아티스트컴퍼니 분기보고서 (2021.03)
II. 사업의 내용

※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.

1. 사업의 개요 가. 회사의 현황 (1) 사업 개황 (가) 사업현황 당사의 사업모델은 "단순 통계기술을 이용해 개발된 광고플랫폼 및 노동집약적인 광고운영 체계에 의존하는 현재의 마케팅/광고 대행 서비스"를 대체하는, "빅데이터분석 및 인공지능에 기반한 자동화된 프로그래매틱 마케팅 서비스플랫폼"을 기업(광고주)에게 제공하고 마케팅과 광고 성과에(사용자 반응 기준) 기준하여 수익을 창출하는 것입니다. 광고 관련 산업은 '오프라인'과 '온라인' 광고시장으로 크게 분류합니다. 온라인 광고 시장 은 크게 '검색광고'와 '디스플레이광고'로 분류합니다. 디스플레이광고 시장은 'Non-Targeting' 시장과 'Targeting' 시장으로 분류되며, 당사가 영위하고 있는 '프로그래매틱 마케팅/광고플랫폼 사업'은 온라인 디스플레이 타겟팅(Targeting) 광고시장에 해당됩니다.

대부분의 기업(광고주)들은 제품과 서비스를 생산하고 이를 판매하여 이윤을 창출합니다. 현대의 기업들에게 제품을 판매함에 있어서 브랜딩이나 판매촉진을 위한 마케팅/광고는 필수적인 투자입니다. 그리고 대부분의 인터넷 매체는 방문자에게 광고를 송출하고 이에 대한 대가를 광고주로부터 받아 운영경비 및 이윤을 창출합니다. 이는 전형적인 마케팅/광고 생태계에서 쌍방의 역할이자 사업 형태였습니다.당사의 마케팅 플랫폼인 타겟팅게이츠는 기업(광고주)과 매체를 사용하는 소비자 간의 연결자로서, 기업, 매체, 소비자라는 3개 이해당사자가 모두 동시에 각 자 입장에서 가치를 제고하고 수익을 창출하도록 마케팅생태계에 실제적으로 기여합니다. 당사는 마케팅/광고생태계에서 기업의 수많은 마케팅/광고 콘텐츠 중 하나를 빅데이터분석 및 인공지능 기반 알고리즘을 통해 선정하고, 이를 가장 적정한 타겟소비자에게 연결함으로써 기업의 마케팅 효율/효과를 제고하고, 더 나아가 소비자 행태/기호 빅데이터 분석을 통한 인사이트 도출로 본연의 사업활동 의사결정 및 사업성과 제고에 기여하고 있습니다.

(나) 설립배경

당사는 빅데이터 및 인공지능 기술이 궁극적으로 온라인마케팅/광고 운용인력을 대체할 것으로 판단하였습니다. 특히 온라인 마케팅 캠페인의 성과를 모니터링하면서 매체 및 광고를 제어하는 역할이, 데이터를 실시간으로 분석하여 제어하는 인공지능으로 대체될 것이고, 더 나아가서는 광고주와 대면하여 광고주의 마케팅 의도를 이해하고 마케팅 캠페인을 수주하던 광고대행사의 노동집약적 역할은 자동화된 마케팅 플랫폼에 의해 대체될 것으로 확신하였습니다.

온라인 광고시장은 인터넷의 발달, 스마트폰 사용 확대 등과 더불어 시장 초기 불특정 다수 대상 단순 노출, 검색기반 타겟팅을 거쳐 빅데이터 기반 타겟팅 고도화/프로그래매틱 바잉 영역으로 발전해 왔습니다.

- 온라인 광고 변천사

구분	1세대	2세대	3세대

시기	1994~2000	2000~2010	2010~

배경	인터넷 매체의 성장	인터넷 포탈의 성장	스마트폰 사용 확대

개념	Non Targeted 노출광고	회원정보 및 사용자 검색이용 기반 타겟팅광고	소비자의 행태/기호 빅데이터분석에 기반한 타겟팅광고

주요
광고송출
방식	불특정 다수에게 디스플레이 광고 노출	특정 다수에게 텍스트광고 노출	특정 다수에게 디스플레이/텍스트 광고 노출

ROI	낮은 광고 ROI	높은 광고 ROI	최대 마케팅/광고 ROI

타겟 사용자	없음	한정된 규모	전체 사용자

필요 기술	광고송출기술	데이터 분석 기술
실시간 광고 송출 기술	빅데이터 분석 기술,
인공지능 기술,
실시간 비딩 기술

이러한 온라인 광고 시장에서 기업과 매체의 중개역할자의 사업모델은 1세대의 “디스플레이광고 대행사”에서 2세대의 “검색광고 대행사”와 “검색광고 플랫폼사”로 그리고 다시 3세대에는 “프로그래매틱광고 대행사”와 “DSP사(빅데이터 및 인공지능 기반)”로 변모하였으며, 인력중심에서 기술 중심으로 점진적으로 변모하였습니다.

- 온라인 광고 세대별 중개사업모델의 역할 변화

구분	1세대	2세대	3세대

사업모델형태	디스플레이
광고대행	검색광고 대행	검색광고 플랫폼	프로그래매틱
광고 대행	DSP

역할	매체 구매 대행	매체 구매 대행	매체 운영 대행	DSP 구매 및
운영 대행	매체 구매 및 매체 운영

매출	광고 대행료	광고 대행료	광고비와 매체구입비 차익	광고 대행료	광고비와 매체구입비차익

주요 역량	영업역량	영업역량
기초분석 역량
제안역량	매체 구입역량
기초 분석 역량
광고송출기술	영업역량
기초 분석역량
제안역량
DSP 활용 역량	빅데이터 분석
실시간 비딩기술
광고추천기술
광고송출기술

주요 회사	제일기획, 오리콤,이노션	에코마케팅
나스미디어	오버추어, 구글	에코마케팅
나스미디어	와이더플래닛
IGAworks

2010년 당사 구교식 대표와 정수동 CTO는 이러한 글로벌 온라인 광고 흐름에 맞추어 국내 최초로 빅데이터 및 인공지는 기반 프로그래매틱 타겟마케팅 플랫폼 서비스를 사업화 하기 위하여 다음과 같은 미션 및 비전 하에 와이더플래닛을 설립하였습니다.

- 신규/잠재 소비자의 온/오프라인 행태(Behavior)/기호(Interest) 데이터를 실시간 수집/분석하는 고도화된 실시간 빅데이터 분석기술 개발

- 이에 기반하여 마케팅 측면에서 세부 분류된 신규/잠재 소비자의 행태/기호에 적합한 개인맞춤형 마케팅/광고 콘텐츠를 추천 및 전달하기 위한 인공지능/머신러닝 알고리즘 기술을 고도화

- 고객의 마케팅/광고가 실시간으로 高성과를 도출할 수 있도록 빅데이터 분석 및 인공지능 알고리즘에 기반한 마케팅/광고운영 최적화

이처럼 4차산업의 핵심이자 새로운 마케팅 방식의 패러다임인 ‘빅데이터분석 및 인공지능기술(마케팅 자동화)’ 측면에서 각 참여자들(기업, 매체, 소비자, 대행사)의 현안문제 해결에 실제적 기여하여 궁극적으로는 국내외 마케팅/광고산업 전반의 가치를 높이는 것이 당사의 설립 배경이자 목적입니다.

(다) 설립 후 성장 과정

2010년 당사는 대표이사인 구교식과 Co-founder/CTO인 정수동 이사가 스마트폰의 혁명으로 시작된 개인화된 모바일 디바이스 시대에 적합한 글로벌 온라인 서비스플랫폼 개발 및 서비스 제공을 목적으로 설립하였습니다

2011년 KT와 타겟팅 광고 플랫폼인 [ShopMate]를 공동으로 개발하고 운영 하였습니다. 해당 서비스 플랫폼은 사용자의 위치/동선 정보를 활용하여 소비자의 위치 컨텍스트(Context)에 적합한 콘텐츠를 추천하는 시스템 입니다. GPS의 정확도와 WiFi 신호 기반의 실내 위치 추정의 정확도가 높아지던 상황에서 사용자 실생활에 실제적 혜택이 되는 정보를 제공하기 위해 위치정보 공유를 승인 받아 작동하는 서비스였습니다. 그러나KT 내부 조직변화 및 당시 KT의 개인정보 유출 이슈로 인해 공동사업 구도는 2012년에 중단 되었습니다.

2012년 당사는 이에 독자적으로 마케팅플랫폼 서비스인 타겟팅게이츠(TargetingGatesTM)를 개발하여 서비스를 시장에 론칭하였습니다.

2014년 타겟팅게이츠는 신규 기능과 기술이 추가되어 현재의 빅데이터 분석 및 인공지능이 결합된 미래형 마케팅플랫폼으로 발전하였습니다. 또한 모바일 마케팅/광고서비스를 정식으로 론칭하였습니다.

2015년 일본 와세다 대학과 공동 연구소를 설립하여, 글로벌 수준의 AI 알고리즘 개발과 함께 고도화된 타겟팅게이츠2.0을 론칭하였습니다. 또한 중국 바이두, 알리바바 Adex등과 광고서비스 전송 계약을(RTB : Real Time Bidding) 체결하는(바이두, 알리바바 Adex등과 연계된 국내 유일 DSP) 등 플랫폼의 안정성과 기술성을 글로벌 수준으로 검증을 받았습니다.

