 준수하고 있습니다.

수신	○ 정부의 “개인정보 비식별 조치 가이드라인”에 맞추어 비식별화 조치가 필요한 데이터는 외부로부터 수신할 때에 비식별화를 하고 있습니다. (k 익명성)

송출	○ 정부의 “개인정보 비식별 조치 가이드라인”에 맞추어 데이터를 비식별화를 조치를 한 뒤, 제공하고 있습니다. (k 익명성)
○ 개인정보를 가지고 있지 않아서 재식별이 원천적으로 불가능한 사업자에게 데이터를 제공하고 있습니다.
○ 개인정보를 가지고 있는 사업자인 경우, 식별정보와 분리된 비식별정보만을 처리하는 시스템과 프로세스를 갖춘 사업자에게 재식별을 하지 않는다는 조건으로 데이터를 제공하고 있습니다.

보안	○ 일반 직원들은 통계/집계 정보만 볼 수 있고, 외부에 제공할 수 있습니다.

*와이더플래닛의 개인정보처리 보호를 위한 처리지침[개인정보보호 법령(GDPR)]

한편2018년 5월 EU(유럽연합)는 모든 회원국에 강제되는 새로운 개인정보보호 법령(GDPR)을 발효했습니다. 이 법령은 기존 권고차원의 EU 지침에 반해 모든 EU 회원국을 대상으로 강제성을 띄고 있으며 EU內 기업과 해외에서 EU 국민의 개인정보를 처리하는 기업까지 포함함으로써 구글, 페이스북, 크리테오 등과 같은 글로벌 플랫폼들에게 적지 않은 영향을 미칠 것으로 전망됩니다.

GDPR의 핵심은 아래 그림과 같이 이용자의 개인정보에 대한 주체적 권한을 강화하는 것으로써 디지털 환경에서의 잊혀 질 권리, 익명성에 대한 보장, 자신의 데이터에 대한 권리 강화 등을 포괄적으로 포함하고 있습니다.

GDPR의 적용으로 이미 유럽을 주무대로 삼고 있는 빅데이터 기반 애드테크 기업들의 비식별 데이터 수집과 이용에 큰 폭의 제약을 받고 있으며 이는 매출정체로 이어지고 있습니다. 크리테오의 경우 GDPR이 적용이 시작된 2018년에 총 23억 달러의 매출을 달성했는데 이는 2017년 22억8천만달러에서 0.1% (고정환율 적용 시 마이너스 1% 하락) 증가한 것에 불과합니다.

글로벌 차원의 개인정보 강화가 한국의 프로그래매틱 시장에 미치는 영향은 현재로서는 크지 않다고 볼 수 있습니다. 이미 한국의 프로그래매틱 시장은 유럽과 미국보다 엄격한 개인정보 기준을 적용 받고 있는 상황이며 국내기업 역시 자체적으로 엄격한 가이드라인을 통해 개인정보 침해 소지를 최소화하고 있기 때문입니다. 오히려 글로벌 플랫폼들의 전반적 위축상황에서 국내 빅데이터 프로그래매틱 업체의 역할과 위상이 커질 가능성도 예상되고 있습니다.

[데이터 3법 개정]

2020년1월9일 데이터산업 활성화를 위한 ‘데이터경제 3법’ 개정안이 국회 본 회의를 최종 통과했습니다. 3개법은 개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보법을 말하며, 3개법에 명시된 개인정보보호에 관한 볍령이 소관 부처별로 상이하게 분산돼 있어 발생하는 불필요한 중복규제를 해소하고 4차 산업혁명 도래에 맞춰 개인과 기업이 정보를 활용할 수 있는 폭을 넓히기 위해 마련되었습니다.

데이터 3법의 핵심은 추가 정보의 결합없이는 개인을 식별할 수 없도록 안전하게 처리된 가명정보의 개념을 도입하는 것이 핵심이며, 이 가명정보를 이용하면 개인정보를 활용해 서비스나 기술, 제품 등을 개발할 수 있어 기업들이 신사업을 전개할 수 있습니다.

데이터 3법의 주요 개정내용은 아래와 같습니다.

구분	주요내용

개인정보보호법	- 개인정보 관련 개념을 개인정보, 가명정보, 익명정보로 구분한 후 가명정보를 통계 작성 연구, 공익적 기록보존 목적으로 처리할 수 있도록 허용한다.
- 가명정보 이용 시 안전장치 및 통제 수단을 마련한다.
- 행정안전부, 금융위원회, 방송통신위원회 등으로 분산된 개인정보보호 감독기관을 통합하기 위해 개인정보보호위원회로 일원화한다. 개인정보보호위원회는 국무총리 소속 중앙행정기관으로 격상한다.

정보통신망법	- 개인정보 관련 법령이 개인정보보호법, 정보통신망법 등 다수의 법에 중복돼 있고 감독기구도 행정안전부, 방송통신위원회, 개인정보보호위원회 등으로 나눠져 있음에 따른 혼란을 해결하기 위해 마련되었다.
- 정보통신망법에 규정된 개인정보보호 관련 사항을 개인정보보호법으로 이관한다.
- 온라인상 개인정보보호 관련 규제 및 감독 주체를 방송통신위원회에서 개인정보보호위원회로 변경한다.

신용정보보호법	- 은행, 카드사, 보험사 등 금융 분야에 축적된 방대한 데이터를 분석 및 이용해 금융상품을 개발하고 다른 산업 분야와의 융합을 통해 부가가치를 얻기 위해 마련되었다.
- 가명조치한 개인신용정보로서 가명정보 개념을 도입해 빅데이터 분석 및 이용의 법적 근거를 명확히 마련한다.
- 가명정보는 통계작성, 연구, 공익적 기록보존 등을 위해 신용정보 주체의 동의 없이도 이용, 제공할 수 있다.

