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경험 중심 1인칭 답변
가장 임팩트 있는 적용 지점은 실시간 입찰(RTB)에서의 전환 예측 모델이라고 생각합니다. 노출당 입찰가를 정할 때 CTR이 아니라 CVR까지 예측하는 모델이 들어가면 광고주 입장에서 불필요한 노출 비용이 줄어듭니다. 인턴 때 클릭과 전환이 비례하지 않는 케이스를 분석한 경험이 있는데, 사용자 컨텍스트(시간대·디바이스·최근 탐색 패턴)가 전환 예측에 훨씬 강한 시그널이었습니다. 두 번째로는 크리에이티브 자동 생성 및 A/B 테스트 자동화입니다. 소재 피로도를 실시간으로 감지하고 소재를 교체하는 주기를 AI가 결정하면 운영 효율이 크게 올라갑니다. 이 두 영역이 광고주 ROI와 플랫폼 수익 둘 다에 직접적인 숫자 개선을 만든다는 점에서 우선순위가 높다고 봅니다.
이 결의 특징
광고 AI 응용을 기술 나열이 아닌 현재 한계 발견, 신호 재정의, 모델 적용 과정으로 전개한 흐름이 있습니다. CTR 예측의 한계를 CVR로 보완하고, 시간대, 디바이스, 컨텍스트 신호를 조합해 전환 예측 정밀도를 높이는 구체 사고가 포함돼 있습니다.
이 결이 통하는 자리
인턴 경험에서 잡은 클릭과 전환이 비례하지 않는 케이스 분석이 살아 있을 때 통합니다. 기술을 수단으로만 보지 않고 비즈니스 손실 지점부터 역으로 설계하는 사고가 보이면 면접관의 깊이 있는 질문이 이어지는 결이 있습니다.