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title: 서드파티 쿠키 시대 종말을 대비한 3가지 전략
description: 구글(Google) 웹 브라우저인 크롬(Chrome)에서 서드파티(3rd-party) 쿠키 지원을 중단한다는 발표는 시장에 큰 충격을 주었다. 온라인 광고 생태계의 중추라고도 할 수 있는 서드파티 추적 기능이 없는 광고는 상상하기 힘들지만, 모두가 곧 직면하게 될 현실이다. 구
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# [서드파티 쿠키 시대 종말을 대비한 3가지 전략](https://www.appier.com/ko-kr/blog/prepare-for-the-end-of-third-party-cookies)

 작성자: [Admin](https://www.appier.com/ko-kr/blog/author/admin) | Nov 30, 2021 4:00:00 PM

구글(Google) 웹 브라우저인 크롬(Chrome)에서 [서드파티(3rd-party) 쿠키 지원을 중단한다는 발표](https://blog.google/products/ads-commerce/a-more-privacy-first-web/)는 시장에 큰 충격을 주었다. 온라인 광고 생태계의 중추라고도 할 수 있는 서드파티 추적 기능이 없는 광고는 상상하기 힘들지만, 모두가 곧 직면하게 될 현실이다. 구글 또한 이로 인한 시장의 혼선을 줄이기 위해 실행 [일정을 지연](https://www.wsj.com/articles/google-delays-cookie-removal-to-late-2023-11624542064)하는 등 단계적인 접근방식을 취하고 있다. 그러나 브랜드 마케터 입장에서 쿠키가 없어지고 개인정보 보호가 더욱 중시되는 시대를 대비해 광고 전략을 전면 재조정해야 할 시점에 와 있는 것은 분명하다.

지금처럼 급변하는 세상에서 맞닥뜨리는 모든 비즈니스 과제와 마찬가지로, 기업은 쿠키 없는 세상도 단계적인 조치를 통해 준비하고, 적응하고, 나아가 그 속에서 번창할 수 있다. 요컨대 서드파티 쿠키가 사라지면서 마케터들이 해답을 찾아야 할 핵심 질문은 여러 채널 전반에서 어떻게 방문자를 잘 참여시킬 것인가 하는 점이다.

다음에서 이 과제를 해결하기 위해 지금 취할 수 있는 액션에는 어떤 것들이 있는지, 그리고 애피어의 고객 데이터 사이언스 플랫폼 아익슨(AIXON)이 어떤 도움을 줄 수 있는지 알아보자.

**1. 퍼스트파티 데이터 통합 **

서드파티 쿠키가 없으면 사용자가 누구이며 무엇에 관심을 갖는지 이해하는 데 그 이외의 데이터 소스가 훨씬 더 중요해 진다. 즉, 이제야 말로 퍼스트파티, 즉 자사 데이터가 빛을 발할 때다. 자사 데이터는 브랜드가 잠재고객으로부터 직접 수집하는 모든 데이터를 말한다. 대상 잠재고객으로부터 직접 수집하면 그 관련성과 정확도가 높아 유용할 수밖에 없다.

자사 데이터를 더 잘 활용하려면 먼저 여러 소스와 채널에서 발생하는 각 사용자 관련 모든 데이터를 통합해야 한다. 통합 과정을 거쳐 사용자 행동 및 인구통계 정보가 포함된 보다 포괄적인 사용자 프로필이 생성된다. 자사 데이터 통합에는 결정론적 매칭과 확률론적 매칭의 두 가지 접근방식이 있다.

결정론적 매칭은 이름, 이메일 주소와 같이 사실로 알려진 식별 정보를 사용하여 모든 방문 및 활동을 한 사용자와 매칭시킨다. 확률론적 매칭은 상대적으로 덜 확실한 접근방식으로서, 지리적 위치 또는 웹 브라우저 등 덜 개인적인 식별 정보를 사용하여 확률을 토대로 매칭시킨다.

<https://www.appier.com/ko/aixon-your-data-science-platform/?hsLang=ko-kr>

**지능형** ** ID ** **그래프: **AIXON은 자사 데이터 통합을 위해 결정론적 접근방식과 확률론적 접근방식을 모두 사용한다. AIXON의 인공지능(AI)은 확률론적 접근방식에서 특히 의미가 있다고 할 수 있는데, 모든 관련 데이터를 사용자와 매칭시키기 위해 "지능형 ID 그래프"를 생성하기 때문이다. AIXON 지능형 확률 매칭의 정확도는 95% 이상으로 웹사이트에서의 익명 트래픽을 인식하는 데 특히 효과적이다.

