[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] Bid, Win, Profit 생성형 AI기반 광고경매 시뮬레이터로 보는 수익 최적화 이번 세션에서는 생성형 AI(Transformer 기반) 기술을 광고 입찰(Real-Time Bidding, RTB) 문제에 적용하여 실제 수익 최적화를 어떻게 달성할 수 있을지 공유합니다. 먼저 디지털 광고 경매의 구조와 광고주 입장에서 중요한 KPI(ROI, CPA 등)를 설명하고, 전통적인 입찰 방식의 한계를 짚습니다. 또한, Transformer 기반 생성형 AI 모델을 활용한 새로운 접근을 소개합니다. 본 기술은 단순히 과거 데이터를 예측하는 수준을 넘어, 다양한 상황에서 전략을 생성하고 일반화할 수 있는 능력을 제공합니다. 이를 통해 기존 방식보다 더 높은 수익성과 효율성을 보장할 수 있음을 보여줍니다. 또한, 이를 검증하기 위해 구축한 광고 입찰 시뮬레이터(Auction Simulator)의 구조와 기능을 공유합니다. 시뮬레이터는 멀티에이전트 환경에서 다양한 전략을 반복적으로 실험할 수 있도록 설계되었으며, LLM 기술로부터 실제 광고 경매 상황을 재현하여 AI의 수익화 가능성을 정량적으로 평가할 수 있습니다. 본 발표에서는 다루는 내용은 다음과 같습니다: 목차 1. 광고 입찰 최적화 문제 정의 및 기존 접근법 2. Transformer 기반 생성형 AI의 도입과 입찰 응용 방식 3. 생성형 AI 기반 광고경매 시뮬레이터 설계 및 실험 결과 #DAN #DAN25 #TEAMNAVERCONFERENCE