뉴스뱅크와 뉴스코리아의 언론사닷컴을 통한 광고에 대해서 조사를 하다보니, 미국에서는 Quigo (퀴고)의 문맥광고 서비스가 상당히 각광을 받았다고 해서 조사를 해봤습니다.

뉴스뱅크에서 추진하는 뉴스뱅크AD와 퀴고와 서비스 구현 방식이 비슷하더군요.
NewsML 을 이용한 시맨틱한 데이타를 기반으로 기사에 적합한 광고를 매칭시키는 방식입니다.

- 뉴스뱅크와 관련된 글은, 앞서 포스팅했던 [자료 조사] 뉴스뱅크 및 뉴스코리아 를 참고하시기 바랍니다.

Quigo(퀴고)의 성공 요소 및 특징

Quigo 문맥광고 서비스 (http://www.quigo.com )

<주요 특징>

- 문맥광고 서비스 신생업체로 약 3년만에 CM광고 시장의 10%정도를 점유하며, 구글 애드센스와 오버추어를 위협하는 존재로 급부상함

- CNN Money.com, People.com, SI.com, Time.com, ABC News.com, USA Today.com, Forbes.com, NYdailynews.com, ESPN.com, FoxNews.com, Golf.com 등 주요 신문사 웹사이트 기사 컨텐츠를 대상으로 문맥광고(CM) 서비스 제휴

참조 - http://www.smartplace.kr/blog_post_267.aspx 
(2007년 11월, AOL에서 인수)

10. Quigo by AOL, 3억 4,000만 달러
AOL은 기존의 Advertising.com, Adtech, Lightningcast에 2007년 Tacoda, Third Screen Media, Quigo를 더하여 디스플레이와 문맥 광고부터 behavior targeting, 스트리밍 비디오, 모바일까지 걸치는 광범위한 광고 플랫폼을 구축하는데 성공하였고 이를 하나의 사업부에 통합하여 Platform-A라고 명명하였습니다.

광고주에 대한 투명한 서비스 제공
- 광고주의 문맥광고가 노출된 페이지 리스트 제공
- 광고주들에게 자신들의 문맥 광고가 어떤 사이트에 게재됐는지 리스트를 제공할 뿐 아니라 구글이나 야후와 달리 광고주들이 원하는 사이트에만 광고가 뜨게 하는 방법을 제공
- 콘텐츠가 형편없는 사이트에 광고주들의 광고가 뜨는 것을 막을 수 있는 서비스 제공
- 매칭된 광고와 상관없는 내용 또는 부정적인 게시물에 광고가 노출되는 것을 차단 할 수 있는 서비스 제공

참조 - http://news.chosun.com/site/data/html_dir/2007/03/06/2007030600033.html 

구글이나 야후의 전통적인 문맥광고 방법은 수천~수만개의 웹사이트에 문맥광고를 게재하는 방식. 하지만 광고주에게는 구체적으로 어떤 사이트에, 언제 광고가 실리는지는 공개하지 않았다. 구글과 야후는 “게재된 광고가 웹 사이트 방문자에 의해 클릭이 될 때만 광고주가 광고비를 지불하면 되기 때문에 더 이상의 추가 정보는 필요없다”고 주장해 왔다. 퀴고는 광고주들에게 자신들의 문맥 광고가 어떤 사이트에 게재됐는지 리스트를 제공할 뿐 아니라 구글이나 야후와 달리 광고주들이 원하는 사이트에만 광고가 뜨게 하는 방법을 제공했다. 콘텐츠가 형편없는 ‘3류’ 사이트에 광고주들의 광고가 뜨는 것을 막을 수 있게 해준 것.

특히 거대 미디어 기업에게는 퀴고를 이용해 자사의 브랜드를 이용한 문맥광고가 가능하다는 것도 매력이다. 구글의 경우 언론사닷컴 기사에 문맥광고를 게재할 경우 ‘Ads By Goole(구글광고)’이라는 표시가 붙지만 퀴고는 해당 언론사의 브랜드명으로 광고를 붙일 수도 있게 한 것이다.

