생성형 AI로 마케터 1인분 더하기
버즈빌 마케팅 팀이 실무에 생성형 AI를 활용하는 법
AI, 개발자에게만 가깝고 아직 일상에서는 멀었다고 치부해 왔는데 ChatGPT의 출시는 그야말로 모든 것을 바꿨습니다. 출근길에 들은 팟캐스트에서 오죽하면 ChatGPT로 연애 상담하는 에피소드가 나올 정도니까요. <송은이 김숙의 비밀보장>을 듣는데, ChatGPT에게 '나에게 어울리는 남자 연예인을 추천해 줘'라는 질문을 던지니 송은이 씨에게는 김종국을, 김숙 씨에게는 홍석천을 어울리는 사람으로 추천하더라고요(그 결과에 김숙 씨는 분개하며 끊임없이 다시 질문하고, 종래엔 정해인이라는 만족스러운 결과를 얻기도 했습니다.) 이런 결과가 나오는 걸 보면 '아직 AI가 똑똑해지긴 멀었네' 싶다가도, 우리가 AI와 함께 일하는 모습을 보면 그야말로 상전벽해라는 말이 어울립니다.
버즈빌은 온갖 곳(?)에서 적극적으로 AI를 활용하고 있습니다. 실제 광고 퍼포먼스의 최적화를 위해 Predictive AI 모델을 개발했고, 이를 통해 타겟팅 최적화를 진행합니다. Interactive AI는 유저가 참여하는 시점마다 적절 리워드가 얼마일지를 추천해 주고, Generative AI를 통해 다양한 콘텐츠 제작도 진행하고 있습니다. 가끔 재미로 참여하는 상식 퀴즈나 브랜드 초성 퀴즈, 그리고 MBTI와 같은 성격유형 테스트도 대다수 AI로 제작되고 있어요. 물론 광고 검수에는 사람의 눈만 한 것이 없는 현실이지만요.
이러한 AI 도입 과정에서 곁눈질로, 유저 테스트 용도로 다양한 AI모델을 접하다 보니 우리 팀의 일하는 방식에도 기술이 깊숙이 녹아들었습니다. 오늘은 버즈빌 마케팅 팀이 1인분의 리서처이자, 디자이너이자, 아이디어뱅크로 AI를 활용하는 모습을 소개해 볼까 합니다.
주의 사항
AI 툴은 너무나도 다양하고, 노션 AI나 Grammaly 등도 자주 쓰는 도구 중 하나이지만 이번 아티클에서는 생성형 AI로 꼽히는 몇 개의 대표 사례만을 소개하고 있습니다. 여러분이 사용하는 나름의 꿀팁이나 추천 툴이 있다면 언제든 알려주세요:)
ImageFX로 생성한 아이스크림 이미지1. 접근성 덕분에 휘뚜루마뚜루 다 쓰는, 모니카AI
모니카AI는 크롬 익스텐션으로 설치 가능한 AI어시스턴트입니다. ChatGPT뿐만 아니라 Dall-E, Claude AI 등등의 다양한 모델을 선택하여 쓸 수 있는데, 모든 모델이 각기 다른 특장점을 지닌 만큼 이를 활용하는 핵심은 접근성에 달려있다고 봅니다.
크롬 익스텐션을 설치하면 모든 검색 시에 모니카의 요약된 정보와 추가 질문, 마인드맵 등이 검색창에 따라옵니다. 덕분에 '아 일단 이 주제로 글을 한 편 쓰면 좋겠는데, 범위는 너무 넓고 뭐 하나 딱 마음에 차는 키워드가 없는데...'싶을 때 사용하기에 좋았습니다.
가령 초개인화 마케팅 사례를 검색하며 버즈빌의 초개인화 마케팅과 묶어서 쓸만한 콘텐츠 소재를 찾을 땐 범용 키워드로 검색한 후, 마인드맵의 정보를 살펴보고, 글의 얼개를 설계하면서 구체적인 사례를 하나씩 뜯어보는 형태입니다.
크롬 검색 이미지 오른쪽에 모니카의 요약 정보가 따라와요!
