AI야, 나는 누구니?
(Insight) AI는 마케팅을 어떻게 바꾸고 있나
A 씨는 오늘 하루가 유난히 힘겹다. 밀린 일이 산더미인데, 상사의 말도 안 되는 소리를 들어주고 있으려니 귀에 피가 났나 싶다. 거울을 보니 다행히 그 정도는 아닌 것 같다. 이제는 아무 생각도 하지 않고 시원한 아이스 라떼 한잔 마시고 싶어 진다. 그렇게 평소에 자주 가던 카페로 들어서니 마음이 좀 놓인다. 그럼 이제 자주 먹던 아이스 라떼를 주문해 볼까. 그렇게 주문을 하려는 찰나! 아무 말도 하지 않았는데, 바리스타가 미소를 지으며 라떼 한잔을 건넨다. “이거 한 잔 드시겠어요?” 아니 어떻게…? A 씨는 생각했다. 이거 라떼 플러팅인가.
좀 더 상상해 보자. 바리스타가 실제 사람이 아니라, AI라면 어떨까. 마치 그의 생각을 읽고 있는 것처럼 행동한다면? 취향과 선호를 훤히 알고 있는 AI라면 충분히 가능하다. 이 AI는 카페인이 필요한 시점에 커피를 제안하고, 분위기에 맞춰 음악을 추천하며 일정관리에 자산관리까지 척척 해줄 수 있다.
이런 상상이 허무맹랑하다고 생각하는 사람은 그리 많지 않을 것 같다. AI는 이미 우리 일상으로 가까이 들어와 있기 때문이다. 잊고 있던 생활 용품의 구매 주기가 되면 알려주며, 내 취향에 맞는 콘텐츠를 추천한다. 평소보다 이번달 지출이 더 많다는 걸 말해 주며, 소비패턴에 맞는 신용카드를 소개해 주기도 한다. 그렇게 나의 생각을 훤히 꿰뚫고 있는 것처럼 행동한다.
그런데 이 모든 건 어떻게 가능해진 걸까. 그리고 우리 비즈니스에는 어떻게 활용할 수 있을까? 어렴풋이 알고 있었다면 이번 글에서 제대로 한번 알아가 보자.
나는 누구일까
앞서 말한 일들이 가능해진 건, AI가 우리의 활동을 눈여겨보고 있기 때문이다. 쉽게 말해 온라인 상, 우리의 행동과 선택을 AI가 기록하고 분석하고 있기 때문이다. 그러다 보니 AI는 우리의 취향도 알고 있고 우리가 무엇에 반응하지는도 자연스럽게 알게 되는 것 같다. 심지어 어쩔 때는 나보다도 나를 더 잘 아는 것 같다.
그렇다면 과연 AI가 나를 어떻게 분류하고 있는지 직접 확인해 보면 어떨까. “그게 가능해?”라고 생각한다면, 지금 핸드폰을 손에 들고 확인해 보자. 아래 순서대로 차근차근 따라 해 보면 구글이 ‘나’를 어떻게 분류해 놓았는지 직접 확인이 가능하다.
[ 유튜브가 분류하는 내 모습 확인 해 보기 ]
유튜브 앱 >> 우하단 프로필 >> 우상단 설정(톱니바퀴) 아이콘 클릭 >> Youtube의 내 데이터 >> 개인 맞춤 광고 >> 개인 맞춤 광고
어떤가? 나에 대한 정보가 상당수 일치 하고 있나? 사실 과거에는 인구통계학적 분류 이외에 어떤 분야에 관심이 있는지까지 좀 더 디테일하게 소개 됐는데 요즘은 더 심플하게 바뀌었다. 아마도 개인정보 이슈 때문 인듯하다. 위의 내용은 외부 강의를 할 때마다 아이스브레이킹을 위해 하곤 하는데, 그때마다 사람들이 그렇게 재밌어한다. 대부분 잘 들어맞지만, 잘 안 맞는 부분도 있고 또 그게 웃음 포인트가 되기도 한다.
분류 결과를 들여다보면, 나에 대한 다양한 정보가 나온다. 연령, 성별, 소득 수준, 자녀 유무, 부동산 소유 등을 확인할 수 있다. 그러니까 내가 현재 기혼자인지 미혼자 인지. 기혼자라면 자녀가 있는지, 또 자녀가 있다면 몇 세 정도 되는지 거침없이 보여준다.
