토스는 어떻게 광고를 보여줄까? 토스 애즈 ML 톺아보기

간단 소개

토스 광고 추천 시스템은 머신러닝을 활용하여 타겟팅, 필터링, 랭킹 단계를 거쳐 사용자에게 최적화된 광고를 노출합니다.

AI Summary

토스 광고 추천 시스템 개요
- 토스 앱 내 광고는 실시간 입찰 방식으로 노출되며, SSP와 DSP를 활용해 매체 수익과 광고 효율을 극대화합니다.
- 광고 요청부터 노출까지 Targeting, Filtering, Ranking의 세 단계를 거치며, 각 단계에 머신러닝이 활용됩니다.
머신러닝 활용 상세
- Targeting 단계에서는 Lookalike 모델을 통해 광고주가 설정한 오디언스와 유사한 잠재 고객을 찾습니다.
- Filtering 단계에서는 Two-tower 모델을 활용해 유저와 광고 임베딩 기반으로 후보군을 빠르게 선별하고, 예산 소진 및 노출 빈도를 조절합니다.
- Ranking 단계에서는 CTR 예측 모델(FM, DeepFM, DCN)을 사용하여 eCPM을 계산하고 광고 순위를 결정합니다.
추가적인 머신러닝 활용
- 강화학습 모델(DQN)을 사용하여 클릭당 비용을 동적으로 조절하고, 생성형 AI를 통해 광고 소재를 최적화합니다.
- 토스 애즈는 광고 플랫폼의 기반을 만들어가는 단계로, 머신러닝 모델을 초기부터 설계하고 고도화할 수 있는 기회를 제공합니다.