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몰로코의 머신러닝은 최적의 입찰가를 자동으로 계산, 비딩하여 광고 노출에 대한 과도한 지출을 방지하고 고가치 유저를 확보할 수 있게 합니다. 유저에게 가장 적합한 광고를, 적절한 비용으로, 적당한 때에 노출시키기 위해 몰로코의 머신러닝은 매일 세계 최대 규모의 서치엔진, 스트리밍 및 소셜 플랫폼에서 처리되는 수를 능가하는 3,500억 건 이상의 광고 요청을 분석하여 입찰가를 최적화합니다.
동일한 광고지면을 구매할 수 있는 22개의 파트너가 있다면, 이들 모두는 각자의 방법으로 자신의 광고를 지면에 노출시키고자 할 것입니다. 초당 400만 건의 입찰 요청을 처리하는 몰로코의 Bid Optimizer 기능은 노출에 알맞은 최소 입찰가를 제시하여 ROI를 극대화합니다.
몰로코의 머신러닝은 파트너사의 자사 데이터가 수집되는 즉시 학습을 시작, 과거 데이터 및 MMP에서 전송하는 포스트백을 기반으로 모든 입찰 요청에 대해 8개의 추론 모델을 적용하여 유저 행동을 정확하게 예측합니다.
1차 및 2차 가격 경매 방식에는 서로 다른 입찰 전략이 요구됩니다. 몰로코의 머신러닝 모델은 수많은 경우의 수를 학습해, 광고 네트워크나 경매 방식과 관계없이 가장 적절한 입찰가를 정확히 예측합니다.
퍼포먼스 트랜드에 따라 적재적소에 예산을 분배할 수 있다면 얼마나 좋을까요? 몰로코의·Weekly Budget Optimizer 기능은· 예산 최적화를 제한하는 일일 예산 설정의 한계점을 보완해 한 주 중 가장 효율 높은 요일과 시간에 맞춰 자동으로 예산을 조정합니다. 매일의 일일 예산에 맞추기 보다, 과거 데이터를 학습해 유저가 가장 활발하고 전환 가능성이 높은 때를 파악해 효율적으로 예산을 배분하고 ROI를 극대화합니다.
앱 설치는 사람들이 여가시간을 즐기는 주말에 더 빈번히 일어납니다. 실제로, iOS와 안드로이드 앱 인스톨 수는 각각 주중 대비 주말에 무려 25%, 6%나 높다고 합니다. 몰로코의 Weekly Budget Optimizer는 머신러닝을 활용해 수익률이 가장 높은 시점에 더 많은 광고 예산이 투입되도록 지출을 적절히 배분하여 예산 소진 시 더 많은 지출이 어려운 일일 예산을 한계점을 해소하고 광고 수익을 극대화합니다.
몰로코는 마케터가 설정한 주간 예산 한도 내에서 최적화해 퍼포먼스를 극대화합니다. 몰로코 클라우드 DSP 내 safety nets을 설정하여 주말동안 예산이 조기 소진되거나 감소되는 것을 방지하세요.
몰로코의 결과는 스스로 말한다. 몰로코의 광고주들은 주간 예산을 기준으로 캠페인을 최적화하여 일일 예산 대비 약 10%의 향상된 퍼포먼스를 경험하고 있습니다. 이커머스 앱의 경우 리인게이지먼트 캠페인에서 Weekly Budget Optimizer를 통해 무려 평균 29%에 달하는 퍼포먼스 증가를 보였습니다.
가장 적절한 유저에게 최적의 메시지를 제공하고 있나요? 이제 몰로코와 함께 모호한 추측이나 직감에 의한 의사결정이 아닌 데이터를 기반으로 광고 소재를 최적화하고 퍼포먼스를 극대화해 보세요.
다양한 광고 소재를 업로드해 최상의 퍼포먼스를 내는 메시지, 사이즈 및 포맷을 찾고 이에 맞춰 자동으로 최적화하세요. 각 캠페인 별로 가장 높은 효율의 소재를 발견하고 해당 소재에 더 많은 예산을 투입해 퍼포먼스를 극대화할 수 있습니다.
IPM, CTR, CVR 및 CPI 등 비즈니스 목표에 가장 중요한 핵심 지표에 맞춰 소재 그룹 퍼포먼스를 확인하세요. 성과가 낮은 소재 그룹은 삭제하고, 높은 그룹에는 자동으로 더 많은 예산을 배분하세요.
몰로코 스튜디오는 디자이너, 데이터 사이언티스트 등 몰로코의 다양한 분야의 전문가들로 구성된 팀으로, 디자인에 기술과 데이터 인사이트를 더해 가장 까다로운 마케팅 목표도 달성할 수 있도록 돕습니다.
몰로코의 머신러닝 엔진으로 자사 데이터의 가치를 극대화하고 캠페인 퍼포먼스 증대시키세요. DNN (Deep Neural Network)을 기반으로 한 머신러닝 모델은 즉각적이고 반복적으로 캠페인을 최적화하여 고가치 유저를 대규모로 확보할 수 있도록 돕습니다.
제한된 데이터만으로도 최상의 퍼포먼스를 달성하세요. 몰로코의 머신러닝 엔진은 관련성이 낮거나 유저 프라이버시, 그리고 관련 정책 변화에 취약한 서드 파티 데이티가 아닌 자사 데이터와 컨텍스츄얼 시그널을 활용해 캠페인을 최적화하여, 높은 캠페인 성과를 달성할 수 있도록 돕습니다.
몰로코의 확장성 높은 광고 자동화 기술은 한정적인 유저 세분화에 의존하지 않고, 3,500억 건 이상의 입찰 요청을 모두 분석해 전환 가능성이 가장 높은 유저를 예측합니다.
몰로코의 머신러닝은 자사 데이터가 수집되는 즉시 학습을 시작하여 첫 노출 입찰을 하기도 전에 타겟팅 기준을 세웁니다. 광고 입찰 요청 당 유저 전환 확률, 광고비 최적화 및 프로드 방지를 포함한 최소 8개 이상의 추론 모델을 적용하여 빠르고 지속적인 퍼포먼스를 달성합니다.
대부분의 플랫폼은 변화에 대한 적응이 느리고, 과거 퍼포먼스로부터 확보한 시그널들에 의존합니다. 몰로코는 훨씬 더 광범위한 맥락(context) 관련 시그널을 학습하기 때문에 프라이버시 및 개인 정보 보호 정책 등의 외부 환경 변화에 따라 계속해서 개선됩니다. 몰로코의 DNN(Deep Neural Network) 모델은 관련성이 낮거나 프라이버시 및 정책 변화에 취약한 서드 파티 데이티가 아닌 소규모 자사 데이터만으로도 정확한 예측을 할 수 있습니다.
더 자세히 알고 싶다면, Dr. Sechan Oh가 설명하는 머신러닝과 DNN(Deep Neural Network) 관련·블로그를 확인해 보세요.
