AI 마케팅 캠페인: 2024년 광고의 미래

2023년에는 인공지능이 큰 도약을 했고, 마케팅이 이를 최대한 활용하고 있다. AI는 브랜드가 기존 방식을 뛰어넘어 고객 요구 사항을 이해하고 충족하는 방식을 향상하고 있습니다. AI 기반 방법으로의 이러한 전환은 기업이 마케팅 캠페인에 접근하는 방식을 재편하고 있으며, 청중의 깊은 공감을 불러일으키는 창의적이고 개인화되며 영향력 있는 광고 캠페인을 위한 새로운 길을 제시하고 있습니다. 이 가이드에서는 마케팅 캠페인 아이디어와 실행을 위해 AI를 활용하는 주요 측면을 살펴봅니다.

AI 마케팅 캠페인이란 무엇입니까?

다음은 수요 창출부터 고객 재참여까지 마케팅 캠페인에 AI를 적용하는 방법을 보여주는 좋은 그림입니다.

마케팅 캠페인을 위한 AI: 기술 심층 분석

AI는 단순한 도구가 아니라 각각 고유한 장점을 제공하는 고급 기술의 집합입니다. 현재 AI 광고 캠페인을 주도하고 있는 다양한 AI 기술을 살펴보겠습니다.

기계 학습(ML): 정밀 도구

혁신적인 마케팅 캠페인에서 ML의 핵심 기능

• 패턴 인식 : ML 알고리즘은 반복되는 패턴, 추세 및 이상 현상을 감지하기 위해 광범위한 데이터 세트를 선별하는 데 능숙합니다. 이 기능은 고객 행동과 선호도를 이해하고 향후 행동을 예측하는 데 매우 중요합니다.
• 대상 고객 세분화 : ML은 고객 데이터를 분석하여 고객을 보다 정확하게 분류하고 마케팅 담당자가 인구 통계, 행동 및 구매 내역을 기반으로 특정 그룹에 맞게 캠페인을 맞춤화할 수 있도록 지원합니다.
• 최적화된 예산 할당 : ML은 과거 캠페인 성과를 분석하여 향후 예산 분배를 알리고 가장 효과적인 채널과 전략에 리소스가 할당되도록 할 수 있습니다.
• 동적 콘텐츠 개인화 : 마케팅 담당자는 ML을 활용하여 대규모로 콘텐츠를 개인화할 수 있습니다. 이메일 마케팅부터 온라인 광고까지, 개인의 선호도에 맞춰 콘텐츠를 동적으로 조정하여 참여율과 전환율을 크게 높일 수 있습니다.
• 성과 예측 : ML 알고리즘은 마케팅 캠페인의 향후 성과를 예측하여 마케팅 담당자가 결과를 예측하고 사전에 조정할 수 있도록 돕습니다.

자연어 처리(NLP): 의사소통 격차 해소

AI 캠페인에서 NLP를 사용하는 방법

• 고객 감정 이해 : NLP는 브랜드, 제품 또는 캠페인에 대한 대중의 감정을 측정하기 위해 감정 분석, 고객 피드백 구문 분석, 소셜 미디어 대화 및 온라인 리뷰에 탁월합니다. 이러한 이해는 마케팅 담당자가 메시징을 미세 조정하고 고객 우려 사항을 사전에 해결하는 데 도움이 됩니다.
• 콘텐츠 최적화 : NLP 도구는 SEO를 위한 콘텐츠를 최적화하여 대상 고객 및 검색 엔진 알고리즘에 공감할 수 있도록 합니다. 이러한 도구는 키워드 동향과 검색 행동을 분석하여 가시성과 참여도를 높이는 콘텐츠를 만드는 데 도움이 됩니다.
• 음성 검색 최적화 : 음성 검색이 널리 보급됨에 따라 NLP는 이 매체에 대한 콘텐츠를 최적화하는 데 중추적인 역할을 합니다. 이는 구두 쿼리가 콘텐츠와 일치하도록 보장하여 음성 검색 결과에서 브랜드의 가시성을 향상시킵니다.

LLM(대형 언어 모델): 데이터와의 대화

LLM 및 AI 광고 캠페인

마케팅 캠페인에서 LLM의 가장 중요한 장점 중 하나는 데이터와의 직접적인 대화를 촉진하는 능력입니다. 마케팅 담당자는 자연어로 쿼리를 입력하고 이해하고 조치를 취하기 쉬운 형식으로 통찰력을 얻을 수 있습니다.

