저변에서 중앙으로 — AI가 광고 경험을 변화시키는 방법

기술 시스템이 명시적인 프로그래밍 없이 경험을 통해 학습할 수 있도록 하는 AI의 하위 분야인 고급 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 10년 넘게 광고 산업을 변화시켜 왔습니다. 이 기술은 경매에서 입찰, 광고 인벤토리에 이르기까지 모든 것을 발전시켜 왔습니다. 이러한 발전으로 오늘날 광고 경험은 그 어느 때보다 우리의 관심사, 선호도, 디지털 여정에 더욱 맞춤화되었습니다. AI의 도움으로 광고는 소비자 요구에 더 잘 대응하여 최종 소비자와 광고주 모두에게 더 효율적이고 더 향상된 경험을 제공합니다.

“아마존 광고에서 저희는 광고 프로그램 전반에 걸쳐 최첨단 ML(머신 러닝) 및 AI 모델을 사용하여 혁신을 거듭해 왔습니다. 저희는 이 기술을 광고주를 위한 크리에이티브, 타겟팅, 입찰, 예산과 같은 캠페인 권장 사항에서 사용합니다.”라고 아마존 광고의 크리에이티브 기술 담당 부사장인 Jay Richman이 말합니다. “특히 광고 업계에 적용되고 있는 새로운 생성형 AI 기술은 이전 접근 방식과 크게 달라졌습니다. 고급 콘텐츠 제작의 경우 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 비디오 등 고도로 맞춤화된 다양한 창의적 콘텐츠를 제작할 수 있습니다. 생성형 AI는 대규모 언어 모델과 딥 러닝을 통해 방대한 정보를 분석하여 고객에게 도움이 될 수 있는 정보가 무엇인지 전례 없이 상세하게, 그리고 정확하게 이해할 수 있습니다.”

AI는 보다 효율적이고 맞춤화된 캠페인 생성에서 신속한 게재를 위한 콘텐츠 및 크리에이티브 리소스 확장, 더 나은 비즈니스 성과 달성을 위한 실시간 최적화에 이르기까지 광고 업종에 계속해서 빠르게 혁명을 불러 일으키고 있습니다.

머신 러닝과 AI는 광고주가 고객을 더 잘 이해하고, 고객에게 더 효율적으로 도달하고, 이들과 더 잘 소통할 수 있도록 하는 신호를 분석하는 데 필수적입니다. 이러한 초고속 분석을 통해 캠페인 생성, 크리에이티브 개발, 캠페인 배포 및 예산 최적화의 효율성을 높일 수 있습니다. AI는 소비자 경험을 개선할 뿐만 아니라 비즈니스 목표를 더 빠르게 달성하는 데 도움이 되는 광고 캠페인을 거의 실시간으로 민첩하게 생성할 수 있게 합니다.

“아마존 광고 비즈니스에서는 수십억 개의 매개변수와 실시간 쇼핑 및 스트리밍 신호를 사용하여 관련성 있는 광고로 고객의 참여를 유도합니다. 덕분에 저희 광고가 더 스마트하게 작동합니다.”라고 아마존 DSP 광고 기술 담당 부사장인 Kelly MacLean이 말합니다. “수백만 개의 신호는 엄청나게 보일 수 있지만 기계에게는 엄청나지 않습니다. 이러한 신호는 학습과 인사이트를 제공하는 원동력이며, 더 많을수록 더 좋은 것이죠.”

프롬프트에 응답하여 광범위한 신경망을 사용하여 콘텐츠를 만드는 딥 러닝의 한 분야를 설명하는 생성형 AI처럼 진화해가는 AI 기능은 광범위한 콘텐츠를 즉시 생성할 수 있습니다. 이 콘텐츠는 세밀하게 사용자 정의되고 창의적인 텍스트, 이미지 및 비디오의 형태를 취할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 기존의 광고 기능을 뛰어넘어 시각적으로 풍부하고 매력적인 광고를 만들 수 있습니다. 고품질의 다양한 콘텐츠를 대규모로 신속하게 생성할 수 있는 이 기술의 기능은 크리에이티브 개발에 필요한 시간과 리소스를 줄이고, 캠페인 지출을 최적화하고, 브랜드가 새로운 크리에이티브 아이디어를 실험하고 반복하여 어떤 것이 가장 효과가 좋은지 확인할 수 있도록 도와줍니다. 지난 10월, 아마존 광고 생성형 AI 이미지 생성 도구는 크리에이티브 장애물을 제거하고 브랜드가 광고 성과를 개선하는 데 도움이 되는 라이프스타일 이미지의 생성을 지원하기 위해 출시되었습니다. 생성형 AI를 활용하여 상품 상세 정보를 기반으로 라이프스타일 이미지를 몇 초 만에 자동으로 큐레이션합니다.

