[아무튼 린AI] API 활용
Lean AI
매일 스타트업과 브런치. 179 day
주요 플랫폼들은 광고주에게 효과적인 광고 솔루션을 제공하기 위해 지난 수년간 자체적인 타게팅 알고리즘, 데이터 기반 타게팅, 머신러닝을 꾸준히 개선하려고 노력했다. 플랫폼 측면에서 보면 매우 훌륭한 일이지만 플랫폼 간 지출을 최적화해 다양한 목표를 달성할 수 있도록 분석 및 보고해야 하는 마케팅 담당자나 대행사에서는 달가운 일이 아니었다.
recipe 265. 서드 파티 솔루션 활용
머신러닝 기술이 발전하면서 AI 기술만을 전문적으로 다루는 소프트웨어 회사들이 생겨났다. 미디어 광고주는 머신러닝 전문 회사의 솔루션 패키지를 이용해 시간을 절약할 수 있게 됐다. 광고주가 직접 솔루션 소프트웨어를 개발하고 유지하기 위해서는 큰 비용이 필요하지만, 서드파티 솔루션을 활용하면 큰 비용을 들이지 않고도 머신러닝 알고리즘 통해 미디어 광고 예산을 효율적으로 편성할 수 있다. 더 나은 광고 소재를 찾고, 다양한 고객에게 광고를 내보낼 수 있도록 입찰 전략을 조정하고 예산을 배정하며, 사람의 직접적인 개입 없이도 성능을 지속적으로 개선할 수 있다. 이런 머신러닝 시스템은 린 AI 자동화 등급의 레벨 3에 해당하는 과정이다.
recipe 266. 오케스트레이션
최근 마케팅 자동화 레벨 3나 4에서 가능한 크로스 채널 마케팅 오케스트레이션이 떠오르면서 접근성 또한 높아졌다. 오케스트레이션은 마케팅 솔루션 자동화의 핵심 요소이다. 마케팅 퍼널, 고객의 동선, 생애 주기를 고려하므로 자동 입찰 관리 수준을 훨씬 뛰어넘는다. 자동화의 이점을 인공지능을 극대화하기 위해서는 고객 여정을 고려해야한다. 이를 통해 마케팅 업무의 조정이 제대로 이루어질 수 있다.
#인공지능과 자동화로 최적화할 수 있는 업무 영역
-고객 세분화와 타케팅
-제품 구매에 이르는 고객 여정을 파악하기 위한 다양한 채널에서의 고객 행동 예측
-크로스 셀링이나 업셀링을 위한 미세한 조정 및 보완
-광고의 노출 비율 및 횟수에 기반해 고객 참여를 증진할 수 있는 적합한 채널 파악
-성능 분석에 대한 정확도 향상
-부정거래 탐지 및 보완
2015년까지 아마존 웹 서비스 AWS나 구글 클라우드 플랫폼 GCP, 마이크로소프트 애저 Azure처럼 저렴하고 강력한 클라우드 컴퓨팅 인프라를 기반으로 NLP, 신경망, 머신러닝 같은 기술이 발전했다. 이와 발맞춰 디지털 미디어 광고 구매는 단순 전자거래에서 API를 통해 상호작용이 가능한 높은 확장성을 가진 비즈니스로 진화했다. 구매 자동화에서 한 단계 더 나아가면 다양한 디지털 마케팅 플랫폼을 이루는 복잡한 시스템으로 확장해볼 수 있다. 구글이나 페이스북, 트위터, 스냅팻 같은 주요 마케팅 플랫폼은 다른 기능과 API를 제공한다.
recipe 267. API란?
출처: https://yozm.wishket.com/magazine/detail/727/
https://yozm.wishket.com/magazine/detail/53/
보다 자세한 내용은
출처: Lean AI 에서.
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