콘텐츠 제작에 제너레이티브 AI를 사용할 때의 위험과 보상: 브랜드 마케터가 알아야 할 사항

전체 내용을 읽을 시간이 10분도 없다면 핵심 요령은 다음과 같습니다.

제너레이티브 AI는 인간 크리에이터에 필적할 만큼 충분히 숙련된 콘텐츠를 생성하는 수준까지 발전했습니다. 이러한 발전에도 불구하고 마케터는 제너레이티브 AI를 콘텐츠 제작에 사용하기 전에 제너레이티브 AI에 수반되는 위험과 한계를 인식해야 합니다. 인용문을 날조하고, 신뢰할 수 없는 사실을 제시하고, 전문가 수준의 통찰력이 없는 독창적이지 않은 콘텐츠를 생성하는 경향이 모두 고려해야 할 요소입니다.

ChatGPT의 공개 출시로 인해 AI 생성 콘텐츠에 대한 관심이 급증했지만 주요 미디어 게시자는 수년 동안 자동화된 보고를 활용하여 초기 사용 사례 및 기술에 대한 대중의 반응에 대한 통찰력을 제공한다는 점에 유의해야 합니다.

이 기술이 발전하고 접근성이 높아짐에 따라 더 많은 AI 생성 콘텐츠가 시장에 넘쳐나 마케팅 담당자가 디지털 가시성 경쟁을 점점 더 어렵게 만들 것으로 예상할 수 있습니다.

그러나 유료 미디어 효율성의 상승과 그에 따른 침식에서 보았듯이 AI 생성 콘텐츠에 지나치게 의존하게 된 사람들은 탐지 알고리즘, 차단 도구 및 데이터 사용 규정이 따라잡을 때 쉽게 큰 불이익을 당할 수 있습니다. 진정한 고품질 콘텐츠에 대한 소비자의 요구에 맞게 규모를 재조정합니다.

나에게 이 모든 논쟁은 최고 수준의 마케팅 콘텐츠를 만드는 지름길은 없다는 오랜 사실을 강조할 뿐입니다. 시장을 선도하려면 독창적인 사고, 고유한 가치, 구매자가 요구하고 경쟁업체가 제공하는 것 이상의 도움을 포함하는 시장을 선도하는 콘텐츠가 필요합니다. AI는 고품질 콘텐츠의 생성 및 전달을 가속화하는 데 필수적이지만 그 자체가 솔루션은 아닙니다.

이 기사의 목적은 마케터에게 제너레이티브 AI 활용과 관련하여 교육적인 결정을 내리는 데 필요한 정보를 제공하고, 특히 브랜드 콘텐츠 제작과 관련하여 제너레이티브 AI의 이점과 단점을 간략히 설명하는 것입니다.

자세한 내용을 살펴보기 전에 몇 가지 핵심 용어를 정의해 보겠습니다.

생성 AI는 인공 지능의 하위 집합입니다. 기존 콘텐츠에서 '학습'하고 이러한 학습을 ​​'새로운' 콘텐츠(이미지, 텍스트, 음악 등)의 자율 생성에 적용하는 프로그래밍 알고리즘을 포함하는 기계 학습의 한 유형입니다.

ChatGPT 는 OpenAI에서 개발한 챗봇 애플리케이션으로 생성 AI를 사용하여 사용자 프롬프트를 해석하고 인간과 같은 유창함으로 응답합니다.

GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)은 ChatGPT가 사용하는 생성 AI 모델입니다. 질문, 정보 명령 또는 진술과 같은 텍스트 프롬프트에 응답하여 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 데 특화하도록 훈련되었습니다.

DALL-E(Deep Algorithmic Learning Library - Experimental)는 텍스트 프롬프트를 기반으로 이미지 생성을 전문으로 하는 OpenAI에서 개발한 또 다른 생성 AI 모델입니다.

ChatGPT에 대한 소문은 무엇입니까?

OpenAI는 대중이 참여할 수 있도록 ChatGPT 인터페이스를 열었을 때 미디어 열풍을 일으켰습니다. 챗봇이 인간과 같은 유창성과 일관성으로 광범위한 질문과 명령에 응답할 수 있다는 사실은 GPT-3 및 유사한 AI 모델의 잠재적인 응용 프로그램에 대한 관심을 촉발시켰습니다.

