개인정보 보호 백본을 갖춘 더욱 간소한 성장 스택 구축

신호는 줄어들고 마케팅은 부풀어 오르고 있습니다. 낭비를 줄이고 개인정보 보호 장벽을 어떻게 극복할 수 있을까요?

왜 들어야 할까요?

모두가 개인정보 보호에 반응하고 있습니다. 아만 사린은 이를 위해 적극적으로 나서야 한다고 말합니다.

이 에피소드에서 Aarki CEO는 IDFA 이후 신호 부족으로 어려움을 겪는 세상에서 성장하는 데 필요한 요소와 대부분의 마케터가 여전히 방어적인 자세를 취하는 이유를 공유합니다. SKAN 제약과 클라우드 비용 부족부터 사용자 확보 그리고 유지를 위해 아만은 효율적인 성장을 방해하는 실제 장애물을 분석하고, Apple, Google 또는 다음 규제가 던지는 모든 것에 대비할 수 있는 스택을 구축하는 방법을 설명합니다.

이는 성과 마케팅 담당자들이 묵묵히 감내하는 비효율성을 폭로하고, 이를 확장 가능한 전략으로 대체하는 것입니다.

주요 3가지 요점:

• 급변하는 개인정보 보호 기준이 당신의 적은 아닙니다. 오히려 낭비가 당신의 적이죠.
  Apple의 개인정보 보호 프레임워크는 그대로 유지됩니다. 해킹은 그만두고 바로 구축에 착수하세요. Aman은 신호 지연과 어트리뷰션 로직을 이해하면 ROAS를 지연시키지 않고 개선할 수 있는 방법을 보여줍니다.
• 유지 관리 없이 사용자 확보만 하는 것은 누출이 많은 깔때기와 같습니다.
  새로운 공급업체가 필요한 것이 아니라, 추진력이 필요한 것입니다. 리타겟팅 데이터는 UA 모델을 엄청나게 강화할 수 있습니다. 하지만 이를 고립된 환경에서 운영하면 예산이 낭비됩니다.
• 스택을 소유하지 않으면 계속해서 통행료를 지불해야 합니다.
  기술 임대 = 임대 결과. 아만은 인프라(데이터 센터부터 의사결정 엔진까지)를 소유하는 것이 성과, 제어, 그리고 장기적인 마진을 확보하는 가장 빠른 방법인 이유를 분석합니다.

전사본

페기: MAU에 모인 지 1년이 지났고, 다시 여러분과 이야기를 나누고 있습니다. Aarki의 CEO인 아만 사린입니다. 저희는 개인정보 보호 이후의 미래에 대해 이야기했습니다. 그리고 지금 이 자리에 모인 이유는, 개인정보 보호가 여전히 화제이고, 여전히 뜨거운 감자이기 때문입니다. 그리고 여러분이 이 주제를 다루기 훨씬 전부터도 이 주제를 다루셨잖아요. 우선, 여러분과 함께하게 되어 기쁩니다. 문제 해결을 좋아하시고, 깊이 파고드시는 것을 좋아하시니까요. 그리고 네, 맞아요. 여러분은 이 문제를 정면으로 해결하는 무언가를 만들어내셨으니까요. 여러분과 함께하게 되어 기쁩니다. 

아만: 페기, 초대해 주셔서 감사합니다. 다시 만나 뵙게 되어 기쁩니다. 맞아요. 1년 전, 음, 오늘쯤 당신과 함께 아키(Aarki)를 다시 출시했었습니다. 다시 초대해 주셔서 감사합니다. 오늘날 마케터들이 직면하고 있는 모든 개인정보 보호 문제에 대해 이야기하게 되어 기쁩니다.

페기: 음, 무엇을 구축하고 무엇을 가능하게 할지 결정할 때 중요한 것은 바로 개인정보 보호 문제를 이해하는 것입니다. 자, 그럼 이 부분부터 시작해 볼까요? Encore에서 구축한 기능과 이러한 기능 간의 조화에 대해 말씀드리겠습니다. Encore에서 해결해야 할 부분은 무엇이라고 생각하셨고, Encore에서는 어떻게 해결하고 계신가요?

