LG CNS, 휴먼 리소스 최소화한 광고 최적화 플랫폼 ‘MOP’ 론칭예산·전환율 등 다수 핵심지표 고려한 수리최적화 기술 적용론칭 1분기에 100여개 고객사 확보, 생산성 고려한 생태계 구현이 목표
“포털 검색창에 신발이라는 키워드를 넣었더니 수많은 온라인 쇼핑몰이 표시된다. 화면 최상단에 위치한 사이트를 들어가 원하는 물품을 찾고 장바구니에 담아 결제했다. 다음날 같은 창에 같은 검색어를 제시했더니 또 다른 온라인 쇼핑몰이 우선 표시된다. 어제 구입한 신발 가격은 조금 더 저렴하다. 쇼핑몰을 둘러보다 또 다른 신발 한 켤레를 구입한다. 지출은 또 이뤄진다. 만족할만한 쇼핑경험에 기분도 좋아졌다.”
헌데, 당신은 아는가, 검색창에 키워드를 제시하는 당신의 ‘너무나도 익숙한’ 이런 행동을 타깃해 백오피스단에서 방대한 쿼리가 오가고, ‘비용대비 효율성’이란 목표 아래 너무나도 많은 디지털 마케터들이 정말 ‘중노동’을 하고 있다는 사실을..
LG CNS가 디지털 마케터를 위한 새로운 통합 광고 플랫폼을 내놨다. 제품이나 서비스 광고를 위해 정해진 예산 대비 최적의 효율성을 제시하는, 이름 그대로 ‘마케팅 최적화 플랫폼(Marketing Optimization Platform, MOP)’이다.
광고 집행-운영-리포트까지 모두 자동화가 가능한 점, 인력 개입 없이 24시간 운영이 가능한 점을 특징으로 꼽았는데, 사실 최근 여러 미디어렙사에서 배포하는 디지털 툴과 별반 달라 보이지 않는다. 사측 주장대로, ‘진짜 최적화’를 구현한 ‘자동화 플랫폼’일까?
LG CNS는 MOP의 강점으로 예산, 클릭수, 전환율 등 다양한 핵심지표를 근거로 ‘비용대비 최고의 마케팅 의사결정’이 가능하다고 설명한다. 그것도 ‘완벽한 자동화 구현’이라는 타이틀을 앞에 내걸었다.
네이버, 다음 등 국내 포털 사이트에서 서비스하는 검색광고는 실시간 운영된다. 고객사는 광고의 노출 위치 등을 결정하고 비용을 결정해 입찰, 낙찰결과에 따라 광고를 운영한다. 최고의 광고효과를 노리기 위해 업체 간 입찰경쟁이 이뤄지는 구조다.
기본 입찰금액에서 예산 내 범위를 정한 후, 시간대별 키워드별 업체 간 이뤄지는 실시간 경쟁상황에 따라 광고효과를 누릴 수 있기에, 수많은 디지털 마케터들은 자신이 관리하는 수만 개 키워드를 실시간 분석하고 입찰가를 제시한다. 대다수 모든 작업들이 ‘사람의 손’으로 이뤄진다.
MOP에는 인공지능(AI/ML), 수리 최적화 알고리즘이 적용됐다. 현재까지의 광고 실적 데이터를 크롤링 후 탑재된 인공지능(AI/ML)이 분석해 미래 광고실적 예측모델을 생성·적용하는 구조다.
특히, 다양한 변수가 실시간 반영되는 상황에서 이상이 발생하면 즉시 대응가능한 새로운 전략을 수립한다. 비용·클릭수·전환율 등 어느 지표 하나를 포기하는 ‘트레이드 오프(Trade-Off)’ 방식이 아닌 다양한 지표를 동시에 만족하는 ‘다중목표(Multi-Objective)’ 방식이 적용됐다는 게 LG CNS의 설명이다.