2016년 축적된 빅데이터와 인공지능 기반 분석기술을 토대로, 사용자 행태/기호 빅데이터 분석 플랫폼 사업부문을 분사하여 자회사인 '㈜티지360테크놀로지스'를 설립하였습니다.

2017년 글로벌 시장 진출을 위한 플랫폼 성능 검증을 위해 일본법인(Wider Planet Inc. (JP))를 설립하여 시범적으로 서비스를 론칭하였습니다. 일본 시범 서비스는 성능 측면에서는 성공적인 검증을 마쳤으나, 기술의 발달로 인한 현지 법인 필요성 상실로 2019년 폐업 및 청산하였으며, 완성도 제고 및 글로벌사업추진전략 수립 후 2022년 상반기 일본, 미국 시장에 공식 론칭을 계획하고 있습니다.

2019년 미국 소재 ㈜MOLOCO사 전략적 비즈니스 MOU 체결을 통해, 상호 서비스 경쟁력 강화를 위한 기술협업을 진행 중에 있습니다. 또한 사용자 편의성과 모바일 앱 및 동영상 송출 기능이 강화된 타겟팅게이츠 3.0을 2021년 상반기 론칭할 예정입니다.

아울러 당사의 사업모델인 'DMP기반 DSP 모델' 사업을 글로벌하게 영위하고 있는 The Trade Desk와 데이터 협약을 체결하여 데이터와 사업의 글로벌화를 위한 초석을 마련하였습니다

(2) 제품(서비스) 설명(가) 주요 서비스

당사의 서비스를 제공하는 플랫폼은 타겟팅게이츠(TargetingGates™)입니다. 타겟팅게이츠는 기업이 마케팅/광고콘텐츠, 서비스상품, 제품목록 등을 마케팅/광고 네트워크를 통해서 타겟팅하여 웹 또는 앱 사용자에게 전달할 수 있도록 합니다. 이를 통해 기업은 마케팅/광고 효과/효율을 극대화할 수 있습니다.

기업은 타겟팅된 사용자에 대한 다양한 정보(데모그래픽, 소득수준, 온라인상의 행동 데이터 및 최근 관심사 등)를 바탕으로 해당 사용자가 나타나는 매체의 지면을 타겟팅게이츠를 통해서 타겟팅하여 전달함으로써 원하는 정량/정성적 마케팅/광고 목적을 효과적으로 달성합니다.

광고 송출 방식은 RTB(Real Time Bidding) 방식 및 Non-RTB 방식으로 구분됩니다. RTB방식의 경우, 광고를 판매하려는 측(매체 등)에서 유저의 접속기록(쿠키 등)을 보내주면 광고를 구매하려는 측(DSP 등)에서 그 접속기록에 대한 광고 노출 기회를 ROI와 데이터에 기반한 알고리즘에 따라 가치를 평가하여 가격을 제시하며, 여러 DSP가 동시에 제시한 가격 중 최고가 또는 2차가격을 써낸 DSP가 지면을 낙찰받아 광고를 송출하는 “경매” 방식으로 지면이 거래됩니다.

Non-RTB 방식의 경우 매체와 협의된 가격으로 매체를 선 확보한 후, 지면에 나타난 유저의 정보에 따라 광고 송출 여부를 결정하고, 유저에 최적화된 광고 콘텐츠를 송출하는 방식으로 지면이 거래됩니다.

현재 프로그래매틱 바잉 시장에서 지면 구매자(DSP)는 실시간으로 알고리즘 상 최적화된 비용에 매체를 구매할 수 있고, 지면 판매자(매체)는 Bidding을 통해 수익을 극대화할 수 있기에 RTB 방식이 점진적으로 증가 추세에 있으며, 당사의 지면 구매 방식 또한 RTB의 비중이 증가하고 있습니다.

이러한 서비스 Flow 하에서 타겟팅게이츠에서 기업이 원하는 타겟 사용자를 선택하기 위해서는 인구통계, 지역, 소득, 관심사, 취미, 소비행태 등의 데이터를 기반으로 분류된 사용자 세그먼트(Segment)가 필요합니다. 당사가 마케팅플랫폼의 핵심요소인 사용자 이해/분석/파악 역량을 극대화하기 위해 설립하여 운영중인 자회사 TG360테크놀로지스의 DMP는 이러한 세그먼트를 분석하고 생성하는데 활용됩니다. 이러한 TG360 DMP는 하루에 12TB(Terabyte, 1012GB) 수준의 온라인/오프라인 사용자 데이터 수집 → Data 보완 및 통합 → 인공지능/머신러닝 기반 Data 재가공을 통하여 다양한 관점에서 사용자를 이해하고, 이를 기반으로 기업이 원하는 사용자를 타겟팅 할 수 있도록 지원합니다.

(나) 서비스 라인업

당사 타겟팅게이츠에서 제공하는 타겟팅 기술의 유형은 기업의 활용목적에 따라 리타겟팅(Retargeting) 유저 타겟팅(User Targeting) 2가지로 구분할 수 있으며, 신규 및 잠재 고객 유입을 위해서는 유저 타겟팅 서비스를, 충성고객 확보 및 구매 등 전환 목적을 달성하기 위해서는 리타겟팅 서비스를 사용합니다. 또한 광고를 송출하는 디바이스에 따라서 PC와 모바일로 구분할 수 있습니다. 기업은 마케팅/광고를 통해서 얻고자 하는 목적별로 당사의 타겟팅 서비스를 사용합니다

서비스	기업(광고주) 목적	설명

리타겟팅
(RT)	퍼포먼스
(직접적인 매출 증대)	광고주 모바일 사이트에 방문한 적이 있는 사용자를 대상으로 구매 전환, 충성 고객화, 이탈고객의 재방문 등을 유도함

유저타겟팅
(UT)	브랜딩
(신규 사용자 유입)	광고주 사이트에 방문한 적이 없는 사용자를 대상으로 브랜드 인지도 제고를 위하여 특정카테고리 관심 소비자를 광고주 홈페이지로 유입을 유도함

* 와이더플래닛서비스라인

1) 리타겟팅 (Retargeting) : 기업(광고주) 사이트를 방문했던 사용자에게 광고 노출

리타겟팅은 광고주사이트 방문 사용자를 수집/분석/활용하여, 매체에 나타난 방문 사용자를 타겟팅 하는 서비스 입니다. 광고주의 마케팅 목적에 따라 방문한 사용자의 구매 전환, 충성 고객화, 이탈 고객의 재방문 등을 지원할 수 있습니다

리타겟팅 목표 달성을 지원하기 위하여 활용되는 타겟팅은 다음과 같습니다

①사용자 행동 기반리타겟팅	②카테고리 관심유저리타겟팅	③전환확률 타겟팅

사용자의 사이트 방문시기, 특정한 사이트 내의 페이지 방문 등 사용자의 이용행태를 고려하여 타겟팅	사이트 내의 특정 콘텐츠, 상품 카테고리에 관심이 높은 유저를 선별적으로 타겟팅	광고주 사이트 방문자 중에서 전환(구매)를 일으킨 사용자를 머신러닝을 통하여 분석하고, 해당 사용자가 사이트에 재유입 시에 전환을 일으킬 확률 값을 자동적으로 계산하여 타겟팅

2) 유저 타겟팅 (User Targeting) : 관심사별로 분류된 사용자 그룹을 선택하여 광고노출

유저 타겟팅은 일별 12TB이상의 온라인/오프라인 사용자 행태 데이터를 인공지능 기반으로 분석하여 분류된 사용자 데이터를 기반으로 제공하는 타겟팅 서비스 입니다. 분류된 사용자는 약 4,300만명으로 해당수치는 인터넷 사용인구의 95%를 대상으로 타겟팅을 할 수 있도록 지원합니다. 리타겟팅이 광고주의 사이트에 방문한 사용자를 대상으로 한다면, 유저타겟팅은 광고주 사이트에 방문하지 않은 사용자를 타겟팅하여 잠재고객의 신규 고객화를 유도합니다.

기업의 마케터, 대행사 및 미디어렙은 온/오프라인 행동 데이터를 기반으로 한 당사의 타겟팅 서비스를 이용할 수 있으며, 아래와 같이 세부적인 옵션으로 서비스를 활용할 수 있습니다.

타겟팅 옵션	설명

① 데모그래픽 타겟팅	사용자의 성별, 연령, 소득수준에 따른 타겟팅

② 라이프스타일 타겟팅	사용자의 라이프 스타일에 따른 타겟팅

③ 관심그룹 타겟팅	온라인 사용자의 관심사에 따른 타겟팅

④ 리드 타겟팅	광고주 사이트에 방문 사용자와 유사한 미방문 사용자를 타겟팅

⑤ 문맥 타겟팅	광고주가 희망하는 키워드를 검색한 사용자나 키워드를 가진 사이트를 방문한 사용자를 타겟팅

(다) 주요 제품 등의 가격변동 추이

당사의 제품에 대한 가격은 일반적인 제조업의 경우와는 다르게 기업이 자체적으로 직접 결정하는 서비스 구조를 가지고 있습니다. 고객은 마케팅 목적에 맞게 CPC(Cost Per Click, 클릭 당 비용) 단가를 직접 설정하며, 플랫폼의 성능이 시장에서 검증받을수록 CPC가 상승하는 효과가 발생합니다. 즉 당사가 고객의 마케팅 목적을 지속적으로 만족시킴에 따라 1) 당사 총광고비 물량이 증가 하고 2) 당사가 전환 및 유입 성과가 좋은 고품질(고가) 매체를 확보하게 됨에 따라, 3) 더 좋은 광고성과(전환율 및 ROAS 제고)를 위해 당사 고객간 내부 경쟁이 발생하여 CPC는 지속적으로 상향할 것입니다.

