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카카오 데이터와 AI로 완성하는 광고 최적화
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카카오 데이터와 AI로 완성하는 광고 최적화

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AI 핵심 요약

광고주는 예산·타겟·소재를 정하고 성과 하락에 대응하는 등 복잡한 결정을 반복하지만, 방대한 광고 지표를 직접 해석하기 어렵다는 문제에서 출발했다. 카카오의 유저 행태 데이터를 마케팅 퍼널에 연결하고, 광고 목표 프로파일링·성과 분석·최적화 액션 도출을 수행하는 모먼트 AI 에이전트를 설계했다. 브랜드와 광고 설정 정보를 반영하고 광고 상품 검색 및 내부 ML 모델을 연동해 제안의 맥락과 구체성을 높였으며, 백엔드는 Python·FastAPI 비동기 서버와 Provider·Pipeline·Service·Router의 4계층 구조로 구현했다. 사례에서는 프로파일링을 통해 타겟과 브랜드에 맞는 분석이 개선됐지만 액션은 아직 충분히 구체적이지 않아, 향후 도구와 기능을 확장해야 한다는 점을 확인했다.

  • 광고주 인터뷰와 포커스 그룹 인터뷰로 전문가 역할과 실제 의사결정 흐름을 먼저 파악한 뒤 에이전트와 워크플로우를 설계했다.
  • 브랜드·광고 설정 정보를 반영하는 프로파일링 단계를 두면 타겟과 브랜드 특성에 맞지 않는 분석을 줄일 수 있다.
  • LLM에 모든 판단을 맡기기보다 문제를 작은 단계로 나누고, 데이터 조회·광고 상품 검색·내부 ML 모델을 도구로 연결한다.
  • Python과 FastAPI의 비동기 서버를 선택하고, Provider·Pipeline·Service·Router의 4계층으로 역할을 분리했다.
  • 액션 제안은 추상적인 권고에 그치지 않도록 구체화해야 하며, 이를 위해 에이전트가 활용할 도구를 지속적으로 확장해야 한다.

소개

if(kakao)25 대규모 유저 행동 데이터와 광고 성과를 분석하여, 단순 리포팅을 넘어 구체적인 데이터 인사이트와 최적화 액션을 생성하는 AI Agent인 AdOpt의 설계 및 구현 사례를 소개합니다. #TECH #PRODUCT #General AI 기술로 광고주를 위한 더 나은 서비스를 고민하고 있는 AdOpt스쿼드 PO 전석원 (harvey)입니다. 이전에는 광고추천랭킹팀에서 AI/ML 모델과 자동입찰모델 개발을 담당했습니다. 카카오에서 여러 기술, 특히나 LLM의 활용에 관심이 많은 김민수(daniel.tomi)입니다. 발표자료 보기 📍 https://if.kakao.com/2025/session?sessionId=20 📍 if.kakao.com if(kakao)25 홈페이지 : https://if.kakao.com/2025 #카카오 #kakao #이프카카오25

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