AI 기반 광고 수익 최적화 시스템 구축 사례 공개!
by DD
8개월 전
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SK플래닛은 OpenRTB 기반의 광고 입찰 시스템을 구축하여 광고 수익을 최적화함
MAB, GMM 등 머신러닝 알고리듬을 활용하여 광고 수익률 향상을 달성함
GMM 블렌딩 전략을 통해 시장 변화에 유연하게 대응하며 지속적인 수익 개선을 이룸
OpenRTB 기반 광고 플랫폼 아키텍처
OpenRTB는 광고주, 퍼블리셔, 미디어를 연결하는 핵심 기술이다. 구체적으로 실시간 입찰(RTB)을 통해 광고 지면을 판매하고, 최고가 입찰자에게 광고를 노출한다. 따라서 광고 수익 극대화를 위한 기반을 마련한다.
MAB, GMM 알고리듬 비교 분석
MAB는 빠른 수렴 속도를 보이지만, 상태(Context)를 고려하지 못하는 한계가 있다. 반면, GMM은 다(Multi)봉우리 구조 탐색을 통해 숨겨진 수익 기회를 발견한다. 따라서 광고 수익 최적화를 위한 더 나은 전략을 제시한다.
GMM 블렌딩 전략의 효과
GMM 블렌딩은 과거 데이터(Past GMM)와 실시간 정보(Recent GMM)를 결합한다. 구체적으로 시장 변화에 민첩하게 대응하며, 지속적인 수익 개선을 가능하게 한다. 따라서 광고 수익의 안정성을 확보한다.
