AI 광고 예: AI는 생각보다 훨씬 더 널리 퍼져 있습니다.

AI 세대에 합류하는 마케팅 임원의 동기는 다양합니다. 일부는 보다 혁신적인 공식과 메시지를 탐구하고 싶어하고, 일부는 광고 제작 비용을 줄이고 싶어하는 반면, 다른 일부는 단순히 AI를 사용하여 무엇이든 만들고 싶어합니다.

모든 동기는 완벽하게 이해할 수 있습니다. 마케팅 담당자가 새로운 기술에 손을 대는 것은 괜찮습니다 . 그들은 이 고급 기술을 즉시 사용하는 가장 좋은 방법이 무엇인지 명확하게 알 필요가 없습니다.

모두가 그것이 어떤 이점을 가져올 수 있는지 조사하고 있습니다. 일부는 온 힘을 다해 뛰어오르다가 몇 걸음 후에 물러납니다 . 다른 사람들은 더 조심스럽습니다.

이는 대부분의 새로운 기술이 도입되는 것과 같습니다. EV를 예로 들어 보겠습니다. Hertz는 차량의 전기화를 발표한 후 몇 달 후에 대부분의 전기 자동차를 판매했습니다. 다른 회사에서는 고객에게 새로운 제품으로 또는 친환경 노력의 일환으로 EV를 제공합니다.

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디지털 마케팅에서 AI의 장점과 단점

AI는 광고 산업을 구할 것이라는 소문이 있는 또 다른 기술이다. 이러한 유형의 광고에 관련된 돈은 계속 오르기 때문에 위험을 피하세요. 그러나 업계는 항상 '차세대 혁신'을 찾고 있으며 AI는 그러한 욕구를 충족시킬 수 있는 모든 자질을 갖추고 있습니다.

이전의 과대 광고 열차는 VR/메타버스에 중점을 두었고 그 이전에는 블록체인에 중점을 두었습니다. 이러한 기술 중 어느 것도 (아직) 광고를 보고 비용을 지불하는 방식에 혁명을 일으키지 않았지만 AI는 여전히 그 잠재력을 드러내고 있습니다. 어떤 이점과 위험이 있는지 살펴보겠습니다.

광고에서 AI의 이점

• 비용 절감 : 제너레이티브 AI의 가장 큰 장점은 저렴한 비용으로 많은 콘텐츠를 제작할 수 있다는 점이다. 이는 마케팅 부서의 예산을 줄이거나 고위 전문가의 임금을 높이거나 더 나은 광고 배치를 위해 더 많은 돈을 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 더 높은 품질 : AI로 제작된 콘텐츠는 거의 무한정 맞춤화될 수 있어 최상의 결과를 더 쉽게 얻을 수 있습니다. 소규모 마케팅 담당자는 더 나은 품질의 그래픽에 액세스하여 모든 사용자의 탐색 경험을 향상시킬 수 있습니다.

• 개인화 : 빠른 콘텐츠 생성을 통해 마케팅 담당자는 명확하게 설명된 잠재 고객 세그먼트에 대해 더 다양한 콘텐츠를 제작할 수 있습니다. 다양한 언어로 번역된 웹페이지부터 젊은 인터넷 사용자와 노년층 인터넷 사용자의 다양한 감정을 고려한 헤드라인에 이르기까지 AI는 광고가 더욱 개인적인 느낌을 갖도록 만들 수 있습니다.

광고에 있어서 AI의 위험성

• 스팸 : 대규모 콘텐츠를 생성하는 것은 마케팅 담당자가 가장 오래된 온라인 광고 기술인 스팸을 사용하도록 유혹할 수 있습니다. 마케팅 담당자가 대규모 이메일 데이터베이스나 저렴한 트래픽 소스에 액세스할 수 있는 경우 AI의 도움을 받아 메시지를 어디에나 넣을 수 있습니다.

• 창의성 부족 : AI는 가장 적합한 단어를 추측하는 확률 모델이므로 생성된 모든 텍스트의 창의성 수준을 평균화합니다. 콘텐츠는 훌륭하고 유용하지만 획기적이지는 않습니다. CMO가 AI를 완전히 신뢰한다면 모든 사람의 전반적인 탐색 경험이 저하될 수 있습니다.

