마케팅에서의 생성형 AI의 9가지 활용법

인공 지능과 기계 학습은 우리가 오늘날 세상을 바라보는 방식을 변화시켰습니다. 이는 우리가 중요하게 여기는 모든 방면에서 인간의 상상력의 경계를 계속해서 확장시키고 있습니다. 생성형 인공 지능과 ChatGPT, DALL-E와 같은 도구의 등장으로 우리의 마케팅 접근 방식도 변화했습니다.

생성형 AI가 마케팅에서 어떻게 활용될 수 있는지, 그리고 AI 기반 마케팅을 어떻게 발전시킬 수 있는지 알아보겠습니다.

생성형 AI란 무엇인가?

생성형 AI는 인공 지능의 한 분야로, 주로 텍스트, 디자인, 음악, 오디오, 비디오와 같은 콘텐츠를 생성하는 데 초점을 맞춥니다. 생성형 AI는 방대한 양의 데이터로 학습된 심층 학습(기반 모델)을 사용하여 매우 인간적인 방식으로 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

단일 작업을 수행하도록 훈련된 다른 AI 기술과 달리, 생성형 AI는 더 광범위한 기능을 가지고 있습니다.

텍스트 기반 프롬프트만 입력하면 학습 데이터와 유사한 고유한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 생성형 AI에 대한 관심이 높아짐에 따라 특히 마케팅과 광고 분야에서 이를 활용하는 산업의 수도 증가했습니다.

생성형 AI의 마케팅 활용도와 구현 속도를 보여주는 흥미로운 통계는 다음과 같습니다:

• AI를 사용하는 마케터의 90%가 콘텐츠 제작에 효과적이라고 말합니다.
• 콘텐츠 제작자들은 AI를 사용하여 매주 5시간의 작업 시간을 절감합니다.
• 마케팅 AI 사용자의 85%가 콘텐츠 개인화에 AI를 활용합니다.
• 딜로이트에 따르면 초기 AI 도입자의 82%가 AI 투자로 재무적 수익을 거두었습니다.
• 포레스터는 2023년 말까지 Fortune 500 기업의 10%가 AI로 콘텐츠를 제작할 것으로 예측합니다.

마케팅 분야 외에도 다양한 AI 활용 사례가 있습니다. 이에는 디자인(패턴, 스타일, 제품 디자인), 게임(캐릭터, 내러티브, 게임 레벨), 엔터테인먼트(스크립트, 음악, 시각 효과) 등이 포함됩니다.

마케팅에서 생성형 AI의 이점

맥킨지가 실시한 조사에 따르면 마케팅 리더의 90%가 향후 2년 내에 생성형 AI 도구 사용이 늘어날 것으로 예상합니다. 따라서 AI를 활용하는 기업은 통계에 따르면 개선 효과를 볼 것입니다.

그렇다면 마케팅에서 생성형 AI를 활용하면 어떤 주요 이점을 얻을 수 있을까요?

• 혁신과 창의성: 새로운 개념과 디자인에 영감을 줍니다. 마케터들은 오래된 콘텐츠 유형을 벗어나 전환율 향상에 도움이 될 수 있는 신선한 아이디어를 실험할 수 있습니다.
• 데이터 기반 인사이트: 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 기업은 모든 고객 접점을 따라 귀중한 인사이트를 얻어 고객의 고민을 해결하는 독특한 솔루션을 찾을 수 있습니다.
• 제품 개발: 제품 테스트와 개발 속도를 높일 수 있습니다. 개발자들은 반복적인 작업을 자동화하고, 다양성을 가져오며, 맞춤형 제품을 만들 수 있습니다.
• 개인화된 고객 경험: 고객 데이터를 분석하여 개인의 취향에 맞는 콘텐츠와 시각적 요소를 제공할 수 있습니다. 단 한 번의 클릭으로 가능합니다.
• 시간 및 비용 효율성: 창의적 작업 시간을 줄일 수 있습니다. AI 시스템은 1분 미만에 콘텐츠를 생성할 수 있어 기업이 단순한 마케팅 작업을 컴퓨터화할 수 있게 해줍니다.

새로운 개념: 생성형 마케팅이란?