다만, 2017년 이전 PC중심 시장에서 모바일 시장으로 변모 및 모바일 시장의 급격한 성장에 따라 전체 CPC는 일시적으로 하락을 하였고, 2020년 COVID-19의 여파로 전체적으로 광고주들의 마케팅비를 축소하는 경향으로 CPC의 하락이 이어지고 있으나, 모바일 시장에서의 성과 향상 및 경쟁이 심화됨에 따라 CPC는 점진적으로 상승 할 것으로 예상합니다.

(단위: 원)

디바이스	2018년	2019년	2020년	2021년 1분기

Mobile	103	117	106	94

PC	272	267	238	243

총계	133	146	130	115

※ 연도별 CPC 변동 추이(라) 경기변동과의 관계

대규모 예산 집행이 필요함에 따라 경기에 많은 영향을 받는 전통 광고시장과는 달리, 퍼포먼스 광고가 주도하는 디지털 광고 시장은 안정적인 성장세를 나타내고 있습니다. 이는 기업이 집행하는 마케팅 예산에 대하여 실시간으로 성과 측정이 가능하고, 경기변동 등의 외부 변수에 따라 다양한 전략을 유동적으로 구사할 수 있는 퍼포먼스 광고의 특성에 기인합니다. 한국방송광고진흥공사에 따르면, 온라인 광고 시장은 2020년 약 14.1% 성장에 이어 2021년에는 약 9.4% 성장이 전망되어 타 매체 대비 월등히 높은 성장세를 유지할 것으로 전망하고 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) (마) 계절적 요인

DSP를 활용하고 있는 당사의 서비스를 활용하고 있는 주요 광고주들의 업종은 아래와 같이 종합쇼핑, 가전/생활/건강, 여행, /패션, 금융 및 교육 등입니다.

당사의 매출은 당사 DSP를 활용하고 있는 광고주들의 시즈널 마케팅 전략에 따라 일정 부분 영향을 받고 있습니다. 당사 광고주의 주요 업종 중 종합쇼핑 및 여행 등의 업종은 연말연시, 추석, 설날, 휴가철 직전에 매출이 상승되고, 교육업종의 경우에는 대학수학능력 시험 종료 이후, 연말 편/입학 시즌에 매출이 집중되는 경향에 따라 당사의 과거 매출의 경우 1분기, 4분기 매출이 2분기, 3분기 매출 대비 높은 추이를 보이고 있습니다. 다만, 최근에는 광고주 업종이 다변화되고, 모바일을 중심으로 사용자 트래픽이 증가함에 따라 이러한 계절적 변동폭이 감소하는 추이를 보이고 있습니다.(바) 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.

(3) 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.

나. 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. 다. 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) 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.

(다) 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.

2. 주요 제품 등에 관한 사항 가. 주요 제품 등의 현황 2018년 당사의 서비스별 매출은 모바일을 중심으로 급격히 성장하고 있으며, 특히 모바일 App 광고의 성장폭을 키워 나가고 있습니다. 향후 당사의 주요 성장 동력은 모바일 Web과 App 시장을 중심으로 성장과 수익성을 갖추어 나갈 것입니다.

(단위: 백만원)

매출유형	제 품 명	2018연도
(제9기)	2019연도
(제10기)	2020연도
(제11기)	2021연도
(제12 1분기)

매출액	비율	매출액	비율	매출액	비율	매출액	비율

서비스
매출	모바일
마케팅/광고	21,901	64%	22,622	65%	19,373	66%	4,529	70%

PC
마케팅/광고	12,190	36%	12,005	35%	9,800	34%	1,950	30%

조정항목 주1)	(413)	-	(267)	-	(1,458)	(216)

서비스 매출 총계(조정후)	33,678	97%	34,360	97%	27,715	96%	6,263	97%

용역 및 데이터 판매	1,082	3%	1,025	3%	1,085	4%	213	3%

매 출 총 계	34,760	-	35,385	-	28,799	6,475

주1) 조정항목 : 타겟팅게이츠 광고비(매출) 중 프로모션 비용 등으로 발생하는 타겟팅게이츠 내 광고비와 회계적인 매출액의 차이로, PC/모바일 및 서비스별 구분이 불가능하여 조정항목을 별도 기재하였습니다.

나. 주요 제품 등의 가격변동추이

당사의 제품에 대한 가격은 일반적인 제조업의 경우와는 다르게 기업이 자체적으로 직접 결정하는 서비스 구조를 가지고 있습니다. 고객은 마케팅 목적에 맞게 CPC(Cost Per Click, 클릭 당 비용) 단가를 직접 설정하며, 플랫폼의 성능이 시장에서 검증받을수록 CPC가 상승하는 효과가 발생합니다. 즉 당사가 고객의 마케팅 목적을 지속적으로 만족시킴에 따라 1) 당사 총광고비 물량이 증가 하고 2) 당사가 전환 및 유입 성과가 좋은 고품질(고가) 매체를 확보하게 됨에 따라, 3) 더 좋은 광고성과(전환율 및 ROAS 제고)를 위해 당사 고객간 내부 경쟁이 발생하여 CPC는 지속적으로 상향할 것입니다.

다만, 2017년 이전 PC중심 시장에서 모바일 시장으로 변모 및 모바일 시장의 급격한 성장에 따라 전체 CPC는 일시적으로 하락을 하였으며, 2020년 COVID19의 영향으로 광고주들의 마케팅 예산의 축소로 인한 CPC가 일시적으로 하락하고 있으나, 모바일 시장에서의 성과 향상 및 경쟁이 심화됨에 따라 CPC는 점진적으로 상승할 것이라 예상하고 있습니다..○ 당사 플랫폼의 CPC 변동 추이

(단위: 원)

디바이스	2018년	2019년	2020년	2021년 1분기

mobile	103	117	106	94

pc	272	267	238	243

총계	133	146	130	115

3. 매입에 관한 사항 가. 매입 현황 당사는 업종의 특성상 유형의 매입금액은 없습니다. 다만 매출과 관련하여 직접적으로 발생하는 매체 구입비용과 네트워크 비용을 매출원가로 기재하고 있기에 이를 바탕으로 기재하였습니다.

(단위: 천원)

매입유형	품 목	2018연도	2019연도	2020연도	2021연도1분기

(제9기)	(제10기)	(제11기)	(제12기)

매출원가	매체비	19,206,107	21,241,662	16,548,833	3,449,008

네트워크비	362,581	459,160	529,720	138,477

급여	89,808	-	-

감가상각비	597,848	660,322	627,963	119,472

무형자산상각비	184,433	148,377	154,938	45,400

총 합 계	20,440,777	22,509,521	17,861,455	3,752,358

4. 생산 및 생상 설비에 관한 사항 가. 생산 능력 및 생산 실적 당사는 생산설비를 바탕으로 한 사업이 아닌, 인적자원을 활용한 사업을 영위하고 있어 기재를 생략합니다. 5. 매출에 관한 사항

가. 매출 개요

(단위: 천건, 백만원)

매출유형	품목	제 10기	제 11기	제 12기 1분기

수량	금액	수량	금액	수량	금액

서비스매출	모바일	내수	191,366	22,204	182,392	19,365	48,116	4,529

수출	2,347	418	27	7	-	-

PC	내수	43,600	11,617	40,815	9,763	7,955	1,943

수출	1,418	389	331	36	75	8

계	내수	234,965	33,820	223,208	29,129	56,071	6,472

수출	3,765	807	359	44	75	8

조정	-	(267)	-	(1,458)	-	(216)

계	238,730	34,360	223,566	27,715	56,146	6,263

데이터판매 및 기타매출	내수	-	431	-	1,053	213

수출	-	110	-	32	-

소계	-	541	-	1,085	213

합계	내수	234,965	34,251	223,208	30,181	56,071	6,684

수출	3,765	917	359	75	75	8

조정	-	(267)	-	(1,458)	(216)

합계	238,730	34,901	223,566	28,799	56,146	6,475

나. 판매경로 및 판매방법 (1) 판매조직 당사의 판매를 담당하는 조직은 영업본부 산하에 2개팀 총 20명의 인력으로 구성되어 있으며 각 팀의 담당 업무는 다음과 같습니다

부서명	역할

Agency 세일즈팀	대행사 대상 서비스 판매

REP 세일즈팀	미디어렙사 대상 서비스 판매

(2) 판매경로(단위: 천원)

년도	매출유형	내수/수출	디바이스	Agency 구분	매출액

2021년1분기	서비스매출	내수	모바일	대행사/랩사	4,267,497

광고주 직거래	261,47

소계	4,528,945

PC	대행사/랩사	1,929,552

광고주 직거래	13,055

소계	1,942,607

내수합계	6,471,551

수출	모바일	대행사/랩사	-

광고주 직거래	-

소계	-

PC	대행사/랩사	7,613

광고주 직거래	-

소계	7,613

수출합계	7,613

조정	(216,395)

총합계	6,262,770

기타매출	내수	데이터 판매 및 용역 매출 등	212,729

수출	데이터 판매 및 용역 매출 등	-

기타매출 합계	212,729

2020년	서비스매출	내수	모바일	대행사/랩사	17,942,595

광고주 직거래	1,422,844

소계	19,365,438

PC	대행사/랩사	9,708,217

광고주 직거래	55,175

소계	9,763,392

내수합계	29,128,830

수출	모바일	대행사/랩사	7,368

광고주 직거래	-

소계	7,368

PC	대행사/랩사	36,250

광고주 직거래	-

소계	36,250

수출합계	43,618

조정	(1,457,791)

