이제 크리에이티브에 대한 A/B 테스트를 중단해야 할까요? AI가 전통적인 테스트 방식을 없애고 있습니다…

지금 당장 광고 소재 A/B 테스트를 중단해야 할까요? 아마 그럴 필요는 없을지도 모릅니다. 하지만 몇 년 후에는 A/B 테스트를 광고 소재 최적화 의 석기시대적인 발상으로 여기며 , 마치 어린아이가 구식 다이얼식 전화기를 보는 것처럼 "우리가 정말 그 모든 수작업을 했던가?"라고 의아해할 수도 있을 겁니다

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엄마 말이 제일 맞는다?

이건 부모가 자녀를 혼내는 최고의 방법 중 하나죠. 

몇 년 전 가족 저녁 식사 자리에서 현재 Alison.ai의 성장 담당 이사인 엘라드 쿠슈니르 마타라소는 부모님께 자신이 소속된 광고 대행사에서 담당했던 연간 1억 달러 규모의 광고비 지출을 최적화하기 위해 진행하고 있는 A/B 테스트에 대해 이야기했습니다. 

컴퓨터 과학자인 그의 부모님은 그를 약간 이상하게 쳐다보며, 마치 당신이 구식 삼촌에게 왜 아직도 콤팩트 카메라를 쓰느냐, 훨씬 더 나은 선택지가 있는데 왜 아직도 A/B 테스트를 하느냐고 묻는 것과 같은 질문을 던졌습니다.

1억 달러 자랑은 허풍에 불과했군.

시간이 흘러 오늘날, 엘라드는 더 이상 가족 모임에서 고개를 숙일 필요가 없습니다.

AI가 가장 잘 압니다 (더 이상 A/B 테스트가 필요 없습니다)

“Alison에 합류했을 때, 창의적 테스트에 새로운 접근 방식을 도입하는 회사에 합류하게 되어 정말 기대되었습니다,” 그는 최근 Growth Masterminds 팟캐스트. 

"끊임없이 새로운 콘셉트와 버전을 만들어내고, 그것들을 서로 비교 테스트하는, 즉 제작비와 미디어 예산 모두에 많은 시간과 비용을 쏟아붓는 방식 대신, 앨리슨은 다른 접근 방식을 택했습니다."

"기본적으로 광고주의 광고 계정에 연결되면, 저희 알고리즘은 프레임 단위로 분석하여 광고 소재에 나타나는 모든 요소를 ​​자동으로 식별합니다. 색상, 텍스트, 사운드, 캐릭터, 표정 등 광고 소재에 나타날 수 있는 모든 요소가 포함될 수 있습니다. 이렇게 모든 요소를 ​​파악한 후에는 캠페인 성과 데이터와 비교 분석합니다. 즉, 최적화하려는 KPI 또는 지표에 따라 어떤 광고 소재 요소가 성과에 가장 큰 영향을 미치는지 알려드릴 수 있습니다."

괜찮네요. 

엄청 첨단 기술처럼 들리네요.

그리고 그건 인공지능처럼 들리는데, 실제로 인공지능이니까요. 

실제로 이 회사는 15개 이상의 다양한 AI 엔진을 사용하여 콘텐츠 요소 내의 모든 것을 식별하고, 일회성 A/B 테스트 대신 콘텐츠의 거의 모든 세부 구성 요소에 대해 대규모 다변량 테스트를 실행하여 성공과 관련된 요소를 찾아냅니다.

구글이나 다른 주요 소셜 및 광고 플랫폼들이 인공지능을 이용해 여러분의 콘텐츠 요소를 믹서기에 갈고 나서 프랑켄슈타인 박사처럼 수백만 가지 조합으로 다시 재조립하여 어떤 것이 가장 효과적인지 찾아내는 과정을 백그라운드에서 진행하는 것과 비슷하게 들린다면, 그럴 만한 이유가 있습니다.

전 세계에서 가장 큰 두 디지털 광고 플랫폼 모두 Alison.ai를 사용하고 있습니다.