이름에서 알 수 있듯이, 생성형 마케팅은 마케팅에 생성형 AI를 적용하는 것을 의미합니다. 유기적 검색, 소셜 미디어, 유료 광고 등에 적용할 수 있습니다. 생성형 AI 모델을 활용하여 AI 도구로 동적(정적이 아닌) 마케팅 콘텐츠를 생성합니다.

작동 방식은 간단합니다. 다양한 부서의 고객 데이터를 결합하고 이를 활용하여 옴니채널 고객 경험을 제공합니다. 예를 들어 웹사이트 방문, 거래 내역, 고객 지원 티켓 등입니다.

이런 방식으로 데이터를 통합하면 그렇지 않으면 서로 격리되어 있는 데이터를 활용할 수 있습니다.

이를 활용하여 고객 세분화, 개인화, 최적화를 수행할 수 있습니다. 목표는 AI로 고객 여정을 구축하고 각 고객에게 맞춤형 마케팅 자료, 기능 또는 제품 추천을 제공하는 것입니다.

모든 것은 생성형 AI 마케팅 시스템을 통해 이루어집니다.

AI 알고리즘은 고객 데이터와 마케팅 캠페인에 대한 고객 반응을 모두 분석합니다. 제대로 구현되면 이러한 AI 마케팅 시스템은 실시간으로 콘텐츠와 광고 성과를 최적화하고 참여도와 전환율을 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

마케팅에서 생성형 AI의 9가지 실제 사례

이 섹션에서는 "마케팅 분야에서 생성형 AI를 어떻게 사용할 수 있는가?"라는 질문을 다루겠습니다. 생성형 AI를 마케팅에 사용하는 데에는 위험이 있지만, 그 이점을 무시할 수는 없습니다. 콘텐츠 제작부터 고객 세분화와 개인화에 이르기까지 다양한 용도가 있습니다.

아래 10가지 사례를 통해 다양한 마케팅 시나리오에서 생성형 AI 모델을 활용하는 방법을 알아보겠습니다.

#1 콘텐츠 제작

콘텐츠 생성은 AI와 기계 학습의 가장 일반적인 활용 사례 중 하나입니다. 오늘날 AI 생성 콘텐츠가 큰 관심을 끌고 있으며 콘텐츠 마케팅에 광범위하게 활용되고 있습니다. 왜 그렇지 않겠습니까? 새로운 아이디어와 다양한 콘텐츠를 제공하여 프로세스를 가속화합니다.

예를 들어 AI 생성 텍스트를 다음과 같이 활용할 수 있습니다:

• 블로그 게시물, 이메일, 소셜 미디어 게시물과 같은 새로운 콘텐츠 생성.
• 광고 카피와 제품 설명 작성.
• 동영상 광고 및 제품 데모 스크립트 작성.

AI 텍스트 생성기를 사용하면 대량의 단문 및 장문 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 많은 시간을 절약하고 창의적인 자유를 누릴 수 있습니다. 물론 콘텐츠 품질은 떨어지고 많은 편집이 필요하지만, Jasper AI와 같은 유료 마케팅 도구는 광고 카피 작성을 위한 프롬프트 템플릿을 제공하여 이 문제를 어느 정도 해결합니다.

#2 이미지 또는 동영상 제작

DALL-E, Runway, Midjourney와 같은 도구는 텍스트 프롬프트에서 이미지와 동영상을 생성할 수 있습니다. 이들은 텍스트에서 이미지로의 번역을 돕는 생성적 적대 신경망(GAN)을 활용합니다.

이러한 기능은 마케터들에게 다음과 같은 일을 할 수 있게 해줍니다:

• 고품질 이미지, 동영상 광고, 제품 데모 생성.
• 로고와 기타 창의적인 브랜드 자산 제작.
• 소셜 미디어 게시물을 위한 이미지 개발.

AI 음성 더빙과 음악을 삽입하여 매력적인 광고 동영상을 만들 수 있으며, 이는 브랜드 인지도와 전환율을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 생성적 AI를 광고에 활용한 대표적인 사례는 하인즈가 만든 하인즈 A.I. 케첩이라는 짧은 광고 영상입니다.