데이터3법 개정됨에 따라

1) DMP가 보유한 익명정보는 법적 적용을 받지 않기 때문에 DMP를 활용하는 기업이 증가할 것으로 예상되며, 기업의 가명정보 간의 결합이 용이해지고, 다양한 목적으로 활용이 가능해짐에 따라 데이터를 구매하고자 하는 기업이 증가할 것으로 기대하고 있습니다.

2) 기업의 가명정보 간의 결합이 증가함에 따라 데이터 양적 질적 측면 모두 개선되어, 타겟팅 역량 증가로 DSP의 성과(ROAS, 매체비용율, 매체 사용율, CVR, CTR 등)의 전반적인 지표가 향상 될 것으로 기대됩니다.

데이터 3법의 개정효과는 당사뿐만 아니라 타 DSP 및 DMP 사에게도 유익하지만, 데이터3법 개정 이전부터 관련 사항을 3년전부터 준비해왔고 기술적으로 비교우위에 있는 당사의 시장 장악력은 더 커질 것으로 기대하고 있습니다.

(2) 시장의 규모 및 전망

(가) 글로벌 디지털 광고산업 현황과 규모

20세기 후반 인터넷 보급이 확산되면서 PC 기반의 디지털 광고가 새로운 광고매체로 광고시장에 등장하였습니다. 디지털 광고는 사이트 내에 배너형식을 통해 노출되는 Display Ad (DA광고)와 검색어 입력을 기반으로 텍스트 형식으로 노출되는 Search Ad(SA광고)로 크게 구별되며 사이트 회원의 인구통계 및 검색어 정보를 통한 정교한 타겟팅으로 등장과 동시에 기존 광고시장의 새로운 강자로 빠르게 자리매김하였습니다.

Zenith Optimedia의 자료에 따르면 2020년 글로벌 광고비 규모는 약 5,723억 달러 수준으로 COVID-19의 영향으로 전년대비 감소한 이후, 2022년까지 지속적인 증가 추이를 보이며 약 6,536억 달러 의 규모를 형성할 것으로 전망되고 있습니다.

[글로벌 광고비 규모]

(단위: 백만달러)

출처: ZenithOptimedia(2020), 한국방송광고진흥공사, 방송통신광고비 조사보고서(2020.12) 대륙별 광고비의 경우 북미 및 아시아 태평양의 광고비가 압도적으로 높고 다음은 서유럽, 남미 등의 순서이며, 중앙 및 동유럽, 아시아 태평양이 높은 증가율을 보이고 있습니다. 국가별 광고비의 경우 미국이 글로벌 최대 광고 시장을 보유하고 있고, 한국은 꾸준히 세계 7~9위의 광고시장 규모를 보유하며 이는 2021년까지 유지될 것으로 전망됩니다.

(단위: 백만달러)

출처: ZenithOptimedia(2020), 한국방송광고진흥공사, 방송통신광고비 조사보고서(2020.12)

(단위: 백만달러)

출처: ZenithOptimedia(2020), 한국방송광고진흥공사, 방송통신광고비 조사보고서(2020.12)

매체별 글로벌 광고시장의 트렌드를 살펴보면, 전통매체인 인쇄광고(신문, 잡지)의 규모는 지속적인 감소 추이를 보일 전망이고, TV 및 라디오 광고는 미미한 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다. 반면 인터넷 광고의 경우 모바일 광고시장의 빠른 성장세에 힘입어 지속적으로 높은 증가율을 기록할 것으로 전망됩니다.

[매체별 글로벌 광고비 규모]

(단위: 백만달러, %)

출처: ZenithOptimedia (2020) , 한국방송광고진흥공사, 방송통신광고비 조사보고서 (2020.12)

(나) 한국 디지털 광고산업 현황과 규모

해외시장과 마찬가지로 국내 디지털광고산업은 전체 광고시장에서 비중과 성장률 측면에서 빠르게 점유율을 넓혀가고 있습니다. 네이버, 다음 등 대형 포탈의 등장 이후 본격적으로 확대되기 시작한 디지털광고는 동영상을 비롯한 광고노출 수단의 확대와 타겟팅 기법의 발전에 힘입어 성과중심의 광고뿐만 아니라 기존 브랜딩 광고까지 흡수하며 등장 이후 10년간 광고시장의 주력매체로 양적, 질적 발전을 이루고 있습니다.

과학기술정보통신부와 한국방송광고진흥공사가 발표한 아래 ' 2020 방송통신광고비 조사'에 따르면 PC인터넷과 모바일 광고시장을 합친 디지털광고비는 2020년 약 11.5% 성장에 이어 2021년에는 약 9.4% 성장이 전망되어 디지털광고비가 약 8조원에 달할 것으로 전망되고 있습니다.

