일부 개인 정보 보호 샌드박스 기술이 단계적으로 폐지됩니다.

개인 정보 보호 샌드박스 기술 계획 관련 업데이트를 참고하세요.

개인 정보 보호 샌드박스 기능 상태에서는 개별 API 및 플랫폼 기능의 상태에 관한 자세한 정보를 제공합니다.

이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다.

서드 파티 쿠키 없이 광고 관련성 극대화

2022년 12월 14일

조이 트로츠
개인 정보 보호 샌드박스 제품 관리 이사

소개

개인 정보 보호 샌드박스는 개방적이고 무료인 인터넷에서 사용자의 활동을 비공개로 유지하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 Google은 광고 업계와 협력하여 새로운 비공개 광고 기술로 전환하고 2024년 하반기에 Chrome에서 서드 파티 쿠키 지원을 중단할 예정입니다.

제품 리더, CTO, CMO, CEO 등 어떤 직책을 맡고 있든 개인 정보 보호에 대한 인식이 높아지는 세상에서 광고 사용 사례를 지원하고 비즈니스 성과와 사용자 개인 정보 보호를 모두 최적화할 수 있는 솔루션을 수용하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다.

2023년은 서드 파티 쿠키가 없는 환경에 대비하는 중요한 해가 될 것입니다. 이 가이드에서는 광고 생태계가 쿠키 없는 미래의 광고 관련성에 어떻게 접근할 수 있는지 설명합니다.

관련성 있는 광고를 게재하는 데 사용되는 데이터가 어떻게 변경되나요?
광고 기술 솔루션은 서드 파티 쿠키 없이 어떻게 관심분야 기반 광고를 제공할 수 있나요?
머신러닝은 개인 정보 보호를 준수하는 신호를 사용하여 어떻게 실적을 극대화할 수 있나요?

광고 기술 솔루션은 서드 파티 쿠키 없이 관심분야 기반 광고를 어떻게 제공할 수 있나요?

오늘날 관심분야 기반 광고주는 일반적으로 광고 기술 제공업체를 통해 캠페인에 다음을 설정합니다.

목표: 광고주가 이 광고 캠페인을 통해 달성하고자 하는 비즈니스 성과는 무엇인가요? 이를 통해 광고 플랫폼에 최적화할 항목을 알릴 수 있습니다. 예를 들어 광고주가 아동복 웹사이트에서 판매를 늘리고자 할 수 있습니다. 이러한 목표는 교차 사이트 전환 태그와 기여 분석 보고를 통해 측정되는 경우가 많습니다.
잠재고객: 광고주가 도달하려는 대상은 누구인가요? 이렇게 하면 광고주가 광고에 적합하다고 생각하는 사용자를 광고 플랫폼에 알릴 수 있습니다. 예를 들어 광고주가 현재 아동복을 구매하려고 알아보고 있는 신규 고객에게 도달하고자 할 수 있습니다.
게재위치: 광고주가 광고를 게재하려는 웹사이트는 어디인가요? 광고 인벤토리 또는 광고 인벤토리 카테고리 측면에서 광고가 게재될 수 있는 위치를 지정합니다. 예를 들어 광고주는 다양한 웹사이트에 광고를 게재하거나 원하는 잠재고객에게 도달할 가능성이 높은 특정 웹사이트를 선택할 수 있습니다.
예산 및 입찰가: 광고주가 총 지출하려는 금액과 노출, 광고 클릭, 광고 전환과 같은 특정 액션에 지출하려는 금액은 얼마인가요? 이를 통해 캠페인이 목표의 비용 요구사항을 충족할 수 있습니다. 예를 들어 광고주가 타겟 잠재고객과 지정된 웹사이트에 500,000회의 노출을 게재하기 위해 최대 1,000달러를 지출하고 최대 2달러의 CPM을 지불할 수 있습니다.