• 부정확성 : 생성 AI는 때때로 환각을 일으키고 부정확한 결과를 생성할 수 있습니다. 마케팅 담당자는 대중에게 잘못된 정보를 제공하지 않기 위해 AI가 생성한 각 주장을 주의 깊게 확인해야 합니다.

• 개인정보 보호 및 저작권 : 이 두 가지 문제는 아직 입법 차원에서 완전히 해결되지 않았습니다. AI가 제작한 콘텐츠의 저작권이 앞으로 어떻게 될지는 예단하기 어렵다. 새로운 법률은 마케팅에서 생성 AI의 유용성을 제한할 수 있습니다.

AI가 광고 환경을 변화시키는 방법

가장 좋은 대답은 "아직 말하기에는 너무 이르다"라는 말일 것입니다. 그럼에도 불구하고 우리는 AI가 테스트되고 사용되는 주요 영역을 식별할 수 있습니다.

• 타겟팅(Targeting) : 가장 적합한 청중에게 광고가 표시되도록 AI를 사용하는 측면입니다. 타겟팅에 알고리즘을 사용하는 것은 ChatGPT가 도입되기 몇 년 전에 이루어졌으며 오늘날 디지털 광고에서 가장 영향력 있는 AI 사용입니다. Google이나 Facebook과 같은 대규모 광고 플랫폼에는 특정 세그먼트의 사람들에게 무엇이 효과가 있는지 확인하는 학습 알고리즘이 있습니다. Voluum에도 AI 기반 A/B 테스트 도구가 있습니다.

• 개인화 : 개인화 노력은 가벼운 것부터 업계를 변화시키는 것까지 다양합니다. 가장 간단한 접근 방식은 추천 항목이나 유사한 제품이 포함된 피드를 생성할 수 있는 AI 기반 제품 추천 메커니즘을 사용하는 것입니다. 가장 발전된 알고리즘은 전체 광고 페이지를 구체적인 사용자의 요구에 맞게 조정할 수 있습니다.

• 콘텐츠 제작 : 홍보 콘텐츠를 제작하는 것은 어렵지 않습니다. 문제는 비용을 낮추면서 규모에 맞게 만드는 것입니다. AI는 숙련된 그래픽 디자이너나 콘텐츠 작가보다 확실히 낫지는 않지만 확실히 저렴하고 빠릅니다. 그리고 '충분히 좋은' 결과가 나온다면 비용 절감 메커니즘으로 안전하게 사용할 수 있습니다.

• 광고 최적화 : 광고 콘텐츠와 광고 게재를 미세 조정하는 것은 그 당시 많은 마케팅 활동의 핵심이었습니다. A/B 테스트 또는 다변량 테스트는 초보자와 전문가를 구분하는 요소 중 하나였습니다. 요즘에는 버튼만 누르면 됩니다. gen-AI가 전체 랜딩 페이지에 대한 콘텐츠를 생성할 수 있다면 이미 존재하는 페이지의 변형을 생성하도록 요청하는 것은 큰 문제가 아닙니다. 이러한 테스트를 수행할 만큼 충분한 양의 트래픽이 있는 경우 AI는 특정 페이지, 광고, 헤드라인 등의 여러 버전을 생성하고 테스트하여 마케팅 담당자에게 즉각적인 권장 사항을 제공할 수 있습니다.

마케터들은 여전히 ​​AI의 사용이 가져올 수 있는 이점을 배우고 탐색하고 있지만, 이러한 영역 중 어느 영역이 업계에 가장 큰 영향을 미칠지는 아직 확실하지 않습니다.

그럼에도 불구하고 AI는 이미 마케팅에 활용되고 있으며, 여러분이 생각하는 것보다 더 많은 곳에서 활용되고 있습니다. 이 기사에서는 가장 대담하고 혁신적인 AI 광고 사례를 살펴보겠습니다. 가장 덜 화려하고 더 미묘한 것부터 시작하여 가장 놀라운 것으로 끝납니다.