모니카의 마인드맵에서 가지를 펼치다 보면 이거다 싶은 키워드를 잡기도 합니다다양한 사례 소개에는 숫자가 핵심인 법, 그리고 그 숫자는 언제나 길고 방대한 영어 리포트에 있는 경우가 대다수더라고요. 해외 논문 및 리포트를 읽을 때도 주로 모니카를 활용하고 있습니다. 아래처럼 딜로이트 리포트를 확인할 때 PDF 파일을 업로드하고 이 안에 필요한 정보가 있는지 질문하며 확인하는 식입니다. 요약 정보만 확인하는 경우에는 요약에 대한 관점이 다를 수 있으므로 다소 누락된 정보가 발생하기도 하는데, 요약문을 살펴본 후 필요한 정보만을 콕 집어 질문하면 리서치에 소요되는 시간은 정말 1/10 수준으로 줄어들기도 합니다.
요약 정보만 살펴보다가 찾는 정보를 놓칠 수 있어, 이때에는 명확한 목적을 갖고 접근하는 게 중요합니다.2. 애매한 검색에는 ChatGPT, 정확한 검색에는 Perplexity
이렇게 전반적으로 글의 뭉치를 끄집어내는 작업에 ChatGPT 모델 기반의 모니카AI를 활용한다면, 최근 데이터 중심의 정확한 팩트 체크는 주로 Perplexity를 사용합니다. ChatGPT도 최신의 데이터를 반영하고는 있지만, 정보의 출처가 다소 뭉뚱그려 나오는 경향이 있습니다. 반면 Perplexity는 개별 정보의 출처를 모두 링크로 알려주고 정보 단위를 분절하여 알려주기 때문에 신뢰감이 더 생기는 편입니다.
즉, 아주 분명한 목적을 가지고 '정보'를 검색해야 하는 경우엔 Perplexity를 쓰고 있어요. 그러한 정보는 구글써치만으로도 충분히 해결되기도 한다는 한계가 있지만, 때로는 퍼져있는 정보를 갈무리하는 것에 시간을 많이 뺏기기도 하니까요.
무엇보다 ChatGPT의 익히 알려진 단점, 거짓말을 잡아내기에도 탁월합니다. ChatGPT는 무엇이든 물어보세요(?)의 기조를 지키기 위해, 말이 되지 않는 질문을 던지면 때때로 말을 지어내기도 하죠. 이러한 단점을 상쇄하는 용으로 ChatGPT에서 정보를 얻은 후 Perplexity로 교차 확인을 진행하기도 합니다.
엔비디아 실적 발표에 대한 Perplexity의 답변: 이런 류의 질문은 Perplexity로 출처까지 병행하여 살핍니다
엔비디아 실적 발표에 대한 ChatGPT의 답변: 좀 더 가독성 있게 답변해 주되 정보 출처를 하나씩 확인해야 해요최근에는 개인화 마케팅으로 대표되는 마켓 사이즈를 검색 시에도 Perplexity를 활용했습니다. '개인화 마케팅'이란 인더스트리에 대한 정의 자체가 제각각일 수 있으므로 정보의 출처 및 해당 출처에 기재된 정보 수집 기준점을 하나씩 확인해야 했기 때문이죠. 일종의 백데이터 검색 시에 유용하다고 볼 수 있습니다.
3. 학습을 시킨다고 가정한다면, Claude AI
Claude AI는 흔히 학습 데이터를 편향되지 않고 가장 최신의 데이터를 활용한 덕에 '가장 윤리적인 AI'로 알려져 있습니다. 텍스트 이해도 또한 ChatGPT보다 한 발 앞서 있고, 응답 속도도 더 빠르다고 합니다...,라고 여러 검색을 통해 알고 있는데요.
이러한 Claude AI의 특장점이 체감되지는 않는 것 같아요. 우리가 일을 할 때 쓰기에 윤리 이슈에 걸쳐지는 질문이 거의 없을뿐더러, ChatGPT의 답변 속도는 충분히 빠르다고 느껴왔거든요. 다만, 채팅할 때 데이터를 학습시키고, 그 학습된 데이터를 중심으로 답변을 내뱉는 경우 Claude AI가 조금 더 자연스럽게 느껴졌습니다.
