관련 통계자료 다운로드 소셜네트워크 분석기술 계층도 1990년대부터 본격적으로 폭발한 인터넷 시대는 우리 삶의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓았다. 전 세계를 하나로 엮는 웹의 출현과 뒤를 이은 포털 서비스들은 일반인들이 정보를 얻고 자신을 표현하는데 혁명적 틀을 제공해주며 각광을 받았다. 그러나 이들은 무료 서비스였기 때문에 적절한 수익 모델을 찾는데 어려움을 겪고 있었다.
이때 구원투수가 등장했다. 다름 아닌 `서곡`이라는 뜻의 오버추어라는 회사가 바로 그것이다. 이 회사는 키워드 검색 광고라는 전대미문의 비즈 모델을 들고 나와 깊은 병을 앓고 있던 인터넷 포털 회사들을 치료해주었다. 더불어 새로운 롱테일 마케팅 비즈니스의 본격 도래를 알리는 서막을 멋지게 열어젖힌 것이다.
검색 광고는 이렇게 등장하면서 중소규모 광고주들이 저비용 광고를 할 수 있는 기회를 제공해줬다. 그러나 광고효과 측정의 어려움 및 클릭 어뷰즈 등의 문제를 태생적으로 갖고 있는 것도 사실이다.
◇SNS와 비즈니스 모델=국내에서 2009년 중반부터 급증하고 있는 스마트폰은 무선 인터넷 시대 최고의 정보기기로 이미 자리매김했다. 유선 인터넷 시대 도래와 함께 PC 그리고 포털서비스가 각광받았다면 무선 인터넷 시대에는 스마트폰과 소셜네트워크서비스(SNS)가 각광을 받게 될 것이다. 더불어 스마트폰과 SNS는 기존 포털 서비스의 숙원이었던 개인화 문제를 단숨에 풀어버렸다.
이제 SNS를 위한 수익 모델을 생각할 때가 되었다. 포털도 다른 정보 미디어와 마찬가지로 광고를 통한 수익을 창출하고 있다. 물론, 기존 광고와 다른 검색 광고로 많은 수익을 창출하고 있다. 잘 알다시피 SNS도 일종의 미디어 서비스다. 수익 모델도 광고 서비스일 수밖에 없다. 그렇다고 검색 광고일 수는 없다. SNS 장점을 잘 살린 새로운 광고 서비스가 수익모델이 될 것이 분명하다. 구체적인 모델은 사람마다 다를 것이다. 나는 소셜 타깃 마케팅(Social Target Marketing) 광고가 핵심이 될 것이라고 확신한다.
더불어 기존 검색 광고의 문제점인 광고 효과 측정의 어려움 및 어뷰즈 문제들은 소셜네트워크 특성에 의해 자연스럽게 해소될 수 있을 것이다. 즉, SNS에서 광고 퍼짐은 정보 공유 및 확산의 메커니즘에 의해 모두 기록되기 때문에 효과 측정이 용이하다. 더불어 소셜네트워크 구성은 단시간 내에 이루어지는 것이 아니므로 어뷰즈 문제도 자연스럽게 억제될 수 있기 때문이다.
이러한 소셜 타깃 마케팅 광고를 하려면 소셜네트워크 분석 기술이 필요하다.
◇소셜네트워크 분석 기술=소셜네트워크 분석 기술은 가트너가 뽑은 2011년 톱10 전략 기술 중에 4위를 차지하고 있다. 이는 앞서 이야기한 소셜 타깃 마케팅 광고를 위한 핵심 기술일 뿐만 아니라 다양한 용도로도 활용될 수 있다는 의미이다.
사실 소셜네트워크 분석 기술은 이전부터 있었다. 그러나 20세기 말, 네트워크 사이언스의 출현으로 복잡계 네트워크 분석 기술이 급격히 발전하게 되었다. 그 결과 기존 기술로는 불가능했던 대규모 소셜네트워크 데이터 분석을 빠르고 정확하게 할 수 있게 된 것이다.
복잡계 네트워크 분석 기술은 이미 물리학, 생물학, 경제학, 의학 등에 두루 활용되고 있었으나 소셜 타깃 마케팅에 대한 응용은 이제 막 시작되고 있는 단계이다.
따라서 앞으로 소개할 소셜네트워크 분석 기술은 단지 복잡계 네트워크 분석 기술을 SNS 데이터에 적용하는 한 예로 이해하면 될 것이다.
SNS는 개인, 개인의 사회적 관계(친구 맺기)와 추가 기능을 제공하고 있다. 이 서비스 내에서 개인을 노드(Node), 개인의 사회적 관계를 링크(Link)로 간주하면 소셜 네트워크를 구축할 수 있게 된다. 이렇게 형성된 소셜네트워크에서 여러 정보를 추출 및 분석하기 위해서 크게 다음 세가지 작업을 하게 된다.
첫 번째, 소셜네트워크의 위상학적 구조(Network Topology Structure) 분석을 해서 네트워크의 전반적 특성을 파악하게 된다.
두 번째, 네트워크 구조의 시간에 따른 진화를 분석한다.
