딥 러닝이 광고주와 소비자 모두에게 게임을 변화시키는 방법

AI는 디지털 광고를 영원히 바꿔 놓았습니다. 마케터로서, 그것은 이미 우리가 전례 없는 방식으로 잠재 고객과 시장을 가장 잘 참여시키는 방법을 결정할 수 있게 해줍니다.

하지만 성장할 여지가 있습니다. 딥 러닝 도구는 AI 기반 연구의 다음 주요 영역이며 모든 산업에서 미래 혁신의 물결을 일으켜 광고주와 최종 사용자 모두에게 혜택을 줄 마케팅의 새로운 시대를 열 것입니다.

우리의 인터페이스는 이미 개인 수준에서 사용자의 관심사에 맞게 조정되어 업계 통찰력 및 행동을 디스플레이 광고 또는 개인화와 일치시킵니다. 그러나 딥 러닝 알고리즘은 더 많은 것을 달성할 것입니다.

딥 러닝은 효율성에 대한 우리의 생각을 바꾸고 있습니다. 이것은 Google 번역, Tesla 주행 자동차 또는 Yahoo의 상상 인식 메커니즘에서 볼 수 있는 AI 기반 연구의 가장 유망한 분야입니다. 보다 미래적인 방식으로도 사용됩니다.

Google의 DeepMind AI는 전문가보다 TV 프로그램을 더 잘 읽을 수 있습니다(인간 전문가는 오류 없이 단어의 12.4%만 주석을 달았지만 AI는 46.8%). 이 알고리즘은 세계 최고의 포커 플레이어를 상대로 승리했으며 최근에 Saatchi & Saatchi가 칸 라이언즈 국제 창의성 페스티벌에서 상영한 영화를 직접 연출할 수도 있습니다.

물론 광고 업계는 딥 러닝 애플리케이션을 경험하게 될 것입니다. Coca-Cola의 최근 발표에 따르면 AI 봇을 사용하여 광고용 음악을 만들고, 스크립트를 작성하고, 소셜 미디어에 게시물을 올리고, 미디어를 구매하기를 원한다고 밝혔습니다. 이는 딥 러닝 광고 혁명이 그 어느 때보다 현실에 더 가깝다는 것을 암시합니다.

광고주의 입장에서: 예상치 못한 상황에 지능적으로 반응하는 자가 학습 알고리즘

Adlucent의 새로운 연구에 따르면 소비자는 개인화된 광고 경험을 원하며 응답자의 71%는 자신의 관심사와 쇼핑 습관에 맞는 광고를 선호합니다. 또한 이 연구에 따르면 광고가 자신의 선호도에 맞게 조정된 경우 알려지지 않은 브랜드가 포함된 광고를 클릭할 가능성이 거의 2배에 달하는 것으로 나타났습니다.

데이터에 대한 액세스가 증가하고 경쟁이 빠르게 변화함에 따라 마케터가 사용자를 둘러싼 소음을 이해하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌지만 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 일반적인 개인화 모델은 고도의 알고리즘 없이도 만들 수 있지만 이미 이 한계에 도달했다는 것을 알고 있습니다. 그러나 새로운 딥 러닝 알고리즘은 예상치 못한 상황과 숨겨진 잠재력을 감지할 수 있습니다.

예를 들어 친구의 생일을 잊어버렸다고 상상해 보십시오. 이틀밖에 남지 않은 지금, 상품을 찾을 시간은 많지 않지만 그래도 특별한 것을 찾기에는 충분합니다. 이러한 경우 초정밀 개인화가 차이를 만들 수 있으며 딥 러닝 모델은 사용자가 열정적으로 무언가를 찾고 있음을 인식하기 시작할 수 있습니다.

행동의 갑작스러운 변화든 급하게 쇼핑을 하는 것 같든 일반적인 모델은 이러한 데이터 포인트를 인식하지 못하지만 딥 러닝은 연결을 만들 수 있습니다.

소비자 쇼핑 행동에 대한 깊은 이해는 아직 전자 상거래 플레이어에게 널리 보급되지 않았지만 마케터에게는 매우 중요합니다. 예를 들어, 블랙 프라이데이나 여성의 날과 같이 일반적이고 예측 가능한 판매 피크에 대한 의사 결정 패턴을 찾는 것은 매우 쉽습니다. 매우 구체적인 컨텍스트(곧 다가올 친구의 생일이나 갑작스러운 경우와 같은)와 함께 개별 이벤트를 식별하는 경우에는 더욱 복잡해집니다.

이것은 딥 러닝이 전통적인 방법을 대체하는 곳입니다. 우리 뇌의 생물학적 뉴런에서 영감을 받은 딥 러닝이 게임에 도입되어 인간의 전문 지식 없이도 고객의 구매 가능성에 대한 더 안정적이고 풍부하며 기계 해석 가능한 사용자 설명을 얻을 수 있습니다.