ChatGPT와 그 자매 제품인 DALL-E의 공개 '테스트'는 또한 제너레이티브 AI 모델과 관련된 몇 가지 중요한 제한 사항과 법적 영향을 드러냈으며, 그 중 일부는 수년 동안 제작자를 위한 보조 도구에 통합되었습니다.

콘텐츠 마케팅 업계의 핵심 질문: 제너레이티브 AI가 인간만큼 효율적으로 과제를 수행하고 콘텐츠를 생성할 수 있을 만큼 좋은가? 특히 논쟁 중인 것은 ChatGPT 및 DALL-E에서 사용되는 것과 같은 생성 AI 모델이 인간 콘텐츠 제작자를 완전히 대체할 것인지 여부입니다. 짧은 대답: 우리는 아직 거기에 있지 않습니다.

미디어에서 자동화된 콘텐츠 사용

위에서 언급한 바와 같이, 10년 이상 대형 미디어 회사는 기계적인 보고 작업을 처리하기 위해 자체 및 타사에서 제공하는 제너레이티브 AI를 활용해 왔습니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• Associated Press와 Bloomberg는 AI를 사용하여 회사 수익 보고서 및 스포츠 보도에 대한 기사를 생성합니다.
• 워싱턴 포스트(Washington Post)와 오스트레일리아의 가디언(The Guardian)은 AI를 사용하여 지역 스포츠 이벤트 보도와 선거 및 올림픽 게임 결과에 대한 짧은 보고서 및 경고를 생성합니다.
• The Los Angeles Times는 AI를 사용하여 지진 및 기타 자연 재해를 보고합니다.
• Forbes는 AI를 사용하여 초안 및 스토리 템플릿으로 작가를 지원합니다.

이러한 경우 자동화된 보고가 제공하는 주요 이점은 규모입니다. AI를 사용하여 이러한 회사는 다른 방식으로 달성할 수 있었던 것보다 더 많은 기사(Bloomberg의 경우 보고된 바와 같이 수천 개 이상)와 더 많은 클릭을 생성할 수 있었습니다.

이 응용 프로그램은 주로 표준화된 데이터를 표준화된 템플릿으로 통합하는 작업을 포함합니다. 즉, 기업 수익 요약, 게임 점수, 자연 재해 통계 등이 포함되어 있어 출판물의 보다 심도 있는 저널리즘의 품질과 무결성을 손상시키지 않으면서 뉴스 출력의 양과 속도를 높일 수 있습니다.

AI는 (대부분) 예술이나 의견보다는 데이터 및 이벤트 요약이 독자가 원하는 것을 만족시키기에 충분한 이러한 유형의 좁은 콘텐츠 생성 응용 프로그램에서 그 능력을 입증했습니다.

CNET은 최근의 예외이자 주의 이야기입니다. 그들의 사내 AI 모델은 금융 뉴스를 합성할 때 숫자를 바꾸거나, 회사 이름을 잘못 입력하거나, 적절한 인용 없이 표절하는 등 복사 데스크를 지나치는 실수를 저질렀습니다. 그 결과 경쟁사들이 회사를 공격했고 회사의 평판이 떨어졌습니다.

미디어 게시자 사이의 사용은 콘텐츠 할당이 아무리 기본적이든 상관없이 AI 생성 콘텐츠와 관련하여 편집 감독이 필수적이라는 것을 보여주었습니다. 저널리즘 모범 사례는 윤리적으로 투명하게 유지하기 위해 바이라인에 AI의 기여를 인용하는 것입니다.

생성 AI의 한계 이해

우리는 이제 GPT-3와 같은 생성 모델을 통해 가능성의 새로운 계층에 도달했습니다. GPT-3의 고급 처리 및 교육 기능을 통해 이전 로봇 리포터가 관리할 수 있는 것보다 훨씬 더 광범위한 프롬프트 및 콘텐츠 생성 사용 사례에 적응할 수 있습니다.

그러나 제너레이티브 AI 모델에는 인간 제작자가 콘텐츠 제작 프로세스에 가져올 수 있는 품질, 전문성 및 독창성을 완전히 대체할 수 없는 근본적인 한계가 있습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.

