> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.bizspring.co.kr/growth-platform-user-guide/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.bizspring.co.kr/growth-platform-user-guide/growth-platform-tm/mmm.md).

# 광고캠페인 예산 플래너(MMM)

{% hint style="info" %}
**광고캠페인 예산 플래너**

광고캠페인 예산 플래너는 광고주의 과거 성과 데이터를 AI가 학습하여, 예산 배분에 따른 미래 성과(ROAS, 매출 등)를 예측하고 최적의 예산안을 수립하도록 돕는 시뮬레이션 도구입니다.
{% endhint %}

## 1. 기능 구성 

<table><thead><tr><th width="226">기능</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>학습 데이터 업로드</strong></td><td>최초 등록 시 매체 데이터를 기반으로 시스템이 학습할 수 있도록 업로드 기능을 제공합니다. 원활한 학습을 위해 최소 2년 이상의 데이터를 업로드하는 것을 권장합니다.</td></tr><tr><td><strong>예산 설정</strong></td><td>캠페인 운영에 투입할 총 예산을 입력하고, 매체별 예산을 조정하여 예산 배분 시뮬레이션의 기준 값을 설정합니다.</td></tr><tr><td><strong>시뮬레이션 결과 확인</strong></td><td>설정한 예산 배분을 기준으로 AI가 예측한 ROAS, 예상 매출 등 주요 성과 지표와 매체별 예산 배분 결과를 실시간으로 확인할 수 있습니다.</td></tr></tbody></table>

## 2. 사용 방법 (Step-by-Step)

#### STEP 1. 학습 데이터 업로드

<figure><img src="/files/WN1aTb0wOw4N1gxGVh1T" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

1. **학습 데이터 업로드**: 학습 데이터 업로드 버튼을 클릭합니다.
2. **CSV 파일 업로드**: 학습에 사용할 CSV 파일을 업로드합니다.

{% hint style="warning" %}
학습 데이터에 포함 가능한 매체는 **GrowthPlatform에서 제공하는 매체로 제한**됩니다.
{% endhint %}

**CSV 파일 예시)**

<figure><img src="/files/qlL5tu0byGAcdfG21idO" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 날짜 컬럼: date (YYYY-MM-DD 형식)&#x20;
* 매출 컬럼: revenue
* 매체별 비용 컬럼: \<media\_name>\_cost (예: naver\_cost, google\_cost)&#x20;
* 파일 크기: 최대 50MB<br>

#### STEP 2. 총 예산 설정

캠페인 운영에 투입할 전체 예산을 입력합니다.

<figure><img src="/files/W5hj5O7Saajrkn7nyGq0" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 화면 좌측 상단의 **총 예산(필수) 입력란에 금액을 입력**합니다.
* 입력된 총 예산은 시뮬레이션의 기준 값이 됩니다.<br>

#### STEP 3. 매체별 예산 배분 (이퀄라이저 조정)

GrowthPlatform에 연동된 매체 목록이 자동으로 표시됩니다. 각 매체에 할당할 예산을 조정합니다.

<figure><img src="/files/sZiWpXAZPHBPw7gOZulG" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* **조정 방법:** 각 매체(예: 네이버, 카카오, 구글 등) 옆에 있는 슬라이더(Bar)를 드래그하거나 직접 수치를 입력하여 예산을 배분합니다.
* **실시간 반영:** 슬라이더를 움직이면 우측의 시뮬레이션 결과 데이터와 차트가 즉시 변경됩니다.

#### STEP 4. 시뮬레이션 결과 확인

예산 배분에 따라 AI가 예측한 성과 지표를 우측 화면에서 확인합니다.

<figure><img src="/files/1QUqcygYPY8iTokPGMVH" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

1. **총 합산 예측 ROAS:** 설정한 예산 배분 시 예상되는 광고 수익률(%)입니다.
2. **예상 총 매출:** 예측 모델을 기반으로 산출된 기대 매출액입니다.
3. **총 투입 비용:** 각 매체에 배분한 예산의 합계입니다.
4. **채널 별 예산 배분 차트:** 매체별로 할당된 예산 비중을 막대 그래프로 시각화하여 보여줍니다.

***

## 3. 주요 참고사항 (Check Points)

* **데이터 학습 요건:** 학습 데이터는 **반드시 2년일 필요는 없으나**, 동일 월·일 기준 비교, 휴일·시즌 이벤트 등 광고 성과의 특수성을 보다 정확히 반영하기 위해 **최근 약 2년간의 매체별 일 단위 광고 집행 및 성과 데이터 입력을 권장**합니다. 학습 데이터가 충분하지 않은 경우, 시뮬레이션 결과의 정확도와 활용 범위가 제한될 수 있습니다.
* **예측의 한계:** 본 결과는 과거 데이터를 기반으로 한 예측 모델 값이므로, 실제 집행 결과와는 차이가 발생할 수 있습니다.