아만: 자, 개인정보 보호에 대해 생각해 보세요. 그리고 잠시 애플에 집중해 볼까요? 음, 이건 오늘의 이야기가 아닙니다. 이 이야기는 애플이 ATT 프레임워크를 출시한 지 거의 5년 동안 이어져 온 이야기입니다. 

페기: Mm.

아만: 음, 그리고 저는 그 때문에 크고 작은 많은 기업들이 영향을 받았다고 생각합니다. 대형 소셜 네트워크도 마찬가지였는데, 무슨 일이 일어나고 있는지 파악하지 못해서 주가가 폭락했죠. 그래서 이 대화는 그 이후로 계속 쌓여 왔습니다. 그리고 오늘날 세상을 보면, 세상을 두 부분으로 나눌 수 있다고 생각합니다. 맞죠?

하나는 MMP(금융 서비스 제공업체)에서 개인정보 보호 문제를 해결하기 위해 개발한 모든 솔루션입니다. 저는 이러한 솔루션들이 MMP와 관련된 분야에 매우 효과적이라고 생각합니다. 그리고 다른 하나는 개인정보 보호 프레임워크 관점에서 볼 때 규제가 더 엄격한 분야입니다. 네, 맞아요. 소셜 네트워크, 헬스케어, 핀테크처럼 결제가 관련된 분야 말입니다.

저는 이러한 기술들이 개인정보 보호에 매우 중점을 두면서도 동시에 Apple 생태계와 훨씬 더 긴밀하게 통합될 수 있다고 생각합니다. 그래서 Apple은 Apple이 최고라고 생각하는 것을 하고 싶어 합니다. 맞습니다. 그래서 지금은 두 가지 세상이 있습니다. 오늘날의 세상을 바라보면서, Aarki에서 하고 싶었던 것은 이 두 가지 문제를 모두 해결하는 솔루션을 만드는 것이었습니다.

그리고 그것이 바로 우리가 Encore를 만든 전제입니다. 

페기: 글쎄요, 당신이 시작해서, 당신이 준비해서, 그 문제들을, 정면으로 해결했죠. 그게 무슨 목적을 가지고 있는지 설명해 주세요. 구체적으로 무엇을 다루고 있는 건가요? 

아만: 몇 가지 살펴봐야 할 점이 있습니다. 하나는 신호 손실 문제를 해결하고 있다는 것입니다. 제가 신호 손실이라고 말하는 것은, ATT(애플 모바일 서비스)처럼 사용자를 추적할 수 없는 환경에서도 마케터는 여전히 해당 사용자를 찾아야 한다는 뜻입니다. 특히 게임 업계 용어를 사용하자면, 모든 것이 돌아가는 Apple 생태계에서는 더욱 그렇습니다.

그렇죠? 그렇다면 어떻게 해야 고객을 유치하기 위해 비용을 지출할 때, 그 비용이 낭비되지 않고 실제로 가치 있게 사용되도록 할 수 있을까요? 그리고 고객에게 긍정적인 ROAS(투자 수익률)를 제공할 수 있을까요? 맞습니다. 이것이 하나의 과제입니다. 

이제 두 번째 세계에 대해 말씀드리자면, 카테고리를 살펴보면, 게임 카테고리가 이 문제를 아주 잘 해결해 준다는 걸 알 수 있습니다.

그들은 MMP에 의존하고, 그것이 그들에게는 기본 원칙입니다. 그들이 세상을 바라보는 방식은 매우, 매우 단순합니다. MMP가 그렇게 말했기 때문에 플랫폼 A가 매우 잘 작동하면 그들은 거기에 더 많은 돈을 투자할 것입니다. 플랫폼 B가 매우 잘 작동한다고 말하면 그들은 거기에 더 많은 돈을 투자할 것입니다. 저는 거기에 아무런 문제가 없다고 생각합니다.

하지만 그 해결책의 반대편에는 실제로 더 순수한 측면이 있는데, 바로 애플이 제공하는 것입니다. 바로 SKAN입니다. SKAN의 역할은 모든 사람에게 공평한 경쟁 환경을 조성하는 것이죠. 제 블랙박스 MMP 알고리즘을 사용해서 변조할 수는 없습니다. 제가 플랫폼으로서, 혹은 다른 플랫폼으로서 당신이 모르는 마법 같은 속성 같은 건 없습니다.

