브랜드 마케터의 생성 AI에 대한 포괄적인 가이드

제너레이티브 AI(Generative AI)가 크게 화제를 모으고 있습니다. 그렇다면 마케터는 이 잠재력을 어떻게 활용하여 관련성 있고 개인화된 데이터 기반 콘텐츠 경험을 만들고 확장할 수 있을까요?

2022년 11월, 인공 지능 챗봇이자 인류 역사상 가장 빠르게 성장하는 앱인 ChatGPT가 마케팅 세계를 휩쓸며 콘텐츠 생성, 최적화, 배포에 대한 새로운 가능성을 제시했습니다.

그 이후로 GPT 및 기타 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 수많은 새로운 도구가 콘텐츠 제작 프로세스의 모든 단계에서 효율성과 효과를 향상시킬 것을 약속했습니다.

그러나 생성 AI는 콘텐츠 전략을 자동 조종하기 위해 누를 수 있는 마법의 버튼이 아닙니다. 이는 올바르게 적용하면 광범위한 사용 사례를 통해 콘텐츠 마케팅의 범위와 관련성을 확장할 수 있는 강력한 도구입니다.

생성적 AI의 위험과 이점을 평가하는 최고 경영진이든, AI를 활용하여 과중한 팀의 안도감을 주는 방법을 고려하는 노련한 마케팅 담당자이든, 이 가이드는 귀사에 유용한 통찰력, 모범 사례 및 실제 사례를 제공합니다. 접근하다. 시작하자!

목차

생성적 AI 이해

• 생성 AI란 무엇인가?
• 마케팅 담당자는 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있나요?
• 생성 AI가 인간 콘텐츠 제작자를 대체하게 될까요?
• 생성 AI는 고객 행동에 어떤 영향을 미칠까요?

생성적 AI: 장점과 단점

• AI 생성 콘텐츠의 장점은 무엇인가요?
• 생성 AI와 관련된 위험은 무엇입니까?

생성적 AI 및 검색

• 검색 엔진이 AI 생성 콘텐츠에 불이익을 주고 있나요?
• AI 생성 콘텐츠는 SEO 전반에 나쁜 영향을 미치나요?
• 이제 경쟁업체가 AI를 사용하여 콘텐츠를 더 쉽게 게시할 수 있으므로 내 순위가 하락할까요?
• 생성 AI를 사용하는 검색 엔진은 무엇입니까?
• 생성적 AI 기반 검색은 내 콘텐츠 순위와 검색 CTR에 어떤 영향을 미치나요?
• Google 및 Bing의 새로운 검색 환경에 맞춰 내 콘텐츠를 어떻게 최적화할 수 있나요?

스카이워드의 차이점

• Skyword는 브랜드나 품질 무결성을 훼손하지 않고 콘텐츠 제작 효율성을 높이기 위해 어떻게 AI 기술을 사용합니까?
• 콘텐츠 원자화란 무엇입니까?
• 스카이워드는 ChatGPT와 어떻게 다릅니까?
• Skyword는 생성 AI와 관련된 위험을 어떻게 완화합니까?

생성적 AI 이해

생성 AI란 무엇인가?

제너레이티브 AI(Generative AI)는 인공지능의 하위 집합이다. 이는 알고리즘이 기존 콘텐츠(텍스트, 이미지, 오디오 등)에서 "학습"하고 이러한 학습을 ​​사용하여 새로운 콘텐츠를 자율적으로 생성하는 일종의 기계 학습입니다.

Open.ai의 GPT 및 Google의 Imagen과 같은 고급 생성 AI 모델은 사용자의 텍스트 기반 지시(즉 프롬프트)를 기반으로 서면 텍스트, 이미지, 오디오 및 기타 유형의 콘텐츠를 생성하도록 설계되었습니다. 올바른 훈련 데이터와 올바른 프롬프트를 통해 이러한 모델 출력의 창의성과 일관성은 인간 제작자의 출력에 필적합니다.

마케팅 담당자는 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있나요?

AI를 마케팅에 활용하는 방법은 다양합니다. 일부 사용 사례는 다음과 같습니다.

콘텐츠 기획

Generative AI는 블로그 게시물, 책, 소셜 미디어 게시물, 대화 등 원본 자료의 텍스트를 분석하여 공통적이거나 관련된 주제와 주제를 식별할 수 있습니다. 그런 다음 모델은 콘텐츠 개발을 위한 가능한 방향이나 아이디어를 제안하도록 유도될 수 있습니다.

예:

브레인스토밍 - 인터뷰 기록을 작성하고 AI를 사용하여 인터뷰를 기반으로 콘텐츠에서 탐색할 주제 목록을 생성합니다.

개요 - 식별된 주제를 선택하고 AI를 사용하여 콘텐츠에서 다룰 하위 주제나 요점을 간략하게 설명합니다.

