파비캐시 – 보상형 광고 + 타게팅 광고

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많은 IT 회사들이 무료로 서비스를 제공한다. 너도나도 무료로 서비스를 제공하고 있는데, 우리만 사용료를 받겠다고하면 대부분의 유저들이 떠난다. 아주 오래전에 프리챌(Freechal)이라는 커뮤니티 서비스가 “Free”를 포기하고 얼마지나지 않아 싸이월드가 대박을 쳤다. 그 싸이월드가 기본 서비스를 무료로 유지한채 부가서비스인 유료 스킨과 아이템으로 돈 벌이를 하다가 결국에는 글로벌 “완전 무료” 서비스인 페이스북에 시장을 뺏기는 과정을 보면, 사람들에게 돈을 내라고 하는 서비스의 생존 가능성에 의구심이 생기는 것은 당연하지 않을까?

야후, 오버추어를 필두로 시작된 2000년대 초반의 온라인 광고 시장의 성장은 구글, 페이스북을 만나면서 본격화 되었다. 두 거대 IT 기업 모두 양질의 서비스를 “무료”로 제공하고, 발생하는 트래픽에 광고를 붙이면서 수익을 냈다. 이전 IT 회사들은 온라인 광고가 큰 돈이 되질 않았기 때문에 영세업종으로 인식되었지만, 구글과 페이스북이 만들어낸 여러 혁신 덕택에 2018년 미국의 온라인 광고 시장은 TV 광고 시장보다 전체 파이가 더 커지게 됐다. 20세기 가장 강력한 광고 플랫폼이었던 라디오가 TV로, 그리고 온라인으로 대체되는 순간이 온 것이다.

(Source: Brave, The Economist)

 

온라인 광고 시장의 성장 – IT 혁신

검색 시장의 헤게모니를 장악한 구글도 이전의 야후가 그랬듯이 온라인 광고에서 수익모델을 찾았다. 물론 그대로 복붙을 한게 아니라, 야후가 했던 방식을 업그레이드해서, 모든 지면을 자동으로, 실시간 경매로 팔아주는 Real-Time-Bidding (RTB)시스템을 도입했다. (상단 The Economist 설명 그림 참조) 신문사, 블로그, 포털 서비스 등등 여러 온라인 서비스 업체들이 갖고 있는 지면을 받아서 온라인 실시간 경매로 (불)특정 다수의 구매자들에게 판매하는 시스템을 갖춘 것이다. 2018년 기준으로 전세계 온라인 광고 지면의 50% 이상을 구글 Double Click이 판매하고 있다. (국내는 N사가 대부분의 광고지면을 독점하고 있는터라…)

페이스북은 유저들의 개인정보와 페이스북 내 활동 정보들을 이용한다. 특정 내용에 Like를 눌렀으니 어떤 상품을 좋아할 것이라는 추측이 단순히 30대, 여성, 서울 거주 보다는 훨씬 더 정확한 추정이 가능한 방식으로 작동했기 때문이다. (Psychographic targeting 이라고 한다, 자세한 설명은 링크 참조)

두 회사가 어지간한 제조업체보다 시가총액이 더 높은 가장 큰 이유가 바로 여기에 있다.

여태까지 공짜라고 생각하고 썼던 서비스들에서 여러분이 남긴 데이터로 구글, 페이스북 같은 대형 IT 회사들은 어마어마한 수익을 벌어들였다는 뜻이다.

역시 세상에 공짜는 없다.

 

온라인 광고 시장에 찾아온 위기 – 공적 영역에서의 반격

EU에서 이번에 General Data Protection Regulation (GDPR)을 내놓았다. 온라인 광고 지면이 실시간으로 경매될 때 이용되는 유저 행동 데이터의 수집 작업을 원천 봉쇄하겠다는 것이 GDPR의 핵심 목표다.