페기: 음-흠. 

아만: 음. 그럼 해결책이 맞죠? 신호가 매우 약한 곳에서는 어떻게 솔루션을 구축하나요? 어트리뷰션 지연이 있는 거 맞죠? 애플은 어트리뷰션을 지연시켜서 고객의 개인정보 보호를 더 강화하잖아요? 그렇다면 MMP 솔루션과 동일한 유형의 ROAS를 제공하는 솔루션은 어떻게 구축하나요?

그러니까, 제 생각엔 우리가 여기서 해결하려는 문제는 바로 그것인 것 같아요. 

페기: 오늘 바로 그런 목표를 위해 노력하고 있지만, 흥미롭게도 모든 것이 변화하고 있습니다. 지금 하고 있는 일이 다음 단계가 아닐 수도 있지만, 그 연결고리를 만들고 있는 겁니다. 어떻게 그런 모습을 만들어냈나요? 고객과 그들의 어려움을 이해함으로써요. 하지만 선택해야 했습니다. 고객이 말하는 어려움에 맞춰서 만들 것인가, 아니면 앞으로 다가올 상황을 예측할 것인가?

아만: 그래서, 음. Encore는 어제처럼 갑자기 꿈꿔왔던 게 아니었어요. 재밌는 건, 많은 사람들이 이걸 잘 모를 거라는 거예요. 제가 최초의 공연용 DSP 중 하나를 만든 건 15년 전인 2012년이었어요. 

페기: 멋있어지기 전이었죠.

아만: 사람들이 '성능 예스'가 뭔지 알기 전이었어요. MMP는 아니었죠. 음, 그래서 이제 모든 게 원점으로 돌아간 것 같아요.

네. 그리고 미래가 어떻게 될지 생각해 보면, Aarki에서 하고 싶은 일은 개인정보 보호에 매우 집중하는 것입니다. 내일 안드로이드가 어떻게 될지는 아직 알 수 없습니다. 예를 들어 안드로이드가 개인정보 보호 샌드박스를 100% 사용하기 시작할까요? 저희도 그 답을 모릅니다.

그럴 수도 있고, 그렇지 않을 수도 있습니다. 음, 그래서 저희는 어떤 개인정보 보호 프레임워크든 사용할 수 있는 매우 독립적인 생태계를 구축했습니다. 애플 개인정보 보호 프레임워크, 구글 개인정보 보호 프레임워크 등 저희 시스템에 모두 매우 표준화된 방식으로 적용되며, 저희는 방정식의 양쪽을 모두 만족시키는 솔루션을 계속해서 구축할 수 있습니다.

오늘 당장 아주 구체적인 솔루션을 만드는 것은 그다지 의미가 없다고 생각합니다. 미래 지향적이지 않고, 우리가 하는 모든 투자가 미래 지향적인 것이라면, 안드로이드는 어떤 시스템이든 만들 수 있고, 우리는 그것에 대비할 것입니다. 애플은 변화를 만들어낼 수 있습니다. 우리는 그것에 대비할 것입니다. 

페기: 제 말은, 개인정보 보호가 실제로 어떻게 변할지는 알 수 없지만, 그것이 변함없을 것이라는 것은 알고 있었다는 것입니다. 

아만: 네. 개인정보 보호는 점점 더 사용자 친화적으로 변할 겁니다.

앞으로는 사용자가 어떤 데이터를 공유하고 어떤 데이터를 공유하지 않을지에 대해 더 많은 발언권을 갖게 될 거라고 생각합니다. 솔직히 말해서, Apple이 사용자에게 무엇을 할지 선택할 수 있는 권한을 잘 제공하고 있는지 잘 모르겠습니다. 사실 저는 사용자로서 더 많고 더 나은 혜택을 받고 싶습니다. 광고가 무작위로 표시되는 것을 원하지 않거든요. 이제 Apple의 개인정보 보호 프레임워크가 적용되었는데, 사용자들은 실제로 동의하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 옵트아웃하는 게 당연하지 않나요? 네. 하지만 앞으로는 개인정보 보호 프레임워크가 선택의 관점에서 더 사용자 친화적으로 바뀌기를 바랍니다. 지금은 선택권이 없다고 생각합니다. 아예 없거나 하나밖에 없으니까요.