위의 순서대로 따라가 보면, 유튜브가 분류한 내 모습을 확인할 수 있다 나는 이런 정보를 입력한 적이 없다며 놀라는 분도 있을 것 같다. 당연히 내 소득이 얼마 인지, 기혼 여부와 부동산 보유 여부에 대해 정보를 입력한 적은 없었을 것이다. AI는 유저들의 온라인 행동 패턴을 분석해 추론할 결과물일 뿐이다. 물론 추론이라는 건 가정을 전제로 하기에 완벽하게 정확할 수는 없다. 하지만 많은 이들이 팩트와 상당수 일치하는 것을 보고 놀라곤 한다. 강의 중 이 부분을 실습하다 보면 재미있는 일들이 많이 일어나는데, 분명 연애 중이 아니라는 친구가 '연애 중'이라는 상태가 뜨기도 하고 자녀가 없는 친구가 자녀가 있는 것으로 뜨기도 한다. 그러다 보니 "미국에서 썸은 곧 연애다"라는 주장이 나오기도 하고, 갑자기 "숨겨둔 자식이 있는 거 아냐"는 농도 짙은 농담이 오가기도 한다. 심지어 다급하게 찾아와 이런 질문을 하는 분들도 있다. “저기, 이거 이거 어떻게 없앨 수 있나요?”
구글은 기본적으로 로그인 기반으로 고객 데이터를 수집하고 분류한다. 따라서 사용자가 로그아웃을 하면, 구계정을 통한 데이터 수집은 제한받게 된다. 이론적으로, 로그아웃은 맞춤형 서비스에서 의도적으로 배제되는 가장 단순한 대처법인 것이다. 다만, 로그인을 하지 않아도 '애드 ID(단말 고유 번호와 매핑된 모바일 활동 기록 식별자)를 기반으로 한 고객 분류는 계속된다. 물론 그렇게 되면, Gmail, 구글 드라이브, 유튜브 등 구글 생태계의 연동성과 심리스 한 사용자 경험을 포기해야 한다. 결국 이러한 부분 때문에 로그인을 하지 않고 지속적인 이용을 하긴 쉽지 않다.
로그아웃 대신, 로그인 상태에서 데이터 제공 동의를 거부하는 방식도 있다. 구글은 개인정보 보호를 강조하며, 사용자가 데이터 활용 여부를 스스로 결정할 수 있도록 여러 설정을 제공하는데 이를 활용하는 것이다. 이 경우 맞춤형 광고는 더 이상 나타나지 않지만, 기본적인 광고는 계속 노출된다. 사용자는 개인정보 보호를 지키는 동시에 구글 서비스의 주요 기능을 사용할 수 있는 절충안인 것이다. 구글은 사용자가 이러한 선택권이 있음을 특히 강조하며 이를 여기저기에서 알리고 있다. 개인정보보호과 워낙에 민감한 이슈이다 보니 조심하고 또 조심하고 있는 것이다.
*참고: 구글의 맞춤 광고 중지 설정(고객센터/https://support.google.com/accounts/answer/2662922)
여기서 중요한 건 어떻게 내 개인정보를 차단하느냐가 아니다. 데이터를 어떻게 수집하고 분석해, 그 결과를 어떻게 마케팅에 적용할지 이해한다면, 데이터는 강력한 비즈니스 도구가 된다. 온라인에서 고객의 행동 패턴을 분석하고 이를 마케팅에 접목할 수 있는 다양한 툴은 이미 존재한다. 하지만 이 글에서는 그중에서도 우리와 가장 밀접하고 방대한 데이터를 다루는 플랫폼인 구글에 초점을 맞춰 그 원리를 살펴보고자 한다. AI는 어떤 원리를 통해 나를 분류하는 것일까. 좀 더 자세히 살펴보자.
AI는 내가 누군지 어떻게 알까?
구글은 이 시대에 가장 정교한 데이터 기반 광고 시스템을 운영하고 있는 곳 중 하나다. 그렇기에 이 시스템이 어떻게 작동하는지 이해하는 것은 현대 디지털 마케팅을 이해하는 데 큰 도움이 된다. 어쩌면 이들은 당신의 상상보다 훨씬 더 많은 데이터를 수집하고 분석하고 있을지 모른다. 그렇다면 과연 이들이 얻게 되는 데이터의 소스는 어떤 것들이 있을까. 크게 세 가지로 나눠 살펴보자.
