일본산업뉴스요약

사이트의 광고효과 AI가 판별
도쿄대 등 광고디자인 해석, 정밀도는 전문가 이상

도쿄대학의 야마사키(山崎) 교수 연구팀은 소니그룹의 인터넷광고회사인 So-net Media Networks(SMN)와 공동으로 웹사이트에 게재하는 광고의 디자인을 해석하여 광고 효과를 예측하는 AI를 개발하였다. 광고회사에서 일하는 전문가를 뛰어넘는 정밀도로, 열람자를 다른 웹사이트로 유도한 비율을 정확하게 판별할 수 있었다. 광고회사나 미디어 등과 협력하여 수년 후의 실용화를 목표하고 있다.

AI가 해석하는 것은 다른 웹사이트로 열람자를 유도하는 ‘배너광고’다. 배너광고는 일단 광고주가 선전하고 싶은 정보를 웹사이트에 게재한다. 흥미를 갖은 열람자가 클릭하면 상품 등을 소개하는 웹사이트로 유도할 수 있다. 디자인 등을 연구하여 열람자의 흥미를 끄는 방법으로 광고의 효과를 높여왔다.

해석은 SMN이 보유한 약 2만장 분량의 배너광고 데이터를 활용하였다. 그 중 절반은 클릭한 비율이 높은 것을 선택, 나머지 절반은 클릭한 비율이 낮은 것을 선택하여 기계학습 기술을 활용하여 AI에게 특징을 학습시켰다.

90%의 데이터를 AI에 학습시키고 나서 나머지 10%의 데이터로 광고 효과를 판별하도록 시켰다. 그 결과, 70%정도의 정밀도로 클릭한 비율이 높은지 낮은지 등의 광고 효과를 분류할 수 있었다. 광고 회사에서 일하는 7명의 전문가에게 같은 작업을 시킨 결과, 정밀도는 50%정도였다.

이미지인식에 특화된 AI가 사람보다 광고 디자인 등을 정확하게 평가하였다고 볼 수 있다. 야마사키 교수는 “사람은 효과를 거의 예측하지 못했다. 개발한 AI를 사용하면 효과를 객관적으로 예측할 수 있게 된다”라고 기대감을 나타냈다.

제작한 광고를 AI에게 보여주고 효과를 사전에 예측하는 방법을 통해 광고 디자인을 개량하여 효과를 높일 수 있다. 광고주는 효과를 전망하기 어려운 광고를 게재하지 않을 수 있게 된다. AI에서 높은 평가를 받았던 광고를 선택하여 게재하면, 클릭을 받는 비율이 높아지게 되고 광고회사의 수입도 늘릴 수 있을 것이다.

앞으로는 AI에게 학습시키는 데이터를 수집하여 잡지나 웹사이트 전체의 레이아웃 등의 개량에도 도움을 주고 싶다. 전자상거래(EC)에 대한 활용도 상정하고 있다. 가상 상점가에는 많은 상품 이미지가 즐비하게 늘어서 있다. 출품하는 사업자가 AI로 표시방법 등을 연구하면 매출의 증가로 이어질 수 있다.

지금까지는 광고 효과를 객관적으로 평가하는 지표가 적어 인간의 경험이나 감에 의지해 왔다. AI로 인간의 관심을 끄는 ‘매력도’를 해석하여 광고 등의 효과를 높이는 기술의 실용화를 목표한다.

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