[미디어탐구] 유튜브 타겟팅의 한계를 극복한 GP Contextual Targeting(문맥 타겟팅)

FreakOut이라는 글로벌 광고 솔루션 기업에서 개발한 GP Contextual Targeting에 대한 내용이 꽤나 흥미롭다. 유튜브 타깃팅 솔루션으로 기존 유튜브의 한계를 조금이나마 극복할 수 있을 것으로 기대된다. 과연 어떠한 솔루션일지 살펴보자.

 

기존 유튜브 타깃팅의 한계

유튜브의 타깃팅은 크게 2가지 방식으로 나뉜다. 단순하게 사람을 쫓아다니며 타깃팅하는 방식이 있고, 사람이 아닌 콘텐츠를 쫓아다니며 타깃팅 하는 방식이 있다. 전자의 경우, 이용자의 행동 데이터를 토대로 분류된 성연령, 관심사 등의 오디언스 정보를 활용해 타깃팅하는 방식이며, 후자의 경우, 특정 채널, 주제, 키워드 등을 통해 간접적으로 콘텐츠를 타깃팅하는 방식이다. 다만 두 타깃팅 방식 모두 한계가 있다.

 

1) 오디언스 타깃팅 : 구글의 자동 입찰 최적화 시스템으로 인해, 효율이 우수하게 나타나는 타깃에게 우선 노출된다. 즉 트루뷰 인스트림으로 25~44세를 타깃팅 한다고 해도, 조회 효율이 좀 더 우수한 35~44세에만 노출 비중이 집중될 수 있다. 또한 어떠한 콘텐츠에 노출될지 제어가 어려워, 실제 시청은 안 하더라도 그냥 틀어놓는 콘텐츠들, 예를 들면, 음원 플레이리스트, 뉴스 해설 영상, 정치 방송 등 VTR이 높게 나오는 콘텐츠들이 위주로 노출될 수 있다는 한계가 있다.

-> 구글에서는 실제로 어떤 콘텐츠에서 광고가 노출되었는지까지는 오픈하지 않아, 관련성 없는 동영상에 노출되었더라도 알 수 있는 방법이 없다.

 

2) 콘텐츠 타깃팅 : 특정 콘텐츠들을 직접적으로 타깃팅하는 방식은 불가하고, 콘텐츠가 속한 카테고리, 채널을 타깃팅하거나, 콘텐츠에 포함된 키워드를 타깃팅하는 방식만 가능하다. 다만 어떤 콘텐츠에서 광고가 노출되었는지 확인이 불가하기에, 실제로 제대로 워킹했는지 파악할 수 없다. 특히 각 카테고리가 어떻게 분류 정의되는지 조차 파악할 수 없다. 이러한 구글의 다소 불투명한 정책으로 인해, 광고주들은 브랜드 이미지를 해치는 지면에 노출될 수도 있다는 리스크를 짊어질 수 밖에 없다.

 

GP Contextual Targeting의 기술

GP는 유튜브 광고 최적화 AI 시스템이다. AI를 통해 동영상 내 모든 콘텐츠 (대사, 출연자, 자막, 로고, 브랜드, 제목, 영상에 노출되는 사물/음식, 조회수, 영상공개일, 좋아요/싫어요, 공유 수, 태그 정보, 설명문 등)를 해석하고, 해석한 정보들을 기반으로 타깃팅할 수 있다. GP는 과연 어떠한 기술을 통해 콘텐츠를 해석할 수 있을까?

 

1) GP 인비디오 OCR(Optical Character Recognition) : 영상에 등장하는 로고나 단어를 검출해 이들을 타깃하거나 제외할 수 있다. 이를 통해 동영상의 메인 키워드가 아니더라도, 순간적이지만 의미 있게 지나가는 키워드들도 타깃팅할 수 있다.

 

2) 해석 후 키워드 타깃팅 : 해석한 정보들을 종합해 단순 카테고라이징하는 것을 넘어, 해석한 정보 하나하나를 키워드화하여, 키워드 수준으로 컨텍스추얼 타깃팅이 가능하다. 예를 들면, 특정 콘텐츠의 출연진이 백종원일 경우, GP는 백종원이라는 출연자 정보를 해석해 낼 수 있고, 이를 키워드화 한다. 그럼 우리는 백종원이라는 키워드를 통해 이 콘텐츠를 타깃팅할 수 있는 것이다.

 

3) 영상 내 대화 / 내레이션 분석 :  콘텐츠 내 자막, 유튜브에서 지원하는 대사 자막 등을 분석하여, 콘텐츠의 대화 내용을 해석할 수 있다.

 

4)브랜드 세이프티 : GP에서 미리 설정해 둔 다양한 네거티브 키워드를 토대로, 콘텐츠의 해석 내용 중 브랜드 리스크가 수반되는 내용이 있다면, 이를 부적절한 콘텐츠로 특정한다. 부적절한 콘텐츠들을 블락하여, 유튜브 상에서 브랜드 세이프티를 훼손을 최소화할 수 있다.

 

 

GP Contextual Targeting의 특장점

1) 키워드 수준의 정확한 타깃팅 : GP는 머신러닝과 AI를 활용해 특정 키워드와 가장 연관성이 높은 동영상을 우선으로 노출한다. 이를 통해 GP Contextual Targeting으로 광고를 시청한 타깃은 브랜드/제품 웹사이트에 대한 관여가 크게 증가한다고 한다. 웹페이지의 세션값과 체류 시간이 모두 증가하고, 이탈률 또한 감소하는 경향을 보였다고 한다.

 

2) 효율적인 브랜드 세이프티 관리 : 유튜브 캠페인은 어느 정도의 규모감만 있어도 광고가 노출된 Impression이 수십, 수백만을 초과한다. 수 백만의 노출 지면을 모두 체크하는 것은 시간적으로도 비용적으로도 비효율적이다. GP의 화이트 리스팅 솔루션을 통해 이를 해결할 수 있다.

 

4) 유튜브의 한계를 넘는 타깃팅 지원 : GP는 콘텐츠 발굴부터, 키워드 플래닝, 캠페인 설정, 리포트, 브랜드리프트서베이까지 원스톱으로 제공한다. 실제로 어떤 콘텐츠에 노출되었는지 리포트를 통해 확인할 수 있다.

 

 

GP Contextual Targeting의 한계

1) 케이스 부재 : 아직까지 국내에서 진행한 케이스가 많지 않아, 해당 기술이 한국 시장에 얼마나 잘 현지화되었는지 참고할만한 레퍼런스를 찾기 힘들다. 또한 CPV, VTR는 게런티되지 않기에, 실제 조회 효율이 어느 정도 나올지도 미지수다.

 

2) 예산 소진 : Contextual Targeting 특성 상, 인벤 Pool이 그리 많지 않을 것으로 예상된다. 이에 예산 설정 시, 얼마나 예산 소진이 가능한지 사전 체크가 필수이며, 많은 예산을 투입하기보다 하나의 타깃팅 옵션 정도로 활용되지 않을까 생각된다.

 

FreakOut 그룹 소개

현재 아시아를 위주로 약 10개국에 걸쳐 활동하고 있는 글로벌 기업으로, 약 13년의 역사를 지녔다고 한다. 국내외 광고 솔루션 개발 및 판매 / DSP, DMP 개발 및 판매 / 광고 컨설팅 / 매체사를 위한 수익화 프로덕트 개발 및 제공 등의 광고 관련 다양한 사업을 하고 있다.