현장: 몰로코, 앱 넘어 멀티 채널 공략…"인간·AI 융합 관건"

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 머신러닝, 데이터 분석

대상자

AI/ML 개발자, 마케팅 기획자, 플랫폼 운영자

핵심 요약

• 멀티 채널 확장 전략: 앱, OTT, 숏폼 영상, CTV 등 모든 디바이스 환경에서 광고 최적화
• 에이전틱 AI 융합: 기존 추천 시스템과 AI 에이전트 기반 대화형 큐레이션으로 사용자 경험 혁신
• 실시간 ML 기술: 초당 600만 건 이상의 광고 기회 분석 및 A/B 테스트로 광고 품질 개선

섹션별 세부 요약

1. 멀티 채널 확장 전략

• 플랫폼-셀러 수익 공유 모델 구축: 앱, OTT, 웹 등 다양한 채널에서 광고 수익 공유
• 글로벌 광고주 유치 성과: 티빙과 협업으로 글로벌 광고주 유치 사례
• AI 기반 추천 기술 확장: 브랜드 광고와 퍼포먼스 광고 경계 허물기

2. AI 기술 진화

• 딥러닝 모델 상용화: 2018년부터 딥러닝 모델 적용, 2021년 트랜스포머 기반 모델 실시간 적용
• AI 전용 칩셋 도입: 처리 속도 및 효율 향상
• 자체 AI 엔진 개발: 다양한 플랫폼과 셀러의 지속 가능한 성장 생태계 구축

3. 실시간 ML 기반 광고 최적화

• ML 기반 실시간 입찰 시스템: 캠페인 기여도와 예상 단가 동시에 고려
• A/B 테스트 및 프리미엄 인벤토리 활용: 광고 품질 극대화
• 광고 가성비 극대화: 초당 600만 건 이상의 광고 기회 분석

4. A2A 캠페인 체계 구축

• 앱 투 애니웨어(A2A): 앱, 웹, CTV 전 채널 통합
• 글로벌 AI 광고 플랫폼 도약 전략: 디바이스 무관한 최고 광고 전환 성과 달성

결론

• 실무 적용 팁: AI 전용 칩셋 도입과 트랜스포머 기반 모델 확대, A2A 체계 구축을 통해 광고 최적화 및 수익 공유 모델 확보
• 핵심 전략: 인간-AI 융합 기술과 크로스 디바이스 환경 확장으로 사용자 경험 혁신 및 비즈니스 임팩트 창출