Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter
Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter

인앱 광고 필승 전략

인앱 광고가 증가하고 있다. 특히, 전세계 앱 다운로드의 47%를 차지하는 아시아태평양 지역에서 증가폭이 두드러진다. 앱솔루트 마켓 인사이트(Absolute Market Insights)의 보고서에 따르면, 글로벌 인앱 광고 시장은 2018년 미화 667억 8천만 달러를 기록했으며, 2027년에는 미화 4,726억 4천만 달러에 달할 것으로 예상된다.

소비자들이 모바일 웹에서 보내는 시간은 스마트폰 이용 시간의 11%에 불과한 데 비해, 앱에서 보내는 시간은 89%에 달해, 광고주 입장에서는 인앱 광고를 통해 고객들이 대부분의 시간을 보내는 곳, 즉, 모바일 기기 및 앱 내에서 고객을 타겟팅하는 것이 합리적인 선택이다.

인앱 광고는 또한 효과적이다. 가령 아침에 깨어났을 때나 또는 출퇴근 길 같은 다른 미디어는 접근하기 힘든 시간대에도 사용자에게 도달할 수 있다. 그리고 모바일 웹보다 1.3-2배 정도 더 높은 클릭률을 보인다.

인앱 광고는 광고주에게 정밀한 타겟팅, 캠페인 추적 및 참여도 향상을 실현할 보다 나은 환경을 제공한다. 이처럼 장점이 많은 인앱 광고 전략을 제대로 구현하기 위해서는 몇 가지 고려할 점이 있다.

1. 고객생애가치 높은 프리미엄 오디언스 공략

앱은 사용자의 과거 구매 내역, 인터넷 사용 기록, 지리적 또는 인구통계적 정보를 제공한다. 인앱 광고 캠페인 효과를 극대화하고 ROI(투자수익)를 높이려면 표면적인 수준을 넘어 한층 더 깊이 있는 접근이 필요하다. 바로 잠재적 고객생애가치(LTV)가 가장 높은 오디언스를 찾아내야 한다.

딥러닝을 사용하여 사용자 행동에서 패턴을 발견하고 관심사 및 실시간 의도를 토대로 세그먼트를 만들 수 있다. 그리고 각 세그먼트의 예상 전환율(CVR)을 예측하고 순위를 매겨 잠재 가치가 가장 높은 공략 대상 고객을 찾아낼 수 있다.

2. 적절한 광고 형식 선택

적절한 광고 소재의 선택은 인앱 캠페인 성공에 굉장히 중요하다. 앱에서 사용되는 4가지 주요 광고 형식에는 배너 광고(머리글 및 바닥글에 표시), 중간 광고(전환 중 표시), 네이티브 광고(앱에 블렌딩) 및 보상형 비디오(사용자에게 시청에 대한 대가로 제공하는 쿠폰이나 할인권)가 있다.

비디오는 현재 인앱 마케팅에서 가장 인기 있는 형식으로, e-Marketer에 따르면 2019년 인앱 비디오 광고 지출이 미화 116억 달러에 달해, 총 앱 광고 지출의 15%를 차지한다.

비디오는 집중도와 몰입감이 높다는 장점이 있다. 뿐만 아니라 AdColony의 글로벌 조사 결과에 따르면 인앱 구매 및 재생가능한 광고와 더불어 보상형 비디오 및 중간 비디오 광고가 가장 수익성이 높은 것으로 나타났다. 하지만 소비자들이 여러 디바이스를 번갈아 사용함으로써 흩어져 있게 되는 데이터, 뷰어빌리티(가시성), 및 부정 광고 등의 문제에 주의해야 한다.

3. 앱 광고 가시성 (Viewability, 뷰어빌리티)

인앱 동영상 광고의 효과를 극대화하려면 광고를 게재하는 데서 그치지 않고 주목도가 높은 위치에 노출되는 것이 중요하다. 미디어 등급위원회(Media Rating Council)와 IAB(Interactive Advertising Bureau, 미국인터넷광고협회)에 따르면, 화면의 50% 이상 광고가 표시되고 2초 연속 재생되면 비디오 광고가 노출된 것으로 간주한다.

가시성을 보장하는 확실한 방법 중 하나는 인공지능(AI) 기반 제3자 트래킹 서비스를 사용하는 것이다. 인구통계 정보, 위치, 행동 등의 소비자 데이터를 분석함으로써 최적의 광고를 맞춤설정할 수 있다. 더불어 클릭 수, 전환 수, 기타 측정 항목을 기반으로 추가 인사이트를 얻어 사용자 경험을 개선하고 광고 가시성을 실시간으로 최적화할 수 있다.