시장 조사 - 청중 설문 조사를 수행하고 AI에게 일반적인 패턴이나 주제를 식별하도록 요청합니다. 이 정보를 활용하여 콘텐츠 전략을 수립하세요.

크리에이터 활성화

생성적 AI는 텍스트를 합성하고 다양한 스타일과 편집 프롬프트를 이해할 수 있습니다. 따라서 구조화되지 않은 아이디어나 개요를 의미 있는 텍스트로 구성하고, 초안을 빠르게 생성 및 반복하며, 최종 사본이 문법적으로 정확하고 유연하도록 보장하는 강력한 도구입니다.

예:

초안 - 메모나 주제 아이디어를 작성하고 AI를 사용하여 기사의 기초가 되는 문장을 생성합니다. 생성된 텍스트를 편집하고 수정하여 더욱 세련된 작품을 만드세요.

편집 - 기존 사본을 가져와 동의어를 제안하거나 콘텐츠를 특정 방식으로 바꿔달라고 요청하여 AI가 이를 개선하도록 유도합니다.

출력 최적화 및 크기 조정

생성적 AI 모델은 콘텐츠 형식을 구별하고, 페르소나를 해석하고, 다양한 글쓰기 스타일을 모방할 수 있기 때문에 교차 채널 홍보를 위해 콘텐츠 형식을 빠르게 재지정하거나 암기 카피라이팅 작업을 위한 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예:

개인화 - 콘텐츠를 가져와 AI를 사용하여 설명된 청중과 관련된 언어나 주제를 통합합니다.

반복 자산 - 기사를 홍보하거나 해당 랜딩 페이지에 대한 백서의 가장 중요한 사항을 요약하는 트윗을 생성하도록 AI에 요청하세요.

프로모션, 광고 및 CTA를 위한 카피라이팅 - AI에게 특정 텍스트 또는 텍스트-데이터 조합을 읽고 소스 자료를 기반으로 광고 카피, 프로모션 카피 또는 CTA 제안을 생성하도록 요청하세요.

최적화 - 기존 기사를 가져와 AI를 사용하여 귀하가 제공한 특정 키워드나 사실을 통합합니다. 가독성, 참여도, 전환율을 높이기 위해 AI가 언어를 수정하거나 미세 조정하도록 요청합니다.

콘텐츠 세계화 - 콘텐츠를 만들고 AI를 사용하여 이를 여러 언어로 번역하여 더 많은 청중에게 다가가고 출시 시간을 단축합니다.

브랜딩 및 디자인

일부 생성 AI 모델은 창의적인 지원을 제공하고, 참신한 아이디어를 생성하고, 디자인 프로세스를 간소화함으로써 브랜딩 및 디자인에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.

예:

A/B 테스트 - 랜딩 페이지, 이메일 템플릿 또는 웹 사이트 레이아웃에 대한 디자인 변형 생성을 자동화합니다. 여러 옵션을 동시에 테스트하고, 사용자 상호 작용에 대한 데이터를 수집하고, 가장 효과적인 디자인 요소를 활용하세요.

이미지 생성 및 선택 - 기사를 가져와 AI를 사용하여 특정 데이터베이스에서 사본과 함께 사용할 이미지를 선택합니다.

로고 및 시각적 아이덴티티 생성 - 원하는 매개변수 또는 스타일 기본 설정을 AI 모델에 입력하여 브랜드 아이덴티티에 맞는 다양한 로고 디자인, 색상 팔레트, 타이포그래피 옵션 및 기타 시각적 요소를 생성합니다.

목소리 톤 - 기존 브랜드 커뮤니케이션 및 텍스트 콘텐츠의 광범위한 데이터 세트를 기반으로 AI 모델을 교육하여 브랜드가 선호하는 톤, 스타일 및 언어를 학습하고 복제하여 모든 채널에 대해 일관되고 브랜드에 맞는 카피를 만들 수 있도록 합니다.

생성 AI가 인간 콘텐츠 제작자를 대체하게 될까요?

현재 존재하는 생성적 AI는 인간 창조자를 완전히 대체하는 데 필요한 비판적이고 창의적인 사고를 충분히 신뢰할 수 없거나 수행할 수 없습니다. 고객이 기대하는 품질을 유지하면서 효율적으로 확장하려면 구조화된 환경에 AI를 배포하고 프로세스에 인간의 통찰력과 감독이 결합되어야 합니다.

인간 전문가는 콘텐츠에 귀중한 전문 지식과 관점을 추가합니다. AI 모델은 고유한 패턴과 통찰력을 개발하고, 복잡한 주제를 반영하고, 새로운 사실을 발견하고, 진정한 개인 경험을 통합하는 동일한 능력을 가지고 있지 않습니다. 따라서 브랜드는 AI를 대체하는 것이 아니라 인간의 창의성을 향상시키기 위해 사용해야 합니다.

