모바일 앱 정보 기반 맞춤형 모바일 광고 추천 시스템 제안

Abstract

본 연구는 모바일 환경에서 사용자의 모바일 앱 카테고리 정보만을 활용하여, 추가적인 설문조사 없이 개인 맞춤형 모바일 광고를 추천해주는 시스템을 제안한다. 시스템의 목표는 사전에 사용자의 모바일 앱 카테고리 정보 및 구매의도를 통해서 대표값을 설정한 후, 설정된 대표값을 토대로 새로운 사용자의 모바일 앱 카테고리 정보에 적용하여 개인 맞춤형 모바일 광고의 카테고리를 추천해주는 것이다. 시스템을 검증하기 위해 세 가지 가설을 세우고 실험을 통해 평가하였다. 자세하게는 1) 사용자의 모바일 앱을 통해 인구통계학적 특성(나이와 성별)을 추론할 수 있다는 가설, 2) 사전에 사용자의 모바일 앱 목록 및 구매의도를 파악하여 대표값을 설정하고, 그 대표값을 적용하여 새로운 사용자에게 개인 맞춤형 모바일 광고를 추천한다면 70% 이상의 정확성을 보일 것이라는 가설, 3) 본 연구의 방법론을 사용한 개인 맞춤형 모바일 광고는 랜덤으로 전달된 모바일 광고보다 더 정확하게 사용자의 구매의도를 반영할 것이라는 가설이다. 가설을 검증하기 위해 총 71명의 참가자의 3,401개의 모바일 앱을 대상으로 분석하였다. 실험을 통해 1) 사용자의 모바일 앱의 카테고리는 사용자의 인구통계학적 특성인 나이와 성별을 추론할 수 있으며, 2) 본 연구의 방법론을 적용한 개인 맞춤형 모바일 광고 추천 시스템은 랜덤으로 제공되는 모바일 광고 시스템보다 38.4%의 우수한 정확성을 보인다는 결과를 도출하였다. 이를 통해 손쉽게 사용자의 모바일 앱 카테고리 정보만을 활용하여 개인 맞춤형 모바일 광고 추천을 할 수 있으며, 직접 설문조사를 요구하는 기존의 모바일 광고 추천 서비스의 한계를 극복하였다.