"게임 마케팅, 이제 어떻게 해야 하나요?"
요즘 만났던 게임 회사 분들 고민입니다. 애플의 ATT 도입 이후 세지고 있는 개인정보 보호 추세와 게임 업계의 크로스 플랫폼 경향 등으로 마케팅 업체가 혼돈 그 자체라고 하더군요.
그래서 TIG는 이 고민의 해결책을 찾고 있는 솔루션 업체들에게 직접 이야길 듣기로 했습니다.
오늘의 주인공은 '머신러닝 기반 광고 플랫폼'의 선두주자인 '몰로코'입니다. AI 기반 맞춤형 광고 솔루션으로 게임사의 성과를 극대화하는 새로운 마케팅 방식을 몰로코 애즈 그로스팀 서보라 이사에게 들어보았습니다.
▲ 몰로코 애즈 그로스팀 서보라 이사
## 몰로코는
몰로코는 2013년 실리콘밸리에서 시작된 글로벌 애드테크 기업이다. 유튜브 알고리즘을 만든 안익진 대표가 설립한 이 회사는 현재 기업가치 2조 원 이상을 인정받으며, 하루 6,000억 건의 광고 노출을 처리하는 광고 플랫폼으로 성장했다. 미국, 영국, 독일, 중국, 일본 등 전 세계 10개 이상의 지사를 운영하며, 14분기 연속 흑자를 기록하는 등 탄탄한 성과를 보여주고 있다.
# 게임업계가 주목하는 AI 광고 플랫폼 몰로코
Q. 디스이즈게임: 몰로코는 어떤 회사인가요?
A. 몰로코 애즈 그로스팀 서보라 이사: 몰로코는 2013년 실리콘밸리에서 시작한 글로벌 애드테크 기업입니다. 유튜브 초기 머신러닝 엔지니어 출신인 안익진 대표가 설립했죠. 현재는 미국, 영국, 독일, 중국, 일본, 싱가포르, 인도 등 전 세계 주요 거점에 10개가 넘는 지사를 운영하고 있습니다.
머신러닝 기술을 활용한 맞춤형 광고 솔루션으로 글로벌 시장에서 큰 주목을 받고 있는데요, 실리콘밸리의 한인 창업 유니콘(기업가치 1조 원 이상의 비상장 기업) 중에서도 가장 높은 기업가치를 인정받아, 현재는 20억 달러(약 2조 6,800억 원) 이상의 가치를 평가 받으며 꾸준히 성장하고 있습니다.
Q. 몰로코의 대표적인 솔루션을 소개 부탁드립니다.
A. 몰로코의 대표 솔루션은 크게 세 가지입니다.
첫째, '몰로코 애즈(Moloco Ads)'는 머신러닝 기술을 활용해 모바일 앱의 사용자 확보를 돕는 솔루션입니다.
둘째, '몰로코 커머스 미디어(Moloco Commerce Media)'는 다양한 커머스 플랫폼과 마켓플레이스가 자체적으로 퍼포먼스 광고 사업을 만들 수 있도록 지원하는 솔루션입니다.
셋째, '몰로코 스트리밍 수익화(Moloco Streaming Monetization)'는 스트리밍/OTT 기업들이 사용자 맞춤형 광고를 제공하고, 성과 기반의 광고 사업을 구축하도록 돕는 솔루션입니다.
Q. 몰로코의 주요 고객사는 어디가 있나요?
A. 몰로코의 성과는 다양한 분야에서 확인할 수 있는데요, 특히 게임 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 올해 111%와 긴밀한 협력을 통해 111%의 상반기 매출이 125배나 성장하는 데 기여했죠. 이외에도 넥슨, 넷마블, 크래프톤, 쿡앱스, 트리플라 등 국내 주요 게임사와 파트너십을 맺고 있습니다.
게임뿐이 아닙니다. 삼성증권, 홈플러스, 코오롱몰, 당근, 폴라리스 오피스 등 다양한 분야의 기업들과도 협력하며 금융, 패션, 커머스 영역에서도 성공 사례를 만들어가고 있습니다.