그러나 올바른 AI 기반 툴킷을 사용하면 요약, 반복, 사용자 정의와 같은 작업에 소요되는 팀과 제작자의 시간을 절약하여 고품질 콘텐츠를 더 빠르게 제작하고 출시할 수 있습니다.

생성 AI는 고객 행동에 어떤 영향을 미칠까요?

AI 생성 콘텐츠가 브랜드 신뢰도에 미칠 잠재적 영향에 대해 우려하고 계시다면 혼자가 아닙니다. 역사적 증거에 따르면 AI 생성 콘텐츠가 더 널리 보급됨에 따라 몇 가지 가능한 결과가 있습니다.

1. 품질이 낮은 온라인 '봇' 콘텐츠의 양이 증가하고 브라우저와 플랫폼에 AI 탐지 및 경고 도구가 통합되어 잘못된 정보의 오용과 확산을 방지함에 따라 브랜드 마케팅에 대한 신뢰가 떨어질 수 있습니다.
2. 소비자는 더욱 관련성이 높고 맞춤화되었으며 편리한 콘텐츠 경험을 기대합니다. 구매자가 매우 관련성 높은 정보를 손끝에서 얻는 데 익숙해짐에 따라 경험 품질은 구매 결정에서 더욱 중요한 역할을 하게 될 것입니다.
3. 구매자는 사람의 추천, 이야기, 고객 추천에 더 많이 의존할 수 있습니다. 일부는 기존 디지털 플랫폼에서 벗어나 소비자 불신에 대응하여 등장한 '검증된 인간' 소스를 찾기도 합니다.
4. 소비자는 대화형 AI가 더 많은 플랫폼과 장치에 내장되어 독립적인 크로스 플랫폼 연구에 드는 노력이 줄어들면서 대화형 AI의 편리함에 더욱 의존하게 될 것입니다.

따라서 기술을 비용/볼륨 플레이로 보기보다는 AI가 어떻게 품질과 맞춤화를 대규모로 향상할 수 있는지에 초점을 맞추는 것이 필수적입니다.

해당 기술과 기술을 효과적이고 책임감 있게 적용하고 귀하를 대신하여 모든 위험을 관리 및 완화할 수 있는 사용 사례에 대한 지식이 있는 공급업체를 찾으세요. 이 접근 방식은 AI를 콘텐츠 제작 프로세스에 유용한 도구로 통합하는 동시에 고품질 콘텐츠 표준을 유지하는 데 도움이 됩니다.

생성적 AI: 장점과 단점

ChatGPT의 공개 출시로 생성 AI에 대한 관심이 급증했습니다. 그러나 이 기술을 사용하기 전에 마케팅 담당자는 콘텐츠 제작에 AI를 사용할 때 발생하는 위험과 한계를 이해해야 합니다.

AI 생성 콘텐츠의 장점은 무엇인가요?

AI 모델은 콘텐츠 생성을 확장하는 효율적이고 비용 효과적인 방법을 제공합니다.

마케팅 담당자의 절반 이상(62%)이 인공 지능(AI)의 힘에 투자했다고 말합니다. - Salesforce 마케팅 현황, 8판, 2023

AI 작성 도구는 다양한 독자층에 맞춰 콘텐츠를 개인화하고, 여러 언어로 콘텐츠를 생성하고, 몇 초 만에 초기 초안이나 개요를 작성하여 인간 작가가 편집 및 다듬기와 같은 더 복잡하고 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다.

그리고 그것은 빙산의 일각에 불과합니다.

생성 AI와 관련된 위험은 무엇입니까?

ChatGPT를 지원하는 GPT와 같은 LLM은 해결되지 않은 채 방치될 경우 상당한 보안 및 평판 위험을 초래할 수 있는 근본적인 한계를 가지고 있습니다. 이유는 다음과 같습니다.

