[IT애정남] 페이스북의 광고와 회원님을 위한 추천, 어떻게 다른가요?

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[IT애정남] 페이스북의 광고와 회원님을 위한 추천, 어떻게 다른가요?

IT동아

2022.03.04 21:08:52

조회 88 추천 0 댓글 0

[IT동아 정연호 기자] 휴대폰이 언제든 내 목소리를 듣고 있다고 생각하면 어떠신가요? 전자기기가 일상의 일부가 되면서 혹시나 오프라인 모드의 전자기기가 주변을 도청하진 않을지 걱정을 하는 사람이 늘었습니다. 친구와 잠깐 이야기했던 상품이 SNS의 맞춤형 광고에 뜬다는 일화가 도시괴담처럼 번지기도 했죠. 물론, 글로벌 IT기업들은 명시적인 허락 없이는 데이터를 수집하지 않는다고 강조합니다. 결국, 문제는 맞춤형 광고가 사람들의 욕구를 너무 정확하게 짚어낸다는 점이 아니었나 싶네요.

출처=메타

메타(구 페이스북)의 페이스북 서비스는 전 세계 30억 사용자가 쓰는 세계 최대 SNS입니다. 전세계 인구수가 약 79억 명이니 세계의 인구 절반에 조금 못 미치는 정도가 페이스북 이용자라고 할 수 있겠네요. 페이스북의 다양한 콘텐츠와 맞춤형 광고가 내 뉴스피드에 어떻게 뜨는지 궁금했던 적은 없으신가요? Dasxx님의 사연입니다.

“안녕하세요. 저는 평상시에 SNS를 하면서 맞춤형 광고가 신기하다고 생각했습니다. 데이터를 통해서 맞춤형으로 광고가 추천된다는데 그 원리가 궁금해요. 그리고, 요즘은 페이스북에 회원을 위한 추천이라는 콘텐츠가 뜨던데 이건 광고랑 다른 건가요?(일부 내용 편집)”

안녕하세요 IT동아입니다. SNS 맞춤형 광고는 인터넷 이용자라면 한 번쯤 관심을 가져봤을 법한 주제입니다. 맞춤형 광고는 이용자의 관심, 흥미, 기호 및 특성을 분석한 후 이용자 맞춤형으로 제공되는 온라인 광고라고 생각하시면 됩니다. 최근 애플이 개인정보 추적 정책을 옵트인 방식으로 변경하면서 온라인 광고가 사람들의 새로운 관심사로 떠오르기도 했죠. 옵트인이란 사용자가 명시적으로 허용을 해야만 정보를 처리할 수 있도록 하는 제도입니다. 옵트인 방식으로 정책이 전환되면서 맞춤형 광고가 어려워지니, 페이스북과 인스타그램의 매출은 100억 달러 감소할 것으로 예상된다네요. 마케팅 분야에서 맞춤형 광고는 그만큼 중요한 도구인 셈입니다.

메타의 맞춤형 광고는 1)광고주가 타깃 집단을 선택하고 2)광고를 경매하는 이 두 가지 단계를 거쳐서 만들어집니다. 모든 캠페인은 특정 대상을 겨냥해서 만들어지죠. 불특정 다수에게 콘텐츠를 제공하는 매스미디어(TV)도 광고도 마찬가지입니다. 인기 있는 드라마 뒤에 오는 광고엔 그 드라마를 즐겨보는 특정 집단이 구매할 법한 상품이 나오는 게 당연합니다. 맞춤형 광고도 같은 원리에 따라 작동합니다. 광고를 하려면 광고의 ROI(투자대비효과)를 극대화할 수 있는 집단을 선정해야 하는 거죠. 10대 청소년에게 육아용품을 광고하는 것은 ROI가 떨어지는 일이라고 할 수 있습니다.

출처=메타

우선 광고주는 캠페인의 목적을 선택한 뒤 위치, 성별, 언어, 관심사를 선택해 타깃할 집단을 좁힙니다. 여행을 자주 하고, 요리에 관심이 있으며, 대학을 졸업한 사람. 이렇게 구체적인 집단을 설정하는 거죠. 이제 이용자의 광고창에 광고를 해야겠죠? 광고주들은 페이스북의 이용자에게 광고를 보여주기 위해서 매번 경매를 합니다. 매일 수십억에 달하는 광고 경매가 일어나는 거죠. 이때, 경매 입찰가와 추산행동률, 광고품질을 계산해서 광고를 낙찰합니다. 추산행동률이란 타깃에게 광고를 노출해 광고주가 원하는 구매를 유도할 수 있는 가능성을 뜻합니다. 또한, 메타는 광고정책을 위반한 자극적인 광고나 참여유도를 위한 낚시성 콘텐츠를 저품질의 광고로 분류합니다. 저품질의 광고는 경매에서 낮은 점수를 받게 되죠.

출처=메타

매일 벌어지는 수십억 건의 경매를 사람이 진행할 수는 없겠죠. 메타는 머신러닝을 통해서 추산 행동률과 광고 품질점수를 구합니다. 머신러닝이란 말 그대로 기계가 다양한 데이터를 학습하고, 이를 통해 만든 예측 모델로 앞으로의 일을 예측하는 기술입니다. 광고주는 광고를 신청할 때 사이트 방문 증가나 구매 유도와 같은 목표를 설정한다고 합니다. 머신러닝은 다양한 변수를 고려해(광고 콘텐츠, 시간대, 사람과 광고 간의 상호작용, 어떤 페이지에 좋아요를 눌렀는지 등) 추산 행동률을 결정합니다. 광고 품질 점수를 산출할 땐 광고를 봤거나 숨김 처리를 한 사람들의 피드백과 더불어 저품질 광고의 특성(예: 광고 이미지에 포함된 과도한 텍스트, 자극적인 언어 사용, 참여 유도를 위한 낚시성 콘텐츠 등)도 고려합니다.

뉴스피드에 뜨는 회원님을 위한 추천은 광고가 아니다, 출처=메타

'회원님을 위한 추천’은 광고가 아닙니다. 광고는 ‘스폰서’라는 표시와 함께 뉴스피드에 올라옵니다. 회원님을 위한 추천은 메타의 알고리즘이 이용자를 분석한 뒤, 관심을 가질 만한 콘텐츠를 보여주는 방식이라고 보면 됩니다. 메타는 이용자와 관계를 맺은 네트워크의 모든 포스트를 우선 가져옵니다. 게시물 유형과 시간대에 따라서 포스트 간 노출 순서를 미리 정해놓지만요. 그리고, 이용자의 평소 행동을 분석해서 관심을 가지지 않을 법한 포스트를 제거합니다. 좀 더 개인화된 뉴스피드를 위해서, 이용자 A가 가치 있게 여기는 것이 무엇인지 알아야겠죠. 이를 위해서 A가 어떤 영상을 보고, 어떤 기사를 친구들과 공유했으며, 어떤 포스트에 좋아요를 눌렀는지를 등을 확인한다고 합니다. PC버전 페이스북의 그룹을 누른 뒤, 찾아보기에 들어가면 회원님을 위한 추천 페이지가 뜹니다. 여기엔 페이지로 뜨지만, 뉴스피드엔 이런 페이지의 콘텐츠가 추천되는 방식이라고 하네요.

글 / IT동아 정연호 (hoho@itdonga.com)

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