프로그래매틱 광고

 

 

프로그래매틱 광고란?

 

앞 장에서 언급한 DSP, SSP, Ad Exchange와 같은 플랫폼 등을 활용해 자동화 된 디지털 광고의 형태를 프로그래매틱 광고라고 할 수 있습니다. 인벤토리에서 광고를 내보낼 지면을 RTB (Real Time Bidding) 기술로 자동으로 구매하고 판매가 가능하기 때문에 더 효과적으로 캠페인을 운영 할 수 있습니다. 프로그래매틱 광고는 웹, 모바일, 앱, 비디오 및 소셜 미디어 등에서 디지털 광고 인벤토리를 자동으로 구매하는 과정에서 사용됩니다. 프로그래매틱 광고는 워크플로우 자동화와 머신러닝 알고리즘을 활용하여 다양한 신호(인구 통계, 쇼핑 패턴 등)를 기반으로 가장 효과적인 광고를 유저에게 전달합니다.

 

 

머신러닝 알고리즘의 역할

 

프로그래매틱 광고에서는 데이터를 실시간으로 분석하여 이를 기반으로 최적 입찰 가격을 계산하는 등의 과정에서 인공지능과 알고리즘이 핵심적인 역할을 하기 때문에 머신러닝 알고리즘이 중요합니다. 머신러닝 알고리즘의 성능에 따라 광고 성과와 예산을 얼마나 효율적으로 활용할 수 있는지가 크게 달라집니다.

 

 

프로그래매틱 광고 머신러닝 특징

 

1. 유저 타겟팅의 정교성: 머신러닝은 광고주가 타겟팅 하고자하는 유저를 설정하여 데이터를 기반으로 미세하게 분류하고 이해할 수 있기 때문에 더 정확한 유저 타겟팅이 가능합니다.
2. 활동 분석: 디지털 광고 캠페인에서는 유저의 행동, 선호도, 지리적 위치, 디바이스 유형 등 다양한 데이터 확보가 가능합니다. 머신러닝은 이러 다양한 데이터를 효과적으로 활용하여 복잡한 패턴과 관계를 찾아내어 더 정확한 예측과 타겟팅을 가능케 합니다.
3. 데이터 기반의 의사 결정: 유저 분류, 광고 지면 입찰, 광고 노출 까지 많은 과정이 순식간에 이루어지기 때문에 빠른 의사결정이 절대적으로 필요합니다. 머신러닝은 실시간으로 데이터를 분석하고 즉각적으로 광고 캠페인을 최적화할 수 있는 능력을 제공합니다.
4. 알고리즘 자동 최적화: 머신러닝은 학습 데이터를 통해 자동으로 알고리즘을 최적화 할 수 있는 기능을 갖고 있습니다. 그러기 때문에 학습을 거듭 할수록 유저의 특정한 패턴을 분석하고 이해하여 더 효과적인 광고가 가능합니다.

 

딥러닝이 아닌 머신러닝을 선호하는 이유

 

기본적으로 딥러닝은 엄청난 양의 데이터를 필요로합니다. 더불어 수많은 노드 즉 신경망을 훈련 시켜야 하기 때문에 비용과 시간 소모가 비효율적인 부분이 있을 수 있기 때문에 규모가 작은 광고에 적합하지 않은 부분이 있습니다. 또한 머신러닝은 딥러닝에 비해 학습 속도가 빨라 실시간으로 응답해야 하는 디지털 광고에서는 머신러닝이 더 적합할 수 있습니다.

 

다음은 해석의 중요성입니다. 딥러닝은 수많은 신경망을 사용하기 때문에 어떠한 의사 결정에 대해서 전문가도 해석이 불가능한 ‘블랙박스’가 존재합니다. 하지만 머신러닝은 어떠한 의사 결정에 대해서 쉽게 해석할 수 있기 때문에 고객에게 광고 성과에 대해서 더 자세한 설명이 가능합니다. 또한 머신러닝은 다양한 알고리즘과 모델이 있어 여러 종류의 광고와 어떠한 문제에 쉽게 대응할 수 있는 장점이 있습니다.

 

 

 

프로그래매틱 광고에 대해서 함께 알아보았습니다. 

 

감사합니다.