첫째로 가장 기본적인 데이터 수집 방식은 사용자가 스스로 입력하는 정보다. 예를 들어, 계정을 만들 때 우리는 이름, 생년월일, 성별, 전화번호 등을 입력한다. 이러한 정보는 사용자의 연령대나 기본적인 인구통계적 특성을 파악하는 데 활용된다. 또한, 서비스 이용 중 특정 설정을 활성화하면 추가적인 데이터 수집이 이루어질 수 있다. 모바일 기기의 위치 정보를 허용하면 사용자의 실시간 위치를 데이터 정보가 수집될 수 있으며 이는 장소 맞춤형 서비스의 기반이 된다. 현재 위치에서 가장 가까운 음식점을 추천하거나, 현지 날씨 정보를 제공하는 식으로 말이다.
두 번째 데이터 소스는 바로, 유저의 온라인 활동 데이터를 추적하는 것이다. 검색 창에 입력한 키워드, 웹사이트 사용 기록, 동영상 시청 패턴, 광고 상호작용 정보 등이 포함된다. 예컨대, 유튜브 시청 이력을 통해 유저가 어떤 주제의 영상을 얼마나 자주 시청하고 또 얼마나 오래 시청하는지를 분석할 수 있다. 또한 유저가 광고를 클릭하거나 무시한 기록 역시 하나의 데이터가 된다. 예를 들어, 특정 브랜드의 광고를 여러 번 클릭한 유저는 그 브랜드와 관련된 추가 정보를 제공받을 가능성이 높아지는 것이다.
세 번째 데이터 수집 방법은 사용자의 상황과 환경 정보를 활용하는 것이다. 사용자의 기기 환경, 시간대, 언어 설정 등 다양한 부가 정보 또한 중요한 데이터이다. 이를 활용한다면 보다 정교한 맞춤형 서비스가 가능해진다. 이를텐면 사용자가 오전 시간대에 특정 지역에서 서비스를 이용할 경우 그 시간과 환경에 적합한 광고를 마주 할 수 있다. 아침 시간에 마주하는 커피 광고가 대표적 사례가 된다.*
* 참고: 광고를 위해 사용하는 데이터(구글 고객센터 / https://support.google.com/ads/answer/1634057?hl=ko&ref_topic=7049263 )
결국 위와 같은 방식으로 데이터를 수집한 AI는 사용자의 관심사와 취향을 파악하게 된다. 그리고 그렇게 파악한 정보를 바탕으로 맞춤형 제안을 할 수 있다. 가령 누군가가 전기차를 사려고 한다면, 그 사람은 자연스럽게 관련 정보를 찾아보기 시작할 것이다. '전기차 추천' 검색을 시작으로, 유튜브에서 '테슬라 모델Y 시승기'를 보고, 현대 아이오닉이나 기아 EV6 홈페이지를 방문하는 식이다. AI는 이러한 행동 패턴을 분석해 해당 사용자가 "전기차 구매를 고민하고 있군!"이라고 판단한다. 그 결과로 다양한 전기차 브랜드의 신차 광고, 전기차 보조금 정보, 전기차 보험 상품 광고 등이 노출되기 시작한다.
그런데 문제는 이런 맞춤형 광고에 대한 반응이 사람마다 매우 다르다는 것이다. 필요한 정보를 쉽게 볼 수 있어서 편리하다고 느끼는 사람이 있는 반면, 자신의 행동이 감시당하는 것 같아 불편함을 느끼는 사람도 있다.
구글은 이러한 불편함을 충분히 인지하고 있다. 그래서 사용자가 원치 않는다면 언제든 맞춤형 광고를 끌 수 있는 선택권을 제공한다. 또한 각각의 광고가 왜 노출되었는지 그 이유도 투명하게 공개하고 있다. 광고 옆에 있는 작은 정보 아이콘을 클릭하면, "최근 전기차 관련 검색이 많아 이 광고를 노출했습니다"와 같은 설명을 보여주는 식으로 말이다.**
** 참고: 구글 홈페이지 안전센터 / https://safety.google/privacy/ads-and-data/
이토록 데이터에 집착하는 이유
구글이 이토록 세밀하게 사용자 데이터를 수집하고 분석하는 궁극적인 이유는 하나다. 데이터를 원하는 사업자가 너무도 많기 때문이다. 농구공을 판매하는 업체는 농구를 즐기는 사람들에게, 게임기를 판매하는 회사는 게임에 관심이 많은 이들에게 마케팅을 하고 싶어 한다. 이들의 바람을 현실화시켜주는 것이 바로 디지털 마케팅이다. 취향에 맞게, 맥락에 맞게! 딱딱 맞춤형 타기팅을 하고 맞춤형 오퍼를 하는 것은 디지털 광고가 갖는 강력한 차별점 아닐까. 그렇게 우리는 점점 세분화된 고객 분류를 넘어 궁극적으로는 개인을 타깃으로 한 마케팅을 향해 가고 있다. 마치 자율주행 자동차가 핸들이 없어지는 레벨 4를 향해 달려가고 있는 것처럼 말이다.
