전통적으로 광고를 운영하는 Rule-base 방식의 최적화는 정해진 조건과 규칙에 의존하는 단순 자동화로,
시장 변화와 복잡한 변수에 24시간 유연하게 대응하기 어렵습니다.
또한 시장 트렌드의 변화와 잠재적 기회 포착이 어려워 단기적인 성과에 집중할 수 밖에 없는 약점을 가지고 있습니다.
MOP는 네이버, 카카오, 구글, 메타 등 다양한 미디어의 방대한 데이터를 실시간으로 수집하고,
고급 머신러닝으로 수백~수천 개의 변수 간 상관관계를 분석해 높은 정확도로 시장을 예측합니다.
MOP의 최적화 알고리즘은 각 미디어의 실적을 키워드/소재 단위로 세분화하여 일 단위/시간 단위까지 고려합니다.
전체 조합 관점에서 모든 경우의 수를 분석하고, 동적으로 예산을 배분하며 최적의 입찰가를 결정합니다.
MOP는 시장 흐름을 빠르게 읽고 미래 성과를 예측하여 잠재적 이슈를 선제적으로 조정하며 최적화함으로써,
정해진 예산 내에서 잠재 기회 확보는 물론 경쟁 현황 속에서도 최고의 광고 성과와 효율을 달성합니다.
실시간 고성과 키워드 식별, 광고 입찰 변경 타이밍 최적화, 간과된 제품 재조명, 잠재 소재 발굴 등 MOP의 최적화 알고리즘은 귀사의 잠재된
성과를 끊임없이 찾아내고 24시간 정밀하게 광고를 운영하며 단 1%라도 더 나은 최상의 성과를 만듭니다.
MOP는 최첨단 데이터 분석, AI 의사결정, 자동 이상 감지 및 제어 기술을 결합하여 빠르게 변화하는 시장 상황에 반응합니다. 직관이나 경험에
의존하지 않고, 수백만 개의 데이터 포인트를 분석한 과학적 의사결정으로 평균적으로 매출 혹은 ROAS가 14.7% 향상됩니다. 불필요한 비용 낭비 없이 광고 예산을 최적으로 배분하여 마케팅 비용의 효율을 극대화하고, 경쟁사보다 앞서 나갈 수 있습니다.
광고할 대상과 목표만 설정하면, 수십 ~ 수백만개에 이르는 소재/키워드라도 24시간 자동 운영하며 실시간으로 최적화할 수 있습니다.
자체적으로 학습하고 진화하는 MOP의 최적화 알고리즘은 성과 예측, 예산 할당, 입찰가 조정 등 캠페인 최적화의 모든 측면을 자동화합니다. 복잡한 광고 운영에 소요되는 시간을 90% 이상 절감하고, 인력 리소스를 더 가치 있는 전략적 업무에 집중시킬 수 있습니다.
우리는 마케팅의 Value를 높이고 디지털 마케팅 영역의 기술을 획기적으로 발전시킬 수 있는 혁신적인 알고리즘을 개발하고 있습니다.
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