페기: 예. 

아만: 그리고 저처럼 기술에 정통한 사람들은 "아니요, 아니요."라고 말할 수 있습니다. 더 나은 광고를 보여줘서 앞으로 제가 좋아할 브랜드를 찾을 수 있게 해 달라고요. 아니면 제가 좋아하는 브랜드에서 판매하는 제품에 대해서도 알려 달라고요. 그렇죠. 저는 그런 변화가 일어날 것이라고 생각하고, 그렇게 되면 개인정보 보호와 사용자 선택권 사이에서 적절한 균형이 이루어질 것이라고 생각합니다.

페기: 아주 흥미로운 부분입니다. 제가 점점 더 많이 듣는 가치 제안이 바로 그것인데, 브랜드가 어떤 면에서 더 발전하길 바라거나, 어떤 면에서 브랜드의 의견을 듣고 싶어하거나, 브랜드가 가진 가치와 연관성, 그것이 바로 가치이고, 사용자들은 그것을 갖지 못한다는 것을 이해하고 있다는 것입니다. 소비자들은 그것을 갖지 못합니다.

아만: 물론입니다. 그뿐만 아니라, 월가든을 생각해 보세요. 사용자들이 제품을 발견하는 데 아주 효과적이라고 생각합니다. 모든 정보를 가지고 있기 때문에 Apple이나 다른 플랫폼에 의존할 필요가 없으니까요. 

페기: 응. 

아만: 하지만 50%보다 더 많거나 어쩌면 그보다 더 많은 용량을 가진 오픈 인터넷의 경우는 어떨까요? 네, 선택의 여지가 없죠? 음, 뭐, 대형 기술 회사가 뭐라든 그냥 따라가면 되는 거잖아요? 그래서 결국엔 바뀔 거라고 생각해요. 

페기: 여러분이 직접 구축하셨죠. Encore에 내장된 이 기능은 선택권, 가치, 그리고 프라이버시가 항상 중요하다는 점을 염두에 두고 있습니다. 마케터들은 어떻게 생각하시나요? 

첫 데모를 보고 첫 반응을 보셨잖아요. 그들이 그렇게 보고 있는 건가요, 아니면 좀 더 전략적으로 보고 있어서 더 큰 개인정보 보호의 관점을 놓치고 있는 건가요? 

아만: 그래서 마케터를 위한 솔루션으로 Encore를 살펴보면, 그것은 완전한 퍼널 솔루션이라고 생각합니다. 

페기: 음-흠. 

아만: 그리고 개인정보 보호가 매우 중요합니다.

네. 그래서 제 생각에는 이 플랫폼은 최초이자 몇 안 되는, 개인정보 보호 친화적이고 개인정보 중심적인 풀 퍼널 플랫폼 중 하나라고 할 수 있습니다. 신규 사용자 확보뿐만 아니라 기존 사용자 유지에도 도움이 되는 플랫폼이죠. 네. 앞으로 사용자 유지는 더욱 중요해지고 최우선으로 고려될 것 같습니다.

네, 당신과 저는 이 주제에 대해 오랫동안 이야기를 나눈 것 같습니다. 

페기: 첫날부터요. 음-음. 

아만: 사용자를 생태계에 유지하는 것은 매우 중요합니다. 돈을 쓰는 사용자 수에는 한계가 있다고 생각합니다. 예를 들어 게임 같은 경우 말이죠. 지금은 모바일 게임뿐만 아니라 커넥티드 TV에서도 그 마인드셰어를 차지하기 위한 경쟁이 치열합니다.

마음가짐을 놓고 전쟁이 벌어지죠. 그래서 Encore를 만든 이유는 모든 것을 동시에 할 수 있도록 하기 위해서라고 생각합니다. 고객들이 저희에게 문의할 때 가장 놀라는 부분은 "와! 하나의 플랫폼에서 모든 것을 할 수 있네. 마케팅 목표를 달성하기 위해 세 곳의 다른 업체를 찾아다닐 필요가 없네."라는 점입니다.

맞아요. 다른 사람들에게는 교육적인 측면이 더 크죠. 또 다른 건, 저희가 하는 일은 자체 데이터 센터를 운영하는 거예요. 네, 저희는 클라우드에 있지 않아요. 전 세계에 네 개의 데이터 센터를 소유하고 운영하는데, 미국 동부와 서부 해안에 두 곳이 있어요.