#3 검색 엔진 최적화(SEO)

철저한 키워드 조사는 좋은 SEO 프로젝트를 위해 필수적입니다. 전문가들은 수많은 키워드, 경쟁사, 사용자 의도를 분석하여 효과적인 SEO 캠페인을 구축해야 합니다. AI는 이 과정을 더 쉽게 만들어 줍니다. 키워드 데이터를 정리하고 높은 성과의 키워드를 나열할 수 있습니다. 또한 다음과 같은 일도 할 수 있습니다:

• 귀하의 산업과 관련된 주제 클러스터 발견.
• 검색 의도에 따른 키워드 조사 수행.
• 키워드 격차와 기회 파악.
• SEO 매개변수에 맞는 콘텐츠 개발.

결과적으로 콘텐츠 마케터는 고객이 온라인에서 검색하는 주제, 주제, 단어를 파악하고 이에 맞는 관련 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.

#4 마케팅 세분화

BCG의 설문 조사에 따르면 41%의 CMO가 더 나은 타겟팅을 위해 생성적 AI의 힘을 활용하고 있습니다. 적절한 고객 세분화를 통해 더 나은 타겟팅이 가능합니다. AI를 활용한 마케팅 세분화는 고객 데이터를 단기간에 대량 분석할 수 있습니다.

이 과정은 자동화될 수 있으며 마케터들에게 다음과 같은 도움을 줄 수 있습니다:

• 자원의 효율적 활용.
• 마케팅 및 제품 전략 개선.
• 투자 수익률(ROI) 증가.
• 새로운 고객 세그먼트 발견.

목표 고객에 대한 이해가 확고해지면 맞춤형 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

#5 개인화

마케터들은 생성적 AI를 활용하여 개인화된 마케팅 캠페인을 개발할 수 있습니다. 고객의 선호와 선호도를 파악하여 고객 중심으로 초점을 맞추고 고객이 원하는 것을 고객이 원하는 곳에 제공할 수 있습니다.

또한 다음과 같은 일을 할 수 있습니다:

• 콘텐츠와 제품 디자인 맞춤화.
• 고객 중심의 마케팅 계획 수립.
• 개인화된 고객 여정 구축.
• 개별 추천 제공.

AI 기반 자율 마케팅 시스템은 이 과정을 더 간단하게 만들고 실시간 콘텐츠 추천을 통해 고객 관계를 개인화할 수 있습니다. 구매자들이 이제 구매 여정의 모든 단계에서 개인화를 요구하고 있기 때문에, 브랜드가 이를 제공하는 것이 필수적입니다. 이것이 고객 충성도와 유지를 보장할 수 있는 유일한 방법입니다.

#6 감성 분석

생성적 AI는 고객 감정을 분석하는 데 사용될 수 있습니다. 기계 학습 기술과 딥 러닝 모델을 통해 AI는 긍정, 부정, 중립과 같은 다양한 감정 극성을 반영하는 합성 텍스트 데이터를 만들 수 있습니다.

이 데이터는 감정 분석 모델의 학습 데이터로 사용되어 사용자 감정과 언어 변화를 더 잘 감지할 수 있습니다. 이를 통해 다음과 같은 일을 할 수 있습니다:

• 다국어로 고객 감정 감지.
• 특정 제품 또는 서비스에 대한 사용자의 좋아하거나 싫어하는 점에 초점을 맞춘 콘텐츠 생성.
• 실시간 감정 분석 기술이 통합된 챗봇 및 가상 비서 개발.

IBM의 Watson NLP와 Microsoft의 Azure Text Analytics를 사용하여 대량의 텍스트 데이터를 감정 분석할 수 있습니다.

#7 리드 생성

일부 전략적 생성적 AI 도구는 리드 생성 - 리드 캡처, 자격 평가, 점수 매기기 - 에 도움이 될 수 있습니다. 인구통계, 온라인 행동, 구매 패턴과 같은 여러 요인을 기반으로 리드를 순위화하고 우선순위를 지정할 수 있습니다. 이를 통해 관심 있는 또는 구매할 준비가 된 리드로 분류할 수 있습니다.

다음과 같은 방법으로 이를 달성할 수 있습니다:

• 백서, 전자책 또는 연구 보고서와 같은 가치 있는 리소스를 고객 정보와 교환.
• 챗봇과 대화형 AI 도구를 활용하여 웹사이트 방문자와 상호 작용하고 리드를 포착.
• 역사적 데이터를 분석하고 잠재 고객을 예측하는 예측 분석 활용.
• 적절한 대상 세그먼트, 관심사 및 키워드에 초점을 맞춘 타겟팅된 광고 캠페인 생성.
• 개인화된 캠페인과 메시지로 고객 여정 전반에 걸쳐 리드 육성.

