2023년 최고의 AI 광고 사례 11가지
게시 됨: 2023-08-12지금까지 AI가 마케팅에 미친 영향은?
효과적인 광고는 제품이나 서비스를 판매하기 위해 사람들이 생각하는 핵심에 도달하는 것을 목표로 합니다. 수많은 인간 행동 데이터 포인트를 취할 수 있는 방정식에 AI를 도입하면 파장을 일으킬 수밖에 없습니다.
AI가 그것을 해독할 수 있기 때문에 마케터는 이상적인 고객이 온라인에서 무엇을 생각하고 행동하는지 더 이상 질문할 필요가 없습니다.
2023년 현재 글로벌 AI 시장은 1423억 달러로 평가된다 . 여러 연구에서 다양한 예측을 보여주지만 2024년에는 약 5000억 달러, 2030년에는 약 1조 5000억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이 자금의 대부분은 AI 스타트업에 대한 관심에서 비롯되었습니다. 및 생성 AI.
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광고에서 AI의 11가지 최고의 사례
AI를 광고에 통합한 11개 회사를 살펴보겠습니다.
1. Meta는 AI 혁신을 계속합니다.
메타의 이미지 제공
Meta가 사용자의 스크롤을 유지하기 위해 만든 기계 학습 알고리즘에 대해 우리 모두는 적어도 어느 정도 익숙하지만 다른 방식으로도 AI를 사용했습니다.
Meta는 2023년 5월 광고주를 위한 AI Sandbox 발표 와 함께 Facebook용 AI 생성 광고를 테스트하기 시작했습니다. 이 테스트 그라운드는 플랫폼에 더 많은 광고주를 유치하고 더 성공적으로 타겟팅된 광고를 생성할 가능성이 있습니다.
광고주가 실험할 수 있는 일부 영역은 다음과 같습니다.
- 텍스트 변형 생성
- 텍스트를 이미지로 생성
- 다양한 종횡비에 맞게 이미지 노출
메타의 이미지 제공
Sandbox는 Meta를 최고의 AI 기반 모바일 광고 플랫폼을 보유하는 위치에 놓을 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
메타에서 무엇을 배울 수 있습니까?
- AI를 사용하여 새로운 이미지 크리에이티브를 생성하여 시간을 절약하십시오. 이것이 시장이 가는 방향입니다.
- 계속해서 프로세스를 혁신하십시오. 팀이 브레인스토밍하고 새로운 기술을 시도할 수 있는 공간을 만드세요.
2. 코카콜라, AI 대회 운영 및 OpenAI 제휴 발표
이미지 제공: 코카콜라
코카콜라는 오랫동안 광고 게임에 있었습니다. 1892년에 설립된 그들의 첫 번째 광고는 1896년에 신문에 실렸습니다. 그 이후로 회사는 계속해서 트렌드를 파악하고 광고를 현대화했습니다.
1955년에 그들은 라디오와 텔레비전 광고로 눈을 돌렸고 1993년에는 광고를 최신 상태로 유지하기 위해 새로운 광고 회사로 다시 전환했습니다. 이 모든 것은 Coca-Cola가 이제 AI 사용을 수용한 것이 놀라운 일이 아닙니다.
2023년 2월, 경영 컨설팅 회사 Bain & Company는 AI를 내부 시스템에 통합하기 위해 OpenAI와 글로벌 서비스 제휴를 발표했습니다 . 코카콜라는 이 발표 이후 이 동맹에 참여한 첫 번째 회사였습니다.
이 파트너십을 시작하기 위해 Coca-Cola는 "Create Real Magic"이라는 콘테스트를 시작했습니다. 그들은 ChatGPT, DALL-E 및 역사적인 Coca-Cola 광고 크리에이티브를 결합하여 웹 사이트에서 공유할 새로운 예술 작품을 만들도록 사용자를 초대했습니다.
코카콜라에서 무엇을 배울 수 있습니까?
- 현재 시장 혁신을 파악하고 AI를 현명하게 사용하십시오.