저희는 유럽에 데이터 센터를 두고 있어서 네덜란드에서 GDPR을 완벽하게 준수하고 있습니다. 그리고 홍콩에는 아시아 태평양 지역 전체 트래픽을 위한 데이터 센터가 있습니다. 음, 저희가 하는 일과 인프라, 투자, 그리고 인프라를 결합한다면, 클라우드를 사용하는 대부분의 회사보다 훨씬 빠르게 움직일 수 있을 거라고 생각합니다.

저희 소프트웨어 개발은 훨씬 빠릅니다. 기계를 직접 제어하죠. 아주 정교한 하드웨어-소프트웨어 솔루션이죠. 게다가 전 세계의 모든 광고 문의를 들을 수 있습니다. 네, 맞아요. 560만 건의 QPS(Quantity Per Second)를 듣고 있는데, 말 그대로 전 세계의 소방 호스와 같습니다. 방대한 데이터를 바탕으로 고객의 다양한 사용 사례와 산업에 맞춰 매우 흥미로운 솔루션을 구축할 수 있습니다. 그래서 제가 고객에게 이를 요약해서 설명하면, "와! 이렇게 많은 솔루션을 가지고 계신 줄 몰랐네요. 음, 저희도 여러분과 협력해서 많은 마케팅 목표를 달성할 수 있을 것 같아요."라고 말할 겁니다.

페기: 더 효과적일 뿐만 아니라 마케터들과 이야기를 나누면 그들은 그것이 비용 효율적이기도 하다고 말합니다. 그들은 그것에 대해 걱정하고 있고 마진이 압박받는 것을 걱정하고 있기 때문입니다. 

아만: 그래서 클라우드 비용이 오르고 규모도 커져서 마진에 대해 크게 걱정하지 않습니다. 네. 그런 걱정은 안 하셔도 됩니다. 저도 걱정할 필요 없습니다. 네. 음, 음, 그리고 제가 가장 싫어하는 것 중 하나는, 여러분과 제가 이런 대화를 나누었듯이, 이 생태계에서 가능한 모든 중개자를 없애고 싶다는 것입니다. 광고주에서 퍼블리셔로 돈이 흘러가야 하니까요. 맞아요. 그런데 클라우드가 그 돈을 쥐어짜내고 있다고 생각합니다. 

페기: 네. 네. 제가 들은 바로 그 말씀이에요. 네. 하지만 UA와 리타게팅을 레이어링하는 데 영감을 준 건, 많은 마케터들이 아직 제대로 이해하지 못하는 풀 퍼널 마케팅 비전이에요. 성장하고 싶다고는 하지만, 그걸 제대로 정의하지는 못하죠. 

Aarki에서 어떤 영감을 얻으셨나요? 물론 리타게팅 분야에서는 이미 명성을 얻었지만, UA를 접목한다는 건 다른 것을 염두에 두고 있다는 뜻이니까요. 

아만:  사용자 획득부터 실행까지 전체 여정을 볼 수 있는 통합 데이터 레이크가 있다면, 휴면 상태가 될 수도 있겠지만, 그렇지 않기를 바랍니다. 그렇죠? 네. 하지만 그 후에는 재활성화될 겁니다.

그래서, 모든 것을 동시에 진행하면 그 퍼널이 정말 효과적이라고 생각합니다. 음, 저희와 매우 긴밀한 컨설팅을 주고받는 고객들이 정말 많은데, 그들은 "좋아요, 이 사용자들을 확보하는 데 도움을 주세요. 아니면, 이렇게 많은 사용자 풀을 가지고 있는데 어떻게 해야 할지 모르겠어요."라고 말합니다.

그래서 저희는 항상 그들에게 이렇게 말합니다. "앱이 충분히 크고 리마케팅을 한 번도 시도해 본 적이 없다면, 그 사용자들을 다시 데려오세요. 그게 더 저렴하거든요." 

페기: 음-흠. 

아만: 새 사용자를 확보하는 것보다 기존 사용자를 재활성화하는 비용이 10분의 1 정도밖에 안 되죠. 그리고 구매한 사용자도 있잖아요? 모든 이력이 있으니까요. 함께 힘을 모아 그 사용자들을 다시 확보할 수 있도록 합시다. 