예를 들어 AI를 사용하여 유료 검색 캠페인을 위한 이상적인 키워드와 입찰 범위를 결정하고 향후 PPC 캠페인의 성과를 예측할 수 있습니다.

#8 고객 지원

대화형 AI 도구는 고객 문의에 응답하고 해결할 수 있습니다. AI는 챗봇, 소셜 미디어, 전화를 통해 모든 유형의 문의를 처리할 수 있습니다. 신속하고 효율적이며 고객 서비스 모델을 최적화할 수 있습니다.

• AI 기반 챗봇은 다양한 플랫폼에서 24/7 지원을 제공합니다.
• 탐색 기록과 거래 내역을 기반으로 한 개인화된 추천.
• 다국어 기능으로 여러 언어와 현지화를 지원하는 문의 처리.
• 전화 통화를 관리하는 AI 음성 지원.
• 브랜드 존재감 유지를 위해 소셜 미디어 채널에 참여.
• 일반적인 문제를 신속하게 해결하기 위한 이메일 자동화.

챗봇은 전반적인 고객 경험을 향상시키고 고객 지원 팀이 다른 중요한 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 해줌으로써 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

#9 쿠키리스 마케팅

쿠키리스 마케팅은 사용자 타겟팅을 위해 브라우저 쿠키를 의존하지 않습니다. 크롬과 사파리와 같은 많은 플랫폼이 타사 쿠키 사용을 제한하고 있기 때문에 이것이 유행하고 있습니다.

쿠키는 웹 브라우저에 저장되는 데이터 조각으로, 온라인 활동을 추적하고 광고주의 광고 리타겟팅을 돕습니다. 쿠키가 사라지면 첫 번째 데이터와 생성적 AI 기술을 결합하여 다음과 같은 작업을 수행해야 합니다:

• 기존 데이터 분석.
• 사용자 행동 패턴 찾기.
• 맥락 광고 표시.

디지털 트윈은 첫 번째 당사자 고객 데이터를 사용하여 소비자 행동을 예측하는 훌륭한 방법입니다. 물론 명시적 사용자 동의로 데이터를 수집하고 기존 개인정보 보호 규정을 준수해야 합니다.

보너스: 생성형 AI로 페르소나 만들기

구매자 페르소나의 개념에 익숙할 것입니다. 이는 이상적인 고객을 나타내는 가상의 인물로, 그들의 목표, 과제, 동기, 행동 및 관심사에 대한 아이디어를 제공합니다.

고객 페르소나는 마케팅을 혁신했으며, 마케팅 조직이 타겟팅된 마케팅 캠페인을 구축할 수 있게 해줍니다. 그러나 자동 페르소나 생성기를 사용하지 않는 한 직접 설계하기는 어렵습니다.

생성형 AI를 사용하면 수동으로 페르소나를 만들 수 있습니다. ChatGPT와 Bing Chat는 이 목적으로 사용할 수 있는 도구 중 일부입니다. 이러한 서비스를 활용하여 다음을 수행할 수 있습니다:

• 고객 데이터 수집 및 분석.
• 현실적인 고객 프로필 개발.
• 특정 사용 사례에 기반한 페르소나 생성.
• 구매자 페르소나와 채팅.

초기 출력이 정확하지 않을 수 있다는 점에 유의하세요. 데이터가 무작위이며 사용하는 프롬프트에 전적으로 의존하기 때문입니다. 자세한 내용은 생성형 AI 마케팅 도구인 ChatGPT를 사용하여 구매자 페르소나 만들기에 대한 기사를 참조하세요.

마케팅을 위한 최고의 생성형 AI 도구

마케팅에서 AI의 응용 분야에 대해 논의했습니다. 블로그, 이메일, 시각 자료, 광고 및 제품 데모용 동영상을 만들 수 있다는 것을 알고 계실 것입니다.