- 고객을 참여시키고 브랜드 인지도를 높이는 방법을 찾으십시오.
3. Calm App은 Amazon Personalize를 사용하여 앱 사용량을 늘립니다.
진정의 이미지 제공
AWS(Amazon Web Services)의 일부로 Amazon Personalize라는 제품이 있습니다. 이를 통해 개발자는 기계 학습을 사용하여 구매자에게 매우 개인화된 제품 추천을 실시간으로 보여줄 수 있습니다.
앱 내 콘텐츠 라이브러리가 계속 확장되기 때문에 Calm은 사용자가 자신에게 적합한 콘텐츠를 찾는 데 도움이 되는 솔루션이 필요했습니다. 사용자가 탐색하는 데 너무 많은 시간을 할애하는 경우 관련 항목을 찾지 못해 포기하고 앱을 종료할 수 있습니다.
그들은 사용자가 이미 들었던 수면 이야기를 제거하면서 사용자가 선호하는 스타일로 가장 인기 있는 콘텐츠(이 경우 수면 이야기)를 추천하는 동적 규칙을 도입했습니다. 이를 통해 권장 사항을 최신 상태로 유지하고 사용자의 기본 설정에 맞췄습니다.
Calm의 데이터로 Amazon Personalize를 교육하고 많은 테스트를 통해 일일 앱 사용을 3.4% 늘릴 수 있었습니다.
Calm에서 무엇을 배울 수 있습니까?
사용자는 제품에 대해 흥미를 가질 수 있지만 사용하기 쉽지 않은 경우 성장에 어려움이 있을 수 있습니다. 시스템에 AI를 구현하여 사용자에게 더 나은 경험을 제공하십시오.
예를 들어 온라인 소매업체인 경우 제품 권장 사항이 구체적일수록 쇼핑객이 결제하기 전에 해당 제품을 장바구니에 추가할 가능성이 높아집니다.
4. Nike, Serena Williams와 함께 AI 생성 광고 제작
나이키의 이미지 제공
AI 영역을 개척해 온 또 다른 회사는 Nike입니다. 2018년과 2019년에 그들은 예측 분석 회사를 인수한 다음 해당 데이터를 사용하여 고객 습관을 더 잘 이해했습니다.
Nike Fit 앱은 회사가 이 데이터를 사용하여 고객에게 마케팅하는 방법을 보여주는 완벽한 예입니다. AR(증강 현실)과 AI를 결합하여 사용자는 앱에서 발을 스캔한 다음 스캔을 기반으로 완벽한 신발 추천을 받을 수 있습니다.
Nike는 또한 AI를 사용하여 Serena Williams와 함께 "Never done evolution"이라는 광고 캠페인을 만들었습니다. 그들은 Serena의 어린 시절, 특히 1999년의 첫 그랜드 슬램과 2017 Australian Open의 보다 현대적인 버전 사이에서 AI 생성 매치를 만들었습니다.
수상 경력에 빛나는 이 8분 동영상 광고는 Nike의 50주년을 기념했습니다.
AKQA의 이미지 제공
이 광고를 홍보하기 위해 Nike는 당시 169만 명의 구독자에게 방송되는 YouTube 라이브 스트림을 설정했습니다.
나이키에서 무엇을 배울 수 있습니까?
귀사가 보유한 과거 데이터를 활용하십시오. 사람들은 또한 광고의 이야기와 연결되므로 AI를 사용하여 청중과 감정적으로 연결하는 방법을 찾으십시오.
5. ClickUp은 SurferSEO를 통해 블로그 트래픽을 85% 늘렸습니다.
ClickUp의 이미지 제공
ClickUp은 AI를 사용하여 콘텐츠 마케팅 전략을 강화할 수 있었습니다. 그들의 목표는 콘텐츠를 최적화하는 동시에 출력물의 질과 양을 모두 높이는 것이었습니다. 이미 500개 이상의 블로그를 구축한 상태에서 그들은 표면을 넘어 다음 단계로 이동할 수 있는 부스트가 필요했습니다.