모든 것에서 그렇듯이 광고에서 AI를 사용하는 것은 하나의 여정이며 광고주에게 더 많은 가치를 제공하기 위해서는 지속적인 반복이 필요합니다. Advertiser Perceptions의 최근 설문조사에 따르면 광고주는 주로 효율성 향상(63%), 캠페인 변경을 위한 유연성 및 민첩성 향상(50%), 더 빠른 크리에이티브 애셋 개발(46%), 비용 절감(40%)과 관련된 요구 사항을 해결하기 위해 AI 도구를 찾습니다.¹ 이처럼 변화하는 광고주의 요구에 부응하기 위해 AI는 광고 수익률(ROAS)을 높이는 데 도움이 되는 최적화된 캠페인 결과를 제공하는 모델 잠재고객을 통해 더 나은 비즈니스 성과를 창출할 수 있는 다양한 기회를 창출할 수 있도록 도와줍니다.

아마존 광고 DSP 부사장인 MacLean은 “미국 캠페인 전반에 걸쳐 실시한 내부 분석에서 모델 잠재고객 도달이 오픈 웹 전반에서 익명의 공급을 받을 때 우수한 광고 게재를 유지하고 최대 25% 참여율을 높이는 동시에 노출당 클릭당 비용을 12% 줄여 더 효율적인 지출이 가능하다는 사실을 확인했습니다.”²라고 말했습니다. “또한 광고주에게 더 많은 가치를 제공하기 위해 미국 전역의 평균 광고 수익률(ROI)을 높이는 데도 도움이 되었습니다. 광범위한 구매, 브라우징 및 스트리밍 신호 덕분에 아마존 DSP 캠페인이 1/3 이상 증가했습니다.”

생성형 AI 비디오 제작(예: 자연어 프롬프트 사용)이 발전함에 따라 비디오 광고는 업계의 혁신을 위한 차세대 분야임을 알 수 있습니다. 광고주는 비디오에 생성형 AI를 활용함으로써 보다 저렴한 비용으로 고품질의 크리에이티브 애셋을 이용할 수 있을 뿐만 아니라 잠재고객에게 보다 관련성이 높고 설득력 있는 스토리텔링을 제공하여 고객 참여도를 향상시킬 수 있습니다.

아마존 광고에서는 운영 모델링 및 잠재고객 모델링과 같이 비즈니스 초창기부터 AI를 활용해 왔습니다. AI가 애드테크 기능에 처음 활용되었을 때 혁신의 핵심은 고객 경험이었고, AI의 사용과 적용을 주도한 것은 고객에 대한 헌신이었습니다. 그 결과 광고주가 보통의 광고 입찰에 대해 초과 비용을 지불하지 않도록 하는 보다 효율적인 입찰을 하게 하고 최대한의 가치와 정확성으로 최상의 입찰 가격을 확보하는 등 광고의 관련성을 얻는 속도가 빨라졌습니다.

아마존 광고의 응용 과학 디스플레이 담당 이사인 Ben Ellison 은 “타사 거래소에서 광고 인벤토리를 구매할 때 정교한 ML 모델을 사용하여 고객을 위해 가능한 최저 비용으로 최상의 광고 인벤토리를 확보하고, 이를 통해 고객의 비즈니스 전반을 개선합니다.”라고 말했습니다. “광고주에게 가장 적합한 기회를 찾기 위해 사용하는 정보의 양은 페이지 콘텐츠, 미디어 및 크리에이티브, 아마존 잠재고객, 광고 참여 방식에 대한 실시간 신호 등 방대합니다. AI는 아마존 광고의 혁신을 지원합니다. AI와 최적화를 두 배로 늘리면서 시청자와 고객에게 더 즐거운 광고 경험을 제공할 수 있게 되고 시간의 경과에 따라 광고주의 비즈니스를 성장시킬 가능성이 높아집니다."

이것이 바로 AI와 같은 첨단 기술의 효과이며 고객 여정을 더 심층적으로 이해하는 데 도움이 되는 것이죠. 이를 통해 캠페인 개발 및 콘텐츠 제작에 대한 전략적인 접근 방식을 보다 대규모로 취하면서 지출을 최적화하고 고객에게 보다 원활한 경험을 제공할 수 있습니다.