생성형 AI 도구는 생성적 적대 신경망(GAN) 또는 변분 자동 인코더(VAE)를 사용하여 데이터를 처리하고 이러한 결과를 출력합니다. 시장에는 많은 도구가 있지만 다음이 가장 좋습니다.

텍스트(블로그, 이메일)

1. ChatGPT Plus

ChatGPT Plus는 GPT-4 모델을 사용하는 ChatGPT의 고급 버전입니다. 이는 현재 가장 강력한 텍스트 생성기로 보입니다.

장점:

• 매우 창의적이고 정확합니다.
• 응답 시간이 더 빠르고 연결성이 좋습니다.
• 다양한 사용 사례에 맞춰 작성 스타일을 조정합니다.

단점:

• 프롬프트 수가 제한적입니다.
• 일부 사용자에게는 너무 비쌉니다.
• 응답이 매우 길어집니다.

대안: Bing Chat, Claude, Gemini

2. Claude

Claude는 Anthropic AI가 개발한 채팅봇으로, ChatGPT보다 더 인간적인 응답을 제공하도록 설계되었습니다. 콘텐츠 생성, 요약 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

장점:

• 메모, 그래프 또는 사진과 같은 이미지를 전사하고 분석합니다.
• 고급 번역 기능을 통해 다국어 콘텐츠 생성이 가능합니다.
• 무료 계정이 ChatGPT보다 더 자주 업데이트됩니다.

단점:

• 특정 언어를 번역하는 데 오래 걸립니다.
• 무료 계정에는 일일 메시지 제한이 있습니다.

3. Google의 Gemini

Gemini는 이전에 Bard로 알려진 Gemini 모델을 기반으로 한 Google의 ChatGPT 대응 제품입니다. 다른 텍스트 생성 채팅봇과 마찬가지로 작성, 브레인스토밍 및 번역에 사용할 수 있습니다.

장점:

• Google 검색을 통한 실시간 웹사이트 액세스.
• 다양한 유형의 창의적인 콘텐츠(블로그, 이메일, 보고서) 생성.
• 인간 수준의 정확도로 콘텐츠 번역.

단점:

• 정보 제공에 그치며 창의적인 작업을 위해서는 긴 지침과 후속 조치가 필요합니다.
• 개발 중이어서 오류와 불일치가 발생할 수 있습니다.

4. Jasper AI

앞서 언급했듯이 Jasper AI는 GPT-3 모델을 기반으로 한 마케팅 도구로, 사용자가 블로그, 소셜 게시물 및 웹사이트 랜딩 페이지와 같은 모든 유형의 콘텐츠 복사본을 만들 수 있습니다.

장점:

• 표절이 없고 편향되지 않습니다.
• 문법 오류를 방지하기 위한 Grammarly 통합.
• 템플릿, 콘텐츠 생성 및 자동화 옵션.

단점:

• 기술적인 콘텐츠 생성에는 효율적이지 않습니다.
• 표절 검사에는 추가 비용이 듭니다.

이미지(시각 자료, 크리에이티브)

1. DALL-E2

DALL-E는 텍스트 설명을 기반으로 디자인을 생성하는 OpenAI의 이미지 생성기입니다. DALL-E2는 더 나은 출력을 생성하도록 업그레이드된 버전입니다.

장점:

• 높은 해상도의 초현실적인 예술 작품.
• 단일 프롬프트에 대한 여러 가지 편집 가능한 버전.
• 부적절한 입력을 거부하여 유해한 콘텐츠 방지.
• 다양한 개념, 속성 및 스타일을 통합합니다.

단점:

• 사실적인 이미지 생성에 어려움이 있습니다.
• 영어만 이해합니다.

2. Midjourney

DALL-E와 유사하게 Midjourney는 기계 학습 알고리즘을 기반으로 하는 AI 이미지 생성기입니다.

장점:

• 미학과 창의성에 초점을 맞춘 고급 디자인 기능.
• 기업과 개인을 위한 맞춤형 가격 계획.
• Discord 앱을 통해 직접 작동합니다.

단점:

• 무료 버전이 없습니다.
• Discord에 가입해야 사용할 수 있습니다.

3. Adobe Firefly

Firefly는 Adobe가 개발한 생성형 AI 프로그램으로, 텍스트 프롬프트를 사용하여 모든 유형의 그래픽 디자인을 만들고 편집할 수 있습니다.