[매체별 국내 광고비 규모]

(단위: 십억원)

매체	'15
(성장률)	'16
(성장률)	'17
(성장률)	'18
(성장률)	'19
(성장률)	'20(E)
(성장률)	'21(E)(성장률)

방송	4,464
(6.7%)	4,135
(-7.4%)	3,950
(-4.5%)	3,932
(-0.5%)	3,771
(-4.1%)	3,557
(-5.7%)	3,469(-2.5%)

인쇄	2,330
(0.3%)	2,319
(-0.4%)	2,310
(-0.4%)	2,348
(1.6%)	2,373
(1.1%)	2,255
(-5.0%)	2,232(-1.0%)

옥외	1,061
(-9.5%)	1,089
(2.6%)	1,306
(20.0%)	1,330
(1.8%)	1,257
(-5.5%)	990
(-21.2%)	1,008(1.8%)

기타	508
(16.7%)	465
(-8.4%)	412
(-11.4%)	429
(4.1%)	504
(17.5%)	475
(-5.9%)	477(0.6%)

온라인	3,428
(12.4%)	4,155
(21.2%)	4,775
(14.9%)	5,717
(19.7%)	6,522
(14.1%)	7,273
(11.5%)	7,957(9.4%)

인터넷(PC)	2,053
(-4.1%)	2,173
(5.8%)	1,909
(-12.1%)	2,055
(7.7%)	1,872
(-8.9%)	1,749
(-6.6%)	1,799(2.9%)

DA	775
(7.5%)	1,022
(31.9%)	904
(-11.5%)	966
(6.8%)	919
(-4.8%)	861
(-6.4%)	897(4.2%)

SA	1,278
(-10.0%)	1,151
(-10.0%)	1,005
(-12.7%)	1,090
(8.4%)	952
(-12.6%)	888
(-6.8%)	902(1.6%)

모바일	1,374
(51.1%)	1,982
(44.2%)	2,866
(44.6%)	3,662
(27.8%)	4,650
(27.0%)	5,524
(18.8%)	6,158(11.5%)

합계	11,791
(5.6%)	12,163
(3.2%)	12,753
(4.9%)	13,756
(7.9%)	14,427
(4.9%)	14,550
(0.8%)	15,143(4.1%)

출처: 한국방송광고진흥공사, 방송통신광고비 조사보고서 (2020.12)

국내 디지털 광고시장 경우, 디스플레이광고에 한정하여, 프로그래매틱 광고(애드네트워크, DSP, SSP를 통한 광고가 모두 합산된 수치) 시장규모는 2014년 1천억원, 2016년 2천억원, 2018년에 3천억원을 돌파하였습니다. 2020년에는 최소 5천억원 이상, 최대 7천억원 규모로 성장할 것으로 예상됩니다.

디스플레이광고 및 동영상광고를 포함한 프로그래매틱 광고(애드네트워크, DSP, SSP를 통한 광고가 모두 합산된 수치) 시장규모는, 2020년 기준 최소 7천억원, 최대 1.1조원 이상 규모로 성장할 것으로 예상됩니다.

위 시장 규모의 최소치 및 최대치의 범위가 다소 큰 이유는, 프로그래매틱 광고를 필요로 하는 기업들의 마케팅/광고성향이, ‘성과목적형 마케팅/광고(사용자의 직접적인 구매를 유도하는 마케팅/광고: 쿠팡, 이베이 등 중대형 e커머스 등)를 기반으로 급격하게 ‘브랜드목적형 마케팅/광고(광고주 사이트로 신규 사용자 유입을 통해 브랜드를 홍보하기 위한 광고: 현대차, 오뚜기 등 소비재 유통/제조사)로 확장되고 있기 때문입니다. 또한 검색광고 및 Non-타겟팅 광고의 효과 정체로 인하여, 검색광고산업 및 Non-타겟팅 광고산업의 광고예산이 프로그래매틱 광고산업 광고예산으로 점진적으로 전환되고 있기 때문입니다.

(단위: 억원,%)

출처 : DMC Media, 당사 리서치(주요대행사 및 렙사 프로그래매틱 광고물량 조사)

이러한 한국 프로그래매틱 광고 시장의 빠른 성장속도에도 불구하고, 미국의 경우 전체 디지털 광고 시장 중 프로그래매틱 광고의 비중이 60% 이상을 차지하는 글로벌 광고 시장에 비해, 국내 프로그래매틱 광고 시장 점유율은 20% 수준으로 낮은 편입니다. 이는 네이버, 카카오 등 대형 검색매체 중심의 디지털 이용환경과 연관되어 있습니다. 그러나 2017년 이후 이러한 주요 매체들이 프로그래매틱 광고기법을 점차 도입하는 추이이며, 광고주들도 프로그래매틱 광고 방식에 의한 퍼포먼스 광고 집행을 지속적으로 확대함에 따라 프로그래매틱 광고의 시장점유율은 빠른 성장세를 보일 것으로 전망됩니다. 이러한 글로벌 및 국내 트렌드에 따라 당사는 2025년~2027년 중 전체 디지털 광고 시장 대비 프로그래매틱 광고 비중이 50% 이상으로 확대될 것으로 전망하고 있으며, 이로 인해 프로그래매틱 시장의 성장세는 점차 가속될 것으로 전망하고 있습니다.

나. 경쟁 현황

(1) 경쟁 형태프로그래매틱 광고시장이 국내외로 커지면서 디지털 광고산업에 종사하는 국내외 기업들이 프로그래매틱 광고 시장에 다양한 방식으로 진입하고 있습니다. 주로 광고대행사, 미디어렙 중 일부회사가 외국플랫폼을 라이선스 방식으로 제휴하여 DSP 사업 영역으로 진출을 시도하고 있습니다.

일부 광고대행사의 경우, 광고대행업무를 진행하면서 수집한 광고주의 사용자정보(예: 검색, 사이트 방문, 활동성 등)를 토대로 데이터 기반 광고집행을 진행하고 있으며(이는 본격적인 DSP 및 DMP 사업은 아님), 외국 DSP 라이선스를 도입하여 DSP 사업으로 확장하는 경우가 대부분입니다.

