스마트폰 음성 정보와 광고의 관계

[광고] 를 위한 스마트폰의 몰래 듣기에 대한 우려와 실체를 탐색하는 이 영상은, 맞춤형 광고의 발전과 그 과정에서의 개인 정보 보호 문제를 심도 있게 다룹니다. 전문가의 설명을 통해, 사용자의 정보 수집에 대한 법적 절차와 기술적인 어려움을 이해할 수 있습니다. 무엇보다, 스마트폰이 사용자 대화를 실제로 기록하여 광고에 활용하는 것은 비용적 비효율 때문에 현실적으로 어렵다는 점을 강조합니다. 영상을 통해 현재의 맞춤형 광고가 어떻게 설계되고 운영되는지에 대한 통찰을 얻을 수 있으며, 프라이버시와 광고의 역할에 대한 깊이 있는 논의를 제공합니다.

1. 📱 스마트폰의 음성 정보 활용 가능성과 한계 [00:00:00] (2분)

• 사용자의 목소리를 몰래 듣고 광고에 활용한다는 의혹은 스마트폰 등장 이후 지속되고 있다.
• 스마트폰에는 마이크가 내장되어 있어 사용자의 목소리 듣기가 이론상 가능하다.
• "디지털 빅스비"와 같은 기능은 상시 마이크가 켜져 있는 덕분에 작동이 가능하다.
• 하지만, 기술이 존재하는 것과 이를 맞춤형 광고에 실제로 적용하는 것은 별개의 문제다.
• 사용자 동의하에 음성 정보를 활용할 수 있으며, 이는 개인 정보 보호 절차와 연관이 있다.

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1. 스마트폰 음성 수집에 대한 의심 [00:00:00]

• 여러 사람들이 대화 도중 특정 제품에 대해 언급했을 때, 해당 제품의 광고가 휴대폰에 나타나는 경험을 공유했다 .
• 이러한 경험 때문에 스마트폰이 사용자의 음성을 몰래 듣고 이를 광고에 활용한다는 의심이 꾸준히 제기돼왔다 .
• 얼마 전 관련 기사가 떠 논란이 있었지만, 구글은 이를 공식적으로 반박했다 .

2. 광고 기술 전문가의 견해 [00:00:36]

• 로코라 기업의 안재균은 머신 러닝 기술을 통해 맞춤형 광고 솔루션을 제공하는 회사를 이끌고 있다 .
• 몰로코 기업은 사용자 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 광고를 제공하며, 사람들은 이 회사가 휴대폰 대화를 몰래 사용한다고 의심한다 .
• 전문가들은 스마트폰이 음성을 듣고 광고로 활용하는 것은 기술적으로 가능하다고 설명한다 .

3. 기술적 가능성과 현실적 차이 [00:01:36]

• 스마트폰의 상시 마이크 기능은 사용자의 목소리를 24시간 감지할 수 있도록 설계됐다 .
• 그러나 전문가에 의하면, 음성을 광고에 활용하는 것과 실제 맞춤형 광고에 이를 적용하는 것은 전혀 다른 문제다 .
• 개인정보 동의 절차에 음성 정보 활용이 포함되어 있어야 이를 광고에 활용할 수 있다고 이해된다 .

1. 스마트폰과 광고: 음성 정보 활용 의혹 [00:00:00]

• 스마트폰이 사용자의 음성을 몰래 듣고 이를 광고에 활용한다는 의혹은 지속적으로 제기되고 있다 .
• 사용자가 특정 제품에 대해 대화를 나누면 해당 광고가 표시된다는 사례가 널리 알려져 있다 .
• 최근 관련 기사가 논란이 되어 구글이 이를 부인하였다 .

2. 맞춤형 광고와 개인 정보 보호 [00:00:36]

• 몰로코 기업 대표 안재균의 설명에 따르면, 머신 러닝 기술을 이용해 사용자 맞춤형 광고를 제공하는 솔루션을 보유하고 있다 .
• 이 회사는 사용자 데이터를 분석하여 적합한 광고를 제공하지만, 실제로 대화를 몰래 듣고 광고를 만든다는 의혹에 대해 해명할 수 있는 입장이다 .
• 스마트폰은 기술적으로 사용자 음성을 들을 수 있는 장치를 갖추고 있지만, 이를 실제로 광고에 이용하는 것은 별개의 문제라고 한다 .