1. 그들은 사실을 만들어내고 이를 확실한 진실로 제시합니다. 모델은 새로운 콘텐츠를 생성할 때 활용할 수 있는 훈련 데이터가 제한되어 있기 때문에 정보를 조작하거나 '환각'을 일으키는 것으로 알려져 있습니다. 즉 그럴듯하지만 사실이 아닌 주장으로 질문에 답하는 것입니다. 마찬가지로 훈련 데이터에 내재된 편향과 부정확성은 편향, 편견, 잘못된 정보를 강화하는 모델로 이어질 수 있습니다. 부주의한 AI 사용을 통해 잘못된 정보를 퍼뜨리는 것은 브랜드에 재앙적인 결과를 초래할 수 있습니다. 규제 기관이 공개적인 비난과 벌금을 부과할 수 있는 의료, 금융 등 규제가 심한 산업 분야의 경우 특히 그렇습니다.
2. 지적재산권(IP) 위험이 있습니다. AI 콘텐츠 생성기는 출처를 인용하지 않습니다. 그들이 생성한 정보를 게시하면 저작권, 상표 또는 특허 침해에 노출될 수 있습니다. 또한 브랜드의 IP 또는 민감한 데이터를 공개적으로 호스팅되는 애플리케이션에 제공하면 해당 정보가 다른 사용자에게 노출되고 AI의 교육 데이터에 저장될 수 있습니다.
3. 알고리즘은 인간처럼 비판적 사고, 공감, 실제 경험을 적용할 수 없습니다. 따라서 예측, 조언 또는 권장 사항에 대한 신뢰할 수 있는 출처가 아닙니다. 예측 AI 모델이 존재하지만 여기에는 다른 유형의 기계 학습이 포함됩니다.
4. 사이버 보안의 관점에서 AI 도구는 해킹과 오용에 취약합니다. 보안 연구원 한 명이 GPT-4를 깨는 데 몇 시간 밖에 걸리지 않았습니다. 그는 OpenAI의 보안을 우회하는 프롬프트를 설계하고 피싱 이메일 및 기타 부적절한 항목을 생성하도록 모델을 신속하게 교육했습니다. 이러한 유형의 악의적인 악용으로부터 AI 시스템을 보호하는 것은 지속적인 과제입니다.
5. 귀하의 독점 정보는 기본적으로 안전하지 않습니다. 개인 정보를 생성 AI 기술에 제공하면 해당 지식이 공개 도메인에 공개됩니다. AI 시스템에서 사용되는 민감한 데이터를 부적절하게 처리하거나 무단 액세스하면 개인 정보 침해 및 개인 정보 오용이 발생할 수 있습니다.

생성적 AI 및 검색

생성 AI가 검색 엔진 최적화(SEO)에 미치는 영향을 이해하려면 두 가지 측면을 고려해야 합니다. 첫째, 콘텐츠 제작에 생성 AI를 적용하면 어떤 결과가 나타날까요? 둘째, 검색 엔진 알고리즘과 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에 생성 AI가 통합되면 어떻게 될까요?

이 섹션에서는 두 가지 모두를 풀어보겠습니다.

검색 엔진이 AI 생성 콘텐츠에 불이익을 주고 있나요?

표면적으로는 그렇지 않습니다. Google과 Bing은 AI가 콘텐츠를 생성하는지 여부가 순위에 영향을 미치지 않는다고 명시적으로 밝혔습니다.

검색 알고리즘은 SERP용으로 작성된 품질이 낮은 키워드 중심 콘텐츠를 평가절하하는 동시에 사용자 요구에 맞는 고품질 콘텐츠의 우선순위를 계속해서 높입니다. 그리고 AI에 의해서만 생성된 자료는 환각 사실, 독창적이지 않은 아이디어, 종종 반복적인 로봇식 글쓰기 스타일로 인해 품질이 낮은 범주에 속하는 경우가 많습니다.

AI가 생성한 온라인 콘텐츠의 양은 SERP 순위에 대한 기준도 높일 것입니다.

모든 요소를 ​​고려할 때, 브랜드와 함께 색인된 방대한 양의 비슷한 정보와 브랜드를 차별화하기 위해 전문적이고 독창적이며 사용자 중심의 콘텐츠를 만드는 데 우선순위를 두는 것이 가장 좋습니다.

Google의 EEAT 검색 품질 평가자 지침을 계속 따르면 페이지 품질 점수와 순위를 높이는 데 도움이 됩니다.

출처: fatjoe.

AI 생성 콘텐츠는 SEO 전반에 나쁜 영향을 미치나요?

위에서 언급한 것처럼 AI로 콘텐츠를 만드는 것이 검색 순위에 직접적인 영향을 미치지 않더라도 AI 도구를 사용하여 처음부터 콘텐츠를 만드는 경우 품질 순위가 위험해질 수 있습니다.

여기에는 다음과 같은 몇 가지 이유가 있습니다.

1. AI 시스템은 일반적이고 부정확한 콘텐츠를 생성하는 경우가 많습니다. AI 모델이 끌어내야 하는 정보는 훈련된 데이터로 제한됩니다. 결과적으로 그들은 사실을 조작하고 일반적으로 사용 가능한 조언을 되새기는 경향이 있습니다. 이러한 제한 사항을 고려할 때 AI 생성 콘텐츠를 게시할 때 사람의 편집 감독과 광범위한 사실 확인을 사용하는 것이 중요합니다.
2. 생성 AI가 인기를 얻으면서 콘텐츠 중복의 위험도 커지고 있습니다. ChatGPT 또는 Bard에게 동일한 질문에 여러 번 답변하도록 요청하면 알고리즘이 매번 비슷한 소리의 텍스트를 생성하기 시작하는 것을 확인할 수 있습니다. 수천 명의 사람들이 유사한 쿼리를 제출하고 온라인 콘텐츠에 텍스트를 게시함으로써 이를 증폭시키면 재앙이 발생할 수 있습니다. 검색 엔진은 URL 전체에서 콘텐츠의 유사성을 감지하고 이를 원본이 아닌 것으로 분류하여 검색 순위에 부정적인 영향을 미칩니다.
3. 순수 AI 생성 콘텐츠는 저작권 보호를 받을 수 없습니다. 하지만 인간이 만들고 AI가 편집하거나 최적화한 콘텐츠는 가능합니다. 자세한 내용은 미국 저작권청의 최신 지침을 참조하세요.