애피어 조사에 따르면, 이 같은 방법으로 가시성을 KPI인 60% 보다 훨씬 높은 92%까지 향상시킬 수 있다.

4. 부정 광고의 영향

지금 현재 앱에 가입한 사용자의 수가 수천명에 달한다고 해도, 이들 모두가 유효한 계정은 아닐 수 있다.

사기성 앱 광고는 다운로드를 흉내내고 인앱 활동 측정에 영향을 미쳐 사용자당평균수익(ARPU)을 크게 낮출 수 있다. 2018년 사기성 앱 광고로 인한 마케팅 비용 손실은 미화 190억 달러에 달하며, 특히 비디오가 이 수치의 상당 부분을 차지하는 것으로 나타났다.

부정 광고로 인한 피해를 방지하기 위해서는 딥러닝 알고리즘을 적용하는 인공지능(AI) 기반 프로그래매틱 광고 솔루션을 사용하여 과거 행동을 기준으로 부정 사용자를 감지하고 예측할 수 있다. 또한, 그 예측 시점도 사용자가 광고를 클릭하는 순간 이루어지기 때문에 앱이 설치되기도 전에 미리 방지할 수 있다.

인앱 광고를 통해 유저를 보다 정밀하게 타겟팅하고 참여도 높은 마케팅 캠페인을 전개할 수 있어 핵심 전략으로 활용하는 것이 좋다. 극복해야 할 장벽이 있지만, 적절한 도구를 활용하고 옴니 채널 접근방식을 채택함으로써 경쟁에서 앞서 나가고 예산 활용을 극대화할 수 있다.

 

* 인공지능(AI)활용하여 타겟팅을 개선하고, 가시성을 높이고, 부정 광고를 감지하여 효과적인 인앱 광고 캠페인을 기획할 있는 방법에 대해 알아보고자 하시면 지금 바로 문의남겨주세요!

 

애피어에 문의하세요!

문의를 남겨주시면 마케팅 전략을 개선할 수 있는 방법을 찾을 수 있도록 안내해드리겠습니다.

다른 최신 포스트도 둘러보세요!

이탈 의도 기술의 정의와 활용 효과

이탈 의도(Exit-Intent) 기술을 활용하고 있는 기업은 많지 않다. 그러나 이탈 의도 기술을 효과적으로 구현하면 사이트를 떠났을 방문자가 계속 머무르고 심지어 전환까지 이어질 수 있도록 유도할 수 있다. 그렇다면 이탈 의도 기술이란 무엇이며, 브랜드는 언제 이를 사용하여 어떤 효과를 누릴 수 있을까? 다음에서 자세히 알아보자.   이탈 의도 기술이란 무엇인가? 이탈 의도 기술은 웹 페이지에서 온라인 방문자의 마우스 움직임을 추적하는 스마트 행동 소프트웨어이다. 이탈 의도 기술의 목적은 방문자가 구매하지 않고 사이트를 떠나려고 할 때를 감지하는 것이다. 모든 이탈 의도 기술 제공사는 서로 다른 알고리즘과 기술을 사용하며, 다양한 유형의 방문자 마우스 활동에 반응한다. 커서가 뒤로가기 버튼 쪽으로 이동하거나, 계속 움직이지 않고 있거나, 빠르게 위로 스크롤되는 경우 등의 움직임이 방문자의 이탈 의도를 나타내는 경우가 많다. 이와 같은 이탈의 징후 또는 고객의 의도가 포착되면 이탈 의도 기술이 자동으로 방문자가 끌릴 만한 제안, 상품 추천 또는 기타 내용으로 팝업 메시지를 전송하여 방문자로 하여금 계속 머물고 나아가 전환하도록 유도한다.   이탈 의도 기술을 사용해야 할 때는 언제인가? 이탈 의도 기술은 전자상거래 웹사이트, 랜딩 페이지, 그리고 거래를 위한 커머스 웹사이트에서 가장 효과적이다. 더 많은 잠재고객을 확보하고, 장바구니 방치를 줄이고, 고객 생애가치(LTV)를 극대화하고자 한다면 이탈 의도 기술을 사용해야 한다. 이탈 의도 팝업은 방문자가 이미 브랜드의 마케팅 활동에 참여하고 있으며, 마음속으로 구매하려는 생각을 가지고 있을 때 방문자의 주의를 끌기