1. 그들은 사실을 구성하고 자신감과 능력을 가지고 제시할 것입니다. 특히 금융 및 의료와 같이 규제가 엄격한 산업에서는 자동화된 콘텐츠 생성을 부주의하게 사용하여 잘못된 정보를 부주의하게 퍼뜨리는 경우에도 대중의 비난과 규제 기관의 상당한 벌금이 부과될 수 있습니다.

2. 그들은 출처를 인용하거나 주장의 신뢰성에 대한 정보를 제공하지 않습니다.

3. 실시간으로 데이터를 수집하고 학습하지 않으면 현재 이벤트에 대한 인식을 해석하거나 통합할 수 없습니다.

4. 대규모 언어 모델은 학습된 데이터(즉, 인터넷 - 'nough said) 내 정보의 내재된 편향과 부정확성으로 인해 편향, 편견 및 잘못된 정보를 강화할 수 있습니다.

5. 알고리즘이 비판적 사고, 위험 평가 및 실제 경험을 이러한 활동에 적용할 수 없기 때문에 예측, 조언 또는 권장 사항에 대해 신뢰할 수 없습니다. 예측 AI 모델이 존재하지만 완전히 다른 기계 학습 영역입니다.

OpenAI의 창립자 Sam Altman은 트위터에서 이러한 위험 중 많은 부분을 공개적으로 인정했습니다.

분명히 이러한 모든 제한 사항은 제너레이티브 AI를 사용하여 브랜드 콘텐츠 마케팅의 생명선인 사고 리더십, 조언 중심 또는 컨설팅 콘텐츠를 생성하는 경우 상당한 평판 위험을 초래합니다.

AI가 처음부터 실질적인 콘텐츠를 만드는 데 사용될 때마다 인간의 세심한 브랜드 감독, 편집 및 사실 확인이 필수적이라는 점을 감안할 때 이러한 제한은 효율성도 떨어뜨립니다.

결론: 제너레이티브 AI는 정보를 합성하고 서면 인간 상호 작용을 모방하도록 훈련되었습니다. 즉, 비판적 사고를 적용하고 스스로 조절하는 데 정말 능숙해 보이지만 실제로는 그렇게 할 수 없습니다.

그렇다면 마케팅 담당자는 제너레이티브 AI의 이점을 어떻게 활용할 수 있을까요?

핵심은 제너레이티브 AI를 콘텐츠 제작자 그 자체가 아니라 콘텐츠 지원 도구로 생각하는 것입니다. 콘텐츠 제작 전문 회사로서 Skyword는 이미 다음 영역에서 생성 AI를 적극적으로 사용하고 탐색하고 있습니다.

콘텐츠 기획:

제너레이티브 AI는 기사, 책, 심지어 대화와 같은 소스 자료의 텍스트를 분석하여 관련 주제와 주제를 식별할 수 있습니다. 그런 다음 수집된 데이터를 사용하여 아이디어의 프레임워크를 구축하고 가능한 개발 방향을 제안할 수 있습니다.

아이디어 및 주제 생성:

예: 인터뷰 기록을 작성하고 인터뷰를 기반으로 콘텐츠에서 탐색할 주제 목록을 생성합니다.

콘텐츠 할당 생성:

예: 식별된 주제를 선택하고 주제에 대한 콘텐츠의 일부에서 다룰 하위 주제 또는 요점의 개요를 생성합니다.

크리에이터 지원:

정보를 합성하고 스타일 프롬프트를 해석하는 Generative AI의 기능은 인간이 구조화되지 않은 아이디어와 개념을 의미 있는 텍스트로 구성하고, 초안을 빠르게 생성 및 반복하고, 최종 사본이 문법적으로 정확하고 유동적인지 확인하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다.

대략적인 초안 생성:

예: 작성자 메모, 소스 콘텐츠 또는 주제 프롬프트를 작성하고 AI를 사용하여 기사의 기초로 사용할 수 있는 문장을 생성합니다. 그런 다음 생성된 텍스트를 편집하고 수정하여 보다 세련된 작품을 만들 수 있습니다. 숙련된 사람의 프롬프트와 다듬기가 없으면 초기 초안의 내용이 상대적으로 일반적이 됩니다.

'정리' 및 '펀칭' 문구:

예: 기존 사본을 가져와 동의어를 제안하고 구문을 변경하고 대체 구문 옵션을 제공하여 개선하도록 AI에 요청합니다.