“비밀 하나 알려드리죠. 말씀하신 모든 플랫폼이 Alison을 사용하고 있어요.” 쿠슈니르 마타라소가 말합니다. “그러니까 플랫폼들 스스로도 자기네 알고리즘이 특정 요소들을 조합해서 새로운 결과를 만들어내는 데 도움이 된다는 건 알고 있죠. 하지만 대부분의 경우, 성능 면에서 실제로 달성할 수 있는 것과는 큰 차이가 있다는 걸 알고 있는 겁니다.”

그렇다면 그 인간은 지금 어디에 있을까요?

엘라드는 인공지능을 사용한다고 해서 인간이 사라지는 것은 아니라고 말합니다.

"저희는 인간의 창의성을 매우 중요하게 생각합니다. 저희의 목표는 기술을 활용하여 그 창의성을 증폭시키는 것입니다."

그 이유 중 하나는 AI가 무언가를 알고 있더라도, 자신이 그것을 알고 있다는 사실이나 왜 알고 있는지조차 모르기 때문입니다. 따라서 인간은 무언가가 앞뒤가 맞지 않거나, 특정 요소들의 조합이 브랜드 이미지에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 점을 파악할 수 있습니다. 

게다가, 브랜드 비전을 수립하고 잠재 사용자/플레이어/고객으로 구성된 목표 고객층과 진정으로 연결될 수 있는 표현을 구축하는 것은 여전히 ​​디지털 파트너보다는 마케팅 부서의 핵심 업무입니다.

A/B 테스트를 사용하든 안 하든 창의성은 매우 중요합니다

엘라드가 인용한 2017년 닐슨 연구 에 따르면, 캠페인 성공의 최대 89%는 크리에이티브에 달려 있습니다 .

그건 엄청난 일이에요.

크리에이티브 전략을 잘못 세우면 광고비를 쓰레기통에 버리고 불태우는 것과 다름없습니다. 특히 신호 손실이 점점 심해지는 시대에는 크리에이티브가 캠페인 성공에 얼마나 중요한 역할을 하는지가 더욱 중요해졌습니다.

모범 사례를 찾아봐야 할까요?

흥미롭게도 쿠슈니르 마타라소는 "우리는 모범 사례라는 것을 그다지 믿지 않는다"고 말합니다.

여러 관점에서 보면 일리가 있습니다. 특정 시점에 특정 광고 네트워크에서 특정 브랜드에 효과적인 전략이 다른 브랜드에는 전혀 효과적이지 않을 수 있기 때문입니다. 또한, 모범 사례는 심각한 실패를 피하는 평균적인 방법이라는 점에서도 타당합니다. 

현대의 창의적 최적화는 눈부신 성공을 거두는 유니콘 기업을 찾아내는 데 있습니다.

모범 사례를 따르면 일자리를 잃지 않을 수 있지만… 그런 사례들이 당신의 다음 대박 광고를 찾아내지는 못할 겁니다.

하지만 마타라소는 가장 큰 실수 중 하나로 크리에이티브를 과도하게 사용하는 것을 꼽습니다. 구글에서 성공했던 방식을 틱톡에 그대로 적용하거나, 스냅에서 성공했던 방식을 앱로빈에 그대로 사용하는 것이죠. 그는 각 플랫폼에 맞는 구체적인 접근 방식이 필요하다고 강조합니다.

그렇다면 A/B 테스트는 절대로 해서는 안 된다는 뜻인가요?

아마 아닐 겁니다.

하지만 이는 A/B 테스트의 모든 잠재력을 활용할 수 있는 시대가 앞으로 다가오기보다는 이미 지나갔다는 것을 의미합니다. 마케터들은 자신들이 보유한 기술과 접근 가능한 데이터를 바탕으로 해야 할 일을 해야 할 것입니다.

하지만 궁극적으로, 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지에 대한 모든 세부 사항을 더 자세히 파악하고, 그 데이터를 실제로 현명하게 활용할 수 있다면, 아마도 당신은 그것을 원할 것입니다.

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