2. 📜 개인정보 동의와 광고의 한계 [00:02:05] (32초)

• 법적으로 개인정보 동의를 받아야 광고를 진행할 수 있다.
• 사용자에게 "앞으로 24시간 광고를 위해 녹음을 합니다"라는 항목이 제시된다면, 동의를 하는 사용자는 거의 없을 것으로 추정된다.
• 개인 정보 보호강화로 인해 광고 진행이 어렵다고 볼 수 있다.
• 사용자의 동의 없이 도청을 할 경우 사법 처리될 수 있기 때문에, 위험을 감수할 기업은 없다는 것이 일반적인 상황이다.
• 하지만, 이익이 적절하다면 기업이 그 위험을 감수할 가능성도 있다.

 

1. 법적 절차와 개인정보 동의 [00:02:05]

• 개인정보 보호를 위해 법적으로는 사용자의 동의 없이 스마트폰 녹음을 진행할 수 없다.
• 개인정보 동의 사항이 존재하지만, "광고를 위한 24시간 녹음"에 대한 동의를 할 사용자는 거의 없을 것이다.
• 최근 개인 정보 보호 강화 추세로 인해 사용자 정보 수집은 더욱 어려워지고 있다.
• 사용자의 동의 없이 불법으로 도청할 경우 사법 처리될 수 있으며, 그 위험을 감수할 기업은 없다.

1. 개인정보 보호 법적 절차의 중요성 [00:02:05]

• 스마트폰이 사용자의 대화를 녹음하려면, 법적으로 사용자의 개인정보 동의를 받아야 한다 .
• 사용자들에게 "광고를 위해 녹음을 합니다"라는 동의 항목을 제시할 경우, 동의하는 사람들이 거의 없을 것으로 보인다 .
• 최근 개인 정보 보호 강화 움직임 때문에 스마트폰 녹음 허가는 더욱 어렵게 느껴진다 .
• 도청의 경우, 사용자의 동의 없이 진행하면 사법 처리될 위험이 있다 .
• 이러한 위험 때문에, 기업들이 비용적 비효율과 법적 위험을 감수하지 않는 것으로 추정된다 .

2. 기업의 도청 위험과 기술적 한계 [00:02:33]

• 기업이 도청을 통해 얻는 이익이 크다면, 위험을 감수할 수도 있다는 가정이 있다 .
• 그러나 실제로는 도청으로 인한 법적 위험이 크기 때문에 기업들은 해당 방식을 사용하지 않는 것으로 보인다 .
• 비용적 비효율 때문에 현실적으로 스마트폰이 광고 목적으로 사용자를 도청하기는 어렵다 .
• 각 주제에 따라 굵게 표시된 중요한 용어와 문장은 맥락 파악을 위한 핵심 요소로, 요약 과정에서 특별히 강조하여 다루었습니다.

3. 📊 광고 입찰 과정의 복잡성 [00:02:37] (4분)

• 유저 정보를 수집하고 저장한 후 패턴화하는 과정은 상당한 비용이 발생하며, 이를 통해 맞춤형 광고를 제공하는 것이 간단하지 않다.
• 대화를 저장하고 텍스트로 변환 후 분석해야 하므로, 이 모든 과정에서 들어가는 컴퓨팅 비용이 높고 법적 리스크도 존재한다.
• 현재의 온라인 광고는 과거의 정형화된 데이터 외에도 유저의 동의를 바탕으로 비정형화된 데이터도 활용할 수 있는 방식으로 발전하였다.
• 광고 칸에 들어오는 상품들은 사용자의 행동 데이터를 분석하여 맞춤형으로 제공되며, 이 때의 입찰 단가는 시간대별로 다르다.
• 머신러닝 기반의 AI 모델을 통해 실시간으로 광고 입찰이 이뤄지며, 이는 높은 기술력을 요구하고, 수많은 변수를 고려하여 웨이트를 조정해야 하는 복잡한 작업이다.

1. 스마트폰의 대화 청취와 비용 효율 [00:02:37]

• 사용자 대화를 몰래 청취하여 광고를 보여주는 과정은 저장, 변환, 분석 등의 단계가 필요하며, 비용이 상당히 높은 것으로 나타난다 .
• 모든 법적 리스크와 비용을 감안할 때, 광고주와 광고 솔루션 업체에게는 이러한 방법이 비효율적이고 손실이 발생할 수 있다 .
• 소리 정보를 활용하는 광고 방식을 사용하는 대신, 다른 방법으로도 충분한 성과를 낼 수 있다고 언급된다 .

