마케팅에서 AI가 가져오는 혁신

생성형 AI의 기본 개념과 작동 원리

“AI, 피자 광고를 뒤집다”

 2021년 어느 날, 미국의 글로벌 피자 체인 A사는 새로운 광고 캠페인을 준비하던 중이었습니다. 과거와 같은 방식으로 광고를 제작하면 경쟁사들과의 차별화가 어려울 거라는 판단이 내려졌습니다. 그들은 색다른 아이디어를 원했지만, 수많은 브레인스토밍 회의에도 모두 평범한 결과만 나왔습니다.

 그때 도미노 팀은 한 가직 실험적인 접근을 선택했습니다. “AI에게 광고를 맡기자!” 그들이 선택한 것은 최신 생성형 AI(Generative AI) 기술이었습니다. 이 AI는 피자를 주제로 한 수백 개의 광고 데이터를 학습하고, 고객의 구매 심리를 자극할 수 있는 영상 스크립트를 만들어냈습니다.

 결과는 놀라웠습니다. AI가 만들어낸 광고는 A사의 브랜드 아이덴티티를 유지하면서도 고객의 감정을 이끌어내는 독창적인 메시지를 담고 있었습니다. “피자는 단순한 음식이 아닙니다. 당신의 추억입니다.”라는 메시지는 사람들의 마음을 사로잡으며 매출 상승으로 이어졌습니다.

 이것이 바로 생성형 AI의 힘입니다. 도미노의 사례는 AI가 마케팅의 창의성을 도와주는 새로운 도구로 자리 잡을 수 있음을 보여줍니다. 그렇다면 생성형 AI는 무엇이며, 어떻게 이런 결과를 만들어낼 수 있었을까요?

생성형 AI를 활용해 제작한 동영상(with Haliuo AI)

생성형 AI란 무엇인가?

 생성형 AI는 인간의 지능처럼 텍스트, 이미지, 오비오, 비디오 등 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 기술입니다. 이 기술의 핵심은 기계 학습(Machine Learning)과 심층 신경망(Deep Neural Networks)으로, 방대하나 데이터를 학습하고 이를 기반으로 새로운 결과물을 창출하는 능력을 가집니다. 예를 들어 챗GPT와 같은 AI는 대규모 텍스트 데이터를 학습한 후, 사용자의 입력(프롬프트)에 따라 자연스럽고 창의적인 문장을 생성할 수 있습니다. DALL·E나 미드저니 같은 AI는 이미지를 학습해 특정 주제나 스타일에 맞는 새로운 이미지를 그려냅니다. 그 외에서 음악 생성, 동영상 생성, PPT 제작, 상세페이지 제작 등 다양한 콘텐츠를 만들어 내고 있습니다. AI가 주목받는 이유는 단순히 데이터를 분석하거나 예측하는 것을 넘어, 창의적인 결과물을 만들어낼 수 있다는 점입니다.

생성형 AI의 작동 원리

생성형 AI의 작동 원리는 “학습”과 “생성” 두 가지 단계로 나뉩니다.

1. 학습(Training)

AI는 대규모 데이터를 학습하며 패턴과 구조를 이해합니다. 예를 들어, 텍스트 생성 AI는 수백억 개의 문장을 학습해 문법, 어휘, 문장 구조, 문맥적 의미를 이해합니다. 이미지 생성 AI는 다양한 이미지를 학습하여 사물, 색상, 질감, 형태 등을 파악합니다. 여기서 멀티모달(Multimodal) 개념이 중요하게 등장합니다. 멀티모달이란 AI가 텍스트, 이미지 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리하고 이해하는 능력을 말합니다. 챗GPT와 같은 모델이 사진 이미지 내용을 이해하고, 분석 자료를 만들거나 음성데이터를 처리할 수 있는 이유가 멀티 모달입니다. 예를 들어 사용자가 “푸른 하늘 아래 피자가 놓인 그림”을 텍스트로 입력하면, 멀티모달 AI는 텍스트를 이해한 후 이를 기반으로 이미지를 생성해 냅니다. 멀티모달 처리 기술은 AI가 사람처럼 여러 감각을 통합해 이해하고, 새로운 결과물을 만들어낼 수 있도록 돕습니다. 학습 단계에서는 AI 모델이 데이터에서 의미 있는 관계를 찾아내고 이를 수치화해 기억합니다. 이 과정을 통해 AI는 데이터를 창조적으로 재구성할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.

2. 생성(Generation)

 학습이 완료된 AI는 사용자 입력(프롬프트)을 기반으로 결과물을 생성합니다. 이 과정에서 중요한 역할을 하는 것이 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)입니다.

LLM(대규모 언어 모델)은 방대한 양의 텍스트 테이터를 학습한 AI 모델로, 문맥을 이해하고 자연스러운 텍스르틑 생성하는 데 최적화되어 있습니다.

