인공지능은 디지털 마케팅을 빠르게 변화시키고 있다, 효율성을 추구하는 기업들에게 전략적 요소가 되고 있다, 캠페인에서의 개인화 및 확장성. 최신 AI 분야의 혁신에 직면하여, 두 가지 최근에 주목받고 있는 접근 방식인 예측 AI와 생성 AI의 잠재력에 대한 좀 더 심층적인 분석이 필요하다
예측 AI는 미래 행동을 예측하고 통찰력을 생성하기 위해 패턴 분석에 집중합니다, 생성적 AI는 창의적 자동화를 향상시킨다, 사용자의 맥락에 맞게 고도로 개인화되고 적응된 콘텐츠를 생성하는. 오늘, 그녀는 다양한 규모와 분야의 기업에서 마케팅 팀의 가장 큰 관심과 투자 대상 중 하나이다
초맥킨지 데이터, 생성적 AI는 20억 달러의 시장을 형성할 잠재력이 있다,6조와 40억 달러,연간 세계 경제 4조 달러, 이 금액의 75%는 네 개의 주요 분야에서 발생할 것입니다, 마케팅 및 판매 포함. 참고용, 2024년 주요 세계 경제의 GDP보다 가치가 높다, 미국 제외 (US$ 29,27조, 중국 (미화 18,27조와 독일(US$ 4,71조
이 데이터는 생성적 AI 기반의 새로운 기술 채택이 광고주들이 차별화와 ROI 극대화를 추구하는 데 있어 얼마나 중요한지를 보여주는 데 도움이 된다. 하지만 여전히 질문이 남아 있다: 탐색할 수 있는 다른 길이 있는가? 그리고 답은, 확실히, 네
복합 인공지능: 다양한 인공지능 모델의 조합이 차별점이 될 수 있는 이유
현재 생성적 AI가 주목받고 있긴 하지만, 디지털 광고에서 예측 AI 모델이 수행한 중요성은 부인할 수 없다. 당신의 역할은 대량의 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 것입니다, 정확한 세분화를 허용하여, 캠페인 최적화 및 소비자 행동 예측. RTB 하우스의 데이터에 따르면 딥 러닝 기반 솔루션, 예측 AI의 가장 발전된 분야 중 하나, 리타겟팅 캠페인에서 최대 50% 더 효율적이며, 덜 발전된 기술과 비교할 때 제품 추천에서 41% 더 효과적입니다
그럼에도 불구하고, 딥 러닝 알고리즘은 다른 모델과 결합되면 개선될 수 있다. 이 뒤에 있는 논리는 간단하다: 다양한 AI 모델의 조합은 다양한 비즈니스 문제 해결에 도움을 줄 수 있으며 최첨단 솔루션 개선에 기여할 수 있다.
RTB 하우스에서, 예를 들어, 우리는 구매 의도가 높은 잠재 고객을 식별하기 위해 GPT 및 LLM 기반의 생성 모델과 딥 러닝 알고리즘(예측 AI)을 결합하는 데 진전을 이루고 있습니다. 이 접근 방식은 알고리즘이 분석할 수 있도록 합니다, 사용자 행동 외에도, 방문한 페이지의 의미론적 맥락, 광고 노출의 세분화 및 포지셔닝을 개선하기. 다시 말해, 이것은 더 많은 정확성을 추가합니다, 캠페인의 전반적인 성과 향상으로 이어짐
개인 데이터 사용에 대한 프라이버시와 규제에 대한 우려가 커지고 있다, 생성적 및 예측적 AI 기반 솔루션은 사용자로부터 직접 정보를 수집하는 것이 더 제한되는 환경에서 개인화를 유지하기 위한 전략적 대안을 나타냅니다. 이 도구들이 발전함에 따라, 하이브리드 모델의 채택이 시장 표준이 될 것으로 예상된다, 광고주를 위한 캠페인 최적화 및 생성된 결과에 기여하는 애플리케이션
AI의 예측 및 생성 모델을 통합할 때, 기업들은 이러한 접근 방식이 디지털 마케팅을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 보여줍니다, 더 정확하고 효율적인 캠페인을 제공하는. 이것이 디지털 광고의 새로운 경계입니다 – 이 혁명을 수용하는 브랜드는 향후 몇 년 동안 상당한 경쟁 우위를 가질 것이다
이 맥락에서, 광고주들이 고민해야 할 질문은 마케팅 전략에서 어떤 AI 모델을 채택할 것인가가 아니다, 하지만 어떻게 그것들을 결합하여 더욱 효율적인 결과를 얻고 디지털 광고의 미래에 더 부합하는 접근 방식을 이룰 수 있을까요