AI 광고 사례 목록:

1. AI가 생성한 제품 설명

Alibaba와 같은 플랫폼에서 수천 개의 제품에 대한 설명을 작성하는 것은 잡일입니다. 이것이 바로 Alibaba와 Sephora가 AI를 사용하여 제품에 대한 제품 설명을 생성한 이유입니다. Alibaba의 AI는 몇 초 만에 제품 설명을 생성할 수 있고, Sephora의 AI는 고객의 피부 유형을 기반으로 개인화된 제품 설명을 생성할 수 있습니다.

Yelp는 또한 AI 군비 경쟁에 뛰어들어 AI를 사용하여 자동 생성된 비즈니스 설명을 제공하기 시작했습니다.

이는 각 고객이 필요한 모든 정보를 얻을 수 있도록 보장하는 상대적으로 작지만 강력한 비용 절감 메커니즘입니다 . 게다가 이 정보는 개인화될 수도 있습니다. 예를 들어, 설명은 제품에 대해 말할 수 있을 뿐만 아니라 이전에 선호도를 제출한 사용자에게 좋을지 또는 제품이 사용자가 가질 수 있는 문제를 해결할 것인지에 대해서도 설명할 수 있습니다.

2. AI 기반 상품 추천

알고리즘 추천은 이 시점에서 오래된 기술처럼 느껴집니다. 하지만 그들이 실제로 좋았다면 어떨까요? Amazon 및 Netflix와 같은 회사는 AI를 사용하여 'You may also like' 또는 'Selected for you'와 같은 피드를 통해 고객에게 맞춤형 제품 추천을 제공하고 있습니다.

그러나 생성적 AI는 몇 가지 사전 질문을 하고 제안된 제품을 정당화할 수 있으며, 더욱 중요한 것은 의견과 비판을 수용할 수 있습니다. 구매 선택뿐만 아니라 직접 입력을 통해서도 AI 기반 쇼핑 도우미를 교육할 수 있습니다 .

이것이 Amazon이 스마트 쇼핑 도우미 Rufus를 발표하면서 취한 접근 방식입니다. 어시스턴트는 고객의 선호도, 생일이나 발렌타인 등의 행사를 고려하여 제품 비교, 리뷰 및 제안을 제공할 수 있다고 합니다.

Rufus는 아마도 새로운 세대의 가상 비서 중 첫 번째일 것입니다. 그러나 확실히 더 많은 것이 뒤따를 것입니다.

3. 가상 영향력 행사자

인플루언서 마케팅을 통해 브랜드는 헌신적인 청중에게 접근할 수 있습니다.

그러나 다른 한편으로는 그들을 구체적인 사람과 연결시켜 그 사람의 평판과 명성이 꽤 빨리 파괴될 수 있습니다 . 가상 영향력 있는 사람들은 결코 스캔들에 휘말리지 않을 것입니다. 그들은 항상 멋지고 아름다울 것입니다.

예를 들어, Balmain은 새로운 의류 라인을 홍보하기 위해 Margot이라는 가상 인플루언서를 활용했고, Calvin Klein은 Lil Miquela라는 가상 인플루언서를 활용하여 새로운 향수를 홍보했습니다. 그들의 좋은 점이 무엇인지 아시나요? 이러한 영향력 있는 사람들은 항상 회사가 원하는 것을 주어진 어조로 구체적인 감정을 가지고 말합니다. 또 뭐가 있겠어?

신뢰성이 문제가 될 수 있습니다 . 결국 사람들은 비록 이 접촉이 비대칭적이고 온라인에서만 발생하더라도 다른 사람과의 접촉을 추구합니다. 본질적으로 영혼 없는 알고리즘이 '생각'하거나 '행동'하는 것에 사람들이 관심을 갖도록 하는 인센티브가 없을 수 있습니다. 하지만 반면에 사람이 하는 일이 인스타그램을 보는 것뿐이라면 실제 차이점은 무엇일까요?

4. AI 생성 광고

이 목록에서 가장 놀랍지 않지만 가장 영향력 있는 항목입니다. 마케팅 담당자가 간단한 헤드라인뿐만 아니라 전체 동영상을 허공에서 만들 수 있다는 것은 놀라운 일입니다 . 하지만 정리해보자.

마케팅 담당자에게 광고 제작에 도움이 되는 Gen AI 도구를 제공하는 Meta와 같은 광고 플랫폼이 있습니다.

