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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이경렬 (한양대학교) 최원수 (세한대학교) 이경아 (한양대학교)
저널정보
한국일러스아트학회 조형미디어학 조형미디어학 제22권 제4호
발행연도
2019.11
수록면
101 - 111 (11page)

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본 연구는 사례연구를 통하여 빅데이터와 머신러닝의 애드태크 기술이 디지털광고의 타겟팅에 어떻게 활용되는가를 살펴보았다. 본 연구는 디지털광고의 타겟팅에 활용되는 사용자 데이터의 유형을 살펴보고 이러한 사용자 데이터가 머신러닝과 결합하여 어떻게 사용자 프로파일링과 타겟팅에 활용되는가를 살펴보았다. 연구 결과 가장 기본적인 데모 타겟팅부터 시작하여, 관심사 타겟팅, 행동 타겟팅, 주제 타겟팅, 키워드 타겟팅, 리타겟팅, 문맥 타겟팅, 유사 타겟팅, CRM 타겟팅, 게재위치 타겟팅, 위치 기반 타깃팅, 기타 타겟팅 등을 포함한 대부분의 타깃팅 기빕들은 타겟을 식별하고, 정교하게 분류하는 데에 대부분 빅데이터와 머신러닝을 활용하는 것을 나타났다. 또한 소비자의 구매로 가는 여정을 나타내는 브랜드 퍼널(brand funnel)의 각 단계별로 브랜드가 원하는 소비자의 특성에 따라 이러한 다양한 타겟팅 옵션들이 맞춤형 타겟팅으로 디자인될 수 있는 것으로 나타났다. 요약하면 제 4차 산업혁명의 핵심인 빅데이터와 머신러닝등의 에드테크들은 과거 대중매체 중심의 광고패러다임을 변화시키고 있으며, 특히 이러한 광고 패러다임의 변화는 디지털 광고의 타겟팅에서 두드러지게 나타나고 있는 것으로 나타났다. 즉 과거 대중매체 시대에서 광고주가 구매한 매체에 타겟들이 우연히 노출되기를 기다리는 수동적인 타겟팅 패러다임에서 벗어나서 개인 정보보호법에 저촉되지 않는 제 3자 데이터를 수집하여, 머신러닝을 활용하여 사용자들을 적극적으로 찾아나서는 능동적인 타겟팅 패러다임으로 변화하고 있는 것으로 나타났다.
#big data #machine learning #ad-tech #targeting #digital advertising #빅데이터 #머신러닝 #애드테크 #타깃팅 #디지털 광고

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 브랜드 퍼널 단계별 타깃팅전략의 수립
4. 결론 및 함의
참고문헌

참고문헌 (9)

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