마케터의 Generative AI 경험에서 얻은 교훈

오늘 우리는 Generative AI와 그것이 마케팅 세계에서 어떻게 사용되고 있는지에 대해 이야기할 것입니다. 아시다시피 AI는 한동안 기술 산업에서 큰 파장을 일으키고 있으며 마케팅 산업에서도 주목을 받기 시작했습니다.

마케팅 담당자는 AI를 사용하여 광고 카피에서 제품 설명, 블로그 게시물에 이르기까지 모든 종류의 콘텐츠를 생성해 왔습니다. 이 게시물에서는 마케터가 제너레이티브 AI를 사용하여 배운 교훈에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

먼저 기본부터 시작하겠습니다.

제너레이티브 AI란?

제너레이티브 AI는 기존 콘텐츠와 유사한 새로운 콘텐츠를 생성하도록 모델을 교육하는 기계 학습 유형입니다. 예를 들어 일련의 셰익스피어 소네트에서 모델을 훈련할 수 있으며 원본과 스타일 및 어조가 유사한 새로운 소네트를 생성할 수 있습니다. 생성 AI의 핵심은 모델이 기존 콘텐츠를 복사하는 것이 아니라 실제로 새로운 것을 생성한다는 것입니다.

이제 이 문제를 해결했으므로 마케터가 제너레이티브 AI를 사용하는 방법에 대해 이야기해 보겠습니다. 마케팅 분야에서 제너레이티브 AI가 사용되는 몇 가지 방법이 있으며 가장 일반적인 사용 사례를 살펴보겠습니다.

마케팅에서 가장 널리 사용되는 생성 AI 중 하나는 광고 문구입니다. 광고 문구는 광고에 표시되는 텍스트이며 광고 프로세스의 중요한 부분입니다. 전통적으로 광고 카피는 인간 카피라이터가 작성했지만 생성 AI의 등장으로 이제 마케터는 AI를 사용하여 광고 카피도 작성하고 있습니다.

광고 카피에 AI를 사용하면 다양한 옵션을 빠르게 생성할 수 있다는 장점이 있습니다. 인간 카피라이터에 의존하여 하나 또는 두 가지 다른 버전의 광고를 만드는 대신 생성 AI 모델은 수백 또는 수천 가지의 다양한 옵션을 생성할 수 있습니다. 그런 다음 마케터는 해당 옵션 풀에서 최상의 옵션을 선택하고 광고에 사용할 수 있습니다.

제너레이티브 AI가 마케팅에 사용되는 또 다른 방법은 제품 설명입니다. 제품 설명은 소비자가 제품이 무엇인지, 제품이 무엇을 하는지 이해하는 데 도움을 주기 때문에 마케팅 프로세스의 또 다른 중요한 부분입니다. 다시 말하지만 전통적으로 제품 설명은 인간 카피라이터가 작성했습니다. 그러나 생성 AI를 사용하면 마케팅 담당자가 제품 설명을 빠르고 쉽게 생성할 수 있습니다.

제품 설명에 생성 AI를 사용하는 이점은 광고 카피에 사용하는 이점과 유사합니다. 다양한 옵션을 신속하게 생성할 수 있으므로 마케터는 가장 적합한 옵션을 찾을 때까지 제품 설명을 테스트하고 수정할 수 있습니다.

블로그 게시물은 제너레이티브 AI가 마케팅에 사용되는 또 다른 영역입니다. 상상할 수 있듯이 블로그 게시물을 작성하는 것은 시간이 많이 걸리고 어려운 과정일 수 있습니다. 하지만 제너레이티브 AI를 사용하면 마케터는 빠르고 쉽게 블로그 게시물을 작성할 수 있습니다.

블로그 게시물에 생성 AI를 사용하는 이점은 다양한 주제와 각도를 생성할 수 있다는 것입니다. 그런 다음 마케터는 잠재 고객과 가장 관련성이 높은 항목을 선택하고 블로그 게시물에 사용할 수 있습니다.