오버추어 CM 및 구글 애드센스의 주장
구글과 야후는 “게재된 광고가 웹 사이트 방문자에 의해 클릭이 될 때만 광고주가 광고비를 지불하면 되기 때문에 더 이상의 추가 정보는 필요없다”고 주장

<서비스 구현 방식>

광고주가 뉴스콘텐츠의 주제, 페이지, 섹션을 선택함으로써 텍스트 형태의 광고가 관련 기사 옆에 나타나게 하는 방식

- 주제 타게팅
키워드로 기사와 광고 주제를 일치시키는 방식
'파산'이란 키워드를 선택하면, 기사 제목이나 본문 내용이 파산과 관련되었을 때 광고주가 원하는 광고를 삽입하는 방식

- 페이지 타게팅
예를 들어 ‘경향신문(khan.co.kr)’같은 특정 언론사의 홈페이지를 선택하면, 해당 사이트에 광고가 삽입되는 방식

- 섹션 타게팅
광고주가 ‘경향신문'의 정치 섹션을 선택하면, 해당 사이트의 특정 섹션에 광고가 삽입되는 방식

<히스토리 및 서비스 특징>
참조 - http://binn75.egloos.com/755891 

퀴고는 2003년 야본디트를 영입했다. 야본디트는 온라인 여행 서비스업체 인터랙티브코프(InterActiveCorp)와 검색엔진업체 알타비스타(AltaVista)에서 경력을 쌓은 열정적인 전자상거래 전문가다. 2004년 6월 애드소나 익스체인지(AdSonar Exchange)를 띄운 퀴고는 맥락광고 시장에도 뛰어들고, 하이랜드 캐피털 파트너스(Highland Capital Partners)로부터 500만 달러도 조달할 수 있었다.

애드센스 고객업체인 CNET의 뉴스닷컴(News.com)은 최근 애플 컴퓨터(Apple Computer)에서 만든 휴대용 음악 재생기인 i포드용 구찌 액세서리에 관한 기사를 실었다.

구글은 모든 것을 한데 묶어 무엇이 무엇인지 결정하는 알고리듬에 기반한다. 반면 퀴고는 광고주와 사이트를 결혼•건강•여행•스포츠 교육의 5가지 큰 항목으로 분류한다.

애드센스는 ‘구찌’란 단어를 인식해 명품 신발•핸드폰 전문 전자소매상의 팝업광고까지 띄웠다. 그러나 모두가 적절한 페이지였던 것은 아니다. 야본디트는 퀴고 서버라면 뉴스닷컴을 정보기술(IT) 뉴스 사이트로 인식하고 기술 관련 광고만 적절히 선별해 그 가운데에서도 i포드 관련 광고만 내보냈을 것이라고 꼬집었다.

야본디트는 맥락광고 클릭률이 보통 0.2%인 데 비해 퀴고의 경우 0.7%라고 주장했다. 광고가 100만 번 뜨면 잠재고객이 5,000명 차이가 나는 셈이다.

커누들의 마케팅•비즈니스 개발 담당 수석 부사장 마크 조지프슨(Mark Josephson)은 광고 연결 기술을 과대 선전하기에는 아직 시기상조라고 지적했다. 그는 록가수 코트니 러브(Courtney Love)와 관련된 기사 옆에 ‘Love’라는 단어 때문에 중매광고가 실린 것이 좋은 예라고 말했다. “콘텐츠 페이지에서 키워드를 사용하는 것이 매우 부정확하다”는 뜻이다.

