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OTT PPL | 콘텐츠 플랫폼에서 광고 플랫폼으로


/2023 방송매체 이용행태 조사(방송통신위원회, 정보통신정책연구원)

Trend

국내 온라인 동영상 서비스(OTT) 앱 이용자가 2000만 명을 돌파했다. '2023 방송매체 이용행태 조사'에 따르면 OTT 이용률은 77.0%로 계속해서 증가하고 있으며, 특히 10~30대 이용률은 95%를 넘어섰다. 유료 OTT 이용률도 57%로, 그 중 절반 이상(54%)은 매달 9000원 이상을 지출하는 것으로 나타났다. 세계 OTT 시장은 2023년 162억 달러(약 22조원)에서 2029년 215억 달러(약 29조원)까지 성장할 것으로 예측된다. OTT의 강세가 한동안 계속될 것으로 보인다. 그러나 이 OTT 시장에서 기존의 구독형 모델(SVOD)의 성장세가 주춤하고 광고형 OTT(AVOD)가 빠르게 성장하고 있다. 미국에서는 2025년에 AVOD가 TV보다 더 많은 광고 수익을 올릴 것으로 전망되고 있다. 이는 OTT의 미래가 광고 기반으로 전환될 것을 시사한다. 넷플릭스는 광고를 보는 대신 요금이 더 저렴한 광고요금제를 도입하여 수익성을 개선했다. 국내 '토종 OTT'인 티빙도 광고요금제를 출시하여 수익성과 사용자 확보에 나섰다. 또한 광고기반 무료 스트리밍 TV 서비스인 FAST(패스트)도 성장 잠재력이 크다. 이러한 광고형 OTT의 성장은 미디어·광고 시장 전반에 큰 영향을 미치고 있다. 전문가들은 광고기반 OTT 사용자가 늘어나면서 다양한 맞춤형 광고의 개발로 새로운 수익을 창출하고, 디지털 미디어의 성장을 이끌 것으로 전망했다. 그러나 이러한 변화는 기존 미디어의 수익 감소를 초래할 수 있어 고민거리가 남는다. VPP(비디오 프로덕트 플레이스먼트)는 인공지능(AI)을 활용하여 영상 내 특정 장면에 광고를 삽입하는 기술로, 이를 통해 광고에 대한 사용자의 태도와 수용성을 예측할 수 있다. 그러나 현재 OTT는 단순히 광고를 노출만 할 뿐이어서, '광고 최적화'를 위한 개선이 필요하다는 지적도 있다. 또한, 데이터의 중요성은 촉발적인 광고형 OTT의 성장을 촉진하는데 큰 역할을 한다. 그러나 현재 OTT 사업자들은 이용자 데이터와 광고 효과를 측정하는 데이터를 투명하게 공개하지 않아, 효과적인 광고 집행이 어려워지고 있다. 이에 전문가들은 객관적이고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하고, 정부의 지원이 필요하다고 촉구하고 있다.


Insight

  • 광고기반 OTT의 성장으로 인한 미디어 및 광고 시장에 미치는 영향과 기업이 취해야 할 전략적 대응은 무엇인가요?
  • VPP 기술을 활용한 광고 최적화를 위한 개선이 필요하다는데, 이에 대한 기업의 대응 전략은 무엇이 있을까요?
  • OTT 광고시장에서의 데이터의 중요성은 어떤 측면에서 기업 전략에 영향을 미치고 있나요?
  • 기존의 구독형 모델과 광고형 모델의 시장 점유율 변화에 따른 전략적 대응 방안은 무엇일까요?
  • OTT 시장에서 광고형 모델의 성장세가 빠르게 증가하는 이유는 무엇인가요?


Keyword

OTT, 광고형, 광고, 시장, 성장, 수익, 데이터, 사용자, 효과, VPP


Reference

[원문기사/이미지] 커지는 OTT 광고시장… '개인 맞춤형' PPL도 가능해진다


* 본 콘텐츠는 Crowd Filtering을 통해 수집된 데이터를 기반으로 AI가 요약한 내용입니다.



6-Patterns
Enhancement
Expansion
Connectivity
Reversal
Reduction
Disruption


18-Issues

Tech-centric

Culture

Type

Personalization

Originality

Luxury
Sense
Space
Ecosystem
Environment
Time
Curation
Experience
Co-creation
Community
Diversity
Subculture
Human-Centric


12-Sectors
Marketing
Branding
Lifestyle
Business
Tech
Consumer
Contents
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Expansion
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Connectivity
고객경험, 콜라보레이션, 커뮤니티 등을 통해 트렌드가 연결되는 패턴

Disruption
개인화, 오리지널리티, 하이엔드 등을 통해 트렌드가 특화되는 패턴

Reduction
사회적 비소비, 시간 절약, 큐레이션 등을 통해 트렌드를 선별하는 패턴

Reversal
인간중심, 서브컬처, 다양화 등을 통해 트렌드의 반대로 향하는 패턴

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