2. 맞춤형 광고의 원리와 데이터 활용 [00:03:38]

• 현대 온라인 광고는 과거의 정형화된 데이터가 아닌, 사용자 동의를 바탕으로 비정형화된 데이터를 활용할 수 있다 .
• 디지털 화면은 마치 신문처럼 콘텐츠와 광고 부분으로 나누어지며, 각 광고 칸에는 사용자에게 맞는 광고가 채워진다 .
• 유저 행동 데이터와 맥락적 정보를 통해 맞춤형 광고가 제공된다 .

3. 실시간 입찰과 광고의 자동화 과정 [00:04:54]

• 실시간 입찰 기술을 통해 사용자 별로 광고가 실시간으로 구성되며, 이는 TV 광고와 유사하게 특정 시간대에 따라 광고 단가가 변동된다 .
• 광고가 결정되는 시간은 극히 짧고, 머신러닝 기반 AI 모델을 통해 자동화된 과정으로 처리된다 .
• 머신러닝은 비정형화된 패턴의 데이터를 분석하여 중요한 데이터를 선별하고 가중치를 높여 결과를 도출하는 과정이 중요하다 .

1. 스마트폰 음성 정보 수집과 비용적 측면 [00:02:37]

• 사용자 정보 수집 및 저장과정을 비용 관점에서 분석한다.
• 클라우드 서버를 이용한 데이터 보관과 분석에는 상당한 비용이 필요하다.
• 사용자의 대화를 분석하여 맞춤형 광고를 제공하는 절차는 컴퓨팅 비용이 크다.
• 비용 대비 효율이 낮아 실제로 구현하기 어렵다.
• 일부 기업은 음성 정보를 활용하지 않고도 성과를 낼 수 있다고 본다.

2. 맞춤형 광고와 데이터 활용 방안 [00:03:38]

• 광고의 정확성에 대한 의문을 제기하며, 비정형 데이터 활용 가능성을 설명한다.
• 디지털 플랫폼은 기사 콘텐츠와 광고가 구분되어 있다는 점을 강조한다.
• DA 매너라는 광고 형태가 다양한 유형으로 제공된다.
• 사용자의 행동 데이터를 활용해 맞춤형 광고를 제공한다.

3. 광고 입찰과 머신러닝 기술 [00:04:54]

• 광고 입찰 단가는 시간대별로 상이하며, 빠른 입찰이 중요하다.
• 머신러닝 기술을 통해 실시간 입찰 및 광고 결정이 자동화된다.
• 비정형 데이터에서 패턴을 분석하여 최적의 결과를 도출하는 과정의 핵심을 설명한다.
• 데이터의 가중치를 조정하여 광고 효과를 극대화한다.
• 데이터 변수와 웨이트 실시간 조정이 사람의 개입 없이 진행된다.

 

3.1. 음성 데이터 수집과 비용 문제

00:02:37 (1분)

• 유저 정보를 적법하게 수집하더라도, 데이터 저장 및 패턴화와 관련된 과정은 상당한 비용이 소요된다.
• 데이터는 대부분 클라우드 서버에 저장되며, 이 또한 비용이 발생하기 때문에 간단한 문제는 아니다.
• 유저 대화를 청취하고 광고를 맞춤형으로 보여주기 위해서는 대화 내용을 저장하고 텍스트로 변환하여 분석해야 하는데, 이 과정에서 들어가는 컴퓨팅 비용이 상당히 비싸다.
• 모든 컴퓨팅 비용과 법적 리스크를 고려할 때, 광고주나 광고 솔루션업체가 적절한 광고 효과를 얻기에는 손해일 수 있다.
• 몰로코는 소리 정보를 활용하지 않으며, 다른 방법으로도 충분한 성과를 낼 수 있다고 주장한다.

3.2. 스마트폰 음성 정보와 광고의 정확성

00:03:38 (1분)

• 온라인 광고가 사람의 원하는 것을 보여준다는 점에서 소비자들에게 소름돋는 경험을 주고 있다.
• 광고의 정확성이 도청과는 관련이 없다면, 현재 어떻게 이루어지는지에 대한 의문이 제기된다.
• 과거에는 광고를 위해 연령, 성별, 주소와 같은 정형화된 데이터에 의존했으나, 현재는 유저의 동의 하에 비정형화된 데이터도 활용할 수 있게 되었다.
• 디지털 화면에서 콘텐츠와 광고는 구분되어 보여지며, 이는 사용자 경험을 최적화하기 위한 방식이다.
• DA 매너(띠 형태, 팝업, 장면, 엔딩 등)는 일반적으로 광고가 소비자에게 전달되는 여러 형태를 포함하고 있다.

