디지털 마케팅의 AI - 최고의 가이드

게시 됨: 2023-11-21

AI는 오늘날 디지털 마케팅 담당자를 위한 환상적인 개념에서 게임 체인저로 발전했습니다. 이는 개인화된 광고, 예측 분석, 고객 경험 등을 추진하는 비밀 엔진이 되었습니다.

이 기사에서는 AI가 디지털 마케팅에서 무엇을 의미하는지, AI의 사용 예, 과제 및 도구(ChatGPT뿐만 아니라!)를 분석하고 이를 유리하게 활용하는 데 필요한 기술을 고려합니다.

디지털 마케팅에서 AI란 무엇입니까?
디지털 마케팅에 AI를 사용하는 방법
디지털 마케팅에서 AI의 예
AI 디지털 마케팅의 장점과 단점
AI 디지털 마케팅 도구
AI 디지털 마케팅에 사용되는 가장 일반적인 기술

“AI는 도구이자 기술입니다. 작업을 수행하는 사람만큼 유용합니다.” Clark Boyd, Novela 창립자이자 마케팅 및 경영 교수

디지털 마케팅에서 AI란 무엇입니까?

디지털 마케팅의 AI는 데이터 수집, 자연어 처리, 기계 학습, 데이터 분석과 같은 인공 지능 기능을 사용하여 고객 통찰력을 얻고 마케팅 작업 및 결정을 자동화합니다.

AI의 장점은 방대한 양의 데이터를 수집해 고객 행동에 대한 인사이트를 빠르게 얻을 수 있다는 점이다. 이는 고객의 행동과 선호도에 따라 고객의 요구에 대응하고 맞춤화하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 AI는 피드백과 새로운 데이터를 사용하여 시간이 지남에 따라 적응하고 개선할 수 있습니다.

인공 지능은 마케팅 담당자가 더욱 효과적이고 개인화할 수 있는 훌륭한 기회를 제공합니다. 이는 고객이 사이트, 광고 또는 브랜드 메시지에서의 작업에 의해 실행될 수 있는 관련 콘텐츠를 얻는다는 것을 의미합니다.

하지만 AI가 인간의 역할과 노력을 대신할 수는 없습니다! 이를 보완하고 강화하는 기술이지만 이를 효과적으로 활용하려면 인간의 기술이 필요하다.

AI 디지털 마케팅 도구

ChatGPT는 가장 많이 회자되는 생성 AI 도구일 수 있지만 마케팅 담당자의 일상적인 역할을 돕는 도구는 훨씬 더 많습니다. 콘텐츠 생성부터 자동화, SEO 및 디자인에 이르기까지 다양한 기능에서 마케팅 담당자를 도울 수 있습니다.

가장 효과적인 AI 도구는 다음과 같습니다.

Jasper - 콘텐츠 제작 강화를 위해 설계된 콘텐츠 생성 및 최적화 도구
Writer - 콘텐츠를 재활용할 수 있고 AI 글쓰기 보조 기능이 포함된 높은 평가를 받는 콘텐츠 생성 도구
Midjourney - 자연어 프롬프트를 이미지로 변환할 수 있는 생성 AI
Optimove - AI 기반 마케팅 기능을 갖춘 고객 데이터 플랫폼
Zapier - 회사에서 사용하는 앱과 서비스를 연결하여 워크플로를 자동화하는 데 도움이 됩니다.
Manychat - WhatsApp을 포함한 소셜 플랫폼에서 고객에게 응답하기 위해 NLP를 사용하여 대화형 고객 경험을 제공합니다.
Evolv.ai - AI 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 실시간으로 고객 경험을 개선합니다.
Surfer SEO - 페이지를 분석하고 현재 SERP 순위와 비교하는 클라우드 기반 페이지 최적화 도구입니다.
Perplexity - ChatGPT와 비슷하지만 웹 인용을 보다 명확한 방식으로 사용하므로 연구에 더 적합합니다.

ChatGPT 프롬프트 안내 가이드

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디지털 마케팅에서 AI의 예

AI의 힘은 AI가 다양한 디지털 채널에서 활용될 수 있음을 의미합니다. 기업에서는 이를 소셜 미디어 캠페인, 작업 및 프로세스 자동화, 디지털 광고에 사용합니다.

