안녕하세요, 토스 Ads Performance 팀 ML Engineer 김영호입니다.
토스앱 진입 시 확인하실 수 있는 다양한 광고들은 어떤 과정을 거쳐 유저에게 노출될까요? 이 글에서는 토스 광고 추천 시스템의 전체 흐름과 그 안의 머신러닝 활용 방식을 소개해 드리겠습니다.

웹사이트나 앱에서 볼 수 있는 대부분의 광고는 실시간 입찰 방식을 통해 노출됩니다. 매체에서 광고 지면에 노출 기회가 발생하면 해당 정보를 광고주에게 전달하고, 광고주는 기회에 대한 가치를 평가해 자신이 지불할 금액을 산정하여 입찰에 참여하죠. 제출된 입찰가 중 가장 높은 금액을 제시한 광고주의 광고가 최종적으로 해당 지면에 노출됩니다.

실시간 입찰에는 여러 광고 플랫폼이 관여하는데요, 대표적으로 SSP(Supply-Side Platform)와 DSP(Demand-Side Platform)가 있습니다. 이 둘은 실시간 입찰 과정에서 유기적으로 연동되어 매체에 안정적인 수익을, 광고주에는 효율적인 광고 집행 및 성과 최적화를 제공합니다.
SSP: 매체가 보유한 지면을 효율적으로 관리・판매하도록 돕는 플랫폼입니다. 광고 노출 기회마다 자동으로 여러 DSP를 연결하여 최적의 입찰을 유도함으로써 매체 수익을 극대화합니다. 
DSP: 광고주를 대신해 실시간 입찰에 참여하며, 설정된 예산과 목표에 따라 최소 비용으로 최대 광고 성과를 달성하도록 돕는 플랫폼입니다.
토스는 리스트・모먼트 배너 등 다양한 광고 지면을 보유한 매체이자, 토스애즈 플랫폼을 통해 광고주가 토스 앱 내에서 손쉽게 광고를 집행하고 최적화할 수 있는 환경을 제공합니다. 따라서 광고 요청부터 노출까지의 모든 과정이 토스 내에서 이루어지죠.

유저 접속부터 광고 노출까지
유저가 광고 지면이 있는 토스 앱 화면에 접속하면 광고 요청이 발생하고, 입찰을 통해 최적의 광고가 선정되어 노출됩니다. 이 과정은 크게 Targeting, Filtering, Ranking의 세 단계로 이루어지며, 각 단계에서 머신러닝이 활용돼요.

1. Targeting
유저 정보를 기반으로 노출할 광고를 선별하는 과정이에요. 광고주마다 캠페인 목표와 원하는 타겟 유저가 다르기 때문에, 광고 노출 대상인 유저가 설정된 타겟에 포함되는지 확인합니다. 포함되지 않을 경우 해당 광고는 제외돼요.
성별, 연령대, 직업 등의 특성을 바탕으로 유저를 세분화하여 광고를 집행하는 전략을 오디언스 타겟팅(Audience Targeting)이라고 합니다. 광고주는 인구통계학적 정보만으로도 타겟팅 그룹을 만들 수 있지만, 많은 광고주들은 자신의 상품을 구매한 유저와 유사한 특성을 지닌 잠재 고객을 타겟팅하고 싶어하죠.
이러한 니즈를 충족시키기 위해 Lookalike 모델을 활용해 광고주가 타겟으로 설정한 오디언스와 행동 패턴이 유사한 잠재 고객을 찾습니다. 유저의 행동 로그를 학습하거나 Two-tower 모델을 통해 유저와 광고 간의 상호작용을 학습하여 유저 임베딩을 생성하고, 주어진 오디언스와의 임베딩 유사도를 계산해 잠재 고객을 선별해요.