스케일링 출력:

콘텐츠 형식에 대한 대규모 언어 모델의 이해, 페르소나 프롬프트 해석 능력 및 해당 쓰기 스타일을 모방하는 기술은 교차 채널 증폭을 위해 콘텐츠를 빠르게 재구성하고 좁은 카피라이팅 작업을 위한 '새로운' 콘텐츠 옵션을 생성하는 데 도움이 될 수 있음을 의미합니다.

개인화

예: 콘텐츠 일부를 가져와 AI를 사용하여 특정 청중 유형과 관련된 특정 언어 또는 주제 고려 사항을 통합합니다.

반복 자산:

예: 기사를 홍보하거나 다운로드 랜딩 페이지에 대한 백서의 내용 및 주요 요점을 요약하기 위해 트윗을 생성하도록 AI에 프롬프트합니다.

프로모션, 광고 및 CTA를 위한 카피라이팅:

예: AI에게 특정 텍스트 또는 텍스트와 데이터의 조합을 읽도록 요청하고 거기에서 광고 카피, 프로모션 카피 또는 CTA 제안을 생성합니다. 유사한 슬로건 생성기 및 카피라이팅 도구가 한동안 존재했기 때문에 이것이 반드시 새로운 응용 프로그램은 아닙니다. GPT-3과 같은 모델은 더 잘하고 복잡한 프롬프트로 '조정'하기가 더 쉽습니다.

콘텐츠 최적화 또는 새로 고침:

예: 기존 기사를 가져와 AI를 사용하여 특정 키워드 또는 사실(귀하가 제공)을 통합하고/하거나 가독성, 참여 및 전환 측면에서 보다 효과적으로 언어를 수정하도록 요청합니다.

이미지 선택 및 생성:

예: 기사를 가져오고 AI를 사용하여 사본과 연결할 특정 데이터베이스(적절한 속성 포함)에서 이미지를 선택합니다. AI 이미지 생성기를 교육하는 데 사용되는 데이터 및 방법론은 여러 소송을 촉발했으며 그러한 모델을 추구할 때 극도의 주의를 기울여야 할 충분한 윤리적 질문을 제기했습니다.

Skyword가 현재 생성 AI를 적용하는 방법

당사의 콘텐츠 마케팅 플랫폼인 Skyword360에는 이제 GPT-3 기술을 직접 적용한 Content Atomization이 포함됩니다. 독점적인 프롬프트 아키텍처로 AI를 레이어링하여 우리는 고객에게 기본 콘텐츠를 소스로 식별하고 다음을 기반으로 반복 자산(소셜 게시물, 뉴스레터 요약, 짧은 기사, 비디오 스토리보드 등)을 즉시 생성할 수 있는 기능을 제공할 수 있습니다. 소스 콘텐츠의 정보, 프로세스의 다양한 페르소나 및 특정 브랜드 톤에 대한 스타일과 컨텍스트를 조정합니다.

그 콘텐츠는 앞서 언급한 바와 같이 콘텐츠 품질 보증 프로세스의 필수 단계인 사람의 편집 검토를 위해 제공됩니다.

AI를 사용하여 '인터넷'에서 알고 있는 것을 기반으로 처음부터 많은 '봇' 콘텐츠를 생성하는 대신, AI의 기술을 적용하여 원래의 고품질 인간 생성 콘텐츠 스타일을 용도 변경하고 조정합니다. 여러 페르소나를 대상으로 더 많은 채널에서 빠르게 증폭, 원자화 및 사용할 수 있습니다.

우리는 이것이 인간의 창의성과 제너레이티브 AI가 능숙하게 제공할 수 있는 규모의 효율성을 결합하는 많은 이상적인 방법 중 하나라고 생각합니다.

미래 전망

검색 엔진에 미칠 수 있는 영향:

현재로서는 생성 AI가 오늘날 검색 엔진이 제공하는 전체 답변 가져오기 및 조사 기능을 대체할 만큼 충분히 신뢰할 수 있고 안목이 입증되지 않았습니다.

따라서 마케터가 직면한 보다 즉각적인 문제는 더 많은 AI 생성 콘텐츠가 디지털 환경에 진입함에 따라 누가 검색에서 이익을 얻을 수 있느냐 하는 것입니다.

