퍼블리셔를 위한 데이터 수익화: 데이터 수집 및 판매 방법 [궁극적인 가이드]

최근 Admixer의 신사업 이사인 Ivan Fedorov는 게시자가 자사 데이터를 활성화하고 수익을 창출하는 방법에 대한 웨비나를 진행했습니다. 강의 주요 내용을 공유합니다.

위기는 수익에 대한 접근 방식을 재고할 가장 좋은 시기입니다. 광고 시장의 침체로 인해 퍼블리셔는 게임을 강화하고, 새로운 퍼블리셔 수익화 모델을 테스트하고, 기술을 개선하고, 새로운 수익원을 찾아야 합니다.

퍼블리셔 수익 창출을 위한 데이터의 중요성

광고주는 캠페인에 더 많은 데이터 관리 도구를 사용하기 시작했으며, 이에 따라 게시자로부터 수익을 창출하면서 데이터를 최대한 활용하는 것이 더욱 중요해졌습니다.

광고주는 다음을 적용할 수 있습니다.

• 사이트에서 수집한 데이터를 기반으로 한 잠재고객 기반 타겟팅,
• 이전 캠페인을 기반으로 하는 리타겟팅,
• 제3자 데이터를 기반으로 한 홍보.

2017년부터 2020년까지 데이터 기반 광고의 점유율은 매년 거의 두 배로 증가했습니다. 2017년에는 약 30%, 2020년에는 이미 70%였습니다.

동영상 광고가 이러한 캠페인의 가장 큰 부분을 차지한다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 그 중 최대 80%는 잠재고객 기반입니다. 이 수치는 디스플레이 광고 및 리치 미디어에서 약간 낮지만(50-60%) 빠르게 속도를 높이고 있습니다.

데이터로 얼마나 벌 수 있습니까?

광고주가 지출한 100달러 중 평균 12달러가 잠재고객 타겟팅 데이터에 사용됩니다. 한편 데이터는 전체 게시자 수익의 최대 20%를 차지합니다.

이로 인해 데이터는 퍼블리셔에서 수익을 창출하는 데 있어 점점 더 중요한 측면이 됩니다.

리소스에 대해 얼마나 많은 청중이 인식되고 있는지, 청중이 광고주에게 얼마나 고유하고 관련성이 있는지에 따라 달라지는 평균입니다.

데이터 사용을 위한 추가 옵션

데이터를 효과적으로 수집하고 분류하면 독자와 광고주에게 귀하의 제안이 더 가치가 있으며 다음을 수행할 수 있습니다.

• 콘텐츠를 개인화하십시오. 데이터를 기반으로 웹사이트 방문자에게 고유한 제안을 할 수 있습니다.
• 광고를 개인화하십시오 . 특정 사용자, 그들의 관심사 및 선호도에 맞게 맞춤화된 광고가 더 효과적입니다.
• 광고주에 대한 분석을 제공합니다. 광고주는 사이트에서 도달할 수 있는 잠재고객과 자신의 잠재고객이 사이트와 얼마나 겹치는지 확인합니다.

어떤 데이터를 수익화할 수 있습니까?

게시자 수익 창출을 위해 수집 및 사용할 수 있는 5가지 유형의 데이터가 있습니다.

1. 사용자 행동 데이터

게시자의 수익 창출에는 다음과 같은 사용자 행동 데이터가 가장 많이 사용됩니다.

• 사이트에서 가장 많이 방문한 섹션입니다. 사용자가 가장 선호하는 사이트의 자료와 섹션을 보여줍니다.
• 콘텐츠 소비 빈도. 사용자가 사이트 또는 특정 콘텐츠 카테고리를 얼마나 자주 방문하는지 보여줍니다(매일 / 한 달에 한 번 / 한 번).
• 특정 주제와 장르에 대한 관심. 사이트 섹션과 항상 일치하지 않을 수 있는 특정 주제에 관심이 있는 사용자 그룹을 정의합니다. 태그 또는 추가 매개변수로 추적할 수 있습니다.
• 네이티브 광고 또는 활성화에 대한 응답 파트너 자료에 가장 자주 참여하는 사용자가 네이티브 광고와 상호작용하는지 보여줍니다.

