TV 환경이 스트리밍으로 변화함에 따라 CTV1 광고의 매력은 더 이상 설명할 필요가 없습니다. 하지만 많은 마케터들이 이 분야에 대한 투자를 검증하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 특히 개인정보 보호 규정이 강화되고 쿠키가 더 이상 사용되지 않는 상황에서 이러한 과제의 대부분은 광고 타겟팅으로 거슬러 올라갑니다.
특히 프로그래매틱 광고 구매와 관련된 문제는 충분히 이해할 수 있으며, IAB는 올해 예상되는 227억 달러의 CTV 광고 지출 중 75%를 차지할 것으로 예상하고 있습니다. 프로그래매틱 광고 구매에서 광고 테크는 입찰 여부를 결정하기 위해 입찰 대상에 대해 알아야 합니다. 바로 여기에 문제가 있습니다. 대부분의 경우 참고할 수 있는 정보가 거의 없기 때문입니다.
최근 연구에서는 퍼블리셔가 제공한 68억 건 이상의 입찰 요청을 분석하여 동영상 인벤토리에 대한 정보(예: 장르, 등급, 콘텐츠 유형)가 얼마나 많이 제공되는지 파악하기 위해 Gracenote 를 수행했습니다. 분석 결과, 인벤토리에 입찰 가능한 카테고리(장르, 콘텐츠 등급 또는 프로그램 유형 등 콘텐츠에 대한 정보를 어느 정도 제공하는 속성)가 평균 0.73개에 불과한 것으로 나타났습니다. 콘텐츠에는 입찰 가능한 카테고리가 여러 개 있을 수 있지만, 이 샘플의 평균 타이틀에는 입찰 가능한 카테고리가 단 하나도 없었습니다.
입찰 요청 데이터 샘플은 일반적으로 실시간 의사 결정에 사용할 수 있는 정보가 얼마나 적은지 잘 보여줍니다. 예를 들어 장르의 경우, 각 TV 콘텐츠에는 평균 1.6개 이상의 장르가 있으며, 50% 이상이 2개 이상의 장르를 가지고 있습니다.
대부분의 입찰에 대한 근거가 되는 정보가 거의 없기 때문에, Nielsen의 2024 연례 마케팅 보고서의 설문조사에 참여한 마케터들 사이에서 CTV가 다른 거의 모든 디지털 채널보다 인지된 효과 면에서 뒤처진 것은 놀라운 일이 아닙니다. 하지만 오늘날의 미디어 환경에서는 프로그래매틱 광고 구매를 맹목적으로 수행해야 할 이유가 없습니다.
특히 업계에서 문맥 프로그램 데이터를 활용하여 광고 구매 및 판매 결정을 내리기 시작하면서 이러한 문제는 쉽게 해결될 수 있습니다. 콘텐츠 인벤토리에 Gracenote ID를 포함할 경우 인벤토리에 평균 5.96개의 입찰 가능한 카테고리가 포함되어 광고 패키징 기회가 712% 증가합니다.
여기에는 상당한 이점이 있습니다. TV 콘텐츠에 대한 가시성이 높아지면 마케터들이 대규모 CTV 투자에 대한 효과에 대한 인식이 달라질 수 있습니다. 또한 퍼블리셔의 경우, 문맥 데이터를 활용하면 타겟팅 가능한 인벤토리를 확장하고 CTV 투명성을 높이며 CPM을 높일 수 있습니다.
그러나 잠재력을 활용하려면 프로그래매틱 입찰 요청에 더 많은 데이터가 필요합니다. 이때 퍼블리셔가 도움을 줄 수 있습니다. 특히, 퍼블리셔는 데이터 회사의 도움을 받아 정규화되고 확장 가능한 프로그램 데이터를 입찰 요청에 포함시킬 수 있습니다. DSP(수요 측 플랫폼)가 인식하는 거래 가능한 콘텐츠 ID를 포함하면 광고주는 장르, 콘텐츠 등급, 콘텐츠 추천, 언어, 분위기 등과 같은 풍부한 추가 콘텐츠 정보에 연결되므로 투자하는 콘텐츠에 대한 인사이트를 훨씬 더 많이 확보할 수 있습니다.
프로그래매틱 광고 구매에서 콘텐츠 속성이 얼마나 잘 보이는지 더 잘 이해하기 위해, Gracenote 에서는 최근 일주일 분량의 셀사이드 플랫폼(SSP) 입찰 요청을 분석하여 전체 볼륨 중 콘텐츠 속성이 포함된 비율을 파악했습니다. 데이터에는 214억 건의 입찰 요청이 포함되었으며, 이 중 32%만이 장르 콘텐츠 속성을 포함하고 있었습니다. 총 146억 건에는 장르 정보가 전혀 포함되지 않았습니다. 이는 광고주가 광고에 사용할 수 있는 콘텐츠의 거의 70%에 해당하는 콘텐츠의 세부 사항에 대한 의미 있는 장르 가시성을 확보하지 못했음을 의미합니다.
하지만 입찰 요청에 Gracenote ID가 포함되면서 콘텐츠 인벤토리에 대한 투명성이 훨씬 더 높아졌습니다. 예를 들어, 한 유명 스마트 TV 제조업체가 제출한 270만 건의 입찰 요청 중 240만 건에 Gracenote ID가 포함되어 있었습니다. 이러한 입찰에는 평균적으로 콘텐츠에 대한 10가지 유형의 컨텍스트 정보(이하 '시그널'이라고 함)가 포함되어 있었습니다. 이러한 신호에는 추가 장르, 프로그램 유형, 청소년 관람 등급, 언어, 분위기, 주제 및 출연진 데이터의 포괄성 등이 포함될 수 있습니다.
이제 개별 프로그램에 대한 가상의 입찰 요청 시나리오를 살펴보겠습니다. 아래 예시는 퍼블리셔가 단일 TV 프로그램에 대한 공개 실시간 입찰 시나리오에서 사용할 수 있는 두 가지 데이터 세트를 보여줍니다. 왼쪽의 데이터는 구체성이 부족하고 철자 오류가 있으며 ID 콘텐츠가 포함되어 있지 않습니다. 오른쪽의 데이터는 더 구체적이고 세부적인 정보를 제공하기 위해 정규화 및 개선되었습니다. 또한 Gracenote ID 을 포함하므로 광고주는 여러 장르와 콘텐츠 등급 등 보다 심층적인 컨텍스트 정보에 액세스할 수 있습니다.
시청자의 시선이 TV와 스트리밍 콘텐츠로 이동함에 따라 퍼블리셔는 아직 많은 사람들이 활용하지 못한 기회를 얻게 되었습니다. 하지만 콘텐츠에 초점을 맞춘 전략으로 전환하면 퍼블리셔와 광고주 모두 기존 데이터 세트를 활용하여 더 나은 결과를 이끌어낼 수 있습니다.
프로그램 유형, 장르, 등급 및 자녀 보호자 경고와 같은 프로그램 수준 속성을 사용할 수 있으므로 브랜드는 더 나은 타겟팅을 구현하고 브랜드 안전을 보장할 수 있으며, 퍼블리셔는 향상된 프로그램 세부 정보를 통해 인벤토리 수익을 극대화할 수 있습니다.
인기 TV 프로그램에서 다양성이 증가하고 있지만, 포용적 콘텐츠에 대한 브랜드들의 투자는 그 속도를 따라가지 못하고 있습니다.
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