외부 SSP를 연동하면 트래픽이 늘고 매출도 오른다. 하지만 매출이 오른다고 이익이 오르는 것은 아니다.

광고 요청이 들어오면 추천 서버가 광고 후보를 생성하고, 필터링 서버가 부적합한 광고를 걸러낸다. 외부 SSP에는 노출 비용(미디어 비용)을 지불한다. 이 과정에서 발생하는 서버비와 미디어 비용을 합치면, 일부 인벤토리는 벌어들이는 수익보다 비용이 더 컸다. 서버비 비중이 올라가면서 공헌이익이 줄어들고 있었다.

성과가 낮은 인벤토리의 트래픽을 자동으로 식별하고 제한하는 시스템을 만들기로 했다.

성과 지표 분석

어떤 인벤토리의 성과가 낮은지 판단하려면 기준이 필요했다. 세 가지 후보를 분석했다.

Imp Cost Ratio. 미디어 비용 대비 수익 비율이다. 100%를 넘으면 미디어 비용이 수익보다 크다는 뜻이다. 매출이 발생하더라도 공헌이익 관점에서는 손해를 보고 있는 상태다. 가장 직관적인 지표라고 판단했다.

RPM. 광고 노출 1,000회당 수익이다. RPM이 낮더라도 수익을 내고 있는 인벤토리가 있었다. Imp Cost Ratio보다 우선순위가 낮다고 봤다. 실제로 Imp Cost Ratio 기준만으로도 제한 대상이 충분했기 때문에 RPM은 고려 대상에서 제외했다.

Win Ratio. 외부 SSP 비딩에서 이긴 비율이다. Win Ratio가 낮으면 광고를 준비하고도 낙찰되지 못한다는 뜻이다. 서버 자원만 소모하고 수익은 발생하지 않는다. 서버비 절감 관점에서 보조 지표로 활용하기로 했다.

Imp Cost Ratio를 1순위로 두고, Win Ratio는 보조로 사용하기로 했다.

1차 접근

Imp Cost Ratio가 100%를 넘는 인벤토리를 대상으로 트래픽을 어떻게 제한할지 검토했다.

두 가지 방식을 비교했다. 첫 번째는 Imp Cost Ratio와 노출 비중에 따라 가중치를 적용하는 방식이었다. Imp Cost Ratio가 높을수록, 해당 인벤토리의 노출 비중이 높을수록 더 많이 제한한다. 두 번째는 대상 인벤토리의 트래픽을 고정 비율로 제한하는 방식이었다. 단순하지만 확실하다.

Redash로 두 방식의 시뮬레이션을 돌려봤다. 미디어 비용이 수익을 초과하는 인벤토리의 트래픽이 줄어드는 그림이 나왔다.

그런데 적용하지는 않았다. 논의 끝에 한계가 드러났다. 프로젝트의 원래 목표는 공헌이익 개선이었는데, Imp Cost Ratio는 미디어 비용만 반영한다. 서버비를 고려하지 않는다. 미디어 비용 기준으로는 수익을 내지만 서버비까지 합치면 손해인 인벤토리가 존재했다. 공헌이익의 전체 그림이 아니었다.

2차 접근

서버비까지 반영한 종합 수익성 지표가 필요했다. 예측 공헌이익률(predicted contribution margin rate) 을 도입했다.

인벤토리별 서버비는 직접 측정이 어렵다. 노출 기여도 기반의 배분 방식을 택했다.

이를 바탕으로 수익과 비용 항목을 조합하여 예측 공헌이익률을 산출한다. 이 값이 음수이면 해당 인벤토리는 공헌이익 관점에서 손해를 보고 있다.

제한 비율 산출

공헌이익률을 트래픽 제한 비율로 변환해야 했다. 여러 함수를 비교했다.

초반에 강하게 반응하는 함수는 공격적이라고 판단했다. 매출 영향을 최소화하면서 공헌이익을 개선하는 것이 목표였기 때문에, 단계적으로 반응하는 보정 형태를 선택했다. 기준값을 외부에서 조절할 수 있게 하여 제한 대상의 범위도 유연하게 관리할 수 있게 했다.

배치 구조

서버비 데이터가 하루 단위로 집계되기 때문에 배치도 하루 단위로 동작한다.

인벤토리별 광고 성과(노출, 미디어 비용, 수익)를 조회한다. 서비스별 서버비를 조회한다. 두 데이터를 결합하여 인벤토리별 예측 공헌이익률을 계산하고, 제한 비율을 산출하여 DB 에 저장한다. 광고 서버는 요청이 들어올 때 해당 인벤토리의 제한 비율을 참조하여 트래픽을 걸러낸다.

매출만 보면 안 보이는 것들이 있었다. 매출이 오르는데 이익이 줄어드는 구조를 인식한 것이 출발점이었다.

1차 접근은 미디어 비용만 봤다. 시뮬레이션상 수치는 좋았지만 서버비를 놓치고 있었다. 적용하지 않고 2차 접근으로 넘어가, 서버비를 반영하면서 공헌이익의 전체 그림을 볼 수 있게 됐다. 지표와 목표 사이의 간극을 적용 전에 짚어내고 접근법을 한 단계 발전시킨 경험이 프로젝트에서 가장 큰 배움이었다고 본다.

공헌이익은 의미 있게 개선됐다.