2. Filtering
이 단계에서는 유저에게 제공할 광고 후보를 선별하고, 광고주의 예산 및 광고 품질을 고려한 필터링 과정을 수행합니다.
광고 후보군 선정(Candidate Selection): 유저를 타겟팅하는 수십만~수백만 개의 광고 중에서 사용자가 관심을 가질 만한 광고를 빠르게 선택해야 해요. 모든 광고를 실시간으로 개별 평가하면 지연 시간이 늘고 연산 비용이 크게 증가하므로, 유저의 관심사를 기반으로 광고 후보군을 선별합니다. 이 과정에서는 정확성도 중요하지만 대규모 광고 풀에서 알맞은 후보군을 빠르게 추출하는 것이 중요한데요. 이 단계에서는 주로 Two-tower 모델을 활용해 유저와 광고에 대한 임베딩을 생성하고, 유사도 검색을 통해 관련 광고를 빠르게 탐색합니다.
예산 소진 조절(Pacing): 광고주가 설정한 캠페인 예산을 기간 내에 균등하고 안정적으로 소진하도록 광고 노출 및 입찰을 제어합니다. 과거 입찰 로그를 바탕으로 시간대・요일 등 컨텍스트에 따른 트래픽을 예측하고, 이를 바탕으로 사용 가능한 예산을 산정하고 실시간으로 소진 속도를 조절해요.
노출 빈도 제한(Frequency Capping): 동일한 광고가 한 유저에게 일정 기간 내에 노출될 최대 횟수를 설정하여 광고 피로도를 줄입니다. 하루 최대 3회와 같이 고정 캡을 설정할 수 있지만, 유저의 행동 패턴에 따른 최적 빈도를 예측해 적용할 수 있어요.

3. Ranking
이전 단계에서 선별된 후보 광고의 입찰가를 산출해 노출될 광고를 결정합니다. 입찰가는 매체의 기대 수익을 의미하는 eCPM(effective Cost Per Mille, 1,000회 노출당 비용)으로 표현하며, 이 값을 기준으로 광고 순위를 매겨요. eCPM은 광고주가 클릭당 지불하는 비용(CPC, Cost Per Click)과 광고의 클릭률(CTR, Click-Through Rate)을 기반으로 계산합니다.
eCPM(1,000회 노출당 비용) = CPC(클릭당 지불 비용) * CTR(클릭률) * 1,000
이때 실제 CTR은 광고가 실제로 노출된 후에야 알 수 있기 때문에, 노출 전 단계에서는 유저, 광고, 컨텍스트 정보를 기반으로 CTR을 예측하여 사용합니다. CTR 예측 모델은 광고 ID, 유저 속성 등 고차원의 희소 특징(Sparse Feature) 간의 상호작용을 효과적으로 학습해야 하기 때문에, 주로 FM(Factorization Machine), DeepFM, DCN(Deep & Cross Network) 구조를 사용해요. 
또한, 광고주는 각 노출 기회마다 전환율(CVR, Conversion Rate)을 예측해 입찰가를 조절할 수 있습니다. 전환율이 낮다고 예상되는 상황에서는 클릭당 비용을 낮춰 불필요한 지출을 최소화하고, 전환율이 높다고 예상될 때 클릭당 비용을 높여 경쟁 우위를 차지할 수 있어요. 

결론
앞서 살펴본 광고 노출 과정 이외에도 머신러닝은 광고 운영 전반에서 다양하게 활용될 수 있습니다.
동적 입찰가 조절: 광고주가 설정한 클릭당 비용은 고정된 값이기 때문에 실시간으로 변화하는 경쟁 상황에 빠르게 대응하지 못해요. 이를 보완하기 위해 DQN(Deep Q-Network)와 같은 강화학습 모델을 사용하여 광고 운영 현황에 따라 클릭당 비용을 동적으로 조절함으로써 광고 효율 저하를 방지합니다.
광고 소재 최적화: 사용자에게 노출되는 광고 소재의 성과를 향상시키기 위해 생성형 AI를 활용하여 다양한 소재를 자동 생성・테스트하고 최적의 소재를 찾습니다.

토스애즈는 광고 플랫폼의 기반을 만들어가는 단계로, 광고 시스템 전반에 필요한 머신러닝 모델을 초기부터 설계하고 고도화할 수 있어요. 광고는 머신러닝 모델의 작은 변화가 바로 비즈니스 성과로 이어지는 분야입니다. 다양한 실험을 통해 머신러닝 모델로 비즈니스 성과를 만들어가고 싶으신 분들의 많은 지원을 기다립니다.


안녕하세요, 토스 Ads Performance 팀 ML Engineer 김영호입니다.
토스앱 진입 시 확인하실 수 있는 다양한 광고들은 어떤 과정을 거쳐 유저에게 노출될까요? 이 글에서는 토스 광고 추천 시스템의 전체 흐름과 그 안의 머신러닝 활용 방식을 소개해 드리겠습니다.