총합계	27,714,657

기타매출	내수	데이터 판매 및 용역 매출 등	1,052,659

수출	데이터 판매 및 용역 매출 등	31,876

기타매출 합계	1,084,536

2019년	서비스매출	내수	모바일	대행사/랩사	17,965,324

광고주 직거래	4,238,453

소계	22,203,777

PC	대행사/랩사	11,539,399

광고주 직거래	77,050

소계	11,616,449

내수합계	33,820,227

수출	모바일	대행사/랩사	93,029

광고주 직거래	325,418

소계	418,447

PC	대행사/랩사	54,980

광고주 직거래	333,609

소계	388,589

수출합계	807,036

조정	(266,931)

총합계	34,360,332

기타매출	내수	데이터 판매 및 용역 매출 등	914,881

수출	데이터 판매 및 용역 매출 등	110,136

기타매출 합계	1,025,016

2018년	서비스매출	내수	모바일	대행사/랩사	19,298,138

광고주 직거래	2,450,107

소계	21,748,245

PC	대행사/랩사	12,035,287

광고주 직거래	81,225

소계	12,116,513

내수합계	33,864,758

수출	모바일	대행사/랩사	4,603

광고주 직거래	147,938

소계	152,542

PC	대행사/랩사	804

광고주 직거래	72,452

소계	73,256

수출합계	225,798

조정	(412,312)

총합계	33,678,244

기타매출	내수	데이터 판매 및 용역 매출 등	1,021,019

수출	데이터 판매 및 용역 매출 등	60,728

기타매출 합계	1,081,747

(3) 판매전략 1) 마케팅활동당사의 매출을 증대시키며 손익을 개선하기 위해서는, 플랫폼 시장의 양면성에 따라 1) 광고주 사이드에서의 대규모의 고품질 사용자 및 사용자 행동데이터를 수집해야 하고, 2) 매체 사이드에서의 대규모 매체지면 및 사용자 행동데이터를 수집해야 합니다.

이를 위해 당사는 현재 온라인 디지털시장에서 가장 활발한 사업을 영위하고 있는 e커머스와 여행업종을 주 고객군으로 하여 타겟팅 상품을 PC, 모바일 등 전방위적으로 판매하고 있습니다. 아울러 리타겟팅이 효과를 증대시키기 위해 유저 타겟팅으로 신규 유저의 유입을 유도하는 상품 전략도 지속 운영하고 있습니다.

아울러 직매출 비중을 높여 대행사 및 미디어렙사에게 지급하는 대행수수료(15~20%)를 축소하여 매출과 손익 개선을 하기 위해 직거래 중심의 영업조직 개편 등을 진행할 예정입니다. 한편으로는 대행사/미디어렙사와의 네트워크 강화 등을 위해 고객초청 세미나 행사 등을 진행하고 있습니다.

2) 신규 비즈니스

앞서 신규사업에서 언급한 서비스 외 현재 DSP사업 활성화를 위해서 기존 퍼포먼스 중심의 사업에서 퍼포먼스-브랜딩으로 서비스를 확장하고 있으며, 구체적으로는 아우디, LF몰, 우리금융지주 등의 기업으로부터 광고를 수주하여 집행하고 있습니다.

2021년 상반기 모바일 중심의 타게팅게이츠3.0을 런칭하여, 현재 재편되고 있는 모바일 앱 시장으로의 안정된 진입을 가속화하고자 하며, 함께 탑재 예정인 OLS(On Line Signup) 기능을 통해 마케팅/광고를 희망하는 소상공인기업도 간단한 절차로 당사 서비스를 이용할 수 있게 하여, 고객군을 확장할 계획입니다.

초기 단계에 있는 동영상 콘텐츠 송출 서비스를 2021년 하반기 정식 서비스를 목표로 개발하고 있으며, 동영상 서비스가 완료되면 당사는 모든 크리에이티브에 대한 서비스 제공이 가능하게 되어 고객이 원하는 어떠한 서비스도 제공 가능하게 됩니다.

6. 수주상황 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다. 7. 시장위험과 위험관리 (1) 재무위험관리요소연결실체는 자산, 부채 및 예상거래에 영향을 미치는 이자율, 시장 가격 등의 변동에 따른 위험에 노출되어 있습니다. 재무위험 관리의 목적은 영업활동 및 재무활동에 있어 이러한 시장위험을 통제하는데 있습니다. 위험평가에 근거하여 선택적인 파생 또는 비파생 위험회피수단을 이러한 목적에 사용하고 있습니다. 또한 거래상대방의 신용도에 따라 위험노출에 대한 상대적, 절대적 금액의 설정을 통해 금융상품의 신용위험을 관리하고 있습니다.연결실체의 재무정책은 중장기적으로 수립되며 이사회에 매년 보고되고 있습니다. 연결실체의 자금담당은 재무정책의 수행 및 지속적인 위험관리를 책임지고 있으며, 특정거래의 심각성 및 현재 위험노출금액 등을 주기적으로 보고하고 있습니다. 연결실체의 자금담당은 효과적인 시장위험의 관리를 주요업무로 다루고 있으며, 시장 상황에 따른 효과의 추정을 위해 여러가지 시장상황을 고려하고 있습니다.1) 시장위험시장위험이란 환율이나 이자율 같은 시장가격이 변하는 위험이며, 이자율과 지분가격은 연결실체의 수익이나 금융상품의 가치에 영향을 미칩니다. 시장가격 관리의 목적은 수익은 최적화하는 반면 수용가능한 한계 이내로 시장위험 노출을 관리 및 통제하는 것입니다.연결실체가 보유하고 있는 금융상품으로부터 가격위험이 발생합니다. 연결실체의 경영진은 시장가격 등에 근거하여 투자포트폴리오 내의 채무 및 지분 상품의 구성을 검토하고 있습니다. 포트폴리오 내 중요한 투자는 개별적으로 관리되며 모든 취득 및 매각 결정에는 이사회의 승인이 필요합니다. 또한, 보고기간말 현재 연결실체는 차입금이 없으므로 이에 따른 이자율 위험에 노출되어 있지 아니합니다연결실체는 영업활동, 재무활동, 투자활동의 수행 중에 환율위험에 노출되어 있습니다. 외화에서 발생하는 위험은 연결실체의 현금흐름에 영향을 미치는 범위 내에서 위험관리를 하고 있습니다.

2) 신용위험 연결실체는 금융상품의 당사자 중 일방이 의무를 이행하지 않아 상대방에게 재무손실을 입힐 신용위험에 노출되어 있습니다. 연결실체의 경영진은 신용위험을 관리하기 위하여 신용도가 일정 수준 이상인 거래처와 거래하고 있으며, 금융자산의 신용보강을 위한 정책과 절차를 마련하여 운영하고 있습니다.3) 유동성위험유동성위험이란 연결실체가 만기에 따른 재무적인 의무를 수행하지 못할 위험을 의미하며, 유동성을 관리하는 연결실체의 방법은 가능한 한 일반적인 상황이나 압박적인 상황 하에서도 받아들일 수 없는 손실이나 연결실체의 평판에 손상을 입힐 위험 없이 만기일의 부채를 상환할 수 있는 충분한 유동성을 유지하도록 하는 것입니다.연결실체는 중장기 경영계획 및 단기 경영전략을 통해 현금흐름을 모니터링하고 있으며, 일반적인 예상 운영비용을 충당할 수 있는 현금을 보유하고 있습니다.

(2) 자본위험관리요소연결실체의 자본관리는 건전한 자본구조의 유지를 통한 주주이익의 극대화를 목적으로 하고 있으며 최적 자본구조 달성을 위해 부채비율 등의 재무비율을 모니터링하여 필요한 경우 적절한 재무구조 개선방안을 실행하고 있습니다.

8. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 현황 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.

9. 경영상의 주요 계약 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다. 10. 연구개발활동 가. 연구개발 담당 조직

본부	팀	역할

기술지원본부	기술총괄, 신규 서비스 기획(CPO), ID Pairing 개선

기술연구소	알고리즘 리서치 및 기획

TEX센터	TG팀	광고센터 개발/운영, 광고 전달/추천 엔진 개발 운영

BDP팀	빅데이터 플랫폼 기획/개발/운영

DPA팀	상품추천 시스템 기획 및 개발

SE팀	서버/네트워크 관리, DevOps

전력기획본부	PM팀	상품/서비스 기획, 크리에이티브(광고소재) 개선, 품질보증

나. 연구개발비용

(단위: 천원)

구 분	2018연도	2019년도	2020년도	2021년도1분기

(제 9기)	(제10기)	(제11기)	(제12기)

자산처리	위탁용역비	101,761	-	-	-

기타 경비	14,977	-	-	-

소 계	116,737	-	-	-

비용처리	연구개발비용 - 인건비	273,500	561,121	800,958	232,372

판관비	-	-	-	-

소계	273,500	561,121	800,958	232,372

합 계	390,237	561,121	800,958	232,372

(매출액 대비 비율)	1.20%	1.60%	2.76%	3.44%

다. 연구개발실적 와이더플래닛은 다음과 같은 핵심 기술들을 개발하고 고도화 함으로써 글로벌 Top Player 수준의 기술경쟁력을 확보하고 서비스 적용과 운영으로 지속적인 품질 관리와 기술 개선을 하고 있습니다. 1) 자연어 처리 및 사용자 문맥 인식 기술