게임 검색 엔진 알고리즘에 대한 콘텐츠를 만드는 데 에너지를 소비하는 콘텐츠 팜과 회사는 사이트 가시성을 높이기 위해 AI 생성 콘텐츠를 대량 생산하기 시작하는 첫 번째 그룹에 속할 것입니다. 악의적인 의도가 없는 소기업은 또한 콘텐츠를 생성하는 기술로 전환하는 데 관심이 있습니다. 그렇지 않으면 단순히 지원할 여유가 없었습니다.

아시다시피 볼륨은 검색 이득을 만드는 데 중요한 역할을 하며 GPT-3와 같은 AI가 생성한 콘텐츠의 품질은 적어도 이미 존재하는 많은 키워드로 채워진 SEO 콘텐츠만큼 좋습니다. 그러나 순수하게 자동화된 콘텐츠로 시장을 범람시켜 얻은 이익은 AI 생성 콘텐츠 탐지가 더욱 발전함에 따라 수명이 짧을 가능성이 높습니다.

2022년 8월에 Google(검색 시장 점유율의 ~84%로 지배)은 유용한 콘텐츠 업데이트를 발표했습니다. 이 업데이트는 검색 결과에 표시되는 가치가 낮은 AI 생성 콘텐츠의 기존 유입을 겨냥하도록 특별히 고안되었습니다.

간단히 말해서 Google은 공식적으로 신뢰할 수 있고 관련성이 있으며 고유한 유익한 콘텐츠를 감지하고 선호합니다. AI로 생성된 콘텐츠가 검색에서 승리하도록 설계되었지만 내용이 부족한 브랜드는 콘텐츠 순위가 계속 하락할 것입니다. 반대로 고품질의 독창적인 콘텐츠 기반을 지속적으로 개발하면 브랜드가 다른 사이트에 비해 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

마찬가지로 잘못된 정보와 오해의 소지가 있는 콘텐츠를 식별하고 단속하기 위해 설계된 사실 확인 기술에 이미 쏟아지고 있는 큰 돈은 의심할 여지 없이 AI 생성 콘텐츠 탐지 도구의 신흥 시장과 겹칠 것입니다.

크리에이터 생태계에 미칠 수 있는 영향:

내 경력의 초기 부분을 로봇 산업을 다루는 데 보냈기 때문에 이 모든 것을 ChatGPT 대 인간 제작자 토론으로 요약하려는 시도에 민감합니다. 기술의 발전과 함께 역사를 통틀어 보아왔듯이 이것이 양자택일 명제인 경우는 드뭅니다.

제너레이티브 AI와 인간 크리에이터는 공존할 것이지만, 이 기술의 출현으로 크리에이터가 작업하는 방식과 그들이 사용할 수 있는 경력 경로가 크게 바뀔 것입니다. 향후 게시물에서 이 주제를 더 자세히 살펴보겠습니다.

현재로서는 브랜드가 참여하고 보상하는 방법과 가까운 미래에 크리에이터에게 무엇을 기대할 수 있는지에 대해 무엇을 기대할 수 있습니까?

프로모션 카피 또는 뉴스레터 요약 작성과 같은 특정 암기 콘텐츠 과제의 경우 생성 AI와 편집 감독이 인간 제작자를 고용하는 것보다 효과적이고 효율적이 될 것이라고 기대하는 것이 합리적입니다.

그러나 숙련된 인간 크리에이터는 전문 지식과 전문성을 과제에 적용할 때 콘텐츠에 대체할 수 없는 가치를 더합니다. 고유한 패턴과 통찰력을 개발하고, 복잡한 주제에 대한 깊은 성찰과 조사를 제공하고, 아직 알려지지 않은 사실을 밝히고, 관련성이 높은 조언을 제공하고, 진정한 개인 경험을 콘텐츠에 통합하는 것에 대해 이야기하고 있습니다.

단기적으로 브랜드는 AI를 활용하여 고도로 템플릿화된 콘텐츠 유형의 저렴한 공급을 늘리고 더 많은 인간 제작자가 AI를 사용하여 콘텐츠를 더 빨리 생성하기 시작함에 따라 '일반' 콘텐츠 비용이 낮아질 가능성이 높습니다.

