애드이피션시, 디지털 마케팅 분석 ‘Probability Loop Model’ 개발

디지털 마케팅 대행사 애드이피션시(대표 박소현, 한유진)는 머신러닝 기반 멀티 채널 기여도 분석 모델인 ‘Probability Loop Model’을 개발 및 적용했다고 3일 밝혔다.

지금까지는 기여도 산정하는 방식에 마지막 클릭이 발생한 매체(last click)에 모든 기여도를 할당하거나, 최초 클릭이 발생한 매체(first click)에 모든 기여도를 할당하거나 모든 매체에 기여도를 균등 배분(linear)하는 등위 방식을 채택해 왔다. 그런데 그 중 어떤 방법을 선택하는 것이 가장 효과적인가는 마케터의 직관이나 경험에 의존해 왔으며, 선택 이후 특정 결과에 대해서는 명확하게 설명하지 못하는 난점이 존재해왔다.

물론 이런 난재를 해결하기 위해 구글의 경우 구글 애널리틱스 360을 통해 수학적 알고리즘에 기반을 둔 Data-driven Model 기능을 제공하기 시작했으나 아쉽게도 이 서비스는 유료다.

애드이피션시에서 개발한 ‘Probability Loop Model’은 머신러닝을 활용, 통계학의 한 분야인 Probability Theory(확률론)에 근거한 Markov Chain 모형을 도입하여 Probability Loop를 생성하고, 이를 활용하여 기여도를 산정하는 방식이다. 최근 등장한 알고리즘 기반 기여도 모델 중 우수한 모델로 평가되는 이 모델은 특히 국내 마케팅 대행사 중 자체 기술을 통해 개발하고 실제 광고주에 적용한 최초 사례라는 점이 눈에 띈다.

애드이피션시 관계자는 “구글 애널리틱스를 사용하고 있는 캠페인이라면, 새로운 기여도 모델 적용을 통해 모든 매체에 대한 기여도를 명확하게 설명할 수 있다”며 “이를 통해 광고주가 기여도에 근거하여 광고 예산을 할당함으로써 최적의 광고비 대비 성과를 달성할 수 있다”며 “현재는 일부 전략 광고주 대상으로 한정하여 프리미엄 서비스 형태로 제공하고 있으나, 향후 대상 광고주를 점차 확대할 계획”이라고 말했다.