이것들은 제너레이티브 AI가 마케팅에서 어떻게 사용되고 있는지에 대한 몇 가지 예일 뿐입니다. 이제 마케팅 담당자가 제너레이티브 AI를 사용하여 배운 몇 가지 교훈에 대해 이야기해 보겠습니다.

교훈 #1: 생성 AI는 강력한 도구가 될 수 있지만 인간의 창의성을 대체할 수는 없습니다.

마케팅 담당자가 제너레이티브 AI를 사용하여 배운 가장 중요한 교훈 중 하나는 그것이 인간의 창의성을 대체할 수 없다는 것입니다. AI는 다양한 옵션을 신속하게 생성하는 데 탁월하지만 진정으로 혁신적이거나 창의적인 아이디어를 내놓는 데는 능숙하지 않습니다.

마케터들은 제너레이티브 AI를 사용하는 가장 좋은 방법은 출발점이라는 사실을 발견했습니다. 그들은 AI로 생성된 콘텐츠를 출발점으로 사용한 다음 브랜드와 대상 고객에 더 잘 맞도록 수정하고 개인화할 수 있습니다. 인간의 입력과 창의성은 마케팅 프로세스에서 여전히 필수적이며 생성 AI는 프로세스를 대체하는 것이 아니라 프로세스를 향상하고 촉진하는 도구로 보아야 합니다.

교훈 #2: 효과적인 제너레이티브 AI를 위해서는 적절한 훈련과 데이터 선택이 중요합니다.

마케팅 담당자가 배운 또 다른 중요한 교훈은 효과적인 제너레이티브 AI를 위해서는 적절한 교육과 데이터 선택이 중요하다는 것입니다. AI 모델에 의해 생성된 출력의 품질은 학습에 사용되는 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다. 부정확하거나 편향된 데이터는 결함이 있는 출력으로 이어져 브랜드 이미지와 마케팅 노력에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

마케터는 AI 모델을 교육하는 데 사용되는 데이터가 대상 청중과 산업을 대표하는지 확인해야 합니다. 데이터가 관련성이 높고 다양할수록 AI 모델은 청중과 공감하는 콘텐츠를 더 잘 생성할 수 있습니다.

교훈 #3: AI로 생성된 콘텐츠는 여전히 사람이 검토하고 편집해야 합니다.

생성 AI는 콘텐츠를 빠르고 효율적으로 생성할 수 있지만 여전히 사람의 검토와 편집이 필요합니다. AI 모델에 의해 생성된 출력이 항상 완벽한 것은 아니며 원하는 어조, 스타일 및 메시지를 충족하도록 추가 조정이 필요할 수 있습니다.

마케팅 담당자는 생성 AI가 "설정하고 잊어버리는" 도구가 아니라는 점을 이해해야 합니다. AI로 생성된 콘텐츠를 정기적으로 모니터링하고 검토하여 브랜드의 가치 및 메시지와 일치하는지 확인해야 합니다.

교훈 #4: 제너레이티브 AI는 만능 솔루션이 아닙니다.

마케팅 담당자가 배운 또 다른 중요한 교훈은 제너레이티브 AI가 천편일률적인 솔루션이 아니라는 것입니다. 콘텐츠 유형에 따라 제너레이티브 AI를 사용할 때 서로 다른 접근 방식과 고려 사항이 필요합니다.

예를 들어 생성 AI는 광고 카피 생성에 효과적일 수 있지만 블로그 게시물과 같은 긴 형식의 콘텐츠에는 효과적이지 않을 수 있습니다. 마케터는 제너레이티브 AI의 강점과 한계를 이해하고 특정 요구 사항에 따라 올바른 도구와 기술을 선택해야 합니다.

교훈 #5: 제너레이티브 AI는 콘텐츠 생성 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

한계에도 불구하고 생성 AI는 콘텐츠 생성 프로세스를 간소화하고 시간과 리소스를 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다. 광고 문구 및 제품 설명과 같은 특정 작업을 자동화함으로써 마케터는 더 높은 수준의 전략 및 창의적인 작업에 집중할 수 있습니다.

