마케팅에서의 기계 학습: AI 기반 캠페인 관리 및 입찰
게시 됨: 2023-06-23모두가 AI가 마케팅의 미래에 어떤 영향을 미칠지 예측하느라 바쁘지만, 일반적으로 자동화 또는 기계 학습이라는 이름으로 사용되는 인공 지능이 이미 현대 유료 미디어 캠페인 관리 및 입찰의 큰 부분을 차지하고 있다는 사실을 잊은 것은 용서받을 수 있습니다.
그러나 다른 이름의 AI는 여전히 AI입니다. 로봇의 부상을 기다리는 것은 잊으십시오. 유료 미디어 마케터를 위해 로봇은 오랫동안 건물에 있었습니다.
유료 검색, 소셜 또는 프로그래매틱 캠페인을 활용하고 있다면 AI를 사용하고 있는 것입니다. 스마트 입찰을 하고 가장 효과적인 광고 배치를 찾고 올바른 광고 유형을 선택하는 데 도움이 됩니다. 실제로 eMarketer는 유료 광고가 현재 마케팅 담당자가 AI를 가장 많이 사용하는 영역이며 앞으로도 계속 성장할 것이라고 보고했습니다.
출처: 이마케터
물론 마케팅 담당자는 광고 플랫폼에서 수동 도구가 제거되고 AI가 더 많은 선택을 할 때 익숙한 수준의 제어를 포기해야 하기 때문에 불안해하는 경우가 많습니다.
그러나 그것은 그것에 대해 생각하는 잘못된 방법입니다. 대신 이러한 변화를 강점을 발휘할 수 있는 기회로 봐야 합니다. 특히 최적화 기회와 입찰 전략을 식별하기 위해 많은 양의 데이터를 검토할 때 AI는 특정한 일에서 인간보다 항상 더 나을 것입니다.
반면에 사람들은 이러한 AI 기능을 가장 잘 적용하는 방법을 정의하는 연결을 만들고 전략을 구축할 수 있습니다. 마케팅 담당자는 여전히 방정식의 필수 부분입니다.
AI 기반 캠페인 및 입찰 관리에서 Google과 Meta의 도약보다 더 분명한 것은 없습니다.
Google이 앞장서다: 마케팅에서 AI 및 기계 학습의 속도 설정
2018년 반응형 검색 광고를 도입한 이후 Google은 AI를 사용하여 캠페인 관리를 개선하는 디지털 광고 플랫폼 간의 경쟁에서 중요한 위치를 차지했습니다.
알고리즘 스마트 자동 입찰 도구와 스마트 쇼핑 캠페인을 제공하는 것부터 브랜드를 거의 완전히 자동화된 실적 극대화 캠페인(PMax)으로 이전하는 것까지 Google은 최고 품질의 입력으로 결과를 극대화할 수 있도록 브랜드에 AI의 힘을 부여하기 위해 노력했습니다. 및 출력이 가능합니다.
Google의 원래 반응형 검색 광고는 AI를 사용하여 유료 검색 광고에 대한 여러 헤드라인과 설명을 동적으로 만들고 테스트하여 가장 효과적인 조합을 찾았습니다. 더 최근에는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 전환 가능성, 전환 가치, 타겟 취득당 비용(CPA)과 같은 요소를 기반으로 각 광고 경매에 대한 입찰가를 실시간으로 최적화하는 스마트 자동 입찰을 도입했습니다.
스마트 쇼핑은 반응형 검색 광고의 기본 최적화 접근 방식을 취하여 최대 11개로 끌어올려 Google 검색, Google 디스플레이 네트워크, YouTube, Google 쇼핑에서 광고 게재위치 및 타겟팅을 최적화하기 위해 더 많은 Google Ads 생태계에서 AI 사용을 확장했습니다.
또한 이러한 캠페인은 동적 리마케팅을 사용하여 이전에 광고주의 웹사이트 또는 제품과 상호작용한 적이 있는 사용자에게 개인 맞춤 광고를 표시합니다.
출처: 구글
그러나 이러한 초기 버전은 가까운 미래에 스마트 쇼핑 캠페인을 대체할 예정인 Google의 AI 기반 캠페인 핵심인 PMax가 되기 전에 희미해집니다. PMax 캠페인에서 Google의 목표는 실적 극대화입니다.
이 목표를 달성하기 위해 PMax는 거의 전체 캠페인을 자동화합니다. 크리에이티브 애셋을 업로드하면 Google은 이를 사용하여 광고를 만들고, 검색 및 YouTube에서 Gmail 및 디스플레이에 이르기까지 전체 Google 생태계에서 광고가 표시될 위치를 선택하고, 타겟팅할 잠재고객을 결정하고, 가장 실적이 좋은 애셋 조합을 제공합니다.