예: American Forbes는 항상 게시자 수익화의 역할 모델이었습니다. 미디어는 잘 구성된 리소스를 보유하고 있으며 사용자 행동 데이터를 수집합니다. Forbes는 비즈니스 내부자, 혁신가 및 오피니언 리더의 풍부한 청중에게 액세스를 제공하고 광고주에게 독점적인 타겟팅 기능을 갖춘 고도로 전문화된 세그먼트를 제공합니다.

Forbes 데이터는 채널(비즈니스, 투자, 기술, 기업가 정신, 의견, 라이프스타일 등)로 나뉘며 각 채널에는 더 좁은 범위의 콘텐츠 관심 섹션(스포츠 및 레저, 여행, 자동차, 개인 금융 등)이 포함됩니다.

검증된 행동 특성의 도움으로 이 리소스를 통해 광고주는 80개 이상의 채널에서 고유한 잠재고객 세그먼트를 수집하고 이를 분석하고 정확한 타겟팅을 설정할 수 있습니다.

2. 등록 데이터

데이터로 게시자를 수익화하는 것은 웹사이트 등록 데이터를 수집하는 것으로 시작하는 경우가 많습니다. 일반적으로 다음이 포함됩니다.

• 이름/성
• 성별/나이
• 거주지
• 어린이들
• 이해
• 주제별 선호도

예: 애완 동물 소유자의 웹 사이트는 종종 애완 동물에 대한 정보, 별명을 요청합니다.

• 이메일, 전화, 소셜 네트워크를 통한 로그인을 통해 사용자 데이터를 다른 광고 시스템과 연결할 수 있습니다.

예: Facebook API는 성별, 연령, 선호도 및 관심사와 같은 사용자에 대한 많은 데이터를 제공합니다. 최근 소셜 네트워크에서 API에 의한 이 데이터의 사용을 제한했지만, 예를 들어 콘텐츠에 연령 제한이 있는 경우 여전히 그 필요성을 정당화할 수 있습니다.

3. 웹사이트 서비스 이용

리소스가 다른 서비스를 제공하는 경우 사용자가 사용하는 서비스를 기반으로 사용자 초상화를 작성할 수 있습니다.

예: TripMyDream 여행 웹사이트는 특정 사용자가 웹사이트에서 수행한 모든 작업과 관심 있는 콘텐츠를 추적할 수 있습니다.

• 티켓을 찾고 있던 국가
• 선호하는 휴가 유형
• 그들이 선택한 숙소(선택한 가격대에 따라 소득 수준을 결정할 수 있음)
• 관심 있는 추가 서비스(렌탈, 보험 등). 예를 들어 사용자가 자동차를 소유하고 있는지 여부를 결정하는 데 도움이 됩니다.

사이트의 등록 데이터, 검색 기록 및 콘텐츠 기본 설정(기사, 동영상, 리뷰)을 연결하면 사용자의 전체적인 초상화를 얻을 수 있습니다.

4. 설문조사 및 설문지

여기에는 사이트를 통해 수행된 다양한 유형의 설문조사가 포함될 수 있습니다.

• 특정 자료, 주제, 이벤트에 대한 설문조사
• 주제별 선호도 조사
• 가입자 설문 조사(다양한 지표에 따른 청중 세분화)
• 상업 설문조사(광고주와의 특별 프로젝트)
• 퀴즈 및 실용적인 농담

상호 작용이 흥미로울수록 사용자가 더 잘 응답하고 데이터를 공유할 수 있습니다.

예: "당신은 어떤 종류의 냉장고입니까?"와 같은 Facebook의 재미있는 설문조사 데이터 수집용으로만 생성됩니다. 데이터 제공자는 그들로부터 수많은 사용자 데이터를 받았습니다.

