창조적 파괴의 파도를 타다

이 게시물은 Innovell의 디지털 마케팅 전략가이자 Hero Conf London의 연사인 Anders Hjorth가 공유한 것입니다.

AI가 검색 산업을 뒤흔들다

고백으로 시작하는 것이 공정합니다. Facebook은 나를 독일인으로 생각합니다. 그래서 그들은 나에게 독일어 광고를 제공합니다. 저는 덴마크 국민, 프랑스 거주자, 에스토니아 전자 거주자입니다. 저는 또한 여러 언어를 구사합니다. 덴마크어, 프랑스어, 스페인어, 영어… 하지만 친애하는 Facebook: 저는 독일인이 아니며 그 광고를 이해하지 못합니다. 귀하는 제 계정에서 귀하의 광고주를 속이고 있습니다. 물론, 나는 독일어를 조금 이해할 수 있지만 어딘가에 당신의 기계 학습이 나를 질식시켰을 것입니다.

Unlearn 버튼은 또 어디에 있습니까?

검색 산업은 다가오는 작업 혁명의 최전선에 있습니다. 우리는 Google, Facebook, Microsoft, Amazon과 같은 세계 최대 AI 플레이어의 플랫폼에서 직접 작업합니다. 그리고 우리 모두는 "베타에 참여"하고 "캠페인에 새로운 것을 시도"하기 위해 "최신 기능"을 시도하는 것이 우리의 의무라고 생각합니다. 우리는 기계 학습 및 AI 기반 기능을 기꺼이 시도하고 아마도 활동 엑스레이를 찍고 결과를 모니터링할 것입니다.

그리고 실제로 검색 산업은 인공 지능을 적용하기에 좋은 곳입니다. 우리는 100% 디지털 방식으로 작업합니다. 우리는 숫자, 텍스트 및 가끔 있는 이미지의 형태로 구조화된 데이터를 처리합니다. 우리는 자동화 또는 반자동 시스템에서 일합니다. 우리는 반복적인 작업을 합니다. 그리고 우리는 도구를 사랑하고 새로운 기능을 사랑하며 끊임없는 변화에 익숙합니다.

AI를 적용하기 위한 전제 조건 중 하나는 물론 자동화입니다. 그렇다면 어떻게 하고 있습니까?

"유료 검색의 주요 동향" 보고서에 대한 Innovell의 연구에서 우리는 유럽과 북미의 주요 유료 검색 팀의 자동화와 관련된 철학이 이를 완전히 수용하는 것임을 발견했습니다. 응답자의 2/3는 "우리는 외부 및 독점 도구를 사용하여 자체 자동화 스택 구축" 또는 훨씬 더 극단적인 "자동화할 수 있는 모든 것을 자동화합니다." 실제로 응답자 중 "대부분의 일은 인간이 가장 잘 한다"고 말한 사람은 없었습니다.

그리고 아직 눈치채지 못한 사람들을 위해 우리 작업 환경에는 이미 많은 AI와 머신 러닝이 있습니다. 전체 유료 검색 산업은 키워드, 입찰가 및 품질 점수(품질 점수)를 고려하는 Adwords 알고리즘에 기반을 두고 있습니다. 그것이 바로 머신러닝입니다. 우리는 첫 번째 캠페인을 만든 이후로 품질평가점수를 사용해 왔습니다. 우리가 시작하기 전에 기계 학습이 있었습니다. 무엇을 두려워해야 할까요?

또한 주요 유료 검색 팀에게 캠페인의 어느 정도가 AI 또는 머신 러닝으로 관리되는지 물었습니다. 평균 응답은 약 50%였으며 캠페인 관리의 절반은 AI 또는 기계 학습을 기반으로 합니다. 우리는 이미 자동화와 AI로 절반을 대체하고 있습니까? 왜 그렇게 할까요?

Acquisio의 Marc Poirier는 수많은 유료 검색 계정에서 머신 러닝을 사용하거나 사용하지 않은 캠페인의 실적을 비교한 Hero Conf London에서 발표한 연구에서 이 질문에 대한 좋은 답변을 제공했습니다. "채택자" 세그먼트는 자동차, 교육, 의료, 금융, 소매에 속한 업종에 따라 39~280% 더 나은 전환율을 경험했습니다.

