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장
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인공지능 프레임워크
83
[그림
5
-
4
]는 인공지능을 활용한 마케팅의 전반적인 내용을 소개한다. 그림 안의
흰색 글씨는 각 과정에서 활용할 수 있는 머신러닝 알고리즘을 설명한다.
그림
5-4
인공지능 프레임워크
비즈니스
요구 사항
•목표
•광고 소재
•제한 사항
- 예산
- 날짜
- 지역
- 그 외
타깃 선택 광고 노출 위치 타깃 선택 비즈니스 성과
•성능 인사이트
•콘텐츠 인사이트
•잠재 고객 인사이트
•행동 기반
• 플랫폼 직접 이용
•맞춤형 타깃
•예산
•광고 소재
•잠재 고객
강화 학습
분류기,
강화 학습
신경 분류기,
RNN, 클러스터링
타깃 선택
아테나 프라임은 타깃 선택을 위해 자연어 처리, 신경망, 딥러닝 모델 등을 사용
한다. 이를 통해 광고 카피 및 랜딩 페이지를 분석하고, 광고 채널에서 고객의 관
심을 기반으로 변수를 도출한다. 이는 광고의 연관도 및 성능을 올리는 일련의 과
정이다. ‘아테나 센스
Athena
Sense
’라고도 부른다. 단편적인 타기팅 광고 수준에 그치
지 않고 맥락이나 수백 개의 관심 기반 정보, 즉 타기팅 변수를 사람의 개입 없이
도 광고에 지속적으로 반영할 수 있다. 만약 세부적인 타기팅 정보 설정을 관련
담당자나 대행사가 직접 진행한다면 엄청난 업무량이 뒤따를 것이다.
고객의 관심사와 관련한 타기팅 변수는 광고 플랫폼이나 파트너 채널에서 ...