아프리카TV의 빅데이터와 머신러닝 도입으로 광고 효율 극대화
AAM은 아프리카TV가 보유한 방대한 데이터와 머신러닝의 모수 추론 모델을 도입해 실시간 사용자 광고 반응을 예측 분석하고 광고 효율을 극대화하는 데 초점을 뒀다.
와이즈버즈는 지난해 5월 아프리카TV의 빅데이터를 활용한 신규 광고 서버 개발 계약을 체결한 바 있으며, 약 9개월간의 개발 기간을 거쳐 더욱 정교한 광고 타겟팅이 가능한 AAM 서버 구축을 완료했다.
AAM은 차순위 낙찰 방식(Second Price Auction)을 적용한 입찰형 시스템으로, 상대적으로 저렴한 낙찰가로 저예산으로도 원하는 지면에 광고할 수 있다. 아프리카TV 콘텐츠와 유저의 특성상 타 매체에 비해 서비스 내 결제가 많은 만큼 콘텐츠와 광고주에 따른 광고 반응 이력 등을 잘 분석해 활용한다면, 가성비 측면에서 독보적인 동영상 광고 매체로 자리 잡을 수 있을 것으로 예상된다.
신규 광고 관리 플랫폼은 아프리카TV 동영상 상품과 PC와 모바일의 메인 배너 지면에 우선 적용하고 이후 점진적으로 적용 범위를 확대할 예정이다.
와이즈버즈 기술사업총괄 신준열 이사는 "이전 네이버 밴드의 피드 서비스, 빙글(Vingle)의 실시간 입찰형 광고 서버 개발 프로젝트를 성공적으로 수행하며 축적한 노하우를 이번 서버 개발에 적용했다"라며 "오픈 기간 중 광고 송출 알고리즘과 시스템 업데이트를 지속하며, 광고주의 만족과 아프리카TV의 광고 수익 극대화에 기여할 것"이라고 전했다.
고승민기자 ksm@dt.co.kr
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