결국, 그렇게 이상적인 상황이 만들어지려면 고객에 대한 세부적인 분류가 가능해야 한다. 하나의 고객이라도 아침과 저녁의 생각이 다를 수 있고, 럭셔리 브랜드를 좋아하지만 퇴근길에는 빠짐없이 다이소를 들릴 수도 있다는 걸 우린 잘 안다. 시시각각 변하고 맥락에 따라 바뀌는 고객의 관심사와 취향을 꿰둟는 것은 플랫폼 비즈니스의 본질이다. 그리고 그러한 고객들의 정보는 마케터들이 그토록 얻고 싶어 하는 귀중한 정보다. 플랫폼 사업자들이 그토록 데이터와 AI에 집중하는 이유가 여기에 있다.
그렇다면 마케터 관점에서 우리는 이러한 고객분류를 어떻게 활용할 수 있을까. 이는 맞춤형 마케팅 진행을 위한 기반이 된다. 그리고 잠재고객을 대상으로 다양한 맞춤형 광고를 가능하게 한다. 어떤 종류의 타기팅이 가능한지 구체적인 내용을 좀 더 자세히 살펴보자.
가장 먼저 인구 통계 그룹을 타기팅할 수 있다. 이는 나이, 성별, 자녀 유무, 가계 소득이 따라 고객을 구별하고 우리 광고를 노출할 수 있다는 의미다. 또한 좀 더 세부적으로 생애 주요 이벤트에 맞춰 타기팅을 할 수도 있다. 대학졸업, 이사, 결혼, 첫아이 출산 등 중요한 생애 주기에 있는 이들에게 우리 메시지를 전할 수 있다.
다음으로 우리 브랜드나 상품에 관심을 보인 이들을 타기팅할 수 있다. 내 웹사이트나 모바일 앱을 이용한 고객을 식별할 수 있으며, 우리 광고에 상호작용(댓글, 좋아요, 공유) 한 고객을 찾아낼 수 있다. 그들만을 대상으로 우리 광고를 노출할 수 있음은 물론이다. 또한 우리 상품과 관련된 특정 키워드나 URL을 포함하여 맞춤 세그먼트를 설정할 수도 있다. 그야말로 우리 상품의 구매의도가 높은 이들을 찾아내 그들을 집중 공략할 수 있는 것이다.
마지막으로 관심분야 별 타기팅을 할 수 있다. 이는 유저의 라이프스타일, 습관, 열정, 관심을 갖는 분야에 따라 분류하는 것을 의미한다. 그래서 누군가는 영화광으로 또 누군가는 고양이 애호가로 분류되는 것이다. 눈에 보이지는 않지만 AI는 우리에게 그런 꼬리표를 붙여 바라보고 있는 것이다. 그리고 마케터는 그렇게 분류된 고객정보를 통해 맞춤형 광고를 진행할 수 있다. 예컨대, 영화광에게 넷플릭스 유료 요금제 광고를 할 수 있고 고양이 애호가에게 츄르 광고를 할 수 있는 식이다.
* 참고 Google Ads 고객센터 '잠재고객 세그먼트에 대한 정보'
이상에서 살펴본 바와 같이 우리는 세상 어딘가에 존재하는 우리의 잠재고객을 찾아낼 수 있다. 플랫폼을 잘만 활용한다면 귀신같이 찾아낼 수 있단 말이다. 그리고 그들을 대상으로 절묘한 타이밍에 우리의 메시지를 전할 수도 있다. 우리가 러닝화를 판매하는 브랜드 라면, 기능에 집중하는 타깃과 패션이나 가격 합리성에 집중하는 고객을 구별해 마케팅을 진행할 수 있다. 그리고 그들의 반응에 따라 다시 한번 오퍼를 할 수도 있다.
성과를 만들고 있는 이들은 뭐가 다를까
실제로 이런 환경을 십분 활용해 맞춤형 광고를 진행하고 있는 기업들이 많다. 하나의 상품도 고객의 취향과 선호에 따라 각기 다른 부분을 강조해 소구 하는 것이다. 대표적인 게 벤츠의 사례다. 벤츠는 고객 취향별로 각기 다른 카피 21개를 제공하며 타깃 맞춤형 광고를 제작했다.
