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"반도체가 다시 간다"는 말이 요즘 다시 나온다. 그 말에 삼성전자와 SK하이닉스를 한 바구니에 담으려 했다면, 차트를 먼저 보고 결정해도 늦지 않다.

  지금 이 둘은 같은 섹터라는 게 무색할 만큼 다른 자리에 있다. 한쪽은 이미 달렸고, 한쪽은 아직 출발선 앞에서 저항을 시험하는 중이다. 이걸 구분하지 않으면 "반도체 좋대"라는 한마디에 엉뚱한 자리에서 매수
  버튼을 누르게 된다.

  미국발 온기는 맞다, 국장은 하루 늦게 받는다

  먼저 배경. 간밤 나스닥은 26,803으로 강보합, 필라델피아 반도체지수(SOX)는 최근 5거래일 동안 +0.8% 올랐다. 나스닥을 3배로 추종하는 TQQQ가 같은 기간 +3.6% 오른 걸 보면, 시장의 위험 선호가 조금씩
  되살아나는 흐름이다.

  국내 반도체는 이 온기를 대체로 하루 정도 늦게 반영한다. 그래서 "미국 반도체가 좋았다"는 뉴스는 이미 국장 개장 전에 어느 정도 가격에 반영돼 있다고 봐야 한다. 중요한 건 지금 각 종목이 그 온기를 받을
  자리에 있느냐다.

 두 종목을 나란히 놓으면 결이 확 갈린다.

  ▶ SK하이닉스
  · 현재가 1,628,000원
  · 최근 5거래일 +14.5%
  · 고점 대비 약 -45% (저점 대비로는 +100%)
  · 지금 위치 — 반등이 이미 진행된 상태

  ▶ 삼성전자
  · 현재가 267,500원
  · 최근 5거래일 보합권
  · 지금 위치 — 저항 3중벽 앞, 주봉은 아직 하락

  숫자만 봐도 다르다. 하이닉스는 이미 움직였고, 삼성전자는 아직 대기 중이다.

  SK하이닉스 — 이미 반등이 진행된 종목

  하이닉스는 최근 5거래일에만 +14.5% 올랐다. 바닥권(80만 원대)에서 두 배 넘게 회복해 지금은 162만 원대다. 고점(약 299만 원) 대비로는 여전히 절반 아래라 "다 올랐다"고 보긴 어렵고, 회복 여력은 남아 있다.

  문제는 진입 타이밍이다. 이렇게 짧은 기간에 가파르게 오른 종목은 대부분 한 번은 숨을 고른다. 지금 이 자리에서 따라 들어가는 건 엄밀히 추격 매수다. 개인적으로는 급반등 직후보다, 오른 뒤 처음 눌릴 때
  지지가 잡히는지를 확인하는 편이 위험 대비 보상이 낫다고 본다. 힘이 있는 종목은 눌림을 주고 다시 가는 경우가 많기 때문이다.

  삼성전자 — 저항 세 겹 앞의 시험대

  삼성전자는 상황이 반대다. 현재 267,500원인데, 바로 위에 저항이 세 겹으로 겹쳐 있다.

  - 최근 고점: 276,000원
  - 단기 과열선(볼린저 상단): 280,782원
  - 60일선: 290,383원

  즉 276,000원부터 290,000원까지가 통째로 저항 구간이다. 이 벽을 거래량을 실어 넘기지 못하면, 지금의 반등은 큰 하락 흐름 속의 일시적 반등으로 끝날 수 있다. 실제로 주봉 추세는 아직 하락이고, RSI는
  53으로 과열도 과매도도 아닌 딱 중립이다. 20일선(244,125원)에서 10%가량 올라와 단기 힘은 받고 있지만, 그 힘이 저항을 뚫을 만큼인지는 아직 확인 전이다.

  아래쪽 버팀목은 120일선 251,563원이다. 이 선이 무너지면 20일선 244,125원, 그 아래 과거 거래가 몰렸던 220,093원(매물대)까지 열려 있다.

  같은 섹터가 왜 이렇게 갈릴까

  여기서 한 가지 짚고 싶다. 같은 반도체인데 왜 두 종목의 위치가 이렇게 다를까.

  첫째, 수급은 섹터 안에서도 순환한다. 돈이 반도체로 들어와도 특정 종목에 먼저 몰렸다가 뒤늦게 다른 종목으로 번지는 경우가 흔하다. 하이닉스가 먼저 반응했고 삼성전자가 아직이라면, 순환의 시차일 수도
  있다.

  둘째, 두 회사의 실적·업황 민감도가 다르다. 메모리 사이클, HBM 비중, 고객사 구성이 다르니 같은 뉴스에도 반응 강도가 갈린다.

  그래서 "반도체 매수"라는 한 문장으로 두 종목을 묶으면 위험하다. 섹터가 좋다는 판단과, 그 안에서 지금 어떤 종목이 어느 자리에 있느냐는 완전히 다른 질문이다.

