[기고] 디지털 마케터 창의성 높이는 생성형 AI

중앙일보

입력

디지털 마케팅의 전통적인 AI 활용

최근 Chat-GPT, Gemini 등의 생성형 AI가 주목받으며 각 산업별로 AI를 적용한 기술혁신이 물살을 타고 있다. 디지털 마케팅 분야도 이 흐름에 동참하고 있지만, 마케팅 측면에서 AI활용은 기간은 다른 업종 대비 오래되었다는 것을 이해하는 사람은 많지 않다.

이미 수년 전부터 AI 기술은 디지털 마케팅에 중요한 요소로 자리해 왔다. 보편적 예시로 구글, 메타와 같은 거대 광고 매체들이 자체 머신러닝 알고리즘을 활용해 캠페인을 자동으로 최적화하는 방식을 들 수 있다.

디지털 광고 매체들은 가장 효과적인 타겟팅 전략을 적용하기 위해 매체를 활용하는 잠재고객의 사용 패턴을 구조화된 데이터로 저장하고, 광고에 노출된 대조군들의 성과 비교를 자동화하여 도달 범위와 효과가 극대화될 수 있는 머신러닝 기능을 제공하는 것이 일반적이다. (이미지출처: Freepik)

디지털 광고 매체들은 가장 효과적인 타겟팅 전략을 적용하기 위해 매체를 활용하는 잠재고객의 사용 패턴을 구조화된 데이터로 저장하고, 광고에 노출된 대조군들의 성과 비교를 자동화하여 도달 범위와 효과가 극대화될 수 있는 머신러닝 기능을 제공하는 것이 일반적이다. (이미지출처: Freepik)

광고 매체에서 제공하는 머신 러닝(딥러닝) 방식은 다음과 같다. 광고 매체에서 발급하는 광고 스크립트를 마케터들이 자사 웹사이트, 혹은 앱에 설치하면 광고 매체에서 자동으로 데이터를 받아 학습한 후 캠페인을 최적화해주고 있다. 이 방식은 광고주의 시간과 비용 절감 그리고 마케팅 성과 개선에 기여하고 있다. 현재까지도 마케터들은 이 과정에서 데이터들이 유실과 중복없이 원활하게 광고 매체로 들어갈 수 있도록 세팅을 해주었으며 지금도 많은 마케터들이 캠페인 운영에 고려하고 있는 부분이다.

데이터 유실을 최소화하는 방법으로는 제3자 쿠키 차단을 우회할 수 있는 서버사이드트래킹과 같은 기술이 필요하며, 데이터 질을 향상하기 위해서는 고객 행동을 단계별로 추적하는 전자상거래 스크립트 등과 같은 추적 방식을 적용 할 수 있다.

이러한 양질의 자사 잠재고객 데이터가 구글 혹은 메타 와 같은 매체에 전달 되었을때, AI를 활용한 캠페인의 성과가 극대화 될 뿐 아니라, 브랜드의 디지털 경쟁력 또한 확보할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

생성형 AI의 등장과 마케팅의 새로운 시도

생성형 AI의 등장은 AI를 활용한 디지털 마케팅의 새로운 미래성장 가능성을 열어주고 있다. 현재까지는 주로 광고 소재 부분에서 많은 시도가 이루어지고 있으며, 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 형식의 콘텐츠를 자동으로 생성하여 마케터들의 업무 효율성을 증가시킬 것으로 전망되고 있다. 특히, 텍스트 소재를 작성하는 데 있어 일정 수준 이상의 기술이 완성되었고 실무에서 활용되고 있다, 숙달된 마케터가 아니라도 생성형 AI를 통한 대량의 카피 작성이 가능하게 되었기에, 기업의 마케팅 리소스 절감뿐 아니라, 대량의 A/B 테스트를 통한 성과 향상도 가능하게 되었다.

이미지와 동영상 소재의 경우 지속적인 고도화 과정이기는 하지만 생성형 AI를 통해 업무 자동화를 구현하는 데는 아직 한계가 존재하고 있다. 고품질의 시각 콘텐츠 생성은 복잡한 창의적 프로세스가 필요 하며, 현재의 AI 기술로는 이러한 과정을 완전히 자동화하기 어려운 것이 현실이다. 그럼에도 불구하고, 생성형 AI는 텍스트 기반의 콘텐츠 작성 및 기초적인 비주얼 요소 생성에서는 이미 성과를 보이고 있기에, 곧 산업 전체에서 상용화 가능할 것으로 예상한다.