뉴스뱅크 AD의 특징

참조 - http://www.nia.or.kr/open_content/board/boardview. ··· %3D55026 
(UCI : Universal & Ubiquitous Content Identifier / 디지털콘텐츠 식별체계)

뉴스뱅크애드는 콘텐츠 타게팅을 정교하게 구현하기 위해 UCI를 활용하여 콘텐츠 타게팅에 필요한 정보 전달체계를 구현한다. 이렇게 롱테일 광고 시장을 이끄는 검색 광고와 문맥 광고에 이어 주목받고 있는 것이 바로 Content Targeted AD이다. 이 광고 기법은 구글 애드센스와 같이 콘텐츠에 타게팅한다는 점에서 문맥 광고와 공통점을 지니지만, ‘콘텐츠와 광고의 매칭 메커니즘’에서 차이점이 있다.

우선 기술적 차원에서 볼 때, 구글 애드센스는 무수한 알고리즘을 지닌 검색엔진을 통해 콘텐츠 내용의 단어나, 이용자가 자의적으로 붙인 태그 등에 의존해서 광고를 매칭한다. 그러나 Content Targeted AD 방식을 이용한 CEA(Content Embedded Ad)의 경우, 사전에 정교하게 정해진 분류체계로 분류한 콘텐츠 내용에 따라 광고를 매칭하게 된다. 즉, 전세계적 유통 표준 포맷인 NewsML 분류체계를 지닌 뉴스 콘텐츠의 경우, 기본적으로 하나하나의 콘텐츠가 1500여개의 세분화된 주제 분류 차원에서 뿐 아니라, 인물 분류, 장르 분류, 기업 분류, 지역 분류, 기관/단체 분류 등을 통해 뉴스 콘텐츠 내용에 대한 다층적이고 복합적인 코드를 지니기 때문에 콘텐츠 내용에 대한 정교하고 정확한 광고 매칭이 가능하다. NewsML의 다양한 분류 정보를 활용하여 타게팅된 최적의 광고를 해당 콘텐츠를 통해 노출시킬 수 있는 것이다.

현재 일부 온라인 광고는 부정클릭으로 인해 광고주들이 부당하게 비용을 지불하고 있다. 그러나 Content Targeted AD 방식을 이용한 CEA(Contents Embedded Ad)의 경우, 키워드 입찰에 따른 랭킹 방식이 아니라, 이용자의 접속 IP와 쿠키를 병행함으로써 부정클릭 유발 수단을 원천적으로 차단할 수 있다. 즉, 광고 상품의 관점에서 광고에 거품이 없는 것이다.

Content Targeted AD 방식을 이용한 CEA(Content Embedded Ad)는 수익 배분의 관점에서 볼 때, 포털사이트가 광고 수익을 독식하는 현재의 유통사업자 중심 모델에서 콘텐츠 생산자와 유통사업자가 협업하는 사업 모델을 가능하게 한다.

콘텐츠는 포털에 최초에 게시되지만 네티즌은 언제든지 개인 블로그나 카페, 커뮤니티 등으로 퍼가기를 할 수 있다. 즉, 뉴스 콘텐츠가 인터넷상에서 자유롭게 무제한적으로 유통할 수 있게 된다.
하지만 콘텐츠가 온라인에서 물리적으로 어디에 게재되는지에 관계없이 언론사는 해당 콘텐츠에 대한 네티즌의 이용을 모니터링하고, 궁극적으로 광고를 기반으로 한 수익모델을 구현할 수 있어야 한다.
이를 위해 유통되는 모든 뉴스 콘텐츠에는 모니터링을 위한 트래킹 스크립트와, 광고를 호출하는 스크립트가 포함된다. 트래킹 스크립트와 광고를 호출하는 스크립트는 애드플랫폼을 호출한다. 애드플랫폼은 트래킹 스크립트의 호출을 받는 즉시 어떤 뉴스콘텐츠가 어느 위치에서 언제 조회가 되는지 등의 로그 정보를 기록한다. 이 로그를 분석함으로써 온라인에서의 뉴스 콘텐츠 이용현황을 실시간으로 분석할 수 있게 된다. 트래킹 스크립트에는 뉴스콘텐츠의 글로벌ID 즉 UCI ID를 포함하고 있다.