  지금 봐야 할 체크포인트

  - 삼성전자: 276,000원을 거래량을 동반해 돌파하는가. 넘으면 흐름 전환 신호, 막히면 251,563원까지 눌림 가능.
  - SK하이닉스: 추격보다 눌림 대기. 급반등 이후 첫 조정에서 지지가 확인되는지.
  - 공통: 미국 반도체(SOX)의 방향. 국장 반도체는 결국 이걸 하루 늦게 따라간다.

  감이 아니라 근거로 보고 싶다면

  나는 이런 판단을 8개 신호(추세, 수급, 이격, 매물대 등)로 매일 점수화해서 확인한다. 종목을 추천하려는 게 아니라, 지금 이 종목이 매수 쪽인지 매도 쪽인지를 감이 아닌 숫자로 보기 위해서다. 위에서 짚은
  삼성전자와 하이닉스의 저항·지지·매물대도 전부 이 방식으로 계산한 것이다.

  두 종목이 지금 각각 몇 점인지, 그리고 반도체 섹터에서 신호가 가장 강하게 켜진 종목이 어디인지는 아래에서 바로 확인할 수 있다.

  - 삼성전자 신호 보기: https://gaige.kr/stock/005930
  - SK하이닉스 신호 보기: https://gaige.kr/stock/000660

  이 글은 종목 추천이나 매수·매도 권유가 아니다. 지금 차트가 어디에 있는지 데이터로 정리한 기록일 뿐이며, 모든 투자 판단과 책임은 본인에게 있다.

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‘부모 키로 자녀 키를 예측해주는 계산기’는 검색해보면 생각보다 꽤 있습니다.

그런데 대부분의 서비스는 부모 키를 공식에 넣고 결과값 하나만 보여줍니다.

개발자로서 이 부분이 조금 아쉬웠습니다.
실제 데이터가 있다면, 평균이 아니라 ‘분포’를 보여줄 수 있지 않을까? 라는 생각에서 이 서비스를 만들게 됐습니다.

기존 계산기의 대부분은 다음과 같은 공식 기반입니다.
(아빠 키 + 엄마 키 ± 13) ÷ 2

이 방식은 계산은 간단하지만, 결과가 하나의 숫자로 고정된다는 단점이 있습니다.

현실에서는 부모 키가 같아도 아이들의 키는 다양하게 분포합니다.

제가 만든 서비스는 단순한 평균값 대신, 실제 부모 키와 자녀 키 데이터를 기반으로
‘비슷한 부모 키를 가진 사례들이 어느 키 구간에 얼마나 분포하는지’ 를 통계 형태로 보여주는 것을 목표로 했습니다

이 서비스를 만든 이유는정확한 키를 맞히기 위해서가 아닙니다.
평균 숫자 하나 때문에 불필요한 불안을 느끼는 경우를 조금이라도 줄이고 싶었습니다.
실제 데이터 분포를 보면 ‘이 정도 범위는 충분히 정상적이구나’ 라고 생각할 수 있기 때문입니다.

자녀 키 예측은 참고 자료일 뿐이며,절대적인 기준이 될 수는 없습니다.

또한 실제 아이들의 키 성장은 부모님 유전자 외에도 자녀의 키는 다양한 요인의 영향을 받습니다.
• 성장기 영양 상태
• 수면 습관
• 사춘기 시작 시기
• 운동량
• 개인차

평균이 아닌 실제 사례를 함께 보는 방식이조금 더 현실적인 판단에 도움이 되길 바랍니다.

혹시나 보시고 도움이 되셨다면 데이터 공유도 해주시면 서비스 발전에 많은 도움이 될 것 같습니다.

 

https://andtoand.kr/child-height

 

자녀 키 예측 계산기 - 부모 키로 자녀 키 예측 | andtoand.kr

부모님의 키를 입력하면 자녀의 예상 키를 유전 공식으로 계산합니다. 성장 백분위, 성장 팁, 부모와의 키 차이까지 무료로 확인하세요.

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실제로 내 이상형이 연령대에 몇 명이나 있는지 막연히 궁금했던 적이 있는데, 그래서 계산할 수 있는 사이트를 만들어 봤다.

실제로 조건 - 원하는 나이대, 원하는 키, 원하는 자산, 학력, 종교, mbti, 문신여부 등을 입력하고 계산하면 실제 통계데이터를 기반한 확률 및 절대인원을 확인 할 수 있고 여기서 현실적인 조건들, 이 사람과 내가 현실에서 만날 확률, 해당 대상이 이성친구가 없을 확률, 나와 대화가 잘통할 확률 등을 현실적으로 더 계산해볼 수 있는 서비스로 좀 더 디테일하게 계산해볼 수 있는 재미를 주려고 노력했다.

실제로 조건 입력하고 계산해보면 아래처럼 결과를 이미지로도 저장해서 공유할 수 있다

본인이 왜 연애를 못하고 있는지, 본인이 왜 결혼을 못하고 있는지...심심풀이로 사이트에서 계산 한 번 해보고 가세요~

이미 연애, 결혼 하고 있으시다면 옆사람에게 더 잘해봅시다!!!!