3.3. 광고의 개인화와 입찰 시스템

00:04:39 (1분)

• 사용자 맞춤형 광고는 유저의 행동 데이터와 맥락적 정보를 분석하여 제공된다.
• 광고의 입찰 단가는 시간대별로 다르며, 이는 TV 광고와 유사한 방식이다.
• 실시간 입찰 기술을 활용하여, 광고는 사용자의 행동에 따라 즉각적으로 결정된다.
• 광고가 정확히 나타나는 시간은 보통 0.01초 정도이며, 이 짧은 시간 안에 광고가 표출되는 것이 중요하다.
• 광고 입찰 과정은 주로 머신러닝 기반 AI 모델에 의해 자동으로 이루어지며, 높은 기술력을 요구한다.

3.4. 머신러닝과 데이터 가중치 조정

00:06:16 (28초)

• 머신러닝 기술은 비정형 데이터에서 패턴을 파악하여 좋은 결과를 도출하는 과정이다.
• 광고 분야에서 사용할 때, 데이터 중에서 중요한 데이터와 중요하지 않은 데이터를 구분할 필요가 있다.
• 데이터의 가중치를 조절하여, 예를 들어 연령 데이터의 중요성을 높여 결과를 도출할 수 있다.

3.5. 복잡한 변수와 데이터 관리

00:06:44 (35초)

• 제품의 수요와 구매 패턴은 빈도와 정기성을 포함해 여러 요소를 고려해야 한다.
• 이러한 변수들에 대한 웨이트 조정과 입찰가조정이 필요하다.
• 관리해야 할 데이터 변수의 수가 수십 개에 이르며, 이들 간의 상호작용을 실시간으로 조정해야 한다.
• 이러한 복잡한 데이터 관리는 사람이 수동으로 처리하기 어렵다고 추정된다.

4. 📈 머신러닝 기술과 광고의 진화 [00:07:31] (1분)

• 머신러닝 기술은 데이터 처리에 필수적이며, 모델의 성능 및 업데이트는 자사의 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소이다.
• 몰로코는 심층 신경망(DNN)을 이용해 모델을 지속적으로 학습시키고, 이를 통해 광고 효과를 극대화하고 있다.
• 이와 같은 기술 구현에는 상당한 컴퓨팅 코스트가 소요되며, 수백억에서 수천억 원 단위의 비용이 매년 들어간다.
• 애플의 앱 투명성 정책 도입으로 데이터 활용이 제한되었고, 맞춤형 광고제공에 큰 어려움을 초래하였다.
• 제한된 데이터만으로도 효과를 내기 위해 머신러닝을 활용하는 등 기술 개발에 노력을 기울이고 있다.

 

1. 머신러닝 기술의 중요성 [00:07:31]

• 광고 업계는 실시간 변화에 대응하기 위해 머신러닝 기술을 활용한 모델 개발이 필수적이라고 강조한다 .
• 몰로코는 심층 신경망(DNN)을 이용해 모델의 웨이트를 조정하며, 매 시간마다 학습을 재개한다 .
• 이 기술을 구현하는 데 드는 컴퓨팅 코스트는 연 단위 몇백억에서 몇 천억 원으로 상당하다 .

2. 애플의 앱 투명성 정책과 광고업계의 대응 [00:08:16]

• 애플은 2021년에 앱 투명성 정책을 도입하여, 사용자가 데이터 추적에 동의해야만 그 데이터를 활용할 수 있게 했다 .
• 이 정책으로 인해 기존에 사용 가능했던 데이터가 크게 줄어들어, 업계에서 맞춤형 광고에 어려움을 겪었다 .
• 이러한 변화에 대응하기 위해, 업계는 머신러닝 기술 등 기술 개발에 노력을 강화하고 있다 .

1. 머신러닝과 데이터 처리의 중요성 [00:07:31]

• 머신러닝 기술을 이용한 모델 개발이 데이터 처리와 자사 경쟁력에 중요하다고 강조한다 .
• 몰로코는 심층 신경망(DNN)을 활용해 모델의 웨이트를 조정하고, 매 시간마다 학습시킨다 .
• 이 기술에 필요한 컴퓨팅 비용이 막대하며, 매년 몇백억에서 몇천억의 투자가 필수적이다 .