이제 경쟁업체가 AI를 사용하여 콘텐츠를 더 쉽게 게시할 수 있으므로 내 순위가 하락할까요?

Gartner에 따르면 2025년까지 대규모 조직의 아웃바운드 마케팅 메시지 중 30%가 AI에서 생성되고 인간이 증강할 것입니다. 이는 2022년의 2% 미만에서 증가한 수치입니다.

AI 생성 콘텐츠의 확산이 증가함에 따라 검색 결과 순위 경쟁은 필연적으로 더욱 심화될 것입니다. 검색 가시성을 높이려면 전문성, 독창성, 유용성, 깊이 및 적용 범위의 범위와 우수한 사용자 경험 및 메타데이터 구조를 확인하는 콘텐츠를 통해 경쟁업체와 브랜드를 차별화해야 합니다.

생성 AI를 사용하는 검색 엔진은 무엇입니까?

현재 Google과 Bing은 알고리즘과 SERP의 대화형 검색 모델에서 생성 AI를 활용합니다.

검색자는 Google Search Labs를 통해 Google의 베타 SGE(검색 생성 경험)에 액세스할 수 있습니다. LaMDA(대화 응용 프로그램을 위한 언어 모델) 및 PaLM 2(Pathways Language Model 2)를 포함한 다양한 LLM으로 구동됩니다. 이는 회사의 새로운 대화 채팅 서비스인 Bard를 구동하는 것과 동일한 핵심 언어 모델입니다.

누구나 Microsoft Edge 브라우저를 통해 Bing의 새로운 생성 AI 지원 검색 환경을 사용할 수 있습니다. Microsoft 및 Open.ai의 다양한 AI 모델에서 실행됩니다. SERP에서 사용 가능한 Bing 채팅 모듈은 GPT를 기반으로 합니다.

생성적 AI 기반 검색은 내 콘텐츠 순위와 검색 CTR에 어떤 영향을 미치나요?

가장 인기 있는 검색 플랫폼인 Google과 Bing은 앞으로 SERP와 CTR에 큰 영향을 미칠 네 가지 새로운 검색 기능을 도입했습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

1. 1. 주제 전문가(SME) 콘텐츠가 포함된 스냅샷 캐러셀 - 'Position Zero'는 Google SGE의 AI 기반 SERP의 현재 구성을 기반으로 가장 유기적인 클릭이 포함된 AI 생성 답변 및 소스 캐러셀로 대체되었습니다. 해당 소스는 다음 예와 같이 답변 오른쪽에 제공됩니다.

      

      AI가 0위를 차지하면서 브랜드는 추천 스니펫의 CTR이 감소할 것으로 예상할 수 있습니다. 더 이상 단일 소스가 0번 위치를 소유할 수 없기 때문에 목표는 자주 참조되는 소스가 되어 SME 캐러셀과 SERP의 다른 곳에 최대한 많이 표시되는 것입니다.

      아래의 새로운 AI 기반 검색 경험에 맞게 콘텐츠 전략을 조정하는 팁은 이를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

   2. 더욱 규범적인 콘텐츠 제안 - Google과 Bing은 사용자가 검색 플랫폼에 더 오래 참여할 수 있도록 0 위치 아래 섹션을 개선했습니다. 이제 이 영역에는 인기 있는 후속 질문을 다루는 페이지, 관련 주제를 다루는 페이지 및 기타 심층 제안을 포함하여 보다 규범적인 콘텐츠 권장 사항이 제공됩니다. 새로운 레이아웃은 브랜드가 이전 목록 보기보다 귀중한 SERP 공간을 확보할 수 있는 더 많은 기회를 제공합니다. 이를 최대한 활용하려면 파생 질문과 조언을 더 깊이 파고드는 관련 하위 주제 콘텐츠로 주제를 광범위하게 다루는 긴 형식의 기둥 페이지로 콘텐츠를 전략적으로 클러스터링하세요. 준비를 위해 이미 권위가 확립된 주제를 사용하고 대상 고객이 사용하는 특정 쿼리 언어를 이해하는 데 충분한 시간을 할애하여 해당 주제를 더 자세히 살펴보세요.
   3. 내장된 대화 인터페이스 - Google과 Bing은 모두 SERP에 직접 대화 인터페이스를 도입하여 사용자가 브라우저에서 새로운 검색을 생성하거나 다른 SERP 사이를 탐색하지 않고도 지속적인 대화에 참여할 수 있도록 했습니다. 이 대화형 형식을 통해 사용자는 후속 질문을 하고, 결과를 탐색하고, 보다 대화적인 경험을 통해 원활하게 정보를 얻을 수 있습니다. 이러한 변화로 인해 사용자는 특정 검색어에 답하기 위해 작성되고 최적화된 콘텐츠에서 정보를 얻는 것이 아니라 검색 플랫폼에서 직접 정보를 얻을 가능성이 높아집니다. 그러나 SERP 및 대화형 인터페이스는 관련 웹 링크 옵션을 계속 제안하므로 단일 세션 내에서도 브랜드가 검색 결과에 나타날 수 있는 더 많은 기회를 제공합니다.
   4. 엔터티 강조 - 엔터티는 고급 검색 알고리즘이 유사한 속성을 가진 항목을 그룹화하는 데 사용하는 범주입니다. 사람, 장소, 개체 등을 생각해 보십시오. 검색 엔진은 이전에 콘텐츠 관련성을 측정하기 위해 키워드 밀도와 근접성에 의존했지만, 최신 검색 경험은 개체를 분석하여 다양한 웹 페이지와 도메인 간의 연결을 이해하고 보다 정확하고 의도를 인식하는 결과를 제공합니다. 다음을 고려하세요:

