버즈빌, 게임 UA AI 에이전트 본격 가동(사진=버즈빌)
게임 UA 에이전트는 광고주의 인앱 행동 데이터를 분석해 게임의 수익 구조와 사용자 이탈 구간을 파악한다.
이후 사용자가 게임의 핵심 가치를 체감하는 이른바 ‘아하 모먼트’를 찾아내고, 해당 지점까지 사용자를 유도하기 위한 미션 구조와 난이도, 단계별 혜택을 설계한다.
수익성 검증과 광고주 제안서, 내부 운영 문서 생성까지 이어져 데이터 분석부터 캠페인 실행 준비까지 하나의 흐름으로 수행한다.
기존 모바일 게임 광고가 설치 자체에 집중했다면, 버즈빌은 설치 이후 실제 플레이와 잔존, 결제로 이어지는 행동 설계에 초점을 맞췄다.
◇“적은 혜택으로 핵심 행동까지 유도”
핵심은 혜택 규모와 광고 효율 사이의 균형이다. 혜택을 늘리면 참여율은 높아질 수 있지만 단위당 효율이 떨어질 수 있고, 반대로 혜택을 줄이면 이용자의 참여 자체가 낮아질 수 있다.
AI 에이전트는 게임과 캠페인별 데이터를 분석해 이 같은 상충 관계를 계산하고, 상대적으로 적은 혜택으로 사용자를 핵심 행동까지 유도할 수 있는 조합을 찾는다. 데이터가 부족하거나 예외적인 판단이 필요한 영역은 사람이 직접 검수한다.
실제 캠페인에서도 성과가 나타났다. 버즈빌에 따르면 한 해외 게임 광고주의 D1 ROAS는 장기간 정체된 상태에서 AI 에이전트 적용 이후 약 3배 개선됐다.
멀티미션 방식의 게임 UA 광고를 집행한 광고주의 재집행률도 기존 약 70% 수준에서 최근 95% 이상으로 높아졌다.
이번 AI 에이전트는 개발자가 아닌 이슬아 버즈빌 게임 UA 프로덕트 매니저(PM)가 직접 설계·개발했다.
게임 UA 상품 기획과 캠페인 운영 과정에서 축적한 전문 지식과 판단 기준을 AI가 반복 수행할 수 있는 시스템으로 구현해 실제 광고주 캠페인의 표준 운영 체계로 내재화했다는 설명이다.
이슬아 매니저는 “에이전트를 통해 캠페인 품질의 하한선을 높이고 담당자마다 발생하던 편차를 줄일 수 있었다”며 “에이전트에게 어떤 지식을 가르치고 어떤 인사이트를 쓰게 할지는 사람이 정하기 때문에 결국 사람의 전문성이 에이전트 성능의 상한선을 결정한다”고 말했다.
이관우 버즈빌 대표는 “사용자가 광고를 보기만 하는 것이 아니라 직접 행동하고, 그 행동이 광고주가 원하는 지점까지 이어지는 것이 버즈빌의 인터랙션 광고”라며 “게임을 시작으로 각 산업의 전문성을 담은 인터랙션 AI 에이전트를 순차적으로 선보일 것”이라고 말했다.
