크리에이티브 마케팅에 생성적 AI 활용

제너레이티브 AI는 콘텐츠에 있어서 진정한 "Midas touch"를 갖고 있습니다. 즉, 새로운 자료를 증강, 가속화 및 생성하는 것은 여러 면에서 마케팅 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. 대규모 조직의 아웃바운드 마케팅 커뮤니케이션 중 30%는 디지털 방식으로 생성됩니다. 2025.

생성적 AI는 기존 아티팩트에서 지식을 수집하여 훈련 데이터의 특성을 충실하게 복제하는 새롭고 실제적인 콘텐츠를 생성합니다 . 이는 교육 모듈, 제품 디자인, 내러티브, 프리젠테이션, 비디오 등의 콘텐츠 아티팩트를 생성할 수 있습니다. 또한 동일한 패러다임 내에서(이미지에서 이미지로) 또는 카테고리 전체에서(이미지에서 텍스트로) 생성되는지 여부에 관계없이 완전히 고유한 제품을 생산하거나 기존 제품을 강화할 수 있습니다.

즉, 생성적 AI는 그 힘을 활용할 수 있는 다양한 교차 기능 기회를 통해 마케팅 담당자에게 엄청난 창의적 잠재력을 제공합니다.

생성 AI란 무엇인가?

Generative AI는 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오에 걸쳐 새롭고 실제적인 콘텐츠를 생성할 수 있는 알고리즘을 기반으로 구축되었습니다. ChatGPT와 같은 텍스트 생성은 현재 가장 널리 사용되는 형식입니다. 그러나 Bard(Google) 및 Claude(Anthropic)와 같은 다른 생성 AI 텍스트 프로그램도 등장했으며 Midjourney와 같은 이미지 AI 생성 도구도 인기가 높아지고 있습니다.

이 기술은 자연어 처리 및 기계 학습의 원칙을 기반으로 합니다. 소프트웨어는 사용자의 메시지(요청)를 이해하고 다양한 주제에 대해 신뢰할 수 있고 사실적이며 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있습니다.

대화 형식과 인터페이스를 통해 AI 프로그램이 텍스트를 다듬고 미세 조정할 때 사용자는 AI 프로그램을 안내합니다. 그러면 차세대 AI 도구가 사용자의 쿼리를 인식하고 동화하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.

IBM이 2023년에서 2025년 사이에 Gen-AI 투자가 4배 증가할 것으로 예상할 정도로 투자자와 기업 경영진은 생성 AI에 대해 비합리적이고 매우 낙관적인 관심을 갖고 있습니다. 마케팅은 적극적으로 참여하는 얼리 어답터가 될 것으로 예상되므로 최고 마케팅 임원(CMO)은 조직에 기술의 가치를 입증할 수 있는 탁월한 위치에 있습니다.

콘텐츠 제작의 생성적 AI

GenAI를 통해 마케팅 담당자는 다양한 방식으로 우수한 품질의 콘텐츠를 보다 신속하게 생성할 수 있습니다. 이러한 도구를 통해 콘텐츠 제작자는 프로토타입을 만들고, 컨셉을 조사하고, 고유한 조합을 추구하고, 이를 대체하거나 제한하기보다는 창의성을 고취시키는 대체 방법을 찾을 수 있습니다.

마케팅의 생성적 AI 도구는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 콘텐츠 출력과 효율성을 극적으로 향상시킵니다.
• 최소한의 편집만 필요한 우수한 품질의 원고를 생성합니다.
• 이메일, 블로그 게시물, 소셜 미디어 캡션 등 다양한 형식으로 콘텐츠를 제작하세요.
• AI 요약 소스로 조사 시간을 절약할 수 있습니다.

생성적 AI 도구, 자연어 처리(NLP), 기계 학습 알고리즘 및 고객 데이터 분석을 통해 특정 청중을 위한 맞춤형 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

소비자 행동을 분석하고 특정 플랫폼이나 브랜드와의 상호 작용 패턴을 식별함으로써 고유한 콘텐츠 전략을 수립하여 고객 참여를 높일 수 있습니다. 생성적 AI를 사용한 콘텐츠 제작은 기업이 신속한 엔지니어를 고용하거나 브랜드 지침 및 CRM 데이터를 수집할 수 있는 기업용 도구에 투자할 때 더욱 효과적입니다.

Generative AI를 통한 대규모 개인화

생성적 AI의 지속적인 발전은 텍스트 및 시각적 마케팅 모두를 위해 개인화되고 고도로 타겟팅된 광고를 제공할 수 있는 새로운 가능성을 제시합니다 .

예를 들어, 유타에 있는 Facebook 사용자에게는 유타의 건조한 협곡을 탐색하는 자전거 타는 사람을 보여주는 AI 생성 그래픽이 표시될 수 있습니다. 대조적으로, 뉴욕시의 사용자들은 유명하고 인기가 높은 센트럴 파크를 횡단하는 자전거 타는 사람들의 이미지에 포격당할 수 있습니다. 시청자의 연령과 선호도에 따라 광고문안을 맞춤화함으로써 대규모 개인화를 쉽게 달성할 수 있습니다.

예를 들어, 공예품 소매업체인 Michaels Stores는 소비자 참여 전략에 개인화된 상호 작용을 사용하여 생성 AI를 통합합니다. Michaels는 생성 AI를 활용하여 이메일 캠페인의 개인화 수준을 20%에서 95%로 높였습니다.

그 결과 SMS 메시지 캠페인의 클릭률은 41%, 이메일 캠페인의 클릭률은 25% 증가했습니다.