Google에서 "오븐 클리너"와 "오븐 청소 방법"을 검색하면 매우 다른 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 사용자가 쿼리를 표현하는 다양한 방식이 자신의 의도를 나타내기 때문입니다. 이 시나리오에서 '오븐 청소기'를 검색하는 사용자는 무언가를 구매하려고 하는 반면, '오븐 청소 방법'을 검색하는 사용자는 정보를 찾고 있습니다.

이제부터 SERP에서 좋은 순위를 얻으려면 전략을 키워드에서 쿼리 이면의 의도를 식별 및 이해하고 타겟 고객이 달성하려는 목표를 다루는 콘텐츠를 만드는 것으로 전환해야 합니다. AI 기반 검색이 대량으로 채택되기 전에 지금 콘텐츠 전략을 조정하면 새로운 Google 및 Bing 검색 환경에서 SERP 가시성을 향상시킬 수 있습니다.

Google 및 Bing의 새로운 검색 환경에 맞춰 내 콘텐츠를 어떻게 최적화할 수 있나요?

성공을 위한 브랜드 설정을 위해 다음 모범 사례를 따르십시오.

1. 콘텐츠 클러스터 전략 채택 - 핵심 주제, 하위 주제 및 후속 질문에 집중하여 상호 연관된 콘텐츠 네트워크를 구축합니다. 그렇게 하면 검색 엔진에 더 큰 주제 권한이 있음을 알리고 새로운 SERP에서 더 많은 위치를 얻을 수 있습니다.
2. 참여를 위한 콘텐츠 최적화 - 사이트에 머문 시간, 방문한 페이지 등의 성능 지표를 개선하여 검색 순위를 높입니다. 방문자를 웹사이트에 계속 머물게 할 만큼 콘텐츠가 매력적인지 확인하면 이를 수행할 수 있습니다.
3. SME 콘텐츠 확장 - 웨비나, 팟캐스트, 데모 비디오와 같은 지속적인 SME 콘텐츠를 만듭니다. 메시지를 증폭시키기 위해 블로그, 체크리스트, 설명 동영상으로 용도를 변경하세요. 외부 SME를 활용하여 더 많은 SEO 이익을 얻으세요.
4. 사용자 경험 향상 - 페이지 로드 속도, 모바일 응답성, 다중 형식 내장 콘텐츠의 성능에 주의를 기울여 경쟁사보다 높은 순위를 확보하세요.
5. 접근 가능한 다중 형식 콘텐츠 만들기 - 다양한 콘텐츠 형식을 통합하여 더 많은 잠재고객의 참여를 유도하고 Google 및 Bing의 이미지, 쇼핑 및 비디오 플랫폼 전반에 대한 가시성을 높입니다.
6. 롱테일 대화형 검색에 집중 - 자연어를 사용하고 광범위한 키워드 대신 특정 사용자 의도를 타겟팅합니다.
7. 키워드 중심에서 엔터티 인식으로 전환 - 검색 엔진 알고리즘을 사용하여 웹 페이지의 관련 엔터티를 식별, 분류 및 정렬하여 검색 결과에서 더 높은 순위를 매깁니다.

스카이워드의 차이점

전문 인재와 최첨단 기술을 사용하여 브랜드의 성장을 촉진하는 데 주력하는 콘텐츠 마케팅 회사인 Skyword는 고객이 생성 AI를 콘텐츠 마케팅 프로그램에 안전하고 효과적으로 통합할 수 있도록 지원하는 독보적인 위치에 있습니다. 이것이 바로 우리가 ATOMM(타겟팅된 독창적인 다중 채널 마케팅을 위한 원자화)을 도입한 이유입니다.