반면에, 더 시끄러운 콘텐츠 환경에서 자신을 차별화하기 위해 품질과 독창성에 더 의존해야 하는 브랜드 사이에서 기술에 대한 수요가 증가함에 따라 고도로 숙련된 제작자와 업계 전문가의 비율이 증가할 가능성이 높습니다.

마케터가 AI가 작성한 과제를 제출하는 크리에이터에게 비용을 지불하는 것에 대해 우려해야 하는지 여부에 관해서는 AI 보조 도구가 좀 더 기본적인 반복에서 지금까지 크리에이터에 의해 활용되었다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 결국 AI가 창의적이고 통찰력 있고 독특하다고 느끼는 콘텐츠를 생성하도록 유도하려면 시간과 기술이 필요합니다. AI가 사용되었는지 여부는 출력이 고유하게 유익하고 잘 제작되었으며 신뢰할 수 있는지 여부만큼 중요하지 않습니다.

제출된 콘텐츠가 품질, 주제 전문 지식 및 독창성에 대한 브랜드 표준을 충족하는지 여부를 판단하기 위해 편집 팀과 표절 탐지 도구에 의지하십시오. 이는 실제 사람의 노력이 적용되었다는 증거입니다. 특정 AI 생성 콘텐츠 감지 도구가 개발 중이지만 목표인 경우 조각에 들어가는 인간 대 기계 노력의 수준을 안정적으로 결정할 수는 없습니다.

고객 행동에 미칠 수 있는 영향

마케터로서 제가 가장 염려하는 질문은 AI로 생성된 콘텐츠가 더욱 주류가 되면 고객 신뢰는 어떻게 될까요? CEO는 다음 뉴스레터에서 이에 대해 자세히 다룰 예정이지만, 역사적 패턴으로 판단할 때 제너레이티브 AI의 광범위한 사용과 접근성에 따라 세 가지 행동이 영향을 받을 수 있습니다.

1. 브랜드와 브랜드 마케팅에 대한 구매자의 신뢰는 브라우저 및 기타 플랫폼이 AI에 의해 생성된 것을 감지하고 구매자에게 경고하는 도구를 구축함에 따라 잠식될 것이며, 브랜드의 AI 생성 콘텐츠 사용 여부가 경쟁 차별화의 포인트가 됩니다.

2. 구매자는 일상 생활에서 더 많은 AI 기반 경험에 참여함에 따라 브랜드에서 훨씬 더 맞춤화, 개인화 및 몰입형 경험을 기대할 것입니다 . 수동 '연구'에 대한 조바심이 커짐에 따라 브랜드는 경험적 품질과 초관련성에 대해 더욱 경쟁하게 될 것입니다.

3. 구매자는 제품을 조사할 때 진정한 사람의 추천, 스토리 및 고객 비디오 리뷰에 더 많은 관심을 기울일 것입니다 . 소비자 불신에 대한 반응으로 '검증된 인간' 콘텐츠의 전문 소스가 등장함에 따라 그들은 더 전통적인 디지털 정보 플랫폼을 포기하기 시작할 수도 있습니다.

항상 그런 것은 아니지만 (현재로서는) 제너레이티브 AI는 질적인 플레이가 아니라 양적인 플레이이며 브랜드는 오늘날의 마케팅 환경에서 경쟁하기 위해 양과 질 모두 가 필요합니다. 따라서 콘텐츠 제작을 위한 효율성 및 지원 도구로서 제너레이티브 AI를 탐색하고 테스트하되, 인간 콘텐츠 제작자를 완전히 대체할 수 있다고 생각하는 함정에 빠지지 마십시오.

브랜드는 앞으로 경쟁하기 위해 이 기술(하우스의 콘텐츠 제작 및 브랜드 경험 측면에서)을 마스터해야 합니다. 따라서 기술을 알고 올바른 방법으로 적용하고 있으며 위험을 관리하고 완화할 수 있는 공급업체와 협력하십시오.

받은 편지함으로 바로 전달되는 생성 AI에 대한 진행 중인 시리즈에서 더 많은 콘텐츠를 받고 싶다면 뉴스레터를 구독하는 것이 좋습니다. Skyword에서 생성 AI를 사용하여 품질이나 브랜드 무결성을 손상시키지 않으면서 브랜드 고객의 콘텐츠 생성 효율성을 개선하는 방법을 자세히 살펴보려면 팀과의 회의를 예약하세요.

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