아마존 광고의 Neal Richter와 함께 알아보는 아마존 DSP와 업그레이드된 기능 관련 6가지 질문

아마존 광고가 보여주는 고객에 대한 깊은 이해는 광고 업종에서 독보적입니다. 또한 계산 방법을 통해 대량의 정보를 해석하는 데이터 과학자로서 가장 매력적인 인사이트를 보유하고 있을 뿐만 아니라 이를 비즈니스로 전환할 수 있는 위치에 있는 회사에 합류하고 싶었습니다.

저희는 아마존 DSP의 미래에 대한 질문으로 시작했습니다. 그 결과 Amazon.com뿐만 아니라 인터넷의 모든 인벤토리에서 고객의 광고 캠페인을 위해 소중한 잠재고객 신호와 측정 기능을 활용하는 한층 더 포괄적인 DSP를 개발하는 해결책을 제시하게 되었습니다.

동시에 캠페인 퍼포먼스를 지속적으로 개선하기 위해 광범위한 잠재고객 신호 및 결과 등 머신러닝 모델이 분석하는 정보의 양을 늘렸습니다.

또한 광고주가 캠페인 퍼포먼스를 개선할 방법을 지속적으로 모색함에 따라 이번 최신 개선 사항으로 제공 정확도, 페이싱, 광고 퍼포먼스 예측을 개선했습니다. 이러한 업그레이드를 통해 고객 CTR은 12.6% 증가했으며 고객에게 잠재고객 또는 공급 환경과 관계없이 캠페인 목표를 달성할 수 있다는 확신을 심어주었습니다.

‘보이지 않는 곳’에서 작동한다는 말은 아마존 DSP 고객이 업그레이드의 이점을 활용하기 위해 바꿔야 해야 하는 부분이 없다는 것을 의미합니다. 즉, 고객이 이미 제공한 정보를 토대로 첨단 기술과 광범위한 신호를 사용하여 고객이 퍼포먼스 목표를 달성하는 데 도움을 제공합니다. 무엇보다도 고객이 해야 하는 일이 거의 또는 전혀 없으며 추가 비용을 지불할 필요도 없습니다. 즉, 아마존 DSP를 통해 캠페인을 실행하고 있는 경우 퍼포먼스, 도달 가능성과 같은 영역이 개선될 것입니다.

새로운 알고리즘 업그레이드는 인터넷 어디서든 구매할 수 있도록 아마존 DSP 기능을 개선했습니다. 즉, 수만 개의 사이트와 앱에 직접 액세스할 수 있을 뿐만 아니라 아마존 잠재고객, 측정, 신호 기반 마케팅을 사용해 타사 거래소에서도 구매할 수 있는 모든 기능을 갖춘 엔터프라이즈 DSP가 됐습니다.

따라서 예를 들면 호텔 또는 렌터카 브랜드는 기존 채널과 새로운 채널 모두 활용하여 최근 여행용 가방을 구매한 고객에게 더 효율적으로 도달할 수 있습니다.

또한 고객에게 이미 친숙한 도구를 개선하여 도달하기 어려운 잠재고객과 더 잘 연결할 수 있도록 했습니다. 하지만 핵심적인 차별화 요소는 이러한 상품을 아마존 광고가 제공할 수 있는 모든 고유한 기능을 결합했다는 점입니다. 컨텍스트 및 모델링 방법을 사용해 잠재고객에게 도달한 고객의 경우 Safari, Firefox, iOS 등 과거에는 주소 지정이 불가능했던 인벤토리에서 주소 지정 가능성이 20%~30% 향상되었습니다.

스트리밍 TV에서는 특히 최신 업그레이드의 이점을 많이 활용할 수 있습니다. 이번 개선 사항은 Fire TV와 모든 Fire TV 스트리밍 앱뿐만 아니라 타사 스트리밍 인벤토리를 포함하는 스트리밍 TV 환경에서 잠재고객에게 도달하는 광고주의 역량을 강화했습니다.

결과적으로 고객이 TV 구매와 관련해 겪는 가장 큰 문제(예: 주소 지정 가능성, 비디오 인벤토리 구매의 효율성 증대 등)를 해결하는 동시에 캠페인 퍼포먼스를 개선하는 데 도움이 됩니다.

최근에 저희는 앞으로 몇 년간 사용하게 될 차세대 핵심 입찰자를 출시했습니다. 이는 딥 러닝을 기반으로 하고, 업그레이드된 핵심 예측 시스템을 포함하는 빌드입니다. 여기에는 페이싱 및 예산 책정 알고리즘 개선 사항뿐만 아니라 입찰액 계산 및 고객 목표를 위한 최적화가 포함됩니다. 또한 아마존 DSP는 지난 한 해 동안 CPA, ROAS, 도달범위, 빈도와 같은 영역을 최적화하기 위해 핵심 알고리즘을 개선했습니다.