한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

인공지능 기반 광고비 예측 알고리즘 개발

Development of AI-based advertising cost prediction algorithms

  • 전경민 (상명대학교 컴퓨터과학전공) ;
  • 강재하 (상명대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 배희재 (상명대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 윤은수 (상명대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 김종원 (상명대학교 지능 IOT 융합전공) ;
  • 정대식 (상명대학교 융합공과대학 SW융합학부) ;
  • 송영기 (주식회사 11시 11분) ;
  • 김경수 (주식회사 11시 11분)
  • Kyung-Min Jeon (Dept. of Computer Science, Sang-myung University) ;
  • Jae-Ha Kang (Dept. of Computer Science Sang-myung University) ;
  • Hui-Jae Bae (Dept. of Computer Science Sang-myung University) ;
  • Eun-Su Yun (Dept. of Computer Science Sang-myung University) ;
  • Jong-weon Kim (Dept. of Electronics Engineering Sang-myung University) ;
  • Dae-Sik Jeong (Dept. of Faculty of SW Convergence, College of Convergence Engineering, Sang-myung University) ;
  • ;
  • 발행 : 2024.05.23
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초록

시장 경쟁력을 확보하고 기업을 성장시키기 위해서는 광고 행위가 필수적이므로 현재까지 효율적으로 광고하기 위한 여러 가지 방안들이 활용되었다. 이 중에는 타 업체와의 경쟁전략을 위해서 경쟁업체의 광고비를 파악하려는 과정도 포함 되어있다. 이에 디지털 광고 측면에서는 상대적으로 광고의 노출, 클릭, 시간 대 등의 관련 정보를 획득하기 용이하므로 본 연구에서는 대량의 데이터를 이용하고 XGBoost(Extreme Gradient Boosting) 알고리즘을 활용하여 크롤링된 데이터 그룹을 분석하고, 클릭 수를 예측하는 모델을 구현하였다. 실험 결과 모델의 RMSE(Root Mean Squared Error) Average 가 1.13 정도 나온 것을 확인하였고 이에 따른 과적합을 피하기 위한 방안을 검토하였다.

키워드

참고문헌

  1. 차영란, "Artificial Intelligence Strategy for Advertising and Media Industries: Focused on In-depth Interview", 한국콘테츠학회논문지, 제18권, 제9호, 105-107, 2018.
  2. 윤성욱, "마케팅연구에서의 머신러닝/AI활용 동향", KISDI AI TREND WATCH 제6호, 2-7, 2021.
  3. 한영진, "Prediction of Ad Clicks Using Early Stop Based on XGBoost", 한국통신학회논문지, 제46권, 제6호, 994-996, 2021.