AI 기반 광고 수익 최적화 시스템 개발 사례

이 게시물은 SK플래닛이 협업하여 구축한 AI 기반 광고 수익 최적화 시스템의 개발 과정을 소개합니다.

광고 플랫폼 구조 및 OpenRTB

• 광고주, 퍼블리셔, 미디어의 역할과 연결 구조
• OpenRTB 기반 실시간 입찰 시스템 운영과 진화 과정
• Ad Network 선택과 최소 입찰가 설정의 트레이드오프

머신러닝을 활용한 수익 최적화

• 초기 휴리스틱 방식의 한계와 MAB 알고리듬 도입
• MAB의 한계를 극복하기 위한 Gaussian Mixture Model(GMM) 적용
• 과거 데이터와 실시간 데이터를 결합한 GMM 블렌딩 전략
• 알고리듬 진화를 통한 수익 안정화와 성장

성과 및 미래 방향

• GMM 블렌딩으로 다양한 환경에서 안정적 수익 달성
• AI 기반 지능형 광고 플랫폼의 지속 가능성 확보
• 데이터 기반 문제 정의와 점진적 모델 진화 강조