또한 모든 산업 분야에서 사용할 수 있습니다. 뷰티 브랜드는 이를 사용하여 세포라의 AI 챗봇 기반 쇼핑 서비스와 같은 맞춤형 고객 경험을 제공하는 반면, The Economist와 같은 출판사는 AI 기반 프로그래밍 방식 광고를 사용하여 '주저하는 독자'를 타겟팅하고 영향을 미칩니다.

AI를 효과적으로 사용하는 가장 성공적이고 잘 알려진 사례 중 하나는 사용자 선호도와 행동을 기반으로 개인화된 추천을 제공하는 기술을 사용하는 스트리밍 거대 Netflix입니다.

영감을 얻으려면 마케팅 분야에서 AI의 놀라운 사례를 확인하세요.

디지털 마케팅에 AI를 사용하는 방법

AI 기술의 접근성이 높아지고 사용하기 쉬워짐에 따라 기업에서는 PPC 광고용 콘텐츠 제작이나 트리거된 이메일 워크플로 설정과 같은 일상적인 작업에 AI 기술을 사용하기 시작했습니다.

Digital Marketing Institute의 멤버십 커뮤니티에 AI에 대해 물었을 때 절반 이상이 기술로 인해 자신의 역할이 변화하고 있다고 느꼈고 44%는 이미 AI를 사용하고 있습니다. 인공지능을 사용하는 사람 중 45%는 인공지능이 생산성 향상에 도움이 되었다고 생각합니다.

그렇다면 마케터들은 무엇을 위해 AI를 사용하고 있을까요?

1. 콘텐츠 및 이미지 제작

마케팅 팀은 다양한 목적과 채널에 맞게 콘텐츠를 신속하게 제작해야 한다는 압박을 받는 경우가 많습니다. 그러나 좋은 콘텐츠를 만드는 데는 시간과 노력이 필요하며 많은 마케팅 담당자는 시간과 리소스가 부족합니다.

ChatGPT 및 Jasper와 같은 AI 소프트웨어는 사람들이 콘텐츠를 생성하는 데 도움이 되기 때문에 폭발적으로 성장했습니다. 이것이 바로 생성 AI 도구라고 불리는 이유입니다! 여기에는 이메일 제목, 광고 문구, 랜딩 페이지, 블로그 또는 콘텐츠 마케팅에 필요한 모든 것이 포함될 수 있습니다. 또한 AI 글쓰기 프롬프트를 사용하여 눈길을 끄는 헤드라인을 만들고 청중을 위한 콘텐츠를 맞춤화하여 개인화를 유도할 수도 있습니다.

이러한 도구를 사용하면 시간과 비용이 절약됩니다. 그러나 콘텐츠를 라이브로 게시하기 전에 내용을 자세히 읽어보고 콘텐츠에 개성이 있고 브랜드 목소리와 어울리는지 확인하세요.

"사람들은 AI가 비용이 저렴하고 확장성이 뛰어나기 때문에 AI를 사용합니다. 하지만 훌륭한 창의적인 플랫폼이 없고 창의적이고 데이터 기반의 통찰력에서 나오지 않는다면 실제로는 뿌리고 기도하는 것뿐입니다."라고 Mischa McInerney는 말합니다. 디지털 마케팅 연구소의 CMO

“마케터의 44%가 콘텐츠 제작에 AI를 활용했습니다” AI 마케팅 벤치마크 보고서 2023

2. 고객 서비스 및 지원

AI 기반 챗봇은 고객과 소통하고 정보를 제공하는 방법으로 한동안 사용되어 왔습니다. 사람들은 간단한 질문에 대한 즉각적인 답변을 원하거나 브랜드와 상호 작용하기를 원할 때 먼저 챗봇을 이용합니다.

그러나 AI는 고객에게 더 큰 역할을 합니다. 콘텐츠와 메시지를 개인화하고, 고객 요구 사항을 예측하고, 구매를 간소화하고, 문의 사항이나 우려 사항을 올바른 부서나 상담원에게 전달함으로써 고객 경험을 향상할 수 있습니다.

