인공지능은 디지털 마케팅을 빠르게 변화시키며, 효율성, 맞춤화 및 확장성을 추구하는 기업들에게 전략적 요소로 자리 잡고 있습니다. 최근 인공지능 분야의 최신 혁신에 맞서, 최근 더 주목받고 있는 두 가지 접근법인 예측 인공지능과 생성 인공지능의 잠재력에 대해 좀 더 심도 있는 분석이 필요하다.
예측 인공지능이 패턴 분석을 통해 미래 행동을 예측하고 통찰력을 생성하는 데 집중하는 반면, 생성 인공지능은 창의적 자동화를 향상시켜 사용자 맥락에 맞게 매우 맞춤화된 콘텐츠를 생산합니다. 오늘날 그녀는 다양한 규모와 분야의 기업 마케팅 팀이 가장 주목하고 투자하는 주요 대상 중 하나입니다.
초맥킨지 데이터생성 AI는 연간 글로벌 경제에서 2조 6000억 달러에서 4조 4000억 달러까지 움직일 잠재력을 가지고 있으며, 이 중 75%는 마케팅과 판매를 포함한 네 가지 주요 분야에서 창출될 것입니다. 참고로, 이 값은 2024년 주요 세계 경제국들의 GDP를 초과하며, 미국(2조 9270억 달러), 중국(1조 8270억 달러), 독일(4710억 달러)을 제외합니다.
이 데이터 자체가 생성 AI 기반 신기술 채택의 영향을 보여주는 데 도움을 주며, 차별화와 ROI 극대화를 추구하는 광고주에게 어떻게 중요한 역할을 할지 보여줍니다. 그러나 여전히 남아 있는 질문은: 탐색할 수 있는 다른 길이 있는가? 그리고 답은 의심할 여지 없이 예입니다.
복합 인공지능: 다양한 인공지능 모델의 조합이 차별점이 될 수 있는 이유
비록 생성 AI가 현재 주목받고 있지만, 지금까지 디지털 광고에서 예측 AI 모델이 수행한 역할은 부인할 수 없다. 당신의 역할은 방대한 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하여 정밀한 세분화, 캠페인 최적화 및 소비자 행동에 대한 예측을 가능하게 하는 것입니다. RTB 하우스의 데이터에 따르면 딥러닝 기반 솔루션은 예측 인공지능 분야에서 가장 발전된 분야 중 하나로, 리타게팅 캠페인에서 최대 50% 더 효율적이며 제품 추천에서는 41% 더 효과적입니다.
그러나 딥 러닝 알고리즘은 다른 모델과 결합하면 향상될 수 있습니다. 이것의 논리는 간단합니다: 다양한 AI 모델의 조합은 다양한 비즈니스 과제 해결에 도움을 줄 수 있으며 최첨단 솔루션의 향상에 기여할 수 있습니다.
RTB 하우스에서는 예를 들어, 딥러닝 알고리즘(예측 인공지능)과 GPT 및 LLM 기반 생성 모델을 결합하여 구매 의향이 높은 잠재 고객을 식별하는 데 있어 발전을 이루고 있습니다. 이 접근법은 알고리즘이 사용자 행동뿐만 아니라 방문한 페이지의 의미적 맥락도 분석하여 광고의 타겟팅과 배치를 정교하게 조정할 수 있게 합니다. 즉, 이것은 정확성을 한 단계 더 높여 캠페인 전체 성과 향상에 기여합니다.
개인정보 보호와 데이터 사용 규제에 대한 우려가 커지면서, 생성적 및 예측적 인공지능 기반 솔루션은 사용자로부터 직접 정보를 수집하는 것이 점점 더 제한되는 환경에서 맞춤화를 유지하기 위한 전략적 대안이 되고 있습니다. 이 도구들이 발전함에 따라 하이브리드 모델의 채택이 시장 표준이 될 것으로 기대되며, 이는 캠페인 최적화와 광고주에게 제공되는 결과 향상에 기여하는 응용 프로그램을 포함합니다.
예측 및 생성 AI 모델을 통합함으로써 기업들은 이 접근법이 디지털 마케팅을 어떻게 혁신할 수 있는지 보여주며, 더 정확하고 효율적인 캠페인을 제공합니다. 이것이 디지털 광고의 새로운 경계이며, 이 혁명을 받아들이는 브랜드들은 앞으로 몇 년 동안 상당한 경쟁 우위를 갖게 될 것입니다.
이 맥락에서 광고주들이 남기는 질문은 어떤 인공지능 모델을 마케팅 전략에 채택할 것인지가 아니라, 어떻게 결합하여 더욱 효율적인 결과를 얻고 디지털 광고의 미래에 더 부합하는 접근 방식을 취할 수 있는지에 관한 것이다.