2. 애플의 개인정보 보호 정책과 업계 영향 [00:08:16]

• Apple의 앱 투명성 정책은 사용자 동의 없이는 데이터 추적을 불가능하게 하였다 .
• 이로 인해 업계는 맞춤형 광고 제공에 큰 어려움을 겪었다 .
• 정책 변화로 활용할 수 있는 데이터 수가 기존의 100개에서 10개로 감소하였다 .
• 소수의 데이터로 효용을 맞추기 위해 기술 개발에 더욱 노력하게 되었다.

 

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5. 📈 머신 러닝과 맞춤형 광고의 효과 [00:09:09] (42초)

• 기존의 100개의 정보를 활용할 필요 없이, 10개의 정보만으로도 효용을 창출할 수 있다는 가능성이 제기된다.
• 과거보다 더 적은 데이터만으로도 각 고객에 맞춘 맞춤형 광고 제공이 가능해져 성과가 상승했다고 합니다.
• 모로코의 고객사는 캠페인을 통해 5배의 성과를 올린 사례가 있다.
• 고객이 보통 예상했던 10만 원이 아닌, 실제로는 50만 원을 구매하는 결과가 나타나고 있다.
• 이러한 성과는 정교한 맞춤형 광고의 가능성을 실증적으로 보여준다.

 

1. 머신러닝과 데이터 효율성 [00:09:09]

• 최신 머신러닝 기술을 통해 적은 데이터로도 광고 효용을 높일 수 있는 방법이 개발되고 있다 .
• 더 적은 데이터로 각 고객에게 맞춤형 광고를 제공하며, 광고의 성과가 눈에 띄게 향상되었다고 한다 .
• 구체적인 사례로, 모로코의 고객사가 광고 캠페인을 통해 5배 정도의 성과 증대를 이루었다 .

2. 맞춤형 광고의 성과 [00:09:37]

• 맞춤형 광고를 통해 예상보다 높은 소비를 유도할 수 있었다고 한다, 예를 들어 유저당 10만 원의 구매를 예상했지만 실제로는 50만 원의 구매가 이루어졌다 .
• 이러한 성과들은 보다 정교한 맞춤형 광고가 가능해졌음을 보여준다 .

6. 📊 맞춤형 광고와 프라이버시의 딜레마 [00:09:52] (2분)

• 맞춤형 광고는 프라이버시침해 논란에 휘말리고 있으며, 적은 데이터에도 불구하고 매출이 뛰어 오르는 현실이 문제가 된다.
• 광고는 유저에게 환영받지 않는 존재이기 때문에, 광고 차단 앱의 사용이 증가하고 있고, 이는 광고 솔루션업체들에게 어려움을 준다.
• 유저들은 나쁜 광고를 보고 싶지 않아 하고, 이러한 요구는 광고 업계가 더 나은 형태의 광고를 고민하게 만든다.
• 맞춤형 광고는 애플의 규제로 인해 더욱 정교화되고 있으며, 개인의 프라이버시와 관련해 불편함을 느끼는 사람들이 많다.
• 맞춤형 광고에 대한 의견은 분분하며, 이러한 논의는 개인의 프라이버시와 무료 인터넷 서비스를 연결짓는 복잡한 문제로 로 추정된다.

 

1. 광고와 프라이버시의 딜레마 [00:09:52]

• 맞춤형 광고는 프라이버시 침해 논란에서 자유롭지 않은 영역이다 .
• 광고는 사용자에게 반가운 존재가 아니며, 이를 차단하는 앱이 인기를 끌고 있다 .
• 광고 차단 앱의 유행은 광고 업계에 도전이 되며, 더 나은 광고 솔루션을 고민해야 한다 .

2. 맞춤형 광고와 개인적 인식 [00:11:00]

• 맞춤형 광고는 애플의 강력한 규제로 더욱 정교화되고 있다 .
• 사람들은 맞춤형 광고를 프라이버시 침해로 볼 수도 있고, 무료 인터넷 서비스의 원료로 볼 수도 있다 .
• 한쪽을 정답으로 단정할 수 없는 복잡한 문제로 인식된다 .

3. 독자의 참여와 영상 마무리 [00:11:30]

• 맞춤형 광고에 대한 개인의 생각과 경험을 공유하는 것은 사고 확장을 돕는다 .
• 댓글, 구독과 좋아요를 부탁하며, 영상은 마무리된다 .

 

원본영상

https://youtu.be/3dRfYQ65ejg