잠재고객 만들기 개선

서드 파티 쿠키가 없는 세상에서 광고 솔루션 제공업체는 플랫폼에서 관련성 있는 광고를 게재하는 방식을 조정하려고 할 것입니다. 오늘날 광고 관련성은 광고주가 제품 및 서비스에 관심을 가질 가능성이 가장 큰 사용자에게 도달하는 데 사용할 수 있는 잠재고객을 통해 일반적으로 달성됩니다. 오늘날 광고주는 일반적으로 다음과 같은 다양한 잠재고객 유형을 사용합니다.

관심분야: 사용자의 열정, 습관, 관심분야를 기반으로 사용자에게 도달합니다.
구매 의도: 사용자의 최근 구매 의도를 기반으로 사용자에게 도달합니다.
리마케팅: 이전에 광고주의 웹사이트를 방문한 적이 있는 사용자에게 도달합니다.
잠재고객 확장: 다른 웹사이트에서 특정 게시자의 사용자에게 도달합니다.

서드 파티 쿠키 지원 중단 후 광고 솔루션 제공업체는 개인 정보 보호 샌드박스 API를 비롯한 새로운 접근 방식을 사용하여 이러한 잠재고객 유형의 목표를 계속 지원할 수 있습니다.

관심분야

현재 광고주는 서드 파티 데이터 세그먼트를 활용하여 관심분야라고도 하는 선호도에 따라 분류된 사용자에게 도달합니다. 이러한 잠재고객은 여러 데이터 마켓에서 제공되며 수요측 플랫폼 (DSP) 및 데이터 관리 플랫폼 (DMP)과 같은 채널을 통해 광고 기술 생태계 전반에서 활성화되도록 배포됩니다.

이러한 세그먼트는 일반적으로 서드 파티 쿠키를 사용하여 개인을 추적한 다음 사용자가 카테고리에 적합한 시기를 결정하기 위한 카테고리 분류 및 독점적 방법론을 기반으로 사용자를 그룹화하여 빌드됩니다.

서드 파티 쿠키 지원이 중단되면 관심분야를 기반으로 한 잠재고객 선택이 진화하여 특정 잠재고객에 포함될 사용자를 자격 요건을 충족시키기 위해 다양한 신호를 사용하게 됩니다. 개인 정보 보호 샌드박스 개인 정보 보호 API를 사용하여 이를 수행하는 방법에는 다음과 같은 여러 가지가 있습니다.

Topics API: 이 API는 최근에 방문한 웹사이트의 유형을 기반으로 특정 사용자의 관심분야를 기기 내에서 분류하기 위한 표준화된 관심분야 분류와 공개적으로 알려진 방법론을 제공합니다. 광고 기술 솔루션은 Topics API를 호출하여 특정 사용자의 관심분야를 가져올 수 있으며, API는 고려되는 방문 기록의 길이, 특정 주제에 액세스할 수 있는 당사자, 반환되는 카테고리 수 등을 제한하여 개인 정보를 보호합니다. 이 API는 특히 게시자와 직접적인 관계가 없거나 컨텍스트 최적화 기능이 없는 광고 기술에 유용합니다.
컨텍스트 데이터가 포함된 Topics API: 사용자의 주제와 페이지의 컨텍스트를 비교하여 사용자의 추가 선호도를 추정하는 고급 방법입니다. 예를 들어 광고 기술 솔루션은 특정 주제 (예: 야외 활동)에 관심이 있는 사용자가 특정 카테고리의 페이지 (예: 바비큐 관련 사이트)를 방문하는 비율이 높다는 것을 알 수 있습니다. 광고 기술은 'BBQ 및 그릴'이 Topics API를 통해 주제로 반환되지 않더라도 '야외 활동' 웹사이트 방문자가 그릴에 관심이 있을 수 있다고 예측하는 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있습니다. 이 방법은 문맥 최적화 기능이 있는 구매 측 광고 기술에 특히 유용합니다.
FLEDGE API: 이 API를 사용하면 광고 기술 솔루션이 웹페이지 방문자를 '가족 모험에 관심이 있음'과 같은 특정 세그먼트의 회원으로 라벨을 지정하여 잠재고객 세그먼트를 만들 수 있습니다. 광고 기술 솔루션 제공업체에 파트너 네트워크에 '가족 모험'과 관련된 다른 웹사이트가 있는 경우 해당 사이트의 방문자를 이 동일한 세그먼트에 추가할 수도 있습니다. FLEDGE는 사용자 할당을 잠재고객 세그먼트에 기기에 유지하고 동일한 사용자가 여러 관심분야 그룹에 속하는지 여부를 광고 기술 솔루션에 다시 공유하지 않음으로써 사용자 개인 정보를 보호합니다. 이렇게 하면 크로스 사이트 추적이 제한됩니다. 이 API는 사이트 파트너십 네트워크가 있는 광고 기술 솔루션에 특히 유용합니다.