1) 광고주의 사용자정보를 토대로 데이터 기반 광고를 집행하는 경우

대형 광고대행사들은 광고주의 캠페인을 집행할 때 효과적으로 성과를 측정하기 위해 광고주 사이트에 대행사의 고유 스크립트를 삽입하는 경우가 있으며, 대행사는 이를 통해 확보한 광고주사이트의 비식별 유저 정보를 이용하여 해당 광고주의 광고캠페인에 대한 고도화, 최적화 서비스를 제공합니다.

2) 외국 DSP를 라이선스 도입하여 DSP 사업으로 확장하는 경우

미디어렙의 경우 별도로 전략사업부문을 신설하여 동영상, DMP, DSP 사업을 추진하는 경우가 많은데 이는 미디어렙이 브랜딩, 대기업 중심의 광고를 주로 취급함에 따라 관련 부문에서의 시너지 창출을 노린 경우입니다. 대부분의 미디어렙들이 상기 형태의 신규사업 영역을 진행하고 있으나 성과는 미미한 편입니다.

또한 당사의 빅데이터/인공지능 기반 마케팅플랫폼 사업모델의 본질적 속성은 기존 인력중심 광고대행사/미디어렙사의 사업모델과는 대척되며, 당사는 마케팅산업 생태계에서 빅데이터/인공지능플랫폼 기반 타겟팅을 통해 기업의 실제적 마케팅 효과를 제고하는 고부가가치 서비스를 창출하고 제공합니다. 즉 '플랫폼'과 '데이터' 2가지 측면에서 당사와 같은 DMP기반 DSP사는 한국에서는 당사가 유일하다고 볼 수 있습니다.

(2) 진입장벽

한국에는 당사를 포함하여 복수의 글로벌, 국내기업들이 프로그래매틱 비즈니스에 종사하고 있습니다. 해당 기업들은 자사의 역량과 서비스에 따라 사업을 수행하고 있으나 기술(Tech) 및 빅데이터 기반 비즈니스가 요구하는 높은 기술 수준 및 한국 광고산업이 가지는 고유한 특성에 의해 시장 진입장벽이 상당히 높습니다. DSP 사업자의 성공적인 시장 정착을 위하여는 아래 4가지 핵심요건을 충족하여야 합니다.

구분	필수역량

빅데이터	- 자체 빅데이터 플랫폼 보유
- 안정적인 외부 데이터 수급
- 데이터 처리분석연산 능력(수집, 통합, 분류, 정리)

DSP	- 역량 있는 타겟팅 알고리즘 확보
- 일관되고 신뢰성 있는 노출 시스템

매체	- 우수 매체(Direct/RTB) 확보
- 효과적인 매체 관리 유지

운영 노하우	- 광고주/대행사/매체 커뮤니케이션
- 실시간 대응을 통한 문제해결

* DSP 4대 필수 역량 및 당사 보유 역량

대표적으로 플랫폼(DSP, DMP) 구축 측면을 보면, 인프라와 시스템 구축을 위한 고도의 기술적 토대가 필요하며 이를 운용하고 유지하기 위한 비용과 인력수급 측면의 어려움도 매우 큽니다. 또한 초기 세팅 과정을 거쳐 기본적인 구축을 완성하더라도 궁극적으로 광고주가 요구하는 목표성과를 달성하기 위해 예측알고리즘과 타겟팅 기법을 개발하기까지 고도의 기술역량이 필요하며 이를 유지, 운영하기 위해 전문성과 노하우를 갖춘 운영 시스템과 인력도 갖추어야 하는 어려움이 있습니다. 구체적으로는 글로벌 TOP 'DMP기반 DSP사'인 TheTradeDesk사의 성장과정에서 높은 진입장벽을 확인할 수 있습니다.

[1단계 : 선행 투자기]

고도화된 글로벌 수준의 빅데이터/인공지는 플랫폼 구축에 대한 중장기 선행투자가 필수적이며, 플랫폼 구축 후 '규모의 경제' 단계에 진입 시 인프라 구축을 위한 투자가 축소되기 시작함

[2단계 : 규모의 경제 단계]

1단계 중장기 선행투자를 기반으로 소비자 행태/기호 빅데이터 분석/처리 규모 및 이에 기반한 인공지증/추천엔진 플랫폼 역량 측면에서 '규모의 경제'를 구축하게 되며, 이는 강력한 진입장벽을 구축하게 되어 소수 플랫폼 사업자들만 시장에 존재, 독과점 형태로 변화 및 경쟁구도가 약화됨.

[3단계 : 성과 도약기]

상장 등 자금 확보 후, 플랫폼 구축을 위한 대규모 추가투자 없이 플랫폼 기술역량 및 자금역량에 기반하여 공격적으로 대형매체 지면확보 및 대형 광고주 확보를 통해 소비자 빅데이터를 유입함과 동시에 최적화된 유통 채널 운영을 통하여 광고물량 확보 및 강력한 성과도약을 만들어 냄.

위와 같은 글로벌 탑 마케팅플랫폼들의 성장사례는 아래 그림과 같은 '선행 투자비용 대비 매출/수익 도약 형태의 골든크로스' 라는 공통된 현상을 보여주고 있으며, 당사 빅데이터플랫폼 및 머신러닝 플랫폼 구축/운영 또한 현재 골든크로스 단계에 있습니다. 당사는 현재 구축, 운영 중인 빅데이터 및 인공지능/머신러닝 플랫폼을 더욱 고도화하고 이를 기반으로 강력한 매출/수익 성과반등을 만들어 나갈 계획입니다.

