화면이 띄워져 있다고 해서 다 보는 건 아니잖아?

TV나 모바일 광고를 보면서 이런 생각을 해본 적이 있을겁니다.

‘지금 내가 보는 광고가 얼마짜리일까? 도대체 이 광고의 비용은 어떻게 산정되는거지?’

광고비용을 산정하는 방법은 그 형태에 따라 다양합니다.  유튜브 광고의 광고비 산정기준은 영상 ‘조회 수’나 쿠키 데이터 기준의 ‘순 시청자 수’입니다. 그런데  의심스러운 부분이 있습니다. 광고가 화면에는 노출되고는 있지만 안 보고 딴 짓을 하는 경우도 많거든요.

보통 실제로 발생하지 않은 광고에 대해 광고주가 비용을 지불하게 만드는 광고사기를 애드 프라우드(Ad Fraud)라고 부르는데요. 이렇게 실제와 차이가 있는 데이터를 사용하여 광고 비용을 산정하는 것도 어떻게 보면 애드 프라우드입니다. 효율적이지 않은 광고니까요.

 

그런데 왜 아직도 이런기준으로 비용을 산정하는거지?

광고 비용 산정을 위한 데이터가 실제와 다르다는 문제는 광고주도, 에이전시도, 그리고 사용자도 모두 아는 사실입니다. 광고 효율성은 떨어지지만 뾰족한 수가 없기 때문에 이렇게 진행을 해왔던 것이죠. 하지만 이런 관행이 지속되면서 어느순간 광고계는 너무 복잡해졌습니다. 광고주에게는 비용 낭비, 에이전시는 효율낭비, 그리고 사용자한테는 스트레스를 유발하고 있거든요.

오랫동안의 침묵(?)에 지쳤던걸까요? 이런 현상에 반기를 드는 사람들이 있습니다.

The Attention Council (TAC)

The Attention Council은 2019년 11월, 집중도 지표(Attention Metric)로 미디어와 광고 생태계를 바꿀 수 있다고 믿는 사람들이 만든 협회입니다. 이들은 덜 복잡하고(low clutter), 높은집중도(high attention)를 가지는 고객 친화적인(consumer-friendly) 경험이 브랜드 인지측면에서 강한 효과를 낼 수 있다는 것을 다양한 연구로 증명해왔는데요. TAC는 Attention Metric으로 기존의 미디어와 광고 시장을 변화시켜 광고주, 퍼블리셔, 사용자 모두 윈윈 할 수 있는 방향을 찾고자 하는 목표를 가지고 있습니다.  미디어 리서치사, 제조사, 시선추적기술 회사, 광고 회사 등 다양한 분야를 담당하는 사람들이 함께하고 있으며 설립 이후 채 1년도 되지 않아 Microsoft, Dentsu, Tesco, MARS 등의 글로벌 기업들이 대거 가입하면서 활동반경을 확장해나가고 있습니다.

교육에서의 집중도지표

광고시장의 문제점을 예로 들었지만, 집중도는 광고 뿐 아니라 ‘교육’시장 에서도 굉장히 중요한 지표입니다. 최근 시간과 공간의 제약을 넘어서는 온라인 수업이 많아지고 있는 가운데, 온라인 수업이 가지는 한계를 극복하기 위해서는 수업을 듣는 학생의 상태를 살펴볼 수 있는 기술이 꼭 필요하기 때문입니다. 많은 전문가들이 온라인 교육에 있어 상호 소통하는 환경이 조성되지 않으면 유튜브나 TED강의를 듣는 것과 다를바가 없다는 조언을 해오고 있습니다.

그렇다면 집중도 지표(Attention Metric)는 어떻게 만들어 나갈 수 있을까요?

 

집중도 지표(Attention Metric)

답은 인공지능 기술에 있습니다.

집중도를 파악하는 기술은 크게 2가지로 나눠 생각해볼 수 있습니다. 첫째, 집중여부를 직관적으로 확인하는 인터렉티브(Interactive) 기술입니다. 음성, 터치, 스크롤, 특정모션 등 디바이스와 상호작용을 할 수 있는 인공지능 기술들이 인터렉티브 기술에 속합니다. 둘째, 화면을 제대로 보고 있는지를 판단하기 위한 센싱(Sensing)기술입니다. 사용자 디바이스나 서비스에 적용되어 사용자의 행동을 관찰하는 인공지능 기술들이 센싱기술에 속합니다.

코로나 바이러스로 사회적 거리두기의 개념이 없었을 적에는 인터렉티브 기술이 각광받았습니다. 그래서 사용자에게 재미를 주는 인터렉티브 광고라던지 화상수업에서 선생님과 소통하는 것만으로도 충분했습니다. 하지만, 인터렉티브 기술의 단점은 다수의 집중도를 파악하기 어렵다는 점입니다. 예를 들어  화상수업의 경우, 기존 1:1환경에서는 어려움이 없었지만 코로나바이러스로인해 대규모  화상수업이 진행되면서 1:다수의 환경에서는 관리가 거의 불가능하다는 문제가 있었습니다.

반면에, 센싱하는 기술들은 이런 문제에서 비교적 자유롭습니다. 적용할 수 있는 범위도 넓고 정량적으로 데이터를 추출할 수 있기 때문에 대규모로 관리하는 것도 어렵지 않습니다.

인공지능 기술 중, 집중도 지표 산출로 가장 많이 주목받고 있는 기술은 얼굴인식(face tracking)과 시선추적(eye tracking)입니다.