생성형 AI를 활용해 제작한 코스메틱 제품 이미지 소재 (컨셉 예시/이미지출처: Freepik)

생성형 AI를 활용해 제작한 코스메틱 제품 이미지 소재 (컨셉 예시/이미지출처: Freepik)

생성형 AI의 지속적인 발전과 함께, 마케팅 분야에서의 새로운 시도가 계속될 것이며, 앞으로 혁신적인 활용 방안이 모색될 것임은 명확해 보인다. 이러한 발전 속에서 생성형 AI를 활용한다면 마케터들은 더 창의적이고 생산적인 방향에 집중할 수 있을 것으로 보인다.

생성형 AI의 확장 가능성

마케팅-Tech 측면에서 생성형 AI 진정한 힘은 광고 데이터와 AI를 연결해 트렌드 분석이나 인사이트 도출을 손쉽게 하는 데이터 활용이다. 예를 들어, 과거 캠페인 데이터를 분석해 향후 마케팅 트렌드를 예측하거나, 휴먼이 확인하기 어려운 규모의 실시간 시장 반응을 모니터링하여 즉각적인 대응 전략을 수립할 수 있다는 것이다.

톤업크림 잠재고객의 검색 시퀀스(실제 검색한 검색 여정) 데이터를 마케팅 특화 생성형 AI를 활용해 ‘검색특징’, ‘검색의도’, ‘마케팅전략’에 대한 의견을 받은 결과 값. 마케터는 생성형 AI를 활용해 빠른 데이터 해석 및 의사결정 고도화에 도움 받을 수 있다. (이미지출처: 팡고플랫폼)

톤업크림 잠재고객의 검색 시퀀스(실제 검색한 검색 여정) 데이터를 마케팅 특화 생성형 AI를 활용해 ‘검색특징’, ‘검색의도’, ‘마케팅전략’에 대한 의견을 받은 결과 값. 마케터는 생성형 AI를 활용해 빠른 데이터 해석 및 의사결정 고도화에 도움 받을 수 있다. (이미지출처: 팡고플랫폼)

또한, 생성형 AI는 운영 전략 자동화에서도 큰 역할을 할 수 있다. 기존에 수동으로 집행하던 마케팅 업무를 자동화하면 현업에 종사하고 있는 마케터들은 반복적인 작업에서 자유로워질 수 있고, 이를 통한 창의적인 업무에 집중할 수 있다. 예를 들어, 구글 검색 광고에서 마케터들이 주요 데일리 업무 중 하나로 확장 키워드 자동 검색어 중 브랜드와 연관성이 없는 단어를 제외 키워드로 등록하는 작업이 있다. 이러한 반복적이지만 마케터의 판단력이 필요한 업무도 AI를 통해 자동화가 가능하다.

생성형 AI의 시대, 마케터는 반복적인 업무에서 해방될 수 있기에 더 많은 데이터를 살펴볼 수 있고, 더 고도화된 전략을 고민할 수 있는 시간을 확보할 수 있을 것으로 예상한다. 이를 통해 마케터는 AI의 보조를 받아 1인당 단위 생산성에 대한 효율성을 확보할 수 있을 것이다.

팡고지와이의 생성형 AI 솔루션

팡고지와이는 생성형 AI를 통해 디지털 광고 전략, 엔진, 분석을 모두 아우르는 종합적인 마케팅-Tech솔루션을 제공한다. 팡고지와이가 개발한 AI 솔루션은 광고 소재를 자동으로 생성할 뿐만 아니라, 광고 데이터 분석과 트렌드 분석, 생성형 AI를 통한 광고 운영 자동화까지 지원하며 이를 통해 기업은 더 효율적이고 효과적인 마케팅 방향 수립을 도와준다.

이제 생성형 AI는 우리 일상 생활에 다양한 영역에서 도움을 주고 있으며, 마케팅 차원에서도 생성형 AI는 마케팅 측면에서도 보다 효율적인 도움이 될 것으로 예상하고 있다. 팡고지와이는 이러한 AI 기술을 바탕으로 마케팅의 새로운 가능성을 열어가고 있으며, 앞으로도 마케팅 Tech 분야에서 끊임없는 혁신을 통해 고객에게 최고의 가치를 제공하고자 한다.

본 기사의 내용은 팡고지와이(주)의 견해이며 중앙일보사의 공식 견해가 아님을 밝혀둡니다.

팡고지와이 유승재 CTO

ADVERTISEMENT
ADVERTISEMENT