마케팅을 위한 생성형 AI: 디지털 마케터들이 지금 당장 생성형 AI를 활용하는 10가지
브랜드들은 마케팅에 생성 AI를 활용해 더 빠르게 개선하고 있습니다. 저는 최근 Winclap 총괄 매니저 Avi Ben-Zvi 그가’ 비용을 절감하고, 속도를 높이며, 광고 성과를 개선하고, 생성 AI로 매출과 수익을 끌어올리는 방법에 대해
저는 이미 생성 AI가 어떻게 할 수 있는지 이야기했습니다 게임 산업 규모를 두 배 또는 세 배로 늘릴 수 있습니다, 아마존이 생성 AI를 사용해 만들 수 있는 방법은 엄청난 광고 크리에이티브, 그리고 공유한 생성 AI 마케팅 도구 제가 직접 생성 AI가 만든 것입니다.
이 게시물에서는 마케팅에서 생성형 AI를 어떻게 사용할 수 있는지 다룹니다 …
- 아이디어 생성: 새로운 아이디어 만들기
- 크리에이티브 자산 생성 (당연히!)
- 거의 모든 것의 생성 속도 높이기
- Reducing the cost of creative
- 광고 현지화 (주의 필요!)
- 음성 해설 진행
- 더 나은 A/B 또는 다변량 테스트 실행
- 10배 더 많은 자산 제공
- 예산 할당 (이것은 생성형 AI가 아닐 수도 있습니다) not be generative AI)
- 크리에이티브 아바타
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제너레이티브 AI와 퍼포먼스 마케팅: 현재 가능한 9가지
마케팅에서 제너레이티브 AI로 가능한 것은 무엇인가요?
아마도 너무 많은 것일 거예요.
1. 아이디어 창출: 새로운 아이디어 만들기
인간은 창의적입니다. 그러나 인간은 또한 바쁘고 피곤하며 (솔직히 말해서) 새로운 혁신적인 창의적 아이디어가 부족합니다. 무한한 아이디어 상자를 손쉽게 사용할 수 있는 것은 멋진 일입니다. Ben-Zvi가 ChatGPT와 같은 도구를 사용하여 자신의 회색 물질에 신선한 입력을 제공하는 이유입니다.
“우리는 실제로 아이디어를 창출하는 프로세스를 시작하기 위해 Gen AI를 사용하고 있습니다.” Avi Ben-Zvi가 말합니다.
ChatGPT는 있는 그대로 실행할 수 있는 개념을 제공하지 않을 수 있습니다. 실제로 아마도 그렇지 않을 것입니다. 그러나 인간의 두뇌는 놀라운 창의적 연관 기계입니다. 아이디어를 튕겨내면 새로운 아이디어가 거의 자발적으로 나타납니다. 생성 AI로 프로세스를 시작하고 좋은 구식 소프트웨어로 마무리합니다.
2. 생성 크리에이티브 자산
확실히, 이것은 당연한 것입니다. 그러나 광고용 이미지 그 이상입니다. 크리에이티브 자산에는 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등이 포함됩니다. 그리고 그것은 게임 체인저입니다. 모든 팀원이 자신의 팀이 되기 때문입니다. 이제 작가는 디자인을 할 수 있고, 영어 사용자는 스페인어로 게시할 수 있으며, 그래픽 디자이너는 비디오를 만들 수 있습니다.
(물론입니다: 각각에 대해 많은 주의사항을 추가해야 하며 실수는 비용이 많이 들 수 있지만 사실은 마케터들이 이미 생성 도구를 사용하여 출력을 10배 증가시키고 있으며 도구는 날로 개선되고 있다는 것입니다. 올바른 가드레일을 설치하면 출발선에 서게 됩니다.)
3. 거의 모든 것의 생성 가속화
저는 팟캐스트 에피소드, 블로그 게시물 또는 소셜 게시물에 대한 아트를 만들기 위해 Creative Diffusion으로 이동하면 약 20초 안에 결과를 얻습니다. 보통 흥미로운 것이 있지만 종종 프롬프트를 미세 조정하거나 결과가 나올 때까지 재생성합니다.
“우리는 실제로 아이디어를 내는 프로세스를 시작하기 위해 생성형 AI를 사용하고 있습니다.” Ben-Zvi는 말합니다. “그러나 가장 중요한 것은 더 빠른 속도로 자산을 생성하고, 더 낮은 비용으로 생성하는 것입니다.”
그것은 몇 분 만에 예술 작품을 만들어내는 것입니다.
그리고 그것은 강력합니다.