마케팅 리더의 48%는 AI가 고객과 상호 작용하는 방식에 가장 큰 변화를 가져온다고 말합니다 - SEMRush

3. 고객 세분화

고객 세분화 및 타겟팅은 가장 가치 있는 고객을 식별하고 영향을 미치는 데 도움이 됩니다. 그러나 이 작업을 수동으로 수행하려면 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다.

AI는 알고리즘을 사용하여 잠재 고객과 고객을 비슷한 관심사, 요구 사항 또는 행동을 가진 사람들의 그룹 또는 세그먼트로 분류할 수 있습니다.

그런 다음 실시간으로 조정 및 조정될 수 있는 관련성 있는 맞춤형 메시지를 통해 이러한 세그먼트와 소통하고 타겟팅할 수 있습니다. 추천 시스템은 고객 선호도에 맞는 제품, 서비스 또는 제안을 제안할 수 있으며, 자연어 처리(NLP)는 고객 피드백 및 리뷰를 분석하여 제품, 서비스 또는 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

4. SEO

검색엔진최적화(SEO) 분야에서 인공지능은 엄청난 잠재력을 갖고 있다. Google과 같은 검색 엔진은 웹 페이지를 크롤링하고 색인을 생성하여 순위를 매기는 정교한 알고리즘을 사용해 왔습니다. 이제 AI는 검색 생성 경험(SGE)을 통해 검색 세계를 더욱 변화시키는 방식으로 해당 프로세스와 더욱 통합되고 있습니다.

AI는 메타 태그 및 제목 생성과 함께 사용자 행동을 분석하여 키워드 조사 및 콘텐츠 최적화를 자동화하고 개선할 수 있습니다. 마케팅 담당자는 예측 SEO를 통해 SEO 동향, 사용자 행동, 알고리즘 업데이트를 예측하는 데에도 사용할 수 있습니다.

음성 및 시각적 검색은 사람들이 정보를 찾는 방법으로 점점 더 중요해지고 있으며 AI는 두 가지 모두를 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 NLP 및 롱테일 키워드에 초점을 맞추고 이미지에 관련 메타데이터를 포함함으로써 수행할 수 있습니다.

5. 클릭당지불 광고

클릭당지불(PPC) 광고는 누군가가 광고를 클릭하면 비용을 지불하는 광고 형태입니다. 전략으로서 PPC 마케팅은 타겟 캠페인을 통해 새로운 고객을 유치하고, 빠른 결과를 얻고, 쉽게 조정 및 최적화될 수 있으므로 중요합니다.

AI를 사용하면 다음을 최적화하여 PPC 캠페인을 향상할 수 있습니다.

키워드 연구
입찰 및 타겟팅
광고 생성
광고 예약 및 게재위치
예측 분석
사기 탐지

기술이 계속 발전함에 따라 마케팅 담당자는 PPC를 위한 새로운 광고 형식, 타겟팅 기술 및 측정 도구를 확인할 수 있습니다. 그렇기 때문에 개발 상황을 주시하고 최신 상태를 유지하는 것이 매우 중요합니다.

6. 데이터 분석

다양한 채널에서 얻을 수 있는 데이터가 너무 많아서 마케팅 담당자는 종종 부담감을 느낄 수 있습니다. 하지만 인공지능은 방대한 양의 데이터를 빠른 속도로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 담당자는 과거 데이터를 사용하여 추세와 행동을 예측하는 동시에 데이터로부터 통찰력을 얻을 수 있습니다.

AI는 데이터의 이상 징후를 탐지하고 패턴을 찾아내는 데에도 사용될 수 있습니다. AI와 데이터 분석의 결합은 초개인화를 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고객을 더 잘 알수록 메시지와 접근 방식을 더욱 구체적으로 타겟팅할 수 있습니다. 예를 들어 소매업에서는 재고를 관리하고 고객 서비스를 최적화하는 데 사용할 수 있습니다.

ChatGPT는 특히 고급 데이터 분석 플러그인을 사용하는 경우 탁월한 데이터 분석 기능을 제공합니다. 이를 통해 ChatGPT에 스프레드시트를 제공할 수 있으며 스프레드시트의 데이터에 대한 깊은 통찰력을 발굴하는 데 도움이 됩니다.