구분	내용

자연어처리 및 사용자 문맥인식 기술
개요	당사는 독자적으로 개발한 자연어처리 기술과 문서분류, 주제어 추출과 어휘체계 구축기술을 이용하여 사용자의 문맥을 인식하고, 이를 기반으로 사용자의 관심사, 인구통계정보, 유사 사용자 그래프 구축, 잠재 핵심 타겟팅 오디언스 추정 등 사용자 프로파일링 기반 기술을 개발하여 HOUSEHOLD IP 기반 크로스 디바이스 타겟팅, 성과예측 알고리즘, 상품추천 알고리즘 등의 핵심기술 개발에 활용하고 있습니다.
상세하게 각 페이지의 주제 분류와 핵심 키워드 추출의 주요 기술은
○ 웹 크롤러를 이용하여 대규모 사이트의 웹 페이지 콘텐츠를 실시간으로 수집하고,
○ 자연어처리 기술을 이용하여 각 웹 페이지의 내용과 URL의 형태소와 키워드를 분석하여 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 이용하여 주제 카테고리별 문서 분류 모델을 학습하고, 문서 분류 모델을 이용하여 중심 주제 카테고리를 인식하며,
○ Word2Vec과 Doc2Vec 딥 러닝 기술을 이용하여 주요 키워드들의 문맥적 의미를 학습하여 해당 주제 키워드와 유사 키워드들을 추출하는 것으로 구성됩니다.
해당 기술은 실시간으로 사용자가 출현한 지면을 40여개의 토픽으로 분류하여, 사용자의 문맥에 따라 관심 키워드와 주제를 매칭하여 광고를 게재하는 문맥 타겟팅 서비스를 제공하고 있습니다.
○ 토픽 분류 대상 주요 도메인 수: 450개
○ 실시간 크롤링 토픽 분류 지면수: 평균 29만여개
○ 전체 크롤링 지면수: 4억 2천여만 개

관련제품 출시현황	2014. 9 Contextual Targeting v1.0 상용화
2015. 9 키워드 기반 User Targeting v2.0 상용화
2017. 7 주제 분류 기반 Contextual Targeting v2.0 상용화
2019. 8 사용자 관심사 키워드 분석 기반 User Targeting v3.1 상용화

2) 사용자 프로파일링 기술

사용자 프로파일링 기술	당사는 독자적으로 개발한 자연어처리 기술과 문서분류, 주제어 추출과 어휘체계 구축기술을 이용하여 사용자의 문맥을 인식하고, 이를 기반으로 사용자의 관심사, 인구통계정보, 유사 사용자 그래프 구축, 잠재 핵심 타겟팅 오디언스 추정 등 사용자 프로파일링 기반 기술을 개발하고 이를 HOUSEHOLD IP 인식 기반 크로스 디바이스 타겟팅 기술을 개발하여 서비스에 적용하고 있습니다.
(1) 인구통계/관심사 예측
당사는 3rd Party를 통해 확보한 DMP 데이터와 광고 요청/전달 로그에서 확보한 사용자들의 인터넷 사이트 방문 또는 모바일 앱 사용 기록, 광고 노출 이후의 광고에 대한 사용자들의 피드백 데이터, 광고주 사이트에서의 사용자들의 행동이력 로그와 검색어 등 온-오프라인 행태 데이터를 통합하여 인구통계(연령, 소득수준, 성별 등) 정보와 관심사를 예측하는 인공지능/머신러닝 기반 인구통계 및 관심분야 추론 엔진을 개발, 확보하였습니다.
○ 4300만의 고유 사용자에 대해 최근 3주 동안 활동성이 있었던 1억 8천만개 이상 User ID의 행동이력 이벤트(40억개 이상, 60TB이상)를 수집, 분석하여 250여개의 관심사에 대한 확률을 예측합니다.
(2) 유사 사용자 그래프 구축과 Lookalike 모델링
당사는 자체 개발한 MINHASH-LSH기법을 이용하여 초고속으로1억 8천만 이상의 User ID로부터 유사 사용자 그래프를 주기적으로 구축하고, 자체 개발한 고유한 통계기반 머신 러닝 알고리즘을 적용하여 캠페인 KPI별(Install, revisit, purchase) 핵심 잠재 고객을 예측하고 타겟팅 그룹을 구성하여 신규사용자 유입 캠페인 서비스를 제공하고 있습니다.
(3) Lead Targeting Audience Tagging
고객 사이트 미방문자 중 잠재적 충성 고객이 될 가능성이 높은 사용자군, 또는 핵심고객과 유사 특성을 지닌 사용자군을 자동 인식하고 타겟팅 함으로써 광고주가 새로운 충성 고객을 효율적으로 확보 가능케 하고자 고객 사이트의 충성 고객과 유사 특성을 보이는 사용자를 예측하여 태깅하는 당사만의 독창적인 전략 기술을 개발하여 이를 신규 사용자 유입과 앱 인스톨 캠페인 등에 적용하고 있습니다
(4) HOUSEHOLD IP 인식과 크로스 디바이스 타겟팅
다양한 디바이스와 채널의 온라인 매체 지면에 출현한 사용자들의 행동 이력을 총체적으로 통합 수집하고 분석하여 동일 사용자를 식별하고, 통합 환경과 디바이스/채널에 따른 사용자 이용 행태에 따라 사용자 문맥을 반영한 크로스 디바이스 타겟팅(Cross Device Targeting)을 최적화하고 있습니다.
○ 웹과 APP, 광고주 서비스 이용환경에 따른 사용자 코드 분류 체계와 아이디 페어링 구조를 갖추고 관리 운영하며,
○ 머신 러닝 기법을 적용하여 IP 위치 정보 기반의 HOUSE-HOLD IP를 식별하고, 가구별로 디바이스를 그룹화함은 물론
○ 암호화된 개인정보 非식별 서비스 사용자 아이디와 페어링 된 웹/앱 사용자 아이디들과 해당 사용자 이용 행태적 특성을 종합하여 머신러닝 기반으로 크로스 디바이스 間 동일 사용자를 자동으로 식별하고 이를 크로스 디바이스 타겟팅에 적용합니다.

관련제품 출시현황	2013. UT(User Targeting) v1.0 서비스 런칭
2014. UT(User Targeting) v2.0 서비스 런칭
2015. 크로스 디바이스 사용자 타겟팅 서비스 런칭
2016. 12 UT3.0 서비스 런칭
2017. 12 LT(Lead Targeting) 서비스 런칭
2019. 01 DMP Lookalike 서비스 런칭
2019. 08 사용자 관심사 키워드 분석과 행동이력 기반 UT3.1 서비스 런칭

3) 성과 예측 기술

성과 예측 모델	사용자 맞춤형 타겟팅, 실시간 프로그래매틱 바잉의 핵심 기술은 사용자가 이용하는 매체의 지면에 어떤 광고를 노출하면 클릭과 전환 등 목적하는 광고 성과를 이룰지를 자동 예측하고 평가하여 노출 비용 대비 광고 효율이 최적이 되도록 노출을 제어하고 성과를 관리하는 것입니다.
당사는 사용자의 컨텍스트에서 광고를 노출하면 사용자가 광고를 클릭할 확률을 추정하는 클릭예측 모델과 클릭 후 전환(구매, 앱 설치, 상담 연결, 회원가입 등)으로 이어질지에 대한 전환예측 모델, 그리고 주어진 광고 예산으로 전환을 최대로 만들어 광고를 통한 광고주 매출 또는 사용자 유입 목표를 달성하기 위해 전환최적화 프레임워크를 핵심 기술로 보유하고 있습니다. 특히 전환최적화 프레임워크는 전환예측 모델을 연동하여 사용자별 전환 가능성을 정확히 예측하고, 책정 CPC와 광고 클릭 유발 효율(CTR) 등에 따른 노출 효율(비딩 승률: Bidding 대비 Winning Ratio)을 고려하여 제한된 매체 비용률 범위에서 목표 비딩 승률에 근접할 수 있도록 매체별로 동적으로 CPC를 책정하고 제어함으로써 광고주의 KPI 목표를 최대화하고 있습니다.
(1) 클릭 예측 모델
당사의 클릭 예측 모델은 수십년의 개발 노하우와 방대한 데이터를 바탕으로 제작된 빠른 대용량 학습용 분산 병렬 최적화 기계학습 알고리즘으로 안정적이고 최적화된 성능을 내는 피쳐 엔지니어링을 거쳐 개발하였습니다. 그 결과 클릭예측 모델은 클릭이 발생할 노출과 발생하지 않을 노출을 보다 정확하게 구분하며, 클릭이 발생할 확률을 보다 정확하게 추정합니다.
○ 1TB 학습 데이터
○ 10억건 이상 학습자질로부터 9백만 모델 자질 학습
○ 학습시간: 1시간 미만
○ 3시간 단위 클릭 예측 모델 재학습 갱신
○ AuROC 0.9 이상
(2) 전환 예측 모델
당사의 전환 예측 모델은 당사 전환예측 모델은 사용자의 전환 예측 정확도를 높이기 위해 2단계 모델로 구성하였으며, 2단계 전환 확률 예측 모델로 구성함으로써 광고목적(구매 전환 수, 가입 전환수, 휴면사용자 부활 등)에 따라 각 단계별 모델을 학습하고 결합구조를 다양화하여 목적別 전환성능을 효과적으로 향상시키며 관리할 수 있습니다.
즉, 광고 목적(구매 전환 수, 가입 전환 수, 휴면 사용자 부활 등)에 따라 광고주 사이트에서의 사용자 행동 특성을 모델링하고, 그 결과를 실제 매체 지면에 출현한 사용자의 광고 반응 모델 내에 결합하여 전환 가능성이 높은 사용자 중 광고에 대한 클릭 반응을 하나의 모델로 통합하고 있습니다. 이는 각 단일 모델을 학습하는 것 대비 우수한 성능을 보장하고, 또한 각 모델 단위에서 목적에 맞는 성능 튜닝을 독립적으로 진행할 수 있는 특장점이 있습니다. (광고주 사이트 내 전환 예측 모델만 적용하는 것 대비 2단계 통합 전환 모델을 사용함으로써 Average Precision* 31.4%, AuROC* 13.27% 개선 효과를 얻었습니다.)
당사의 전환 예측 모델은 예측 대상 사용자 전체에 대해서 전환 가능성을 추정하는 일간 프로세스 (1일 1회 수행) 외에, 당일 방문자들에 대해서도 전환 확률을 부분적으로 업데이트하는 프로세스 (2시간 주기로 일간 8회 수행)를 갖추어 실시간으로 광고주 사이트 내 사용자들의 가장 최근 활동 이력을 반영하여 전환 예측력을 높이고 있습니다. 뿐만 아니라 디바이스(Mobile App/Mobile Web/PC)別로 사용자별 전환 확률을 별도로 예측할 수 있어 디바이스별 특성을 고려한 광고 송출이 가능합니다.
○ 90일간의 사용자 행태 데이터를 이용하여 예측 정확도 향상
○ 일간 30GB 학습 데이터(2,000,000 이상 모델 자질 사용)
○ 2시간 단위 100,000 이상의 추가 모델 속성
○ 학습 시간: 20분 내외
○ AuROC 0.9 이상
(3) 배드 클릭(Bad Click) 예측 기술
광고 노출 후 사용자의 클릭 중 실제 광고주 사이트에 지정된 시간내에 도달하지 못할 것 같은 클릭을 예측하여 노출을 제약함으로써 광고 효율을 높이고자 하는 기술로 광고주의 광고비를 효과적으로 사용하고 그 투명성을 보장합니다
○ 1TB 학습 데이터 사용
○ AuROC 0.87 이상