더불어 네이버, 카카오와 같이 소수의 대형매체 기반 플랫폼으로 대표되는 기업들에 의해 과점 되고 있는 한국의 디지털 매체 환경 역시 한국 프로그래매틱 시장 진입을 어렵게 만드는 주요 요인입니다. 대형 포털매체가 한국시장에서 차지하는 매체 비중이 상대적으로 높기 때문에 이들을 제외한 매체들을 활용할 경우 충분한 사용자 데이터 취득에 제약이 있으며, 광고성과를 제고하는 것이 어렵습니다. 또한 대형매체와의 제휴를 통해 사용자 데이터를 취득하여 광고성과를 제고하는 것 또한 소수의 플랫폼들에게만 오픈되며, 이러한 거대매체들을 활용하여 광고성과를 제고하는 것 역시 기술적 난이도가 매우 큽니다. 당사는 이러한 대형매체들과의 지속적인 협력관계 구축 을 통하여 대형매체 인벤토리에 대한 높은 확보 능력을 보유하고 있습니다.

이에 따라 기술적 토대와 충분한 시장 분석없이 한국 프로그래매틱 광고 시장의 성장세에만 주목하여 시장에 진입했으나 실패한 다수의 전례가 발생하였으며, 이를 통해 프로그래매틱 시장 진입을 위한 4대 조건(DSP, DMP, 매체, 전문운영 역량)에 대한 적절한 준비가 얼마나 중요한지 알 수 있습니다.

당사는 프로그래매틱 비즈니스의 성공을 위한 기술 역량, 데이터 역량, 매체 제휴 역량, 전문 운영 역량을 모두 갖춘 국내 유일 플랫폼으로서 빠르게 성장하는 프로그래매틱 시장을 주도하기 위한 지속적인 노력을 하고 있습니다. (3) 비교우위 사항(가) 기술수준

DSP 사업을 영위하기 위해서는 아래와 같은 기술을 필수적으로 보유하고 있어야 합니다. 1) 자연어처리 및 사용자 문맥인식 2) 사용자 프로파일링 3) 성과 예측 모델 4) 최적화 기술 5) 매체 효율 제어 6) Dynamic Creative Optimization 등 6가지 입니다.

아울러 당사는 DSP 사업을 영위하기 위해 아래와 같이 기술 스택과 로드맵을 기반으로 연구개발을 하고 있습니다.

DSP 사업을 시도하는 국내 종합 광고 대행사 및 미디어렙의 경우, 별도의 자체 기술 개발 방식이 아닌 외국 DSP와 라이선스 계약을 통해 단순 판매 대행을 진행하는 경우가 대부분입니다. 당사는 국내 여타 경쟁 DSP 사업자와는 차별적으로 단기간에 확보하기 어려운 글로벌 Top Player 수준의 기술경쟁력을 확보, 운영 및 지속적으로 고도화하고 있습니다.

1) 자연어처리 및 사용자 문맥 인식을 기반으로 사용자의 관심사, 인구통계정보 등을 추론하는 핵심 기술 - 관련 특허 1개 보유

머신 러닝을 이용한 형태소 분석과 품사 태깅, 개체명 인식 알고리즘으로 문맥인식, 주제 키워드 인식, 사용자 관심사 모델링 등 핵심기술 개발의 기반기술이며, 챗봇과 음성인식 등과 결합 대화형 고객 자동응대, 또는 인터랙티브 마케팅 기술로 확장 진화 가능합니다.

아울러 자연어처리와 기계학습 알고리즘을 이용하여 실시간 사용자가 출현한 지면을 40개의 토픽으로 분류하고, 주기적으로 국내 주요 도메인의 지면을 크롤링하고 분류합니다. 사용자의 관심 주제 파악 및 주제에 따른 문맥 맞춤형 타겟팅에 활용합니다.

○토픽 분류 대상 주요 도메인 수: 450개

○전체 크롤링 지면수: 4억 2천여만 개

○실시간 토픽분류 지면수: 평균 29만 여개

○분류성능(정확도): 90.16%~ 90.32%

또한 사용자 관심 주제 키워드를 자동 추출하고 머신 러닝을 이용해 연관 키워드를 자동분류하고 체계화하고, 주제 키워드별 사용자 타겟팅에 활용합니다.

2) 크로스 디바이스 사용자 식별과 온라인 사용자 행동이력 통합을 통한 정교한 크로스 디바이스 타겟팅 기술 관련 특허 1개 보유

매년 모바일 인터넷과 스마트폰 이용자가 증가하고 PC 보다 모바일을 통해 더 많이 인터넷을 사용하는 추세(컴퓨터: 71.6%, 모바일: 89.6%)에 따라 거의 모든 DSP 사업자는 모바일 앱을 통한 디지털 광고 서비스를 제공합니다. 그러나 사용자는 모바일 앱 뿐만 아니라 컴퓨터와 모바일 웹도 또한 함께 사용하고 있습니다.

국내 DSP 사업자들과 달리 당사는 이러한 사용자들의 복합적 온라인 이용환경과 행태를 고려하여 모바일 앱과 웹, 컴퓨터 인터넷 상에서의 모든 행동이력 트래픽을 처리하며, 동일 사용자를 식별하고 디바이스를 교차하며 타겟팅 할 수 있는 기술력을 보유하고 있습니다. 이는 더 많은 사용자들의 온라인 이용 행태를 고려하여 정교한 타겟팅이 가능하도록 하는 중요한 기술입니다.

국내 다른 어떤 경쟁 DSP 사업자도 갖지 못하는 온-오프라인 통합 사용자 프로파일링 기술과 국내 최대 규모의 사용자 데이터베이스를 갖추고 있습니다.

