[전략/기회] 매체별 특성 - 국내외 매체

 국내외 매체의 종류와 매체 별 특징(장단점)을 설명 가능한가 여부

최신 매체 또는 상품 트렌드를 Catch하고 있는가 여부


1. 글로벌 매체 트렌드

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1. 절대 강자 Google, Facebook 

유저 사용율 높고, 광고 성과 좋은 매체 (고관여 사용자에게 reach 가능)

고도화된 타기팅 가능 (Contextual 타기팅 포함)


2. 성장 매체 Instagram

Facebook과 동일 타기팅 가능하면서, 인기있는 매체라서


3. 신흥 강자 TikTok

온라인 비디오 시장 확대되면서 뜨는 매체.

큐레이팅 기반의 개인화된 video feed를 보여줘서 사용자들에게 인기 있음 (ML 기반)





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2. 국내 매체 트렌드




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  최근 2 개년 국내외 디지털마케팅 트렌드 - 마케팅 5.0  데이터 , AI, VR, IoT 인간을 위한 연결 차세대 기술 활용해  인간을 위한 방식 으로 활용해 고객 경험 (CX)  가치를 높임   (AI,  로봇공학 ,  메타버스 등 ) 기술적 한계로 불가능하던 영역의 마케팅적 접근이 실현가능한 세대로 접어들고 있음   ‘- MKT 5.0 새로운 기술을 활용한 고객 경험 확산 방법 5 가지 ①      Data Driven ( 데이터 중심 ) 디지털화의 가장 큰 부산물인 빅데이터 , 모든 고객과 만난 접점드리 기록되며 이 흔적으로 소비자 , 행동패턴에 분석적 접근 가능 ②      Predictive (AI 기반 데이터 분석 ) ‘ 인공지능 기반의 분석 ’ 을 통해 MKT 결과 예측의 정확도 높아짐 . 이를 통해 실패 요인을 줄이고 중간 이상의 성과를 얻을 수 있음 ③      Contextual ( 고객 관심사기반 개인화 ) 사용자 추적 기술을 통해 이용자의 관심사를 파악 후 고도화된 분석 기술로 개인화 접근 필요 , MKT 효율 증대 가능 ④      Augmented (AI 활용한  마케터 역량 강화 ) AI 와 같은 최신 기술에 가치가 낮은 작업을 이관함으로써 마케터의 능률 향상과 역량을 강화 가능 ⑤      Agile ( 빠른 실행 ) 시장과 고객 니즈의 빠른 변화는 기업에게 위기 , 하지만 성공 스타트업과 같이 적극적 신기술도입을 통해 준비된 기업에게 기회가 될 수 있음 ‘- 라이브 스트리밍 매년 소비되는 동영상 콘텐츠의 양이 증가.  다양한 플랫폼에서 라이브 스트리밍 기능을 추가하기 시작함 .  브랜드는 소비자와 실시...
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대응안 A 타입 쿠키 기반 타기팅 대안으로, 사용자 행동 대신에 사용자 환경이나 관심사를 타기팅함 1.1. 타기팅 방식 변화 - Contextual targeting 확대 쿠키 기반으로 방문자의 행동을 추적하는 게 아니라, 유저가 탐색하고 있는 환경을 타기팅하는 방식. 쿠키 정보 없이도 사용자가 탐색하고 있는 환경과 관련된 광고를 제공할 수 있음. 방문자의 과거 행동보다 현재 행동에 집중할 수 있음. 행동기반 타기팅의 대안이 될 수 있음.  Contextual advertising scans keywords in the text of the page and renders related ads to that content based on what consumers are searching or viewing.  [ 참고 ] Contextual vs. Behavioral Ad -        Contextual : 유저가 탐색하고 있는 환경 을 타기팅 ( 예 , 유저가 보고 있는 웹사이트에 노출 ) -        Behavioral : 방문자 행동을 추적 . ( 예 , 유저가 예전에 신발 본적 있음 . 지금은 공구 사이트 탐색중인데도 신발 광고 노출됨 ) à contextual 이 더 업그레이드 버전임 . 1.2. 타기팅 방식 변화 - Google의 새로운 타기팅.  FLoC (FloC – Federated Learning of Cohorts)   개인 정보를 보관하는 게 아니라, 공통된 Interest 기반으로 audience를 그룹화함 (코호트 방식) 개인을 분간하지 않고도 마케팅 활용에 유의미한 비식별 데이터를 제공할 수 있음 FLoC 알고리즘에 따라 구글 사용자의 행동 분석 > Interest에 따라 Audience 그룹화 (Cohort ID로 구분)...
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