관련제품 출시현황	Targeting Gates의 핵심 기반 기술로 모든 서비스에 적용함.
2012. RT(Re-Targeting) v1.0 출시
2016. 7 전환확률 기반 타겟팅 옵션 및 전환확률 구간 단위 차등 CPC 서비스 제공
2017. 9 Dynamic CPC 타겟팅 서비스 옵션 제공
2017. 9 WP-JAPAN에서 CPA(Cost Per Action) 서비스 제공
2018. 11 Win Ratio Controller 기능 완성과 함께 전환 최적화 프레임워크 완성, 서비스 제공

4) 최적화 기술

최적화기술	당사는 플랫폼에서 운영되는 캠페인들의 성과와 예산을 최적화하고, 효율적으로 매체를 플래닝하며 활용하기 위해
광고를 집행 캠페인의 목표 KPI(클릭 목표, 전환 목표, ROAS목표등)를 만족시키며 지능적으로 노출을 제어하는 캠페인 KPI 최적화(클릭 최적화, 전환최적화, 클릭-전환최적화) 노출 제어 기술,
매체의 유형(CPM, CPC, RS 等)에 따라 매체의 사용률과 비용율이 제시되었을 때 이를 준수하며 매체 노출을 최적화하는 매체 노출 최적화 기술,
AdExchange를 통한 RTB 상황에서 캠페인의 목표 KPI와 광고비 대비 매체 비용률을 고려하여 비딩을 최적화하는 예측적 비딩 최적화 기술을
유기적으로 결합하여 최적화하는 인공지능/머신러닝 기반의 지능적 적응 제어 알고리즘을 이용한 플래닝 기술을 보유하고 있으며 이를 기반으로 사업을 추진하고 있습니다.
(1) 캠페인 최적화 기술
캠페인 최적화 기술은 예산 분배 플래닝과 노출 제어 최적화 기술로 해당 시간까지 소모한 예산을 기반으로, 주어진 사용자와 캠페인 컨텍스트에서 고성능, 고효율의 사용자들 만을 선택적으로 노출할 수 있도록 지능적, 적응적으로 파라미터를 제어하며 노출을 제어하는 기술로 인공지능/머신러닝 기반의 적응적(Adaptive) 학습型 광고비 소진 플래닝 기법으로 다양한 광고주의 예산 대비 성과 목표 요구와 DSP의 수익 요구를 동시에 효과적으로 만족시키기 위한 당사만의 고유한 플랫폼적 장치입니다.
캠페인 최적화는 캠페인 단위에서 특정 시점에 캠페인에 적합한 광고 요청이 들어왔을 때, 해당 시점의 캠페인 예산 노출제어 계수(DELTA)를 기준으로 예측 가능한 수치를 이용하여 노출 비딩에의 참여 여부를 결정하는 캠페인 레벨에서의 노출 제어 알고리즘을 사용함으로써 광고주의 캠페인 KPI를 만족시키면서 예산 소모 속도에 따라 광고비를 효과적으로 사용합니다.
특히 전환 성과가 중요한 경우, 광고주 마켓팅 KPI, 가용 광고 예산을 고려하여 수익율을 보장하며 최대의 성과를 창출하기 위해 요청 단위 성과 예측(클릭, 전환, ROAS등), 매체 단위에서의 비딩 대비 승률 이력을 기반으로 승률 목표를 달성하기 위해 동적으로 비딩 가격을 산정하고 전략적으로 적응 학습을 하며 광고를 송출함으로써 광고 성과를 최대화합니다.
(2) 노출 제어 최적화 기술
매체와 DSP間 이해관계를 충족시키며 최대의 성과를 창출하기 위해 특별히 고안된 알고리즘으로, 매체에서 요구하는 최소의 사용율을 만족시킴은 물론 당사의 수익율을 맞추기 위해 매체 비용률을 일정 수준으로 유지하면서 노출 당 매출을 최대로 하고자 하는 방향으로 지능적 적응 학습해 가는 당사만의 차별적 알고리즘입니다.
당사는 플랫폼 운영자가FILL-RATE (매체 사용률)이나 COST-RATIO (매출 대비 매체 비용률) 목표치를 제시했을 때 매체별 트래픽 양 대비 성과 이력을 기반으로 기대 성과 대비 매출/수익을 고려하여 최소한의 노출 조건(min-eCPM)을 동적으로 산출하고 적용하여 노출을 제어하는 당사만의 고유하고 독창적인 알고리즘을 개발하여 적용함으로써 매출 대비 수익을 최대화하고 있습니다.
(3) RTB 비딩 최적화 기술
RTB(Real-Time Bidding) Ad Exchange 매체와 DSP간 이해 관계를 충족시키며 최대의 성과를 창출하기 위해 특별히 고안된 알고리즘으로 노출 당 매출을 최대로 하고자 하는 방향으로 지능적으로 적응 학습해 가는 당사만의 차별적 알고리즘입니다.
RTB Exchange를 통한 광고 요청에 대해서는 각 개별 노출이 시장에서 얼마의 가치가 있는지를 평가하고 그 평가 가치에 따라 비딩 전략을 세워야 하는데, 노출에 대한 광고주 별 가치는 광고 지면에 출현한 사용자가 광고의 목표를 얼마나 만족시킬 것인가에 대한 예측에 기반하고, 예측된 가치에 따라 예상 비딩 가격을 산출하고 예상된 비딩가로 비딩에 참여 여부를 결정함으로써 적정 비용의 노출로 매출을 최대화합니다.

