CTR(Click-Trough Rate) 개념 정리

1. 정의

CTR : 광고가 노출된 횟수 대비 클릭된 비율
CTR = 클릭수(Click-thoughs) / 노출 수(Impressions) * 100 [%]

2. 의미와 활용

• 광고 성과 지표
• 모델링 대상 변수
• 비즈니스 가치

3. CTR 예측 문제의 특징

1. 희소 데이터 (Spare Data)
2. 불균형 데이터 (Imbalanced Data)
3. 실시간성
4. 피쳐 엔지니어링 중요성

4. 주요 평가 지표

• AUC (Area Under ROC Curve)
• Log Loss (Cross-Entropy Loss)
• Calibration

5. CTR 예측에 자주 쓰이는 모델

1. 기본 모델
   - 로지스틱 회귀 (Logistic Regresstion)
   - 트리 기반 모델 (GBDT, XGBoost, LightGBM)
2. 추천/ 광고 특화 모델
   - FM (Fatorization Machine)
   - FFM (Field-aware FM)
3. 딥러닝 기반 모델
   - Wide & Deep
   - DeepFM, xDeepFM
   - Transformer 기반 모델 (DIN, DIEN, DCN)

6. 산업적 응용

• 광고 순위 결정 (Ad Ranking)
• 추천 시스템
• A/B 테스