장점:

• 다른 Adobe 제품과의 통합.
• 상황 인식형 이미지 생성(생성형 AI 채우기).
• 사용자 정의 가능한 기능.

단점:

• Adobe 스톡 데이터와 공개 라이선스 작업으로만 교육되었습니다.
• 비상업적 용도로만 사용할 수 있습니다.

동영상(광고, 제품 데모)

1. Runway

Runway는 텍스트에서 동영상으로 변환하는 모델인 Gen-2를 개발한 플랫폼으로, 사용자가 프롬프트(때로는 자신의 이미지 사용)를 사용하여 동영상을 만들 수 있습니다.

장점:

• 사용이 쉽고 세부 정보와 품질이 더 좋습니다.
• 처리 시간이 빠릅니다.
• 마스킹, 색 보정, VFX 등 다양한 편집 기능.

단점:

• 프레임 레이트가 낮아 후반 작업이 필요합니다.
• 동영상 클립이 거칠고 흐릿합니다.
• 유료 플랜이 비쌉니다.

2. Synthesia

Synthesia는 또 다른 텍스트 to 비디오 플랫폼으로, 빠르게 고품질의 AI 비디오 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

장점:

• 사용자 친화적인 사용자 정의 옵션.
• 120개 이상의 언어와 억양으로 제공.
• 사실적인 AI 아바타와 음성.

단점:

• API 액세스가 없습니다.
• 개인 플랜에서는 월 10개의 비디오 크레딧만 허용됩니다.

이러한 대부분의 생성형 AI 마케팅 도구는 작업을 간소화하고 올바른 방향으로 안내해줍니다. 또한 Hubspot과 Mailchimp와 같은 자동화 도구를 사용하여 업무 효율성을 높일 수 있습니다.

제너레이티브 AI와 마케팅의 결합에 따른 위험

완벽한 세상이라면 마케팅에 제너레이티브 AI를 사용하는 것에 대해 어떤 우려도 없을 것입니다. 빠르고 실행 가능한 결과로 마케팅 노력을 개인화할 수 있게 해줄 것입니다. 하지만 마케팅에 인공 지능을 통합하는 것은 그렇게 쉽지 않습니다.

잠재적인 위험은 이점을 크게 능가합니다. 편향과 부정확성, 저작권 침해와 데이터 프라이버시 문제 등이 있습니다.

정확성

ChatGPT나 Midjourney를 한 번이라도 사용해 보셨을 것입니다. 때때로 출력이 정확하지 않다는 것을 알아차리셨을 것입니다.

이것이 AI 생성 콘텐츠의 주요 문제입니다. 방대하고 무한하지만 잘못될 가능성도 똑같이 높습니다. AI 마케팅 콘텐츠에 오해의 소지가 있는 정보가 포함될 수 있으며, 이를 대중에게 내보내면 귀하의 신뢰도를 해칠 수 있습니다.

그리고 이것이 유일한 문제는 아닙니다.

제너레이티브 AI가 인간의 감정과 문화를 완전히 이해할 수 없기 때문에 특정 집단에 대해 불쾌한 반응을 생성할 수 있습니다. 재미있게도 틀렸음에도 불구하고 출력이 완벽하게 들리는 경우가 많습니다. 따라서 AI 콘텐츠를 사용하기 전에 철저히 검토하는 것이 매우 중요합니다.

편향

우리는 AI 모델이 기존 데이터 세트에서 학습한다는 것을 알고 있습니다. 제너레이티브 AI도 마찬가지입니다. 이 데이터에 문화적, 사회적 또는 정치적 편향이 있다고 상상해 보세요.

그렇다면 어떻게 될까요?

AI는 명백히 고정 관념을 포함하는 출력을 생성할 것입니다. 이를 마케팅 전략의 일부로 사용하면 비즈니스에 매우 해로울 것입니다. 이는 귀하의 브랜드 평판에 타격을 줄 것이기 때문에 더 큰 문제입니다.

예를 들어 DALLE, OpenAI의 이미지 생성기를 생각해 보세요.

DALL-E가 의사를 모두 남성으로 가정하는 데이터로 훈련되었다고 가정합시다. 다음에 누군가 DALL-E에 의사 이미지를 요청하면 흰 가운을 입은 남성 이미지만 생성할 수 있습니다. 이렇게 성 고정관념을 강화하고 직업의 다차원적인 측면을 무시하게 됩니다.

