광고 비용 예측 모델 정확도를 향상시키기 위해 고려하면 좋을 6가지 잠재 요인과
이를 추출하는 방법, 베이지안 통계 활용 방안을 담았다.
1. 잠재 요인 추정
(1) 경쟁사 광고 전략 데이터
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경쟁사의 예산 배분 패턴, 입찰 전략, CPC(클릭당 비용) 변동 데이터는 예측 모델의 핵심 변수입니다
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활용 사례: 시계열 클러스터링(Time-series Clustering)을 통해 유사 패턴의 경쟁사 그룹을 식별하고, 이를 예측 모델의 공변량으로 활용
(2) 비선형 특성 상호작용
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광고 노출 횟수(PV)와 클릭률(CTR) 간의 관계는 단순 선형이 아닌 복합적 상호작용을 보입니다.
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사례: DNN(심층신경망)과 JS 발산(Jensen-Shannon Divergence)을 결합해 비선형 관계를 포착
(3) 매크로 경제 지표
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인플레이션, 소비자 심리 지수 등 경제 환경 변화는 광고비용 변동을 유발합니다.
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데이터 처리: SARIMA 모델에 계절성 변수(월/주 단위)와 경제 지표를 결합
(4) 사용자 행동 패턴
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세션 길이, 디바이스 유형, 시간대별 클릭 빈도 등 미세 행동 데이터가 예측 정확도에 영향.
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해결책: 전이 학습(Transfer Learning)으로 유사 제품의 사용자 데이터를 신제품 예측에 활용.
(5) 데이터 불균형 문제
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낮은 설치율(Install Rate) 환경에서 정확도(Accuracy) 지표는 신뢰성이 떨어집니다.
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대안: PR 커브(Precision-Recall Curve)와 AUC-PR 지표를 사용해 불균형 데이터에 강건한 모델 구축.
(6) 실시간 피드백 루프
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A/B 테스트 결과, 실시간 입찰 데이터는 모델 업데이트에 필수적입니다.
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적용: 베이지안 추론을 통해 실시간 데이터로 사후 확률 분포(P(θ∣D))를 지속 갱신
2. 잠재 요인 추출 방법
(1) 경쟁 요소 클러스터링
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DTW(Dynamic Time Warping) 기반 시계열 유사도 분석으로 경쟁사 그룹화 후 LSTM 모델에 공변량 입력.
from tslearn.clustering import TimeSeriesKMeans
model = TimeSeriesKMeans(n_clusters=5, metric="dtw")
clusters = model.fit_predict(competitor_data)
Python
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(2) 비선형 특성 선택
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BAHSIC(Backward Elimination using Hilbert-Schmidt Independence Criterion)으로 비선형 상관관계가 높은 변수 추출.
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수식:
여기서 Cxy는 크로스코베리언스 행렬입니다.
(3) 베이지안 최적화
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XGBoost, Lasso 모델의 하이퍼파라미터를 베이지안 최적화로 튜닝해 재현율(Recall) 15% 향상.
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프로세스:
1.
사전 분포(Prior)로 탐색 공간 정의
2.
가우시안 프로세스로 예측 불확실성 모델링
3.
Acquisition Function으로 최적 파라미터 탐색.
3. 베이지안 통계 활용 전략
(1) 사전 지식 통합
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역사적 데이터로 사전 분포 P(θ)를 구성(예: CPC 평균=0.5달러, 표준편차=0.2).
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수식:
여기서 P(D∣θ)는 가능도, P(θ)는 사전 분포.
(2) 불확실성 정량화
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에피스테믹 불확실성(Epistemic)과 알레토릭 불확실성(Aleatoric)을 분리해 예측 구간 제공:
◦
에피스테믹: MCMC 샘플링으로 모델 파라미터 분산 추정
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알레토릭: 이종성 회귀(Heteroscedastic Regression)로 잡음 분산 모델링
(3) 동적 모델 업데이트
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실시간 입찰 데이터 Dnew 도착 시 베이즈 정리로 사후 분포 갱신:
이를 통해 주기적인 재학습 없이 예측 모델 조정 가능. → 베이지안 프레임워크는 불확실성이 높은 디지털 광고 생태계에서 실시간 적응형 예측을 가능하게 하는 핵심 기술