[라스베이거스(미국)=임민철 기자] 어도비가 머신러닝 모델을 적용해 봇이 만드는 가짜 트래픽을 걷어내고 광고주들의 온라인 광고료 낭비를 방지하는 방법을 찾아냈다고 주장해 눈길을 끈다. 회사측의 데이터 전문가들이 웹사이트 트래픽을 발생시킨 봇(Bot)과 사람을 구분할 수 있게 됐다는 설명이다.
어도비는 28일(현지시간) 미국 라스베이거스 어도비서밋2018 컨퍼런스 2일차 '스닉스(Sneaks)' 현장에서 봇의 가짜 트래픽을 걸러내는 기술을 포함한 여러 실험적 프로젝트를 공개했다고 밝혔다. 어도비의 스닉스는 회사의 연구개발조직이 현재 개발중인 혁신기술을 상용화 이전에 컨퍼런스 참가자들에게 맛보기로 선보이는 자리다.
어도비가 이날 배포한 보도자료를 통해 이번 스닉스에서 공개했다고 언급한 프로젝트는 봇사기적발, 퍼펙트패스(Perfect Path), 동영상광고AI, 론치잇(Launch It), 마스터플랜, 5가지다.
봇사기적발은 어도비 데이터전문가들이 찾아낸 웹사이트 방문자 가운데 봇과 사람을 구별하는 방법이다. 예를 들어 금융 웹사이트에 로그인한 고객 등 특정 사용자 집단은 사람이다. 프로젝트는 이런 데이터셋을 갖고 머신러닝 모델을 적용해 분석을 수행하고, 기업 브랜드마다 얻은 트래픽에서 봇이 차지하는 비중의 예측을 돕는다.
어도비 측은 봇사기적발 프로젝트를 소개하면서 "지난 한 해 동안 디지털광고 사기로 발생한 경제적손실은 65억달러(약 6조9천억원)로 추산되고 이는 세계 광고주들의 골칫거리"라며 "AI 역량을 통해 광고주와 퍼블리셔는 신뢰할 수 없는 광고 조회수를 배제하고 광고료 낭비를 방지할 수 있다"고 주장했다.
퍼펙트패스는 마케팅담당자가 고객별로 효과적인 도달과정을 자동 결정하는 기술이다. 가능한 도달과정을 모두 보여주는 '경험그래프'를 구축하고 마케팅목표와 타깃고객에 맞춰 개인별 최적 도달과정을 자동결정한다. 머신러닝 및 AI 프레임워크 '어도비 센세이(Adobe Sensei)'를 활용한 프로젝트다.
동영상광고AI는 성과 예측 모델링과 추천으로 동영상 광고 성과를 높일 수 있는 AI 기술이다. 다음은 어도비가 제시한 가상의 성과 향상 시나리오다. 먼저 여러 소셜미디어에 60초 TV광고를 게재한다. 이 영상에 유사콘텐츠와 비교하기 위한 태그가 자동 추가된다. 다음 어도비센세이가 그 TV광고와 유사한 콘텐츠의 과거 성과를 측정해 효과지표를 만든다. 이어 광고효과 점수를 높이기 위한 적정 길이, 장면 배열을 알려 준다. 이 추천 사항은 원본과 함께 영상편집툴 '어도비 프리미어프로CC'에 전달된다. 광고주는 추천 사항에 맞춰 콘텐츠를 수정할 수 있다.
론치잇은 기업의 웹사이트 콘텐츠 구성과 효과 측정을 위한 '태그' 관리 과정을 자동화한다. 대상 웹사이트를 스캔한 다음 모든 요소를 검사하고 최적 태깅 구조를 제안한다. 마케팅담당자가 '확인'을 선택하면 모든 대상에 태그가 자동 추가된다. 이 프로젝트에는 AI와 자연어처리(NLP) 기술이 활용됐다.
어도비 측은 "태그 자체는 유용하지만 이를 콘텐츠에 입력하는 과정은 상당한 시간과 노력을 수반하는 작업으로, 며칠 혹은 몇주까지도 걸린다"며 "론치잇 프로젝트는 이런 작업을 몇 분 안에 마쳐 준다"고 강조했다.
마스터플랜은 마케팅담당자가 매끄러운 고객경험을 제공할 수 있도록 수행하는 모든 과정의 진행 속도를 높여 주는 프로젝트다. 어도비센세이를 활용해 상당한 시간을 투입해야 하는 작업 단계를 빠르게 해준다. 웹사이트와 모바일앱 구축, 로열티프로그램 생성, 디지털애셋 선택, 디스플레이, 이메일, 소셜, 모바일, 기타 채널 등을 망라한 마케팅믹스 기획 과정에 '최적안'을 추천한다. 예산조정같은 변수 발생에 맞춰 실시간으로 수정 추천안까지 제공한다.
이날 어도비가 실제 스닉스 현장에서 공개한 프로젝트 종류는 5가지가 아니라 7가지였다. 그리고 여기에는 소개한 봇사기적발 프로젝트는 실제 시연된 7가지 프로젝트에 포함되지 않았다. 보도자료에 밝히지 않은 3가지 프로젝트가 더 있었다는 얘기다. 언급되지 않은 프로젝트는 '경험 분석(Experience Analytics)', '씨앤숍(See and Shop)', '지능형콘텐츠인사이트(Intelligent Content Insights)'다.
경험분석은 어도비애널리틱스 분석워크스페이스(Adobe Analytics Analysis Workspace)를 활용해 고객 경험의 여러 면면을 분석하는 기술로 요약된다. 핵심은 분석하려는 고객 경험에 마케팅담당자나 마케팅조직이 직접 보유하지 않은 웹사이트 또는 앱까지 포함하고 있다는 점이다.
씨앤숍은 상품 구매자와 그에 연관된 기업 브랜드의 모든 이미지를 연결해 주는 메타데이터 기반 서비스다. 구매자가 어디에 있든지 온라인을 통해 더 쉽게 상품을 구매할 수 있도록, 구매시점에 연결을 수행한다는 게 핵심이다.
지능형콘텐츠인사이트는 디지털자산에서 콘텐츠인사이트 데이터를 자동 추출해 준다. 어떤 테마나 주제와 연관된 자산 모음을 학습한 머신러닝 기술을 사용한다. 마케팅담당자는 이 기술로 콘텐츠의 어떤 속성이 그들의 고객에게 호소력을 발휘하는지 더 쉽게 판단할 수 있다.
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어도비는 봇사기적발을 제외한 어도비서밋2018 스닉스 현장 시연 녹화 영상을 유튜브에 올렸다. 그리고 어도비 포럼에 프로젝트별 설명과 함께 유튜브에 게재한 영상을 삽입한 포스팅을 게재했다. [☞바로가기]
어도비는 과거 컨퍼런스에서도 스닉스를 통해 신기술을 선보이곤 했다. 어도비는 신기술 가운데 현장 참석자, 기업과 업계 호응이 큰 프로젝트의 기술을 정식 제품이나 기능으로 출시하기도 한다. 어도비마케팅클라우드의 '스마트태그(Smart Tags)'나 어도비애널리틱스클라우드의 '이상탐지(Anomaly Detection)' 등이 그런 사례다.