이상형 확률 계산기 => https://andtoand.kr/ideal-type

 

이상형 확률 계산기 - 내 이상형 만날 확률은? | andtoand.kr

나이, 키, 학력, 소득, 자산, 지역, MBTI, 흡연, 음주, 타투, 종교까지! 당신의 이상형 조건에 맞는 사람을 만날 확률을 실제 통계 데이터로 계산해보세요. 무료 이상형 확률 분석 서비스.

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관상 심리학

-인상학이란 사람의 상을 살펴서 그 사람의 기질, 성격, 직업적성, 직무역량, 인간관계 등을 분석하는 학문을 말한다. 인상술이란 사람의 상을 살펴서 그 사람의 과거, 현재, 미래를 예측하려는 경험적 체계를 말한다.

- 이마가 큰 사람은 무정하고 이마가 작은 사람은 변덕스럽고 이마가 넓은 사람은 흥분하기 쉽고, 이마가 튀어나온 사람은 성질이 급하다.

- 얼굴이 넓을수록 남성호르몬인 테스토스테론의 분비가 많아서 경쟁심이 강해 저돌적이며 공격적인 리더십을 가지고 있어 경영이나 정치 분야에서 리더가 되고 성공률이 높다는 연구결과가 있다.

- 사람의 마음은 곧바로 얼굴로 옮겨진다. 신경질적인 성정은 반드시 신경질적인 얼굴로 드러난다. 느긋하고 여유가 넘치는 사람은 얼굴 표정이 온화하다.

- 잘생기고 못생긴 것은 부모 덕분이지만 관상의 좋고 나쁨, 맑음과 탁함, 귀함과 천함은 자신이 만들어가는 것이다. 그러므로 자신을 돌아보고 수양하며 기도하는 삶을 살아가야 좋고 맑고 귀한 좋은 관상을 얻을 수 있다.

- 전택궁(눈썹과 눈사이인 눈두덩을 말한다), 넓고 살이 두툼하고 빛이 나면 부모의 사랑을 많이 받으며 장남이나 외동아들 가능성이 크고 유산상속이 많으며, 좁고 살이 마르고 빛이 어두우면 부모의 사랑을 받지 못하고 유산상속이 적다.

- 재백궁(코 부위인 준두, 금갑 부위를 말하는 학설), 사업운,재물운으로 살이 두툼하고 빛이 나면 재물복이 있고, 살이 마르고 빛이 어두우면 재물이 새어 나간다.

- 귀 아래부분(하륜)이 날카롭게 사선으로 내려오고 윗입술이 얇고 길게 뻗은 것은 총명하고 영리하고 섬세하고 예민하고 디테일하고 꼼꼼함을 보여주고 있다.

- 양쪽 귀의 외륜보다 내륜이 뚜렷하고 밖으로 두드러지는 것은 자신의 내면의 생각을 밖으로 드러내는 성격이어서 정치, 체육, 경제, 연예인으로 진출하면 자신감 있게 능력을 발휘한다. 윗입술이 가늘고 길며 코끝이 아래로 길게 내려와 자기 생각과 감정을 굳게 되새기고 결의에 차서 해야 할 일을 꾸준히 밀고 나감을 보여준다.

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[ 오키나와 묵었던 호텔 ]

국제거리 - 호텔그레이스 나하(Hotel Gracery Naha

위치 매우 좋았음 국제거리 한복판, 여자친구랑 간다면 옆에 있는 호텔을 가겠지만 가성비 괜찮았음

방컨디션도 도쿄갔을 때 보다 훨씬 크고 좋았음

특히 화장실에서 앉아서 샤워할 수 있도록 되어 있었는데 하루종일 놀다 들어와서 노고노곤했던 피로를 앉아서 따뜻한 물로 씻으니 너무 편하고 좋았음

 

[ 갔었던 비치 중에 가장 좋았던 곳 ] 

1. 세소코 비치(오키나와 북쪽 - 힐튼호텔 앞 프라이빗 비치)

오키나와 북쪽에 있는 세소코 비치(프라이빗 비치)이고 힐튼 호텔 바로 앞에 있다. 힐튼 호텔도 너무 좋아보였고 물도 잔잔하고 스노쿨링 하기 매우 좋았다. 아쿠아리움보다 물고기도 되게 다양한 종이 많아서 날씨가 흐렸음에도 불구하고 상반되는 바닷 속 모습에 매우 기분이 좋았다. 나중에 여자친구나 결혼해서 애기들이 좀 크면 다시 와보고 싶다.

 

2. 나중에 가보면 좋을 만한 곳(프라이빗 비치가 있는 곳들)

- 남부쪽 류쿠호텔(나시로 비치) - 애기들이랑 가기 좋은 곳,

- 중부쪽 문비치호텔리조트 (연인이랑)

- 북부쪽은 힐튼호텔(세소코비치) - (연인 or 가족 애기들)

- 료칸이 있는 숙소들도 많은데 연인과 같이 가면 좋을듯 (우미노 료테이 오키나와 나카마소우, 류큐온천 세나가지마 호텔 등)

 

3. 추가로 북부쪽에 괜찮은 비치들이 꽤 많았는데 비가 와서 많이 탐방은 못했음

 

[ 오키나와 방문 맛집 ] 

다시 가보고 싶은 곳만!!