그들은 콘텐츠 최적화를 통해 트래픽을 증가시킨다고 주장하는 생성 AI 도구인 SurferSEO를 작업에 사용했습니다. SurferSEO는 양질의 SEO 제안, SERP 데이터를 모두 한 곳에서 결합하고 통합 및 사용이 용이한 도구에 대한 요구를 충족했습니다.
다양한 도구를 통해 다음과 같은 주요 영역에서 개선할 수 있었습니다.
- 타겟팅해야 하는 키워드와 같은 콘텐츠 계획 중 세분화된 통찰력.
- 중요한 정보가 모두 포함되도록 철저한 콘텐츠 브리프를 작성합니다.
- 성능 모니터링 및 수행해야 하는 변경 사항에 대한 데이터 기반 통찰력 얻기
그 결과 150개 이상의 기사를 게시하고 12개월 동안 비브랜드 유기적 트래픽을 85% 증가시킬 수 있었습니다.
ClickUp에서 무엇을 배울 수 있습니까?
철저한 콘텐츠 최적화를 통해 ClickUp의 블로그는 웹사이트에 더 많은 트래픽을 생성할 수 있었고 결과적으로 제품의 전환율을 높일 수 있었습니다.
웹사이트용 블로그를 만들 때 이 점을 염두에 두세요. SERP에서 높은 순위를 차지하는 양질의 콘텐츠는 귀하가 제공하는 특정 솔루션을 찾고 있는 쇼핑객을 귀하에게 바로 가져올 수 있습니다. 기존 기업도 경쟁력을 유지하기 위해 열심히 노력해야 합니다. 제너레이티브 AI는 소규모 팀이라도 많은 양의 기사를 출력할 수 있도록 도와줍니다.
6. BMW는 생성 AI를 사용하여 새로운 광고 캠페인을 만듭니다.
이미지 제공: BMW
자동차 모델에 아트를 표시하는 방향에 따라 BMW는 Goodby, Silverstein & Partners라는 광고 대행사와 협력했습니다. 그들은 함께 2021년에 AI가 생성한 예술을 자동차에 투영하는 8 시리즈 Gran Coupe를 위한 새로운 캠페인을 만들었습니다.
고급 자동차를 광고할 때 제조업체는 고객에게 감정적으로 연결하여 완벽하게 작동하지만 저렴한 자동차보다 이 특정 자동차가 필요하다는 것을 고객에게 확신시켜야 합니다.
BMW는 AI 아트를 차량에 적용함으로써 말을 사용하지 않고도 대상 고객에게 직접 말할 수 있었습니다.
BMW에서 무엇을 배울 수 있습니까?
제품 또는 서비스의 이점을 나열하는 것 이상으로 고객 및 대상 고객과 연결하는 방법을 찾으십시오. BMW가 역사를 통틀어 예술을 수용하는 것처럼 브랜드로 지원하는 것을 통해 고객을 유치하고 유지할 수 있습니다.
7. 스타벅스, 자체 AI 플랫폼 '딥 브루' 만든다
이미지 제공: 스타벅스
스타벅스는 Deep Brew라는 자체 AI 및 기계 학습 프로그램을 만들었습니다. 이 도구 세트의 목표는 고객에게 인간적인 경험을 제공하는 동시에 현대 기술에 적응하는 것입니다.
그들은 앱을 사용하여 음료를 주문하는 고객에게 개인화된 추천을 제공하기 위해 먼저 AI를 모바일 애플리케이션에 구현하기 시작했습니다. 그러나 수년에 걸쳐 AI는 이제 실제 매장에도 진출했습니다.
Deep Brew는 음료 주문 수정 및 특정 위치의 피크 서비스 시간과 같은 대량의 데이터를 수집하고 분석할 수 있었습니다. 스타벅스는 다음을 위해 이 데이터를 사용했습니다.
- 새로운 매장을 위한 완벽한 위치 찾기
- 재고 관리와 같은 수동 작업으로 시간 절약
- 에스프레소 머신 유지보수 수행
- 드라이브 스루 창구에서 맞춤형 주문 추천 제공
스타벅스에서 무엇을 배울 수 있습니까?
