AI가 디지털 마케팅 시장에
끼치는 영향
AI 시대의 디지털 마케팅 시장엔 어떤 변화가 있을까요?
최근 디지털 마케팅 시장에서 가장 뜨거운 키워드를 꼽아보자면 'AI(인공지능)’입니다. 오픈 AI에서 개발한 챗GPT의 등장이 마케팅 생태계를 완전히 바꾸면서 너도나도 우리 서비스에 AI 기술을 접목하기 시작했습니다. 이러한 흐름에 따라 생성형 AI, 예측형 AI 등의 기술이 빠르게 진화하고 있죠.
글로벌 고객관계관리(CRM) 소프트웨어 기업인 세일즈포스와 시장조사기관 ‘유고브(YouGov)’가 함께 진행한 ‘AI가 전 세계 마케터에게 미치는 현황과 효과’ 조사 결과에 따르면, 생성형 AI를 이미 사용하고 있다고 답한 응답자가 51%라고 전했습니다. 이 중에서 생성형 AI를 이미 워크플로우에 구현한 비율은 17%로 생성형 AI가 업무 속에 꽤 깊숙이 자리 잡고 있음을 확인할 수 있었습니다.
특히 퍼포먼스 마케팅, CRM 마케팅 등 데이터 기반 마케팅의 중요도가 높아지면서 유저의 데이터를 분석하고, 유의미한 인사이트를 도출하여 정확도 높은 마케팅으로 유저에게 더 나은 경험을 제공하는 것이 필수인 시대가 되었습니다.
속도를 가늠할 수 없을 정도로 빠르게 발전하고 있는 AI, 국내 마케팅 시장에는 어떻게 활용되고 있을까요?
이어서 자세히 알아보도록 하겠습니다.
AI가 디지털 마케팅에 끼치는 영향
AI는 크게 ‘Gen AI'라고 불리는 생성형 AI와 예측형 AI가 대표적입니다. 예측형 AI란 ‘미래를 추정’하고, 생성형 AI는 ‘결과물’을 만들어 냅니다. 생성형 AI와 예측형 AI는 쓰임이 다르기 때문에 디지털 마케팅 시장에서도 완전히 상이하게 활용됩니다.
가장 큰 두각을 나타내는 부분은 ‘초개인화’, ‘예측/분석 및 세분화’, 마지막으로 '업무 효율화’ 등 세 가지로 정리해 볼 수 있습니다.
[초개인화]
마케팅 시장에서의 ‘초개인화’는 제법 오래된 이슈 중 하나입니다. 개인화에서 한층 더 진화된 마케팅 전략으로, 유저의 검색 활동, 클릭, 조회 페이지 등의 행동 데이터를 기반으로 정확한 니즈를 파악합니다. 따라서 유저는 제품 및 서비스에 대한 인지부터 구매까지의 모든 퍼널에서 개인에게 유용한 정보와 광고를 노출하여 모든 경험을 개선할 수 있게 되었습니다.
초개인화 마케팅 전략에서 중요한 건 ‘어떤 적절한 메시지나 콘텐츠를' 유저에게 제공할 것인가에 대한 고민입니다. AI는 유저의 행동 데이터를 분석하여 어떤 정보와 콘텐츠가, 어떤 시점에 필요한지 파악하는 데 기여할 수 있습니다. 따라서 AI를 통해 '필요한 정보를 적합한 시기에 적절한 메시지로 전할 것인가'라는 마케팅 시나리오를 잘 구축한다면 초개인화 마케팅의 성과를 효과적으로 높일 수 있습니다.
[예측/분석 및 세분화]
예측형 AI 기술로는 유저의 행동 데이터를 분석하여 이후 행동을 예측하고, 비슷한 관심사를 갖고 있는 유저를 세분화할 수 있습니다. 정확하게 대량의 데이터를 분석하여 인사이트를 얻은 것을 패턴화 하여 유저별 행동을 예측하는 것이지요. 대표적으로 우리가 알고 있는 ‘머신러닝', ‘알고리즘’ 등이 예측형 AI 기술에 의해 구현됩니다. 또한 마케팅 측면에서 캠페인 성과까지 예측할 수 있어 기업의 빠른 의사결정을 도울 수 있습니다.
유저의 유입 이후 여러 활동을 분석하여 다음 행동을 예측하고 그 행동에 따라 원하는 정보를 노출하고 또 다른 행동을 유도한다면 마침내 서비스마다 정의 한 제각기 다른 ‘전환’에 이르게 됩니다. 예측형 AI는 유저 여정의 특정 부분이 아니 전체를 아우르며 업무의 생산성을 높입니다.
[업무 효율화]
생성형 AI의 등장으로 가장 큰 변화를 불러온 것은 업무의 효율화입니다. 생성형 AI는 이미지 혹은 텍스트 콘텐츠라는 결과물을 만들어 내어 마케터 업무의 효율은 극대화되었습니다. 또한 혁명을 불러일으킨 챗GPT가 처음 등장했던 2022년 11월과 2024년의 생성형 AI 기술을 비교해 보면 어딘가 조금 어색해 보이는 텍스트나 이미지에서 전혀 이질감이 없는 결과물을 만들어 내고 있습니다.