솔루션에 적용된 핵심기술의 성능도 인정을 받았다. 솔루션 개발에 투입된 핵심 연구진이 진행한 연구결과는 한국학술지인용색인(KCI)에 우수논문으로 등재됐다.
업계의 평가도 긍정적이다. 지난해 5월 다수 고객사를 대상으로 베타서비스를 시작했고, 올해 초 정식 서비스를 오픈했다. 국내 시장을 대표하는 굵직한 대행사를 포함, 현재 약 100여개의 고객사를 확보한 상태다. 연말까지 200여 고객사를 확보하는 게 목표다.
“현재 시장에서 다양한 디지털 마케팅 최적화 툴이 경쟁하고 있다. 한 가지만 명확하게 하자. 룰 베이스 안에서 설정한 계획대로의 ‘원인-결과’만을 제시하는 타 솔루션·플랫폼과 달리, 정해져 있는 예산 안에서 클릭·전환 등 다양한 핵심지표를 고려해 최적의 결과값을 제시하는 플랫폼, 그것도 ‘완벽한 자동화’를 이룬 툴은 MOP가 국내 최초이자 유일하다.”
마곡 LG사이언스파크 LG CNS 사옥에서 IT비즈뉴스(ITBizNews) 기자와 만난 MOP 사업추진팀 김지원 팀장이 기자에게 강조한 말이다.
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아래는 LG CNS MOP 사업추진팀(김지원 팀장, 함보각 수석, 이현의 총괄, 이보미 책임)과의 일문일답 (인터뷰는 4명의 인터뷰이와 진행했으나 형식상 단일 화자로 표시한다: 편집자 주) -
Q. 솔루션 개발 배경은 어떻게 되나
A. 디지털 마케팅 분야는 인력(Human Resources)이 많이 투입되는 분야다. 프로세스를 단순히 정리하자면 정해진 광고 예산을 고려해 계획-집행-운영-보고의 형태를 띄고 있으나, 다양한 지표를 복합적으로 고려해 처리해야 한다.
특히나 중요한 의사결정을 내려야 할 때에는 반드시 사람의 의지(행동)가 개입된다. IT기술 고도화로 컴퓨팅 파워 또한 비약적으로 발전하면서 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 환경은 마련됐으나, 관련 업계의 현 상황을 반영한 최적화 모델을 개발(구성)하는 데 드는 비용·시간 등의 제약으로 한계도 있었다.
광고 데이터는 시계열이다. 또 단일 키워드·소재 단위로 보자면 간헐적 데이터다. 수치화할 수 있는 특징이 있다. 2020년 당시 현신균 D&A(Data Analytics & AI) 사업부장(현 LG CNS 대표이사) 주도로 약 25명이 팀을 꾸려 개발에 나섰다.
지난해 5월 그룹사를 대상으로 내부에서 베타테스트를 시작하고 피드백을 거쳐 연말에 외부로 오픈했다. 현재 약 1백여개의 고객사가 MOP를 사용하고 있다.
Q. 트레이드 오프 방식이 아닌 다중목표 방식을 플랫폼에 도입했다. 차별점이 뭔가
A. 광고 최적화는 ‘비용 대비 최대의 퍼포먼스’로 정리할 수 있다. 효율성을 검증할 때는 예산, 클릭률, 전환율 등등 다양한 핵심지표를 근거로 산출한다. 가령, 가장 좋은 자리에 광고를 노출하고자 한다면 많은 비용을 지불하면 된다. 지표(비용) 하나를 포기하고 또 다른 지표(클릭률 등) 하나를 선택하는 셈이다.
우리가 생각한 최적화를 풀어 이해하자면, “다양한 지표를 만족하면서 최적의 퍼포먼스를 도출할 수 있는 구조·기술”을 예측모델로 구현할 수 있을까..에 대한 고민에서 시작한다고 볼 수 있다.
MOP의 강점 중 하나는 수리최적화 기술이 적용된 것이다. AI가 도출한 다양한 예측 모델을 사용해 최적의 광고 운영계획을 도출하는 구조다. 무수히 많은 지표 간 상관관계를 수리 알고리즘으로 모두 계산해 최적의 결과값을 도출하는 형태다.
