DSP가 AI를 사용하여 광고를 더 잘 제공하는 방법

게시 됨: 2022-09-21

인공 지능(AI)의 도움으로 광고주는 청중의 관심, 특성, 취미 등에 해당하는 타겟팅된 광고를 만들 수 있습니다. 이러한 타겟팅된 접근 방식은 마케팅 캠페인의 효율성을 크게 높이고 광고 지출을 최적화할 수 있습니다. 이 기사에서는 기술 제공업체, 특히 디지털 마켓플레이스에서 AI를 적용하여 성장을 주도하고 효율성을 개선하며 마케팅 성과를 최적화하는 방법에 대해 설명합니다.

DSP(디지털 마케팅 전략 플래너)는 브랜드나 서비스를 홍보하기 위해 광고 캠페인을 구상하는 전문가입니다. 그들은 일반적으로 제한된 예산의 제약 내에서 작업해야 하고 특정 결과 집합을 달성하는 것을 목표로 하는 전문가입니다.

DSP는 브랜드 또는 제품에 대해 청중을 교육하고 브랜드 이미지와 신뢰를 구축하기 위한 콘텐츠를 만듭니다. 그들은 관심 획득, 신뢰 구축 및 판매 달성 측면에서 전략의 성공을 측정합니다.

디지털 마케팅의 성장과 함께 많은 DSP가 AI로 전환하여 워크로드를 더 잘 관리하고 효율성을 높이며 전략 성공에 대한 더 나은 통찰력을 제공합니다.

AI 기반 시장 조사

DSP 또는 수요측 플랫폼은 구매자와 판매자가 만나 온라인으로 비즈니스를 거래하는 곳입니다. 그들은 디지털 광고 생태계 내에서 작동하며 광고주가 홍보하는 제품 및 서비스에 대한 수요를 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 소비자가 제품을 조사하고 비교할 수 있는 중앙 위치가 없으면 기업이 개인화된 광고로 소비자를 효율적으로 타겟팅하고 전환율을 높이는 것은 거의 불가능합니다.

AI는 DSP가 최고의 성능을 발휘하도록 돕는 데 큰 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 광고와 상호작용할 때 플랫폼은 개인과 그들의 관심사에 대해 더 많이 알 수 있으며, 이를 통해 DSP는 더 관련성 높은 광고를 제공할 수 있습니다.

AI는 또한 Google 검색 또는 Amazon 검색과 같은 온라인 연구 플랫폼에 통합되어 소비자 질문에 대한 빠른 답변을 제공할 수 있습니다. 이러한 형태의 AI(QAI)를 통해 기업은 고객에게 쉽고 효율적으로 정보를 제공하는 동시에 리드를 생성하고 참여를 늘릴 수 있습니다.

마케팅에서 개인 데이터의 중요성

마케팅은 제품이나 서비스에 대한 정보를 고객에게 전달하여 문제의 항목을 구매하도록 설득하는 프로세스를 지칭할 수 있는 광범위한 용어입니다. 마케터는 사용자 장치에 쿠키를 저장하거나, 옵트인 양식을 통해 정보를 수집하거나, 제3자로부터 인구통계학적 데이터를 구매하는 등 다양한 방법을 사용하여 개인 데이터를 수집할 수 있습니다.

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그러나 이러한 유형의 정보는 비즈니스에서 적용하는 만큼만 가치가 있습니다. 정확한 소비자 데이터가 없으면 마케팅은 마케팅 담당자가 광범위한 인구 통계 또는 고객의 관심사에 대한 임의적인 가정에 의존해야 하는 추측 게임이 되어 모든 마케팅 캠페인의 효과를 저해합니다.

AI는 마케터가 업무를 수행하는 방식을 크게 개선할 수 있습니다. 첫째, AI를 통해 마케터는 소비자로부터 방대한 양의 개인 데이터를 자동으로 수집하고 구성할 수 있습니다. 이러한 지속적인 정보 스트리밍은 마케팅 전문가의 손에 힘을 실어주고 개인화된 광고 생성을 현실로 만듭니다.

