심층적인 고객 경험 개인화를 위한 AI 광고의 역할

주변을 둘러보세요. 우리는 스마트 재생 목록, YouTube 및 Netflix의 콘텐츠 추천 도구, 컨설턴트 대신 챗봇, 계산원이 없는 대형 매장 등 매우 정밀한 AI 기반 광고 메커니즘을 갖추고 있습니다. 우리는 이미 AI 시대에 살고 있습니다. 그러나 대부분의 경우 광고에서 AI의 침투는 너무 섬세하여 대부분 눈에 띄지 않습니다.

거의 10년 동안 AI 광고는 마케터가 세분화, 자동화 및 빅 데이터를 고객의 의도로 해석하는 것과 같은 일상적인 문제를 처리하는 데 도움이 되었습니다.

오늘날 광고 분야의 AI 기술은 자동화, 개인화 , 세분화 및 광고 스택 없이는 상상할 수 없는 기타 기능을 포함하고 있습니다.

그렇다면 처음에 광고 스택에 이러한 기능이 필요한 이유는 무엇입니까? 답은 데이터 때문입니다.

수동 광고 배치 시대에 전문가들이 심각한 데이터 부족에 대해 불평했다면 오늘날에는 데이터 양이 너무 많아 기술 없이는 거의 처리할 수 없습니다.

광고 기술 시장이 과포화되면 데이터 기반 AI 솔루션이 때때로 등장하므로 올바른 결정과 정당한 투자를 위해서는 이 기술이 스택에 얼마나 중요한지 이해하는 것이 중요합니다.

광고 기술 스택에서 AI의 중요성과 다른 기술과의 차이점

광고에 AI를 사용 하면 장기간에 걸쳐 수집된 방대한 빅 데이터 포인트 를 분석하여 행동 패턴을 식별하고 인식하는 데 도움 이 됩니다.

고객 인사이트(직접 전달되는 개인 정보, 소셜 미디어, 온라인 및 오프라인 구매 습관)를 얻기 위해 사용되는 거의 모든 데이터 소스를 사용하여 미래 행동 및 구매 성향을 예측할 수 있습니다.

이러한 방식으로 광고 스택은 사용자 행동 패턴을 결정하기 위해 예측 모델을 생성합니다. 이러한 패턴을 통해 특정 사람, 시간 및 상황에 적합한 제품 권장 사항을 전달할 수 있습니다.

간단히 말해서, 광고 기술 스택에서 AI의 가장 큰 능력은 엄청난 양의 분리된 사용자 정보를 보고 사람처럼 해석할 수 있다는 것입니다.

기존 컴퓨팅 시스템과 달리 AI의 인지 기능은 대상 고객이 누구인지, 무엇을 좋아하거나 좋아하지 않을지, 어떤 구매 선택을 할 가능성이 가장 높으며, 이를 위해 가장 많이 사용할 장치를 이해합니다.

이러한 방식으로 AI는 워크플로 자동화에서 광고 메시지의 개인화 및 전달 대상 지정에 이르기까지 광고 스택에서 많은 작업을 수행할 수 있습니다.

그렇다면 머신 러닝, 신경망, 딥 러닝과 같은 다른 기술의 역할은 무엇입니까?

1. 머신러닝

머신 러닝도 AI의 한 분야입니다. ML은 원칙적으로 AI와 나란히 작동하며 체험 학습 기능을 수행합니다.

데이터를 수집하고 분석하고 시간이 지남에 따라 학습하여 새로운 패턴을 인식하여 향후 광고 캠페인을 최적화하는 방법에 대해 시스템에 지시할 수 있습니다.

예를 들어 이러한 방식으로 ML은 다양한 경매 유형 및 조건에서 입찰 패턴을 분석하고 이 정보에 의존하여 최상의 입찰 전략을 개발할 수 있습니다.

2. 신경망

신경망은 인공 지능을 복제하기 위해 인간 두뇌의 작업을 재현하는 수학적 모델을 기반으로 합니다.

그들의 알고리즘은 주로 패턴 인식을 지향하는 인간 뉴런과 유사하게 작동하는 밀접하게 연결된 노드를 기반으로 합니다.

광고 스택에서 신경망의 주요 목표는 수집된 데이터에서 정확하고 가장 가치 있는 출력을 얻기 위해 가능한 한 많은 데이터를 처리하는 것입니다.

3. 딥러닝

딥 러닝은 신경망의 데이터 처리 기능을 적용하여 다양한 컨텍스트에서 데이터를 더 잘 분석하고 패턴을 인식하며 이러한 패턴을 분류에 일반적으로 사용되는 범주에 적용할 수 있도록 하는 기계 학습의 하위 집합입니다.

