매드업-KAIST 공동 연구한 ‘ADVISOR’ 논문, ‘ACL 2026’에서 구두발표 부문 채택

광고 클릭률(CTR) 21% 증가, 클릭당 비용(CPC) 46% 감소, 광고비 대비 매출(ROAS) 14% 증가

매드업-KAIST AI대학원 로고. 매드업 제공

AI 마케팅 컴퍼니 매드업(대표 이주민, 이동호)이 KAIST AI대학원 신기정 교수팀과 공동 연구해 발표한 논문이 자연어처리·AI 분야 세계 최고 권위 학회인 ‘ACL 2026(제64회 전산언어학회 연례 학회)’ 구두발표(Oral Presentation) 부문에 채택됐다고 20일 밝혔다.

ACL은 구글, 메타, 오픈AI 등 글로벌 빅테크의 핵심 연구가 발표되는 자연어처리 AI 분야 최고 권위의 학회로, 올해 학회는 오는 7월 2일부터 7일까지 미국 샌디에이고에서 열린다. 이번에 매드업과 KAIST의 공동 연구가 발표되는 Industry Track은 메인 컨퍼런스와 동일한 심사 절차를 거치되 실제 산업 현장에 적용 가능한 연구를 별도로 선별·심사하는 트랙이다. 그중에서도 구두발표는 채택 논문 가운데 일부에게만 부여되는 상위 발표 형식으로, 직전 회차인 ACL 2025 Industry Track의 경우 높은 경쟁률을 뚫고 전 세계에서 108편이 선정됐으며 그중에서 35편(전체 투고의 약 8%)만이 Oral Presentation으로 선정됐다.

이번에 채택된 논문 ‘Pre-Deployment Advertisement Ranking under Data Scarcity via Context-Aware Criteria Generation with VLMs’에서 매드업과 KAIST 공동 연구진은 시각언어모델(VLM)을 활용한 새로운 광고 평가·추천 AI 모델 ‘ADVISOR’를 제안했다. ADVISOR는 브랜드 정보와 소수의 샘플 광고만으로 해당 브랜드에 맞춤화된 평가 기준을 스스로 생성하고, 자기 비평 및 정제 과정을 거쳐 광고 소재의 성과를 사전 예측한다. 이를 통해 데이터가 부족한 신규 브랜드 광고에도 안정적으로 적용할 수 있다.

연구진이 뷰티·패션·플랫폼 분야 10개 브랜드의 실제 상용 광고 데이터로 검증한 결과, ADVISOR는 기존 베이스라인 모델 대비 랭킹 예측 성능(NDCG 평균)을 최대 7.20% 향상시켰다. 특히 매드업이 이를 인스타그램의 실제 광고 캠페인에 적용한 온라인 A/B 테스트에서는 인간 마케팅 전문가가 직접 선별한 광고 소재 대비 클릭률(CTR)이 8.37%에서 10.14%로 약 21% 상승했고, 클릭당 비용(CPC)은 428원에서 231원으로 약 46% 절감됐다. 광고비 대비 매출(ROAS)도 1070%에서 1219%로 약 14% 개선되며, CTR, CPC, ROAS 종합 평균 27.04%의 광고 성과 향상을 기록했다.

매드업이 개발한 ‘ADVISOR’ 모델은 본 학회에 앞서 지난 3월 개최된 글로벌 AI 학회 ‘ICLR 2026’의 DATA-FM 워크숍에서 선행 연구로 먼저 소개되며 우수성을 입증한 바 있다.

현재 매드업은 KAIST AI대학원과의 긴밀한 산학협력을 통해 ‘ADVISOR’를 비롯한 광고 AI 기술 연구를 고도화하고 있으며, 이를 기반으로 자체 개발 솔루션인 ‘레버 엑스퍼트’의 성능 개선에 박차를 가하고 있다.



이주민 매드업 대표는 “자연어처리·AI 분야 세계 최고 권위 학회인 ACL 2026에 KAIST와의 공동 연구가 채택된 것은 매드업의 AI 기술력이 학술적 새로움과 산업적 임팩트를 동시에 인정받았다는 점에서 뜻깊은 결과”라며 “앞으로도 AI R＆D 투자를 지속해 국내외 광고주에게 선도적인 AI 마케팅 성과를 제공해 나가겠다”고 밝혔다.

류정임 리포터

세줄 요약

• 매드업-KAIST 공동 연구, ACL 2026 구두발표 채택
• 시각언어모델 기반 ADVISOR, 광고 성과 사전 예측
• 실제 A/B 테스트서 CTR·CPC·ROAS 개선 확인