- 국제거리 마제멘 마호로바

이외엔 다음에 가면 더 다양하게 맛집 찾아 가보고싶음

 

[ 갔다와서 느낀점 ]

일본은 도쿄 가본 이후 두 번째 였는데 도쿄는 사실상 그렇게 또 가고싶다는 느낌을 못 받았지만 오키나와는 살면서 자주 오고 싶다는 생각이 들만큼 너무 좋았다. 특히 도쿄처럼 너무 복잡하지 않고 이색적인 풍경들 그리고 예쁜 해변들이 많고 얼굴만 담구면 형형색색의 예쁜 물고기들이 반겨주는 아주 매력적인 도시였다. 국제거리의 다양한 먹거리와 술집 그리고 길거리의 느낌들이 매우 재미있었고 아메리칸 빌리지는 여기가 미국인지 일본인지 헷갈리게 만들만큼 이색적인 도시였다. 일본어를 잘하고 싶다는 생각을 했다. 오키나와를 편하게 여러번 오고싶어서...꼭 여자친구가 생기면 다시와보고 싶고 나중에 결혼해서 애기들을 데리고도 같이 와보고 싶을 만큼 좋았다. 특히나 오키나와 특유의 맑고 쨍한 하늘은 보고만 있어도 행복함을 느끼게 해주었다.

+ 츄라우미 수족관도 엄청 크진 않았지만 메인 수족관이 주는 웅장함이 압권이었다. 입장료(2만원도 안했던 듯)에 비해 매우 훌륭했다

+ 나중에는 오키나와 게라마제도 자마미섬의 푸루자마니(Furuzamani beach)비치도 가면 좋을 듯 !!!
(https://www.youtube.com/watch?v=K704U-t2B7I)

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⭐️별점 [ 6 / 10 ]


✏️감상평
데이터를 기반으로 의사결정을 해야하는 분들과 A/B테스트 플랫폼을 개발하거나 사용하고 있는 분들이 읽어보면 너무 좋을 책이다. 그 외에도 데이터를 기반으로 앱이나 웹사이트를 개선하고 싶은 분들이 있다면 강추! 하지만 A/B테스트에 대한 지식이 없는 분들이 읽기에는 후반부 내용이 다소 어려울 수 있을 것 같다.

🥇내맘대로 TOP 10
+ 흥미로워 보이거나 다르게 보이는 어떤 수치는 대체로 틀린다.
+ 숫자를 얻는 것은 쉽지만, 믿을 수 있는 숫자를 얻는 것은 어렵다!

+ 하나의 정확한 측정이 수천개의 전문가 의견보다 가치 있다.
+ 새로운 기능을 만드는 팀은 데이터 과학자의 도움 없이 대부분의 실험, 특히 간단한 실험을 부넉하는 데 능숙해야 한다.

+ 리더는 조직의 데이터 중심 결정을 내릴 수 있도록 적절한 인센티브, 프로세스 및 권한을 제공해야 한다.
+ 서버 성능을 10밀리초까지 향상시키는 엔지니어는 본인의 연간 총 비용보다 더 많은 이익을 가져온다.

+ 측정할 수 없으면 개선할 수 없다.
+ 인간은 상당히 독창적일 수 있고, 특히 수치적 지표가 보상과 결부될 때, 더욱 그러하다.

+ 특이값은 평균과 분산 모두에 큰 영향을 미친다.
+ 분산을 추정할 때 특이 값을 제거하는 것이 중요하다.

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'Knowledge > 책, 도서 리뷰' 카테고리의 다른 글

관상학 관련 책 내용 정리  (4) 2024.11.28
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기술블로그 혹은 그 이외의 좋은 글들을 나중에 쉽게 보기 위해 모아보려고 카테고리를 하나 더 만들었다.

 

 최근 너무나 좋은 글을 발견해 목록 리스트 통째로 남겨본다. 광고시스템(광고가 실시간 비딩(RTB)되는 과정, 크로스디바이스 방식)에 궁금한 분이나, 데이터사이언스에 대해 궁금하시다면 해당 포스팅들이 많은 도움이 될 거라 확신한다. 

프린터해서 몇 번씩 읽어봐야된다 진짜!

 

광고시스템에 대해 궁금하신 분이나 광고시스템을 운영하고 계시는 엔지니어 사이언스분들은
꼭 읽자, 아니 두 번 읽자 아니 최소 세번 읽자!!!

 

1. 빅 데이터, 머신러닝, 데이터 사이언스에 대한 오해

http://blog.ab180.co/data-science-with-r-1-misperception/

 

데이터 사이언스에 대한 오해

알파고로 인공지능의 가능성을 확인한 사람들이, 빅 데이터를 갖추고 있고, 머신러닝을 적용만하면 꿈같던 일들이 모두 현실화 될 것이라고 큰 기대를 품고 있는데, 데이터 사이언티스트 입장에서 대중의 기대에 일침을 놓는 글 시리즈를 드려볼까 한다.

blog.ab180.co

 

2. 최적화-CTR Optimizer

https://blog.ab180.co/data-science-with-r-3-optimization/

 

3. 최적화 (Collaborative vs. Contents-based)

필자가 구글 북 스토어에서 꾹꾹 눌러봤던 책들은 필자가 어떤 제목과 어떤 요약글에, 그리고 어떤 장르의 서적에 관심이 많은지를 잘 보여준다. 설문조사에는 로맨스 소설을 좋아한다고 “뻥”을 치더라도, 정작 구글 북 스토어 클릭 기록을 보면 SF 소설과 괴기 소설밖에 없다면 필자의 진정한 관심사는 무엇일까?

