페이스북이 차별적인 포스트를 방치했다가 여론의 뭇매를 맞고 있어 거대 광고주들이 빠져나가고 주가도 폭락하여 그들의 태도를 바꾸지 않으면 쉽게 진정되지 않을 듯 싶다.
페이스북이 차별적인 포스트를 방치했다가 여론의 뭇매를 맞고 있다.
  페이스북이 이런 상황에 처한 것은 처음이 아니지만 이번에는 거대 광고주들이 빠져나가기 시작하고 덩달아 주가도 폭락하여 그들의 ‘돈이 되면 악마의 광고도 띄운다’라는 태도를 바꾸지 않으면 쉽게 진정되지 않을 듯싶다.
  페이스북의 데이터 기반 광고가 일반인들의 관심을 받게 된 것은 4년 전으로 거슬러 올라간다.
  당시 영국 브레시트(Brexit) 투표와 미국 대선에서 페이스북의 타겟팅 기술이 지대한 영향을 미친 것이 알려지면서다.
  그것도 페이스북 자체 내에서만 분석이 이루어진 것이 아니라 데이터가 외주회사와 공유된 것이 드러나면서 스캔들로 번진 것이다.
  그런데 확실한 성과가 있었기에 오히려 문제가 된 것이니 이런 일련의 사건은 ‘데이터와 분석에 기반한 타겟팅은 광고주에게 결과를 가져다준다’라는 사실을 역설적으로 증명한 셈이 된다.
  데이터에서 가치를 창출하는 것이 직업인 사람들에게는 새로운 것이 아니지만, 기술적인 요소를 떠나 ‘할 수 있는 일이라고 다 해서는 안 된다’라는 경각심을 불어넣어 준 계기도 됐다.
  그렇다면 페이스북은 진정 사악한 집단이며 데이터를 마케팅에 사용하는 것은 늘 위험천만한 일인가? 그 질문에 대답하기 전에 그 타겟팅 과정을 살펴봐야 할 것이다.
  예를 들어 어떤 사업가가 온라인 매장을 만들었다면 가장 먼저 해야 할 일은 잠재고객에게 선별적으로 홍보하는 것이다.
  마케팅의 대상이 커질수록 예산도 많이 드니 타겟팅이란 개념은 처음부터 중요하다.
  사업 초기에는 원하는 고객의 나이·성별·지역 등 기초적인 프로파일로 타겟팅을 하겠지만, 점차 거래기록 등 데이터가 쌓이면 고객들 중 사용액수가 많거나 자주 구매한 우수고객을 타깃으로 삼은 통계적 모델을 통해 ‘비고객들 중 우수고객이 될 확률이 높은 대상’을 선별할 수 있다.
  원래의 예로 돌아가서 선택된 고객명단을 페이스북과 공유하면 그들의 거대한 데이터베이스 안에서 타깃과 닮은 대상을 머신러닝으로 찾아내 개인 페이지에 광고를 띄운다.
  소비자의 입장에서는 그들의 관심분야에 속한 개인화된 상품광고가 페이스북 담벼락에서 눈에 띄게 되는 것이다.
  이런 과정은 사실 새로운 것이 아니다.
  모델링은 이미 1960년대부터 타겟팅에 이용되어 왔다.
  크게 다른 점은 페이스북은 이 전과정을 자동화했다는 것이다.
  보유하고 있는 수많은 사용자들의 인구적·행동적 데이터와 타겟팅 기술력으로 페이스북은 이제 소매사업에 없어서는 안 될 존재가 되었다.
 