AI를 사용하면 브랜드가 시작한 원래 목표와 이상에 부합하도록 유지할 수 있습니다. Starbucks는 AI를 사용하여 직원이 수동 작업에서 벗어나 매장에서 고객과 연결할 수 있는 시간을 더 많이 확보했습니다. 고객이 브랜드와 상호 작용할 때마다 동일한 서비스에 의존할 수 있다는 사실을 알게 되면 다시 돌아올 가능성이 높아집니다.
8. Farfetch는 이메일 마케팅에 AI를 사용하여 오픈율을 7% 높였습니다.
이미지 제공: 파페치
Farfetch는 패션 및 뷰티 제품을 위한 고급 온라인 마켓플레이스입니다. 그들의 목표는 AI를 사용하여 이메일의 열기 및 클릭률을 높이는 동시에 브랜드의 목소리 톤을 그대로 유지하는 것이었습니다.
이를 위해 그들은 기업용 생성 AI 도구인 Phrasee를 사용했습니다. Farfetch가 이 도구를 사용한 방법 중 일부는 다음과 같습니다.
- 청중에게 가장 잘 맞는 것을 찾기 위해 다양한 문구와 작문 스타일을 테스트합니다.
- 다양한 이메일 카테고리에 최적화된 이메일 제목(포기된 장바구니 메시지 또는 위시리스트에 넣은 항목에 대해 사용자에게 연락).
- 광범위한 고객과 그들이 판매하는 다양한 브랜드에 맞게 이메일 본문을 개인화합니다.
이러한 최적화의 조합과 생성된 콘텐츠가 브랜드의 목소리에 부합하는지 확인하기 위해 생성된 콘텐츠를 두 번 확인함으로써 Farfetch는 좋은 결과를 볼 수 있었습니다.
프로모션 이메일의 경우 이메일을 여는 비율이 7% 증가했고 이벤트(버려진 카트와 같은)에 의해 트리거된 이메일의 경우 31% 증가했습니다. 이러한 이메일의 클릭률도 25%, 38% 증가했습니다.
Farfetch에서 무엇을 배울 수 있습니까?
AI는 현재 전략에 개입하여 사용하는 목소리 톤과 같은 브랜드의 핵심 부분을 뒤엎어서는 안 됩니다. 이미 브랜드를 독특하게 만드는 요소를 강화하고 회사 목표를 더 쉽게 달성할 수 있도록 해야 합니다.
9. JPMorgan Chase는 AI로 CTR을 450% 높였습니다.
JP모건의 이미지 제공
이것은 상대적으로 말하면 마케팅에서 AI를 매우 일찍 채택한 예입니다. 2016년부터 Chase는 Persado를 사용하기 시작했고 2019년에는 Persado와 5년 계약을 체결했습니다.
이번에는 Persado의 생성 AI를 사용하여 광고 문구를 만들고 클릭수가 최대 450% 증가했습니다.
또한 이 도구를 사용하여 기존 마케팅 문구를 다시 작성하여 고객에게 더 매력적으로 만들었습니다. JP모건의 크리스틴 렘카우(Kristin Lemkau) CMO는 회사에 대한 AI의 이점에 대해 이야기하면서 “마케터가 주관적인 판단과 경험을 사용하면 가질 수 없는 카피와 헤드라인을 다시 작성했습니다. 그리고 그들은 일했습니다.”.
그들이 Persado의 방대한 데이터를 사용하기 위해 계획한 또 다른 방법은 특정 청중을 위한 개인화된 마케팅 메시지를 만드는 것이었습니다.
JPMorgan Chase에서 무엇을 배울 수 있습니까?
올바른 데이터로 교육을 받으면 AI는 신뢰할 수 있고 편향되지 않은 리소스임이 입증됩니다. 그것은 처리할 수 있는 엄청난 양의 데이터와 결합하여 인간 행동을 해석하는 데 유용합니다. 이러한 종류의 정보에 액세스할 수 있으면 광고주와 마케터가 대상 청중에게 보다 효과적으로 이야기할 수 있습니다.