이 섹션에서는 새로운 AI 기반 콘텐츠 마케팅 엔진의 기능, 마케터에게 어떤 이점이 있는지, ChatGPT와 같은 주류 생성 AI 도구와 관련된 위험을 완화하는 이유에 대해 자세히 알아봅니다.

Skyword는 브랜드 품질이나 무결성을 손상시키지 않고 콘텐츠 생성 효율성을 높이기 위해 어떻게 AI 기술을 사용합니까?

최신 GPT 모델을 기반으로 하는 ATOMM은 해당 분야 전문가 네트워크에서 생성된 콘텐츠를 각 대상 페르소나 및 채널에 맞게 맞춤화된 '새로운' 콘텐츠 자산 모음으로 효율적으로 분석하고 원자화할 수 있습니다.

블로그 기사부터 소셜 미디어 게시물, 인포그래픽 및 현지화된 번역에 이르기까지 Skyword의 콘텐츠 원자화 도구는 개인화되고 브랜드에 맞는 콘텐츠 경험을 대규모로 제공하는 데 필요한 자산을 생성합니다.

ATOMM은 어떻게 작동하나요?

ATOMM은 이메일, 블로그, 뉴스레터 작성과 같은 특정 콘텐츠 마케팅 사용 사례를 위해 생성된 광범위한 템플릿 라이브러리를 활용합니다. 이러한 템플릿은 브랜드의 고유한 목소리, 청중 및 형식 요구 사항에 맞게 조정되므로 프런트 엔드 사용자 프롬프트가 필요하지 않습니다. ATOMM을 사용하면 브랜드는 하나의 콘텐츠를 다양한 채널과 청중을 위한 여러 버전으로 전략적으로 조정하여 메시지의 도달 범위와 관련성을 즉시 높일 수 있습니다.

Skyword360의 콘텐츠 원자화 프로세스는 다음 세 단계로 이루어집니다.

1. 페르소나 선택 - 브랜드가 타겟으로 삼는 고객에 대한 세부 정보를 Skyword360에 저장하면 ATOMM이 각 고객의 고유한 설명을 기반으로 상황과 스타일을 자동으로 조정합니다.
2. 콘텐츠 패키지 만들기 - 조정하려는 사람이 만든 원본 자산, 조정하려는 대상, 생성하려는 콘텐츠 유형을 식별합니다.
3. 새 콘텐츠 생성 - ATOMM은 소스 콘텐츠를 자동으로 분석하고 며칠 또는 몇 주가 아닌 몇 초 만에 사람이 검토할 수 있는 새로운 맞춤형 자산을 생성합니다.

이점은 무엇입니까?

Skyword360에서 ATOMM을 활용하는 마케팅 담당자:

1. 콘텐츠 제작에 드는 시간과 비용을 절약하세요 - 하나의 콘텐츠에서 더 많은 자산을 빠르게 생성하고 그 과정에서 출시 시간을 단축하세요.
2. 고품질 콘텐츠를 위한 검색 엔진 표준 충족 - 타겟 페르소나를 위해 작성되고 전문 편집자의 검토를 받은 최첨단 AI를 사용하여 인간이 생성한 원본 콘텐츠를 조정합니다.
3. 맞춤형 경험 제공을 손쉽게 확장하세요 . 버튼 클릭 한 번으로 다양한 대상을 위한 콘텐츠를 맞춤화하고 다양한 채널에 자산을 배포하여 즉시 도달 범위와 관련성을 높일 수 있습니다.

콘텐츠 원자화란 무엇입니까?

콘텐츠 원자화는 더 많은 청중에게 다가가고 그 영향력을 극대화하기 위해 콘텐츠의 핵심 부분을 더 작고 더 집중적인 자산(종종 다양한 형식)으로 나누는 것을 의미합니다.

예를 들어 웨비나를 통해 핵심 아이디어와 정보를 추출하고 용도를 ​​변경하여 체크리스트, 소셜용 짧은 비디오 조각, 블로그 게시물과 같은 여러 독립형 자산을 생성한다고 상상해 보십시오.

콘텐츠 원자화에 우선순위를 두는 마케팅 담당자는 개인마다 정보 소비 방식에 대한 선호도가 다양하다는 점을 인식하고 있습니다. 원자화를 사용하면 여러 채널과 페르소나에 걸쳐 콘텐츠 제작을 효율적으로 확장하는 동시에 이러한 선호도에 부응할 수 있습니다.

이점은 다음과 같습니다.