둘째, AI는 마케터가 소비자 데이터를 신속하게 분석하고 조치를 취하여 즉각적인 결과와 성장 기회를 제공할 수 있도록 합니다. 이러한 유형의 분석을 통해 마케터는 어떤 광고가 가장 실적이 좋은지 확인하고 이러한 특정 소비자 그룹을 대상으로 하는 향후 캠페인을 타겟팅할 수 있습니다. 이 표적 데이터는 특정 청중의 공감을 불러일으키는 정확한 그림을 제공하고 마케터가 마케팅에 대한 접근 방식을 매우 효율적으로 만들 수 있도록 합니다.

데이터 수집과 AI 분석이라는 두 가지 기술의 결합은 마케팅을 보다 효과적이고 효율적으로 만듭니다. 마케터는 AI를 사용하여 특정 관심사를 가진 소비자 그룹을 쉽게 타겟팅하고 관련 광고를 제공할 수 있습니다. 이 수준의 개인화는 제품이나 서비스가 주목받을 가능성을 크게 높여 전환율을 높이고 리드를 생성합니다.

DSP가 AI에 관심을 갖는 이유는 무엇입니까?

DSP는 항상 플랫폼을 보다 효율적이고 효과적이며 사용자 친화적으로 만드는 방법을 찾고 있습니다. AI는 이를 지원하는 데 필수적인 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 원하는 제품을 찾기 위해 여러 페이지의 검색 결과를 거쳐야 하거나 원하는 정보를 찾기 위해 여러 목록을 정렬해야 하는 경우 AI가 답변을 제공하여 도움을 줄 수 있습니다. 화면에 직접 표시됩니다. 이는 소비자와 DSP 모두의 시간과 노력을 절약하여 사용자 경험과 플랫폼 전체의 효율성을 향상시킵니다.

DSP는 또한 AI를 플랫폼에 통합하는 데 관심이 있습니다. AI가 사용자 경험과 소비자와 상호 작용하는 방식을 개선할 수 있기 때문입니다. 사용자가 광고와 상호작용할 때 플랫폼은 개인과 그들의 관심사에 대해 더 많이 알 수 있으며, 이를 통해 DSP는 더 관련성 높은 광고를 제공할 수 있습니다.

이는 AI가 소비자와 광고주가 연결하는 방식을 변화시키는 방식 중 일부일 뿐입니다. 향후 몇 년 동안 AI는 전 세계의 사람들을 연결하고 한데 모으는 데 중요한 역할을 하여 마케터가 잠재고객을 효율적으로 타겟팅하고 비즈니스를 성장시킬 수 있습니다.

AI를 사용하여 결정을 내리는 이유는 무엇입니까?

의사결정은 조직에서 가장 중요한 기능 중 하나입니다. DSP의 경우 그들이 내리는 결정이 전략의 성공에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이것이 그들에게 AI가 그토록 소중한 이유가 되었습니다. AI는 올바른 데이터와 지능형 알고리즘을 통해 복잡한 질문에 빠르고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 DSP는 정신적 작업량으로 고생하는 시간을 줄이고 창의적인 전략에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

디지털 마케팅의 미래

AI가 더욱 정교해지고 처리하는 데이터가 더 커지고 풍부해짐에 따라 마케터는 계속해서 게임을 개선해야 합니다. 그렇지 않으면 먼지 속에 남게 될 것입니다. 이것이 디지털 마케팅이 끊임없이 진화하는 이유입니다. 검색 엔진 최적화 및 유료 광고의 기본은 그대로 유지되지만 이러한 기능을 수행하는 방법과 도구는 앞서 나가기 위해 정기적으로 변경됩니다.

예를 들어 자동차 시장에 진입하여 가장 많이 팔리는 차량을 찾고 있다고 가정해 보겠습니다. Google 트렌드를 사용하여 이 정보를 검색하고 원하는 것을 찾는 가장 좋은 방법은 관심 있는 모델 이름(예: " 베스트 셀러 자동차 혼다").