귀사에서는 이런 일이 일어나지 않도록 하고 법적 문제를 피하기 위해 AI와 관련된 엄격한 규칙과 정책을 마련해야 합니다.

투명성

제너레이티브 AI는 마케팅을 여러 가지 방식으로 변화시키고 있습니다. 성공적인 마케팅 캠페인에 필요한 모든 리소스와 함께 수많은 정보를 손쉽게 얻을 수 있습니다.

그러나 이 데이터가 어디에서 오는지 알고 계신가요? 아니요.

고객이 인간이 만든 마케팅 콘텐츠와 AI 생성 마케팅 콘텐츠를 구분하기는 어렵습니다. 구매자들은 자신이 팔로우하는 브랜드에 대한 진정성과 투명성을 기대합니다. AI를 사용하더라도 고객에게 이를 공개해야 합니다.

저작권

앞서 언급했듯이 AI 모델이 데이터를 어디에서 가져오는지 정확히 알 수 없습니다. 음악, 비디오, 텍스트 등 그들이 만들어내는 모든 것은 다른 사람의 기존 자료를 기반으로 합니다.

영감으로 활용하는 것은 괜찮습니다. 하지만 제너레이티브 AI가 생성한 콘텐츠를 직접 복사해서 자신의 것이라고 하는 것은 명백한 표절입니다. 이로 인해 제너레이티브 AI 회사들이 지적 재산권 및 저작권 침해 소송을 당하는 이유가 여기에 있습니다.

예를 들어, 뉴욕 타임스 대 OpenAI 사례가 있습니다.

이 특정 주제를 다루는 연방법은 아직 없습니다. 그러나 사용자는 Bing Chat(또는 다른 도구)에 입력하는 프롬프트조차 재활용되어 모델 학습에 사용되므로 제너레이티브 AI를 마케팅에 활용할 때 주의해야 합니다.

프라이버시

고객 경험 개선을 위해 마케팅에 AI를 활용하려면 대량의 데이터 분석이 필요합니다. 많은 개인 정보와 민감한 사용자 데이터는 GDPR 및 CCPA 제한으로 인해 프라이버시와 보안 문제를 야기합니다.

물론 모든 제너레이티브 AI 도구가 민감한 고객 데이터를 저장할 권한을 가지고 있는 것은 아닙니다. 승인되지 않은 데이터는 이를 사용하는 기업에 큰 위험을 초래하여 심각한 처벌과 데이터 유출로 이어질 수 있습니다. 따라서 AI 사용을 시작하기 전에 편향, 투명성, 정확성, 프라이버시 문제를 해결하는 것이 중요합니다.

AI는 인간의 창의성을 보완해야 하며 대체해서는 안 됩니다.

효율적이고 작업 속도를 높일 수 있지만, 제너레이티브 AI에는 모든 마케팅 활동의 기반이 되어야 할 공감, 감성 지능, 문화적 미묘함이 부족합니다.

제너레이티브 AI 활용: 모범 사례 및 통찰력

제너레이티브 AI를 활용할 수 있는 방법은 수없이 많지만, 올바른 방법으로 사용해야 합니다. 마케팅 워크플로에 무분별하게 통합하여 마케팅 캠페인을 위험에 빠뜨릴 수 없습니다. 시작하기 전에 다음과 같은 간단한 절차를 따르세요:

1단계. 기회 식별: 콘텐츠 생성이나 데이터 분석 등 제너레이티브 AI를 사용할 수 있는 영역을 찾기 위해 부서 간 팀을 구성하세요. 반복적이고 시간 소모적인 작업에 주력하세요.

2단계. 비즈니스 목표 정의: 제너레이티브 AI를 통해 달성하고자 하는 비즈니스 목표를 명확히 정의해야 합니다. 이를 통해 적절한 도구를 선택하고 목표에 부합하는 프롬프트를 작성할 수 있습니다.

3단계. 테스트 환경 구축: AI 기능을 확인하고 오류를 찾아 배포 전에 수정할 수 있도록 테스트 환경을 마련해야 합니다. 또한 AI 모델이 시간이 지남에 따라 정확한 결과를 제공하는지 지속적으로 테스트해야 합니다.

