디지털 광고에서 타겟팅의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 적절한 타겟팅을 통해 광고를 필요한 사람에게 필요한 시점에 노출할 수 있다면, 같은 예산으로 훨씬 높은 성과를 얻을 수 있기 때문입니다. 특히 리테일 미디어 플랫폼에서는 자사가 보유한 고객 데이터를 광고 타겟팅에 활용할 수 있어 광고 효율을 극대화할 수 있죠. A2는 이미 오디언스 타겟팅 기능을 제공해 왔으며, 이번에 더 나아가 ‘맞춤 오디언스 타겟팅’ 기능을 새롭게 선보입니다. 이제 광고주는 더욱 강력해진 타겟팅 옵션을 통해 리테일 미디어 캠페인을 한층 정교하게 운영할 수 있게 되었습니다.
맞춤 오디언스 타겟팅이란?
맞춤 오디언스 타겟팅은 리테일러가 보유한 오디언스(고객) 정보를 A2에 연동함으로써, 광고주가 원하는 조건의 사용자에게만 광고를 노출하도록 지원하는 기능입니다. 즉, 리테일 미디어의 퍼스트파티 고객 데이터를 안전하게 클라우드로 받아와 분석하고, 이를 통해 원하는 속성의 오디언스 세그먼트를 정의하여 광고 캠페인에 적용할 수 있게 됩니다.
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이를 위해 알아두어야 할 중요한 개념은 오디언스 속성과 오디언스 세그먼트입니다.
- 오디언스 속성: 각 사용자의 특성 정보(예: 성별, 연령대, 지역, 관심사 등)
- 오디언스 세그먼트: 이러한 속성들을 조합해 정의한 특정 고객 그룹(예: “30대 여성”, “서울에 거주하며 스포츠에 관심이 많은 고객” 등)
A2에서는 리테일러가 가진 고객 데이터를 업로드하고, 광고주는 이를 활용해 오디언스 속성(예: 나이=30대, 성별=여성)을 쉽게 세그먼트로 구성할 수 있습니다. 이후 캠페인 설정 시 해당 세그먼트를 골라 광고를 노출하면, 정확히 원하는 사용자 집단에만 메시지가 전달됩니다.
또한 A2는 API 연동을 지원해, 오디언스 세그먼트를 자동으로 생성/업데이트할 수 있습니다. 예를 들어, 리테일러가 자체 CRM에서 관리 중인 VIP 고객 리스트나 최근 구매이력 고객군을 A2와 실시간으로 동기화하여 최신 고객 세그먼트에 광고를 집행할 수 있습니다.
기존 자동 타겟팅과의 차이점
A2에는 이미 자동 타겟팅 기능이 있어, 머신러닝 알고리즘이 광고주의 캠페인 목표와 사용자 데이터를 분석해 성과가 높을 것으로 예측되는 잠재 고객에게 자동으로 광고를 노출해 줍니다. 이는 광고주가 특정 타겟 조건을 정하지 않아도 되며, 성과 극대화를 위해 자동 최적화가 필요한 상황(예: 신상품 출시나 대규모 잠재고객 풀 대상)에서 특히 유용합니다.
반면 맞춤 오디언스 타겟팅은 광고주가 직접 타겟팅 대상을 지정한다는 점이 특징입니다. 이미 명확한 타겟 프로파일을 갖고 있거나 특정 오디언스 그룹을 중점 공략해야 하는 경우, 광고주는 해당 세그먼트를 직접 정의해 불필요한 노출을 최소화하고 정확도 높은 메시지를 전달할 수 있습니다.
자동 타겟팅은 넓은 범위에서 자동 최적화를 원할 때, 맞춤 오디언스 타겟팅은 타겟 그룹이 뚜렷하거나 전략적으로 중요한 집단에 집중할 때 각각 강점을 발휘합니다. 두 방식을 병행해, 기본은 자동 타겟팅으로 운영하되 특정 핵심 그룹에만 맞춤 타겟팅을 적용하는 하이브리드 전략도 가능합니다.
비즈니스 활용 사례
- 지역 상권 프로모션
- 특정 지역 오프라인 매장 근처 고객만 타겟해 매장 오픈 이벤트 홍보.
- A2에서 ‘매장 인근 거주·방문 이력 고객’ 세그먼트를 선택해 정확한 로컬 마케팅을 전개.
- 연령/성별 타겟 브랜딩 캠페인
- 패션 브랜드가 “2030 여성”만 노려 브랜드 인지도를 끌어올리고 싶을 때.
- 오디언스 세그먼트로 “20·30대 여성”을 정의하고, 이들에게만 광고 노출하여 집중적이고 효율적인 캠페인 실행.
- 리타겟팅 캠페인
- ‘장바구니 이탈’ 세그먼트를 만들어 해당 고객에게 쿠폰 광고 노출.
- 재방문·재구매를 유도해 전환율 상승을 실현.