번역, 보이스오버, 합법적인 딥페이크(코셔 사례를 위해 계속 읽어보세요) 등에도 동일합니다. 다시 말해, 출력 품질을 보장하기 위해 가드레일을 적용하세요 그리고 브랜드에 손상을 주지 않을 것입니다.
4. クリエイティブのコスト削減
Creative DiffusionやMidjourney、カスタムモデルなど、ブランドの外観や雰囲気、基準に合わせてトレーニングされたモデルを使用しているかどうかに関係なく、数秒または数分でクリエイティブを作成できる場合、コストを大幅に削減できます。.
5. 広告のローカライズ
위험하게 들리죠? 번역에서 실수하는 건 당신이 기쁘게 하고 싶은 사람들을 즉시 화나게 하는 아주 좋은 방법입니다.
전적으로.
그러나 현지화가 텍스트와 언어에 관한 것만은 아닙니다. 때로는 세비체나 스파게티, 버터 치킨 또는 마오쩌둥의 돼지고기 불고기 같은 특정 음식에 관한 것이기도 합니다.
“라틴 시장에서의 음식 배달과 관련하여 DiDi와 함께 뭔가를 해냈어요. 맞아요? 우리는 국가별 대표 음식 요리를 축하하는 것과 관련된 뭔가를 하고 싶었어요. 그래서 방향을 제시했고, AI에게 다음과 같은 방향을 제시했죠. … 이봐요, 멕시코에서 일반적으로 알려진 요리를 생성하고 싶어요. 예를 들어 페루의 경우, 세비체를 만들고 싶고, 증기를 보여주고, 서서히 사라지게 하고 싶어요.”
이해가 되죠? 이제 음식, 활동, 스포츠, 의류, 색상 등등으로 광고를 지역화할 수 있어요.
6. 보이스오버? 네, 보이스오버 지원해요.
ChatGPT는 그렇게 하지 못하지만 Fliki는 텍스트-비디오 변환뿐만 아니라 음성 복제 및 음성 해설도 가능합니다. 즉, 정말 멋진 작업을 수행할 수 있습니다.
최근에 들은 한 가지 예:
브랜드가 중국에서 하이퍼로컬 캠페인을 진행하려고 했습니다. 큰 국제 스타와 함께 말이죠. 그래서 그들은 딥 페이크 기술을 사용하여 기본적으로 스타를 가상의 자신으로 복제 한 다음 다양한 매장 또는 위치에 대해 초 지리적 위치 정보를 제공하도록 했습니다
결과: 잠재적으로 이 한명의 메가 스타로부터 수백만 개의 크리에이티브가 생성되었습니다.
(그리고 네, 위에서 합법적인 딥 페이킹에 대해 읽었다면 이것이 바로 그것입니다.)
7. 더 나은 A/B 또는 다변량 테스트 실행
우리는 과거에 버튼 색상에 대한 테스트를 진행했습니다. Avi Ben-Zvi는 이러한 자잘한 부분에 감명을 받지 않으며, 그것이 시간이 지남에 따라 바늘을 크게 움직인다고 생각하지 않습니다.
생성형 AI가 훨씬 더 많은 것을 더 빠르고 저렴하게 만들 수 있도록 도와주기 때문에 테스트할 수 있는 범위가 크게 확장됩니다.
“노출하는 사람의 유형, 제품을 선보이는 방식, 당연히 비디오 길이 또는 … 내레이션과 같은 요소들이죠,” 그는 말합니다. “남성 내레이션인가요? 여성 내레이션인가요? 어떤 가치 제안 유형인가요? 각기 다른 브랜드 메시지를 테스트하고 있나요? 비디오 내에서 테스트할 요소는 매우 다양합니다. 그리고 여러 연구에서 계속해서 입증되고 있듯이, 오늘날과 같이 수많은 브랜드가 존재하는 상황에서, 특히 직접 소비자를 대상으로 하는 브랜드의 경우 사용자는 자신이 연결되어 있다고 느끼는 브랜드에서 구매하려는 경향이 강합니다.”
더 나은 테스트는 더 나은 결과를 의미합니다. 그리고 더 나은 결과는 더 많은 수익을 의미합니다.
8. 10배 더 많은 자산 제공
더 빠르고 저렴하게?
2 + 2 = 4, 더 빠르고 저렴할수록 더 많아진다.
이전에는 창의적인 제안이 8-10개의 서로 다른 창의적 요소와 함께 제공되었지만, 이제는 100개 또는 200개를 묶어서 제공합니다. 즉, 창의성을 10배로 늘리는 것입니다.
