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디지털 오디언스 측정의 미래를 향하여

3분 읽기 | 조나단 웰스, 데이터 과학 부문 수석 부사장 | 2021년 5월

마케터들이 타사 쿠키가 없는 세상에 대비하기 위해 새로운 도구와 기술에 계속 기대고 있는 가운데, 적응에 대한 논의의 대부분은 계획과 타겟팅에 집중되어 있습니다. 이러한 요소는 모든 마케팅 전략에서 분명히 중요한 요소이지만, 디지털 미디어 환경의 변화가 가속화됨에 따라 정확한 측정의 필요성을 배제해서는 안 됩니다.   

중요한 것은 개인정보 보호 요구 사항의 증가에 대응하여 업계가 취하고 있는 변화는 디지털 마케팅의 모든 측면에 영향을 미치고 있으며, 새로운 디지털 오디언스 측정의 세계는 쿠키나 MAID(모바일 광고 ID)가 없는 것과 계획 및 타겟팅이 없는 것만큼이나 달라 보인다는 점입니다.

또 한 가지 짚고 넘어가야 할 점은 소비자 우선 디지털 마케팅 관행으로의 전환은 마케터가 작업해야 하는 데이터와 인사이트가 익숙한 것과는 달라질 것이라는 점입니다. 다시 말해, 단순히 기존 프로세스를 동일한 틀에 딱 맞는 새로운 프로세스로 대체하는 것이 아닙니다.

아시다시피, 쿠키, MAID 및 기타 식별자에 대한 제3자의 접근이 점점 더 제한되면서 마케터들이 캠페인을 보는 사람을 정확히 파악하기가 어려워지고 있습니다. 기업이 개별 경로를 통해 사용자와 관련된 정보에 대한 액세스를 제한함에 따라, 업계에서 이전에 사용했던 인구통계학적 정보를 노출에 연결하는 결정론적 접근 방식이 더 이상 유효하지 않게 되었기 때문입니다.

이제 측정 서비스는 사용자와 사용 중인 디바이스를 인식하는 대신, 해당 개인정보 보호 요건에 부합하는 방식으로 디바이스와 사용자를 식별하는 새로운 방법을 구축해야 합니다. 이러한 식별자가 효과적이려면 다음과 같은 요건을 충족해야 합니다:

  • 사람 중심
  • 지속성(시간이 지나도 안정적)
  • 다작(웹에서 일관되게 사용)
  • 전송 가능(크로스 플랫폼을 지원하기 위해 여러 기기/액세스 포인트에서 사용 가능)

이러한 식별자는 모든 디지털 노출을 측정하는 데 사용할 수 없을 가능성이 높습니다. 이러한 공백을 메우려면 디지털 측정에 아이덴티티리스 솔루션으로 보강해야 합니다. 효과를 극대화하기 위해 이러한 솔루션은 머신 러닝에 크게 의존하는 확률론적 설계를 기반으로 하며, 사용자 인구 통계를 정확히 파악하기 위해 노출이 제공되는 방식과 위치에서 단서와 신호를 사용하는 문맥적 특성을 가져야 합니다.

지금은 디지털 마케팅에 있어 특별한 시기이며, 기술 기업이 이 새로운 현실에서 종합적인 측정으로 나아가기 위해 해결해야 할 세 가지 핵심 영역이 있습니다. 첫째, 오디언스를 측정하기 위해서는 측정 회사와 퍼블리셔 간의 계약이 매우 중요합니다. 다른 모든 오픈 웹 오디언스를 파악하기 위해 기업은 책임감 있게 라이선스가 부여된 타사 사용자 등록 데이터를 활용하는 대체 아이덴티티 솔루션을 개발해야 할 것입니다. 마지막으로, 기업은 개인 및 디바이스 식별자가 없는 익명 웹을 위한 모델이 필요합니다. 

디지털 시대에는 빅데이터, 머신러닝, 인공지능을 통해 미래의 솔루션을 쉽게 찾을 수 있습니다. 중요한 것은 브랜드와 마케터가 현대 마케팅에서 실제 사람의 중요성을 놓쳐서는 안 된다는 것입니다. 편견과 오류를 바로잡기 위해서는 직접 관찰이 중요하기 때문에 사람 기반의 진실 세트 (패널)가 그 어느 때보다 중요합니다.

측정의 진화가 진행됨에 따라 중요한 트렌드 변화를 인식하고 이에 대한 계획을 세우는 것이 중요합니다. 이러한 진화를 이끄는 환경 변화는 오디언스를 측정하는 방식을 근본적으로 변화시킬 것입니다. 측정 기준의 변화를 고려할 때, 주목할 만한 트렌드 변화가 예상됩니다.

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