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Buzzvil Ad Wars #4 광고에 인공지능(AI)이 왜 필요할까?

2021.03.09

 

모바일의 발달, 4차 산업 혁명 등으로 정보화의 가속화가 여전히 빠르게 진행되고 있습니다. 이와 함께, 흔히 말하는 디지털 정보의 홍수, 광고의 홍수 속에서 마케터가 신경써야 하는 일은 나날히 새로워지고 있습니다. 이제 마케터는 상품을 더 돋보이게 하기 위한 광고 소재 제작과 함께 광고의 적중률을 높이기 위한 방법, 사용자의 구매 여정을 가속화할 방법을 찾기 위해 고군분투해야 하는 상황입니다. 

 

이런 흐름에 맞추어 인공지능(AI)을 광고의 영역에서도 이용하려는 움직임이 활발합니다. 마케팅 KPI를 달성해야 하는 광고주 입장에서는 사용자의 구매 여정 즉, 마케팅 퍼널을 늘리고, 가속화하는 것이 필요하고, 광고 지면을 통해 수익을 얻는 퍼블리셔 입장에서는 광고 지면마다 앱 사용자와 관련성 높은 광고를 노출하여 수익을 창출해야 합니다.  

 

오늘은 광고주와 퍼블리셔의 이런 도전 과제를 버즈빌은 어떻게 해결하고 있는지 알아보겠습니다. 

 

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그래서 광고에 인공지능을 더하면 뭐가 좋은데?

 

인공지능에 대한 근본적인 이야기와 개념은 충분히 다른 매체를 통해서 이미 익숙하실 것이라 생각됩니다. 다만, 광고의 영역에서 인공지능이 어떤 효과를 발생시키는지 고객을 중심으로 예를 들어보고자 합니다. 

 

30대 중반의 여성 회사원인 고객 A의 사례를 살펴봅시다.
 

 

고객 A가 생산해내는 데모그래픽 정보부터 앱 행동 데이터, 관심 제품 데이터, 등은 그대로 사라지는 것이 아닙니다. 고객을 더 이해하고 원하는 것이 무엇인지 확인하고 예측하기 위한 정보로 활용됩니다. 이른바 데이터 레이크(Data Lake)로 모든 데이터가 유입되고 그 데이터를 버즈빌 AI 엔진이 분석하는 것이죠. 


또한, 데이터 레이크로 유입된 데이터는 각 산업분야에 최적화된 형태로 분석됩니다. 아주 쉽게 설명하자면, 같은 행동 데이터라도 커머스 영역과 금융 영역에서 분석 데이터의 결과는 서로 다를 수 있습니다. 

 

한 명의 고객이 정말 다양한 정보를 갖고 있고, 또 생산해냅니다. 가장 기본적인 정보인 데모그래픽부터 설치된 앱의 종류, 앱 내에서의 행동(장바구니 담기, 구매, 클릭, 등)의 데이터를 전방위적으로 분석하여 고객이 반응하는 광고를 추천하고 더 나아가 초관련성(Hyper-Relevance), 즉, 내가 필요한 것까지 챙겨주는 광고를 제공하는 역할을 인공지능이 담당합니다. 거기에 덧붙여 더 빠른 반응과 충성도(Loyalty)를 위한 리워드 기술까지 제공하는 것이 버즈빌의 AI 엔진이 담당하고 있습니다. 

 

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버즈빌 AI 엔진(Buzzvil AI Engine)은 이런 것을 제공합니다. 

 

리워드를 이용한 구매 여정 가속 
AI 엔진을 통해 앱 사용자의 활동성과 잠재 가치를 분석하여 구매 여정을 가속화할 수 있도록 리워드 전략을 단계별로 구축할 수 있습니다.

 

앱 행동 패턴 분석
다양한 퍼블리셔 서비스를 통해 수집되는 월 1,400만 사용자 명의 앱 행동 패턴을 분석하여 맞춤형 광고뿐만 아니라 콘텐츠와 광고의 초관련성(Hyper-Relevance)을 제공합니다.

 

오디언스 분석
AI 엔진을 통해 수집되는 앱 행동 데이터를 기반으로 오디언스 간의 유사성을 분석하고, 광고를 노출합니다. 특히, 리타겟팅 광고와 같이 상대적으로 적은 오디언스 그룹으로 광고를 운영할 때 노출 범위와 효율을 한 단계 더 높일 수 있도록 도와줍니다. 

 

성과 지향형 광고 추천 로직
광고 상품과 KPI에 따라 AI 엔진이 추천 로직을 구성합니다. 광고의 목적에 최적화된 로직으로 높은 광고 효율을 달성할 수 있습니다. 

 

부정 사용자 필터링
비정상적인 광고 참여, 부정 사용 등의  어뷰징(Abusing)을 AI 엔진이 감지하여 잠재 고객과 부정 사용자를 효과적으로 분리합니다. (특허기술 보유)

 

전체 퍼널(Full-Funnel)을 아우르는 광고 상품과 다양한 타겟팅/리타겟팅부터 인사이트까지 제공하는 버즈빌 AI 엔진으로 고객에게 더 다가가보세요. 



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