레버는 왜 AI 알고리즘으로
광고 최적화를 할까?
디지털 마케팅에서 좋은 성과를 내려면 매체, 타겟팅, 소재, 예산 등 다양한 요소들을 고려해야 합니다. 마케팅 담당자들은 데이터 분석을 통해 이러한 요소들을 어떻게 효율적으로 활용할지 판단합니다.
레버는 왜 AI 알고리즘으로 광고 최적화를 할까 - 마케터의 업무시간 활용하지만 데이터 분석에는 충분한 시간과 인력이 요구됩니다. 실제로 마케터들은 광고 데이터 수집/분석에 업무 시간의 많은 비중을 할애하고 있습니다.
레버는 이런 시간과 인력을 절감하기 위해 AI 알고리즘을 활용합니다. 디지털 마케팅의 여러 요소들이 고객 맞춤화를 통해 최적화될 수 있도록 지원합니다.
그렇다면 레버가 말하는 AI 알고리즘은 광고 최적화에 어떤 방식으로 도움을 주는 걸까요?
레버는 왜 AI 알고리즘으로 광고 최적화를 할까 - 미디어 믹스 최적화미디어 믹스 최적화
레버는 광고 성과 예측 시뮬레이션 모델을 활용합니다. 광고 데이터를 바탕으로 먼저 고객 비즈니스의 산업 군, 광고 목표 등을 분석합니다. 이후 광고주가 요청한 매체별 예상 효율을 시뮬레이션하고, 각 매체가 최대 성과를 거둘 수 있도록 예산을 편성합니다.
해당 시뮬레이션 모델은 주기적으로 광고 데이터를 최신화하고 매체 성과 트렌드를 반영하고 있습니다. 이를 통해 고객 업종과 예산 규모에 맞는 최적의 매체 편성 비중을 제시하여, 효율적인 광고 집행을 지원합니다.
레버는 왜 AI 알고리즘으로 광고 최적화를 할까 - 광고 예산 최적화광고 예산 최적화
광고 성과 목표 달성을 위해서는 효율이 좋은 캠페인 중심으로 예산을 편성해야 합니다. 하지만 어떤 캠페인이 얼마나 우수한 성과를 기록하고 있는지, 예산은 어느 정도로 분배해야 할지를 판단하는 것은 쉽지 않습니다.
이러한 고민 해결을 위해 레버는 AI를 통한 성과 예측 모델을 제공합니다. 예산 최적화를 위한 Multi-armed bandit algorithm(이하 MAB 알고리즘)을 통해 매일 새벽, 성과를 예측하고 이를 기반으로 각 광고에 예산을 차등적으로 배분합니다.
여러 대의 슬롯머신이 있을 때,
어떤 순서로 어떤 슬롯을 당겨야
가장 많은 돈을 딸 수 있는가?
MAB 알고리즘은 슬롯머신 게임에서 최대 수익을 얻기 위한 전략에서 출발한 알고리즘입니다. 제한된 시간과 예산으로 어떤 슬롯머신이 돈을 딸 확률이 높은지 매번 최적의 옵션을 선택하고 탐색하면서, 실시간으로 각 옵션의 결과값을 통해 수익을 극대화하는 전략입니다.
매일 오전 고객의 광고 데이터를 바탕으로 모든 선택지가 최적의 전환 당 비용(CPA)을 발생시킬 확률을 계산하고, 이를 바탕으로 최종적으로 익일 예산을 도출합니다. 이 알고리즘은 단순한 감이 아닌 데이터 학습을 통한 전환 예측 모델을 활용하며, 전환 성과 극대화를 위해 캠페인 예산 비중을 자동으로 조정합니다.
레버는 왜 AI 알고리즘으로 광고 최적화를 할까 - 입찰가 최적화입찰가 최적화
광고 매체에서 노출량, 노출 위치는 실시간 경매(Real time Bidding) 방식으로 정해집니다. 경쟁자보다 더 높은 입찰가를 제시하면 더 많은 노출량, 상위 지면으로 노출되는 형태입니다.
광고 성과에 직접적으로 영향을 끼치므로 퍼포먼스 마케터들이 밀착 관리하는 부분이기도 합니다. 성과 분석만큼 손이 많이 가지만 그만큼 효율도 비례하는 편이죠.
레버의 입찰가 최적화 알고리즘(DeepFM)은 이런 실시간 입찰 방식을 고객에 맞춰 최적화하며 실시간으로 대응합니다.
고객의 광고 데이터를 분석해서 우수 시간대별 최적 노출량을 계산하고, 이를 달성하기 위한 최적의 입찰가를 실시간으로 적용합니다. 사람이 대응하기 힘든 시간에도 항시 최적화를 진행하여, 목표 성과를 더욱 안정적으로 달성할 수 있습니다.
레버는 왜 AI 알고리즘으로 광고 최적화를 할까 - 애플 iOS 14.52020년에는 코로나로 인해 트렌드와 마케팅 전략에 변화가 있었는데요. 올해 역시 많은 변화가 일어날 것으로 예상됩니다. 애플은 개인 정보 이용 시 사전 동의를 받는 iOS 14.5 업데이트를 진행했습니다. 구글은 약관 변경 안내문을 통해 '6월부터 구독자가 1명인 계정의 동영상에도 광고를 넣는다'라고 통보했습니다.
마케팅 담당자라면 광고 정책을 정확하게 이해하고 변화에 맞게 대처해야 합니다. 하지만 맡은 업무 영역이 넓다면 발 빠른 대처가 쉽지 않을 수도 있습니다. 실제로 그런 상황이라면 마케팅만큼은 AI 알고리즘 + 전문가의 도움을 받는 것도 좋은 해결책이 될 수 있습니다.
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