Improvado AI Assistant는 맞춤형 대규모 언어 모델을 기반으로 하는 마케팅 분석 솔루션의 예입니다. AI Assistant에는 일반 영어로 질문할 수 있는 채팅과 유사한 인터페이스가 있습니다. 도우미는 이를 SQL로 변환하고 데이터 세트를 쿼리하여 답변을 제공합니다. 이는 데이터에 대한 액세스를 단순화하고 기술 전문 지식이 필요하고 많은 시간이 걸리는 기존 데이터 분석 방법에서 흔히 나타나는 장벽을 무너뜨리는 데이터 세트의 프런트 엔드와 같습니다.

어시스턴트를 사용하여 마케팅 캠페인을 실행하는 방법:

• 캠페인 성과 추적: AI Assistant는 캠페인 성과에 대해 질문할 수 있습니다. 이미 Improvado Assistant를 사용하고 있는 마케팅 담당자는 '지난 주 동안 Google과 Bing의 일일 합산 광고비를 보여주세요' 또는 '현재 분기에 가장 높은 ROI를 생성한 상위 5개 캠페인을 보여주세요'와 같은 내용을 쿼리하는 경우가 많습니다.
• 리소스 할당 최적화: 여러 플랫폼에 로그인하여 데이터를 분석하는 대신 보조자에게 ROAS를 기반으로 캠페인 성과를 평가하고 개별 계정 이름 및 플랫폼에 대한 CPC 및 CTR과 같은 측정항목을 분석하도록 요청하세요. 어떤 채널이 가장 성과가 좋은지 파악함으로써 예산과 리소스를 보다 효과적으로 할당하고 ROI를 극대화할 수 있습니다.
• 예산 속도 모니터링: AI Assistant를 사용하면 다양한 범주에 대한 광고 지출을 비교할 수 있으며, 분기별 또는 연간과 같은 고유한 기간에 대해 남은 예산과 광고 지출을 평가할 수 있습니다.
• 명명 규칙 개발: 보조자에게 보유한 캠페인 이름을 기반으로 명명 규칙 규칙을 작성하도록 요청하기만 하면 됩니다.

이는 마케팅 운영에 AI Assistant를 적용하는 방법에 대한 몇 가지 예일 뿐입니다. 쉽게 말하면, 질문이 있으면 AI 어시스턴트가 답변을 제시해 줍니다.

이미지 인식: 시각적 스캐너

AI 마케팅 캠페인의 맥락에서 이미지 인식은 컴퓨터가 인간의 시각과 유사한 방식으로 이미지를 식별하고 처리할 수 있도록 하는 기술을 의미합니다. 로고, 제품, 얼굴, 장면 등 이미지 내의 요소를 해석하고 그 의미나 관련성을 해석합니다.

이미지비전으로 최고의 AI 광고캠페인을 위해 노력합니다

이미지 비전은 종종 간과되는 보다 세부적인 수준에서 마케팅 캠페인을 분석하고 대규모로 수행하는 데 도움이 됩니다. 다음은 AI 이미지 비전을 적용하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다.

• 색상이 소비자 행동에 미치는 영향 분석: AI 이미지 비전은 색상 구성표, 이미지, 로고나 제품 배치와 같은 브랜딩 요소 등 광고 캠페인의 시각적 요소를 분석할 수 있습니다. 이 분석을 통해 이러한 요소가 캠페인의 전반적인 성과에 어떻게 기여하는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어 특정 색상이나 이미지가 대상 고객에게 더 효과적으로 공감하여 참여율이 높아질 수 있습니다.
• 다양한 플랫폼에서 브랜드 가시성을 모니터링합니다. 이를 통해 마케팅 담당자는 시각적 브랜딩 노력의 도달 범위와 영향을 이해하고 향후 광고 배치 및 브랜드 파트너십에 대한 결정을 내릴 수 있습니다.
• 상황에 맞는 광고 배치를 위해 AI 활용: AI는 잠재적인 광고 공간의 콘텐츠와 맥락을 분석하여 광고가 가장 관련성이 높고 매력적인 환경에 배치되도록 합니다. 이러한 타겟 접근 방식은 광고 효과와 잠재고객 관련성을 극대화하는 데 도움이 되며 잠재적으로 더 나은 전환율과 ROI로 이어집니다.
• 실시간 광고 성과 최적화: AI 이미지 비전은 특정 시각적 요소의 성과에 대한 즉각적인 피드백을 제공하여 마케팅 담당자가 데이터 기반 조정을 수행할 수 있도록 합니다. 여기에는 시각적 요소 조정, 광고 배치 변경, 캠페인의 시각적 메시지 변경 등이 포함될 수 있습니다.