Google 및 Facebook과 같은 광고 대기업은 예측 모델링을 위한 딥 러닝 구현으로 유명합니다.

지리적 분석, 세분화, 입찰 하한선 및 제한 시간 최적화에 대한 통찰력, 잠재고객 확장, 목록 등 특정 기능과 관련하여 이러한 알고리즘이 광고 스택에 대해 생성하는 주요 기회가 있습니다.

이러한 기술은 밀접하게 연관되어 있으며 광고 스택이 원활하고 효과적으로 작동하도록 돕습니다.

마케터 가 AI 광고 스택에 투자하게 만드는 세 가지 장점

가까운 장래에 광고는 완전히 재정의될 것입니다. 사용자가 전혀 관련 없는 제품이 포함된 배너를 많이 보게 되는 상황은 사라질 것입니다.

디지털 광고의 개인화된 마케팅 메시지는 고객에게 가치를 부여하고 사용자 충성도를 촉진하여 CTR 및 전환 증가뿐만 아니라 참여 및 사용자 유지를 향상시킵니다.

다음 통계는 완전히 이러한 추세를 보여줄 수 :

• 미국 마케터의 88%는 개인화가 광고 결과에 측정 가능한 영향을 미친다고 주장합니다.
• 전자상거래 기업 임원의 40%는 개인화가 판매 및 회사 수익에 직접적인 영향을 미친다고 보고합니다.
• 개인화된 마케팅을 통해 브랜드는 일반적으로 매출이 20% 이상 증가합니다.
• 사용자의 80%는 광고가 개인화될 때 구매 성향이 더 높다고 보고합니다.

AI를 구현하는 마케팅 및 광고 전문가는 훨씬 더 나은 광고 캠페인 결과를 얻을 수 있으며, 이는 결과적으로 해당 기간 동안 광고 스택이 생성하는 더 높은 수입으로 이어집니다. 다음 세 가지 이유는 AI가 이에 기여하는 방법에 대한 간단한 설명을 제공합니다.

1. 전환수 증가

예를 들어 AI가 내장된 CRM 시스템은 전환 가능성을 자동으로 결정하고 고객이 구매할 서비스 또는 제품 유형과 고객과 가장 관련성이 높은 메시지 유형을 제안할 수 있습니다.

이를 통해 영업 관리자는 자신의 노력과 적용 위치에 대해 훨씬 더 집중할 수 있습니다.  

2. 최적의 고객 커뮤니케이션 채널 찾기

AI는 또한 마케터가 다양한 고객 세그먼트에 대한 거래 확률을 정의하기 위해 숫자 상호 작용과 채널(이메일, 전화, 푸시 메시지) 간의 관계를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 광고 개인화 활성화

광고와 AI를 함께 적용하면 개인화 결과를 쉽게 높일 수 있습니다. 이런 식으로 소매업체는 어떤 이유로 비효율적인 충성도 프로그램에 새 생명을 불어넣을 수 있습니다.

이러한 프로그램은 주로 할인 및 핫 제안을 기반으로 하기 때문에 두 번째 삶을 얻을 수 있습니다. 예: 관련 위치 기반 지오마케팅 또는 지오펜싱 광고 캠페인.

이것이 마케터, 브랜드 및 광고주에게 AI 기반 스택에 돈을 투자하는 것이 최고의 상업적 기회로 보이는 이유입니다.

실제로 Deloitte 의 설문조사에 따르면 영국의 중대형 기업의 82% 이상이 AI 기회를 수용하고 있습니다.

동시에 이들 기업 중 겨우 15%만이 AI 기능의 전체 범위를 실제로 마스터하는 방법을 알고 있습니다(미국 24%, 독일 22%, 캐나다 19%, 프랑스 17%).

광고 기술은 데이터 의존도가 높기 때문에 포괄적인 AI 기반 광고 스택에 대한 투자는 또 다른 기회가 될 수 있습니다.

Facebook과 Google이 대부분의 사용자 데이터를 소유하고 있지만 AI 기능을 최대한 활용하는 유일한 회사일 것입니다.

이제 AI 기반 광고 스택에 투자하는 기업은 새로운 고객을 개별 제안으로 쉽게 연결하는 개인화된 제품과 서비스를 만들 수 있습니다.

광고에 AI 를 사용할 때 의 단점과 극복 방법

AI 기반 광고 의 이점이 워크플로 자동화, 세분화 및 메시지 개인화 기능과 함께 제공되는 경우 광고에 AI를 사용할 때의 단점이 그렇게 분명하지 않을 수 있습니다.