페기: 그리고 그 모델들은 UA에서도 중요합니다. 다시 말씀드리자면, 이런 유형의 사용자를 확보했기 때문에 다시 돌아오게 되는 겁니다. 이 부분을 뒤집어서 UA에도 이 부분을 적용해 봅시다.

아만: 물론입니다. 저희와 리마케팅을 함께 진행하신다면, 저희 UA 모델이 이미 학습하고 있겠죠? 네. 그리고 다시 말씀드리지만, 결국 미디어 지출 낭비로 이어집니다. 두 가지 전략에서 이 모든 학습 내용을 공유하면 미디어 지출 낭비가 훨씬 줄어듭니다. 

페기: 다양한 고객과 협력하고 계시는데, 플라이휠을 구동하는 데 있어 이것이 얼마나 효과적인지에 대해 이야기하시는데요. 공유해 주실 만한 사례가 있으신가요? 

아만: 소매 고객이 있습니다. 음, 음, 그 고객들이 하는 일은 세일즈를 줄이는 거죠. 주말에 세일즈를 줄이는 거죠. 그 고객들에게 "세일 중인데, 와서 확인해 보세요."라고 문자 메시지를 보내는 거죠. 그리고 그 문자 메시지 캠페인에 매달 5만 달러에서 10만 달러 정도를 쓴다고 하죠. 음, 저희가 그들과 협력을 시작했을 때 그들이 이런 이야기를 했고, 저희는 어떻게 추적하는지 물었습니다. 추적 메커니즘이 뭐냐고요?

SMS 캠페인의 추적 능력은 매우 낮았습니다. 오프라인과 온라인처럼 복잡하죠. 네. 그래서 우리는 이렇게 하면 어떨까 생각했습니다. 사용자에게 SMS를 보내면, 실시간으로 메시지를 보낼 수 있도록 말이죠. 사용자가 웹서핑을 하거나 게임을 하거나 인터넷을 탐색하는 동안 바로 메시지를 보낼 수 있도록 말이죠. 메시지를 보내도록 말이죠.

그래서 리마케팅 메시지에서 SMS 캠페인보다 3배 높은 ROI를 달성했습니다. 결국 SMS 메시지 캠페인을 중단하고 저희와 독점 계약을 맺은 후, 저희는 그들에게 가장 적합한 타겟을 정확히 파악하고 타겟팅하여 적합한 고객에게 적합한 제품을 보여줄 수 있게 되었습니다. 

페기: 좋아요?

아만: 실시간으로요. 주말 동안요. 블라스트 캠페인이라고 부르지만, 사실 블라스트가 아니에요. 사실, 음, 정밀 블라스트 캠페인이죠. 좋아요. 이게 바로 저희가 어떻게 누군가와 협력해서 투자 대비 엄청난 수익을 낼 수 있는지 보여주는 실제 사례입니다. 

페기: 물론, 그것은 AI와 모델에도 피드백됩니다.

아만: 네, 그리고 이는 사용자 확보 모델에 반영됩니다. 적절한 유형의 사용자를 확보하고, 그 사용자들이 어떤 구매를 했는지, 어떤 제품에 관심이 있는지 파악한 후, 다시 리테일 퍼널로 유도하는 것이죠. 

페기: 그래서 방금 Aarki에서 이 프로젝트를 담당하는 데이터 과학 아키텍트인 Wangxin [Li]과 이야기를 나눌 기회가 있었습니다. 저희가 가장 기대하고 논의했던 부분은, 말씀하신 내용을 다시 언급했기 때문입니다. 바로 오케스트레이션, 즉 마케터가 입찰, 크리에이티브 등 모든 의사결정을 내리는 것에 관한 것입니다. AI가 이러한 모든 역량을 통합하도록 하는 것이 Encore를 통해 가능한 오케스트레이션입니다. 

하지만 다음 단계는 더 자율적인 환경, 즉 단순히 의사 결정의 부담을 덜어주는 것이 아니라 마케터가 직접 결정을 내릴 수 있도록 하는 환경입니다. 네, 더 자동화된 워크플로가 필요하다는 거죠. 어떤 모습일까요?