관련제품 출시현황	Targeting Gates 핵심기반 기술로 전체 캠페인에 적용

5) 매체 효율 제어

매체 효율 제어	타겟팅게이츠는 직접 제휴 매체 뿐만 아니라 여러 애드네트워크, 또는 ADX로부터 매체를 제공받고 광고를 연동합니다. 이러한 모든 매체를 사람이 일일이 관리하기에 한계가 있기에 당사는 머신 러닝 기반의 부정 매체와 부정 사용자 탐지, 매체의 성과와 효율을 고려한 매체 품질 지수 측정 기능 등을 갖춘 통합적 매체 품질 관리 시스템을 독자적으로 개발, 이를 활용하여 매체를 효과적으로 관리하고 있습니다.
(1) 딥 러닝 기반의 부정 매체 및 부정 사용자 탐지 기술
부정 매체와 부정 사용자 탐지 모델은 기계와 사람이 하는 행동에는 차이가 있다는 가정에서 출발하여, 일부 저급한 매체들에 나타나서 부정 클릭을 발생시키는 사용자의 행동 특성을 딥 러닝 기반으로 학습하고, 학습 모델을 이용해 전체 사용자들을 대상으로 사용자별 부정 클릭/전환 확률을 예측하고, 일정 임계 값 이상의 확률을 갖는 사용자를 어뷰징 사용자로 판정합니다.
또한 어뷰징 판정 사용자들을 다시 매체別 통계 분석하여 어뷰징 사용자 비중이 일정 비율 이상으로 높은 매체들을 탐지하여 매일 오전 9시에 대시 보드로 제공합니다. 이를 통해 매체 관리자가 효율적으로 매체를 관리할 수 있도록 합니다.
더 나아가 어뷰징 사용자와 어뷰징 매체 예측 결과의 주기적 모니터링과 이상 감지 후 Alerting 시스템 운영으로, 매체 및 광고 운영 담당자가 신속히 대응하여 부정 사용자와 부정 매체를 차단 관리함으로써 광고주와 이해 관계자들의 손익을 보호합니다.
(2) 매체 품질 지수 자동 측정 및 관리
적합 사용자와 트래픽 규모, 매체에서의 성과 등을 속성 정보로 하여 매체품질 지수를 5등급으로 분류하여 머신 러닝 기반의 알고리즘으로 자동으로 측정하고저품질매체를 지속적으로 관리하는 시스템 개발하여 매체 품질의 효율을 제어하고 있습니다.(머신 러닝 기반의 매체 품질 지수 성능: average precision 93.8%)
5점: 매체 볼륨 및 지표가 우수한 매체
4점: 매체 볼륨은 다소 적지만, 지표가 좋은 매체
3점: 매체 볼륨은 있지만, 성과가 미미한 매체
2점: (모니터링 필요 매체): 배드 클릭 및 바운스 클릭이 높은 매체이나 ROAS와 CVR성과가 발생하여 모니터링이 필요한 매체 / 플로팅, 캐치백 영역 최대 점수
1점: (승인 불가 매체): 배드클릭/ 바운스클릭 비율이 높은 매체 / ROAS,CTR 수치가 낮은 매체 / 매체 퀄리티가 낮아 승인 불가 매체
*플로팅/캐치백 영역 : ROAS, CVR 성과가 높은 매체라도 광고 혼잡도와 허수클릭이 유발하는 영역이므로 최대 점수 2점까지 제한

관련제품 출시현황	2018. 10 Abuse Domain-User Detection Model 상용화

6) DPA(Dynamic Product Ads)

DPA	사용자의 광고에 대한 반응을 높이고 광고 성과를 극대화하는 효과적인 방법은 사용자의 관심과 의도에 맞는 적합한 추천 상품을 선별하고, 해당 추천 상품에 한 정보를 사용자가 처한 context에 최적화된 크리에이티브로 노출하는 것입니다.
(1) 사용자 행동 특성과 광고주 추천 효율을 고려한 실시간 상품 추천 기술
당사는 광고주별 상품과 사용자 구매 특성을 고려하여 다양한 추천 알고리즘을 적용한 추천 결과를 생성하고 광고주별 추천 알고리즘의 성과를 랭킹 기반으로 학습(Learning to Rank)하여 광고주별 추천 알고리즘별 가중치를 학습하고 최적의 상품을 실시간으로 추천함으로써 사용자의 상품 클릭과 구매 가능성을 제고합니다. 특히 광고주별 특성을 고려한 통합 랭킹 기술을 통해 CTR을 기존 대비 10%이상 향상시켰습니다.
○ 추천 알고리즘 유형: 최근 본 상품, 인기상품, 급상승상품, Item-based CF, 개인성향 기반 추천 등 총 16개 컴포넌트(경쟁사들은 2개)
○ 라이브 상품 규모: 1억 4천만여개
○ 광고주 수: 5000 여개
○ 일 4회 Feed Crawling 4시간 단위 증분
○ 추천 대상 사용자 규모: 43,000,000
(2) 다이나믹 크리에이티브 최적화 기술
사용자 맞춤 추천 결과로 최대의 광고 성과를 만들어 내려면 사용자 반응성이 좋은 크리에이티브 디자인에 간결하고 핵심적인 상품정보를 실어서 노출하는 것이 중요합니다.
당사는 사용자 맞춤형 상품 추천과 더불어 글로벌 기업도 보유하고 있지 않는 고유하고 독창적인 크리에이티브 메시지 자동 요약 생성과 사용자 반응 기반 적응적 최적화 기술로 사용자에게 최적의 광고 메시지를 전달함으로써 광고 성과를 최적화하고 있습니다.
구체적으로 다이나믹 크리에이티브 최적화 기술
○ 사용 가능한 모든 크리에이티브 템플릿을 대상으로 톰슨 샘플링 기법을 이용해 클릭할 확률 분포를 구해 가장 좋은 클릭 성과가 예측되는 크리에이티브 템플릿을 선택하고,
○ 선택된 크리에이티브 템플릿을 채울 최적의 추천 상품을 선택하고,
○ 상품 타이틀 자동 요약 기술을 이용하여 크리에이티브 템플릿에 들어갈 상품 정보 요약하여 노출 크리에이티브를 최적화합니다.

관련제품 출시현황	2016. 12 실시간 급상승 상품 추천 서비스 VOGUE 출시
2017. 2 2단계 통합 추천 시스템 v2.0 서비스 제공
2018. 8 추천 API 서비스 제공
2019. 4 크리에이티브 메시지 자동 요약 생성 서비스 출시

(다) 개량 기술와이더플래닛은 서비스 개발과 운영 관련하여 아래와 같은 개량 기술들을 통해서 개발 생산성과 운영 생산성을 높였습니다.

구분	내용

광고 병렬 처리 기술	- 여러 개의 광고 요청을 동시에 처리하기 위해서 다중 스레드를 이용하여 단일 스레드 대비 5배이상 광고 처리 속도를 높였습니다.
- 와이더플래닛은 국내 최대 규모의 DSP이기에 정해진 시간내에 매우 많은 수의 광고 요청을 처리하는 것이 필요하기에 동시에 다수개의 광고요청을 처리하는 병렬 처리 기술이 필요하다.
- 병렬처리를 하는 방법은 여러가지가 존재하는데, 가장 간단한 방법은 각 프로세스가 하나의 광고요청을 처리하는 것이다. 이런 경우, 프로세스의 개수만큼 동시의 광고요청을 처리할 수 있게 된다. 여러 개의 프로세스를 이용하는 병렬처리 방식은 서로 작업 내용이 다른 작업들을 처리하기 위해 현대 운영체제에서 지원하는 방식이기에 같은 작업 내용을 병렬로 처리하기에는 오버헤드가 있다. 이러한 오버헤드를 줄여서 고안된 것이 하나의 프로세스안에 다수의 스레드로 작업을 하는 것이다. 이는 마치 병렬 프로세스가 햄버거 가게에서 여러 종업원이 햄버거를 하나씩 만드는 것이라면, 병렬 스레드 방식은 각 종업원이 같은 종류의 햄버거를 여러 개 동시에 만드는 방식으로 이해할 수 있다.
이렇게 같은 작업들을 묶어서 복수의 스레드로 병렬처리를 하면 더 많은 작업을 할 수 있게 되는 것이다.

데이터 조인(JOIN)없이 집계분석	- 하나의 광고는 짧게는 광고 요청, 노출, 클릭, 전환으로 구분되는 일련의4가지 이벤트로 구성되거나, 길게는 광고 요청/비딩, 낙찰, 배너요청, 노출, 클릭, 전환으로 구분되는 일련의 6가지 이벤트로 구성이 된다.
- 각종 데이터 분석을 위해서는 각 광고 요청으로 시작된 연관된 이벤트를 연결하여 하나의 시퀀스로 만들어 분석을 하는 것이 필요한데, 이러한 경우, JOIN이라고하는 비용이 높은 데이터 처리 과정을 거쳐야한다.
- 즉 개별적으로 발생하는 광고요청, 노출, 클릭 등의 이벤트를 하나의 광고요청을 기준으로 연결하여야 개별 광고에 대한 각종 분석을 할 수 있기 때문이다.
- 당사는 이러한 고비용의 JOIN을 없애기 위해서 광고 요청시에 유일 키 값을 발급하고 이를 이후 이벤트에서 로깅하는 방식을 개발하여, JOIN 작업 대신에 광고 요청 시 발급된 유일키를 기준으로 집계(aggregate)하는 것으로 대처하여 더 많은 양의 시퀀스를 더 짧은 시간에 처리하게 되었다.
- 또한 통계/집계 정보에 사용되는 차원 데이터를 광고 요청 시에 임시저장 장소에 저장을 하였다가 이후 이벤트 발생 시 해당 시초 광고 요청에서의 차원 정보를 로그에 추가로 기록하여 JOIN 없이 빠르게 실시간으로 통계와 집계분석을 할 수 있게 하였습니다.
- 이를 통해 JOIN 대비 70배 이상 빠르게 집계하였습니다.

대량의 사용자 데이터를 저장하는 빠른 참조의 데이터베이스	- 자사는 수십억 개의 사용자 ID별로 데이터를 수집하고 이를 활용하여 광고를 집행하는데, 광고 요청시에 해당 사용자의 정보를 빠르게 추출하여야 한다.
- 이를 위해 실시간으로 참조해야 하는 정보와 그렇지 않은 정보를 나누어서 실시간으로 참조해야 하는 정보는 참조가 빠른 SSD 저장장치에 저장하도록 데이터베이스를 구성하였습니다. SSD는 보조 기억 장치로 많이 사용되는 HDD보다 저장 용량 당 비용이 약 10~15배 정도 높기에 많이 사용하는 경우, 서비스의 운영 비용이 증가한다. 그렇기에 빠른 참조가 필요한 부분과 그렇지 않은 부분을 나누어 저장하는 것이 속도와 비용의 가성비를 맞출 수 있는 것이다.
- 평균 10ms가 걸리던 데이터 참조 시간을 평균 0.2ms이하로 빠르게 하였습니다.