기존의 머신 러닝 접근 방식과 달리 딥 러닝은 온라인 군중에서 한 명의 사용자를 선별할 수 있습니다. 이 사용자는 처음에는 혼란스럽게 행동하는 것처럼 보이지만 실제로는 구매를 완료할 수 있는 가장 큰 잠재력을 가진 사람입니다.

이것은 자가 학습 알고리즘이 일반적인 모델과 약간 다른 제품을 검색하는 모든 잠재 고객을 정의하기 때문에 가능합니다. 그것은 역사를 참조하고 그 사람이 자신의 행동을 동적으로 변경한 것을 봅니다. 그런 다음 한 명의 사용자뿐만 아니라 네트워크의 모든 사용자로부터 학습하여 매우 정확한 전환 확률을 제공합니다.

예를 들어 생일 선물이 "새 헤드폰"이라면 딥 러닝 기반 리타게팅은 사용자가 10가지 다른 모델을 빠르게 검색하고 사양을 확인하고 가격대를 좁히는 것을 볼 수 있습니다. 이를 비정상적이고 긴급한 상황으로 정의하는 반면, 기존 알고리즘은 이를 우유부단하고 불규칙한 행동으로만 보거나 전혀 알아차리지 못합니다.

그 사람이 무언가를 구매해야 하는 긴급한 필요가 있다는 사실을 알고 있는 e-shop은 자동으로 소비자가 특정 e-store에서 구매를 완료하도록 할 수 있습니다.

사용자의 관점에서: 당신의 욕망을 예측하는 딥 러닝 알고리즘

인공 지능이 상용 제품이나 서비스 유통에 적용되면 우리가 누구인지 고유하게 확장됩니다. Netflix의 추천 시스템에서 경이적으로 작동하며 Netflix에서 시청하는 많은 영화는 회사의 딥 러닝 강화 제안에서 비롯됩니다.

Amazon은 또한 자가 학습 알고리즘을 신뢰합니다. 회사의 특허 받은 알고리즘 기반 '예상 배송' 시스템은 고객 구매 패턴을 초정밀하게 정의하고 구매할 브랜드, 가격대 및 제품을 예측할 수 있습니다. 이를 기반으로 아마존은 주문이 이루어지기 전에 제품을 유통 센터로 배송할 수 있어 전자 상거래 산업에 혁명을 일으키고 있습니다.

AI, 특히 딥 러닝은 광고 업계에서 사용자의 욕구를 예측하는 완벽한 도구입니다. 이 기술은 우리가 구매할 가능성이 더 높은 제품뿐만 아니라 우리가 본 적이 없거나 생각조차 해보지 못한 제품을 포함하는 심층 타겟팅된 광고를 제공함으로써 일상적인 사용자 경험을 단순화하고 있습니다.

방금 새 카메라를 구입했다고 상상해 보십시오. 딥 러닝 알고리즘은 쇼핑 및 구매 날짜, 카메라 사양, 이력, 행동 등 사용자가 수행한 모든 부분을 분석합니다. 알고리즘은 일반적인 제안을 넘어 개인 요구를 충족시키는 데 중점을 둔 제품 권장 사항을 고안할 수 있습니다.

호환되는 렌즈나 추가 메모리 카드 또는 카메라 삼각대가 좋은 권장 사항이 될 수 있으며, 카메라 드론이 포함된 제안된 비디오 광고는 당신이 생각조차 하지 못했지만 지금 무의식적으로 원하는 것을 보여줄 수 있습니다.

Amazon의 관련 제품 추천은 사용자가 추가 구매를 유도하는 데 도움이 됩니다.

딥 러닝이 그토록 영향력 있는 이유는 사람들이 하는 것과 같은 방식으로 훨씬 더 빠르게 학습하기 때문입니다. 각 개인의 욕구를 개별적으로 살펴보는 동시에 수백만 명의 다른 사람의 데이터를 고려하여 실시간으로 결과를 제공합니다. 이것은 인간이 결코 성취할 수 없는 위업입니다.

광고주 딥 러닝 도구는 잠재적인 구매자의 가치를 신중하게 평가하고, 전환 가능성을 예측하고, 가장 중요하게는 고객의 욕구에 대해 학습하여 제품을 추천하는 방식의 변화로 이어질 것입니다. 자가 학습 알고리즘은 매우 정확한 사용자 분석을 달성하는 데 도움이 되며 결과적으로 광고 효율성이 약 40% 향상됩니다.

가까운 장래에 광고주와 사용자는 광고의 진화를 경험할 것입니다. 약간 공상 과학처럼 보일 수 있지만 이 기술은 온라인 활동을 그 어느 때보다 효율적으로 만들기 위한 자연스러운 발전입니다.