1. 경험 부족

관성과 기술적 전문성 부족이 AI 광고 스택이 많은 기업에서 헛된 꿈인 주된 이유 입니다.

이와 관련하여 광고 스택 개발 단계에서 적합한 사람을 고용하는 것이 필수적이며 대부분의 경우 조직의 데이터 과학자, 데이터 및 소프트웨어 엔지니어를 초대하는 것입니다.

2. 더 높은 비용

AI 기반 광고는 광고 타겟팅, 세분화 및 AI 자동화 기능이 탑재 되지 않은 옵션에 비해 항상 더 비쌌 습니다. 당연히 더 큰 기술 능력은 항상 비용 증가를 수반합니다.

AI 광고 플랫폼과 비 AI 중 하나를 선택하는 경우 첫 번째 플랫폼 이 더 발전되어 더 비쌀 가능성이 높다는 점을 기억하십시오.

좋은 소식은 기술이 성숙해지고 시장에서 더 많이 채택됨에 따라 가격이 하락하는 경향이 있다는 것입니다.

좋은 예가 프로 그래매틱 광고 입니다. 알고리즘 구매를 기반으로 하는 프로그래밍 방식은 1996년 Google DoubleClick과 함께 처음 등장했습니다.

나중에 그것은 기업과 독립 광고주 모두에게 알맞은 솔루션을 많이 제공하여 빠르게 성장하는 광고 기술 산업으로 변모했습니다.

프로그래밍 방식의 AI 기반 광고 플랫폼을 사용하면 쉽게 대상을 분류하고, 메시지를 개인화하고, 유연한 설정을 사용하여 캠페인 매개변수를 구성하고, 이동 중에 광고 캠페인을 최적화할 수 있습니다.

이러한 플랫폼은 구매한 광고가 타겟 사용자와 광고주 모두에게 적합한지 확인하기 위해 수많은 기준을 고려 하는 복잡한 AI 기반 도구 입니다.

이러한 플랫폼은 광고주를 대신하여 웹사이트에서 노출을 자동으로 구매하고 적절한 장치와 시간에 대상 고객에게 전달합니다.

프로그래밍 방식의 AI 도구가 더 깊은 개인화를 주도 하는 방법

1. 동적 소재 최적화

각 사용자의 취향과 취향에 따라 디자인, 색상, 레이아웃에 따라 실시간으로 광고를 조정하는 기술.

결과적으로 기업은 브랜딩, 성능 및 개인화를 하나의 크리에이티브에 결합하는 고유한 디자인 솔루션을 개발할 수 있습니다.

2. 예측 입찰

예측 입찰은 시스템이 데이터 배열을 적절하게 평가하고 프로그래밍 방식 경매 중 적절한 순간에 올바른 입찰가를 제공하는 데 도움이 됩니다.

이 트릭은 궁극적으로 광고 노출당 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 알고리즘은 행동 패턴과 함께 사용자의 구매 내역을 분석하고 어떤 제안이 전환으로 이어질 가능성이 가장 높은지 정확하게 결정합니다.

3. 제품 추천

이 AI 광고 알고리즘은 사용자가 페이지에서 보는 광고에 추천 상품을 추가합니다 .

구매 의도를 결정하기 위해 제품 추천 기능은 사용자의 구매 내역, 가장 인기 있는 제품 및 이전 행동뿐만 아니라 유사한 특성을 공유하는 다른 고객의 행동을 고려합니다.

이러한 요소를 혼합한 후 기술은 고객이 잠재적으로 구매할 수 있는 제품을 추천합니다.

요약하자면  

광고 산업의 핵심은 데이터를 기반으로 합니다. 그렇기 때문에 프로세스를 자동화하고 일상적인 작업을 단순화하고 광고 예산을 줄이고 사용자 경험을 개인화하는 것보다 광고 스택에서 AI에게 더 좋은 임무는 없습니다.

동시에 광고 스택에 작은 알고리즘을 구현하는 데 비용이 많이 들거나 마케터가 관리해야 하는 광고 도구만 격리하는 수십 개의 타사 응용 프로그램 설치가 필요하지 않습니다.

스마트 프로그래밍 방식 AI 광고 플랫폼에 투자함으로써 모든 회사는 포괄적인 캠페인 개인화, 자동화 및 지속적인 캠페인 최적화 를 통해 데이터의 잠재력을 극대화할 수 있습니다 .

Ivan Guzenko는 SmartyAds의 CEO입니다.