3) 디지털 디스플레이 광고와 동영상 광고의 클릭 예측, 광고주 사이트에서의 사용자 전환(구매전환, 회원가입전환, 앱 설치 전환 등) 예측, 클릭 예측과 전환예측을 동시에 적용하는 클릭후 전환예측, 광고주 사이트 충성고객과 유사 행동 패턴을 보이는 핵심 잠재 고객 예측 기술 등을 통한 다양한 매체와 소재에서의 정확한 광고 성과 예측 기술 - 관련 특허 2개 보유

국내 DSP 사업자들의 부분적 파편적 기술 대비, 당사는 높은 성능의 목적 별 광고 성능 예측 기술을 보유하고 이들을 유기적으로 통합하여 최적의 광고 성과를 도출할 수 있는 종합적 광고 성과 최적화 프레임워크 기술을 보유하고 있습니다.

4) 광고 성과 최대화를 위한 다양한 상품추천 기술과 머신 러닝을 이용한 통합 추천 랭킹, 추천 최적화 기술 - 관련특허 1개 보유

보편적으로 많이 사용하는 광고주 사이트에서의 사용자 소비 행태 기반 추천 기술 외에 당사는 다양한 사이트에서의 행동이력과 상품 소비 행태를 종합한 개인화된 소비 성향을 모델링하여 독창적인 업종별 상품 추천 기술로 추천 서비스를 제공합니다.

인공지능 기반의 예산 분배와 노출 제어 기술을 통합한 실시간 비딩 최적화와 광고 목표 성과 최적화 기술을 보유하고 있습니다.

5) 부정 클릭 사용자와 부정 매체를 탐지하는 알고리즘과 매체의 비용율을 제어하는 알고리즘을 통해 비용 대비 수익을 맞추는 기술

효율적으로 매체품질을 관리하고, 비용율을 자동으로 제어함으로써 회사의 건전한 수익을 보장하는 기술로, 실시간 매체 사용률과 비용율을 측정하며, 인공 지능적 플래닝 기술로 비용율을 제어합니다.

딥러닝 기반의 시퀀스 모델링 기술을 바탕으로 매체에서의 부정클릭, 부정전환 사용자와 부정행위가 빈발하는 매체를 자동으로 탐지하는 기술로 각종 Abuse pattern 별 Abuse 사용자 데이터를 추출하고 이 데이터를 바탕으로 매체 관리에 활용합니다.

○ 부정 클릭 사용자/매체 탐지 정확도: 96.2% (recall:98.7%, precision: 94%)

적합사용자와 트래픽 규모, 매체에서의 성과 등을 속성정보로 하여 매체품질지수를 5등급으로 분류하여 자동으로 측정하고 저품질 매체를 지속적으로 관리하는 시스템을 개발하여 활용하고 있습니다.

○ 매체 품질 지수 성능: average precision 93.8%

6) Dynamic Creative Optimization을 통해 사용자의 클릭을 최대로 이끌어내어 광고 수익과 효율을 높이는 기술

글로벌 기업도 보유하고 있지 않는 고유하고 독창적인 크리에이티브 메시지 자동 요약 생성과 사용자 반응 기반 적응적 최적화 기술로 사용자에게 최적의 광고 메시지를 전달할 수 있는 기술을 확보하고 있습니다. 이는 소비행동 기반 개인화 추천뿐만 아니라 콘텐츠 기반 추천, 소비 트랜드 등의 중요도 랭킹을 학습하여 통합적으로 추천 상품을 랭킹(Ranking)하여 추천하는 기술이며, 특히 개인화 추천은 사이트를 방문하지 않았던 사용자에게도 사이트의 상품으로 개인화 추천이 가능한 독창적이며 차별화된 추천 기술입니다.

이렇듯 독자적으로 개발한 인공지능, 머신러닝, 추천 엔진 기반의 고성능 최적화 플랫폼이라는 차별적 기술 경쟁 우위의 기술력을 기반으로 당사는 ‘글로벌 경쟁력을 갖춘 국내 최고의 DMP 기반 DSP 사업자’로서 국내 DSP 사업자中 최대 규모의 트래픽과 광고 거래량, 처리 속도를 기록하며 최적화된 타겟팅 광고 서비스를 제공하고 있습니다. 또한 현재의 기술력에 안주하지 않고 지속적으로 기술 혁신을 추진하며 기존의 차별적 기술력과 더불어 고객에게 새로운 가치를 제공할 수 있는 기술 기반의 서비스를 만들어 가고 있습니다.

(나) 시장에서의 경쟁력제품의 라이프사이클당사가 운영하고 있는DSP는 광고주가 쉽게 광고를 게재하고 매체를 구매하며, 이를 통해 광고성과를 올릴 수 있는 서비스를 제공하고 있습니다. DSP는 플랫폼 비즈니스로, 사용연수가 존재하는 일반 소비재와는 달리 기업의 Needs존재 시 지속적으로 사용 가능한 특징을 가지고 있습니다. 또한, 광고주가 당사의 플랫폼을 이용할수록 데이터(Ex. 기업의 홈페이지 방문기록, 사용자 행태 데이터 등)가 축적되며, 데이터의 양과 질이 제고될수록 당사의 빅데이터/머신러닝 기반 타겟팅 정확도, CTR 등의 성과 효율이 향상됨에 따라 고객에게 보다 양질의 서비스를 제공할 수 있습니다

(단위:%)

* CTR : Click Through Rate , 마케팅/광고 컨텐츠 노출 대비 클릭률 또한 당사의 경우 마케팅 단계를 Chasing 단계, Shaking 단계, Locking 단계 등으로 구분하여, 각 단계별로 불특정 사용자에게 기업을 알리는 마케팅/광고 활동을 진행하고, 이후 취득한 정보를 토대로 유사한 사용자를 타겟으로 마케팅을 진행하고, 이후 진성유저를 대상으로 구체적인 마케팅/광고성과인 구매전환을 유도합니다. 이를 통해 각 기업의 마케팅 단계, 목적이 변화할 경우에도 적절한 서비스 제공이 가능함에 따라 기업의 장기 고객화를 이끌어내고 있습니다.