LLM 특징 

1. 방대한 매개변수(파라미터)를 사용해 인간처럼 풍부한 텍스트를 생성

2. 복잡한 문맥도 이해 가능(단순 명령에서 고차원적 사고로 확장)

3. GPT-4와 같은 모델은 학습 데이터를 바탕으로 언어, 문화적 맥락까지도 이해

예를 들어, LLM은 다음과 같은 복잡한 질문에도 답변을 생성할 수 있습니다.

“우리 브랜드(그로스 마케팅 회사)를 소개하는 짧고 감성적인 문장을 만들어줘.” LLM은 학습 데이터를 기반으로 적절한 어휘와 문장 구조를 조합해 독창적인 문구를 생성합니다.   

 

<챗GPT를 활용한 감성적인 문장 생성>

3. 토큰화(Tokenization)

AI가 텍스트 데이터를 이해하고 학습하는 데 가장 중요한 기술 중 하나가 토큰화(Tokenization)입니다.

토큰화란?

텍스트 데이터를 작은 단위(토큰)로 분리하는 과정입니다. 토큰은 단어, 문자의 조합, 심지어는 단어의 일부일 수도 있습니다.

예를 들어 “생성형 AI는 혁신적이다”라는 문장을 토큰화하면 다음과 같이 분리됩니다. [“생성형”, “AI”, “는”, “혁신”, “적”, “이다”]

 AI는 텍스트를 토큰으로 나누어 패턴을 학습하므로 더 정밀하게 문맥을 이해할 수 있습니다. 언어별 특성을 반영한 토큰화를 통해 다국어 학습이 가능해집니다. 사용자가 입력한 명령도 토큰화 과정을 거쳐 AI가 이해하고 처리하기 때문에 사용자 입력(프롬프트)이 중요합니다.

 이렇게 멀티모달, LLM, 토큰화가 결합되면서 생성형 AI는 더욱 인간적인 창의력과 효율성을 갖게 됩니다. AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 데이터를 통시에 학습하며 더 많은 맥락을 이해하고, 대규모 언어 모델로 복작합 문제도 자연스럽게 해결하며, 토큰화를 통해 텍스트를 정밀히 분석하고 생성합니다. 이러한 기술들이 결합된 생성형 AI는 단순히 명령을 수행하는 도구를 넘어, 사람처럼 생각하고 창조하는 능력을 제공합니다.

AI와 마케팅의 만남 : 생산성 증대와 혁신 

 글로벌 스포츠 브랜드 N사는 빠르게 변화하는 시장 상황에 대응하기 위해 새로운 캠페인을 준비하고 있었습니다. 그들의 목표는 “전 세계적으로 연결된 캠페인을 24시간 이내에 기획하고 실행하라!”입니다. 전통적인 방식이라면 불가능에 가까운 도전이었습니다. 글로벌 시장을 대상으로 트렌드를 분석하고, 지역별 맞춤 메시지를 설계하며, 각 플랫폼에 최적화된 콘텐츠를 제작하는 데 몇 주는 걸일 일이었습니다. 그러나 N사는 이 도전에 AI 기반의 생성형 기술을 도입했습니다.

 먼저, AI는 각 지역의 소비자 트렌드와 키워드를 분석해 데이터를 정리했습니다. 이어서 브랜드 이미지를 반영한 광고 카피와 시각 콘텐츠를 생성했습니다. 지역별로 미세하게 조정된 메시지가 자동으로 제작되었으며, 소셜 미디어 플랫폼별로 최적화된 포맷으로 출력되었습니다. 

 결과는 놀라웠습니다. 24시간 만에 15개국에서 동시다발적으로 캠페인이 시작되었고, 초기 반응은 기대를 뛰어넘었습니다. N사의 글로벌 마케팅 팀은 AI의 도움으로 단시간에 전 세계 소비자와 소통할 수 있는 캠페인을 만들어 냈습니다. 이 사례는 AI가 마케터의 생산성과 창의성을 증대시키는 도구로 어떻게 활용되는지를 보여줍니다. 그렇다면 AI는 마케팅에 어떤 혁신을 가져오고 있을까요?

AI를 활용한 마케팅 캠페인 성과 증대(By Napkin)

AI가 마케팅에 가져온 3가지 혁신

1. 반복 작업의 자동화로 시간 절약 

 마케팅에서 가장 많은 시간을 잡아먹는 작업 중 하나는 데이터를 수집하고 분석하며, 이를 기반으로 전략을 세우는 일입니다. AI는 이 과정을 자동화하여 마케터가 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다. 한 소비자가 아마존에서 커피 머신을 검색한다고 가정해 봅시다. 검색 결과가 표시되는 순간, 그는 단순히 상품 목록만 보는 것이 아닙니다. “이 제품을 구매한 고객이 함께 구매한 상품”, “당신을 위한 추천” 같은 개인화된 제안이 화면을 채웁니다. 

 이 모든 과정은 AI가 실시간으로 데이터를 분석해 가능하게 만든 것입니다. 아마존은 고객의 구매 이력, 검색 기록, 심지어 리뷰까지 분석하여 각 개인에게 가장 적합한 상품을 추천합니다. 이는 단순히 매출을 올리는 데 그치지 않고, 고객 만족도를 극대화하며, 아마존을 쇼핑 플랫폼으로 자리매김하게 했습니다.