  1. 얼굴인식(Face Tracking)
  • 기본적으로 얼굴이 화면을 향해있는지를 파악하여 집중도를 산출합니다.
  • 얼굴의 감정정보까지 파악한다면, 보다 다양한 인사이트를 얻을 수도 있습니다.
  • 2017년, 디즈니와 칼텍(California Institute of Technology)은 영화관에서 관객의 감정정보를 활용하여 영화에 대한 관객의 데이터를 수집했던 FVAE 프로젝트를 진행한 적이 있습니다.  특정 영화에서 보여지는 관객의 감정정보를 분석하면 다른 영화의 흥행여부를 예측할 수 있다는 것이었는데요. 이 역시 영화에 대한 관객의 집중도를 데이터 지표로 뽑아내고자 했던 시도라고 볼 수 있습니다.
  • 하지만, 얼굴인식이 가지는 한계는 명확하게 있습니다. 얼굴이 화면을 향하고 있다고 하더라도 실제로 사용자가 화면을 유심히 보고 있는지, 화면 속에서 어떤 정보를 보고 있는지 파악하기 어렵기 때문입니다.

시선추적기술은 이런 얼굴인식의 한계를 보완해줍니다. 눈은 거짓말하지 않으니까요.

  1. 시선추적(Eye Tracking)
  • 시선추적기술은 눈의 움직임을 찾아야 하기 때문에 얼굴인식을 전제로 합니다.
  • 눈이 어떤 곳을 보고 있는지 파악하여 집중도를 산출합니다.
  • 얼굴인식 기술에 시선추적기술을 더하게 되면, 얼굴이 화면을 향하는지+어떤 감정정보가 나오는지+그리고 화면의 어떤 부분을 유심히 보는지까지 모두 파악할 수 있습니다.
  • 물론, 얼굴인식보다는 훨씬 높은 기술 수준과 정확도가 요구되지만 그만큼 좋은 데이터를 얻을 수 있습니다.

정말 시선추적 데이터로 집중하는지를 알 수 있나?

기본적으로 데이터 파라미터(parameter)를 활용하면 사용자가 언제, 화면의 어디를, 얼만큼 오랫동안 응시하는지 사용자의 행동은 관찰할 수 있습니다. 시선추적 기술은 시선의 위치 좌표 뿐 아니라 시선응시값(Fixation)과 시선이동값(Saccade)을 도출 할 수 있고 Time Stamp와 함께 저장되기 때문에 어디에서 어디로 움직였는지 시선의 이동경로(Scan Path)도 파악할 수 있거든요. 각 콘텐츠(이미지/영상/텍스트)를 시선데이터와 매칭해보면 시선추적으로 집중도를 어느정도 판단 할 수 있다는 증거들을 발견할 수 있습니다.

아래 예시 영상을 보시겠습니다.

파란색은 Fixation값을, 빨간색은 Saccade값을 시각화 한 것입니다. 동그라미가 커지면 커질 수록 오랫동안 그 부근을 집중적으로 응시하고 있어  Fixation값이 많이 발생하고 있다는 것을 의미합니다.

A. 영상에 집중하지 않을 때, 시선 움직임

Saccade가 일어나고 있으며, Fixation도 계속 위치가 이동하면서 아주 짧게 발생하고 있는 것을 볼 수 있습니다.

B. 영상에 집중 하고 있을 때, 시선 움직임

Saccade가 일어나고 있지 않으며, 많은 수의 fixation값(number of fixation)이 긴 시간동안 발생하고 있는 것을 볼 수 있습니다.

(관련 포스팅: 텍스트를 열심히 집중해서 읽을 때와 대충 읽을 때의 차이)

위와 같이 간단히 Fixation과 Saccade 데이터만 추출해 비교해봤을 때도 확실히 집중 했을 때와 안 했을 때가 구별됩니다. . 시선의 x,y 축 움직임이나 이동방향이 오른쪽이냐 왼쪽이냐에 따라 서로다르게 해석할 수 있죠. 물론, 더 수준높고 표준화된 집중도 지표를 만들기 위해서는 다양한 필드의 전문가와의 연구+사용자 특성에 맞춘 정확도개선+방대한 양의 시선패턴 학습 등이 필요합니다.

 

사회적 거리두기가 기본

이제는 시험을 보러, 수업을 들으러, 영화를 보러 어떤 장소로 이동하는 것이 어색해졌습니다. 코로나 바이러스가 저희 일상을 바꿨기 때문입니다. 그럼에도 불구하고, 이런 상황에서도  더 효율적이고 편리한 교육 서비스를 만들고자 하는 노력, 그리고 합리적인 광고 생태계를 조성하고자 하는 노력은 필요합니다.

그래서 ‘집중도 지표’는 앞으로도 더욱 중요해 질 것입니다.

비주얼캠프의 시선추적기술로 새로운 지표를 만들어보는 건 어떨까요?

비주얼캠프의 시선추적기술

연관 포스팅

<Reference>

  1. 유투브 전성시대 동영상광고 시청효과는 왜 줄어들까?(https://blog.opensurvey.co.kr/article/onlinevideo-2019-2/)
  2. AI가 관객의 반응을 분석한다?( https://m.post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=9349406&memberNo=39007078)
  3. Attention Planning( https://www.warc.com/newsandopinion/opinion/attention-planning/3713)

 

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