뭐, 언제쯤 도착할 수 있을까요? 그게 Aarki의 최종 목표인가요? 

아만: 네. 그래서 Aarki의 최종 목표는 아주 간단하다고 생각합니다. 저희와 함께 일하는 모든 마케터에게 아이언맨 슈트를 입히고 싶습니다. 

페기: 음-흠. 

아만: 좋아요. 생산성을 10배, 100배 더 높일 수 있도록 말이죠. 좋아요. 목표는 인간을 방정식에서 제외하는 것이 아니라, 컴퓨터가 할 수 없는 일을 할 수 있도록 인간을 극도로 생산적으로 만드는 것입니다.

창조하고, 아이디어를 내는 게 가능하다고 생각하시나요? 그래서 Encore를 개발할 때, 저희의 비전은 Encore가 에이전트 제품이 되는 것이었습니다. 마케터 팀의 일원이 되는 에이전트가 되는 거죠. 그리고 사람의 감독 하에 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 돕는 거죠. 알겠죠?

마케팅에서 AI 또는 머신러닝은 어떤 의미일까요? 어떤 사람들은 단순히 사용자 평가, 즉 사용자가 얼마나 좋은지 나쁜지를 파악하는 것이라고 생각하지만, 그보다 훨씬 더 큰 의미를 지닙니다. 광고주에게 사용자의 가치를 파악하고, 사용자에게 적절한 제안을 할 수 있도록 하는 것입니다. 적절한 맥락에서 해당 사용자를 찾고, 광고에 대한 적정 가격을 지불하는 것이죠. 맞습니다. 결국 마진 방정식으로 돌아가야 하죠? 네, 맞습니다. 이 모든 작업을 초당 400만 번씩 대규모로 처리해야 합니다.

좋아요. 저희가 한 일은 이런 에이전트 제품을 많이 통합한 거예요. "크리에이티브에 대해 이야기해 볼까요?" 요즘 크리에이티브 테스트는 좀 복잡하죠. 새로운 콘셉트 스토리보드를 만드는 데 2주에서 4주 정도 걸리잖아요. 그렇죠? 그래서 Encore는 수상작의 여러 기능을 GPT 모델에 바로 적용해서 새로운 스토리보드 콘셉트를 만들고, 저희 크리에이티브 팀은 이를 빠르게 테스트할 수 있게 해줍니다.

그래서 목표는 아마도 내년쯤에는 내부 분석팀에 내부 에이전트로 이 기능을 제공하는 것입니다. 그리고 만족스러워지면 간단한 데이터 테스트를 시작할 예정인데, 내년쯤에 출시될 예정입니다. 

페기: 그거 흥미로울 것 같아요. 

아만: 응. 

페기: 경계를 넓혀줄 테니 흥미로울 겁니다. 단순히 어떤 광고 소재가 효과적인지가 아니라, AI가 처음부터 적합한 사용자를 선택해서 보여줄 수 있어야 한다는 거죠. 그래서 지금 우리가 논의하는 건, 단순히 "이 광고 소재가 성공하면 광고가 더 빨리 나올 거야"라는 식의 이야기가 아닙니다. 1,000배는 더 빨라질 거라는 거죠. 이렇게 다양한 버전을 쏟아낼 수 있을 겁니다. 선택보다는 속도가 더 중요합니다. 그리고 선택은 다시 효율성을 높여줄 겁니다. 

아만: 맞아요. 네, 네, 백 개, 천 개의 크리에이티브를 만들 수 있다고 생각합니다. 어떤 플랫폼에서는 그렇게 할 수 있다고 할지도 몰라요. 네. 하지만 그 다음은요? 그렇죠. 하지만 그 다음은요? 전체를 조율하고, 천 개 중 한두 개를 골라낸 다음 전체 엔진을 재활용하는 거죠. 다시 말하지만, 플라이휠과 같습니다. 

페기: 응. 

아만: 응. 

페기: 그리고 여기에는 몇 가지 균형이 있습니다. 예를 들어, 매우 저렴한 것을 구매할 수 있다고 말할 수 있기 때문입니다.

하지만 전체적인 관점에서 보면 싼 게 비쌀 수도 있습니다. 

