좋은 질문, 진솔한 답변: Facebook이 머신 러닝을 사용하여 광고를 게재하는 방법

Facebook은 광고주가 선택한 타겟 대상과 광고 경매 결과라는 두 가지 주요 요소를 바탕으로 사람들에게 어떤 광고를 표시할지 결정합니다.

먼저, 광고주는 Facebook의 셀프 서비스 도구를 통해 타겟 대상을 선택합니다. 타겟은 연령과 성별 같은 카테고리, 그리고 Facebook 페이지에 좋아요를 누르거나 광고를 클릭하는 등 Facebook의 여러 앱에서 사람들이 취한 행동을 기반으로 구성됩니다. 또한 광고주는 이메일이나 웹사이트 방문자 리스트와 같은 타겟 관련 정보를 사용하여 맞춤 타겟이나 유사 타겟을 만들 수도 있습니다.

그 다음, 누군가에게 표시할 광고를 결정할 때에는 Facebook 시스템이 광고주가 선택한 타겟에 속한 사람을 대상으로 하는 광고를 수집합니다. 이러한 광고들은 경매 단계로 이동하게 됩니다.

광고가 경매에 들어가면 Facebook은 광고주 가치와 광고 품질을 모두 고려하여 총 가치 점수가 가장 높은 광고를 기준으로 타겟에게 표시할 상위 광고를 선택합니다. Facebook은 광고의 입찰가에 추산 행동률을 곱하여 광고주 가치를 측정합니다. 이는 특정한 사람이 광고주의 웹사이트 방문이나 앱 설치 등 광고주가 원하는 행동을 취할 가능성이 얼마나 되는지 추산한 수치입니다. 그런 후에는 광고의 전반적인 품질을 측정한 광고 품질 점수를 더합니다. Facebook은 아래에서 설명하는 내용과 같이 머신 러닝을 사용하여 이러한 과정에 영향을 미칩니다.

머신 러닝은 명시적인 프로그래밍 없이도 새로운 데이터를 수신하는 대로 학습하는 시스템으로, 복잡한 작업을 빠르고 효율적으로 수행합니다. Facebook은 머신 러닝을 통해 총 가치 공식에 사용되는 추산 행동률과 광고 품질 점수를 구합니다.

머신 러닝 모델은 웹사이트 방문 증가나 구매 유도 등과 같이 광고주가 광고에 맞게 선택한 비즈니스 목표를 바탕으로 특정한 사람이 광고주가 원하는 행동을 할 가능성을 예측하여 추산 행동률을 측정합니다. 이를 위해 Facebook의 머신 러닝 모델은 광고 콘텐츠, 시간대, 사람과 광고 간의 상호작용 등 다양한 요인과 더불어 해당 사람이 Facebook 안팎에서 취하는 행동을 고려합니다.

• 머신 러닝 모델이 고려하는 Facebook에서 취하는 행동의 예시로는 광고 클릭, 게시물 좋아요 등 사람이 Facebook의 앱을 사용하는 동안 취하는 행동을 들 수 있습니다.
• Facebook 외부에서 취하는 행동의 경우, 머신 러닝 모델은 웹사이트 방문, 제품 구매, 앱 설치와 같이 비즈니스가 비즈니스 도구를 통해 Facebook과 공유하는 행동을 고려합니다.

광고 품질 점수를 산출하기 위해 Facebook의 머신 러닝 모델은 광고를 보거나 숨긴 사람들의 피드백과 더불어 저품질 특성(예: 광고 이미지에 포함된 과도한 텍스트, 자극적인 언어 사용, 참여 유도를 위한 낚시성 콘텐츠 등)에 대한 평가를 고려합니다.

광고 경매에서 광고의 총 가치 점수는 광고주의 입찰가, 추산 행동률, 광고 품질 점수를 합산하여 계산합니다.