(다) 플랫폼 구축 및 서비스 기획 역량

경쟁사 대비 당사의 이러한 높은 기술수준은 타 DSP와 달리 당사는 전체 인력대비 플랫폼 개발 인력 비율이 50%이상을 유지하고 있는데 있으며, 이를 통해 기술의 구현성 및 완성도에 있어서도 차별적 역량을 보여주고 있습니다. 향후에도 플랫폼 개발/운영 그리고 서비스 기획에 있어서도 지속적인 경쟁우위를 확보하게 될 것 입니다.

(라) 사업모델의 확장성: DMP

광고 생태계에서 사용자들의 여러 행태/기호 정보를 수집하여 판매를 주된 서비스로 하는 플랫폼 사업을 Data Management Platform(DMP)이라고 합니다. 당사가 보유하고 있는 방대한 사용자 데이터를 원형 또는 분류, 가공하여 가치를 높인 형태로 판매하기 위해 DMP를 개발하였습니다. DMP에 축적된 데이터를 광고활용 외에 고객 분석 및 데이터 기반 마케팅 등으로 활용 범위를 확대하여 새로운 사업영역을 개척하기 위해 'TG360 테크놀로지스'라는 자회사로 분리하여 운영 중입니다.

TG360 테크놀로지스는 약 8년간의 마케팅/광고 서비스로부터 추출된 사용자 행태/기호 빅데이터 및 사용자의 온/오프라인 행태 데이터 조합 그리고 빅데이터 수집/분류/분석 기술을 통해 DMP를 구축하였기에, 단순히 서비스/광고반응 데이터만을 모아서 판매하는 타 DMP 업체와 대비해 비교할 수 없는 정도의 빅데이터 분석품질 차별화 및 사용가치가 높은 데이터양을 확보하고 있으며, 대량의 데이터를 인공지능/머신러닝 기반으로 관심도 등을 매일 만들어 내고 있어, 데이터의 신선도 또한 보장하고 있습니다.

또한 온라인 데이터와 오프라인 데이터를 결합하여 분석하므로, 디지털광고 영역 외에 고객의 다양한 마케팅/고객 인사이트 발굴 및 상품개발 영역에도 활용될 수 있습니다. 이러한 데이터 결합 기술을 기반으로 국내 최초로 클라우드 기반의 오픈 플랫폼서비스를 출시하여 사용자의 편의성을 극대화 하였습니다. 국내외 경쟁 DMP사들과 비교하여 당사 DMP는 국내 최대 온라인 사용자 행태/기호 데이터 기반으로, 온/오프라인 데이터 파트너사들과의 협업구도를 구축/운영 중이며, 진성소비자 온/오프라인 행태/기호 데이터 실시간 분석 및 고객지원 역량 구축, 개인비식별 아이디 기반 데이터를 판매 및 구매 중인 유일한 빅데이터분석 플랫폼입니다.

* 출처 : Forrester Research 2019 Q3 주 ) Forrester Research : 전세계 리서치회사 중6위 나스닥 상장사로서 eMarketer, Gartner, 맥킨지 등과 동급 수준의 권위있는 리서치회사(https://www.vault.com/company-profiles/market-research/forrester-research-inc)

TG360 테크놀로지스는 2019년 6월 Forrester Research(https://go.forrester.com/)가선정한 APAC DMP에 한국 회사로는 유일하게 선정된 회사로, 탑티어 DMP들과 어깨를 나란히 하고 있습니다. 이는TG360 테크놀로지스만의 쾌거일 뿐만 아니라, 당사가 경쟁사 대비 차별적 역량으로 주창하는, 'DMP 기반 DSP(국내 행태/기호 빅데이터 인사이트 기반 인공지능추천엔진플랫폼)' 측면에서 당사의 빅데이터 관련 역량을 글로벌 시장에서 공식적으로 검증을 받은 케이스입니다.

2020년 10월에는 산업통상자원부, 환경부, 교육부 및 머니투데이에서 주관하는 제4회 4IR 어워즈(4th Industrial Awards)에서 2년 연속 빅데이터 부문 대상을 수상하였습니다.

(4) 신규 사업(가) ATD 사업

당사가 신규 서비스로 추진중인 ATD(Advertising Trade Desk)는 당사의 DSP 및 DMP 기반에, 타 DSP사 및 애드테크사들을 One Platform으로 통합하여 최적화해서 운영하는 것이 사업모델입니다. 즉 ATD는 광고주나 대행사를 대신하여 DSP 또는 다른 기술을 활용해 ‘프로그래매틱’ 또는 경매로 매체를 구매하고 최적화하는 사업모델입니다. 당사가 보유하고 있는 빅데이터 기반 오디언스 분석(DMP) 및 타겟팅 능력과 인공지능 기반의 성과 최적화 모델(DSP)은 ATD 사업에서도 차별화된 경쟁력을 가질 수 있을 것으로 예상됩니다.