AI를 사용해 전체 마케팅 캠페인을 시작한 유명 브랜드도 있습니다.

대표적인 예가 코카콜라다 . 이 달콤한 음료 회사는 항상 광고의 최신 트렌드를 추구해 왔으며 AI 혁명 중에도 태도를 바꾸지 않았습니다. 그들은 ChatGPT의 창시자 회사인 OpenAI와 제휴하여 인공 지능과 내부 시스템을 결합했습니다. 혁신은 분명 뒤따를 것이지만 그들은 고객을 위한 콘테스트를 통해 이 파트너십을 시작했습니다. 회사는 Open AI의 도구를 사용하여 코카콜라의 역사적인 광고와 관련된 예술 작품을 만들도록 요청했습니다.

버거킹은 TV에 방영된 AI만을 사용해 광고를 만든 최초의 회사라고 주장합니다 . 버거킹의 2050년 광고는 불쾌한 계곡 어딘가에 속하지만 확실히 조회수와 참여도를 끌어냈습니다.

AI를 많이 사용하는 또 다른 회사는 Nike입니다. 세레나 윌리엄스의 젊은이와 노인의 가상 시합 영상은 AI 광고의 가장 좋은 예가 될 수 있습니다 . 여러 측면에서 훌륭합니다. 사랑받는 인물이 등장하고, 잘 만들어졌으며, 감정에 기반을 두고 있으며 나이키의 50주년을 크게 기념합니다.

5. AI가 만든 제품

이는 AI를 활용해 모든 일을 처리하는 데 따른 필연적인 결과다. 이미 완벽하게 개인화된 제품을 만들 수 있는데 왜 제품 광고를 개인화하거나 최적화합니까? 그러면 광고는 항상 작동할 것입니다.

우리는 AI가 우리 일상생활에 스며드는 획기적인 발견을 하고 있는 시점에 있지 않습니다. 하지만 우리는 그렇게 멀리 떨어져 있지 않습니다.

하지만 AI가 완벽한 커피 블렌드를 제공할 수 있다면 어떨까요? 아니면 좀 더 야심차게 새로운 패션 아이템을 개발하고 싶으신가요? 유망한 것 같나요? 험악한? 무의미한? 그 모든 것?

포장부터 시작해 보겠습니다. Nutella는 AI를 사용하여 Nutella 병에 사용할 700만 개의 고유 라벨을 만들었습니다 . 단 하나의 패턴도 반복되지 않았습니다.

700만 개의 독특한 라벨 디자인을 만드는 임무를 맡은 크리에이티브 부서 사람들의 얼굴을 상상해 보세요. AI의 경우 좋은 프롬프트와 많은 컴퓨팅 성능이 문제입니다.

실제 버전을 더 쉽게 찾을 수 있도록 제품의 가짜 버전을 만드는 것은 어떻습니까? Google은 항목을 사진으로 볼 수는 있지만 찾을 수 없는 사용자를 수용하기 위해 검색 생성 경험을 확장하고 있습니다. 곧 텍스트 설명을 제공할 수 있으며 SGE는 상상의 사실적인 버전을 생성할 것입니다. 그런 다음 그들이 그것을 찾도록 도와주세요.

더 많은 것이 변할수록 더 많은 것이 동일하게 유지됩니다.

이 만트라는 AI 혁명 시대에도 여전히 유효합니다. 결국 업계는 여전히 잠재 고객에게 제품을 홍보하는 사람들에게 의존할 것입니다. AI는 이 모델을 강화하고 더 효율적으로 만들 뿐 어떤 원칙도 바꾸지 않습니다.

AI가 가져올 주요 차이점은 AI를 사용할 여유가 없거나 사용법을 모르는 마케터와 AI를 숙련된 인력을 대체하는 것이 아닌 도구로 수용하는 마케터 사이의 거리가 멀어진다는 것입니다.

그리고 AI가 생성한 광고도 추적해야 한다는 점을 기억하세요. 이를 위해 AI를 사용하여 자동 A/B 테스트를 수행하는 클라우드 기반 추적 플랫폼인 Voluum을 사용할 수 있습니다.

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