Q. 몰로코는 다른 경쟁사와 어떤 차별점이 있나요?
A. 몰로코의 가장 큰 경쟁력은 독자적인 머신러닝 기술입니다. 머신러닝을 활용하는 기업들은 점점 많아지고 있지만, 만족할만한 성과를 내면서 투명성까지 제공하는 기업은 많지 않거든요.
특히 몰로코의 머신러닝 엔진은 기존 대형 광고 플랫폼과 작동 방식이 다릅니다. 몰로코는 DNN(심층신경망) 모델을 1시간마다 업데이트합니다.
그리고 이를 통해 '어떤 경로에서', '언제', '어떤 형태의 광고'를 보여줘야 광고주가 원하는 유저를 확보할 수 있을지 더욱 정교하게 분석하여 최적화합니다.
Q. 한국 게임사들이 몰로코의 솔루션을 잘 활용하려면 어떻게 해야 할까요?
A. 한국 게임사의 게임 개발력과 서비스 운영 능력은 세계 최고 수준입니다. 하지만 최근 몇 년간 글로벌 시장에서의 경쟁력이 다소 떨어지고 있는데요, 익숙한 방식만 고수하다 보니 새로운 변화에 대응하기 어려웠기 때문입니다.
반면 중국 모바일게임은 과감한 시장 테스트와 공격적인 마케팅 전략으로 글로벌 시장을 빠르게 장악해가고 있죠.
그렇기에 몰로코의 솔루션을 제대로 활용하기 위해서는 타겟하는 유저의 패턴을 머신이 더 빠르게 학습할 수 있도록 다양한 포스트백 데이터를 열어주시는 걸 추천드립니다.
'포스트백'이란 앱에서 발생하는 사용자의 모든 행동 데이터를 서버 간에 주고 받는 것을 의미하는데요. 이 데이터를 통해 어떤 미디어 소서에서 더 많은 설치가 이루어지고 있는지, 유저들이 설치 후에 어떤 액션을 취하고 있는지 인공지능이 더욱 빠르게 파악할 수 있습니다. 이럴 경우 캠페인을 더 빠르게 최적화할 수 있게 되고요.
Q. 몰로코와 관련하여 알리고 싶은 성과가 있다면 자세하게 이야기해주세요.
A. 게임사가 수익을 창출하는 방식이 달라지고 있습니다. 기존에는 게임 내 아이템 구매(IAP)를 통해서만 수익을 내던 게임사들이 이제는 인앱 광고로도 새로운 수익을 만들어내고 있죠.
몰로코는 이런 변화에 발맞춰 자체 광고 SDK를 개발했습니다. 머신러닝 기술을 기반으로 각 유저에게 가장 적절한 광고를 적합한 포맷으로 제공해 게임사 수익을 극대화할 수 있도록 지원하고 있는 건데요.
실제 성과도 인상적입니다. 최근 데브시스터즈의 쿠키런 시리즈에 몰로코 SDK를 적용한 테스트 결과, <쿠키런: 오븐브레이크>와 <쿠키런: 킹덤> 모두에서 일일 활성 유저당 평균 수익(ARPDAU)이 약 10% 증가했습니다.
해외 업체의 성과도 주목할 만합니다. 베트남 팔콘 게임 스튜디오는 ARPDAU가 15% 상승했고, 중국 구루 게임도 5% 증가하는 등 글로벌 시장에서도 의미 있는 성과를 보여주고 있습니다.
# AI가 주도하는 광고 제작의 새로운 패러다임
Q. 요즘 회사가 속한 업계의 주요 이슈는 무엇인가요? 그 이유와 여파는 어떻게 될까요?
A. AI가 광고 업계 판도를 바꾸고 있습니다. 특히 AI를 활용한 광고 제작이 새로운 트렌드로 자리잡고 있는데요. 수작업으로 진행하던 광고 크리에이티브 제작과 편집을 AI가 도맡아 하는 서비스들이 속속 등장하고 있습니다.