예를 들어 반려견을 키우는 고객에게는 "반려견이 더 편안해 지는 공간"이라는 메시지를 전하고, 골프를 좋아하는 고객에겐 "파트너의 골프백까지 여유롭게"라는 메시지를 전한다. 실용성을 중요시 여기는 고객에겐 "실용성을 생각할 당신을 위해"라는 메시지를, 브랜드 자체의 차별성을 중요하게 생각하는 이들에겐 "클래스의 차이를 만드는 디테일"이라는 메시지를 전한다.
(출처: Think with google) 고객 구매 여정 별로 다른 광고를 제작해 캠페인을 진행한 사례도 있다. 고객이 어떤 상황에 있느냐에 따라 그에 맞는 광고를 도달 시킨 것이다. 뷰티 브랜드 포렌코즈의 사례다. 포레코즈는 제품을 잘 모르는 고객에게는 문제 상황을 공감도 높게 보여주고 그에 대한 해결책으로 제품을 소개하는 영상을 노출했다. 구매 고려 중인 고객을 대상으로는 제품의 강점을 소개하는 광고를 노출했다. 마지막으로 구매를 앞두고 있는 고객에게는 프로모션 오퍼를 제공하는 광고를 도달시켰다. 구매 여정에 맞춰 각기 다른 메시지를 전한 것이다. 포렌코즈는 이러한 캠페인을 통해 고객들의 관심과 호기심이 클릭과 전환율 변화로 이어졌음을 물론이다. 구매 전환율 약 33% 증가시되었다고 한다.*
* 참고 자료: Think with Google
이런 성과는 위의 두 브랜드 만의 것이 아니다. 맞춤형 광고를 통해 고객에게 다가간 브랜드들의 긍정적인 성과들이 실증적인 데이터로 나타나고 있기 때문이다. 구글에서는 수천 개의 F&B 브랜드들의 캠페인을 분석한 결과 관심사 기반의 타기팅이 단순히 데모 타기팅을 한 것보다 광고상 기도는 1.2배, 인지도는 1.5배 높다는 결과*를 공개했다.
이러한 결과가 우리에게 주는 함의는 분명하다. 우선 잠재고객의 관심사를 집요하게 파고들라는 것이다. 그리고 그러한 관심사를 저격할 수 있는 취향 맞춤형 광고를 만들라는 것이다. 누구나 자신이 관심 있어하고 좋아하는 분야의 이야기가 나오면 더 주의 깊게 듣는다. 결국 이런 맥락 가운데 전달되는 광고는 더 이상 귀찮고 성가신 소음이 아닐 거라고 본다.
생각해 볼거리
지금까지 "AI야, 나는 누구니?"라는 제목으로 디지털 상에서 이뤄지고 있는 사용자 분류에 대해 이야기했다. 그리고 AI가 실제로 나를 어떻게 분류하고 있는지 직접 찾아봤다. 마케팅 관점에서 그런 분류를 어떻게 활용할 것인지 알아봤다. 구글(유튜브)에서 직접 진행할 수 있는 5가지 맞춤형 광고 유형을 알아봤고. 광고를 통해 성과를 만들어 내고 있는 기업들의 사례까지 살펴봤다.
결국 비즈니스를 확장하고 싶어 하는 우리들이 해야 할 일은 분명한 것 같다. 한 편의 광고를 만들더라도 고객의 취향을 저격할 수 있는 광고를 만들어야 한다. 이제 데이터는 우리 주변에 충분히 있다. 과연 그 데이터를 어떻게 활용할 것인지, 또 그 활용을 통해 어떤 성과를 이끌어 낼 것인지 온전히 우리에게 달려있는 것 아닐까. 기회를 찾는 이에게만 AI는 무기가 될 수 있다.
* 마케터를 위한 팁
- 온라인에서 우리의 모든 활동은 흔적을 남김
- AI는 그러한 활동을 추적하고 분석해 고객의 취향과 선택을 예측할 수 있음
- 이를 적극 활용한다면 우리의 잠재고객을 찾아 비즈니스를 확장할 기회를 잡을 수 있음
*참고 자료
- YouTube 마케팅의 새로운 장르, 비디오 액션 캠페인 (Think with google 2021 Action 플레이북)
- 소비자의 클릭을 부르는 동영상 광고를 위한 팁 (Think with google)