이러한 방법을 사용하면 광고 기술 솔루션이 교차 사이트 사용자 식별자에 의존하지 않고도 확장된 관심분야 잠재고객 세그먼트를 제공할 수 있습니다. 광고 기술 솔루션은 하나의 방법으로 제한되지 않으며 게시자 관계, 광고주 관계, 머신러닝 기능을 기반으로 차별화될 수 있습니다.

구매 의도

현재 광고주는 '관심분야'를 기반으로 잠재고객에 액세스하는 방식과 유사하게 서드 파티 쿠키 세그먼트를 사용하여 '구매 의도'가 있는 것으로 분류된 사용자에게 도달합니다. 사용자가 '요리 장비'와 같은 제품을 구매할 의향이 있는지 아니면 단순히 요리에 관심이 있는지는 광고 솔루션 제공업체의 독점 분류 및 방법론에 따라 달라집니다.

서드 파티 쿠키가 지원 중단되면 개인 정보를 보호하는 API가 '인마켓' 잠재고객 생성을 알리는 새로운 신호를 제공합니다. 다음은 몇 가지 대안입니다.

Topics API: 이 API를 관심분야 잠재고객에 사용하는 것과 마찬가지로, 구매 의도 잠재고객에 사용하려면 기기 내에서 공개적으로 알려진 방법과 분류에 따라 특정 사용자의 구매 의도를 근사할 수 있는 주제를 반환해야 합니다. 이러한 주제를 생성하기 위한 표준화된 3주 회고 기간은 광고 솔루션 제공업체에 제공되는 데이터의 총량을 제한하여 사용자 개인 정보를 보호합니다. 하지만 제품 및 서비스의 카테고리마다 고려 주기가 며칠에서 몇 개월까지 다르므로 이 API는 고객 구매 주기가 주제의 회고 기간과 일치하는 광고주에게 유용합니다.
FLEDGE API: 관심분야 사용 사례와 마찬가지로 이 API를 사용하면 광고 기술 플랫폼에서 '관심분야 자동차 구매자'와 같은 자체 세그먼트를 만들 수 있습니다. 광고 기술 솔루션 제공업체에 파트너 네트워크에 속한 다른 웹사이트 중 '구매 의향이 있는 자동차 구매자'와 관련된 웹사이트가 있는 경우 교차 사이트 사용자 개인 정보 보호를 유지하면서 해당 사이트의 방문자를 이 동일한 세그먼트에 추가할 수도 있습니다. FLEDGE는 데이터 파트너십을 허용하는 게시자/광고주 간 직접 관계가 있고 주제보다 더 많은 맞춤설정이 필요한 경우 광고 기술 솔루션에 특히 유용합니다.
Topics API + Attribution Reporting API: Topics와 Attribution Reporting API를 결합하면 구매와 같은 특정 전환에 매핑되는 주제 목록을 확장하여 시장에 있는 잠재고객에게 도달하는 방법을 추가로 만들 수 있습니다. 예를 들어 분석 또는 머신러닝 시스템은 스쿠버 장비에 대한 광고를 보고 구매한 사용자에게 '해변 및 섬'과 '낚시' 주제가 연결되는 경우가 매우 많다는 사실을 발견할 수 있습니다. 광고 기술 솔루션은 이러한 통계를 바탕으로 해당 두 주제를 가진 사용자를 선택하여 '스쿠버 장비 구매 의향이 있는' 사용자에게 도달 범위를 개선할 수 있습니다. Attribution Reporting은 주제와 전환의 연결에 관한 노이즈가 추가된 집계 전환 데이터를 제공하여 이 인스턴스에서 사용자 개인 정보를 보호합니다. 이 접근 방식은 광고 솔루션 제공업체에 컨텍스트 데이터가 많지 않지만 머신러닝 또는 강력한 데이터 과학 및 분석 기능이 있는 경우에 적합합니다.
문맥 데이터 + Attribution Reporting API: 광고 기술 솔루션은 광고가 게재되는 페이지의 문맥 분류, 광고주 및 제품의 분류, Attribution Reporting의 데이터를 활용하여 특정 유형의 제품 및 서비스를 구매할 때 사용자가 선호하는 사이트 유형의 추세 또는 패턴을 파악할 수 있습니다. 예를 들어 이러한 데이터 조합을 통해 가족 활동에 관한 웹페이지를 방문한 사용자가 아웃도어 의류를 구매할 가능성이 높다는 통계를 얻을 수 있습니다.

