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[이데일리 김국배 기자] 기업이 모바일 광고를 노출할 수 있는 인벤토리(공간)는 단순하게 보면 2가지다. ‘구글·페이스북 같은 거대 플랫폼’ 아니면 ‘여타 모바일 앱’. 현재 더 많은 광고가 집행되는 건 어느 쪽일까. 거대 플랫폼(52%)이라고 한다. 그렇다면 인터넷 이용자는 둘 중 어느 쪽에서 시간을 많이 보낼까. 후자(70%)다. 이는 양면적 과제를 던진다.
지난 8일 서울 강남구 몰로코 한국 사무실에서 만난 고민호 부사장은 “거대 플랫폼은 이용자가 시간을 보내는 데 비해 과대 투자가, 그 외 모바일 앱은 과소 투자가 돼 있다”며 “어떻게 보면 (후자에) 기회가 훨씬 많다는 뜻”이라고 말했다. IBM, 구글 등을 거친 고 부사장은 미국 실리콘밸리의 한인 유니콘인 몰로코에 1년 전 합류했다. 몰로코의 아시아 지역 사업을 담당하고 있다.
몰로코는 구글, 페이스북을 제외한 수많은 모바일 앱의 인벤토리에 광고를 ‘잘’ 노출하는 기술을 만들어 비즈니스를 하고 있다. 이른바 ‘맥락 데이터’를 활용하는 머신러닝 기술을 통해서다. 고 부사장은 “저희 머신러닝이 하는 일은 특정 이용자가 어떤 모바일 앱을 방문했을 때 얼마만큼 가치 있는 이용자인지 실시간으로 판단하고 광고를 내보낼 지 결정하는 것”이라며 “그게(광고 매칭) 거의 초당 400만건 정도 된다”고 했다. 하루 기준 데이터 처리량은 8페타바이트(PB·1PB는 1024TB)에 육박한다. 그는 “게임을 예로 들면, 전 세계 수십억명의 모바일 이용자 중 어떤 이용자가 이 게임을 좋아할지 예측하고 판단하는 것이 머신러닝의 역할”이라고 여러 번 강조했다.
여기서 맥락 데이터는 이용자가 어떤 폰을 쓰는지, 운영체제(OS) 버전은 무엇인지, 주로 방문하는 앱은 어떤 서비스인지 등이다. 그는 “애플의 개인정보보호 정책 변경에서 보듯 비식별 개인정보조차 사용하기 어려워지고 있어 맥락 데이터만으로 머신러닝이 결과를 내는 게 업계의 중요한 숙제”라며 “그렇기에 저희처럼 고도의 머신러닝 기술을 가진 회사가 좋은 성과를 내고 있다”고 했다. 9분기째 고성장을 이어온 몰로코 직원의 63%는 소프트웨어 엔지니어와 데이터 사이언티스트다. 창업자인 안익진 대표는 유튜브의 추천 광고 알고리즘을 만든 것으로 유명하다.
이런 몰로코가 제공하는 광고 플랫폼(클라우드 DSP)은 꽤나 구체적으로 마케팅 목표를 설정할 수 있다. 가령 오디오 스트리밍 서비스 ‘스푼라디오(실제 몰로코의 고객)’라면 ‘우리 회사 앱을 많이 다운받게 하길 원한다’ 정도가 아니라 ‘앱을 설치한 뒤 첫 번째 에피소드를 듣는 것’처럼 실제 액션까지 지정한다. 이런 선택에 따라 다른 머신러닝 모델이 적합한 이용자를 찾게 된다. 고 부사장은 “이 게임은 20대 남성이 좋아할 것 같으니 그들이 좋아할만한 스포츠, 자동차 관련 웹사이트에 광고를 하자는 것은 옛날 방식”이라며 “저희 플랫폼에 들어와 타깃팅하려는 나라만 선택하면 100개가 넘는 국가에 기술적으로 쉽게 타깃팅할 수 있다”고 했다.
몰로코의 ‘광고주’는 각 국가의 모바일 앱 생태계에 따라 다양하다. 국내에선 GS리테일(007070) 당근마켓 컴투스(078340) 넷마블(251270) 111% 스푼라디오 콴다 오늘의집 등이 고객사다. 중국에서도 펀플러스 등 게임사들이 몰로코의 플랫폼을 쓴다. 고 부사장은 “몰로코가 모바일 앱을 통해 사업을 하는 마케터들의 기본 마케팅 플랫폼이 되도록 하는 것이 목표”라고 말했다.