웹사이트나 앱에서 볼 수 있는 대부분의 광고

토스앱의 다양한 광고는 어떤 과정을 거쳐 유저에게 노출될까요?

토스는 어떻게 광고를 보여줄까? 토스애즈 ML 톺아보기

안녕하세요, 토스 커머스 개인화팀의 ML Engineer 김정오입니다.
현재 토스 앱 하단 메뉴의 중앙은 저희팀에서 만들어가고 있는 토스 쇼핑이 자리하고 있는데요. 토스 쇼핑은 사용자 데이터를 기반으로 사용자에게 가장 필요한 상품을 추천해주게 되어있어요. 이 글을 통해서 토스 쇼핑은 어떻게 개인화 추천 시스템을 만들고 있는지 간략히 설명해 드리고자 합니다.
🔍 목적형 사용자와 탐색형 사용자
토스 쇼핑은 다양한 소비자 유형을 다루고 있어요. 이 중 특히 중요한 두 가지 유형은 목적형 사용자와 탐색형 사용자인데요, 그 정의는 아래와 같습니다.
목적형 사용자 (Goal-Oriented User)
명확한 구매 목표 또는 특정 상품에 대한 수요를 가지고 플랫폼에 방문하는 사용자입니다. 
이들은 구체적인 상품명, 카테고리, 가격대 등의 기준을 기반으로 검색 및 탐색 활동을 수행하며, 최대한 빠르게 원하는 상품을 발견하고 구매하는 것을 목표로 해요.
탐색형 사용자 (Exploratory User)
명시적인 구매 목적 없이 플랫폼을 탐색하며 다양한 상품을 둘러보는 사용자입니다.
이들은 우연히 발견한 상품 및 정보를 통해 흥미를 느끼고, 구매로 이어질 가능성을 높이는 행동 패턴을 보여요. 탐색형 사용자는 상품 카테고리에 대한 관심이 광범위하며, 구매 결정까지 상대적으로 긴 경로를 거치는 경향이 있습니다.
→ 토스 쇼핑은 탐색형 사용자의 비중이 높습니다. 따라서, 사용자가 자연스럽게 흥미를 느끼고 구매 행동으로 이어지도록 돕는 개인화 추천 시스템이 필수적이에요.

📈 추천 시스템의 필요성
수백만 명의 사용자와 수백만 건의 상품이 존재하는 대규모 플랫폼에서는, 사용자와 상품 간의 최적 매칭을 수작업으로 제공하는 것은 불가능합니다.
특히 탐색형 사용자의 경우, 명확한 검색 키워드 없이도 매력적인 상품을 발견할 수 있도록 돕는 개인화 추천 시스템이 핵심 역할을 합니다.
추천 시스템은 사용자 경험을 향상시키고, 구매 전환율을 높이며, 서비스 체류 시간을 증가시키는 데 직접적인 영향을 미칩니다.

🛠 멀티 스테이지 추천 시스템
대규모 추천 문제를 해결하기 위해, 저희는 성능과 속도를 모두 고려하여 멀티 스테이지(Multi-Stage) 구조를 채택했어요. 이 구조는 크게 다음과 같은 단계로 이루어집니다.

1. Retrieval
Retrieval 단계에서는 수백만 개의 상품 중에서 사용자에게 어울릴 가능성이 높은 수천 개의 상품을 빠르게 후보로 뽑아내요.
이 단계는 매우 빠른 응답 속도가 요구되며, 아래와 같이 다양한 방법론이 활용됩니다.
Two-Tower 모델: 사용자와 아이템 각각을 임베딩하여 벡터 공간에 매핑하고, 벡터 검색(Nearest Neighbor Search)을 통해 유사한 상품을 빠르게 검색합니다. DNN 기반 인코딩을 사용하며, 두 타워의 임베딩 결과를 내적(Dot Product)하여 유사도를 계산합니다.
Graph 기반 모델: 사용자-상품 상호작용 데이터를 그래프 형태로 표현하여, Graph Neural Network(GNN)를 통해 잠재적 연관성을 학습합니다. GraphSAGE, PinSage, LightGCN 등의 기술이 활용돼요.
Sequence 모델: 사용자의 행동 이력을 시퀀스로 모델링하고, Transformer 기반 모델(SASRec, BERT4Rec 등)을 통해 시계열 관계를 포착하여 다음 상호작용 상품을 예측합니다.
Retrieval 단계는 정확성과 효율성의 균형을 맞추는 것이 중요하며, 이후 Ranking 단계로 넘어가기 위해 충분히 다양한 후보를 확보하는 역할을 합니다.

