이걸 보고 계시는 광고주님들께서는 AI가 광고도 해준다는 사실을 알고 계십니까?

네이버의 ADVoost는 머신러닝을 통한 자동 최적화 광고상품으로 

네이버 쇼핑에 등록된 상품과 예산만 연결하면 AI가 입찰, 타겟, 노출 지면 등을

실시간 분석해 자동으로 최적의 노출을 진행합니다.

다양한 지면(통합검색, 쇼핑검색, 추천 영역 등)에서 자동으로 광고 노출 위치가 결정되는

AI 기반 입찰 최적화를 통해 광고주가 설정한 예산 안에서

가장 전환 효과가 기대되는 위치에 광고를 노출함으로써 매출 성과를 극대화할 수 있습니다. 

이는 효율성 측면에서 매우 유리하며 일단 사용하기 쉽기 때문에

예산이나 인력이 제한된 소규모 광고주에게 적합합니다.

다만, 상품 자체의 경쟁력이나 매력도가 떨어지거나 충분한 머신러닝 여건이 보장되지 않는 경우라면

 아무리 AI가 노출을 늘려도 클릭 후 구매로 이어지는 전환이 부족할 수 있습니다. 

AI 기반 키워드 자동 확장 검색으로 인해 사용자의 검색 의도와 광고 랜딩페이지 간

연관성을 분석해 등록되지 않은 유의미한 검색어에도 광고를 자동 노출할 수 있습니다. 

경쟁력이 강한 인기상품을 중점적으로 관리한다면 더 높은 효율을 기대할 수 있으며

또한, 자동 입찰과 확장 키워드 발굴 기능을 통해 광고 운영의 편의성을 대폭 향상할 수 있어

예산 내에서 자동으로 최적 노출을 유도하도록 구성할 수 있습니다. 

그럼에도 아직 출식되지 않아 미흡한 부분도 존재하는데

AI가 자동으로 확장해주는 키워드는 항상 관련성이 높다고 볼 수 없기 때문에

주기적인 ‘제외 키워드’ 관리가 필수입니다.

그렇지 않으면 비효율적 클릭과 예산 낭비가 발생할 수 있습니다. 

결론은 그럼에도 불구하고 키워드를 일일이 발굴하기 어려웠던 경우, AI를 통한 자동 확장은 매우 유용합니다.

그러나 AI의 확장 로직을 그대로 믿기보다는

광고 효과 데이터를 기반으로 꾸준히 검증하고

관련 없는 키워드 노출로 인한 예산 낭비 가능성을 수동으로 정리해주는 작업이 병행되어야

안정적인 성과를 기대할 수 있습니다.

아직은