5. 의도 데이터

이 유형의 데이터는 사용자의 검색 의도를 반영하며 다음에서 수집할 수 있습니다.

• 전자책, 백서 다운로드를 위한 양식 작성
• 코스, 웨비나 등록 시 양식 작성
• 제품 리뷰의 추천 링크
• 특정 주제에 대한 광고 클릭

이렇게 하면 사용자가 가장 반응할 가능성이 높은 제품 카테고리를 이해하고 이러한 초상화를 기반으로 광고주에게 제안할 수 있습니다.

예: 데이터 제공업체 Bombora는 B2B 마케팅에서 일하며 400개 이상의 상위 퍼블리셔와 계약을 맺고 있습니다. 퍼블리셔는 백서 및 기타 교육 자료를 다운로드한 사용자의 데이터를 봄보라에 전송합니다. 회사 구조는 다양한 특성(산업, 회사, 직위)에 따라 수집된 사용자 데이터를 프로그래밍 방식 플랫폼을 통해 광고주에게 판매합니다. 게시자도 이 데이터를 수집하고 수익을 창출할 수 있습니다.

퍼블리셔를 위한 3가지 데이터 수익화 전략

전략 1. 사전 잠재고객 타겟팅으로 CPM 증가

게시자는 직접 광고주에게 보다 좁은 범위의 사용자 세그먼트를 타겟팅할 수 있는 기회를 제공하고, 잠재고객 및 선호도에 대한 고급 데이터를 사용하고, 이러한 광고 게재위치에 대해 더 많은 비용을 청구할 수 있습니다.

예: 몰도바에서 가장 큰 온라인 미디어 하우스인 Simpals는 신뢰할 수 있는 새로운 수익원을 찾기 위해 Admixer와 제휴하여 몰다비아 전자상거래 플랫폼인 999.md에 대한 자사 데이터 수집 및 사용자 분석을 설정했습니다. 우리는 다양한 카테고리와 선호도에 대한 잠재고객 추적을 설정하고 각각에 대한 사용자 세그먼트를 수집했습니다. 결과적으로 Simpals는 이제 Admixer DMP를 통해 광고주에게 프로그래밍 방식으로 판매할 수 있는 500개의 잠재고객 세그먼트를 정의했습니다.

전략 2. 외부 인벤토리를 통한 데이터 수익화 확대

최근 일부 게시자는 모바일 트래픽의 증가와 검색 엔진의 클릭 수 감소로 인해 방문이 감소하는 것을 목격했습니다.

따라서 좁고 정확한 잠재고객 세그먼트를 수집하더라도 광고 인벤토리가 광고주를 만족시키기에 충분하지 않을 수 있습니다. 또는 다른 사이트의 잠재고객을 타겟팅하기 위해 광고주에게 잠재고객 데이터를 판매하고 다른 사람의 인벤토리에서 수수료를 받을 수 있습니다.

예 : 우크라이나 웹사이트 Tabletki.ua는 데이터를 세심하게 수집하고 구성하지만 인벤토리가 충분하지 않아 효과적으로 수익을 창출할 수 없습니다. Admixer.DSP에 잠재고객 데이터를 업로드하고 Tabletki 광고주에게 웹사이트뿐만 아니라 외부 리소스에서도 노출을 구매하도록 제안했습니다. Tabletki.ua는 데이터 수익 창출을 완전히 관리합니다. 외부 인벤토리를 통해 잠재고객 세그먼트를 판매합니다.

전략 3. 잠재고객 데이터를 외부 광고 플랫폼에 판매

이 시나리오에서는 인벤토리가 전혀 관련되지 않습니다. 잠재고객 세그먼트를 수집하고 이를 외부 DMP로 전송하여 직접 판매에 참여하지 않고 데이터를 활성화합니다.

예: 위의 다이어그램은 Admixer.DMP의 데이터 관리 구조를 보여줍니다. 당사는 현지 데이터 제공업체의 데이터, 국제 데이터 교환에서 수신한 데이터, 광고주 및 게시자의 자사 데이터를 사용합니다. 그런 다음 자체 또는 외부 광고 인벤토리 또는 광고 세그먼트가 온보딩될 수 있는 플랫폼에서 이 데이터로 수익을 창출할 수 있습니다.

