앱 캠페인은 적시에, 적합한 사용자를 대상으로, 적절한 인벤토리에 게재할 효과적인 광고 소재를 선택하기 위해 머신러닝 기반의 광고 소재 순환게재를 활용합니다. 좋은 결과를 얻으려면 애셋에 어떻게 접근해야 하나요?

앱 캠페인의 머신러닝은 다양한 광고 소재를 통해 학습하여 최적의 조합을 찾습니다. 콘텐츠, 테마, 길이, 방향이 다른 여러 애셋을 제공하면 시스템이 다양한 사용자 세그먼트에 가장 효과적인 광고 소재를 식별하고 게재할 수 있습니다. 이는 캠페인 성과를 극대화하는 데 필수적입니다. 적은 수의 광고 소재를 업로드하거나, 동일한 동영상을 길이만 다르게 또는 약간만 변경하여 사용하는 것은 머신러닝이 학습할 수 있는 데이터의 다양성을 제한하여 최적의 성과를 달성하기 어렵게 만듭니다.