2. Ranking
Ranking 단계에서는 Retrieval 단계에서 얻은 수천 개의 후보군을 받아 개인화 모델을 통해 점수를 매기고 정렬해요. 
주요 목표는 pCTR(predicted Click-Through Rate) 및 pCVR(predicted Conversion Rate)을 정확히 예측하는 것입니다. 이 단계 역시 아래와 같이 다양한 방법론이 사용됩니다.
DeepFM: FM(Factorization Machine)으로 특징 간의 이차 상호작용을 포착하고, DNN으로 비선형 관계를 학습하는 구조입니다.
DLRM(Deep Learning Recommendation Model): 조밀 특징(Dense features)과 희소 특징(Sparse features)을 통합하여 복잡한 사용자-상품 관계를 모델링합니다.
DCN(Deep & Cross Network): 특징 간의 조합(Cross Feature Interactions)을 명시적으로 학습하여 고차원적인 특징 조합을 효과적으로 반영합니다.
ESMM(Entire Space Multi-Task Model): 클릭(Click)과 전환(Conversion) 확률을 함께 학습하는 Multi-Task Learning 기반 모델로, pCTR과 pCVR을 동시에 고려하여 학습 효율성과 일반화를 높입니다.
이러한 모델들은 개별 예측 성능을 높이는 것뿐만 아니라, 서비스의 핵심 지표(GMV, Orders 등) 최적화에도 큰 기여를 합니다.
3. Re-ranking
최종 단계인 Re-ranking에서는 초기 모델 점수 외에도 다양한 비즈니스 로직과 사용자 경험 향상을 위한 요소를 반영하여 결과를 조정합니다.
주요 목표는 추천 결과의 다양성(Diversity), 신선도(Novelty), 비즈니스 지표 최적화를 동시에 만족시키는 것이에요.
신선도(Novelty) 보장: 사용자에게 새로운 경험을 제공하기 위해, Cold-Start 아이템(최근 등록된 신상품 또는 상호작용 데이터가 적은 상품)을 일정 비율 포함시킵니다.
광고 상품과 비광고 상품의 혼합: 광고 성과를 극대화하기 위해, 광고 상품과 비광고 상품을 자연스럽게 섞어 노출해요. 광고 상품이 과도하게 몰리지 않도록 조정하여 사용자 경험을 해치지 않으면서 높은 ROI를 기대할 수 있도록 합니다.
다양성 및 카테고리 균형 고려: 다양한 카테고리와 상품 타입을 고르게 배치하여 추천 품질을 높입니다.
이렇게 다양한 요소를 반영한 Re-ranking은 단순 예측 점수에 기반한 정렬보다 실제 사용자 경험과 비즈니스 목표 모두를 동시에 만족시키는 데 중요한 역할을 합니다.

📝 결론
토스 쇼핑의 홈 피드 추천 시스템은 탐색형 사용자의 특성을 고려하여 설계된 멀티 스테이지 추천 시스템입니다.
수백만 명의 사용자와 수백만 건의 상품을 다루는 환경에서, Retrieval, Ranking, Re-ranking을 통한 점진적인 후보군 정제가 핵심 전략이죠. 이를 통해 사용자는 명확한 구매 목표 없이도 자연스럽게 흥미로운 상품을 발견하고, 구매로 이어질 수 있습니다.
토스 쇼핑에서는 각 스테이지(Retrieval, Ranking, Re-ranking)별 추천 모델을 지속적으로 개선하고 고도화할 ML Engineer를 찾고 있어요. 토스 쇼핑의 추천 시스템을 함께 만들어가실 분들의 많은 지원을 기다립니다!



안녕하세요, 토스 커머스 개인화팀의 ML Engineer 김정오입니다.
현재 토스 앱 하단 메뉴의 중앙은 저희팀에서 만들어가고 있는 토스 쇼핑이 자리하고 있는데요. 토스 쇼핑은 사용자 데이터를 기반으로 사용자에게 가장 필요한 상품을 추천해주게 되어있어요. 이 글을 통해서 토스 쇼핑은 어떻게 개인화 추천 시스템을 만들고 있

토스 쇼핑은 어떻게 수백만 사용자에게 개인화된 상품 추천을 제공할까요? 그 접근법을 소개해 드릴게요.

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