10. AI로 초개인화된 추천을 보여주는 넷플릭스
넷플릭스의 이미지 제공
Netflix는 AI 알고리즘과 기계 학습을 회사의 여러 측면에 통합했습니다. 그러나 가장 잘 알려진 것은 사용자에게 제공되는 개인화 된 영화 및 쇼 권장 사항입니다.
이 회사는 이전에 시청한 내용을 기반으로 사용자의 홈 탭에 표시되는 영화 또는 쇼의 축소판을 변경하여 개인화 수준을 한 단계 끌어올렸습니다. 이것이 친구 집에 있을 때 자신의 계정과 다른 이미지를 볼 수 있는 이유입니다.
썸네일 자체도 AVA(미적 시각적 분석)를 사용하여 생성되어 시청자의 관심을 끌 가능성이 가장 높은 수천 개의 장면 중에서 올바른 장면을 선택합니다.
Netflix에서 무엇을 배울 수 있습니까?
사람들의 집중 시간이 점점 짧아짐에 따라 누군가의 관심을 끌고 귀하의 제품이나 서비스를 선택하도록 설득하는 데 걸리는 시간은 단 몇 초 밖에 되지 않습니다. 자동화된 A/B 테스트를 통해 어떤 이미지나 메시지가 대상 고객에게 가장 많은 전환을 가져올 수 있는지 알아낼 수 있습니다.
Google의 동적 검색 광고와 같은 동적 광고에 대한 동일한 개념이 여기에 적용됩니다. AI를 사용하면 고객이 가장 효과적인 이미지와 광고 문구를 볼 수 있습니다.
11. Nutella는 AI 생성 라벨이 있는 700만 개의 고유한 병을 판매합니다.
이미지 제공: 누텔라
짧고 달콤한 메모로 마치기 위해 Nutella가 광고 전략에서 AI를 어떻게 사용했는지 살펴보겠습니다.
Nutella는 AI를 활용하여 Nutella 병에 대한 7백만 개의 고유 라벨을 생성하는 광고 캠페인을 만들었습니다. 두 개의 스페셜 에디션 병이 동일하지 않았습니다.
모든 항아리가 판매되었습니다.
그것은 강력한 광고입니다!
Nutella에서 무엇을 배울 수 있습니까?
사람들은 독특한 제품에 참여하고 있다는 느낌을 좋아합니다. AI를 사용하여 고객을 위한 고유한 경험을 만들어 이러한 요구에 부응하십시오.
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AI 광고를 위한 14가지 핵심 사항
광고에서 AI를 성공적으로 사용하는 방법에 대해 위 회사에서 배운 모든 내용을 요약해 보겠습니다.
AI를 사용하여 광고용 이미지 크리에이티브 생성,
AI로 광고 프로세스를 혁신할 수 있는 공간을 확보하세요.
현명한 AI 결정을 내립니다.
떠오르는 AI 트렌드의 흐름을 파악하세요.
고객과 대화식으로 AI를 사용하십시오.
AI로 사용자 경험을 단순화하십시오.
회사의 과거 데이터를 사용하십시오.
철저하고 고품질의 콘텐츠 최적화를 수행합니다.
AI를 사용하여 판매 포인트를 전달하는 것 이상으로 고객과 연결되는 방식으로 광고하십시오.
회사의 원래 목표와 이상을 광고에 AI를 사용하는 최전선에 두십시오.
생성 AI를 사용할 때 강력한 브랜드 보이스를 유지하십시오.
AI가 편향되지 않은 이성의 목소리를 제공할 수 있도록 양질의 데이터를 사용하세요.
테스트, 테스트, 테스트! 자동화된 A/B 테스트로 결과의 속도를 높입니다.
AI를 사용하여 고객을 위한 독특한 경험을 만드십시오.
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광고에서 AI를 사용하기 위한 5가지 실행 가능한 팁
이 팁을 사용하여 AI로 PPC 캠페인을 향상시키십시오.
