반응형 디스플레이 광고의 머신러닝 모델에서 광고 슬롯에 맞는 최적의 애셋 조합을 결정하기 위해 무엇을 사용하나요?

반응형 디스플레이 광고의 머신러닝 모델은 광고 슬롯에 맞는 최적의 애셋 조합을 결정하기 위해 실적 내역에 기반한 예측을 사용합니다. 이는 과거 광고 캠페인의 클릭률, 전환율 등 실제 성과 데이터를 분석하여 어떤 애셋 조합이 가장 효과적일지 예측하는 방식입니다. CRM에서 내보낸 파일은 고객 관계 관리 데이터로 광고 성과 예측에 직접 사용되기 어렵습니다. 업계 전반의 실적 데이터나 벤치마킹 대상 비즈니스 전체에서 집계된 광고 포트폴리오 데이터는 일반적인 시장 동향을 보여줄 수는 있지만, 특정 광고주의 고유한 캠페인에 대한 최적의 애셋 조합을 예측하는 데는 한계가 있습니다. 각 광고 캠페인의 고유한 목표와 타겟 고객에 맞춰 최적화하려면 해당 광고주의 실제 실적 데이터가 가장 중요합니다.