2. 캠페인 자동화 : 코카콜라의 실시간 캠페인 조정

 코카콜라는 AI를 활용해 광고 캠페인을 자동화하고 있습니다. 과거에는 캠페인을 기획하고 실행하는 데 몇 주에서 몇 달이 걸렸다면, 이제는 실시간 데이터를 기반으로 소비자의 반응에 맞게 캠페인을 자동 조정합니다. 

 예를 들어, 코카콜라가 여름철 신제품을 출시하면서 다양한 광고 메시지를 실험했다고 가정해 봅시다. AI는 소셜 미디어, 웹사이트 방문 데이터 등을 분석하여 어떤 메시지가 가장 큰 반응을 얻는지 파악했습니다. 이를 통해 코카콜라는 효율적으로 광고 소재를 변경하며 ROI(Return on Investment)를 극대화했습니다.

3. 고객 경험 향상 : 스타벅스의 AI추천 시스템

 스타벅스의 고객 클로이는 아침 출근길에 평소와 다른 음료를 추천받았습니다. 스타벅스 앱이 평소 그녀가 즐겨 마시는 라떼에 새로운 맛을 더한 음료를 제안한 것이죠. 그녀는 처음에 의아했지만, 호기심에 주문을 해봤고 결과는 대 만족이었습니다.

 이 모든 과정을 가능하게 한 건 AI 기반의 개인화 시스템이었습니다. 추천 시스템은 고객의 행동을 이해하고, 고객의 취향에 맞춘 메뉴를 제안하여 만족도를 높입니다. 스타벅스의 이러한 접근은 고객과의 정서적 유대감을 형성하고, 브랜드 충성도를 강화하는데 기여하고 있습니다.

4. 실시간 데이터 분석과 개인화된 경험 제공

 AI는 소비자 데이터를 실시간으로 분석하고, 이를 바탕으로 더욱 정교한 개인화 경험을 제공합니다. AI는 고객의 행동 데이터를 기반으로 적합한 광고를 추천하며, 전환율을 높입니다. 소비자의 과거 행동 데이터를 기반으로 각 개인에게 최적화된 이메일, 블로그, 소셜 미디어 콘텐츠를 생성합니다. 넷플릭스는 AI를 활용해 시청 기록과 선호 장르를 분석하며 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 시스템을 구축했습니다. 이 시스템 덕분에 넷플릭스의 사용자 75% 이상이 추천 콘텐츠를 시청하며, 이는 고객 만족도를 높이고 구독률 상승으로 이어졌습니다. 넷플릭스는 단순히 추천에서 그치지 않고, 시청 데이터를 기반으로 콘텐츠 제작 전략에도 반영됩니다. 예를 들어, 특정 장르나 배우가 인기를 얻고 있다면, 넷플릭스는 이를 기반으로 오리지널 콘텐츠 제작을 결정합니다. 이러한 예측 분석은 고객의 이탈을 방지하고, 더 높은 구독률을 유지하는 데 핵심 역할을 합니다.

5. 창의적 콘텐츠 생성의 보조 역할

 AI는 더 이상 단순한 분석 도구가 아닙니다. 이제는 마케터가 상상하지 못했던 창의적 결과물까지 만들어내는 협력 파트너로 자리 잡고 있습니다.

 AI는 기업의 톤 앤 매너에 맞춰 감성적인 메시지를 작성합니다. 

소비자가 선호할 만한 이미지와 동영상을 제작할 수 있고, 브랜드의 핵심 메시지를 바탕으로 감동적이고 흥미로운 스토리를 만들어냅니다.

 버거킹은 소비자 반응 데이터를 분석하여 가장 효과적인 메시지를 도출했습니다. AI가 작성한 광고 카피를 공개하며 “이제 광고도 AI가 만듭니다!”라는 메시지로 소비자들에게 신선한 충격을 주었습니다. 이는 단순한 콘텐츠 생성 도구를 넘어, 브랜드에 창의적 이미지를 부여한 성공 사례로 평가받고 있습니다.

AI와 마케터는 새로운 협력 관계를 구축하고 있습니다. AI는 마케팅의 생산성을 높이고, 혁신을 주도하는 강력한 도구로 자리 잡았습니다. 하지만 중요한 점은 AI가 단순히 마케터를 대체하는 것이 아니라, 마케터의 협력 파트너로서 창의성과 효율성을 동시에 제공한다는 것입니다.

 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화하고, 데이터를 기반으로 새로운 아이디어와 결과물을 창출하며, 고객 데이터를 실시간으로 분석할 수 있습니다.

 AI와 함께하는 마케팅은 새로운 혁신의 장을 열어가고 있습니다. 기업들은 데이터를 분석하고 캠페인을 자동화하며, 고객 경험을 개인화하는 등 다양한 방식으로 AI를 활용해 놀라운 성과를 이루고 있습니다. 

마케팅에서 AI자동화의 역할(by Napkin AI)