생성적 인공지능이 디지털 광고를 만드는 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 일상에서, 나는 이 기술이 창의적 과정의 각 단계를 변화시켰다는 것을 깨닫는다, 첫 번째 인사이트부터 캠페인의 최종 검증까지
아이디어 단계에서, 텍스트 생성 도구는 즉각적인 브레인스토밍을 제공합니다, 빠르고 창의적인 슬로건 제안하기, 각본 또는 시각적 개념. 이것은 창의적 과정을 크게 확대하고 가속화합니다, 몇 분 만에 수천 가지 아이디어를 탐색할 수 있게 해줍니다, 개인적인 영감에만 의존하지 않고
콘텐츠 생성 중, 변화는 더욱 뚜렷해진다. 완전한 광고를 생성하는 고급 도구가 있습니다, 잘 구성된 텍스트부터 다양한 유형의 대중을 위한 맞춤형 이미지까지. AI는 마침내 시장이 오랫동안 찾고 있던 것을 제공했습니다: 대규모 하이퍼 개인화. 이것은 올바른 메시지를 전달할 수 있게 해줍니다, 적절한 순간에 적절한 사람에게 수동으로는 불가능할 효율성으로
이러한 발전은 단순히 효율성의 향상을 의미하지 않는다, 또한 캠페인에서의 양적 도약. 이전에 몇 주가 걸리던 광고가 이제는 며칠 또는 몇 시간 안에 준비된다. 대형 광고주들은 이미 이를 인식하고 있다, 생성적 AI가 창의적 생산에 필요한 시간을 크게 줄였다는 점을 강조합니다, 팀이 전략적 결정에 집중할 수 있도록 더 많은 시간을 확보하고 있습니다
더불어, 광고의 품질이 향상된 것은 지능형 알고리즘이 이전 행동을 분석하고 각 세부 사항을 최적화하기 때문입니다, 제목부터 이미지, 행동 유도 문구까지, 전반적인 참여도 증가. 실제로, 많은 고성능 기업들이 이미 이러한 기술을 채택하고 있다
또 다른 흥미로운 점은 이 혁명이 광고 제작에만 국한되지 않는다는 것이다. 배포 및 송출 단계에서, 메타의 AI 샌드박스와 같은 플랫폼은 실시간으로 대중의 반응에 따라 콘텐츠를 동적으로 조정하기 위해 AI를 이미 사용하고 있다, 각 채널에 맞게 자동으로 조정된 다양한 버전 생성. 하지만 이를 모두 활용하기 위해서는, 탄탄한 지식 기반을 갖추는 것이 필수적이다. 기업은 내부 정보를 신중하게 구조화해야 한다 – 스타일 가이드에서, 이전 캠페인의 기록과 제품 카탈로그, 고객의 소셜 미디어 상호작용까지, 평가 및 시장 조사. 이 모든 것은 AI의 연료로 작용합니다, 그녀가 브랜드의 정체성에 더 정확하고 일치하는 콘텐츠를 만들 수 있도록 허용하여
오늘은 Retrieval Augmented Generation (RAG)과 같은 플랫폼과 기술이 존재한다, 이 데이터베이스에 빠르게 접근하여 일관되고 개인화된 콘텐츠를 생성할 수 있는. 선도 기업, 코카콜라처럼, 이미 GPT-4와 DALL-E와 같은 모델을 자신의 자료와 결합하여 이 접근 방식의 잠재력을 보여주었습니다, 브랜드의 진정한 정신을 포착하고 재현하도록 AI를 보장하는. 좋은 데이터베이스에 연결됨, 생성적 AI는 강력한 인사이트 기계로도 변모한다. 그녀는 종종 간과될 수 있는 경향과 기회를 식별하기 위해 방대한 양의 정보를 분석한다. 한 예는 대기업들이 수백만 건의 온라인 상호작용을 분석하여 소비 트렌드를 예측하는 방법이다, 더 효율적인 캠페인을 위한 유용한 인사이트 생성
그 다음, AI가 등장하여 매우 개인화된 콘텐츠를 생성합니다. 결과는 인상적이다: 텍스트와 이미지가 즉시 생성되고 다양한 대중 프로필에 맞게 조정된다, 캠페인의 효율성을 극적으로 증가시키고. 명확한 예는 마이클스 스토어입니다, 그의 커뮤니케이션에서 거의 완전한 개인화 수준에 도달했다, 결과를 상당히 개선하고 있습니다
창의성은 IA 덕분에 브랜드와 소비자 간의 공동 창작까지 가능하게 하며 새로운 지평을 열고 있다. 코카콜라의 "진짜 마법 만들기" 캠페인은 훌륭한 예시입니다, 소비자들이 독특한 예술 작품을 생성하기 위해 AI를 사용하는 것, 매우 높은 참여 수준에 도달하기
강조할 점은, 모든 자동화에도 불구하고, 인간 요소는 여전히 필수적이다. 전문가의 역할은 큐레이션과 정제의 역할로 바뀌게 된다, AI가 생성하는 아이디어를 선택하고 개선하기, 캠페인의 전략적 및 감정적 정렬 보장. 또 다른 중요한 이점은 아이디어의 사전 검증이다. 오늘, AI 모델은 캠페인이 방송되기 전에 성과를 시뮬레이션합니다, 빠르게 무엇이 가장 잘 작동하는지 식별하고 위험을 크게 줄이는 데 도움을 줌. Kantar와 같은 기업은 이미 몇 분 안에 이를 수행합니다, 광고가 출시되기 전에 실제 영향을 예측하는 것
이러한 시뮬레이션은 숫자를 넘어섭니다, 다양한 대중이 캠페인에 어떻게 반응할 수 있는지를 이해하는 데 도움이 되는 질적 통찰력도 제공, 진정한 가상 포커스 그룹처럼 작동하는
모든 것이 잘 작동하기 위한 열쇠는 올바른 데이터입니다. 소유 데이터, 소셜 미디어, 시장 보고서, 고객 서비스 대화와 이전에 생성된 콘텐츠는 AI가 실제로 개인화되고 효과적인 결과를 제공하는 데 필수적이다
이 변화는 지속될 것이다. 오늘은 더 적은 것으로 훨씬 더 많은 것을 할 수 있다, 더 효과적인 캠페인을 진행하고 있습니다, 빠르고 높은 수익 잠재력을 가진. 물론, 도전이 존재한다, 윤리와 품질을 보장하는 방법, 하지만 길은 이미 분명하다: 디지털 광고는 점점 더 인공지능에 의해 안내될 것이다, 마케팅 전문가는 이러한 결과를 조정하고 개선하는 데 있어 중요한 전략적 역할을 하게 될 것이다