AI 이미지 생성: 몇 분 만에 텍스트에서 시각적 이미지로 변환

<p class="c-block-quote-embed-05">텍스트-이미지 생성이라고도 알려진 AI 이미지 생성 기술은 설명이 필요 없는 개념입니다. 이 기술에는 일반적으로 텍스트 입력을 기반으로 시각적 콘텐츠를 생성할 수 있는 고급 기계 학습 모델의 사용이 포함됩니다.</p>

AI 광고 캠페인 이미지 생성 기술의 핵심 활용 사례

텍스트-이미지 기술은 마케팅 담당자가 아이디어를 시각화하는 방식을 변화시키고 있습니다. AI 이미지 생성은 전통적인 그래픽 디자인 방법을 우회하여 마케팅 담당자가 캠페인 아이디어나 텍스트 콘텐츠에서 직접 시각적 콘텐츠를 빠르게 만들 수 있도록 해줍니다.

소셜 미디어 게시물, 디지털 광고 또는 웹 사이트 그래픽을 위한 이미지를 신속하게 제작할 수 있어 창작 과정이 간소화됩니다. 마케터는 캠페인별 키워드나 설명 문구를 입력하면 AI가 캠페인의 주제와 톤에 맞는 맞춤형 이미지를 생성합니다.

AI 이미지 생성은 시각적 콘텐츠의 A/B 테스트를 지원합니다. 마케팅 담당자는 다양한 이미지 변형을 신속하게 생성하여 어떤 시각적 요소가 대상 고객에게 가장 잘 어울리는지 테스트할 수 있습니다. 이러한 신속한 반복 프로세스는 참여율과 전반적인 캠페인 효과를 크게 향상시킬 수 있습니다.

전반적으로 AI 이미지 생성은 시간 제약과 예산 제약 문제를 해결합니다. 이 기술을 사용하면 광범위한 그래픽 디자인 리소스에 대한 필요성이 줄어듭니다.

다음은 전적으로 인공 지능으로 생성된 시각적 요소를 사용한 광고 캠페인의 실제 예입니다. Heinz는 이미지 생성기 DALL-E 2를 사용하여 Heinz AI Ketchup 캠페인을 시작했습니다. 회사는 사용자가 제안한 메시지와 시각적 요소를 사용하여 소셜 게시물과 인쇄 광고에 배포하기도 했습니다.

Nutella 사례는 AI 이미지 생성기가 어떻게 뛰어난 규모로 캠페인을 시작하는 데 도움이 되는지 보여줍니다. 이 회사는 AI 이미지 생성 기술을 활용하여 700만 개의 독특한 누텔라 병 디자인을 내놓았습니다. 라벨 디자인 알고리즘은 수많은 디자이너가 필요했던 작업을 완료했습니다.

딥 러닝: 더 깊은 통찰력 발굴

AI 마케팅 캠페인에 딥러닝을 활용하는 방법

• 고객 행동 분석: 딥 러닝 기술을 사용하여 소셜 미디어 상호 작용, 웹사이트 트래픽, 구매 내역 등 다양한 소스의 데이터를 분석합니다. 이 정보를 처리하여 기존 분석 방법으로는 볼 수 없는 패턴과 추세를 식별합니다. 마케터는 이러한 통찰력을 활용하여 캠페인을 보다 효과적으로 맞춤화하여 타겟 고객의 공감을 얻을 수 있습니다.
• 예측 모델링: 딥 러닝 도구는 과거 캠페인 데이터를 분석하여 향후 소비자 반응과 구매 패턴을 예측할 수 있습니다. 이러한 예측을 통해 마케팅 담당자는 잠재적인 투자 수익이 가장 높은 영역에 초점을 맞춰 전략을 적극적으로 조정할 수 있습니다.
• 광고 캠페인 최적화: 딥 러닝 알고리즘은 입찰 전략과 광고 배치를 실시간으로 최적화할 수 있습니다. 캠페인 성과 데이터를 지속적으로 분석하여 입찰가와 게재위치를 조정하여 가시성과 전환율을 극대화합니다. 이러한 실시간 최적화를 통해 광고 예산이 효과적으로 활용되어 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
• 창의적인 콘텐츠 향상: 딥 러닝은 더욱 영향력 있는 창의적 콘텐츠를 만드는 데 도움이 됩니다. 과거 캠페인의 성공적인 요소를 분석함으로써 타겟 고객의 관심을 끌 가능성이 높은 테마, 색상, 이미지를 제안하여 창의적인 프로세스를 안내할 수 있습니다.