수익을 창출하고 특정 광고주에게 전송하려는 데이터가 있는 경우 Google 시스템 내에서 수행할 수 있습니다. 또한 데이터를 공개하고 글로벌 데이터 교환에서 판매할 수 있습니다.

데이터를 수익화하는 방법?

퍼블리셔 수익 창출을 위한 3가지 기술 솔루션

1. 데이터 관리 광고 서버

일부 광고 서버에는 데이터를 수익화하는 기능이 내장되어 있습니다.

Google Ad Manager의 무료 버전에는 이러한 기능이 없습니다. 그러나 확장 Ad Manager 360에서 잠재고객 섹션을 찾을 수 있습니다. 잠재고객 은 사이트에서 수집된 세그먼트를 수집하고 관리할 수 있습니다.

Admixer.Publisher 광고 서버의 특정 구성은 게시자의 데이터 사용을 활성화할 수도 있습니다.

2. 광고 서버와 DMP

대규모 미디어 보유에는 광고 서버의 기본 제공 기능이 부족할 수 있습니다. 데이터를 더 잘 구조화하고, 심층 분석을 수행하고, 다양한 시스템에서 활성화를 수행하고, 고객을 위한 온보딩을 수행해야 합니다. 이 경우 광고 서버와 작동할 별도의 DMP가 필요합니다.

글로벌 DMP 솔루션의 예 : Admixer.DMP, LOTAME, Permutive, 1PlusX. 이를 통해 광고 서버를 DMP와 결합하고 유연한 데이터 관리를 설정할 수 있습니다.

3. 외부 통합이 가능한 광고 서버

외부 시스템에서 데이터를 활성화하거나 판매하려는 경우 DMP+DSP 통합을 통해 이 데이터를 수집하고 프로그래밍 방식으로 판매할 수 있습니다.

예: Admixer.DMP는 Admixer.DSP에 연결되고 Yandex.Metrica는 Yandex.Direct에 연결됩니다.

데이터를 수집하는 방법?

데이터는 공통 식별자에 연결되어야 합니다.

• 웹사이트가 있는 경우 쿠키 ,
• 앱이 있는 경우 모바일 ID ,
• 다른 플랫폼(예: 앱 및 웹 사이트)의 사용자를 일치시켜야 하는 경우 내부 사용자 ID 입니다.

식별자를 설정한 후 웹사이트의 등록이든 설문이든 다양한 소스에서 추가 데이터를 수집할 수 있습니다.

예: 사용자를 식별하는 업계의 모범 사례 중 하나는 콘텐츠 웹사이트의 빠른 등록 양식입니다. 독자가 콘텐츠의 절반을 마치면 계속 읽기 위해 등록하라는 제안을 받습니다. 일반적으로 이름, 이메일 또는 전화번호, 독자 선호도가 포함됩니다. 수집된 데이터는 쿠키에 연결되어 외부 네트워크에서 쉽게 식별할 수 있습니다. 이 데이터를 구조화한 후에는 API 또는 DMP 온보딩을 통해 광고 캠페인에 사용하기 위해 판매할 수 있습니다.

다른 데이터 소스를 연결하는 방법은 무엇입니까?

문제는 다양한 DMP가 서로 다른 타사 쿠키를 사용한다는 것입니다. 따라서 사용자가 등록된 사이트의 쿠키와 외부 DMP의 쿠키가 일치하도록 매칭 프로세스를 구성해야 합니다.

게시자는 사용자가 사이트에 등록하거나 로그인할 때 활성화되는 쿠키 일치 링크 를 받습니다. 사용자는 링크를 따라가고 게시자의 쿠키는 DMP의 일치 테이블로 이동하며 여기에서 다른 소스의 데이터가 통합됩니다. 그런 다음 자체 쿠키의 세그먼트를 DMP에 업로드하여 외부 플랫폼의 데이터를 자동으로 일치시킬 수 있습니다.

