AI와 디지털 마케팅: AI가 감정을 얻는 즉시 우리 모두가 대체될 것인가?

디지털 마케팅 회사는 AI 및 기계 학습의 영향을 빠르게 인식했습니다. 비즈니스 및 기술 리더의 80%가 AI 사용에 찬성표를 던졌습니다. AI가 생산성을 높이고 작업자의 창의성과 생산성을 높일 수 있다는 점을 인식했기 때문입니다. 마케터의 61%가 AI를 데이터 전략의 중요한 측면으로 생각하기 때문에 인공 지능이 2030년까지 세계 경제에 15조 7000억 달러를 추가할 것으로 예상되는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그러나 디지털 광고 환경에서 AI의 역할이 무엇인지에 대한 질문은 다음과 같습니다. 에는 자신의 직업 안정성과 진로에 대해 질문하는 창의적인 전문가들이 많이 있습니다. 그리고 기업들이 마케팅 프로세스를 능률화하고 자동화할 수 있는 잠재력을 예리하게 탐색하고 있지만 AI가 디지털 마케팅과 관련하여 아직 초기 단계라는 점에 유의해야 합니다. 현재 AI는 일상적인 특정 작업을 자동화할 수 있지만 디지털 마케팅 성공에 필수적인 인간의 손길과 중요한 통찰력이 부족합니다.

AI를 수용해야 하는 이유

AI는 당신이 항상 갖고 싶어하는 여분의 손 세트입니다. 그러나 그들은 매우 빠르며 더 많이 작업할수록 지속적으로 개선됩니다. 이것이 바로 기계 학습의 아름다움입니다. 더 많이 사용할수록 더 좋아집니다. AI와 머신 러닝을 통해 더 스마트하게 작업할 수 있습니다. 간단한 작업을 자동화하고 상세한 데이터 포인트 및 분석을 제공하며 창의적인 영감까지 제공합니다. 신중하게 사용하면 슈퍼 도구입니다.

AI는 컴퓨팅 능력을 가지고 있습니다. 그 속도는 의심의 여지가 없으며 반복 가능하고 일상적인 작업에 탁월합니다. 온라인 광고 캠페인의 타겟팅 및 예산 관리와 관련하여 견고한 AI 시스템은 분석가가 수작업으로 조정하거나 수많은 시간의 데이터 분석을 수행하여 어떤 프로그램이 가장 잘 수행되는지 결정하는 것보다 더 빠르고 빠를 수 있습니다. AI는 디지털 광고주에게 신속하게 전환할 수 있는 통찰력을 제공하고 테스트 개발 및 향후 고객 확보 전략과 같은 더 높은 수준의 사고 작업에 사용할 귀중한 시간을 확보합니다.

AI가 광고 세계를 변화시키는 방법

AI와 기계 학습은 디지털 마케팅 세계에서 중요한 위치를 차지합니다. 우리가 맞춤법 및 문법 도구를 일상적으로 활용하여 사본의 정확성을 확인하는 것처럼 AI를 사용하여 콘텐츠를 최적화할 수 있습니다.

헤드라인, 이미지 및 전체 광고 문구를 최적화하는 데 사용할 수 있는 다양한 도구가 있습니다. 이 도구는 다양한 기술과 알고리즘을 사용하여 더 나은 참여와 전반적인 성능을 위해 콘텐츠를 분석, 개선 및 타겟팅합니다. 이는 기존의 A/B 테스트에서 광고 문구의 가독성, 어조 및 구조를 심층 분석하여 문장 다시 쓰기, 부제 추가, 또는 단락을 줄입니다. 과장된 ChatGPT와 같은 도구는 대상 고객, 브랜드 보이스 및 제품 기능과 같은 미리 정의된 매개 변수 집합을 기반으로 처음부터 광고 문구를 생성할 수 있지만 이러한 도구는 초안 및 반복에 가장 적합합니다. 때때로 놀라운 영감의 불꽃.