1. 도달 범위 확장 - 콘텐츠를 다양한 형식으로 재활용하고 다양한 채널에 배포하면 더 많은 청중에게 다가가고 브랜드 가시성을 높일 수 있습니다.
2. 참여도 향상 - 다양한 페르소나, 선호도, 소비 습관에 맞춰 사용자 참여를 유도합니다.
3. 시간 및 리소스 효율성 - 처음부터 새로운 콘텐츠를 만드는 대신 원자화를 사용하면 기존 콘텐츠를 활용하고 이를 다양한 형식에 맞게 조정하여 파생 자산을 생성, 검토 및 조정하는 데 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다.
4. 품질 검색 순위 - 콘텐츠를 원자화하면 동일한 주제에 대해 더 많은 롱테일 쿼리를 타겟팅하여 권위를 높이고, 사용자 선호도에 맞는 콘텐츠 형식으로 사용자 경험을 향상하며, 자산을 상호 연결하여 검색 엔진이 콘텐츠 간의 관계를 더 잘 이해할 수 있습니다. 조각을 만들고 검색 위치를 개선합니다.
5. 일관된 브랜드 메시지 - 콘텐츠 원자화는 주요 메시지를 강화하고 다양한 자산, 채널 및 접점에서 일관된 브랜드 목소리를 유지할 수 있는 기회를 제공합니다.

Skyword의 ATOMM은 ChatGPT와 어떻게 다릅니까?

ChatGPT는 사용자가 직접 인터페이스하여 텍스트 기반 프롬프트를 통해 처음부터 콘텐츠를 생성할 수 있는 공개 호스팅 AI 애플리케이션입니다. 이 구조화되지 않은 환경을 통해 사용자는 광범위한 텍스트 생성 사용 사례에 GPT 모델을 활용할 수 있습니다.

반대로, Skyword의 AI 기반 콘텐츠 마케팅 엔진인 ATOMM은 Skyword의 안전한 엔터프라이즈급 플랫폼인 Skyword360에 통합된 도구입니다. ATOMM은 브랜드 맞춤형 콘텐츠 템플릿 라이브러리를 활용하여 다양한 대상, 형식 및 채널에 맞게 원본, 인간 생성 콘텐츠를 조정하여 효율적으로 확장합니다. 즉각적인 작성이 필요 없이 콘텐츠가 생성됩니다.

ChatGPT는 제한된 교육 데이터 세트를 활용하여 콘텐츠를 생성하고 출처를 인용하지 않으며 출력에서 ​​사실, 통계 및 인용문을 조작하는 것으로 알려져 있습니다. 효율성을 저하시키는 광범위한 사실 확인과 사람의 감독 없이는 브랜드가 애플리케이션을 통해 생성된 콘텐츠의 품질과 정확성을 보장할 수 없습니다.

ATOMM의 결과물은 고품질의 원본 소스 자료에서 비롯되며 인간 편집자가 검토합니다. 이러한 이유로 당사의 AI 생성 콘텐츠는 경쟁력 있는 브랜드 및 고객 표준을 충족하는 데 필요한 독창성, 깊이 및 정확성을 유지합니다. 브랜드는 평판 위험 없이 AI 확장성의 모든 이점을 누릴 수 있습니다.

ChatGPT와 같은 개방형 애플리케이션은 인터페이스에서 공유된 모든 정보를 저장하고 이를 지속적인 교육 데이터로 활용할 수 있습니다. ATOMM은 보안 API를 통해 AI 모델을 활용하기 때문에 브랜드 데이터는 저장, 수집 또는 LLM 교육에 사용되지 않습니다.

Skyword는 생성 AI와 관련된 위험을 어떻게 완화합니까?

ATOMM에 의해 세분화된 모든 콘텐츠는 문법, 스타일, 표절 텍스트에 대한 자동 검사를 거칩니다. 다음으로 Skyword는 브랜드 평판을 보호하는 동시에 팀 시간을 절약하기 위해 내부 편집 검토를 완료합니다. 마지막으로, 당사의 보안 API는 귀하의 브랜드 데이터가 기밀로 유지되도록 보장합니다. 이는 결코 AI 훈련 모델에 저장되거나 노출되거나 사용되지 않습니다.

더욱이 미국 저작권청(US Copyright Office)의 최신 지침에 따르면 주로 AI로 생성된 콘텐츠는 저작권의 보호를 받지 않습니다. 반면, 주로 인간이 생성하고 AI가 적용한 콘텐츠에는 저작권이 적용됩니다. ATOMM은 다양한 청중과 채널에 맞게 인간이 생성한 콘텐츠를 조정하므로 도구로 생성된 모든 콘텐츠는 귀하의 브랜드가 법적으로 '소유'할 수 있습니다.

현대 마케팅 담당자는 생성 AI의 힘을 책임감 있게 활용하여 콘텐츠 제작을 확장하고 경쟁력을 유지해야 합니다. 브랜드는 인간의 창의성과 결합하여 AI를 지원 도구로 사용함으로써 탁월한 결과를 도출하고 진화하는 AI 기반 콘텐츠 마케팅 환경에서 차별화할 수 있습니다. 받은 편지함으로 전달되는 최신 생성 AI 및 콘텐츠 마케팅 업데이트를 보려면 당사 블로그인 The Content Standard를 구독하세요.