**2. 데이터를 보강할 대안 방법 모색**

서드파티 쿠키의 소멸로 인해 당면하게 될 가장 큰 과제는 자사 데이터에 가치를 더할 수 있는 방법을 찾는 것이다. 기존에는 자사 데이터만으로는 부족할 수 있는 정보의 격차를 메우기 위해 타사 데이터에 [의존해](https://www.forbes.com/sites/paultalbot/2020/09/02/marketers-take-a-second-look-at-third-party-data/?sh=1dbdde3561c4) 왔다. 타사 데이터는 고객 프로필 구축에서 완전히는 아니더라도 추측을 어느 정도 줄여준다.

서드파티 데이터가 없는 상태에서 데이터를 보강하기 위해서는 자사 데이터에서 사용자의 선호도를 추정하는 데 마케팅 노력을 집중하는 방법이 있다. 각 사용자가 가질 법한 고유 관심사를 나타내는 키워드를 예측하고, 해당 키워드를 사용자 행동과 함께 분석하면 각 사용자가 찾고 있는 것이 무엇인지에 대한 의미 있는 통찰을 얻을 수 있다.

<https://www.appier.com/ko/aixon-your-data-science-platform/?hsLang=ko-kr>

**추가 태그 및 확장된 관심사 목록: **AIXON 플랫폼의 날리지 그래프를 활용하면 자사 데이터만을 기반으로 사용자의 관심사를 예측할 수 있다. AIXON은 내재된 날리지, 즉 지식의 토대에 사용자의 온사이트 행동을 결합하여 사용자에 대한 추가 태그를 유추할 수 있다. 이 추가 태그는 AIXON이 식별하는 각 사용자별 확장된 관심사 목록을 형성하여 한층 더 깊은 정보를 제공함으로써 보다 정밀한 사용자 세분화 및 타겟팅을 가능케 한다.

**3. 데이터 분석** **, ** **행동 예측 및 그 결과 기반 전략 조정**

데이터를 통합하고 보강한 후에는 분석을 통해 통찰력을 얻어야 한다. 이 마지막 단계가 없다면 앞의 조치들은 의미가 없다고 할 수 있을 만큼 핵심 단계라고 할 수 있다. 데이터 분석을 통해서 사용자 행동 패턴 및 전환을 저해하는 장벽을 발견하고 그에 대응할 새로운 마케팅 전략을 수립할 수 있다.

이 과정은 타사 데이터가 있든 없든 비즈니스 운영에서 반드시 고려해야 할 필수 요소이다. 고객이 점점 더 똑똑해지고 경쟁은 더욱 치열해지는 시장에서 우위를 지킬 유일한 방법은 고객을 더 잘 이해하고 그들의 필요와 요구를 예측하는 것이다.

<https://www.appier.com/ko/aixon-your-data-science-platform/?hsLang=ko-kr>

**시나리오 기반 AI 모델: **사용자 프로필을 최대한 포괄적으로 구성하고 나면, AIXON의 AI 모델이 힘을 발휘한다. AIXON에는 현재 분석 및 세분화, 다중 세분화, 이벤트 예측, 이탈 예측, 유사고객 찾기, 사용자 비교 등 시나리오 기반 다양한 AI 모델이 탑재되어 있다. 효과적인 마케팅 전략 수립에 도움되는 기능 위주로 모델이 개발되어 있으며, 향후 업계 트렌드 및 고객 피드백을 반영하여 새로운 모델들이 지속 업데이트될 예정이다.

이러한 통찰력은 궁극적으로 누구를 어떻게 공략할지 결정하고, 나아가 마케팅 캠페인을 최적화하는 데 도움을 준다.

 

** * *서드파티 쿠키 없는 시대에 도움될 전략을 알아봤습니다* *. AXION* *을 통해 더 잘 준비할 수 있는 방법을 알아보고자 하시면* *, * [*문의*](https://www.appier.com/ko/contact-us/?hsLang=ko-kr) *를 통해 맞춤형 데모를 요청하세요* *. *

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