검색 생성 경험 준비
아직 테스트 중인 Google의 새로운 검색 생성 경험은 사용자가 검색 엔진에서 정보를 얻는 방법을 바꿀 것입니다. 또한 쇼핑 결과가 검색 결과와 더 통합되어 표시될 수 있으므로 사람들이 온라인 쇼핑하는 방식도 바뀔 것입니다.
검색 생성 경험 미리보기
이러한 업데이트를 파악하여 광고를 최적화할 수 있습니다. Google이 제공한 예에서 제품 설명이 쇼핑 결과에 훨씬 더 중요한 역할을 할 수 있는 것처럼 보입니다.
팁: DataFeedWatch를 사용하여 전체 제품 피드에서 정보를 가져와 향상된 방식으로 정렬 하여 제품 설명을 최적화하십시오 .
스마트 자동 입찰 및 확장검색 사용
Google 검색 광고에서 확장검색을 사용하여 키워드를 타겟팅하는 것 이상을 사용하세요. 확장검색은 AI를 사용하여 타겟 문구 및 정확한 일치와 관련된 검색을 타겟팅하여 더 많은 고객에게 도달합니다.
또한 확장검색은 선택한 ROI 목표에 따라 가장 유익한 입찰가를 설정하는 AI 기반 입찰 전략인 스마트 자동 입찰과 잘 어울립니다. 이렇게 하면 키워드와 광고그룹을 조정하는 수동 작업에서 벗어날 수 있습니다.새로운 잠재고객 타겟팅
제3자 웹사이트 쿠키는 과거의 일이 될 예정이므로 마케팅 담당자는 매우 특정한 온라인 쇼핑객 그룹을 타겟팅하고 재타겟팅할 수 있는 또 다른 신뢰할 수 있는 방법이 필요합니다. 여기서 AI가 등장합니다.
실적 극대화
실적 극대화 캠페인을 만들어 Google AI의 이점을 활용하세요. 이렇게 하면 전체 Google 채널에서 제품을 광고할 수 있습니다.먼저 캠페인을 만들 때 다음과 같이 선호하는 설정을 선택합니다.
- 캠페인 목표
- 전환 목표
- 잠재고객 신호
그런 다음 Google의 AI는 귀하가 업로드한 모든 자산을 사용하여 새로운 틈새 고객에게 표시되는 개인화된 광고를 만들어 전환율을 높입니다.
유사 잠재고객
Meta는 특정 사용자로부터 데이터를 수집할 필요 없이 잠재 고객 그룹을 생성하는 Facebook 및 Instagram 광고용 기계 학습 알고리즘을 만들었습니다.
이 타겟팅 옵션을 사용하면 기존 고객과 비슷한 관심사를 가진 사용자에게 제품을 보여줄 수 있습니다.
새 이미지 및 동영상 광고 만들기
생성 AI의 사용은 PPC 세계에 큰 변화를 일으키고 있습니다.AI를 사용하여 제품 이미지 생성
페이스북과 인스타그램
Facebook 및 Instagram의 광고를 위해 AI로 생성된 다양한 스타일의 이미지를 만들어 보십시오. 결과를 쉽게 평가할 수 있도록 작은 배치로 시작하십시오. 아직 Meta의 Sandbox를 테스트할 수 없는 경우 그 동안 다른 애플리케이션을 사용할 수 있습니다.
예를 들어 Figma에는 Facebook 광고용 이미지를 만드는 데 사용할 수 있는 Text2Image라는 플러그인이 있습니다.
팁: DataFeedWatch를 사용하여 제품 피드 내에서 이미지를 쉽게 업로드하고 최적화하십시오. 새 이미지가 모두 있으면 스프레드시트에 추가할 수 있습니다. 첫 번째 열은 고유 키여야 하고 두 번째 열은 이미지 URL이어야 합니다. 그런 다음 조회 테이블이라는 DataFeedWatch 기능을 사용하여 새 이미지로 제품 피드를 보완할 수 있습니다.
