현장의 궁금증을 답하다
ML 모델과 자동화, 어떻게 작동하나
예측형 플랫폼의 핵심은 바로 자동화된 ML 모델입니다. '자동화'가 전부는 아닙니다—매 순간 투명성을 확보해야 하죠.
데이터 기반 캠페인, 어떻게 달라지나
정제-분석-예측-실행, 실무 중심 전 과정 흐름을 단계별로 소개합니다
1
광고 데이터 통합 수집
여러 채널에서 모두 데이터를 모아 일원화합니다.
최초 도입 시 다양한 광고 플랫폼(Google, Naver, Kakao 등)에서 API 연동 또는
데이터 파일로 광고 실적, 예산, 주요 KPI 항목을 자동 집계합니다. 모든 원천
데이터는 일정 규격에 맞춰 정제 및 필요정보와 불필요정보를 명확히 분류합니다.
수집 과정부터 암호화 및 개인정보 보호 기준을 준수합니다.
2
모델링 및 사전 분석
수집 데이터에서 의미 있는 패턴을 도출합니다.
정제된 데이터는 광고 캠페인별로 분류되어 시계열 분석, 상관관계 측정 등
다양한 ML 기법이 적용됩니다. 이 과정을 통해 비효율 지점, 과투자 채널, 성과
상관 요소를 파악합니다. 알고리즘이 과거 패턴과 예측 변수를 사전에 학습하여,
다음 단계에서 구체적 예측을 뒷받침합니다.
3
캠페인별 예측 분석
ML 모델이 향후 KPI를 예측하게 만듭니다.
모델은 실적 변화, 시장 트렌드, 예산 변동 등 수십 개 지표를 복합적으로 반영해 수치 예측을 진행합니다. 예측 정확도 지표와 신뢰 구간을 함께 표기하여, 실제 운영자 입장에서 신뢰할 수 있는 참고자료가 되도록 합니다. 각 단계마다 '결과는 달라질 수 있습니다' 고지됩니다.
4
자동 예산 배분 및 실행
예측된 결과에 따라 리소스가 다시 배분됩니다.
캠페인 목표별, 채널별 ROI 추적을 토대로 자동으로 예산 혹은 집행우선순위를 재조정합니다. 반복 실행은 자동화되어 효율성을 극대화하며, 관리자는 실적 변화에 신속히 대응할 수 있습니다. 모든 변경 내역과 실행 결과는 투명하게 기록됩니다.
실행으로 이어지는 여정
데이터 흐름의 단계별 길잡이
1
데이터 집계 시작하기
2
모델링 및 전처리
3
예측 결과 해석하기
4
자동화 실행-모니터링
단계별 안내
1
데이터 집계 시작하기
처음엔 데이터의 일관성이 가장 큰 난관입니다. 모든 채널의 KPI를 한 곳에서 집계해야 정확한 분석이 시작됩니다.
처음엔 데이터의 일관성이 가장 큰 난관입니다. 모든 채널의 KPI를 한 곳에서 집계해야 정확한 분석이 시작됩니다.
수집 데이터의 누락 여부와 표준화까지 꼼꼼히 확인해야 안정적인 성과 예측이 가능합니다.
집계된 데이터가 곧 분석의 밑바탕입니다.
- 집계 전, 채널별 데이터 포맷 확인
- 비용, 노출, 전환 등 필수 항목 대비
- 수집 주기와 시점을 명확히 기록
2
모델링 및 전처리
모델에 따라 입력값 요구 사항이 다르므로, 데이터 누락/오류 위험을 미리 진단합니다.
모델에 따라 입력값 요구 사항이 다르므로, 데이터 누락/오류 위험을 미리 진단합니다.
가공 및 전처리는 예측력에 직접 영향을 주기에 꼼꼼해야 합니다.
결과는 입력된 데이터 품질에 따라 달라질 수 있습니다.
- 입력값 이상치 자동 탐지
- 시계열 또는 단일 집계 방식 구분
- 실패 사례도 기록 및 보존
3
예측 결과 해석하기
모델이 산출한 수치는 '계산 결과'이자, 향후 흐름을 짚는 참고자료입니다. 맹신보단 해석에 중점을 둬야 합니다.
모델이 산출한 수치는 '계산 결과'이자, 향후 흐름을 짚는 참고자료입니다. 맹신보단 해석에 중점을 둬야 합니다.
모델의 신뢰 구간, 오차 가능성도 함께 검토해주세요.
'결과는 달라질 수 있음'이 반드시 고지됩니다.
- 모든 예측 결과 수치화
- 모델 신뢰도 지표 병행 확인
4
자동화 실행-모니터링
마지막엔 자동화로 실행력이 붙습니다. 반복적인 예산 배분·집행 과정이 간소화됩니다.
마지막엔 자동화로 실행력이 붙습니다. 반복적인 예산 배분·집행 과정이 간소화됩니다.
자동 적용 외에도 변동 감지 시 직접 개입할 수 있는 옵션을 제공합니다.
자동화가 항상 정답은 아니니, 필요시 수동 조작도 지원됩니다.
- 자동화·수동 집행 선택 가능
- 변동 기록 이력 자동 저장
많은 이들이 머신러닝(Machine Learning)이 복잡하다고 느끼지만, 실제로는 반복되는 광고 데이터의 패턴을 탐색하고 가능성 높은 결과를 수치로 보여주는 기능까지 꽤 직관적입니다. 모델의 투명성을 위해 예측 과정과 근거 데이터를 모두 리포트에 포함하는 게 관건입니다.
자동화는 반복 작업을 줄이고 인적 오류 가능성을 낮춥니다. 하지만 모든 자동화가 항상 정답은 아니기 때문에 관리자는 주기적으로 결과를 직접 검증하고 필요 시 수동으로 개입할 수 있습니다. 오히려 이 균형이 플랫폼의 신뢰성을 높이는 요소입니다.
Lirisarion의 ML 모델은 채널별 실적, 계절성, 예산 변동 등 현실적 요소를 다각도로 반영합니다. ROI 예측 역시 '참고자료'일 뿐, 맹목적 판단이 아니라 이성적 의사결정을 지원하는 데이터 기반 도구로 활용해야 한다는 점을 강조합니다.