버즈빌의 기술 백서 제작을 위해 여러 내부 자료를 ClaudeAI에 학습시킨 결과기술 회사의 마케터로 있다 보면 종종 별세계 단어 속에서 허우적거릴 때가 생기는데요, 마케터의 어려움 중 하나는 이때 제대로 정보를 씹어먹고 허우적이 아닌 배영 정도까지는 해내야만 콘텐츠를 만들어낼 수 있다는 점입니다. 그럴 때마다 개발자에게 물어보고, 구글의 다양한 설명을 읽고 또 읽으며 기술 용어를 하나씩 공부해 왔는데, 이번 작업에는 Claude AI를 활용한 덕에 속도 자체가 확 줄었습니다. 개발자가 작성한 다양한 프로젝트 개요서 및 성과 지표, PRD를 하나씩 학습시켜 기술을 가장 짧고 간단하게 요약할 것을 요청했고, 그 결과 전체적인 맥락은 알고 있지만 정확하게 갈래를 짚어내기 어려웠던 기술의 네이밍부터 요약 설명까지 해주었습니다.
물론, Claude AI가 내뱉은 콘텐츠를 그대로 쓰기엔 무리가 있습니다. 그럼에도 '아 이 정보를 요약하면 이렇게 보이는구나, 이 기술은 이렇게 묶일 수 있겠구나' 정도의 기획에 대한 감을 잡는 데에 도움이 되었달까요.
내부적으로는 ChatGPT의 봇 생성도 꽤나 유용하단 얘기를 많이 들어왔기에 Technical Writer 포지션의 봇을 하나 만들까도 고민 중인데요, 아직까지는 AI를 보조제로 적극 활용하며 직접 쓰는 것이 여러모로 심신(?)과 퍼포먼스에도 좋다는 판단을 내리고 있습니다.
4. 광고 이미지 제작엔 ImageFX
DA광고를 하려면 광고 이미지 제작이 필수적인데, 이때마다 디자이너에게 요청사항을 나열하고 결과물을 기다리는 게 마케터에겐 여간 영겁의 시간이 아닐 수 없습니다. 물론 버즈빌은 주로 정기 발행하는 플레이북, 트렌드 리포트 등의 다운로드를 유도하는 광고, 웨비나 모객 목표의 광고를 진행하기 때문에 이미지의 온전한 생성보다는 편집 단에서 사용하는 경우가 다수이긴 해요. 그럼에도 가끔 신규 이미지 제작이 필요할 때면 ImageFX의 도움을 빌립니다.
ImageFX는 구글 AI의 TestKitchen을 통해 확인할 수 있습니다. 이미지뿐만 아니라 MusicFX, VideoFX 등의 기능도 있는데 저희는 ImageFX 활용이 가장 큰 것 같습니다. 실사 이미지나 애니메이션 이미지 모두 생성 가능한데, 애니메이션 이미지의 경우 다소 모든 색감이 강렬하게 잡혀 있어 여러 번 수정 안을 제공해야 하는 경우가 많은 반면, 실사의 경우엔 비교적 만족스러운 이미지 생성이 가능했습니다.
자유로운 분위기의 스타트업 개발자 이미지를 생성을 Image FX에 요청한 결과지금까지 사용한 바로는 음식 사진 퀄리티가 가장 끝내줍니다. 그야말로 군침이 흐르는 음식 사진을 기가 막히게 생성해 주고, 배경을 블러처리하거나 마스크 편집을 하는 기능 등을 모두 제공하고 있어요. 이미지 생성 AI로 유명한 Dall-E는 앞서 소개한 모니카AI를 통해서도 사용하고 있습니다. 개인적으로는 Dall-E의 결과가 조금 더 작위적인 느낌이 있거나 완전히 틀린 값을 내뱉는 경우도 왕왕 있었습니다. 물론 프롬프트를 얼마나 잘 작성하느냐에 따라 다르겠지만요. 다만, 모니카AI를 통해 사용하는 Dall-E는 앞서 말했듯 접근성이 훌륭하여 이미지 편집단에서의 도움을 받기도 합니다.
