Jul 16, 2024
Alex Cone
개인 정보 보호 샌드박스 선임 제품 관리자
개인 정보 보호 샌드박스와 기타 개인 정보 보호 접근 방식을 기반으로 제품을 배포하고 테스트해 주신 업계 전반의 기업의 참여와 의견에 감사드립니다. 6월 말, 이러한 노력은 12개가 넘는 회사가 개인 정보 보호 샌드박스 평가에 도움이 되는 결과를 영국 경쟁시장청에 제출하면서 중요한 이정표를 세웠습니다.
이 게시물에서는 테스트 과정에서 얻은 몇 가지 주요 결과 및 통계를 공유하고자 합니다.
무엇보다도 테스트를 통해 개인 정보 보호 샌드박스를 통합하는 솔루션이 서드 파티 쿠키 없이 웹에서 디지털 광고를 게재하고 측정할 수 있는 것으로 나타났습니다. 테스트 결과에 따르면 이러한 솔루션의 성능을 이해하는 데 생태계 참여가 중요한 요소인 것으로 나타났습니다. 서드 파티 쿠키가 없는 트래픽이 적은 상태에서 테스트하면 내년에 발생할 시장 역학과 인센티브를 파악할 수 없으므로 현재 결과는 2025년이 아닌 2024년 상반기에 1% 에서 가능한 것을 반영합니다.
중요한 학습은 번성하는 생태계를 지원하기 위해 광범위하고 심층적인 채택이 필요하다는 것입니다. 여기에는 개인 정보 보호 샌드박스와 통합하는 참여자의 수와 다양성, API 및 기타 빌딩 블록에 적용되는 기능 지원 및 최적화의 정도가 포함됩니다. 특히 개인 정보 보호 샌드박스 지원 솔루션의 경제적 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 네 가지 주요 기회가 있습니다.
- 게시자 실적 개선을 위한 DSP 및 SSP 통합 증가
- 광고주 및 대행사 수요를 확보하기 위한 솔루션 제공업체 카테고리 추가
- 더 많은 볼륨을 지원하기 위해 광고 기술별 기능 지원 확대
- 성능 결과를 최적화하기 위한 확장된 모델 학습
게시자 실적 개선을 위한 DSP 및 SSP 통합 증가
수요측 (DSP) 및 공급측 (SSP) 플랫폼은 웹에서 프로그래매틱 디지털 광고의 핵심 인프라를 제공합니다. 이러한 플랫폼 중 다수는 개인 정보 보호 방식으로 광고 입찰을 실행할 수 있도록 Protected Audience API를 비롯한 개인 정보 보호 샌드박스와 통합되었습니다.
하지만 아직 샌드박스 API를 채택하지 않은 DSP와 SSP가 채택을 늘릴 수 있는 기회가 여전히 많습니다. 현재 도입자 사이에서도 DSP와 SSP 간의 개인 정보 보호 샌드박스 통합은 오늘날의 프로그래매틱 환경에 비해 극히 일부에 불과합니다. 예를 들어 2024년 상반기 테스트 시점에 SSP가 몇 개의 DSP와만 통합되어 있을 수 있습니다. 일반적으로는 수십 개의 DSP를 지원합니다. 통합 수가 제한되어 있으므로 구매자 수요와 입찰 압박이 줄어들어 통합 수가 증가할 때 예상되는 것보다 게시자 수익 창출이 낮아집니다.
광고주 및 대행사 수요를 확보하기 위한 솔루션 제공업체 카테고리 추가
DSP와 SSP는 생태계 전반에서 참여자가 사용하는 유일한 도구가 아닙니다. 주요 공급업체에서 Protected Audience를 지원하면 광고주와 대행사에서 Protected Audience를 통해 캠페인을 운영할 준비가 되었다는 의견을 보내왔습니다. 여기에는 웹에서 디지털 광고가 거래되도록 하는 데 솔루션이 중요한 역할을 하는 측정, 검증, 데이터 관리, 잠재고객 회사가 포함됩니다. Google은 이러한 회사와 협력하고 있으며, 더 많은 회사가 개인 정보 보호 샌드박스를 지원할수록 더 많은 광고주 수요가 발생하여 게시자 수익 창출에 도움이 됩니다.
더 많은 볼륨을 지원하기 위해 광고 기술별 기능 지원 확대
테스트 과정에서 개인 정보 보호 샌드박스 API를 기반으로 구축된 광고 기술 솔루션에 대한 강력한 기능 지원의 중요성을 확인했습니다.
예를 들어 Protected Audience 초기 테스트에서 광고주, 대행사, 게시자의 주요 측정항목인 조회 가능성에 대한 지원이 누락되어 구매자가 캠페인의 가치를 정확하게 평가할 수 없다는 의견이 있었습니다. 공급업체가 조회 가능성 지원을 추가함에 따라 테스터는 이 측정항목이 예상 범위로 추세를 보이는 것을 확인했으며, 이는 Protected Audience를 통한 구매 기능을 지원합니다.
또한 동영상 광고, 거래와 같은 현재 애드테크 제품의 다른 주요 기능은 샌드박스 API를 기반으로 구축된 솔루션에 계속 통합되고 있습니다. 이러한 솔루션이 출시되면 광고주는 서드 파티 쿠키를 사용할 수 없는 경우에도 원하는 잠재고객에게 더 많이 도달할 수 있고, 게시자는 더 많은 인벤토리를 수익화할 수 있습니다.
또한 광고 기술 공급업체는 서드 파티 쿠키 없이 작동하도록 솔루션을 추가로 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 오늘날 구매 측 솔루션은 서드 파티 쿠키가 있는 경우에만 입찰하는 것이 일반적입니다. 개인 정보 보호 샌드박스와 같은 새로운 기술을 통해 쿠키 없는 트래픽을 효과적으로 수익 창출할 수 있으므로 이러한 기회를 최대한 활용하려면 솔루션을 조정해야 합니다.
성능 결과를 최적화하기 위한 확장된 모델 학습
오늘날 광고주 및 게시자 솔루션은 입찰 또는 게시자 수익 관리 등 실적을 최적화하기 위해 머신러닝 모델에 크게 의존합니다. 이러한 모델은 미래의 이벤트를 예측하는 데 사용할 수 있는 과거 데이터를 기반으로 합니다. 애드테크 회사가 개인 정보 보호 샌드박스와 같은 새로운 기술을 채택함에 따라 서드 파티 쿠키 없이 운영되는 데이터에 대해 이러한 예측 모델을 재학습해야 합니다. 향후 광고 기술 참여와 쿠키 없는 트래픽이 확대됨에 따라 데이터 세트가 확장되어 이러한 모델의 성능이 개선되고 광고주와 게시자의 결과가 개선될 것으로 예상됩니다.
향후 계획
협력을 통해 생태계 전반에서 이러한 새로운 기술을 더 광범위하고 심층적으로 도입할 수 있습니다. 이를 통해 사용자에게는 향상된 개인 정보 보호를 제공하고 광고주와 게시자에게는 최상의 결과를 제공할 수 있습니다.