머신 러닝을 사용한 사람들이 더 잘 수행했습니다.

그러나 캠페인에서 AI 자동 조종 장치로 전환하면 딜레마에 빠지게 됩니다. 배울 것인가, 수행할 것인가?

오늘날 AI 솔루션은 우수한 결과를 생성합니다. 그러나 움직이는 시장의 마케터로서 우리의 부가 가치는 지속적인 방식으로 이해, 해석, 개선하는 것입니다! AI를 사용하면 여전히 승리 전략을 정의할 수 있습니까? 아니면 그 가치를 더할 다른 방법을 찾아야 합니까? AI를 통해 우리는 오늘 성능을 제공할 것입니다. 예, 내일은 어떻습니까? 우리는 우리의 성공을 축하하고 실수로부터 배우는 산업을 구축했습니다. 이것은 뿌리 깊은 원칙이자 우리가 자랑스러워하는 원칙입니다. 우리는 테스트하고 배우고 성공합니다. AI에는 수행 옵션이 하나뿐입니다. 그리고 일단 모두가 AI를 사용하게 되면 그 성능은 상품화될 수 있고 우리는 아무 것도 배우지 못할 수도 있습니다!

그리고 AI의 문제가 있습니다. AI의 훈련은 수천 번의 반복을 거칩니다. 우리는 최상의 결과를 얻었지만 모든 중간 계산은 지워졌습니다. 우리는 어떻게 거기에 도달했는지 모릅니다. 우리는 그 과정에서 아무것도 배우지 못했습니다...

Fred Vallaeys는 Hero Conf London의 기조 연설에서 바둑 세계 챔피언 이세돌이 DeepMind의 AlphaGo에게 패한 이야기를 통해 AI에 대한 두려움을 설명했습니다. 인간이 하는 10만 게임을 연구해서 훈련시킨 인공지능이 세돌과의 게임에서 이겼다. 무서운 비트는 AlphaGo Zero라고 하는 AlphaGo의 다음 반복입니다. 이 인공 지능은 자신과 백만 번 플레이했고 최초의 AlphaGo를 100대 0으로 이겼습니다. 그 방정식에는 인간이 없었습니다.

존경받는 경제학자 슘페터는 가속화된 혁신이 산업에 미치는 영향을 "창조적 파괴"라고 설명했습니다. 무언가가 부서지고 재에서 또 다른 무언가가 발생합니다. 디지털 마케팅에서 끊임없이 일어나는 일에 대한 좋은 설명입니다.

때로는 창의성이 새로운 비즈니스에서 나오는 파괴적인 과정이지만 때로는 비즈니스가 스스로를 재창조하고 비즈니스 모델을 변경하며 서비스 제공을 변경하고 포지셔닝을 변경할 수 있습니다. 그럴 수 있는 산업이 있다면 바로 검색산업이라고 생각합니다.

검색 마케터는 AI 네이티브이며 끊임없는 변화를 통해 길러졌습니다. 어떤 면에서 검색 산업은 이미 혼란을 겪고 있지만 2018년의 AI 과대 광고로 인해 오늘에서야 이를 분명히 깨닫고 있습니다. 다른 산업은 이제 막 이 새로운 도전에 직면하기 시작했지만 검색에서 우리는 더 잘 준비되어 있습니다. 이것은 우리가 걱정할 것이 없다는 것을 의미하지는 않습니다. 우리가 캠페인을 최적화하기 위해 기계를 맹목적으로 신뢰하고 더 이상 배우지 않는다면, 우리는 부가가치를 잃고 스스로를 상품화하게 될 것입니다. 나는 그런 일이 일어나는 것을 보지 못한다. 사실, 나는 회복력이 있는 검색 마케터들이 창조적 파괴의 파도를 타는 서퍼들처럼 끊임없이 스스로를 재창조하는 방식을 지켜보는 것을 아주 좋아합니다.

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