증강지능 기반 플랫폼 기업 애딥(Addeep)은 최근 'Addeep GPR 테크세미나'를 개최하고, 초개인화 광고 타겟팅을 중심으로 한 차세대 광고 실행 구조를 공개했다.
행사 시작에 앞서 ASIA GPR R&D Center 연구 자문위원 위촉식이 진행됐으며, 권오규 박사가 자문위원으로 위촉됐다. 권 박사는 KAIST 물리학 박사 출신으로, 복잡계와 데이터 기반 네트워크 연구를 수행해 온 전문가다.
첫 번째 세션에서는 조선대학교 오갑진 교수가 “소셜 미디어에서 AI to AI 소셜 생태계까지”를 주제로 강연을 진행했다. 오 교수는 소셜 미디어가 인간 중심 네트워크에서 AI 에이전트 간 상호작용 구조로 빠르게 전환되고 있다고 설명하며, 향후 마케팅과 정보 확산 구조가 인간 인플루언서 중심에서 AI 네트워크 내 '허브 에이전트' 중심으로 재편될 가능성을 제시했다. AI 네트워크는 인간과 달리 친밀도 기반이 아닌 효율성과 반응 중심으로 연결되며, 이러한 구조 변화를 이해하는 것이 기업 경쟁력의 핵심이 될 것이라고 강조했다.
이어진 세션에서는 애딥의 GPR(Generative Pre-trained Recommender) 기반 광고 실행 구조가 공개됐다. 애딥은 기존 광고가 연령, 관심사, 행동 로그 기반의 정적인 타겟팅에 머물러 있다면서 자사 광고 구조는 사용자 상태와 맥락, 의도를 실시간으로 해석해 광고를 개별 사용자별로 다르게 생성하는 '초개인화 광고 타겟팅'이 핵심이라고 설명했다. 동일한 광고 소재가 반복 노출되는 것이 아니라, 사용자마다 서로 다른 콘텐츠 형태로 광고가 생성되며, 같은 사용자라도 시점과 상태에 따라 전혀 다른 광고 경험을 제공한다는 설명이다.
초개인화 광고 실행은 GPR Mideset Engine과 ACT(Addeep Automatic Content Convergence Technology)를 통해 구현된다고 전했다. Mideset Engine과 ACT는 광고주 목표, 상품 정보, 사용자 상태, 콘텐츠 맥락을 통합해 각 사용자에게 최적화된 광고를 생성하는 엔진으로, 광고를 단순 노출이 아닌 '개인화된 콘텐츠'로 전환한다.
애딥은 GPR을 통해 광고 효율이 구조적으로 개선된다고 밝혔다. 세미나에서 공개된 시뮬레이션 결과에 따르면 데이터가 축적될수록 클릭률(CTR)과 전환율(CVR)은 상승하고, 클릭당 비용(CPC)과 획득당 비용(CPA)은 감소하는 경향이 나타났다. 이는 광고 효율이 일회성 최적화가 아니라, 사용자 이해가 깊어질수록 지속적으로 개선되는 '학습형 광고 시스템'이라는 점을 의미한다.
광고 상품 구조도 소개됐다. 애딥은 AI Blang 광고, 피드 중간 광고, 링크 삽입 광고 등을 통해 광고를 콘텐츠 흐름 안에 자연스럽게 통합하고 있으며, 광고주·창작자·참여자가 하나의 구조 안에서 연결되는 형태로 설계했다. 이를 통해 광고는 단순 노출이 아니라 참여와 전환까지 이어지는 구조로 확장된다.
마지막 세션에서는 Addeep S2E(Social to Earn) 구조가 공개됐다. S2E는 광고 참여와 일반 소셜 활동을 모두 경제적 가치로 연결하는 보상 시스템으로, 광고 활동에는 현금 보상이, 일반 활동에는 기여도 기반 퍼플(Purple) 보상이 적용된다. 퍼플은 현금화가 불가능한 플랫폼 내 포인트로, Blang 콘텐츠 생성 비용 등 서비스 내 활동에 사용되는 재화다. 특히 사용자 행동 자체가 보상으로 연결되면서 광고 참여율과 반응률을 높이는 구조로 작동한다. 초개인화 광고 타겟팅과 S2E 구조가 결합될 경우, 광고는 단순히 타겟에게 도달하는 것을 넘어 사용자 행동을 유도하고 전환까지 연결하는 통합 실행 시스템으로 진화한다고 설명했다.
애딥 관계자는 “광고 효율의 핵심은 타겟을 얼마나 많이 맞추느냐가 아니라, 사용자의 상태를 얼마나 정교하게 이해하고 그에 맞춰 실행하느냐에 있다”며 “GPR 기반 초개인화 광고는 기존 타겟팅 광고의 한계를 구조적으로 해결하는 방식이며, GPR과 S2E를 통해 광고, 콘텐츠, 사용자 행동이 하나의 흐름으로 연결되는 하이퍼 소셜 이코노미(Hyper Social Economy) 생태계를 구현하겠다”고 말했다.
김현민 기자 minkim@etnews.com