Generative AI는 새로운 아이디어와 영감을 위한 출발점을 제공하여 마케팅 담당자가 콘텐츠를 보다 효율적으로 만들 수 있도록 도와줍니다. 개념이 인간에 의해 추가로 개선되어야 하는 경우에도 새로운 개념을 브레인스토밍하고 생성하는 데 유용한 도구가 될 수 있습니다.

마케터로서 AI 사용

이 섹션에서는 마케터로서 AI를 사용할 때의 이점과 문제점, 그리고 AI가 목표 달성에 어떻게 도움이 되는지 자세히 살펴보겠습니다.

마케팅에서 AI란?

본격적으로 들어가기 전에 먼저 마케팅에서 AI가 의미하는 바를 정의해 보겠습니다. AI 또는 인공 지능은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 패턴을 식별하며 의사 결정을 내리는 것을 말합니다. 마케팅에서 AI는 소비자 행동을 분석하고 트렌드를 파악하고 콘텐츠를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. AI는 광고 최적화, 이메일 캠페인, 리드 생성과 같은 일상적인 작업을 자동화하는 데에도 사용할 수 있습니다.

마케팅에서 AI 사용의 이점

AI를 마케팅에 사용하면 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.

• 개인화 – AI는 개별 소비자에 대한 데이터를 분석하고 그에 따라 마케팅 메시지를 맞춤화하여 마케터가 캠페인을 개인화하도록 도울 수 있습니다. 이는 참여를 개선하고 궁극적으로 전환을 유도하는 데 도움이 됩니다.
• 시간 절약 – AI는 광고 최적화 및 이메일 캠페인과 같은 일상적인 작업을 자동화하여 마케팅 담당자가 보다 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다.
• 더 나은 의사 결정 – AI는 사람보다 더 빠르고 정확하게 데이터를 분석하여 마케터에게 의사 결정을 알리는 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
• 비용 효율적 – 일상적인 작업을 자동화하고 캠페인을 최적화함으로써 AI는 수동 노동 및 광고 지출과 관련된 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

마케팅에서 AI 사용의 과제

AI는 많은 이점을 제공하지만 마케팅 담당자가 고려해야 할 몇 가지 과제도 있습니다.

1. 데이터 품질 – AI 모델이 효율적으로 작동하려면 고품질 데이터가 필요합니다. 품질이 좋지 않은 데이터는 부정확한 통찰력과 의사 결정으로 이어질 수 있습니다.
2. 기술 – AI가 효과적으로 작동하려면 전문 기술이 필요하며, 이는 필요한 전문 지식이 없을 수 있는 마케팅 팀에게는 어려운 일이 될 수 있습니다.
3. 편향 – AI 모델은 훈련에 사용된 데이터를 기반으로 편향될 수 있습니다. 이는 차별적인 결과로 이어지고 브랜드 평판에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
4. 복잡성 – AI는 복잡하고 이해하기 어려울 수 있으므로 마케터가 AI의 기능을 완전히 활용하기 어렵습니다.

마케팅 담당자가 AI를 사용하는 방법

마케팅 담당자가 AI를 사용하여 캠페인을 개선하고 목표를 달성할 수 있는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 자세히 살펴보겠습니다.

• 개인화 – AI는 개별 소비자에 대한 데이터를 분석하고 그에 따라 마케팅 메시지를 맞춤화하여 마케터가 캠페인을 개인화하도록 도울 수 있습니다. 예를 들어 AI는 소비자 검색 및 구매 행동을 분석하여 관련 제품을 제안할 수 있습니다.
• 콘텐츠 생성 – AI를 사용하여 광고 카피, 제품 설명 및 블로그 게시물과 같은 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. AI를 사용하여 콘텐츠를 생성함으로써 마케팅 담당자는 고품질 콘텐츠를 유지하면서 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
• 예측 분석 – AI는 마케터가 소비자 행동을 분석하고 미래 트렌드를 예측하여 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI를 사용하여 미래 트렌드를 예측함으로써 마케터는 경쟁에서 앞서 나가고 소비자의 요구를 충족할 수 있습니다.
• 고객 서비스 – AI는 이메일 응답 또는 채팅 문의와 같은 일상적인 고객 서비스 작업을 자동화하는 데 사용할 수 있습니다. 고객 서비스 작업을 자동화함으로써 마케터는 응답 시간을 개선하고 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
• 리드 생성 – AI를 사용하여 소비자 행동을 분석하고 잠재적인 리드를 식별할 수 있습니다. AI를 사용하여 리드를 생성함으로써 마케터는 시간과 리소스를 절약하고 올바른 고객을 타겟팅하고 있는지 확인할 수 있습니다.