4단계. 거버넌스 프레임워크 수립: 이는 프라이버시, 보안, 비용 효율성을 유지하는 데 필수적인 단계입니다. 유해한 콘텐츠 배포와 민감한 고객 데이터의 AI 도구 입력을 방지하기 위한 적절한 AI 규제를 마련하세요.

5단계. 마케팅 팀 교육: 직원들이 AI 작동 방식을 이해하고 자신감 있게 사용할 수 있도록 해야 합니다. 제너레이티브 AI의 기본 사항과 잠재적 활용 분야에 대한 워크숍을 진행하세요.

마케팅에 제너레이티브 AI를 활용하는 기업들

많은 기업들이 제너레이티브 AI 현상에 동참했습니다. 일부는 고객 상호 작용을 간소화하는 데 사용하고 있으며, 다른 이들은 시각적 콘텐츠 창작에 활용하고 있습니다. Atlassian, Coca-Cola, Duolingo는 마케팅에 제너레이티브 AI를 사용하는 브랜드의 예입니다.

Atlassian: AI 가상 어시스턴트

Atlassian은 개발자와 프로젝트 매니저가 효율적으로 협력할 수 있도록 돕는 협업 솔루션으로 알려진 소프트웨어 회사입니다.

최근 Atlassian은 OpenAI LLMs로 구축된 Atlassian Intelligence라는 AI 가상 어시스턴트를 소개했습니다. 이 AI 어시스턴트는 다음과 같은 기능을 제공합니다:

• 고객 응답 작성
• 제품 사양에 기반한 콘텐츠 초안 작성
• Slack과 Teams 내에서 지원 상호 작용 자동화
• 지식 베이스 기사에서 정보 추출
• 신규 지정 에이전트를 위한 문서 및 회의 녹취록 요약
• 자연어 쿼리를 Jira 쿼리 언어로 변환

코카-콜라: 진정한 마법 만들기

제너레이티브 AI에 대해 논의하지 않고는 창의적인 광고 캠페인을 언급할 수 없습니다. 'Create Real Magic'은 AI와 예술, 고객 참여를 결합한 그러한 운동입니다.

이 캠페인은 GPT-4, DALL-E 및 코카-콜라 브랜드 자산을 활용하여 다양한 시장의 창작자들을 홍보합니다.

사람들은 createrealmagic.com을 방문하여 코카-콜라 자산으로 예술 작품을 만들 수 있습니다. 그들이 뛰어난 작품을 만들면 뉴욕과 런던 등지의 대형 간판에 게시될 것입니다.

'Create Real Magic'은 포용성을 갖추고 있어 브랜드가 다음과 같은 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다:

• 브랜드 상징성과 광고 자산의 민주화
• 인간 연결과 경험 육성
• 창의적 목적으로 AI 사용에 대한 의지 입증

듀오링고: AI 기반 연습 파트너

듀오링고는 가장 유명한 언어 학습 앱 중 하나입니다. 이 앱은 OpenAI와 협력하여 GPT-4를 서비스에 통합하고 이전에는 볼 수 없었던 방식으로 개인화된 학습을 제공합니다.

플랫폼을 사용하는 5억 명의 학생들이 제공한 데이터를 활용하여 이 통합은 두 가지 새로운 기능을 구동합니다.

답변 설명: 사용자는 인간 튜터와 유사하게 답변이 맞거나 틀린 이유와 예시를 자세히 설명받습니다.

역할 놀이: 사용자는 AI 캐릭터와 상호 작용하여 다양한 시나리오에서 언어 실습을 수행합니다.

마무리

제너레이티브 AI는 좋은 방향으로 세상을 뒤흔들 것으로 보입니다. 디자인, 콘텐츠, 메시징에서의 제너레이티브 AI 마케팅 사용 사례에서 알 수 있듯이, 향후 수년 내에 게임 체인저가 될 것입니다. 단기적인 영향은 약간 과대평가되어 있지만, 완전히 준비되어 있는 것은 해롭지 않습니다.

결국 AI 도구로 강화된 인간의 창의성은 마케터들이 과거에 상상할 수 있었던 것보다 더 좋은 결과를 낳을 수 있습니다.