예측 분석: 미래 예측

광고 캠페인 성공을 위해 예측 분석을 적용하는 방법

AI 마케팅 캠페인의 예측 분석은 마케팅 전략 계획 및 실행에 대한 데이터 기반 접근 방식을 제공합니다.

• 캠페인 결과 예측 : 예측 분석을 통해 마케터는 캠페인을 시작하기 전에 캠페인의 잠재적인 성공 여부를 예측할 수 있습니다. AI는 과거 캠페인 데이터를 분석하여 고객 반응, 전환율, 잠재 수익을 예측할 수 있으므로 마케팅 담당자는 정보에 입각한 결정을 내리고 리소스를 보다 효과적으로 할당할 수 있습니다.
• 고객 행동 예측 : 예측 분석은 과거 구매 패턴과 참여 데이터를 분석하여 구매 가능성, 제품 선호도, 이탈 가능성 등 미래 고객 행동을 예측할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 마케팅 활동을 타겟팅하고 개인화하는 데 매우 중요합니다.
• 예산 최적화 : 마케팅 담당자는 어떤 채널과 전술이 최상의 결과를 얻을 수 있는지 예측함으로써 지출을 최적화하고 낭비를 줄이고 ROI를 높일 수 있습니다.
• 리드 평가 및 우선순위 지정 : 모든 리드가 동일하게 생성되는 것은 아닙니다. 예측 분석은 전환 가능성을 기준으로 리드의 점수를 매길 수 있으므로 마케팅 팀이 노력의 우선순위를 정하고 각 세그먼트에 대한 접근 방식을 맞춤화하는 데 도움이 됩니다.
• 광고 콘텐츠 및 배치 최적화 : 예측 분석은 어떤 유형의 광고 콘텐츠 및 배치가 역사적으로 가장 좋은 성과를 냈는지 분석함으로써 마케팅 담당자에게 최대 효과를 위해 향후 광고를 제작하고 배치하는 방법을 안내할 수 있습니다.

폭스바겐(Volkswagen)은 한동안 독일에서 미디어 구매 전략에 인공지능을 사용해 상당한 성공을 거두었습니다. AI 추천을 활용하면 기존 미디어 대행사 추천을 통해 달성한 것보다 자동차 판매가 더 높아졌습니다. 이 브랜드는 AI 추천을 사용하여 특정 모델에 대한 대리점 주문이 14% 증가했습니다.

의미론적 분석: 맥락 이해

AI 기반 감정 분석을 캠페인 분석에 적용하는 방법

• 콘텐츠 관련성 및 최적화 : 콘텐츠가 타겟층의 공감을 불러일으키려면 타겟층의 관심분야 및 검색 의도와 일치해야 합니다. 의미론적 분석은 이러한 측면에 부합하는 콘텐츠를 제작하여 관련성과 참여도를 높이는 데 도움이 됩니다.
• 광고 타겟팅 정확도 : 광고에서 메시지가 배치되는 맥락은 수신에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 의미론적 분석은 문맥상 가장 관련성이 높은 환경에 광고를 배치하는 데 도움이 되며, 메시지를 가장 잘 받아들일 때 잠재고객에게 광고가 도달하도록 보장합니다. 이는 광고 효과를 높이고 더 나은 캠페인 결과를 이끌어냅니다.
• 자동화된 콘텐츠 큐레이션 : AI는 다양한 콘텐츠의 의미를 이해함으로써 마케팅 목적을 위한 콘텐츠 큐레이션 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 가장 관련성이 높고 상황에 맞는 콘텐츠만 캠페인에 선택되어 시간을 절약하고 캠페인 품질을 향상시킬 수 있습니다.
• 브랜드 모니터링 및 평판 관리 : 의미론적 분석은 디지털 플랫폼 전반에서 브랜드가 어떻게 인식되는지 모니터링하는 데 중요합니다. 이는 브랜드가 언급된 위치뿐만 아니라 이러한 언급의 맥락을 파악하는 데 도움이 되므로 평판 관리 및 브랜드 이미지 구축에 보다 적극적으로 접근할 수 있습니다.

결론

마케팅 캠페인에서 AI에 대한 탐구를 마무리하면서 이러한 기술이 단지 미래 지향적인 개념이 아니라 실용적인 도구라는 것이 분명해졌습니다. 그리고 AI는 단지 하나의 도구가 아니라 다양한 첨단 기술입니다. 고객 세분화를 세분화하는 기계 학습부터 캠페인 성공을 예측하는 예측 분석에 이르기까지 AI는 마케팅 담당자에게 더 깊은 통찰력과 효과적인 전략을 제공합니다.