이러한 방법은 광고 기술 솔루션이 크로스 사이트 사용자 식별자에 의존하지 않고도 잠재고객 세그먼트를 창의적으로 확장하고 맞춤설정할 수 있는 여러 방법 중 일부에 불과합니다. 퍼스트 파티 데이터 및 기타 개인 정보 보호 API 조합과 같은 신호를 더 많이 통합하여 더 나은 결과를 얻을 수도 있습니다. 따라서 광고 기술 솔루션은 잠재고객 구축에 다양한 접근 방식을 취하고, 고유한 데이터를 확보하고, 우수한 머신러닝 기능을 개발하여 차별화할 수 있습니다.

리마케팅

광고주는 리마케팅을 통해 이전에 웹사이트를 방문한 사용자의 재참여를 유도할 수 있습니다. 현재 리마케팅은 웹사이트 방문 시 브라우저에 서드 파티 쿠키를 배치한 다음 다른 웹사이트에서 쿠키가 관찰될 때 해당 브라우저에 광고를 게재하기 위해 입찰하는 방식으로 이루어집니다. 광고 기술 솔루션은 웹사이트 전체에서 이루어진 사용자 활동을 기반으로 특정 웹사이트에 대해 다양한 리마케팅 세그먼트를 만들 수 있습니다.

서드 파티 쿠키가 없어도 광고 기술 솔루션은 FLEDGE API를 활용하여 리마케팅 사용 사례를 지원할 수 있습니다.

FLEDGE API: 광고 기술 솔루션은 사용자 활동에 따라 관심분야 그룹을 만들어 사이트의 맞춤 리마케팅 세그먼트를 만들 수 있습니다. 이전의 FLEDGE 사용 사례에서는 광고 기술 솔루션이 여러 웹사이트에서 매우 큰 잠재고객을 구축했습니다. 이 사용 사례에서는 하나의 웹사이트만 이전 방문자의 재참여를 유도하려고 하며, FLEDGE에 내장된 개인 정보 보호 기능이 없으면 이 사용 사례로 인해 웹사이트가 개인을 식별할 수 있습니다. 이 API는 효과적인 잠재고객 리마케팅을 허용하면서도 충분한 수의 개인이 광고를 볼 수 있도록 k-익명성 기준을 설정하여 개인 정보를 보호합니다.

서드 파티 쿠키가 없어도 개인 정보 보호 샌드박스를 사용하면 광고주가 서드 파티 웹사이트에서 리마케팅을 위해 퍼스트 파티 데이터를 대규모로 사용할 수 있습니다.

잠재고객 확장

광고주가 특정 게시자에서 확인한 것과 동일한 잠재고객에게 도달하고 싶지만 해당 사용자가 다른 웹사이트에 있는 경우도 있습니다. 잠재고객 확장은 다른 사이트에서 게시자의 퍼스트 파티 잠재고객을 찾아 동일한 잠재고객의 게재 빈도 또는 도달범위를 늘리는 프로세스입니다. 잠재고객 확장을 사용하면 게시자가 광고주에게 관심분야 (예: 골퍼) 또는 인구통계 (예: 연령대)와 같은 잠재고객 세그먼트를 제공하고 광고주가 다른 사이트에서 해당 잠재고객을 찾을 수 있도록 허용할 수 있습니다. 또한 광고주가 소비자가 소매업체 웹사이트 및 웹의 다른 곳에서 쇼핑할 때 소비자에게 도달하여 제품에 대한 인지도를 높이려는 경우에도 잠재고객 확장이 사용됩니다.