대용량 광고 처리 기술	- 대용량의 광고 트래픽을 처리하기 위해서 가장 컴퓨팅 시간이 많이 걸리는 부분을 C++프로그래밍 언어로 구현하고 intel CPU의 AVX 명령어 셋을 활용하여 속도를 50% 이상 제고하였다.
- Intel사의 산업용 CPU에는 SIMD(Single Instruction, Multiple Data)라는 기술을 활용한 병렬처리 기능들이 탑재되어 있는데, 이를 활용하면 특정 계산의 경우, 한번에 4개의 데이터를 동시에 계산할 수 있어, 속도를 4배까지 빠르게 할 수 있다. 이 기능을 사용하기 위해서는 AVX라 명칭 된 특별한 명령어셋을 사용하여야 한다. 그러나 이를 활용하기 위해서는 어플리케이션이 같은 연산을 반복하는 구조여야만하고, 특별하게 소프트웨어를 제작해야 하기에 많은 기업들이 이를 잘 활용하지 못하고 있다. 자사는 일련의 핵심 캠페인 연산을 정규화하여 AVX를 사용할 수 있도록 개발하여서 연산 속도를 개선하였다.

데이터 수집과 집계 시스템 분리	- 빅데이터를 포괄적으로 분석하기 위해서는 다양한 차원으로 데이터를 집계하는 것이 필요한데, 이를 데이터를 수집하는 시스템과 집계하는 시스템을 분리하지 않으면 동시에 참조해야 하는 데이터가 늘어나기에 고가의 서버가 필요하고 이에 따라 비용이 증가할 수 밖에 없다.
- 그래서, 자사는 데이터베이스 시스템을 2단계로 분리하여, 1단계에는 데이터 수집만을 하는 데이터베이스, 2단계는 1시간 단위의 집계를 생성하고 저장하여 비용을 2배 이상 절약하였다.

버킷 테스트 시스템	- 새로운 기술을 개발을 하면, 이를 론칭하기 전에 테스트의 과정이 필요하다.
- 간단한 테스트는 내부 QA팀이 진행할 수도 있겠으나, 다양한 사용자에게 보여지는 광고의 성과를 테스트하기에는 적합하지 않다.
- 이럴 경우, 소수의 사용자 트래픽에 신규 기술을 적용한 서비스를 사용하게 하는 버킷 테스트 시스템이 유용하다.
- 자사는 사용자를 랜덤하게 골라서 테스트 서비스를 제공하거나 광고요청을 랜덤하게 골라서 테스트 서비스를 제공할 수 있는 2가지 방식의 버킷 테스트를 지원하고 있으며, 버킷 테스트 결과를 실시간으로 분석할 수 있는 시스템을 갖추고 있습니다.
- 버킷 테스트 시스템이 없다면 매번 전체 시스템에 테스트 서비스를 하여야 하기에 시간적으로나 경제적으로 큰 비용일 수밖에 없다.
- 그러기에 버킷 테스트 시스템은 여러가지 경제적인 효과가 있다.

민감 광고 필터링	- 몇몇 매체의 경우, 여러 종류의 광고 컨텐츠를 민감 광고로 분류하여 노출을 불허하고 있다. (예를 들어, 속옷, 수영복 광고 또는 대출, 건강보조식품 광고 등.. )
- 보통의 경우, 해당 광고주의 업종을 관리자로 부터 입력을 받아서 필터링을 하게 되는데, 쇼핑몰 광고의 경우, 쇼핑몰 내부의 상품이 무엇이냐에 따라 필터링을 해야 하는 문제가 있다.
- 자사는 민감한 상품들을 상품 카테고리와 상품명을 분석하여 필터링하는 기술을 개발하여 해당 상품들을 광고에서 제외하고 있다.

(라) 운영기술1) 데이터 적채/처리 시스템

와이더플래닛은 서비스에서 발생하는 여러 데이터를 아래와 같은 운영 기술들을 통해서 적재/처리 생산성을 높였습니다.

구분	내용

실시간 스트리밍 데이터 적재	- 웹API 서버에 수집되는 웹 로그(사용자 행태 정보 및 광고 처리 정보) 등을 실시간으로 Hadoop 시스템(3.5PByte)에 적재를 하고 있습니다.
- 대량의 데이터를 적재함에 있어서 중요한 처리(ETL)를 동시에 하기에 추가로 ETL 작업을 할 필요없이 바로 분석에 사용할 수 있도록 하고 있습니다.
- 적재 지연 시간을 3배이상 빠르게 하였습니다.

데이터 압축 기법	- 빅데이터 시스템에서 비용을 가장 많이 차지하는 것은 저장장치입니다.
- 그래서 데이터 압축을 통해서 저장 공간을 적게 사용하는 것이 경제적인데, 데이터를 압축하게 되면, 데이터 분석 시에 매번 압축을 푸는 작업을 해야 해서 성능이 느려지게 됩니다..
- 그렇기에 압축률과 처리속도의 trade-off를 잘 고려하여 압축기법을 선택해야 하는데, 와이더플래닛은 모든 데이터 타입에 여러 압축기법을 실험하여 속도와 압축율의 황금비율을 찾아서 적용하였습니다.
- 저장 데이터를 약 ¼ 크기로 압축하였습니다.

데이터 유실 방지 기법	- 빅데이터 시스템에서 데이터 유실은 어떻게 보면 큰 문제가 아니겠지만, 중요한 데이터가 1개라도 유실되면 이는 단기적으로 여러 곳에 영향을 미칠 수 밖에 없는 것이 광고 플랫폼의 특성입니다.
- 그러므로 데이터 유실을 최소화하여야 하는데, 이를 위해 자사는 데이터 수집/적재에 있어서 단계를 나누고 단계별로 데이터를 저장하여 만약의 경우, 데이터가 전송도중에 유실되면 재전송으로 복구될 수 있도록 하여서 데이터 누락 없는 시스템을 구축하였습니다.

캐슁을 통한 속도 향상	- Hadoop의 각 데이터 노드에 캐쉬를 두어, 자주 사용하는 최신의 데이터를 빠르게 읽고 분석할 수 있도록 하였습니다.
- 특히 데이터분석가들이 같은 데이터에 여러 개의 분석을 동시에 실행하는 경우가 많은데, 이러한 경우 속도가 3배 이상 빨라집니다.

2) 다수개의 데이터 분석 시스템

와이더플래닛은 오픈소스 또는 상업용 소프트웨어툴 들을 사용하여 아래와 같은 데이터들을 분석하여 다양한 비지니스 운영에 필요한 서비스와 가치를 만들어 내고 있습니다.

- 분석 대상 데이터 : 자사의 원시 데이터 소스, 광고 서비스 운영 데이터베이스, 사용자 또는 제휴사가 접속한 API 웹로그

구분	내용

실시간 데이터 분석 시스템
(서비스 운영 데이터)	- 광고 노출/클릭/전환 등에서 발생하는 매출/비용과 관련된 web log data를 실시간 모니터링을 할 수 있도록, 약 2억원을 투자하여 실시간 로그 (매일 50억건) 인덱스(Elasticsearch)를 구성하고 30여개의 dashboard를 제작하여 실시간으로 변화하는 운영 상황을 모니터링하고 있습니다.
- 또한 실시간으로 해당 데이터를 검색하고 변화 원인 등을 분석합니다. 또한 해당 데이터는 각 서비스의 이상 유무 및 시스템 서버 이상 탐지 등에도 사용 되고 있습니다.
- 데이터 분석 초,중,고급 사용자를 위한 툴입니다.

데이터 시각화 툴	- 자사 내부에 존재하는 모든 data source를 쉽게 접근하여 데이터를 추출하고 시각적으로 분석하기 위해, 상용 소프트웨어 툴인 (tableau)를 이용하여 1000여개의 분석차트를 구축하여 데이터를 시각적으로 분석할 수 있게 하였습니다.
- Tableau는 세계적으로 유명한 데이터 분석,시각화 툴인데, 이를 사용하기 위해서는 교육과 훈련이 필요합니다. 자사는 데이터 분석팀에 정기적인 교육과 훈련을 실시하여 가장 많이 사용하는 분석에 품질과 속도를 높이고, 복잡한 분석에 선진화된 기술을 사용하고 있습니다.
- 데이터 분석 초,중,고급 사용자를 위한 툴입니다.

Command Line Interface 툴	- 자사 내부에 존재하는 모든 data source를 접근하여 복잡한 데이터 분석도 할 수 있는 오픈 소스 기반의 HUE (command line 기반의 툴)을 셋업 하여 운영하고 있습니다. 고효율을 추구하는 대부분의 빅데이터 기업은 데이터의 속성에 따라서 데이터 저장 장치나 이를 관리하는 데이터베이스 시스템을 다양하게 사용할 수밖에 없습니다. 그렇다 보니, 서로 다른 데이터베이스를 이종으로 결합하여 분석해야 하는 경우에 한계가 있을 수 밖에 없습니다. 이러한 문제를 해결하려면 고가의 데이터 분석 시스템을 구축하고 운영을 하여야 합니다. 이를 해결하는 다른 방식으로 자사는 필수 데이터를 각 데이터베이스 시스템에 중복 저장하고 이를 쉽게 각 데이터베이스에서 활용할 수 있도록 하여, 이종 결합의 필요성을 줄였고, HUE를 통해서 쉽게 한 곳에서 데이터를 처리할 수 있도록 하였습니다.
- 데이터 분석 고급 사용자를 위한 툴입니다.

11. 그밖에 투자의사결정에 필요한 사항 가. 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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