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스냅챗, 기계 학습을 사용하여 광고 타겟팅을 개선

기사승인 2017.01.02  12:18:23

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▲ 스냅챗은 이번 가을에 카메라가 장착된 안경을 선보인다. / Snapchat

[애드위크 마혜진 기자] 스냅챗은 기계 학습을 통해 캠페인 실적을 최적화하는 방법을 추가하고 있다.

스냅 사는 이달 초 Goal-Based Bidding (GBB)을 발표하기 시작했다. 스냅챗의 API를 통해 마케팅 담당자가 광고를 구매할 때 사용할 수 있는 이 옵션은 기계 학습을 통해 어떤 사용자가 특정 유형의 광고를 스 와이프 할 가능성이 높은지 파악한다.

작동 원리는 다음과 같다. 목표 기반 입찰을 사용하면 광고주는 노출 수보다 앱 설치, 웹 보기 또는 영화 예고편의 주요 목표가로 스와이프 업을 늘리는 시기를 스냅챗에 알릴 수 있다. 그런 다음 광고 문안 작성자는 스와이프가 얼마나 가치 있다고 생각하는지에 대한 가치를 제공할 수 있으므로 광고에 참여할 가능성이 큰 타겟인 잠재 고객에게 입찰 및 게재를 자동 최적화한다.

GBB 캠페인은 여전히 ​​CPM 기준으로 청구되지만 스냅 사는 캠페인의 효율성을 높인다. 스냅 사에 따르면 약 20%의 광고주가 이미 GBB를 사용하고 있으며 이를 사용하는 사용자는 스와이프 당 비용 효율성을 40 % 나 향상시킨 것으로 나타났다. (또한 시청 시간이 개선되고 있다고 한다.)

스냅 사는 또한 측정을 향상시키기 위해 큰 노력을 기울이고 있다. 2017 년에 초에 회사는 더 많은 거래가 예상되는 제삼자와의 제휴 관계를 확대할 계획이다. (지금까지 스냅 사는 Moat, Oracle, Nielsen 및 Google DoubleClick을 포함한 측정 업계에서 11 개의 외부 회사와 협력하고 있다.)

카메라 장착 안경을 전국에 천천히 선보이고 있는 스냅 사는 지난 몇 년 동안 거의 50건의 특허를 획득했다. CBInsights에 따르면 스냅 사는 2016년에 4건의 특허를 취득했으며 2015년에 받은 16건이나 2014년에 받은 18 건이 이외에도 내년에 혁신을 유지해야 할 것이다. 그리고 그 특허들은 모두 무엇인가? 얼굴 및 물체 인식, 음향 지문 및 실시간 화상 통화와 같은 것들이다.

스냅 사의 예상 IPO는 내년 언젠가 스냅 사의 조명을 계속 불태우면서 더욱 혁신적 일 것이다. 월 스트리트 저널 (The Wall Street Journal) 지에 발표된 한 보고서에 따르면, 스냅과 함께 일하는 은행가와 경영진은 애플과 페이스북과 같은 범주로 그것을 묘사하고 싶어한다. 트위터의 과도한 투자자에 대한 과도한 투자 문제에 대해서는 분명치 않다. 

마혜진 기자 mhj@omnet.kr

<저작권자 © 애드위크 무단전재 및 재배포금지>
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