광고 기술 솔루션은 서드 파티 쿠키 없이 게시자의 잠재고객을 확장합니다.

FLEDGE API: 광고 기술 솔루션은 웹사이트의 특정 섹션 (예: 여행 섹션)을 읽는 것과 같은 사용자 활동에 따라 관심분야 그룹을 만들어 사이트의 맞춤 잠재고객 확장 세그먼트를 만들 수 있습니다. 이 프로세스는 리마케팅과 사실상 유사하며 동일한 개인 정보 보호 조치를 제공합니다. 게시자의 퍼스트 파티 잠재고객 데이터를 중요하게 생각하지만 해당 잠재고객을 타겟팅하는 데 필요한 광고 인벤토리를 게시자 웹사이트에서 충분히 확보할 수 없는 광고주에게 적합합니다.

머신러닝은 개인 정보 보호를 준수하는 신호를 사용하여 어떻게 실적을 극대화할 수 있나요?

서드 파티 쿠키가 지원 중단됨에 따라 광고주는 머신러닝과 개인 정보를 보호하는 신호를 사용하여 최상의 결과를 도출하는 방법을 고려해야 할 수 있습니다.

자동화를 통한 광고주 성과 개선

대부분의 광고 기술 솔루션은 다양한 수준의 수동 및 자동 캠페인 최적화를 제공합니다.

가장 수동적인 솔루션에서는 광고주가 원하는 잠재고객, 게재위치, 입찰가를 지정한 다음 이러한 입력 범위 내에서 유지해야 합니다. 광고주는 수동 설정을 통해 강력한 제어 기능을 사용할 수 있지만, 모든 실적이 우수한 잠재고객과 게재위치를 알아야 하거나 모든 변수를 고려할 때 각 노출의 이론상 최적 입찰가를 예측할 수 없는 경우 최적의 결과를 얻지 못할 수 있습니다.

가장 자동화된 솔루션에서는 광고주가 원하는 비즈니스 결과 (예: $2의 액션당 비용/판매 비용)을 설정하고, 머신러닝을 사용하여 해당 광고주의 실적이 우수한 잠재고객과 게재위치, 원하는 목표를 달성하기 위한 적절한 입찰가를 파악합니다. 이 설정에서는 예산과 목표를 제외하고 광고 기술 솔루션에 제약이 거의 또는 전혀 없습니다. 광고주가 선택한 타겟층은 '추천' 또는 '시작점'으로 간주될 수 있지만, 머신러닝은 사람이 식별할 수 없는 모든 사용 가능한 데이터에서 패턴을 찾습니다.

머신러닝은 이러한 패턴을 사용하여 관련성 높은 잠재고객을 추가하고 해당 잠재고객의 예측 실적에 따라 입찰가를 조정하여 실적을 최적화합니다. 개인 정보 보호 샌드박스는 서드 파티 쿠키 지원 중단 후 머신러닝에 정보를 제공하는 데 사용할 수 있는 여러 신호 소스 중 하나입니다. 머신러닝은 시간, 캠페인, 광고주 전반에서 최적의 잠재고객, 게재위치, 입찰가를 지속적으로 테스트하고 학습하여 광고 실적을 극대화할 수 있습니다. 숙련된 팀이 정교한 분석을 수행하면 유사한 상관관계를 발견할 수도 있다는 점도 참고하세요.

광고주가 잠재고객, 게재 위치, 입찰가를 관리할 필요성을 줄이면 광고주의 업무가 간소화되고 머신러닝 시스템이 최상의 결과를 도출할 수 있습니다. 광고 기술에서 자동화된 솔루션에 투자하면 광고주에게 도움이 될 뿐만 아니라 서드 파티 쿠키에서 벗어나는 데도 도움이 될 수 있습니다.