Google 쇼핑 광고
구글도 메타의 샌드박스와 같은 컨셉의 프로덕트 스튜디오를 만든다고 발표했다. 이를 통해 제너레이티브 AI를 사용하여 제품의 분리된 이미지를 사용하여 새로운 광고 크리에이티브를 만들 수 있습니다. 이는 Merchant Center Next에 직접 통합됩니다.
판매자 센터 미리보기 다음
새로운 AI 기반 Google 캠페인
Google이 발표한 두 가지 새로운 캠페인의 출시를 주시하십시오. Demand Gen이라고 하는 첫 번째는 가장 실적이 좋은 비디오 및 이미지 자산을 끌어와 Youtube, Gmail 및 Discover의 광고에 표시합니다.
두 번째 동영상 보기는 사용자가 YouTube를 탐색하고 동영상을 시청하는 동안 모두 단일 캠페인에서 동영상 광고를 표시합니다.
동영상 보기 캠페인 미리보기
예측 분석 사용
Google의 예측 분석을 활용하세요. 이를 통해 다음을 추적할 수 있습니다.
- 지난 28일 동안 앱 또는 웹페이지에서 활동했는지 여부를 기준으로 사용자가 구매할 가능성
- 지난 7일 동안 활성화된 사용자가 다음 7일 동안 활성화되지 않는 경우.
지난 28일 동안 활성 상태였던 사용자가 향후 28일 동안 지출할 가능성이 있는 금액입니다.
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최적화된 피드를 사용하여 PPC 전략 자동화
제품 피드를 최적화한다는 것은 광고가 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 이미 가지고 있는 원시 제품 데이터를 가져와 모든 속성(제목, 설명, 이미지 등)을 향상시키는 것을 의미합니다.
DataFeedWatch를 사용하여 이러한 채널에 피드를 업로드하면 PPC 전략을 더욱 자동화하고 다음을 수행할 수 있습니다.
- 완벽하게 최적화된 제품 피드 보유: 최고의 제목, 설명, 이미지 등을 얻기 위해 모든 캠페인에서 규칙 기반 피드 최적화를 사용하십시오.
- 제품 정보의 공백 방지: 피드로 이동하여 수동으로 정보를 추가할 필요 없이 누락된 데이터를 입력합니다.
- 낭비되는 광고 지출 감소: 수익성이 없거나 재고가 없는 제품을 자동으로 제거합니다.
- 오류 방지 : 피드 검토는 제품이 판매 중인 채널에 제출되기 전에 자동으로 실행됩니다. 오류가 있으면 계정에 불이익을 줄 수 있으므로 이는 Google Ads에 특히 유용합니다.
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자주하는 질문
AI는 광고에 어떻게 사용됩니까?
인공 지능은 광고를 보다 개인화하여 보다 효과적으로 만들기 위해 광고에 사용됩니다. 광고주는 제너레이티브 AI를 사용하여 광고 카피 및 프로모션 이미지를 만들 수도 있습니다. 또한 광고주가 내부 프로세스를 간소화하고, 수동 작업을 위해 힘든 작업을 수행하여 시간을 절약하고, 대량의 데이터를 분석하는 데 사용합니다.
AI 광고란?
AI 광고는 인공 지능이 광고를 더 좋게 만드는 방식입니다. ChatGPT는 다음과 같이 완벽하게 요약했습니다. 이를 통해 광고주는 적절한 사람들에게 적절한 광고를 표시하여 광고 효과를 높일 수 있습니다."
최고의 AI 광고 사례는 무엇입니까?
광고에서 AI의 가장 좋은 예는 브랜드가 회사와 자연스럽게 어울리는 방식으로 AI를 사용하는 것입니다. 위에서 살펴본 예도 혁신에서 비롯되었으며 성장하고 고객과 더 잘 연결하려는 회사의 동기를 지원하는 데 사용됩니다. 이 예에서 우리는 브랜드가 작게 시작하여 결과를 평가한 다음 노력을 확장하는 것을 볼 수 있습니다.