아만: 네. 네, 맞아요. 비용이 아니라 효율성이 중요하다고 생각합니다. 품질이 중요하고, 다시 말씀드리지만, 이 업계에서 ROAS는 우리의 생존과 직결되는 중요한 요소입니다. ROAS가 전부죠.

페기: 음, 혹시 원하시는 분들을 위해 좀 엉뚱한 질문도 하고 싶고, 속사포 같은 질문도 하고 싶어요. 최소 통합 시간도요. Encore의 모든 혜택에 대해 이야기하는 건데, 얼마나 걸릴까요? 

아만: 네. 그래서 저희와 함께 일하지 않는 사람이 저희와 함께 일하고 싶어한다면, 아마 2~3주 정도 적응 기간이 필요할 것 같습니다.

페기: 좋아요. 

아만: 그들이 빠르게 통합할 수 없어서가 아니라, 작업을 시작하기 전에 그들에게서 엄청난 양의 데이터를 확보하고 싶어서입니다. 그래서 그 엄청난 양의 데이터를 모델에 전달하기까지 2~3주가 걸립니다. 그래야 미디어 지출 효율성을 높일 수 있죠.

페기: 새로운 개인정보 보호 규정이 빠르게, 그리고 강력하게 시행되고 있습니다. 이런 추세는 멈추지 않을 겁니다. 어떻게 대처해야 할까요? 어떻게 적응해야 할까요? 사람들이 개인정보 보호가 어떤 모습일지조차 확신하지 못했을 때, 처음부터 개인정보 보호를 최우선으로 생각하며 만들었잖아요. 시대적 흐름이 매번 바뀌고 있었으니까요.

아만: 그래서 저희는 내부적으로 Aarki 버전의 개인정보 보호 프레임워크를 개발했습니다. SKAN이 하는 일들은, 예를 들어 구글 샌드박스나 개인정보 보호 샌드박스가 하는 일들처럼, 저희가 만든 작은 프레임워크에 이 모든 것들을 통합하여 미래에도 사용할 수 있도록 할 것입니다. 만약 누군가 다른 개인정보 보호 프레임워크를 개발한다면, 저희가 모든 것을 고려하지 않았을 거라고 생각합니다. 하지만 그렇지 않더라도, 그 프레임워크를 개선하고 추가할 수 있습니다. 이렇게 저희는 관리하고 있습니다. 

페기: 음, 음. 기회도 많고 선택의 폭도 넓죠. 마케터들은 AI 플랫폼, AI가 제공하는 기능, 심지어 단일 솔루션 도구까지 살펴보며 스스로에게 질문을 던지고 있습니다. 이러한 플랫폼을 검토할 때 꼭 해야 할 질문, 혹은 묻지 말아야 할 질문은 무엇일까요? 

아만: 네, 저는 누구에게나 그렇게 말하곤 합니다. 다른 플랫폼의 리셀러가 아닌, 플랫폼과 협력해야 한다는 점을 명심하세요. 

페기: 하 알았어요. 

아만: 좋아요. 아주 중요하죠? 임대 기술인가, 아니면 직접 운영 기술인가. 이게 핵심 질문이라고 생각합니다. 

페기: 데이터 센터와 도구가 있고, 이를 교육하고 최신 상태로 유지할 방법론이 있기 때문에 첫날부터 그렇게 해왔습니다. 네, 맞습니다.

아만, 당신과 이야기하는 건 언제나 즐거운 일이에요. 당신은 이미 이 모든 것을 보고, 직접 만들었고, 앞으로 어떤 일이 일어날지 알고 계시니까요. 그리고 가장 흥미로운 점 중 하나는 자율 시스템과 에이전트 시스템이 아주, 아주, 아주 빨리 등장할 거라는 점입니다.

그럼, 기대할게요. 시간 내주셔서 다시 한번 감사드립니다. 

아만: 페기, 초대해 주셔서 감사합니다. 다음에는 이 모든 에이전트 시스템에 대해 이야기할 수 있기를 바랍니다. 

페기: 네, 저는 에이전트 시스템을 정말 좋아해요. 정말 멋지고, 멋지죠. 그리고 그게 어려운 결정들을 훨씬 수월하게 해 주는 거죠.

네, 정말 즐거울 거예요. 기대할게요.

아만: 감사합니다.