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3. 멀티 터치 어트리뷰션(Multi-Touch Attribution Model)

https://blog.ab180.co/data-science-with-r-4-multi-touch-attribution/

 

멀티 터치 어트리뷰션 (Multi-touch Attribution)

A가 B나 C와 결합되면 훨씬 더 많은 산출물을 냈으나, 정작 B와 C는 결합해서 별로 좋은 성과가 없다. 쉽게 이야기하면 A는 “버프”를 잘 시켜주는 일꾼인 것이다. 실제 광고에도, 다른 채널에서 전환이 잘 일어나도록 도움을 주는 채널도 있고, 반대로 다른 채널 광고 성과를 뺏

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4. 크로스 디바이스 매칭(Cross-Device Matching)

https://blog.ab180.co/data-science-with-r-5-cross-device-matching/

 

Cross device matching

필자가 사무실에서, 집에서, 통근길에 랩탑, 데스크탑, 모바일 기기로 검색했던 내용들을 3개의 기기로 나누어서 추적하는 것이 아니라, 1명의 유저가 한 행동으로 추적할 수 있다면 좀 더 정확하게 필자의 관심사를 파악할 수 있을 것이다.

blog.ab180.co

 

5. RTB란?

https://blog.ab180.co/data-science-with-r-6-rtb/

 

RTB란?

우선 RTB는 우리가 알고 있는 경매 방식대로 돌아가지 않는다. 제일 비싼 가격을 제시한 사람이 2등이 제시했던 가격으로 상품을 사간다. 2등 가격으로 팔면 파는 사람이 손해 아닌가? 먼저 결론만 말하면 “아니다”. 1등 가격으로 팔면 서로 눈치보기를 할 유인동기가 있지만...

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6. 사기 설치와 클릭(Fraud Installs & Clicks)

https://blog.ab180.co/data-science-with-r-10-fraud-installs-clicks/

 

 

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이번에 쿠키매칭시스템 구축하면서 구글 doubleclick adexchange 프로세스를 그려봤다.


구글문서에도 있지만 쿠키가 없는 경우는 따로 도식화된 자료가 없어 별도로 정리했다.


자세한 내용은 다음 사이트를 참조바란다.

https://developers.google.com/ad-exchange/rtb/cookie-guide?hl=ko





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Dispalay 광고

디스플레이 광고 웹 배너의 형태 등으로 웹페이지에 나타나는 광고이다. 주로 배너들은 정적이거나 동적인 이미지와 더불어 다양한 동영상 요소들로 구성되며 점점 타겟팅화되어가고 있다. 쿠키와 브라우저 히스토리 등을 이용하여 타켓팅하는데 활용하고 있고 리타겟팅, 위치 기반 타겟팅 등 다양한 타겟팅 방법이 이용되어진다.

웹 배너

  • 애드 서버를 통해 www페이지에 제공하는 광고 형태
  • 일반적으로 이미지 또는 간단한 사운드와 영상이 포함된 형태로 제공됨
  • 사람들이 좋아하는 컨텐츠가 있는 페이지에 게제 됨
  • 특정 페이지의 트래픽(유저)을 광고주의 홈페이지로 랜딩시키는것이 기본 기능
  • 일반적으로 CPC방식으로 광고주에게 광고비가 지불됨

배너의 표준 사이즈(from 위키피디아)

스크린샷 2016-09-07 오전 11.22.46.png


[ Display Ads 산업에서 중요한 4가지 Player와 역할 ]

1. 퍼블리셔(Publisher)

  • 양질의 컨텐츠를 만들어서 사용자들을 해당 미디어로 이끌어 오는 역할
  • 수익을 극대화 하기 위해 상품의 공급량과 가격 등을 조절하며 공급하는 역할

2. 애드 네트워크 (AD network)

  • 다수의 광고미디어(퍼블리셔)를 네트워크로 묶어서 광고주에게 RON(Run of Network)으로 판매하는 업체를 뜻함

3. 광고주(Advertiser)

  • 광고 산업에 돈을 공급하는 아주 중요한 사람(혹은 회사, 단체)
  • 자사의 상품을 고객들에게 알리고, 자신의 브랜드 이미지를 개선하기 위해 광고를 만들어서 다양한 미디어를 통해 고객에게 노출시킨다.
  • 대형 광고주 : 다양한 매체에 광고를 집행하고 다양한 마케팅 이벤트와 광고를 통합하여 진행하기 떄문에 필연적으로 광고 대행사와 함께 일을 하게 된다.
  • 중소형 광고주 : 단순한 형태의 단일 광고를 집행하게 되므로 일반적으로 퍼블리셔에게 바로 컨택을 하거나, 퍼블리셔가 의존하는 애드 네트워크로 컨택을 하게 됨