마찬가지로 부동산 시장에 있고 고급 주택 마케팅에 능숙한 에이전트를 찾고 싶다면 Google을 사용하여 "고급 부동산 에이전트"와 같은 키워드 구문을 검색하고 귀하의 요구에 맞는 에이전트 목록을 볼 수 있습니다. . 이러한 도구를 사용하면 SEO 전문가 또는 PPC 관리자를 찾는 데 많은 시간을 절약할 수 있습니다.

디지털 마케팅 전략에서 AI를 활용하는 방법

이제 AI의 강력한 기능을 알았으니 이를 어떻게 활용할 수 있습니까? 한 가지 제안은 데이터와 AI를 최대한 활용하는 데 도움을 줄 수 있는 숙련된 마케팅 파트너의 지도를 받아 디지털 마케팅 전략을 수립하는 것입니다.

10 Applications of Artificial Intelligence in Digital Marketing | by Sandeep Agarwal | DataDrivenInvestor

참조: https://medium.datadriveinvestor.com/10-applications-of-artificial-intelligence-in-digital-marketing-a562a37db2bd

시작하려면 현재 겪고 있는 문제와 달성하려는 목표를 확인해야 합니다. 그런 다음 목표와 관련된 키워드 및 검색 구문 목록을 작성하십시오. 다음으로 콘텐츠 전략을 개발합니다. 예를 들어 부동산 사이트에 대한 웹 트래픽을 늘리려면 다음과 같은 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

  • 제품 개요
  • 유익한 가이드
  • 방법 블로그 게시물
  • 금주의 가장 큰 뉴스 기사 요약
  • 부동산의 최신 동향 및 모범 사례
  • 그리고 더

사이트 콘텐츠를 개발할 때 Google Keyword Planner 또는 Wordstream과 같은 키워드 분석 도구를 사용하여 집중해야 하는 키워드와 검색 구문을 찾습니다. 이러한 도구를 사용하여 콘텐츠를 입력하고 가장 광범위한 옵션 또는 사이트와 가장 관련성이 높은 옵션 중에서 선택할 수 있습니다. 콘텐츠가 검색된 횟수와 검색어의 경쟁력도 확인할 수 있습니다.

잠재 고객을 유치하려면 유익하고 매력적이며 간결한 콘텐츠를 만들고 싶을 것입니다. 이러한 사용자의 참여를 유지하려면 필요에 맞게 콘텐츠를 지속적으로 수정하고 업데이트해야 합니다. 상당한 양의 콘텐츠를 개발했으면 잠시 시간을 내어 검토하고 메시지를 효과적으로 전달하고 목표를 충족하는지 여부를 결정하십시오. 그렇지 않은 경우 콘텐츠를 수정하고 용도를 ​​변경할 수 있습니다.

잠재 고객을 유치하려면 유익하고 매력적이며 간결한 콘텐츠를 만들고 싶을 것입니다. 이러한 사용자의 참여를 유지하려면 필요에 맞게 콘텐츠를 지속적으로 수정하고 업데이트해야 합니다. 상당한 양의 콘텐츠를 개발했으면 잠시 시간을 내어 검토하고 메시지를 효과적으로 전달하고 목표를 충족하는지 여부를 결정하십시오. 그렇지 않은 경우 콘텐츠를 수정하고 용도를 ​​변경할 수 있습니다.

여기에서 어디로?

숙련된 마케팅 컨설턴트의 적절한 안내와 지원을 통해 AI를 활용하여 놀라운 결과를 얻을 수 있습니다. 궁극적으로 전략의 성공은 전략을 얼마나 효과적으로 실행할 수 있는지에 달려 있습니다. 간단히 말해서, 당신 자신을 제외하고는 당신의 성공을 막을 수 있는 것은 없습니다.