광고 배치 및 타겟팅 도구는 새로운 것이 아니지만 여전히 언급할 가치가 있고 관심을 기울일 가치가 있습니다. 제3자 데이터의 감소와 개인 정보 보호법의 증가로 인해 이러한 도구의 사용이 점점 더 까다로워졌지만, 현재 제공되는 제품이 진화하여 그 어느 때보다 정교하고 효과적이 되었습니다. AI와 기계 학습은 이제 추적 쿠키에서 사용할 수 있는 풍부한 데이터를 대체하기 위해 활용되고 있습니다. 오늘날 데이터는 소비자 행동과 행동을 기반으로 보다 광범위하게 수집되고 있으며 타겟팅은 컨텍스트를 사용하고 유사 잠재 고객을 찾기 위해 유사 잠재 고객에 집중하고 있습니다.

대체품이 아닌 도구

데이터 통찰력을 기반으로 프로그램을 최적화하는 데 도움이 되는 AI 및 기계 학습 도구는 매우 중요하지만 이를 실행하려면 여전히 사람이 필요합니다. 예를 들어 타겟팅 도구는 우편번호 06810이 아파트 단지 클라이언트로 전환할 가능성이 높다고 표시할 수 있지만 주택 세그먼트의 우편번호 타겟 정책으로 인해 해당 우편번호에 입찰하도록 Google 최적화를 수행하면 정책 위반. 또 다른 예로, 유료 검색 관점에서 Google은 고급 머신 러닝을 보유하고 있으며 사용자의 의도를 알고 있다고 주장하지만 검색 쿼리에서 잘못된 의도를 확인했습니다. 이는 "간호사 서비스 조직(nso)" 키워드에 대해 "NSO 앱"과 같은 키워드에 대해 Google에서 광고를 게재하는 것을 볼 수 있음을 의미할 수 있습니다. 우리는 이것이 고객의 간호 사업과 관련된 앱을 검색하는 사람이라고 생각할 수 있지만 빠른 Google 검색을 통해 Nintendo Switch 온라인 앱용이며 쿼리 의도와 전혀 관련이 없음을 알 수 있습니다. 간단히 말해서 AI는 오류가 있습니다. 최상의 결과를 보장하려면 인간의 품질 보증이 여전히 필요합니다.

마찬가지로 AI는 많은 일상적인 작업을 자동화할 수 있지만 특히 클라이언트 상호 작용 및 더 높은 수준의 사고와 관련하여 인간 요소를 대체할 수는 없습니다. AI가 방대한 양의 데이터와 통찰력을 제공할 수 있지만 고객은 여전히 ​​이러한 결과를 일반 용어로 설명하기 위해 대행사 전문가에게 의존하고 있습니다. 클라이언트는 자신의 비즈니스 및 산업 분야에서 해석, 추천 및 전문가가 되기 위해 대행사에 비용을 지불합니다. 에이전시의 가치는 고객이 캠페인의 결과가 어떻게 비즈니스의 성장과 결과로 변환되는지 이해하도록 돕는 동시에 전략적 방향과 비전을 제공하는 데 있습니다. 예를 들어 고객의 마지막 캠페인의 CTR이 50% 증가했음을 보여 주는 보고서를 제공하는 대신 이러한 변화의 결과에 대한 컨텍스트를 제공합니다. 경쟁자가 시장에서 탈락했습니까? 아니면 특정 뉴스 이벤트로 인해 그 달에 트래픽이 증가했습니까? 이 인사이트를 통해 대행사는 경쟁 정복을 위한 새로운 테스트를 제안하거나 추가 키워드 적용으로 뉴스 이벤트를 활용할 수 있습니다. 전략적 방향은 AI가 아직 마스터하지 못한 것이며 기관이 우선 제공해야 하는 부가 가치입니다.

AI 및 기계 학습 지원 마케팅의 새로운 개척지로 나아가면서 가치를 제공할 수 있는 부분과 그렇지 않은 부분을 기억하는 것이 중요합니다. AI를 사용하여 가치가 낮은 많은 작업을 자동화할 수 있으므로 경영진은 고객과의 관련성과 가치를 유지하기 위해 더 높은 수준의 사고를 추가로 수행할 시간을 확보할 수 있습니다.