세 번째, 소셜네트워크 상에서 각 노드(사용자)가 생산, 확산시키는 콘텐츠(포스트, 댓글, 리트위, 동영상, 링크 등) 흐름을 분석한다.
이를 종합하여, 각 개인 또는 그룹의 소셜네트워크 내 영향력(Influence), 관심사, 성향 및 행동 패턴을 분석 추출하게 된다.
◇네트워크 구조 분석=SNS에서 사용자는 동일한 관심사를 갖는 다른 사람과 관계 맺기(친구 맺기)를 통해 인맥을 형성한다. 즉, 노드가 다른 노드와 링크를 형성하면서 소셜네트워크가 형성 된다.
이렇게 관계 맺기를 통해 형성된 소셜네트워크의 구조를 분석할 때, 글로벌 구조 분석, 커뮤니티 분석, 노드 역할 분석으로 세분된다. 글로벌 구조 분석은 네트워크에서 정의되는 각종 지표(네트워크 직경, 친구끼리 친밀도, 친구 수 분포 등)를 분석하여 네트워크의 전반적인 모습을 파악한다.
커뮤니티 분석은 네트워크 내 조밀한 연결 구역을 명명하는 작업이라고 할 수 있다. 이 커뮤니티 내에 존재하는 노드들은 외부보다 이들 커뮤니티 멤버들끼리 조밀한 연결관계를 맺고 있다. 이러한 관계를 맺게 된 원인은 그들이 갖고 있는 콘텐츠 또는 프로필의 유사성에 기인하기 때문에 타깃 마케팅을 할 때, 매우 중요한 데이터로 사용될 수 있다.
마지막으로, 커뮤니티 내 각 노드들의 역할 분석을 하게 된다. 이를 통하여 특정 그룹 내 각 노드들의 특성이 파악되어 최종 타깃팅을 위한 판단 근거를 제공할 수 있게 된다.
◇네트워크 진화 분석=SNS에서는 시시각각 유저가 가입 및 탈퇴, 그리고 새로운 관계 맺기 형성 및 끊기가 빈번히 이뤄진다. 이러한 개별적인 행동들이 모여서 다음과 같은 현상이 발생한다. 즉, 서로 다른 두 커뮤니티가 합쳐지거나 특정 커뮤니티가 여러 개로 갈라지는 현상이 발생한다. 물론, 지속적으로 유지되면서 팽창하는 것이 있는 반면 점점 그 세가 작아지고 결국은 사라져가는 커뮤니티도 있을 수 있다.
이러한 현상의 원인으로 기존 상품 또는 정보에 대한 관심사가 같은 별개 커뮤니티들의 이합 집산이 있을 수 있다. 또 새로운 토픽의 출현, 팽창, 소멸 현상도 커뮤니티 생성 소멸의 원인이 될 수 있다.
따라서 거시적 관점에서 새로운 토픽이나 트랜드 변화를 추적하기 위해선 네트워크 구조에 대한 진화 분석은 필수적이다.
◇네트워크 정보흐름 분석=SNS 유저는 자신의 일상 생활 및 관심사에 대한 콘텐츠를 SNS에 포스팅하여 자신의 친구와 공유(sharing)한다. 또 친구 포스트를 또 다른 친구들과 공유하기도 한다. 이러한 개인들의 움직임이 소셜네트워크에 의미있는 거시적 정보흐름 현상으로 나타나게 된다.
이들 정보 흐름들을 관심 토픽별, 또는 키워드별로 추출하여 네트워크를 재구성하게 되면 특정 정보 흐름 네트워크를 구축할 수 있게 된다. 이렇게 형성된 정보흐름 네트워크에 대해 커뮤니티 분석을 하고 소속 커뮤니티 내 노드들의 역할을 분석하게 되면 커뮤니티별로 영향력이 높은 오피니언 리더(Opinion Leader)를 추출할 수 있다.
이렇게 선택된 오피니언 리더들과 기업들과의 교류는 기업이나 상품 이미지에 지대한 영향을 끼치게 될 것이다. 그런데 이들과 교류시 주의할 점이 있다. 기존의 홍보나 광고 매체를 통한 일방적인 정보 캐스팅 방식은 오히려 반감을 불러일으키고 말 것이다.
“로마에 가면 로마법을 따르라”라는 말이 있는 것처럼 SNS를 제대로 활용하기 위해서는 SNS 문화를 따라야 한다는 것이다. 소셜네트워크 형성이 구성원 간의 일정 기간 동안 다양한 정보 및 소소한 일상사에 대한 교류를 통하여 이루어진 것처럼 기업도 오피니언 리더들과 인간 냄새 나는 정보 교류 및 친분 관계 유지를 위한 노력이 전제되어야 한다는 것이다.
이것이 성공적으로 이루어지면 오피니언 리더들이 스스로 맘에 드는 기업들에 대한 홍보 및 마케팅을 해줄 것이기 때문이다. 그리고 이들 뒤에 있는 많은 사람들은 자신들이 신뢰하고 있는 오피니언 리더들이 제공하는 정보를 믿음을 갖고 받아들이게 될 것이다.
백석철 SK C&C STM사업추진 TF팀장/통계물리학박사