쉽게 이해할 수 있도록 예시를 하나 들면, 여러분이 어느 쇼핑몰 웹 페이지에 접속해서 이런 저런 검색어를 넣고, 몇 개의 상품을 찍어본 후, 상품 2개를 장바구니에 담고 브라우저를 종료시켰다고 생각해보자. 쇼핑몰 서비스 제공자는 여러분의 서비스 내 활동 내역을 모조리 Log로 쌓는다. 뿐만 아니라, 그 웹페이지에 Tracker를 심어놓은 여타 업체들도 같은 정보를 받게 된다. 자사 서비스 내에서 유저 활동 내역을 일목 요연하게 보여주는 Google Analytics (GA)서비스를 쓰려면, 우리 회사 웹페이지에 GA의 Tracker를 심어야한다. 꼭 구글만의 문제는 아니고, 흔히 보는 “인공지능”이라는 타이틀이 달린 모든 서비스는 기본적으로 그런 데이터들을 받아서 Look-a-like을 찾는 작업이다.

(파비 블로그 데이터 사이언스 섹션의 수 많은 글에서 볼 수 있겠지만, 인공지능이라고 불리는 “기술”이란 수십년 전 부터 학자들이 써왔던, Robust한 논증이 아니라고 무시했던, 그냥 데이터 패턴 매칭하는 계산통계학 알고리즘에 불과하다.)

유저 사용 경험을 업그레이드 한다는 명목이지만, 결국에는 유저 행동 데이터가 외부로 유출되고, 그렇게 개인정보의 보안이 침해되는 구조에 철퇴를 가하겠다는게 GDPR이라고 보면 된다.

구글, 페이스북 같은 Tech회사들, 엄밀히 따지면 후발주자로 유사한 레벨의 “인공지능” 광고 타게팅을 하고 있는 모든 Tech 회사들의 서비스의 내일을 담보할 수 없는 법적 제한인 것이다.

그럼 이제 AdTech의 호황은 끝일까? 다른 방법은 없나?

(Source: Clear Vertical)

(참고: GDPR에 대한 반격으로, 구글에서 자사 앱을 쓰는 모든 스마트폰 제조사들에게 앱 사용료를 내라고 요구하고 있다. 다른 앱은 몰라도 Google Play Store 앱이 무료가 아니면 좀 이야기가 복잡해질텐데???)

 

파비의 사업 모델

VC들을 만났을 때 Pabii 홍보를 한 문장으로 정리해달라고하면, 유저들의 데이터 로그를 보고 추천 상품을 결정하는 타게팅 알고리즘이 아니라, 평소 행동정리해서 추천 상품을 찾아주는 서비스라고 이야기를 한다.

뭐가 다르냐고?

데이터 로그를 보고 “인공지능” 알고리즘을 이용한 추천을 해 준다는 서비스들은, 위에서 언급한대로 “Look-a-like” (비슷한 행동 패턴을 보이는) 유저를 찾아주는 알고리즘을 기반으로 하고 있다. 데이터 로그를 바탕으로, 최대한 비슷한 유저가 했었던 행동이 신규 유저에게서도 나타날 것이라는 가정에 따른 것이다. 이런 서비스를 하려면 앱 내에서 작업한 정보를 다 들고 있어야 한다. 유저들의 온라인 활동 정보가 그대로 다 쓰일 수 밖에 없는 구조다.

근데 그런 “인공지능” 회사별로 타게팅의 성능이 차이나는 이유는 뭘까? 대개는 고도로 발달된 Look-a-like 알고리즘을 갖고 있어서, 엄청난 “인공지능”을 들고 있어서라고 착각하는데, 실상은 특정 앱/서비스 내 활동 데이터를 자기들 목적에 맞게 잘 데이터 전처리했기 때문이다. 필자가 Senior Data Scientist로 잠깐 몸 담았던 Criteo가 Google이나 Facebook보다 훨씬 더 광고 성과가 뛰어나게 나오는 이유도 그것 때문이라고 생각한다.

파비는 한 발 더 나가서 특정 앱/서비스 내 행동이 아니라 평소 행동을 정리하고 가공한다. 당연히 우리는 특정 앱 내에서 Look-a-like 유저를 찾는 알고리즘을 쓰지 않고, 평소 행동 내역을 이용해 유저별로 공통점과 차이점을 찾고, 행동 방식에 따라 유저 구분을 한다.

