[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] Bid, Win, Profit 생성형 AI기반 광고경매 시뮬레이터로 보는 수익 최적화

소개

[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] Bid, Win, Profit 생성형 AI기반 광고경매 시뮬레이터로 보는 수익 최적화 이번 세션에서는 생성형 AI(Transformer 기반) 기술을 광고 입찰(Real-Time Bidding, RTB) 문제에 적용하여 실제 수익 최적화를 어떻게 달성할 수 있을지 공유합니다. 먼저 디지털 광고 경매의 구조와 광고주 입장에서 중요한 KPI(ROI, CPA 등)를 설명하고, 전통적인 입찰 방식의 한계를 짚습니다. 또한, Transformer 기반 생성형 AI 모델을 활용한 새로운 접근을 소개합니다. 본 기술은 단순히 과거 데이터를 예측하는 수준을 넘어, 다양한 상황에서 전략을 생성하고 일반화할 수 있는 능력을 제공합니다. 이를 통해 기존 방식보다 더 높은 수익성과 효율성을 보장할 수 있음을 보여줍니다. 또한, 이를 검증하기 위해 구축한 광고 입찰 시뮬레이터(Auction Simulator)의 구조와 기능을 공유합니다. 시뮬레이터는 멀티에이전트 환경에...