자, 다음으로 가고 싶은 곳은? 일반적인 지식을 향상시키거나 새로운 기술을 개발하거나 특정 목표를 달성하기를 원하십니까? 현재 겪고 있는 문제와 달성하려는 목표를 파악하는 것부터 시작하십시오. 그런 다음 목표와 관련된 키워드 및 검색 구문 목록을 작성하십시오. 다음으로 콘텐츠 전략을 개발합니다. 예를 들어 부동산 사이트에 대한 웹 트래픽을 늘리려면 다음과 같은 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

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  • 부동산의 최신 동향 및 모범 사례
  • 그리고 더

사이트 콘텐츠를 개발할 때 Google Keyword Planner 또는 Wordstream과 같은 키워드 분석 도구를 사용하여 집중해야 하는 키워드와 검색 구문을 찾습니다. 이러한 도구를 사용하여 콘텐츠를 입력하고 가장 광범위한 옵션 또는 사이트와 가장 관련성이 높은 옵션 중에서 선택할 수 있습니다. 콘텐츠가 검색된 횟수와 검색어의 경쟁력도 확인할 수 있습니다.

잠재 고객을 유치하려면 유익하고 매력적이며 간결한 콘텐츠를 만들고 싶을 것입니다. 이러한 사용자의 참여를 유지하려면 필요에 맞게 콘텐츠를 지속적으로 수정하고 업데이트해야 합니다. 상당한 양의 콘텐츠를 개발했으면 잠시 시간을 내어 검토하고 메시지를 효과적으로 전달하고 목표를 충족하는지 여부를 결정하십시오. 그렇지 않은 경우 콘텐츠를 수정하고 용도를 ​​변경할 수 있습니다.

결론

DSP(수요측 플랫폼)는 처음에 광고주가 Facebook 및 Twitter와 같은 소셜 미디어 플랫폼에서 광고 캠페인을 실행할 수 있도록 지원하기 위해 만들어졌습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 이러한 플랫폼은 마케터와 광고주가 함께 작업하는 방식을 변경했습니다. 오늘날 DSP는 전략에서 측정에 이르기까지 마케팅 프로세스의 모든 단계를 지원합니다. 결과적으로 우리가 알고 있는 광고가 변경되었습니다.

디지털 마케팅의 출현으로 DSP는 소비자 행동에 대한 통찰력을 얻고 광고주의 요구에 맞게 서비스를 맞춤화할 수 있게 되었습니다. 예를 들어 YouTube에서 소비자와 소통하려는 광고주라면 DSP를 고용하여 캠페인을 최적화할 수 있습니다. 이렇게 하면 YouTube, Instagram 및 Facebook과 같은 각 플랫폼에 대해 하나씩 짧은 비디오의 여러 버전을 만들어 가장 실적이 좋은 버전을 확인할 수 있습니다.

마케터가 액세스할 수 있는 데이터의 양도 기하급수적으로 증가했습니다. 몇 년 전만 해도 누군가가 고객에 대해 더 알고 싶다면 고객 서비스 담당자에게 이 정보를 제공해야 했습니다. 그러나 오늘날 마케터는 대상 고객에 대해 알아야 할 모든 것을 손쉽게 사용할 수 있습니다.

더욱 흥미로운 사실은 기업이 마케팅 분석 플랫폼으로 작업할 때 웹 및 모바일 앱과 같은 다양한 위치에서 데이터에 액세스할 수 있다는 것입니다. 결과적으로 마케터는 하나의 플랫폼으로 여러 디지털 채널과 위치에서 광고 캠페인의 효과를 추적할 수 있습니다.

그렇다면 디지털 마케팅의 진화에서 DSP의 역할에 대한 이 개요에서 우리는 무엇을 배웠습니까?

마케팅이 발전함에 따라 DSP의 성공에 대한 역할도 진화했습니다. 단순한 캠페인 실행에서 소비자 행동 및 데이터 기반 마케팅에 대한 통찰력 제공에 이르기까지 DSP는 마케팅의 진화에 지속적으로 기여해 왔습니다.