4. 광고 대행사(AD agency)

  • 광고를 제작하는 일을 한다. (광고를 제작해주고 제작대행 수수료를 받음)
  • 매체 구매 대행 역할 수행 (매체 대행은 어느 매체에 얼마만큼의 광고를 송출 할 것인지 기획하고 해당 매체를 대신 구매해주는 역할)

[ 광고 거래의 진화 ]

AD Server 도입 이유

  1. 초창기
    광고주 -> 퍼블리셔 -> 유저
    > 문제점
    퍼블리셔측 : 퍼블리셔는 매번 광고주측에서 전달하는 광고를 페이지에 노출하기 위해 매번 html 페이지 수정, 광고 로테이션이 매우 힘듬
    광고주측 : 여러곳에 퍼블리싱하고 싶은 경우 모든 퍼블리셔들과 컨택해야하는 번거로움, 개별 사이트에 배너가 붙었는지 일일히 확인해야 하는 문제 등
  2. 이러한 문제점으로 퍼블리셔 측에서 AD SERVER 도입.
  3. 광고주 -> AD SERVER -> 퍼블리셔 -> 유저
    퍼블리셔 측 : 퍼블리셔는 페이지의 특정 영역을 따로 잡고 AD SERVER에 올라와 있는 광고 URL로 링크 연결해주면 되기 떄문에 페이지를 매번 수정할 필요가 없어졌고
    효율적으로 광고를 로테이션 할 수 있게 됨.
    광고주 측 : 광고주의 입장에서는 여러 퍼블리셔측의 AD SERVER에 광고를 업로드해야하는 문제가 남아있음
  4. 이를 해결하기 위해 광고주 측에서도 AD SERVER를 설치하게 됨
    광고주 -> AD SERVER(광고주 측) -> AD SERVER(퍼블리셔 측) -> 퍼블리셔 -> 유저
    광고주 측 : 자신들의 AD Server에만 광고를 올려두면 각각의 퍼블리셔 AD Server와 연결하여 호출되기 때문에 자신의 서버에 한번만 업로드 하면 되게됨. 또한 자신의 서버에서 광고송출 횟수 등을 통합 관리 할 수 있게 됨.
 [ 요약하자면, 퍼블리셔의 AD Server는 한 퍼블리셔가 다양한 광고주를 상대하고 광고를 로테이션 하기 위해 만들어졌고 광고주의 AD Server는 한 광고주가 다양한 퍼블리셔를 상대하기 위해 만들어짐 ]

AD Network

광고주와 퍼블리셔의 중간에서 효율적인 거래가 일어나도록 거래를 대행하는 역할 수행.
구체적으로는 양쪽 당사자의 영업과 거래를 위한 시스템 개발/운영이 주를 이룬다.
영업을 구체적으로 보자면 퍼블리셔에게 "쉬운 세팅, 높은 수익, 양질의 광고주 확보" 등을 홍보하며 퍼블리셔들이 홈페이지나 서비스에 자신의 애드네트워크 광고를 설정하도록 하며, 광고주들에게 "효율적인 광고 전달을 위한 양질의 퍼블리셔의 보유, 양질의 결과 리포팅, 합리적 가격" 등을 홍보하며 광고주들이 자신의 네트워크에 광고를 하도록 하는 것
시스템 개발/운영 측면에서는, 양쪽의 거래를 매칭 시킬수 있는 시스템과, 쉽게 거래할 수 있는 UI 등을 지속 발전 시키는 것이 포함


AD Network 수익모델

  1. 도매 가격에 사서 소매 가격에 파는 형태
  2. 도매로 이것저것 사와서, 비슷한 상품끼리 포장해서 비싸게 파는 형태 : 즉 타겟 고객별로 묶어서, 해당 타겟을 원하는 고객에게 좀더 매력적으로 만들어서 좀더 비싼 가격을 받는 형태
  3. 통계등을 기반으로 CPM으로 사와서 CPC를 통해 더 큰 수익 올리는 형태
    ex)
  4. 'A'라는 AD Network는 1,2,3,4라는 4명의 홈페이지 주인에게 광고 1000번 노출을 시키는 대가로 100원을 주기로 하고 계약 진행
  5. '고글'이라는 광고주는 스포츠 관련 홈페이지에 광고 1000번 노출할 경우 120원 지불하기로 하고 AD Network와 계약 진행
  6. AD Network는 스포츠 관련 홈페이지인 1,3번에 광고를 송출 합니다. 1번 페이지에서는 700번 노출이 되고, 2번 페이지에서는 300번 노출이 되었다고 할 때,
    광고주로부터 120원을 받아서, 1번 페이지에 70원을 주고 2번 페이지에 30원을 주고, AD Network는 20원을 남기게 된다.      
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AD Network 문제점

퍼블리셔 입장에서는 자신의 컨텐츠와 연관성이 있는 광고주가 AD Network에 없을 수도 있고, 광고주의 입장에서도 자신이 거래하는 AD Network에 최적의 퍼블리셔가 있다고 확신하기 힘들다. 비슷한 예로는 주식 거래를 같은 증권사 고객들 끼리만 사고 팔게 되는 것과 같다. 이렇게 되면 거래 유동성이 많이 부족해 질 수 있어 문제가 된다. 그래서 이러한 문제를 해결하기 위해 AD Exchange가 등장을 하게 된다.

