쿠키리스시대의 대안, AI기반 맞춤형 DOOH의 광고효과 척도 개발 연구 : 상황 인식형 광고를 중심으로

Alternative to the Cookies, Development of AI-Driven Personalized DOOH Advertising Scale : Focusing on context-recognition advertising

디지털 쿠키리스 위기에 AI 기반의 맞춤형 DOOH 광고는 대안 매체로 주목받고 있으며, 매체 가치가 높아지고 있다. 이러한 상황에서 본 연구는 AI 맞춤형 DOOH 광고를 중심으로 광고 효과를 측정하는 주요 구성요인과 척도 항목 개발에 초점을 두었다. 이를 위해 Churchill(1979)의 8단계 척도 개발 패러다임과 Devellis(1991)의 권고 사항을 반영한 9 단계의 프레임워크로 척도 개발을 진행하였으며, AI 맞춤형 DOOH 광고와 관련된 문헌 연구를 다각적, 포괄적으로 분석하여 구성 개념과 범위를 구체화하였다. 본 연구에서는 광고 학계 및 업계 전문가 패널 15명을 대상으로 3차에 걸쳐 델파이 조사를 실시, 척도의 주요 구성요인과 측정 항목의 정화를 진행하였고, 성장 가능성이 높게 전망된 상황인식형 맞춤형 DOOH 광고를 중심으로 실험물을 선정하여 352명을 대상으로 온라인 서베이를 실시하였다. 이후 1차 탐색적 요인분석 결과를 통해 구성 요인의 기준이 되는 척도 항목을 추출하고, 2차 확인적 요인 분석 및 타당도 검증으로 상황인식형 AI 맞춤형 DOOH 광고의 구성 요인과 척도 항목을 도출하였다. 연구 결과, 최종 상황인식형 AI 맞춤형 DOOH 광고 효과 측정 척도로 5개 구성요인과 22개의 측정 항목이 개발되었으며, 제안된 척도와 기준은 광고 효과 측정 및 매체 평가에 적합한 것으로 나타났다. 본 연구는 상황인식형 AI 맞춤형 DOOH 광고의 효과를 측정하는 척도를 개발함으로써 OOH 매체의 플랫폼적 가치를 더해주고, 효과 측정이라는 과학적 인식을 통한 매체기획의 틀을 제공하는 토대를 마련한 첫 연구로 의의가 있다.

Amidst the current digital cookie-less issue, AI-driven personalized DOOH (Digital Out of Home) are gaining prominence as a viable alternative platform, and their significance is growing. This study specifically examined the creation of key elements and measurement tools to assess the success of advertising, with a particular em-phasis on AI-driven ersonalized DOOH advertisements. In order to achieve this objective, the development of a scale was conducted using a 9-step framework that in-corporated Churchill's 8-step scale development paradigm and Devellis' (1991) suggestions. The concept and extent of composition were determined by conducting a thorough analysis of literature research on AI-based personalized DOOH advertisements from various perspectives. This study involved conducting a Delphi survey three times with a panel of 15 experts in advertising academia and industry. The aim was to refine the major components and measurement items of the scale. Additionally, an online survey was conducted with 352 individuals who were se-lected based on their exposure to personalized DOOH advertisements, which have a high potential for growth. Subsequently, the foundational elements that serve as constituent factors were identified by conducting the initial exploratory factor analysis. The second confirmatory factor analysis and validity verification were then employed to establish the components and scale items for context-recognition AI-based personalized DOOH advertisements. The study yielded a final situation-aware AI-driven personalized DOOH advertising effect measuring scale consisting of 5 components and 22 measurement elements. This study is the inaugural effort to incorporate the platform value of OOH media and establish the groundwork for the scientific validation of assessing its impact.