게임 업계에서도 AI 활용이 많아지고 있습니다. 일부 게임사는 AI를 통해 유저의 게임 플레이 패턴과 선호도를 분석하고, 이를 바탕으로 맞춤형 광고를 제작해 큰 성과를 거두고 있죠.
이런 변화는 단순히 광고 제작 방식의 변화를 넘어, 기업 내 협업 방식까지 바꾸고 있습니다. 마케팅팀과 개발팀, 사업팀이 더욱 긴밀하게 협력해야 하는 상황이 늘어나고 있기 때문입니다. 앞으로 AI 활용 능력은 기업의 개발 방향과 사업 전략을 결정짓는 핵심 역량이 될 것으로 예상합니다.
Q. 몰로코 솔루션들에도 인공지능이 많이 쓰인다고 알고 있어요. 머신러닝 기반 타겟팅의 실제 효과는 어떠한가요?
A. 몰로코는 2020년부터 2023년까지 매출이 8배 이상 증가했고, 현재까지 14개 분기 연속 흑자를 기록하고 있습니다. 이는 몰로코의 머신러닝 기술력을 신뢰하는 고객사가 꾸준히 늘어나고 있기에 가능했다고 생각합니다.
특히 주목할 만한 것은 iOS 환경에서의 성과입니다. iOS에서는 애플의 광고 추적 제한 기능(LAT)으로 인해 정확한 성과 측정과 타겟팅이 어려워진 상황입니다.
그럼에도 불구하고 몰로코는 이런 제약 속에서도 뛰어난 성과를 보여주고 있습니다. 실제로 앱스플라이어가 발표한 '퍼포먼스 인덱스 17차 에디션'에서 iOS 전 카테고리 글로벌 파트너 Top 3에 선정되기도 했습니다.
Q. 몰로코의 머신러닝 모델은 구체적으로 어떤 방식을 통해 잠재고객을 찾아내는 건가요?
A. 몰로코의 머신러닝 모델은 '퍼스트 파티 데이터'외에도 '맥락 데이터'를 함께 사용합니다. '맥락 데이터'란 사용자들의 앱 사용 환경과 관련된 정보를 말하는데요, 사용자가 앱을 주로 사용하는 시간대나 요일, 접속하는 위치, 그리고 이전에 어떤 광고를 보았는지 등 사용자의 행동 맥락과 관련된 모든 정보가 포함됩니다.
몰로코는 이런 맥락 데이터를 활용해 어떤 유저에게, 어떤 광고를, 언제 보여줘야 가장 효과적일지 판단합니다. 이는 개인정보 보호가 강화되는 현재 광고 시장의 흐름에 부합하면서도, 높은 광고 효율을 달성할 수 있는 지속 가능한 방식이라고 할 수 있습니다.
Q. 맥락 데이터가 주목받는 이유로 개인정보 보호를 꼽으셨어요. 최근에 광고 네트워크 업계에 있었던 이슈들에 대해 설명해주실 수 있을까요?
A. 개인정보 보호에 대한 요구가 높아지면서 모바일 광고업계도 큰 변화를 맞이하고 있습니다.
iOS 환경에서는 'SKAN 4.0'(SKAdNetwork 4.0)이라는 새로운 광고 성과 측정 체계가 도입됐습니다. 이는 애플이 개인정보를 보호하면서도 광고 효과를 측정할 수 있도록 만든 프레임워크인데요.몰로코는 마케터들이 이 새로운 데이터들을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다.
안드로이드 진영에서도 비슷한 변화가 일어나고 있습니다. 구글이 도입 준비 중인 '프라이버시 샌드박스'는 사용자의 개인정보를 보호하면서도 효과적인 광고 집행이 가능하도록 설계된 새로운 시스템입니다. 몰로코는 구글 광고팀과 함께 이 시스템의 베타 테스트를 진행하며, 새로운 환경에 맞춘 리포팅 시스템과 솔루션을 준비하고 있습니다.