왜 이렇게 하냐고? 앱 서비스에서 자기네 서비스를 위해 유저들의 활동 내역을 타게팅 광고해주는 DSP 같은 제 3자에게 넘기면 (ex. Google, Facebook, Criteo 등등) 기본적으로는 개인정보보호법 침해의 소지가 있다. 데이터는 유저와 서비스하는 회사의 소유물인데, 유저의 이익과는 별개로, 서비스하는 회사의 이익을 위해서 유저의 개인 재산을 제3자에게 넘기는 것이기 때문이다.

거기에 더해, 특정 앱 내에서의 행동 정보는 너무 한계가 많다. 반면 파비캐시는 운영체제 레벨에서 합법적으로 갖고 올 수 있는 모든 데이터를 다 갖고 온다. 아쉽게도 특정 앱 내의 행동 정보는 못 가져오지만, 앱 사용시간, Wifi 켜고 끈 상태, 쓰는 앱 종류 등의 정보만으로도 인간 행동 패턴의 다양한 군상을 찾아낼 수 있기 때문이다.

그렇게 데이터 훔쳐가는거 아니냐고? 팔아먹는거 아니냐고? 절대로 그럴 일은 없다. 페이스북 안에서 했던 행동만 모아놓으려고 해도 사막 한 가운데에 끝도없는 데이터 베이스를 갖춰야하는데, 우리는 그렇게 데이터 베이스에 무모한 돈을 쏟아부을 수 있는 자금력이 없는 조그마한 스타트업이다. 설령 그런 돈을 벌게된다고 해도 페이스북처럼 데이터를 쌓아놓을 필요도 없다.

우리는 데이터 로그를 완전히 가공해서 몇 십가지의 유저 프로파일 정보로 바꾼 후, 기존의 데이터 로그는 삭제한다. 그래도 상관없냐고? 광고주가 광고비를 쓸 때 특정 유저의 이름과 나이, 성별, 사는 지역 같은 개인 정보를 쓰는 이유가, 여러분의 사생활을 침해하고 싶어서가 아니라, 자기네 상품에 관심이 있을 것이라고 판단했기 때문이다. 우리는 그 상품에 관심있을 것 같은 부분, “행동 스타일“만 파악하는데 초점을 맞춘다.

아래는 그렇게 가공처리된 정보를 이용해 유저별로 완전히 다른 광고 메세지를 보낼 수 있는 간단한 예시다. (파비 홈페이지 참조) 사람들마다 스타일이 다 제각각이고, 당연히 광고 문구와 내용마다 반응하는 방식이 다 다르다. 전지전능은 어렵겠지만, 행동 스타일을 좀 더 구체적으로 파악하고 있다면 적어도 나이, 성별, 지역 정보만 쓰는 것보다는 훨씬 더 고도화된 타게팅 광고를 진행할 수 있지 않을까?

(Source: 파비 홈페이지)

 

파비가 수집하는 데이터 종류

여태까지 구글, 페이스북이 내 데이터를 가져갔다는 것도 듣고보니 기분 나쁜데, 또 데이터 갖고 가는 서비스가 나왔다는 사실에 더 기분 나쁜 분도 있을 것이다. 어떤 분은 “제가 그 동안 돌아다닌 음란(!) 사이트 기록도 가져가시나요?”라고 물으시더라.

우리는 몇몇 사회주의 국가 정부들 (ex. 중국)처럼 HTTPS 패킷을 뒤지는 범죄를 저지를 생각이 없다. 그건 개인정보보호법을 어기는 수준이 아니라, 심각한 인권 침해다.

앱 설치 데이터, 앱 Open 데이터, 앱 활동 시간 데이터, GPS 이동경로, 메세지 보내는 속도 및 주요 시간대 정도가 우리가 요구하는 데이터다. 메세지 내용을 뒤지냐고? 절대로 아니다. 단지 어느 시간대에 얼마나 채팅을 적극적으로 하는 분인지만 활용할 뿐이다.