현재 보유한 자원, 변수로 발생가능한 모든 경우의 수를 기계(머신러닝, ML)가 계산하고 최대 효율을 제시하는 하나의 답을 찾는 기술로 보면 된다. 광고 효과가 높은 노출 위치와 시간대, 빈도 등을 고려해서 예산 분배와 최적의 입찰가를 설정하고 자동입찰까지 진행할 수 있다.
어도비, 세일즈포스 등 글로벌 테크기업도 관련 기술(서비스)를 보유하고 있으나 저비용(현재는 무료)으로 도입해 바로 사용할 수 있는 점, 또 지역 특색이 명확한 한국시장에 최적화된 점도 장점으로 꼽고 싶다.
Q. ‘완벽한 자동화’를 구현했다고 강조한다. 경쟁 솔루션과 다른 점은 뭔가
A. ‘자동화’에 대한 정의를 명확히 해보자. 관련 업계에서 현재 다양한 툴이 활용되고 있다. 이들 모두 ‘자동화’, 또 ‘최적화’라는 타이틀을 달고 시장에 배포돼 있다.
허나 용어에 대한 왜곡이 있다. 가장 중요한 타이밍, 가령 기본 입찰가를 설정한 상태에서 마케터가 분단위로 현재 상황을 모니터링하고 어느 순간 최적(위치와 시간, 비용 등 다양한 지표를 모두 고려해서)이라 판단이 설 때 중요한 의사결정은 누가 내릴까? 사람(마케터)이 한다.
수치화 돼 있는 데이터를 규칙에 맞춰 일률적으로 작업을 이어갈 수 있는 툴, 가령 로보틱프로세스자동화(RPA) 기술을 적용한 솔루션은 많다. 마케터가 미리 설정해 놓은 규칙에 맞춰 일괄적인 프로세스를 지시하는 것, 하지만 가장 중요한 ‘최적의 의사결정’은 언제나 담당자(마케터)가 한다.
그것도 수만 개의 키워드를 고려한 상황에서, 다양한 지표 간 상관관계를 계산하고, 최대한 빠르고 정확하게 사람이 판단한다. 마케터의 개입이 많고, 24시간 운영하기 어렵고, 키워드 특성에 따른 결과값의 편차가 발생할 수 있다. 그간 업계에서는 이와 같은 프로세스를 이어왔다.
MOP의 경쟁력은 여기에 있다. 고객사가 보유한 과거-현재의 광고 실적 데이터를 자동으로 수집해 분석하고, 마케터가 기본적인 세팅만 클릭하면 비용 대비 최적의 퍼포먼스를 도출할 수 있는 경우의 수를 수치로 분석해 결정까지 모두 자동화할 수 있다. 그리고 현재 이 기술을 대다수 고객사가 실제 업무현장에 도입해 활용하고 있다.
고객사 중 하나인 A사(건강기능식품기업)는 MOP 도입 후 광고비 대비 매출액은 30% 가량 향상됐다. C사(제조기업)의 검색광고 노출 빈도수는 15.3% 향상됐고 단가는 13% 가량 절감한 효과를 냈다. 실제 업무에서 작동가능한 솔루션이며 경쟁력 또한 입증한 셈이다. 솔루션은 연말까지 무료로 오픈한 상태로 지금 현장에 도입해 사용할 수 있다.
Q. 향후 계획과 목표는
A.플랫폼 개발의 핵심은 ‘광고 최적화 프로세스의 최적화’다. 많은 인력이 투입되는 분야에서, 최신 기술을 접목해 광고 집행-운영단에서 조금 더 효율성과 생산성을 높일 수 있는 방법에 대한 고민에서 제품이 탄생했다. LG CNS에서 개발한 효율적인 솔루션으로 마케터의 생산성을 높일 수 있는 생태계를 구현하는 것이 목표다.