수익성 기반 트래픽 제한 시스템 회고
외부 SSP 연동 광고 서비스에서 성과가 낮은 인벤토리를 자동으로 식별하고 트래픽을 제한하여 공헌이익을 개선한 프로젝트 회고. Imp Cost Ratio 에서 예측 공헌이익률 기반으로 접근법이 진화한 과정.
외부 SSP 연동 광고 서비스에서 성과가 낮은 인벤토리를 자동으로 식별하고 트래픽을 제한하여 공헌이익을 개선한 프로젝트 회고. Imp Cost Ratio 에서 예측 공헌이익률 기반으로 접근법이 진화한 과정.
CTR 예측의 baseline으로서 Logistic Regression의 구조와 특성을 정리한다. 오래된 모델이 여전히 baseline 으로 쓰이는 이유.
고정 규칙으로 동작하던 광고 예산 페이싱을, 캠페인별 학습과 실시간 보정의 2계층 제어 구조로 옮긴 회고. 캠페인 특성의 다양성을 어떻게 자동 흡수하게 만들었는가.