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플랫폼의 핵심은 입찰을 보내기 전에 노출 한 건을 실시간으로 채점하는 모델이다. 노출이 놓인 지면 맥락, 거래소에서 얻는 오디언스 신호, 학습된 성과 모델을 함께 보고 이 노출이 살 만한지, 얼마까지 낼지를 정한다. 오디언스 세그먼트나 광고 라인보다 잘게 나눈 통제 단위다.

광고주마다 자기 목표와 데이터로 학습한 모델을 받는다. 공용 유사 오디언스 모델이 아니다. 이 맞춤 입찰 알고리즘은 도입 단계에서 고객과 함께 만들고, 자체 데이터와 외부 성과 데이터를 쓴다. 결과가 돌아올 때마다 모델이 조정을 이어가므로 입찰 논리는 실제로 지표를 움직인 요인을 반영한다.

판단은 오픈 옥션이 아니라 PMP 거래로 집행된다. 구매자는 범위가 정해진 인벤토리 풀과 인벤토리 파트너로 이어지는 직통선을 얻고, 모델은 통제된 환경에 머문다. 같은 설정으로 디스플레이, 온라인 동영상, CTV 광고를 아우르므로 세 형식을 따로 캠페인으로 나누지 않아도 된다.

모델은 칸타, 신트, EDO, 이노비드, 플레이스IQ, 애들레이드가 주는 성과 데이터와 광고주 자체 데이터로 학습한다. 브랜드 리프트, 검색량 증가, 주의, 매장 방문, 고객 가치가 학습 라벨이 된다. 이 조합이 단순 입찰 조정이나 오디언스 타기팅과 다른 점이라고 회사는 설명한다.

DecisioningOS는 이런 모델을 운영하는 기반으로, 대행사 PMG와 함께 내놓았다. 모델 학습, 거래 설정, 리포트를 한 흐름으로 묶어 대행사가 고객마다 설비를 다시 짜지 않고 같은 방식을 여러 계정에 적용할 수 있게 한다.

inPowered AI는 인덱스 익스체인지의 거래소 내 AI에 가장 먼저 통합된 플랫폼 가운데 하나라고 밝힌다. 거래소 위가 아니라 안에서 모델을 돌리면 채점과 입찰 사이 지연이 줄고, DSP에는 닿지 않는 인벤토리 신호도 볼 수 있다.