Q. 그렇다면, 그동안 대세로 인식되어 온 개인식별자 중심의 어트리뷰션에는 어떤 변화가 있을까요?
A. 지금까지 안드로이드 광고는 'GAID'(Google Advertising ID)라는 개인식별자를 통해 광고 효과를 측정해왔습니다. 각 사용자의 고유한 광고 ID를 통해 어떤 광고를 보고 어떤 행동으로 이어졌는지 정확하게 추적할 수 있었죠.
하지만 이 GAID가 없어질 예정입니다. 이에 현재 마케터들이 사용하고 있는 안드로이드 광고 성과 측정 방식에 큰 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.
이런 상황에서 광고 효과를 높이기 위해서는 새로운 접근이 필요합니다. 개별 사용자의 정보 대신 '맥락적 정보'가 더욱 중요해질 것으로 보여요. 또한 광고 소재의 품질이 더욱 중요해질 전망이고요.
특히 '증분 테스트'의 중요성이 커질 것으로 예상됩니다. 증분 테스트란 광고를 본 그룹과 보지 않은 그룹의 행동 차이를 비교하여 광고의 실제 효과를 측정하는 방법입니다. 이는 개별 사용자의 정보 없이도 광고 캠페인의 실질적인 효과를 파악할 수 있어, 개인정보 보호가 강화되는 환경에서 더욱 중요한 지표가 될 것 같아요.
# 하루 6,000억 건 노출의 광고시장 새 지평
Q. 광고 네트워크 시장의 1년 후, 5년 후 상황은 어떤 모습일까요?
A. 구글, 애플 같은 빅테크 기업들이 개인정보 보호 정책을 강화하면서, 새로운 광고 플랫폼들이 주목 받고 있는데요. 특히 주목할 만한 것이 '리테일 미디어'와 'OTT' 플랫폼입니다.
리테일 기업들은 고객들의 구매 기록과 행동 데이터를 자체적으로 보유하고 있어, 이를 바탕으로 개인화된 광고를 제공할 수 있습니다. 또한 넷플릭스나 티빙 같은 OTT 서비스들은 시청 이력이나 선호하는 콘텐츠를 분석해 맞춤형 광고를 할 수 있죠.
몰로코는 이런 시장의 변화에 발맞춰 다양한 기업들과 협력하고 있습니다. '오늘의 집'이나 일본의 '데마에칸' 같은 리테일 기업들, '티빙'이나 '투비' 같은 OTT 서비스들이 머신러닝 기반의 광고 사업을 빠르게 구축할 수 있도록 지원하고 있기도 합니다.
Q. 앞으로의 계획을 간단히 요약해서 말씀해 주시겠어요?
A. 몰로코의 향후 계획은 디지털 광고 시장의 불균형을 해소하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 현재 이용자들이 구글, 메타와 같은 거대 플랫폼에서 보내는 시간은 전체의 34%에 불과한데, 디지털 광고 매출의 60%가 이들 폐쇄형 플랫폼에 집중되어 있는 상황입니다.
몰로코는 이러한 불균형을 해소하고, 더 많은 기업들이 오픈 인터넷 환경에서 성장할 수 있도록 지원할 계획입니다. 특히 머신러닝 기술을 바탕으로 시장의 다양한 요구에 맞는 솔루션을 개발하고 고도화하는 데 주력할 예정입니다.
Q. 마지막으로 독자들에게 전하고 싶은 말씀이 있나요?
A. 몇 년간 어려움을 겪었던 국내 게임 업계가 새로운 도전을 준비하고 있습니다. 2025년을 앞두고 많은 게임사가 새로운 시도를 통해 성장 돌파구를 찾으려 하고 있죠.
몰로코는 이런 게임사의 든든한 파트너가 되고자 합니다. 하루 6,000억 건의 광고 노출과 2.3억 건의 인스톨을 지원하는 플랫폼을 운영하며 쌓은 방대한 데이터와 경험을 바탕으로, 국내는 물론 해외 진출을 꿈꾸는 게임사의 성장을 적극적으로 지원하겠습니다.
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