생성형 AI 역시 ‘학습'이 가능하다는 사실을 주목해야 합니다. 예를 들어 우리가 챗GPT에 A 주제에 대한 콘텐츠를 작성을 명령할 때 명확한 맥락과 구체적인 예시를 제시하면 완성도 높은 결과물을 얻고, 이를 반복하면 처음보다 간단한 명령으로 동일한 퀄리티의 결과물을 만들어 낼 수 있습니다. 반복적인 학습의 결과물은 완성도와 시간 두 마리 토끼를 잡을 수 있어 업무 효율을 높입니다.
AI를 만난 디지털 마케팅 서비스
네이버, 검색광고 최적화의 새로운 패러다임 ‘클로바 포 AD’
지난 1월 출시되어 테스트를 진행 중인 클로바 포 AD는 네이버의 검색 광고 최적화를 위한 광고 상품 중 하나입니다. 네이버의 초거대 AI ‘하이퍼클로바X’를 기반으로 하며, 유저의 정보 소비 흐름을 연결하는 초개인화 경험을 제공하는 생성형 AI입니다.
클로바 포 AD는 마치 오프라인 매장에서 마주할 수 있는 매니저를 연상케 하며 유저의 니즈를 이해하고 그에 알맞은 답변을 제공합니다. 브랜드를 학습한 챗봇이 고객의 모든 경험에 기여하는 것이지요. 사전 테스트 기간 동안 클로바 포 AD와 대화를 나눈 후 브랜드 웹사이트로 이동해 제품을 탐색하는 유저가 약 30%에 달한다는 성과를 발표하며 검색 광고 시장 초개인화 시대의 포문을 열었습니다.
버즈빌, 체리피커와 진성 유저를 효과적으로 구별하는 ‘Fraud Detection’
버즈빌의 ‘Fraud Detection’는 체리피커와 부정 사용자를 효과적으로 구별하는 전환 확률 예측 AI 모델에 기반한 기술 중 하나입니다. 유저의 광고 참여 데이터를 학습하여 전환 가능성이 높은 유저에게 우선으로 광고를 노출하고, 반대의 경우에는 광고를 노출하지 않거나 후순위로 노출할 수 있습니다.
신규 유저의 모수가 쌓이지 않은 시점에는 비교적 미션의 난이도가 높은 광고를 노출하여 유의미한 데이터를 수집하고, 이후 참여 가능한 광고 수를 확대하며 전략적으로 유저의 참여를 유도합니다. 또한 이렇게 구분된 유저 세그먼트에 따라 혜택을 차등 지급하여 진성 유저가 될 가능성이 높은 유저에겐 더 많은 리워드를 제공합니다. 이러한 AI 기술은 깊이 있는 유저 분석을 통해 참여도를 높이고, 더 나아가 가치 있는 경험을 제공할 수 있습니다.
AB180, 고객 인게이지먼트 & CRM 자동화를 위한 ‘Braze’
브레이즈의 Sage AI는 Chat GPT(GPT-4) 기반의 AI 카피라이터와 이미지 생성 모델 DALL-E 2를 제공합니다. 생성형 AI 접목으로 카피와 시각적 콘텐츠를 제작할 수 있도록 도우며 효율적인 크리에이티브 작업을 진행할 수 있습니다. 또한 전환 가능성이 높은 유저를 예측하여 특정 행동을 유도하는 캠페인을 진행할 수 있어 이탈률을 낮추는 데에 효과적입니다.
그뿐만 아니라 자동 최적화 기능으로 A/B 테스트의 배로 늘리며 끊김이 없는 유저의 경험을 설계하며 CRM 마케팅을 운영할 수 있습니다. 이는 반복적인 작업과 크리에이티브 생산을 자동화하여 업무의 생산성을 높이고, 캠페인의 효율을 빠르게 개선합니다.
AI 시대와 함께 다가올 미래
위의 내용에서 확인했듯 디지털 마케팅 시장에서는 예측형 AI와 생성형 AI가 널리 사용되고 있습니다. 나스미디어의 발표에 의하면 글로벌 생성형 AI 광고 시장의 규모는 2022년 약 101억 달러에서 향후 2030년엔 약 1,093억 달러로 확대될 전망이라고 예측했습니다.
이러한 전망은 현재 AI 시장의 게임체인저인 챗GPT와 AI소라를 중심으로 그 활용법은 더욱 무궁무진해지고 있죠. 앞으로는 마케팅 영역뿐만 아니라 엔터, 제약, 생활, 유통, 공공부문까지 AI가 닿지 않는 곳을 찾기 어려워질 것입니다.
그리고 활용법의 핵심에는 명확한 인사이트를 기반으로 유저에게 얼마나 깊이 있고 의미 있는 경험을 제공할 수 있는가에 달려 있습니다. 예측형 AI는 지속적인 학습을 통해 유의미한 데이터를 생성하고, 생성형 AI는 완성도 높은 크리에이티브로 빠른 결과물을 만들어 내며 디지털 마케팅 환경을 최적화할 테니까요.
누군가는 이러한 변화 속에 마케터의 역할이 사라질 거라고 말합니다. 하지만 빠르게 진화하는 AI 기술을 습득하고, 마케팅 전략에 적용하는 큰 그림을 그리는 마케터의 역할은 변함이 없습니다. 또한 개인정보보호 이슈에 적절히 대응하며 새로운 기술을 활용하는 개인의 역량이 더더욱 중요해질 것입니다.
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