AD Exchange

AD Exchange 등장 배경 간략 정리

  1. AD Network에 광고 요청 광고주 5000명 - 페이지 접속 고객 10000명일 때 5000명에게 광고를 송출하지 못하는 경우가 생기게 됨 (거래 유동성)
  2. AD Network간에 인벤토리 거래가 시작됨
  3. 수 많은 AD Network간에 계약 후 거래시 연동관계가 복잡해지는 문제가 발생
  4. 가운데서 거래를 중재할 수 있는 AD Exchanges가 등장하게 됨.
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AD Exchange 역할 및 기능

  • AD Exchange는 각각의 AD Network간 인벤토리 거래를 중재하는 역할을 하고 이로 인해 AD Network는 한개의 접점만으로 넉넉한 유동성을 확보 할 수 있게 된다.
  • AD Exchange는 수많은 거래를 처리해야 하기 때문에 고도의 트래픽 처리 능력과 다양한 AD Network와의 안정적인 연동 능력이 필수
  • 복잡한 거래형태 지원(ex, 거래 관련 부가 정보 제공 등)등을 갖추하여 함

DSP (Demand Side Platform)

DSP는 광고주들이 광고 위치를 구매하는 과정을 자동화하고 그들의 캠페인을 모니터링 하기 위해 사용하는 기술 집약적인 플랫폼

DSP 도입 배경

  1. 온라인 배너광고에 지출이 늘어갈 수록, 투자수익률(ROI)를 높일 수 있는 방법을 추구하게 됨
  2. RTB(Real Time Bidding)라는 형태의 거래가 생겨남
  3. 순간순간 유리하거나 광고주에게 적합한 인벤토리가 있을 때 마다 실시간으로 구매가 진행되게 됨
    ex) 맥주업체가 특정 스포츠 사이트에 광고를 통째로 사 놓기 보다, 그 사이트에 '어른으로 추정되는' 사용자가 접속할때만 광고를 사는 형태.
  4. '적합한' 인벤토리를 발견하는 데에는 다양한 데이터가 필요하고 그것을 제공하는 업체들이 필요하게 됨

DSP 필요 기능

  1. 단일 시스템 UI를 통한 다양한 Exchange와의 거래 제공
  2. RTB 기능 제공
  3. RTB를 서포트하기 위한(즉, 광고 ROI를 높이기 위한) 다양한 데이터 및 부가기능 제공
    (광고주 자체의 접속자 관련 데이터, Bidding 관련 다양한 옵션 설정 기능, 다양한 데이터를 통하여 광고 Impression의 가치를 계산하는 알고리즘 등)

SSP (Supply Side Platform)

매체들은 광고를 게시하기 위한 인벤토리를 제공한다. 프로그래매틱에서는 SSP를 통해 매체들이 광고 위치를 팔고 인벤토리 관리를 쉽게 할 수 있도록 도와준다.
SSP가 매체쪽에서 DSP와 같은 일을 한다고 생각하면 된다.

SSP 도입 배경

  1. 퍼블리셔의 입장의 경우 사이트는 하나라고 하더라도 여러가지 형태의 광고가 동시(여러형태의 배너)에 돌아가야 함
    2.많은 광고들로 인해 관리가 복잡해 짐
    3.퍼블리셔의 입장에서는 개별 AD Network에 접속해서 수익 정산 내역을 확인하는 것이 번거로움
    4.수익에 기반하여 실시간으로 탄력적 운영이 불가능하여 수익 극대화 전략을 펼치기가 힘듬

SSP의 역할

  1. 다양한 광고 Source의 통합 관리 UI
  2. RTB 연동 (Exchange, AD Network 중 RTB를 사용하는 업체와의 연동)
  3. 퍼블리셔 수익 최적화 기능

SSP의 전체 과정

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[ DSP와 SSP 요약 ]

DSP : 광고주의 입장에서 편리하고 효율성 높은 광고 인벤토리를 구매하기 위해, RTB같은 기능과 다양한 부가데이터를 제공해주는 플랫폼으로써 등장

SSP : 퍼블리셔의 입장에서 다양한 광고주(AD Network, exchange등)를 편리하게 상대하고, 최고가의 광고를 판매해 수익을 극대화 하기 위한 플랫폼으로써 등장

DMP의 역할

DMP는 주로 다양한 소스의 데이터를 통합해서, 유저 또는 AD Impression에 대한 분석을 제공한다. 즉, 특정 퍼블리셔에서 광고 공간이 RTB 시스템에 나오게 되면, DSP들은 DMP에서 해당 AD Impression에 대해 자료를 얻고 그것을 바탕으로 입찰 금액을 정할 것입니다. 예를 들어 광고주가 한국의 맥주 회사인데, '한국의 20대 남성이고, 최근에 주류회사 사이트에 자주 방문함' 이런 형태의 정보를 받는다면 비싸게 입찰을 하게 될 것입니다.