Meta와 같은 회사는 이미 전 세계 기업에서 Gen AI 기반 개인화를 제공하는 도구를 구축하고 있습니다. 예를 들어 Meta Advantage+ 카탈로그 광고는 사용자가 가장 반응할 가능성이 높은 항목에 따라 광고 형식과 콘텐츠를 변경합니다.

AI를 통한 고객 경험 향상

생성적 AI는 고객 경험에 사용되어 고객으로부터 지속적으로 긍정적인 반응을 이끌어내는 상호 작용을 설계함으로써 일상적인 만남을 정확하고 친밀한 관계의 순간으로 변화시킵니다. Gartner는 의사결정자의 38%가 CX를 향상시키기 위해 생성적 AI에 관심이 있는 것으로 기술의 가장 두드러진 사용 사례 중 하나로 꼽았습니다.

생성적 AI 기반 대화 도구는 고객 셀프 서비스를 촉진할 수 있습니다. 이는 사례별 상황과 목소리 톤을 보장함으로써 고객 만족도를 높이고 해결 시간을 단축합니다. Generative AI는 봇에 권한을 부여하는 동시에 에이전트가 플랫폼 전반에 걸쳐 보다 효과적으로 대응할 수 있도록 지원하여 특정 CX 채널에 가장 적합한 답변을 맞춤화합니다.

IVR 시스템은 Generative AI의 음성 생성 기능으로 변환되어 설득력 있게 인간과 유사한 음성을 생성합니다. 강화 프로세스를 통해 백그라운드에서 클라이언트 데이터 세트를 보강하여 향후 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 실제로 음성 검색에서 웹 3.0에 이르기까지 고객 상호 작용을 위한 새롭고 혁신적인 접점을 수용함에 따라 Gen AI는 CX를 신속하게 확장하고 적용하는 열쇠입니다.

창의적 한계 극복

GPT-4와 같은 AI 모델은 혁신적인 아이디어의 지속적인 흐름을 가능하게 하며, 이를 통해 고유한 내러티브 변화를 공식화하거나, 예술적 전망을 구상하거나, 제품화할 준비가 된 아이디어를 생성하는 등 창의적인 프로세스를 발전시킵니다.

또한 제너레이티브 AI는 상상력의 활력을 자주 소모시키는 반복적이고 노동 집약적인 작업에 탁월한 능력을 보여줍니다. 데이터 분석, 소셜 미디어 콘텐츠, 디자인 템플릿에 대한 보고서 생성과 같은 관리 업무를 수행하면 아티스트와 디자이너가 보다 실질적인 예술적 추구에 시간을 집중할 수 있습니다.

이러한 영향은 창의적인 형식과 산업 영역 전반에 걸쳐 느껴집니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

• 예술 : 생성적 적대 네트워크(GAN)는 인공 지능이 놀라운 예술 작품, 일러스트레이션, 3차원 디자인을 제작하는 데 도움을 줍니다. 종종 AI로 생성된 작품은 디자이너와 예술가에게 영감의 원천 또는 창의적인 출발점 역할을 합니다.
• 음악 : AI는 전체 작곡을 생성하거나 음악가와 작곡가가 다양한 스타일과 장르에 걸쳐 음악을 창작하도록 장려하여 독특한 교향곡, 자유분방함, 실험적인 샘플을 만듭니다.
• 의학 : 생성 AI는 분자 구조를 연구함으로써 제약 산업에서 잠재적인 약물 후보를 식별할 수 있으므로 약물 개발을 가속화하고 생명을 구하는 약물을 더 빠르게 개발할 수 있습니다.

생성적 AI를 적용할 수 있는 또 다른 영역은 인간과 기계가 모두 참여하는 협업적 공동 창작 분야입니다. 아티스트는 AI 기술을 사용하여 초기 디자인, 개념적 예술 작품, 음악 작품을 제작한 후 개선 작업을 거칠 수 있습니다. 이 도구를 사용하여 개인의 창의적 잠재력을 발휘할 때 생성 AI 기술과 기술은 매일 발전하므로 무한합니다.

다음은 무엇입니까? Gen AI 시대 마케터의 과제와 고려사항

마케팅 리더가 창의적인 영역에서 생성 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 준비할 때 단점과 한계를 기억하는 것도 중요합니다.

우선, 대규모 데이터세트로 훈련된 인공지능 모델은 왜곡되거나 부적절한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 윤리적 정직성을 유지하고 유해한 자료의 유포를 막는 것이 시급한 관심사입니다. 또한 생성 AI는 엄청난 양의 콘텐츠를 빠르게 생성할 수 있지만 품질은 크게 다를 수 있습니다. 또한 사용자는 생성 AI에 과도하게 의존하게 되어 인간의 혁신과 창의성이 저해될 위험이 있습니다.

이 분야가 성숙하고 발전 단계에 진입함에 따라 규제 감독을 강화하는 것이 필요합니다. 현재 AI 생성 콘텐츠에 대한 소유권과 지적재산권을 확인하는 것은 매우 복잡합니다. 이는 콘텐츠 권리 소유권에 관한 문의와 기업이 무단 사용으로부터 자신의 저작물을 보호할 수 있는 방법에 대한 질문을 촉발합니다.

마케팅 리더는 Gen AI 구현과 시장에 침투하는 새롭고 접근 가능한 도구에서 가장 쉬운 결과를 찾아야 합니다. 클라우드 기반 생성 AI 도구와 임베디드 생성 AI가 점점 보편화되면서 진입 장벽이 줄어들고 있습니다.