딥 러닝을 통한 비디오 스트리밍 휴면 사용자 재활성화

글로벌 비디오 스트리밍 시장의 가치는 2020년부터 매년 20.4%씩 성장하여 2027년에는 미화 1843억 달러에 달할 것으로 전망된다. 전세계 1억 6700만 명의 유료 구독자를 확보하고 있는 넷플릭스(Netflix)가 이 분야의 선두에 있지만, 시장 점유율은 2007년 91%에서 2019년 19%까지 큰 폭으로 감소했다. 이는 비슷한 서비스인 훌루(Hulu), 아마존 프라임(Amazon Prime), 디즈니 플러스(Disney Plus) 등으로 인해 경쟁이 점점 치열해지고 있기 때문이다. 특정 지역 스트리밍 서비스 또한 시청자와 가입자를 확대하고 있다. 중국의 스트리밍 서비스 아이치이(iQiyi)는 2019년 가입자 1억 명을 돌파했으며, 중국의 비디오 공유 및 라이브 스트리밍 플랫폼인 틱톡(TikTok)은 작년 기준으로 총 15억이 넘는 다운로드를 기록하여 세계적으로 큰 반향을 일으켰다. 틱톡 가입자들은 하루 평균 8번 앱을 연다고 한다. 비디오 스트리밍 시장이 계속 성장할 것이라는 데는 의심의 여지가 없다. 소셜 미디어 사용과 개발도상국의 초고속 인터넷 전용선 확충 외에도 블록체인 및 인공지능(AI)과 같은 첨단 기술이 이와 같은 성장의 주요 동력으로 작용하고 있다. 그러나 전세계 11억 오디언스의 관심을 끌기 위해 400개 이상의 구독 기반 주문형 비디오 서비스들이 치열한 경쟁을 펼치고 있는 상황에서 소중한 시청자를 계속 유지하기 위해서는 강력한 전략이 필수불가결하다. 사람들이 플랫폼을 떠나는 이유 사용자 이탈 및 유지는 비디오 스트리밍 서비스에게는 항상 큰 장애물로 작용해왔다. 최근의 한 연구에서는 앱 사용자의 67%가 첫 2주 이내에 활동을 멈추는 것으로 나타났다. 기본적으로 시청자들은 이전 경험에 불만족했기 때문에 돌아오지 않는다. 기술 관련 문제일 수도 있고

딥러닝으로 수익 가치 높은 앱 사용자 확보하기

앱 다운로드는 계속해서 증가하고 있지만, 앱을 다운 받은 후 삭제해 버리는 사용자나 봇을 통한 성과 도용 등의 부정(Fraud) 설치로 인해 브랜드의 ROI 확보가 위협받고 있다. 그 때문에 앱 마케팅 성공을 가늠하는 지표가 앱 설치 수에서 인앱(in-app) 소비와 고객생애가치(LTV)로 넘어가고 있다. 2022년까지 글로벌 모바일 앱 다운로드 수는 2,580억 건, 그리고 인앱 소비는 1,570억 미국 달러에 달할 것으로 예측된다. 소비자의 관심을 끌기 위한 앱 간의 경쟁이 치열해질 것이므로 앱을 설치하고 여는 순간부터 참여를 강화해야 한다. 앱을 여는 즉시 푸시 알림 수신 동의에서부터 구독 시작까지 인앱 이벤트를 완료하면 지속 고객으로 유지될 가능성이 높아지고, 이는 고객생애가치 향상의 근간이 된다. 하지만 사용자 참여와 유지는 55%의 마케터가 가장 힘든 과제로 꼽은 쉽지 않은 영역이다. 더욱이 사기성 설치와 허위 인앱 활동이 극성으로, 그 피해액이 2018년에만 약 190억 달러로 크게 상승했다. 인공지능(AI)은 수익 가치 높은 앱 사용자의 특성과 행동을 파악하고 이들을 확보하는 것 뿐만 아니라 유지 및 재참여시키는 데도 도움이 된다. 즉, 인공지능을 활용함으로써 고객의 충성도를 높이고 가짜 사용자를 걸러내는 효과를 얻을 수 있다. 딥러닝을 통한 캠페인 성과 개선 머신러닝의 하위 기술인 딥러닝을 잘 활용하면 수익 가치 높은 사용자와 그들의 구매 패턴을 알아낼 수 있다. 딥러닝 기술은 인간의 지능과 컴퓨터의 적용성, 속도, 및 처리 능력을 토대로 발전해왔다. 인간이 데이터를 분석하는 방식은 능력과 경험에 크게 의존하는 체험적 규칙으로 이루어져

    저희가 도와드리겠습니다

    문의를 남겨주시면 마케팅 전략을 개선하는 데 도움될 AI 솔루션을 자세히 안내드리겠습니다