이커머스 대규모 프로모션 AI 광고 집행

프로젝트 배경

한 주요 국산 뷰티 브랜드는 티몰, 도우인, 징둥 세 플랫폼에 동시 진출해 있으며, SKU는 400개 이상이고 객단가는 80-200위안 구간에 집중되어 있습니다. 브랜드는 과거 대규모 프로모션에서 주로 수동 모니터링과 경험 기반 가격 조정에 의존했으며, 6명의 광고 집행 팀이 성수기에는 200개 이상의 광고 캠페인을 동시에 관리해야 했습니다. 올해 더블 11을 맞아 브랜드는 SUPERTRANGO AI 광고 집행 시스템을 도입해, 복잡한 이커머스 대규모 프로모션 환경에서 AI가 수동 작업을 대체해 더 우수한 집행 효율을 달성할 수 있는지 검증하고자 했습니다.

핵심 과제

대규모 프로모션 기간 광고 집행은 세 가지 전형적인 난제에 직면합니다:

예산 배분 지연. 세 플랫폼의 트래픽 가격 변동이 심해, 수동 예산 조정의 대응 주기는 보통 2-4시간이지만 트래픽 피크는 30-60분만 지속되는 경우가 많아, 많은 예산이 비효율적인 시간대에 소진됩니다.

크리에이티브 소재 피로 가속화. 더블 11 기간은 20일에 달해, 소비자의 반복 소재에 대한 클릭률 감소 속도가 일상보다 3배 이상 빠르며, 수동으로 소재를 선별하고 교체하는 속도가 감소 곡선을 따라가지 못합니다.

크로스 플랫폼 데이터 분절. 티몰, 도우인, 징둥의 백엔드 데이터 기준이 일치하지 않아, 팀은 매일 3개의 리포트를 수동으로 취합해야 하며, 전역 판단이 형성될 때쯤이면 트래픽 보너스 윈도우는 이미 닫혀 있습니다.

솔루션

SUPERTRANGO는 브랜드를 위해 「대규모 프로모션 전용 AI 광고 집행 엔진」을 구축했으며, 핵심 액션은 다음과 같습니다:

실시간 예산 재분배. 시스템은 5분 단위로 전 플랫폼의 트래픽 가격과 전환율을 모니터링하며, 특정 트래픽 위치의 CPA가 임계값을 초과하면 자동으로 예산을 더 우수한 성과의 트래픽 위치로 이전합니다. 더블 11 당일, 시스템은 누적 1,200회 이상의 예산 조정을 실행했으며, 전부 무인 개입으로 완료되었습니다.

소재 라이프사이클 관리. AI는 각 크리에이티브의 클릭률, 전환율, 참여율을 실시간으로 평가하며, 소재가 쇠퇴기에 진입하면(클릭률이 연속 2시간 동안 15% 이상 하락), 시스템은 자동으로 해당 소재의 입찰 가중치를 낮추고 예산을 신규 소재 테스트 그룹으로 유도합니다. 전체 프로모션 기간 동안 브랜드는 180개 소재 세트를 새로 출시했고, AI는 23개 고잠재력 소재 세트를 자동으로 선별해 확대 집행했습니다.

크로스 플랫폼 통합 의사결정 모델. 시스템은 세 플랫폼의 광고 집행 데이터를 동일한 전환 기여 모델에 통합 매핑하며, 단일 플랫폼 ROI가 아닌 「전 채널 GMV」를 유일한 최적화 목표로 삼습니다. 이는 시스템이 전역 GMV 극대화를 위해 특정 플랫폼의 단기 ROI를 의도적으로 희생할 수 있음을 의미합니다.

실행 하이라이트

프로모션 3일 전, 팀은 원래 각 플랫폼의 예산 상한을 수동으로 설정할 계획이었습니다. SUPERTRANGO 시스템은 시뮬레이션 추론 후, 도우인의 예산 비중을 40%에서 55%로 높일 것을 제안했으며, 그 이유는 도우인의 시딩 전환 경로가 프로모션 워밍업 기간에 더 효율적이기 때문입니다. 브랜드가 제안을 채택한 후, 첫 3일 동안 도우인 채널이 전체 GMV의 48%를 기여하며 AI의 예측 능력을 검증했습니다.

더블 11 당일 새벽 0-2시, 티몰 트래픽 피크 기간에 시스템은 특정 톱 인플루언서 라이브룸에서 유입된 검색 트래픽의 전환율이 비정상적으로 상승한 것을 감지하고, 자동으로 검색 광고 예산을 200% 높이는 동시에 피드 광고 소진을 압축했습니다. 이 조정은 15분 이내에 완료되어 순간적인 트래픽 보너스를 정확히 포착했습니다.

성과 데이터

경험 요약

AI의 가치는 「판단」이 아닌 「속도」에 있습니다. 브랜드의 기존 광고 전략 로직은 유효했지만, 수동 실행 속도가 프로모션 기간 트래픽 변화의 리듬을 따라가지 못했습니다. AI는 전략 실행을 시간 단위에서 분 단위로 압축했으며, 이것이 GMV 성장의 핵심 동력입니다.

크로스 플랫폼 협업은 성장 레버리지입니다. 단일 플랫폼 ROI 최적화에는 천장이 존재하지만, SUPERTRANGO의 전역 GMV를 목표로 하는 의사결정 모델은 브랜드가 특정 플랫폼에서 「손해를 보더라도」 전체 판의 수익 향상을 얻을 수 있게 합니다. 이러한 전역적 시각은 수동 팀이 지속적으로 유지하기 어렵습니다.

소재 생산 능력은 사전 준비가 필요합니다. AI의 소재 선별 효율은 매우 높지만, 전제는 브랜드가 충분한 소재 탄약고를 준비했다는 것입니다. 이번 프로모션 기간 동안 브랜드는 180개 소재 세트를 사전에 준비했으며, 소재 공급이 부족했다면 AI의 최적화 공간은 현저히 제한되었을 것입니다. 브랜드는 프로모션 전 최소 일상의 3배에 달하는 소재량을 비축할 것을 권장합니다.