광고호출 스크립트도 트래킹 스크립트와 동일한 원리로 작동한다.
단지, 애드플랫폼은 호출을 받은 즉시 해당 콘텐츠에 필요한 광고를 신속하게 찾아서 이용자의 브라우저로 전송해야 한다. 이를 위해서는 먼저, 해당 콘텐츠가 어떤 콘텐츠인지(식별번호인 UCI_ID를 통해 파악)를 파악해 이 콘텐츠 내용에 부합하는 광고를 찾아내야 한다.
뉴스콘텐츠와 타게팅 광고 매칭을 위해서는 NewsML의 메타데이터를 이용한다.

예를들어, ‘밀양’이라는 키워드 타게팅 광고를 한다고 가정해 보자. 기존의 매칭 방식이라면 ‘광고풀’에서 ‘밀양’이라는 것이 있으면 무조건 매칭을 하는 방식을 택한다. 그러나, 뉴스뱅크애드의 애드인포는 ‘밀양’의 키워드를 다음과 같이 관리한다.
- 키워드명 : 밀양, 키워드타입/지역명
- 키워드명 : 밀양, 키워드타입/상품명/영화명
위와 같이 그 속성이 구분되어 있다면 밀양에서 나오는 특산품 광고와 영화 ‘밀양’에 대한 광고를 구분해서 타게팅할 수 있다. 뉴스뱅크애드는 타게팅 정확도를 높이기 위한 콘텐츠 매칭을 위해 다음과 같은 키워드 속성별 애드인포 즉, 뉴스콘텐츠 메타데이타를 관리하고 있다.

광고주는 NewsML에 정의한 1500여개의 주제분류를 이용해 특정주제의 콘텐츠에만 광고를 집행할 수 있다. 예를 들어, ‘골프’관련 기사에 골프광고를 게재할 수 있다. 또, 특정 분야를 전문으로하는 기자의 기사에만 광고를 집행하는 것도 가능하다. 뉴스뱅크애드에는 주제분류 1500여개를 비롯해 인물, 기업, 상품 등 2만여 개가 넘는 타게팅 정보가 제공되고 있다. 아래 그림은 실제 광고주가 광고를 등록할 때 선택할 수 있는 타게팅 정보이다.

콘텐츠 매칭은 콘텐츠 부정매칭을 방지하는데도 매우 중요하다.
즉, 콘텐츠에 타게팅 성능이 뛰어난 것도 중요하지만, 특정 콘텐츠에 이해상충하는 광고가 노출되는 것을 방지하는 것도 간과해서는 안되는 부분이다. 이를테면 특정 기업에 관련된 부정적 기사 예를들어 ‘사건/사고’나 ‘재판’에 관련된 기사에 해당 기업의 광고를 노출하는 것은 광고효과를 오히려 반감시키는 동시에 광고주의 반발을 살 수 있다.

때문에 특정 콘텐츠에는 해당 콘텐츠와 맞지 않는 광고를 적절히 배제할 수 있는 수단도 매우 중요해진다. 이 문제를 해결하는데도 NewsML의 메타데이터를 매우 중요하게 활용될 수 있다. 일례로, ‘한화그룹’ 또는 ‘김승연“회장에 관련한 기사인데 주제분류값이 ’사건/사고‘로 분류되어 있다면 이 콘텐츠에는 한화그룹의 광고는 물론 악용될 수 있는 경쟁사의 광고도 배제시켜야 한다. 애드플랫폼은 이러한 기능을 ’필터링‘이라고 한다. 필터링은 광고의 배제는 물론 광고주의 배제, 콘텐츠의 배제 등이 모두 가능해야 한다. 이를 위해서도 NewsML의 메타데이타를 이용하면 이같은 문제를 쉽게 해결할 수 있다. 아래 그림은 뉴스뱅크애드 시스템에 적용된 필터링 예제화면이다.

[ 이 글을 평가해주세요. ]