궁극적으로 데이터 분석에 AI 기술을 사용하여 자신에게 맞는 방식으로 더 나은 비즈니스 통찰력을 얻는 것이 중요합니다.

7. 이메일 마케팅

이메일 마케팅은 잠재 고객을 전환하고 고객 참여를 유도하는 효과적인 방법이기 때문에 모든 마케팅 전략의 중요한 부분입니다. 이메일 마케팅에 AI 도구를 사용하면 시간을 절약하고 성과를 향상시킬 수 있습니다.

이메일에 AI를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

이메일 성과를 분석하여 이메일 전략을 최적화하는 방법을 식별합니다(예: 성과가 높은 제목 줄)
사용자 작업에 따라 트리거되는 워크플로 만들기
캠페인 및 워크플로 분석 수행
청중에게 맞는 카피 제작
잠재고객 세그먼트에 맞게 콘텐츠를 개인화하세요.
동적 콘텐츠 활성화
A/B 테스트 수행

AI는 측정항목을 비교하여 이메일 주소나 이메일 목록의 가치를 결정함으로써 이메일 목록을 선별할 수도 있습니다. 또한 각 이메일에서 생성된 가치를 추적하고 빈도를 분석하여 이메일 일정에 대한 통찰력을 얻을 수도 있습니다.

알고 계셨나요? 63%의 사용자는 AI 이메일 생성 도구를 신뢰하지만 작업 내용을 다시 확인하고, 25%는 AI 생성 이메일에 전적으로 의존합니다. - Selzy

ChatGPT 프롬프트에 대한 빠른 가이드

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디지털 마케팅에서 AI의 장점과 단점은 무엇입니까?

진화하는 모든 기술과 마찬가지로 인공지능 사용에도 장점과 단점이 있습니다. 데이터 프라이버시, 편견, 차별 측면에서 고려해야 할 윤리적 의미도 있습니다.

“AI는 더 이상 일부 전문가들의 틈새 주제가 아닙니다. 이는 모든 마케팅 담당자가 지식을 쌓아야 하는 영역입니다. 빠르게." 노스웨스턴 대학교 켈로그 마케팅 스쿨 부교수 짐 레킨스키(Jim Leckinski)

디지털 마케팅에서 AI의 장점

생산성 향상 - 다양한 작업을 자동화하여 시간과 노력을 더 어렵고 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다.
효율성 향상 - 데이터 입력, 마케팅 캠페인 리드 분리, 소비자 문의 응답 등 일상적이고 반복적인 활동을 처리합니다.
통찰력 공개 - 추측을 없애고 데이터 기반 기능을 제공하여 보다 효과적인 마케팅 접근 방식을 개발하고 새로운 마케팅 기회를 열어줍니다.
ROI 증가 - 데이터를 평가하고, UX를 개선하고, 소비자 여정을 완료하는 데 필요한 콘텐츠를 소비자에게 제공하여 구매 행동과 선택을 예측합니다.
콘텐츠 생성 및 최적화 - 콘텐츠 생성을 자동화하여 모든 온라인 채널에 적합한 고품질 콘텐츠를 대규모로 생성합니다.
대규모 개인화 - 고객 데이터를 분석하고 개인화된 추천 또는 콘텐츠를 생성하여 고객 경험을 향상합니다.
예측 분석 - 과거 데이터를 기반으로 소비자 행동이나 시장 동향을 예측하여 보다 정확하고 효과적인 계획을 세우는 데 도움을 줍니다.
작업 자동화 - 데이터 분석, 고객 세분화, 이메일 정렬, 데이터 입력 또는 기본 보고와 같은 일상적인 작업을 처리합니다.

디지털 마케팅에서 AI의 단점

편향 - AI는 활용하는 데이터만큼만 효과적일 수 있으므로 본질적으로 중립적이지 않습니다. 이는 AI 기반 전략에서 인종, 성별, 문화적 또는 사회 경제적 편견의 가능성을 인식해야 함을 의미합니다.
부정확성 - 데이터의 실수나 부정확성은 잘못된 분석으로 이어질 수 있으며 잠재적으로 비용이 많이 드는 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.
윤리 - 윤리적 문제에는 사용자 데이터 및 행동 조작, 동의, 하이퍼 타겟 광고의 '소름 끼치는 요소'가 포함됩니다.
데이터 민감도 및 보안 - AI 시스템은 안전하게 관리해야 하는 민감한 정보를 포함할 수 있는 광범위한 데이터 세트에 액세스해야 하는 경우가 많습니다.
투명성 - AI 생성 콘텐츠가 점점 일반화됨에 따라 투명성, 표절, 저작자, IP 소유권에 대한 질문이 관련성이 높아집니다.