Generative AI로 구매자의 관심을 끄는 방법

Generative AI를 사용하여 구매자의 관심을 끌기 위한 팁

구매자의 관심을 끌기 위해 제너레이티브 AI를 사용하는 이점에 대해 논의했으므로 이제 이를 효과적으로 사용하는 방법에 대한 몇 가지 실용적인 팁을 살펴보겠습니다.

• 청중 정의 – 제너레이티브 AI를 사용하여 콘텐츠를 만들기 전에 대상 청중을 정의하는 것이 중요합니다. 청중의 요구 사항, 선호도 및 행동을 이해함으로써 청중과 공감하고 참여를 유도하는 콘텐츠를 만들 수 있습니다.
• 올바른 데이터 선택 – Generative AI가 효율적으로 작동하려면 고품질 데이터가 필요합니다. AI 모델을 교육하기 위해 데이터를 선택할 때 대상 청중과 산업을 대표하는지 확인하십시오.
• 출력 모니터링 – 제너레이티브 AI는 많은 양의 콘텐츠를 빠르게 생성할 수 있지만 출력을 모니터링하여 브랜드 음성 및 메시지와 일치하는지 확인하는 것이 중요합니다. AI 모델에서 생성된 콘텐츠가 브랜드의 가치 및 메시지와 일치하도록 정기적인 검토 및 편집이 필요합니다.
• 사람의 손길 사용 – 제너레이티브 AI는 강력한 도구이지만 AI 모델로 만든 콘텐츠에 사람의 손길을 더하는 것이 중요합니다. 콘텐츠를 검토하고 편집함으로써 마케터는 콘텐츠가 특정 요구 사항을 충족하고 잠재 고객에게 맞춤화되었는지 확인할 수 있습니다.
• 테스트 및 수정 – 모든 마케팅 전략과 마찬가지로 제너레이티브 AI를 사용하여 구매자의 관심을 끌려면 테스트 및 수정이 필요합니다. AI 모델에 의해 생성된 콘텐츠의 성능을 분석함으로써 마케터는 시간이 지남에 따라 접근 방식을 개선하고 결과를 개선할 수 있습니다.

생성 AI 대 ChatGPT

ChatGPT가 무엇인가요?

ChatGPT는 자연어 처리에 사용되는 Generative Pre-trained Transformer의 한 유형입니다. ChatGPT는 텍스트 입력에 대해 인간과 같은 응답을 생성하도록 설계되어 AI 모델과 보다 자연스럽고 매력적인 대화를 가능하게 합니다.

제너레이티브 AI와 ChatGPT의 차이점

Generative AI와 ChatGPT 모두 새로운 콘텐츠 생성을 포함하지만 두 기술 간에는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다.

1. 애플리케이션 – Generative AI는 다양한 콘텐츠 유형을 생성하는 데 사용되며 ChatGPT는 자연어 처리 및 텍스트 입력에 대한 응답 생성을 위해 특별히 설계되었습니다.
2. 교육 – 생성 AI 모델은 특정 데이터 집합에 대해 교육을 받는 반면 ChatGPT 모델은 대량의 텍스트 데이터 모음에서 사전 교육을 받고 특정 작업에 맞게 미세 조정됩니다.
3. 출력 – 생성 AI 모델은 다양한 출력을 생성할 수 있으며 ChatGPT는 텍스트 입력에 대해 인간과 유사한 응답을 생성하도록 특별히 설계되었습니다.
4. 복잡성 – ChatGPT 모델은 일반적으로 Generative AI 모델보다 더 복잡하고 훈련하는 데 더 많은 리소스가 필요합니다.