ATD의 시장 참여 시 마케팅/광고의 집행과정은 아래와 같습니다.

광고주 → ATD → DSP(+DMP) → ADX → SSP → ADN → Publisher

당사는 대행 수수료 기반의ATD 사업 추진을 통해, 디지털광고대행사에게는 디지털 미디어를 구매하는 인력적인 시간낭비를 감소시켜주고, 당사 DSP와 긴밀한 협업구도를 구축함으로써 당사 DSP의 매출/수익 제고 및 각 DSP, ATD의 사업성과를 제고하고자 합니다.

다만 일반 대행사와 ATD의 차이는 일반대행사의 경우, 광고주가 지급하는 전체 광고비용(매체비용) 중 약 15%를 대행수수료로 매체로부터 지급 받으며, 이 외 수수료는 없습니다. ATD 경우, 일반대행사가 받는 통상적 수수료율을 받지 않고, 통상적으로 mark up 방식(광고주로부터 직접 광고 수수료를 수취함)으로 대행수수료를 받습니다. 즉, 기본마진을 확보한 후, 플랫폼 매체들을 최적 활용하여 광고주의 광고효과(ROI)를 맞추면서 플랫폼매체 활용비용을 낮추는 노력을 하여 대행마진을 높이는 구도입니다.

당사가 ATD사업을 신규사업으로 추진하는 이유는, 내재화된 ATD가 당사의 소비자 행태/기호 빅데이터 플랫폼을 가장 잘 이해/활용하면서, 당사 매체뿐 아니라 유투브, 페이스북, 네이버, 카카오 등의 프로그래매틱 플랫폼에 광고를 노출할 때 데이터를 활용하여 광고주의 마케팅 효율을 여타 대행사 및 여타 ATD 대비하여 더 제고할 수 있기 때문입니다.

또한 내재화된 ATD는 타 대행사 및 ATD에 비하여 당사 DSP의 알고리즘 및 빅데이터를 가장 잘 숙지 및 활용하고 있으므로, 이를 기반으로 당사 DSP를 집중적으로 영업/활용하여 광고주의 마케팅 효과를 더욱 높일 수 있음에 따라 시너지 효과가 발생할 것으로 기대하고 있습니다.

(나) PMD 사업계획

PMD(Predictive Merchandising, 예측 상품 분석/기획/판매)은 와이더플래닛의 방대한 온/오프라인 사용자의 구매습관, 패턴, 개인선호, 지출내역, 구매시기 및 기타 여러 고객 데이터를 토대로 이를 분석하여 미래에 발생할 수요를 예측하여 적합한 상품을 빠르게 발굴하고 기획하고 판매하는 사업모델입니다.

Google의 리서치 결과에 따르면 소비자의 46%는 물건을 구매할 의사가 있다면 즉시 물건을 구매하려고 하는 경향이 있다고 합니다. 이는 판매업체들의 경우 좀 더 빠르게 소비자가 구매할 만한 물건을 더 빠른 속도로 물건을 상시적으로 실시간으로 제공할 수 있어야 한다는 의미입니다. 아울러 고객의 요구가 수시로 변화함에 따라 최상의 제품 구성과 재고량을 결정할 수 있어야 합니다.

Google구글 리서치에 따르면 고객의 행동데이터와 고객의 실제 구매(판매)는 매우 밀접한 관계가 있음을 알 수 있습니다.

상기 그래프에서의 인사이트는,① 제품 판매업체는 소비자의 제품 검색 데이터를 토대로 제품생산 시점과 생산량 등을 예측하여 적기에 제품을 생산하고 적정 재고를 유지 할 수 있으며,

② 다양한 방면의 소비자 행동데이터를 분석하여 새로운 제품을 기획/생산/판매 할 수 있다는 것입니다

PMD에서 추진할 주요 서비스는

상품추천 서비스 : 대기업 뿐만 아니라 소규모 기업에서 예측 판매할 수 있는 서비스

(상품추천 서비스, 생산량 예측 서비스, 재고관리 서비스)

상품판매 서비스 : 쇼핑몰 운영

상품생산 서비스 : OEM 방식으로 상품 생산

글로벌 비즈니스로 확대 : Global to Korea, Korea to Global, Global to Global 입니다.이러한 PMD사업은 DSP, DMP 그리고 ATD사업과 함께 아래와 같이 선순환적 가치사슬 체계를 구축하게 될 것 입니다.

다. 지적재산권 현황

구분	건수

특허	출원	3

등록	4

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	적용제품	출원국

제10-1288181호	등록	양방향 맞춤형 광고 제공시스템 및 그 방법	㈜와이더플래닛	2011.06.09	2013.07.15	추천시스템	대한민국

제10-1359739호	등록	사용자 맞춤형 광고 매칭장치 및 그 방법	2012.01.19	2014.01.29	추천시스템	대한민국

제10-1625396호	등록	개별 사용자에게 알맞은 광고를선택하기 위한 광고 방법 및 시스템	2014.01.10	2016.05.26	전환확률모델	대한민국

제10-1914372호	등록	광고 노출 방법 및 시스템	2017.04.24	2018.10.26	추천시스템	대한민국

제10-2017-0121025	출원	매체품질지수를 이용하는광고노출방법 및 시스템	2017.09.20	2019.08.23	노출최적화	대한민국

제10-2018-0101704	출원	페어링을 이용하는 광고제공 방법 및 시스템	2018.08.31	-	ID Paring	대한민국

제10-2019-00051430	출원	디스플레이 광고에서텍스트요약및 메시지 자동생성 방법	2019.05.02	-	Context	대한민국

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