AI 기반 디지털 마케팅에 사용되는 가장 일반적인 기술은 무엇입니까?

AI 기술을 효과적으로 활용하기 위해서는 자신의 역할에 맞게 활용하는 것이 중요합니다. 인공지능의 사용법을 아는 것만으로는 충분하지 않습니다. 또한 왜 그것을 사용하는지 알아야 합니다. 귀하의 비즈니스 및 경력 목표와 일치합니까? 조직의 목표를 보다 효율적으로 달성하는 데 도움이 될까요?

기본 사항을 이해해야 하지만 리드 생성이나 고객 서비스 개선 등의 목표를 달성하기 위해 AI를 사용하려면 AI에 대해 심층적으로 살펴봐야 합니다.

다음은 AI 기술에 대한 폭넓은 역량을 향상시키기 위해 다듬어야 할 몇 가지 핵심 기술입니다.

데이터 관리
데이터 분석
테스트
콘텐츠 개인화
마케팅 자동화
프로세스 분석 및 개선

이러한 기술적 능력을 개발하면 AI를 다룰 때 느낄 수 있는 두려움이 어느 정도 완화될 수 있습니다. 모델과 기술에 더 익숙해질수록 덜 위협적입니다!

하지만 코딩이나 콘텐츠 마케팅과 같은 어려운 기술에만 국한되는 것은 아닙니다. 기업은 솔루션 중심으로 만들 수 있는 고정관념에서 벗어난 사고와 기술을 갖춘 마케팅 담당자를 찾고 있습니다.

“ 저는 광고 대행사와 대기업 학습 및 개발 분야의 많은 사람들과 대화를 나누는데, 그들은 종종 하드 스킬에 대해 이야기합니다. 사람들이 코딩하는 방법을 배우는 것을 보고 싶습니다. 저는 그들이 이것을 적용하여 ROI를 얻는 것을 보고 싶습니다.” 라고 Clark Boyd는 DMI 팟캐스트에서 말했습니다.

AI의 맥락에서 더 광범위하거나 소프트 스킬을 위해 집중해야 할 중요한 4가지 영역은 다음과 같습니다.

전략적 사고
혁신
창의성
민첩한 사고

이러한 중요한 전문 기술은 AI 기반 마케팅의 미래를 준비할 때 디지털 및 기술 능력을 완벽하게 보완합니다.

AI를 위한 디지털 기술에 대해 자세히 알아보세요.

결론: 디지털 마케팅에서의 AI

우리는 인공 지능이 어려울 수 있으며 그것이 귀하의 역할에 어디에 어떻게 적합한지 파악하기 어렵다는 것을 알고 있습니다. 하지만 위협으로 여겨서는 안 됩니다. 목표를 효과적으로 달성하려고 할 때 AI는 귀중한 동맹자가 될 수 있습니다.

결국, AI 도구는 평범하고 예측 가능하며 노동 집약적인 작업을 처리하는 데 적합합니다. 이를 통해 업무의 보다 창의적이고 전략적인 측면에 집중할 수 있습니다.

AI를 이해하고 마스터하면 개인적인 발전도 얻을 수 있습니다. 여러분은 점점 더 널리 보급될 생성 기술과 기업이 채용 또는 홍보하기 위해 찾는 분야에서 새로운 기술과 실제 경험을 얻게 될 것입니다.

“인식은 변화의 첫 번째 단계입니다. 문제는 옆에 앉아서 이것이 발전하도록 놔둘 것인가, 아니면 두 발로 뛰어들어 이해하고 배우고 시도하고 적용하려고 노력할 것인가입니다.” 결론 AI 시작에 관한 DMI 팟캐스트의 Lecinski