쉽게 말하면, 배터리 관리 앱들이 모을 만한 데이터 밖에 관심이 없다. 다른 데이터 수집은 불법이니까. 우리는 그런 불법 데이터가 없어도 충분하니까.

그 데이터를 이 블로그에서 여러차례 강조했던 인공지능고급 통계학*을 활용해서 가공처리해 유저별 특성을 표준화해 준 Index를 만들고, 광고주들께는 원하시는 Index 범위에 맞는 유저들에게 광고 타게팅을 해 드린다.

(*인공지능이라는 표현보다 패턴 매칭, 데이터 전처리 등의 고급 통계학이라고 정확하게 표현하고 싶다)

GDPR이 던져준 문제를 유저 특성 Index로 풀어내는 서비스인 것이다.

(Source: Pabii Cash)

 

공짜인가요? 당연… 아니, 아예 돈 주는데요?

그런데, 아무도 우리 앱을 써 주실 것 같지 않다. 여기서 우리는 온라인 광고 시장에 또 하나의 혁신을 시도해보려 한다.

그렇게 번 광고비의 일부는 광고 지면 판매처에 지불하고, 또 일부는 우리 회사 서버 관리비로 이용하고, 나머지 금액을 유저들에게 돌려드린다.

에이~ 그거 많이 봤는데??

캐쉬 슬라이드, 허니스크린, 캐쉬 워크 등 이른바 “보상형 광고” 앱들이 다양하게 등장했었는데, 보상을 얻기 위한 방식이 매우 직접적이기 때문에 보상만 쏙쏙 뽑아먹는 체리피커들이 늘어 광고주들의 불만이 많았다. 파비의 광고는 그들처럼 특정 광고 지면에 광고를 내보내지 않는다.

구글 Double Click이 RTB로 판매하고 있는 보통 광고와 같은 지면에서 같은 방식으로 노출되기 때문에, “이 광고 클릭하면 돈 뽑아먹겠지”라며 광고를 선별할 수가 없다. 즉, 구조적으로 체리피커가 나올 수가 없다. (몇몇 VC는 서비스를 잘못 이해했는지, 캐X 슬라이드 투자해봤는데, “급식충”들만 쓴다고, 그런 서비스에 투자 안 한다며 필자를 문전박대하기도 했다.)

오히려 체리피커로 판단되면 광고 효율이 낮다고 판단해서 광고 노출을 안 하도록 설계가 되어 있다. (광고 용어로 CTR만 높고 Conversion Rate, ROAS가 낮으면 효율이 낮은 유저라고 판단하는 알고리즘을 넣어놨다.) 체리피킹을 하려다가 “강제 탈퇴”를 당하게 될 것이다. 거기다 사기 클릭을 일부러 만들어 내는 유저는 우리의 Fraud Detection Algorithm (다른 글 참조)을 이용해서 완전히 차단해버린다.

어차피 돈을 돌려주는게, 눈에 보이는 액션별로 바로바로 돌려주는게 아니라, 실제 광고 효과가 있었는지 판단하는 내부 로직을 거쳐서 시간차를 두고 지급할 예정이라 괜한 헛수고는 안 하는게 좋을 것이다.

예를 들어, 친구 추천을 하면 500 포인트를 제공하는데, 그 친구가 1주일 이상 유저 행동 데이터를 생성한 기록이 있을 때만 500 포인트가 지급된다. 광고 클릭할 때마다 바로바로 정산을 하는 시스템도 아니고, 다음날 새벽에 우리 서버에서 매칭 알고리즘으로 광고를 정말 “Organic”으로 봤던 유저인지 확인하는 작업을 거쳐서 일일 정산을 하는 시스템이다. 가까운 지인이 욕을하며 기분 나빠서 누가 그런 서비스를 쓰겠냐고 하는데, 앱만 설치해두고 광고만 의식적으로 안 피하면 조금씩 조금씩 포인트가 쌓일 것이다. 최소한 한 달에 커피 한 잔은 마실 수 있을만큼.