머신러닝을 위한 추가 신호

광고 기술 솔루션은 광고 게재를 위해 입찰할지 여부를 결정할 때 항상 여러 신호를 고려해 왔습니다. 크로스 사이트 쿠키 추적이 없는 환경에서 애드테크 솔루션은 머신러닝에서 사용 가능한 모든 개인 정보 보호 신호를 사용하여 클릭수나 전환수와 같은 비즈니스 결과를 예측할 수 있습니다. 다음과 같은 개인 정보 보호 신호는 때때로 과소평가되지만 서드 파티 쿠키가 없는 미래에 광고 관련성에 크게 기여할 수 있습니다.

광고 소재 기능: 구성요소 수준 (예: 텍스트, 이미지, 디자인)에서 광고 소재를 분석하면 광고의 주제 또는 텍스트 포함 여부와 같은 특정 잠재고객 또는 특정 페이지에서의 실적을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.
퍼스트 파티 데이터: 게시자, 마케터, 소매 네트워크는 판매자 정의 잠재고객과 같은 퍼스트 파티 식별자 및 세그먼트를 점점 더 많이 구축하고 있습니다. 특정 사이트에서 사용자의 시간 경과에 따른 행동을 알면 교차 사이트 프로파일링 없이 해당 사이트에서 사용자 또는 세그먼트에 가장 적합한 광고를 더 잘 예측할 수 있습니다. 게시자의 퍼스트 파티 데이터는 모든 사이트에서 입찰을 개선하는 데 도움이 됩니다. 이러한 사이트별 입찰 개선사항은 캠페인 전반의 실적을 누적적으로 높일 수 있습니다.

광고 기술 솔루션은 머신러닝, 개인 정보 보호 API의 개인 정보 보호 신호, 문맥 데이터, 광고 소재 데이터, 퍼스트 파티 데이터와 같은 사용 가능한 모든 도구를 결합하여 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.

결론

서드 파티 쿠키가 단계적으로 폐지된 후에도 광고 업계가 관련성 있는 광고를 계속 게재하고 소비자가 기대하는 개인 정보 보호 조치를 받을 수 있어야 합니다. 개인 정보 보호 샌드박스의 도구와 같은 새로운 도구를 사용하여 빌드하는 데 노력이 필요하다는 것을 잘 알고 있으며, 이러한 전환 과정에서 업계를 계속 지원할 것입니다.

앞으로 다음을 수행하는 것이 좋습니다.

서드 파티 쿠키가 사라진 후 일반적인 관심분야 기반 광고 사용 사례를 지원하기 위해 Topics, FLEDGE, Attribution Reporting과 같은 개인 정보 보호 API를 광고 기술 솔루션에 추가하는 데 투자하세요.
퍼스트 파티 게시자 데이터를 비롯한 기타 개인 정보 보호 신호와 함께 개인 정보 보호 샌드박스 API를 테스트하여 향후 실적을 파악하고 전략을 수립하세요.
머신러닝이 최대한 자유롭게 학습하고 최적화할 수 있도록 모든 사용 가능한 개인 정보 보호 데이터가 사용되도록 설정하여 실적을 극대화하세요.

광고 기술 업계는 개인 정보 보호 샌드박스 API를 사용하여 다양한 핵심 타겟팅 및 입찰 기능을 실행할 수 있습니다. 하지만 이러한 API 외에 개인 정보를 보호하는 추가 신호를 통합하고 이러한 신호를 모두 함께 배포하면 다양한 이점이 있습니다.

혁신은 디지털 광고 업계의 DNA에 있습니다. 광고 관련성에 대한 기존 접근 방식을 개선하면 서드 파티 쿠키에서 더 비공개적이고 더 우수한 성능의 웹으로 성공적으로 전환할 수 있습니다.

서드 파티 쿠키 없이 광고 관련성 극대화 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

소개

관련성 있는 광고를 표시하는 데 사용되는 데이터가 어떻게 변경되나요?