📱 Meta, 전 세계 광고주 대상 ‘Threads’ 광고 전면 확장 – 틱톡 불확실성 속 기회 노린다
세계 최대 소셜미디어 기업 중 하나인 Meta Platforms가 자사의 텍스트 기반 SNS 플랫폼인 **‘Threads’**에 대한 광고 서비스를 전 세계 모든 광고주로 확대한다고 발표했습니다. 이는 최근 미-중 무역 갈등 심화와 글로벌 광고 시장의 불확실성 속에서 새로운 수익원을 발굴하려는 시도로 해석됩니다.
🔍 Threads란?
2023년 7월에 론칭된 Threads는 일론 머스크가 인수한 X(구 트위터)를 대체할 플랫폼으로 주목받았습니다. Meta는 Threads를 통해 혼란스러운 트위터 이용자들을 자사 생태계로 흡수하는 데 성공했고, 현재 월간 활성 이용자 수는 3억 2,000만 명 이상으로 급성장 중입니다.
📊 광고 확대 배경
Meta는 대부분의 수익을 광고에서 창출하고 있으며, 이 수익은 AI 인프라 및 생성형 AI 기술 개발에 투입되고 있습니다. 하지만 미중 간의 관세 전쟁과 글로벌 경기 둔화는 광고주들의 예산 집행을 늦추게 만들고 있으며, 이에 따라 Meta의 온라인 광고 부문이 최대 70억 달러 손실을 입을 수 있다는 경고가 나왔습니다(MoffettNathanson 분석).
하지만 동시에, 틱톡의 미국 내 금지 가능성과 Threads의 사용자 수 증가라는 긍정적 요소가 겹치면서 Meta는 광고주들에게 새로운 대안 플랫폼을 제시할 수 있는 위치에 있습니다.
🧠 AI 경쟁과 광고 확대
Meta는 OpenAI, Google 등과 함께 생성형 AI 기술 주도권을 확보하기 위해 수십억 달러를 AI 인프라에 투자하고 있습니다. 이러한 기술 개발 자금을 지속적으로 확보하기 위해서는 광고 수익 다변화가 필수적입니다. 이번 Threads 글로벌 광고 확장은 이러한 맥락에서 추진된 전략입니다.
📍 광고 서비스 확대 지역
Meta는 올해 초 미국과 일본의 일부 브랜드를 대상으로 Threads 광고를 시범 운영했으며, 이제 이를 글로벌 모든 자격 요건을 충족하는 광고주에게 순차적으로 개방한다고 밝혔습니다. 초기에는 일부 주요 시장에서 시작되며, 추후 확대될 예정입니다.
📅 1분기 실적 발표 예정
Meta는 오는 4월 30일 2025년 1분기 실적을 발표할 예정입니다. 이번 광고 전략 확장이 실적에 어떤 긍정적 영향을 미칠 수 있을지 주목됩니다.
📌 요약
- Meta, Threads 광고 글로벌 확대
- 광고 수익 다변화 및 AI 투자 자금 확보 목적
- 틱톡 불확실성 속 Threads의 대안 플랫폼 부상
- 미중 관세 전쟁이 광고주들의 예산 결정에 변수
- Meta, 4월 30일 실적 발표 예정
-투자 추천, 종목 추천 아닙니다!
제가 생각하는 AI의 3가지 키포인트는 아래와 같은데요 이를 부합하는 회사라고 생각합니다!
이미 그 데이터는 많은 유저들이 전세계에서 올려주고 있고, 2024년 엔비디아 GPU 구매한 탑라인엔 메타가 항상 있었음.
지금은 검색만하고 질문만 하지만, 앞으로는? 웹을 통틀어 내가 지금 본 이 피드의 셔츠를 찾아서 가장싸고 구매후기 좋은 링크 하나만 달라고 하면 AI 는 금새 답을 줄거야..........아니, 그냥 스레드, 인스타그램에서 바로 하면 돼. why not?!
✅ 1. 양질의 데이터 (High-Quality Data)
- 왜 중요할까? AI 모델의 성능은 데이터를 얼마나 잘 학습했느냐에 달려 있어요.
- 중요 포인트:
- 다양하고 편향되지 않은 데이터 확보
- **정제(cleaning)**와 라벨링이 잘 되어 있어야 함
- 도메인 특화 데이터 (예: 의료, 금융, 제조 등) 확보가 경쟁력
✅ 2. 고성능 컴퓨팅 인프라 (Computing Power & Infrastructure)
- 왜 중요할까? 대규모 AI 모델 학습과 추론(inference)에 막대한 연산 자원이 필요해요.
- 중요 포인트:
- GPU, TPU 등 병렬처리에 강한 하드웨어
- 분산 시스템(예: 클러스터링된 서버) 운영 능력
- 클라우드 or 온프레미스 하이브리드 전략도 고려
✅ 3. 우수한 인재 및 알고리즘 역량 (Talent & Algorithm Expertise)
- 왜 중요할까? 같은 데이터를 주고도 어떤 모델, 어떤 구조, 어떤 튜닝을 하느냐에 따라 결과가 크게 달라져요.
- 중요 포인트:
- MLOps, 모델 최적화, 프롬프트 엔지니어링 등 실무 능력
- R&D 기반의 최신 알고리즘 적용
- 기술 + 도메인 전문성 갖춘 팀 구성이 핵심