반대로 체리피커가 아닌 정상 유저들은 보상형 광고 때보다 더 큰 보상을 받게 된다. 특히 광고주가 원하는 유저들일수록 광고 단가가 높기 때문에, 파비에서 적절한 유저를 찾아주는 조건으로 광고비도 많이 받고, 유저들에게 많은 보상을 돌려줄 계획이다. 광고가 짜증이었는데, 이렇게 돈을 돌려드리면 그나마 좀 덜 짜증이지 않을까?

사실 파비캐시만 설치하고, 별 다른 액션없이 평소처럼 핸드폰을 쓰고 있는게 제일 좋다.

데이터 만들어내는 유저가 돈을 돌려받는 건 당연한 내용 아닐까? 어디까지나 다른 DMP, DSP 같은 광고 업체들이 챙겨가던 이익금의 일부를 유저들에게 돌려 드리려고 시작한 사업이니만큼 유저에게 합리적인 보상을 해드리는데 초점을 맞추고 싶다.

 

앞으로 – What’s Next?

현재 파비캐시 앱은 베타버젼(안드로이드, 아이폰, 홈페이지)이고, 2개월 정도의 베타 테스트를 거쳐 정식버젼을 출시할 계획이다. 베타 테스트 기간 동안 가입자 여러분의 데이터를 활용해 그동안 만든 모델을 보완 및 테스트하고, 자체 광고 지면을 확보하기 위해서 뉴스 정리앱 (가칭 파비뉴스, 8월 예정*), 데이팅 앱 (가칭 파비 썸, 8월 예정*), 중고 상품 거래 플랫폼 앱 (가칭 파비마켓, 12월 예정*)을 추가하려고 한다. (*개발 진행 상황에 따라 유동적)

파비캐시 베타버젼 출시에 맞춰, 모든 베타 버젼 가입자를 대상으로 10명 이상을 가입추천해주시는 분들께는 매 10명당 5,000 포인트의 추가 보너스 캐시를 드릴 수 있도록 마케팅 예산을 마련해놨다. (7일 이상 정상 사용자인 경우에 한정, iOS 가입자는 추적 경로 부재로 제공되지 않음)

쉽게 말해서, 100명을 가입시켜주시면 7일 후에 50,000 포인트를 받게 된다.

부족한 금액인 것은 알지만 그동안 블로그를 열심히 읽어주신 독자 여러분께 드리는 작은 선물이라고 생각한다. 가입 보너스, 추천인 보너스로 커피 한 잔이라도 드셨으면 한다. 앞으로 광고보고 열심히 포인트을 모아 놓으시면 파비마켓이 출시되었을 때 저렴한 가격에 상품 구매를 할 수도 있고, P2P Lending 서비스(가칭 파비론, 2020년 상반기 출시 예정)에서 소액 투자에 보태 쓰실 수도 있을 것이다.

언젠가 파비 영업이익이 늘어나면 Early bird 가입자 분들께 오늘 돌려드린 포인트의 몇 배를 보상드릴 것을 꼭 약속드린다.

돈을 내라고 해서 망했던 사업모델에 광고를 붙인지 10년만에 IT 산업이 전통 산업을 뛰어넘고 있다. 광고가 IT산업의 생명줄이어서 광고를 막을 수 없다면, 그런데 광고 보는게 너무 귀찮다면, 아예 광고로 번 돈을 유저들에게 돌려드리는, 그런데 그 작업이 눈에 뻔히 보이는 보상형이 아닌 또 하나의 작은 혁신을 시장에 제공하려고 한다. 이제 한국에도 카피와 속도전으로만 승부하는 단순한 Tech이 아니라, 고급 통계학 같은 Science로 성공하는 스타트업이 있다는 걸 보여드리고 싶다.


공지: 여러 곳에서의 요청에 따라 7월, 8월에 데이터 사이언스 강의데이터 사이언스 모델링 강의를 개설합니다. (7월 27일 ~ 8월 31일)