DMP들이 정보소스 제공 받는 곳

1. 광고주 사이트
광고주 자신의 사이트에도 수많은 사람들이 방문을 할 것이고, 그들은 잠재 고객일 가능성이 높습니다. 따라서 그들에 대한 정보를 모으고, 쿠키등을 통해 그들의 행동 패턴이나, 구매 의도를 파악 하는 것은, 효과적인 광고를 위한 제 1의 데이터 원천입니다. DMP는 광고주의 사이트를 통한 데이터를 받아 통합적으로 분석하여 인사이트를 제공합니다.

2. Vertical Site
특징적인 사이트들의 방문자 정보를 통해서, 각각의 유저의 특성과 프로파일, 그리고 원하는 구매의도를 파악할 수 있게 된다. DMP들은 Vertical Ad Network나 개별 사이트들과 계약을 통해 해당 정보를 확보한다.

3. 제3의 정보제공자
특정 개인에 대한 프로파일 이외에도, 지역-IP정보 같은 제3의 데이터들을 통해 프로파일링을 도울 수 있다. 전문 정보제공업체로 부터 DMP는 데이터를 확보한다.



RTB 경매가 진행되는 과정

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  1. X라는 유저가 특정 매체의 모바일 웹 페이지나 앱에 접속하는 즉시 광고 입찰 요청이 시작됩니다.
  2. X라는 유저의 기기 종류, IP 주소, 운영체제 등과 같은 정보가 매체의 앱이나 웹 페이지에 전달되어 이러한 정보를 활용할 수 있게 됩니다.
  3. 매체는 애드 익스체인지를 통해 해당 광고 위치를 입찰 가능하도록 합니다. 애드 익스체인지는 이 광고 위치에 입찰하고자 하는 모든 참여 광고주에게 알림을 보냅니다.
  4. 광고주는 DSP를 통해 X에 대한 정보를 받고 입찰 요청에 접근합니다. 취득된 정보를 바탕으로 광고주는 입찰가를 정하게 되죠. 예를 들어 X가 광고주의 광고와 연관성이 높다고 판단되면 높은 입찰가를 제시할 것입니다. 일단 입찰가가 정해지면 DSP는 광고주가 운영하고 있는 모든 캠페인을 조사해 어떤 광고가 이 X에게 가장 적합한지 찾아냅니다.
  5. 광고주를 대신해 DSP가 다른 입찰자들과 경쟁하여 비공개 입찰을 진행합니다.
    6.가장 높은 입찰가를 제시한 쪽이 낙찰을 받게 되고 매체의 웹 페이지나 앱에 있는 광고 위치를 차지하게 됩니다.


0.2초 RTB 광고가 시작-종료되는 시간

RTB 광고는 약 0.2초만에 완료됩니다. 입찰 요청이 시작되는 바로 그 순간부터 광고가 노출되는 모든 과정이 이 시간 안에 가능한 것이죠. 얼마나 짧은 시간인지 가늠해보기 위해 사람의 눈이 1번 깜박일때의 평균 시간(0.3초)과 비교해 봅시다. RTB 광고가 노출되는 그 복잡한 매커니즘이 여러분이 눈을 한번 깜빡이는 순간보다 빠르게 완료된다는 사실이 매우 놀랍지 않나요?

한 매체의 모바일 웹이나 앱에 방문하는 유저 X가 있다고 가정 합시다. X가 웹이나 앱에 방문하는 즉시 입찰 요청이 시작되는데, 이 때 X에 대한 특정 정보 (디바이스 종류, IP 주소, OS 등)를 활용할 수 있게 됩니다. 매체는 경매에 공개될 광고의 위치를 애드 익스체인지에 보내고 그와 동시에 해당 광고 위치에 입찰하고 있는 모든 업체들은 알림을 받습니다. 광고주는 방문하는 유저의 정보를 습득하고 입찰 요청을 보기 위해 DSP를 사용합니다. DSP가 광고 위치를 사기 위해 실시간으로 진행하는 입찰을 바탕으로 광고주는 퍼스트파티, 서드파티 데이터를 활용하여 X라는 유저가 타켓 오디언스 중 하나인지 아닌지 평가를 하는데 도움을 받습니다.

유저에 대한 정보를 바탕으로 광고주들은 캠페인을 관리하고 입찰가를 결정합니다. -- 이 유저가 광고에 반응할 확률이 높다고 생각되면 입찰가를 높게 설정할 수 있겠죠. 입찰가가 결정되고 나면 DSP는 이 광고주가 운영하고 있는 모든 캠페인을 확인해 보고 어떤 캠페인이 이 유저에 가장 적합한지 찾아냅니다. 광고주를 대신하여 DSP는 입찰을 진행하고 가장 높은 금액을 입찰한 광고주가 경매에서 이겨 매체의 모바일 웹이나 앱에 노출될 광고 위치를 낙찰받게 됩니다. 이러한 과정은 유저가 모바일 웹 페이지나 앱의 세션을 새로 시작할 때마다 반복됩니다.


REFERENCE 문서


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