같은 프롬프트를 모니카(Dall-E)에 요청한 경우 다소 틀린 결과를 주기도 합니다 다만 기업에서 일하는 마케터로서는 DA 소재 제작 시에 내부적인 브랜드 가이드를 지키거나 앞서 제작했던 소재의 톤앤매너를 맞춰야 하는 경우가 많은데 이 부분은 사람의 손이 훨씬 빠르다고 느껴집니다. 브랜드 가이드에 대한 학습을 완료한 이미지 생성 AI라면 훨씬 결과물이 만족스러울 수 있을 듯 하나, 텍스트 기반의 데이터 트레이닝과는 달리 이미지 트레이닝에는 다소간 시간이 소요되더라고요. 성격 급한 마케터는 이 학습을 기다리는 대신 Figma로 직접 만드는 것이 편할 때가 많습니다.
4. 쿼리 짤 땐 역시나 ChatGPT
쿼리를 짜기에도, 생성형AI만한 것이 없었습니다. 대부분의 AI가 쿼리는 잘 짜준다고 느껴왔는데, 저희는 오랫동안 ChatGPT를 사용해 온 만큼, 습관처럼 쿼리를 짤 때마다 ChatGPT를 켜게 됩니다. 쿼리의 퀄리티와는 별개로, 마케터는 원하는 데이터 인사이트를 얻을 때까지 여러 방면으로 쿼리의 수정을 거치게 되는데 이때 ChatGPT와 대화하듯 쿼리를 이어간다는 점에서 마치 1명의 보조 마케터를 채용한 느낌이 들곤 합니다.
쿼리문뿐만 아니라 이에 대한 설명을 통해 쿼리의 구조를 제대로 이해할 수 있습니다덕분에 쿼리 공부에 대한 일종의 압박감은 확 덜어낸 것 같습니다. 한동안은 이렇게 AI에 의존하다가 우리가 직접 쿼리를 짜는 능력은 소멸되는 게 아닐까란 회고를 진행했습니다만, 지금은 'AI에게 잘 질문하는 것이 우리의 능력'이라는 결론을 맺고 있어요. 결국엔 꼬리의 꼬리를 무는 질문 속에서 데이터 속 반짝이는 무언가를 발견하는 것이 핵심이니까요.
개발자분들에게도 생성형 AI를 어떻게 쓰고 계신지 물어보았는데, 여러 재미있는 답변을 받을 수 있었습니다. 외부 커뮤니케이션 시, 예쁘게 메일을 쓰는 용도로 사용한단 답변부터 Github Copilot의 예찬(?)까지 확인할 수 있었는데요 그중 가장 인상 깊었던 답변을 공유해 봅니다.
SQL쿼리를 잘 짠다는 것은 개발자에게도 통용된다는 확신을 얻을 수 있었던 답변생성형 AI의 모델들은 각기 다른 특장점을 가지고 시장에 출시되고 있고, 이를 활용한 서비스부터 다양한 사용 팁까지 그야말로 '쏟아지고' 있는 형국입니다. 이 과정에서 마케터에게 요구되었던 과거의 'Hard skill set'은 더 이상 정말 'Hard'한 것이 아니지 않나란 생각도 듭니다. 점점 기술적인 일은 AI에게 맡겨놓고 그 안에서 쓸만한 씨앗을 발굴하고, 키워보고, 여러 방면-다양한 채널 및 콘텐츠로 활용하는 일이 마케터에게 남겨진 숙제랄까요.
여러분은 AI를 어떻게 활용하고 계신가요? 버즈빌은 실무에서 뿐만 아니라 선보이는 모든 제품에 AI를 녹여내기 위해 골몰하고 있습니다. 대표적인 것이 예측형 AI 모델 기반의 Performance Maximizer입니다.
일상에서부터 일, 그리고 광고/마케팅 업계 전반에까지 AI가 어떤 형태로 영향을 끼칠지, 무엇을 가장 폭발적으로 바꾸어낼지 우리는 매일 흥분과 기대의 마음으로 지켜보고 있습니다.
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