- 사용자가 누구인지보다 지금 보고 있는 콘텐츠의 맥락에 맞춰 광고를 노출하는 기법
- “등산용 재킷 리뷰” 글을 읽고 있다면 “등산 장비” 광고를 노출하는 방식
- 사용자 개인정보를 활용하지 않아 쿠키리스 환경에 특히 적합
- 과거 키워드 매칭 위주에서 NLP 기반 의미/문맥 분석으로 진화
- 프로세스는 웹페이지 콘텐츠 수집 → NLP 기반 콘텐츠 분석 → 관련 광고 매칭 → 맥락에 적합한 광고 노출 순으로 이어짐
웹페이지 콘텐츠 수집 : 본문 텍스트, 제목, 메타 태그, 카테고리 정보, URL 정보를 수집
NLP 기반 콘텐츠 분석 : 단어 단위 매칭을 넘어 문서의 주제, 문장 간 연결, 감정적 톤, 문체를 종합적으로 이해
- 문맥 이해 : BERT/RoBERTa로 텍스트 임베딩 생성. “가을 등산”, “쌀쌀한 날씨”, “가벼운 바람막이” 같은 표현의 조합을 이해해 “간절기 아우터” 광고를 매칭
- 주제 분류 : BERTopic으로 토픽 모델링. “여행”, “육아”, “재테크” 등 주제 자동 분류
- 감정 분석 : spaCy로 긍정/중립/부정 분위기 파악
관련 광고 매칭 : 콘텐츠와 광고 간 의미적 유사도를 코사인 유사도로 계산. PySpark로 실시간 처리하며 관련 키워드/주제를 광고에 연결
Spark 기반 로그 분석 시스템에서 페이지 방문 이벤트 수집 → URL 기반 본문 추출 → PySpark로 NLP 모델 연동 → 실시간 광고 태깅 순으로 구현