마케팅에 영향을 미치는 AI의 4가지 범주: Generative AI
게시 됨: 2023-05-19오늘날 인공 지능이 비즈니스에 미치는 영향을 무시하는 것은 거의 불가능합니다. 마케팅 업계도 예외는 아니다. 역대 가장 빠르게 성장하는 플랫폼으로 떠오른 ChatGPT부터 최신 AI 관련 제품 출시에 대한 거의 끊임없는 헤드라인까지 우리는 범람하고 있습니다.
그러나 모든 과대 광고와 함께 마케팅 리더와 팀이 업무와 고객에게 혜택을 주기 위해 AI를 활용하는 방법을 가장 잘 결정할 수 있는 방법은 무엇일까요? 4부로 구성된 이 시리즈에서는 인공 지능(AI)의 4가지 범주와 이들이 마케터와 고객에게 의미 있는 영향을 미칠 수 있는 방법을 살펴봅니다.
이 시리즈의 첫 번째 기사에서는 OpenAI의 ChatGPT 또는 Google의 Bard(쿼리에 대한 텍스트 응답 생성에 중점을 둔), MidJourney 및 Dall-E와 같이 사용했거나 적어도 많이 들어봤을 수 있는 도구를 포함하는 범주인 생성 AI를 살펴봅니다. (이미지 생성에 집중) 및 기타 다수. 이 범주는 매우 친숙할 수 있지만 이 시리즈의 다음 부분에서 AI의 다른 용도로 이동하기 전에 여기에서 새로 살펴보겠습니다.
제너레이티브 AI란?
Generative AI는 기존 텍스트, 이미지 및 기타 정보를 사용하고 해당 소스에서 새 콘텐츠를 생성합니다. GPT(Generative Pre-trained Transformer, 텍스트 생성에 사용) 또는 Stable Diffusion(이미지 생성에 사용)과 같은 기본 기술을 사용합니다. 그들은 특정하거나 보다 일반적인 데이터 및 정보 세트에 대해 교육을 받습니다.
일반적으로 사용되는 일부 생성 AI 도구는 다음과 같습니다.
- ChatGPT(텍스트)
- DALL-E 및 MidJourney(이미지)
이 AI 범주에서는 사용자가 출력을 생성하기 위해 프롬프트를 제공해야 합니다. 생성된 모든 것은 일부 사전 학습 또는 소스 텍스트, 이미지 또는 기타 자료를 기반으로 하며 기본 기술은 계속 발전하고 있다는 점에 유의해야 합니다. 도구가 "훈련"된 재료와 결합하여 결과물의 품질을 결정합니다.
주목해야 하는 이유
생성 AI는 아직 초기 단계이지만 여전히 새로운 아이디어의 훌륭한 원천이 될 수 있습니다. 창의적인 작업의 기반을 제공하는 아이디어 생성기라고 생각하세요. 블로그 게시물에 대한 10개의 아이디어를 ChatGPT에 요청하면 3-4개의 확실한 아이디어를 얻을 수 있지만(즉 6-7개는 폐기됨) 마감 시간이 되었을 때 브레인스토밍하는 것보다 여전히 빠르고 쉽습니다.
제너레이티브 AI를 생각하는 또 다른 방법은 작업의 시작점으로, 당신이 얻고 있는 것이 초안의 예비 단계라는 것을 아는 것입니다. 그러나 들어가는 것을 알고 있다면 이 도구는 작가의 장애물을 치료하거나(텍스트 기반 콘텐츠의 경우) 일러스트레이터나 디자이너에게 당신이 염두에 두고 있는 비주얼에 대한 대략적인 아이디어를 제공하기 위한 것일 뿐입니다.
마지막으로 생성 AI는 개인화의 맥락에서 사용되기 시작했습니다. 순수한 개인화 엔진으로 보는 것은 여전히 약간의 확장이지만 제한 내에서 몇 가지 흥미로운 사용 사례가 있습니다.
저작권이 있는 이미지와 브랜드 안전 요소를 제한하는 개인화 변형 및 이미지 기반 변형의 텍스트 기반 생성은 적어도 제한된 방식으로 이미 사용되고 있습니다. 이 영역은 초개인화에 필요한 콘텐츠 생성과 관련된 엄청난 확장 문제로 인해 가장 잠재력이 있을 수 있습니다.
단기적 잠재력
아직 개선의 여지가 많지만 마케터는 가까운 장래에 (바라건대) 몇 가지 사항을 기대할 수 있습니다.
아이디어 생성기로 사용하거나 창의적인 콘텐츠의 시작점으로 사용하면 거의 무한한 기회가 제공됩니다. ChatGPT가 역사상 가장 빠르게 채택된 소프트웨어 플랫폼이 되었기 때문에 최근에 생성 AI에 대해 많이 들어본 이유 중 하나입니다.
특히 결과의 품질과 특정 소스 자료를 제한하고 "브랜드 안전"을 유지하는 기능이 더욱 정교해짐에 따라 더 큰 개인화 기회도 계속해서 제공될 것입니다.
주의 사항
제너레이티브 AI는 틀림없이 현재 가장 과장된 인공 지능 도구입니다. 즉, 완벽과는 거리가 멀고 이를 활용하려는 마케터와 다른 사람들이 주의해야 할 몇 가지 영역이 있습니다.
첫째, 제너레이티브 AI가 매력적이거나 흥미로운 텍스트나 비주얼에 도입할 수 있는 쉽게 피할 수 있는 오류가 있습니다. 예를 들어, 네 손가락을 가진 인간의 이미지를 생성하거나 불가능한 포즈를 취한 인간의 이미지를 생성하면 이러한 유형의 AI의 일부 초기 예가 황금 시간대에 준비되지 않았습니다.
이미지 도구가 개선되어 이러한 오류가 덜 자주 발생하고 있지만 더 미묘한 차이가 있을 수 있는 주의해야 할 다른 사항이 여전히 있습니다. 여기에는 이상한 오류가 있는 군중 속의 배경 이미지나 익명의 사람들이 포함될 수 있습니다.
잠재적으로 더 큰 또 다른 문제는 소스 자료로 사용된 이미지의 권리입니다. 제너레이티브 AI는 프롬프트에 대한 응답을 기존 자료(기본적으로 "훈련"된 것이 무엇이든)에 기반하기 때문에 해당 자료의 출처가 매우 중요합니다. 이 때문에 저작권이 있는 이미지를 원본 자료로 사용하지 않도록 주의를 기울이지 않으면 표절 및 저작권 문제가 발생할 수 있습니다.
우리는 이미 이와 관련된 소송을 보았고 더 많은 소송이 있을 가능성이 있습니다.
결론
보시다시피 생성 AI는 현재 몇 가지 강력한 용도를 가지고 있으며 상당한 잠재력을 보유하고 있지만 마케터도 대량 채택 전에 주의를 기울여야 합니다.
이 시리즈의 다음 기사에서는 AI가 마케팅에서 영향력 있는 역할을 할 수 있는 또 다른 영역인 예측 분석에 대해 살펴보겠습니다.
마테크를 잡아라! 일일. 무료. 받은편지함에서
용어를 참조하십시오.
이 기사에 표현된 의견은 게스트 작성자의 의견이며 반드시 MarTech는 아닙니다. 교직원 저자는 여기에 나열됩니다.
관련 이야기
MarTech의 새로운 기능