AI 기반 광고마케팅 자동화를 위한 방법론적 프레임워크연구 : 광고 기획·집행·성과 최적화의 통합 자동화 아키텍처를 중심으로
A Methodological Framework for AI-Based Advertising Marketing Automation : Focusing on an Integrated Automation Architecture for Advertising Planning, Execution, and Performance Optimization
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초록
디지털 광고 환경의 다채널화와 실시간화로 인해 광고마케팅 전반의 의사결정 복잡성이 증가하고 있다. 그러나 기존 광고마케팅 자동화 연구는 인공지능 기술을 특정 단계에 부분적으로 적용하는 데 그쳐, 광고 운영 전 과정을 통합하는 방법론 제시에는 한계를 보였다. 본 연구는 광고 기획부터 집행, 성과 분석, 최적화에 이르는 전 주기를 포괄하는 AI 기반 광고마케팅 자동화 방법론 프레임워크를 제안한다. 제안된 방법론은 데이터 처리, 광고 전략 생성, 집행 자동화, 예산 최적화, 지속 학습으로 구성된 계층적 구조를 가지며, 대규모 언어모델과 강화학습을 단일 아키텍처 내에 통합한다. 본 연구는 알고리즘 성능 비교가 아닌, 광고마케팅 자동화를 위한 구조적·방법론적 설계 원리를 제시한다는 점에서 의의를 가진다.
Abstract
As digital advertising environments become increasingly multi-channeled and real-time, the complexity of decision-making across advertising marketing processes continues to grow. However, existing studies on advertising marketing automation have largely focused on the partial application of artificial intelligence to specific stages, resulting in limitations in presenting an integrated methodology that encompasses the entire advertising operation. This study proposes an AI-based advertising marketing automation methodology framework that covers the full lifecycle from campaign planning and execution to performance analysis and optimization. The proposed methodology adopts a layered structure consisting of data processing, advertising strategy generation, execution automation, budget optimization, and continuous learning, integrating large language models and reinforcement learning within a unified architecture. Rather than comparing algorithmic performance, this study contributes by presenting structural and methodological design principles for advertising marketing automation.