그리고 PMax는 적어도 Google의 수치에 따르면 항상 더 잘 작동하고 있습니다. 최신 데이터에 따르면 PMax를 사용하는 광고주는 유사한 CPA에서 일반 검색 캠페인보다 평균적으로 18% 더 많은 전환을 유도하여 14개월 동안 5% 포인트 증가했습니다.
PMax와 같은 완전히 자동화된 캠페인이 미래입니다. 그리고 그들은 훨씬 더 광범위해질 것입니다. 제너레이티브 AI가 더욱 정교해짐에 따라 곧 크리에이티브를 테스트하고 최적화하고 최소한의 노력으로 지속적으로 복사하게 될 것입니다. 모든 것이 플랫폼 내에서 생성되고 최적화됩니다.
AI 및 자동화로의 이러한 전환은 Google에만 국한되지 않습니다. 메타는 이미 바짝 뒤쫓고 있습니다.
메타가 강해짐: Advantage+로 마케팅 AI 경쟁에 합류
메타가 디지털 마케팅 우위를 위한 영원한 결투에서 구글에 뒤처지는 것보다 덜 좋아하는 것은 없습니다(애플의 개인 정보 보호 정책에 의해 압도당하는 것을 제외하고). 실제로 Meta는 2022년 8월에 자체 AI 제품인 Advantage+를 출시했습니다.
Advantage+는 AI를 사용하여 마케팅 담당자의 특정 KPI 또는 목표를 기반으로 여러 광고를 자동으로 생성합니다. 다양한 버전의 잠재 광고를 테스트하여 가장 효과적인 광고를 식별할 수 있으며 텍스트와 이미지를 자동으로 변경하는 옵션이 포함되어 있습니다. PMax와 많이 비슷합니까? 당신은 틀리지 않았습니다.
출처: 메타
Advantage+의 가장 큰 장점은 수동 광고 생성 단계를 없애고 한 번에 최대 150개의 창의적인 조합을 자동화하여 광고를 보는 각 사람의 자산을 자동으로 조정할 수 있는 크리에이티브 옵션입니다.
목표는 두 가지입니다. 어떤 광고가 효과가 있는지 파악하고 광고 비용으로 더 나은 결과를 얻을 수 있어 예산에 민감한 브랜드에 큰 도움이 됩니다. 실제로 Meta의 내부 데이터에 따르면 Advantage+ 캠페인은 ROAS YoY가 30% 증가했습니다.
Advantage+ 이미지 생성 도구의 현재 버전은 기능이 제한되어 있습니다. 현재는 이미지의 종횡비, 크기 및 프레임만 변경하여 다양한 조합을 생성할 수 있습니다. 그러나 Meta는 결국 제너레이티브 AI를 구축하여 Advantage+ 또는 그 자손이 기존 자산을 향상시키거나 재결합하는 대신 이미지 라이브러리에서 완전히 새로운 자산을 생성할 수 있도록 할 가능성이 높습니다.
미래는 여전히 인간입니다. 마케팅에서 기계 학습은 인간이 프로세스의 일부인 경우에만 효과적입니다.
이 새로운 세계에서는 직접 제어할 수 있는 최적화 수단을 찾는 대신 기계에 투입할 항목에 대해 전략을 세우는 데 더 많은 시간을 할애하게 됩니다. 과거에 사용했던 수동 제어를 유지하기 위한 해결 방법을 계속 찾고 있다면 경쟁에서 뒤쳐질 가능성이 더 높거나 이러한 기능이 dodo의 길을 가기 때문에 캠페인을 위험에 빠뜨릴 수도 있습니다.
이러한 변화는 인적 마케터에게 순손실이 아닙니다. 실제로 성능을 향상시키는 데 사용할 수 있는 새로운 도구의 세계를 열어줍니다.
지금까지 유료 미디어의 AI는 데이터 신호를 사용하여 캠페인 타겟팅을 보다 효과적이고 효율적으로 최적화하는 데 중점을 두었습니다. 이러한 기능은 여전히 중요합니다. 그러나 보다 발전된 제너레이티브 AI 기능의 출현은 타겟팅과 입찰을 넘어서는 새로운 지평을 열어줍니다. 크리에이티브와 카피는 AI 기반 테스트 및 최적화 프로세스에서 보다 의미 있는 부분이 될 것이며, 이는 지속적으로 반복하고 개선할 수 있는 더 많은 기회를 갖게 됨을 의미합니다.
유료 미디어에서 AI를 활용하는 새로운 도구를 시도할 수 있는 알파 및 베타 기회를 찾는 데 현명해지고 이러한 새로운 기능에 뛰어들어야 합니다. 문제의 진실은 AI가 당신의 일을 대신할 수 없다는 것입니다. 하지만 더 나은 결과를 얻기 위해 AI를 사용하는 방법을 아는 사람은 확실히 그렇게 할 것입니다.