인앱 광고는 인앱 구매와 더불어 앱 서비스의 가장 크고 효율적인 수익모델로 발전하고 있습니다. 특히 무료 서비스를 운영하는 앱 개발자/개발사에게 광고는 가장 기본적이자 경우에 따라서는 유일한 수익 모델이 되기도 합니다.
딜라이트룸에서 서비스하고 있는 알라미 역시 매출의 가장 큰 비중을 광고 수익이 차지하고 있습니다. 알라미에서 미디에이션 플랫폼으로 사용중인 Mopub을 통해 다양한 전략을 테스트하고 적용함으로써 월 수억원의 광고 매출을 달성하고 있으며 이에 Mopub의 Best Practice 케이스로 소개되기도 했습니다. 이 글에서는 알라미 광고 수익화를 위해 미디에이션 플랫폼을 적용하고 활용한 내용을 공유하고자 합니다.
미디에이션 플랫폼을 통한 에드네트워크의 활용
수많은 에드네트워크들이 존재하며 각기 특정 광고영역이나 지역 등에서 서로 다른 장점을 가지고 있기 때문에 앱의 특성에 따라 선택해서 적용하게 됩니다. 이렇게 적용된 에드네트워크들은 미디에이션을 활용하여 효율적으로 관리할 수 있습니다. 각각의 통계데이터를 하나의 대시보드에서 보고 관리할 수 있고 이를 기반으로 다양한 조건(e.g., 국가별, 광고 영역별)에서 우선순위를 설정하여 광고 요청을 보낼 수 있습니다. 이 외에도 광고 리프레시 시간 조절, 광고 노출 횟수 제한 등 다양한 기능을 제공하여 광고 효율개선을 위한 여러 테스트를 할 수 있습니다.
알라미의 경우 85% 이상이 해외 사용자이며 이 또한 특정 국가에 크게 집중되지 않고 골고루 분포되어 있기 때문에 특정 지역에 장점이 있는 로컬 에드네트워크까지 포함하여 굉장히 많은 수의 에드네트워크를 테스트 및 적용하고 있습니다. 미디에이션 플랫폼을 통해 많은 에드네트워크들을 빠르게 테스트할 수 있었고 적용 후에는 지속적으로 광고 퍼포먼스를 분석하고 우선순위를 조절하며 광고효율을 증가시키고 있습니다.
미디에이션 플랫폼은 에드네트워크들의 광고 퍼포먼스를 같은 기준에서 분석하는 것에 활용되기도 합니다. 흔히 광고 퍼포먼스를 측정하는데 있어 eCPM(유효 광고 1000회 노출 당 수익)을 기준으로 하는데 에드네트워크별로 이 데이터를 보는 경우 ‘유효’한 노출을 정의하는 기준이 각기 상이하여(e.g., 광고가 노출될 때 / 광고가 노출되고 x초 후 / 광고 이미지가 화면에 최소 xx% 노출될 때) 광고 요청의 우선순위를 정하는 기준으로 사용하기에 오류가 있는 경우가 있습니다. 미디에이션을 활용하여 여러 에드네트워크들을 같은 기준으로 분석함으로써 이러한 오류를 피할 수 있습니다.
Mopub Dashboard 예시. 다양한 에드네트워크들의 지표를 하나의 기준으로 트래킹하여 보여준다.
이 분석을 좀 더 깊게 하기 위해서는 각 에드네트워크들이 제공하는 Reporting API(자사의 광고 관련 데이터를 API 형태로 제공)를 활용하는 것이 좋습니다. 예로 특정 에드네트워크들에 대해서는 미디에이션 플랫폼에서 수익 데이터가 연동이 되지 않아 볼 수 없는 경우가 있습니다. 이를 해결하고, 두 데이터간의 비교 분석 통한 더 정확한 퍼포먼스 분석하기 위해 알라미에서는 미디에이션 플랫폼의 데이터와 에드네트워크별 데이터를 연동하여 하나의 데이터베이스를 만들어 분석하고 있습니다.
에드네트워크의 데이터와 미디에이션의 데이터를 연동한 DB의 Visualization을 위한 내부 툴 예시
Beyond 미디에이션
미디에이션 플랫폼에서 제공하는 기능들을 넘어서 추가적으로 수익화를 개선시킬 방법을 찾고 있다면 추천하고 싶은 방법은 미디에이션 플랫폼을 포함한 광고 관련 플랫폼들이 계획하는 다음을 엿보는 방법입니다.
광고 관련 플랫폼들은 에드테크 최전선에 있다고 볼 수 있는데요, 이들은 새로운 기능 등 자신들이 업데이트 하려는 다양한 광고 관련 전략들을 뉴스레터, 기술 블로그 등을 통해 다양한 방법으로 노출시킵니다. 이들은 다른 플랫폼들과의 경쟁에서 살아남기 위해 자신들의 차별성을 지속적으로 홍보 해야하기 때문이죠.
이러한 정보들에서 수익화를 더 효율적으로 할 수 있는 힌트를 얻을 수 있습니다. 예로 미디에이션 플랫폼들은 Historical 데이터를 기반으로 광고 단가를 예상하여 동적으로 에드네트워크 별 우선순위를 변경해주는 기능을 도입했습니다. 하지만 에드네트워크에 따라 이를 지원해주는 경우가 있고 지원하지 않은 경우도 있습니다. 이에 저희 팀은 사용 중인 모든 에드네트워크에 대해서 Historical 데이터를 기반으로 예상 광고 단가를 예측하고 우선순위를 정하는 툴을 내부적으로 개발하여 사용함으로써 더 많은 광고수익 효율화를 만들어내고 있습니다.
다른 예로 최근 미디에이션 플랫폼들이 에드네트워크들에게 순차적으로 광고를 요청하는 워터폴 방식에서 동시에 여러 에드네트워크들에게 요청한 후 가장 높은 단가의 광고를 불러오는 헤더비딩 방식으로 발전방향을 잡고 있습니다. 미디에이션 플랫폼 별로 속도는 다르지만 이 방향으로 가고 있는 트렌드 속에서 앱 내에 어떤 방법으로 적용을 할 것인지, 해당 방식을 지원안하는 에드네트워크의 경우는 어떻게 공존할 수 있게 구조를 설계할 것인지 등 앞서 계획을 할 수 있을 것입니다.
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