모바일 식별자의 경우 모든 것이 훨씬 더 관리하기 쉽습니다. 애플리케이션 또는 모바일 추적 시스템에서 모바일 식별자 목록을 다운로드하고 온보딩 양식을 통해 DMP에 업로드하는 것으로 충분합니다. 그런 다음 광고 캠페인을 위한 세그먼트가 즉시 준비됩니다.

수익 창출 게시자. 데이터를 판매하는 방법?

1. 광고주에게 직접 데이터 판매

가격 모델: CPM / 가격 인상

이미 광고 인벤토리를 사용하고 있는 광고주에게 사용자 세그먼트를 제공합니다. 캠페인을 설정하고 가치와 CPM을 높일 때 추가 타겟팅 옵션이 있습니다.

예를 들어 CPM이 1달러이지만 추가 데이터 레이어를 사용하여 가격을 1.2달러로 올릴 수 있습니다.

2. 광고주의 DSP에 잠재고객 세그먼트 전달

가격 모델: CPM / 고정 가격

특정 광고주와 파트너 관계가 있는 경우 데이터 세그먼트를 수집하고 광고주의 미디어 구매 플랫폼(DSP)에서 활성화할 수 있습니다. CPM 모델에서 판매가 발생합니다. 1000회 노출에 대한 가격을 설정합니다. 때때로 광고주는 고정 가격으로 세그먼트의 고유 사용자에 대해서만 비용을 지불할 의향이 있습니다.

3. 데이터 교환 플랫폼을 통한 데이터 판매

가격 모델: CPM/수익 지분

공개 판매는 CPM 모델의 데이터 교환 플랫폼을 통해 또는 광고에서 얻은 수익의 일정 비율(수익 지분)에 대해 수행됩니다.

포스트 쿠키 시대 데이터의 미래

Safari 및 Firefox가 쿠키를 취소한 후에는 이러한 브라우저에서 사용자를 더 이상 인식할 수 없습니다. Google 크롬은 2022년에 쿠키를 단계적으로 제거하고 타사 쿠키의 가치는 0으로 떨어집니다. 이 결정은 전체 산업에 영향을 미칠 것이며 우리는 아직 그 결과를 볼 수 없습니다.

물론 퍼블리셔의 사이트에 축적된 1자 데이터의 가치는 엄청나게 증가하겠지만, 이 데이터를 거래하는 것은 문제가 될 것입니다. 퍼블리셔는 다양한 방식으로 오디언스 데이터를 추적하고 수집하기 때문에 브랜드가 중복되는 오디언스를 평가하고 데이터를 통합하기 어려울 것입니다. 업계에서는 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 전체 시장에 대한 통합 사용자 식별자가 필요합니다.

이러한 솔루션은 아직 없지만 문제를 부분적으로 해결하는 여러 이니셔티브(예: SSO(Single Sign-On) 및 통합 ID)가 있습니다.

문맥 광고가 잠재고객 타겟팅을 대체합니까?

문맥 타겟팅의 인기는 크게 증가할 것이지만 잠재고객 타겟팅(디지털 광고의 67%를 차지)으로 인한 손실을 모두 덮지는 못할 것입니다.

손실을 상쇄하기 위해 게시자는 상황에 맞는 게재위치에 대한 자세한 사이트 카테고리 및 태그 작업을 수행해야 합니다. 문맥 타겟팅은 2014-15년에 비해 상당히 발전했습니다. 이제 광고주는 유해하다고 생각하는 콘텐츠 옆에 광고가 표시되지 않도록 하는 검증 도구와 브랜드 안전 도구를 사용합니다.

예를 들어 Integral Ad Science 검증기는 코로나바이러스 관련 콘텐츠 옆에 13억 개의 광고 노출을 차단했습니다.

이반 페도로프

Admixer의 새로운 비즈니스 이사

[email protected]