9. 예산 할당
이 작업은 항상 어렵고 측정, 과거 결과, 미래 예측과 많은 관련이 있습니다. 생성 AI라고 부르든 아니든 AI가 여기에서 도움이 될 수 있습니다.
“예산 할당기라는 예측 모델을 사용합니다.” Ben-Zvi가 말합니다. “미래를 내다보며 여기에서 5,000달러, 저기에서 2,000달러, 다른 곳에서 1,000달러를 지출하면 고객 확보당 비용에 어떤 영향을 미칠까요? 광고 투자 수익률에는 어떤 영향을 미칠까요? 그리고 예측 모델이 어떻게 반응하는지 알아보기 위해 숫자를 조금씩 조정해 봅니다.”
정확하다면 특히 유용합니다.
좋은 점은 이러한 모델은 많은 데이터를 생성하고, 머신러닝은 그 데이터를 처리하여 모델을 지속적으로 개선하여 — 정확한 결과 데이터가 제공되는 한 — 향후 정밀도를 향상시킬 수 있다는 것입니다.
10. 크리에이티브 아바타
때때로 대변인이 필요합니다. 실제 사람은 시간과 비용이 들며, Jerod-Subway처럼 브랜드에 해를 끼치는 끔찍한 일을 저지를 수도 있습니다.
AI 아바타는 거의 무료이며 브랜드는 그들이 말하고 하는 것을 정확하게 제어할 수 있습니다. 모든 사람에게 적합하지는 않지만 마케팅에 확실히 활용할 수 있습니다.
전체 팟캐스트에서 생성 AI와 마케팅에 대해 더 자세히 알아보고 측정 항목에 미치는 영향도 확인하세요
John Koetsier: 생성 AI를 사용하여 광고 크리에이티브를 어떻게 강화할 수 있습니까?
그로스 마스터마인즈에 오신 것을 환영합니다. 제 이름은 존 코에티에입니다. 모두 창의적인 것이 점점 더 필요하지만 대규모로 구축하는 것은 어렵습니다. 어렵고 비용도 많이 듭니다. 이를 위해서는 사람들이 필요합니다. 생성적 AI가 일을 대신하거나 최소한 도움이 될 수 있을까요?
이를 알아내기 위해 아비 벤츠비와 이야기를 나누고 있습니다.
그는 미국 및 북미 지역에서 Winclap의 총괄 관리자를 맡고 있습니다. 쉘, 파라마운트 플러스, 라피, 에터맥스, 레몬, 무비스타 등 다양한 클라이언트와 함께 일하고 있습니다. 아비님, 환영합니다. 어떻게 지내세요?
Avi Ben-Zvi: Great. Thanks for having me, John. Super excited to chat today.
생성적 AI를 활용한 구축
존 코에티에: 당신을 모시게 되어 매우 기쁩니다. 생성적 AI를 사용하여 무엇을 구축하고 있나요?
Avi Ben-Zvi: 우리는 여기서 다양한 작업을 진행 중입니다. 결국 크리에이티브 영역은 자산 생성 비용이 비싸고, 시간이 오래 걸리며, 처음부터 끝까지 시작하기 어려워 제약을 받아왔습니다.
우리가 지금 바꾸려고 하는 추세입니다. 그래서 우리는 생성형 AI를 사용하여 아이디어를 생성하는 과정을 시작하고, 아이디어를 도출하도록 돕고, 가장 중요한 것은 더 빠른 속도로 자산을 생성하고, 인간이 포함되지 않은 자산이든 인간을 사용하는 자산이든 비용의 일부분으로 생성하는 것입니다. 그리고 아바타를 사용하여 TikTok 비디오와 같은 것을 복제하고, 우리가 탐험하게 되어 기쁜 새로운 영역입니다.
나만의 스타일 만들기
John Koetsier: 아바타에 대해 이야기하는 게 정말 흥미롭고, 흥미로운 포인트를 제시하네요, 맞죠?
많은 게임에 캐릭터가 있거나 특정한 외관을 가지고 있고 특정한 느낌을 주죠? 그래서 생성형 AI 솔루션을 사용하려면 그냥 Midjourney나 Creative Diffusion, Dall-E에 가서 명령어 blah blah blah를 입력한다고 원하는 결과를 얻을 수 있는 건 아닙니다. 반드시 스타일을 지정해 줘야 합니다.
AI에 특정한 학습을 시켜야 합니다. 예를 들어 이런 이미지를 입력하고 '어떻게 이렇게 만들었나요?'라고 물어볼 수 있습니다
Avi Ben-Zvi: 네, 전적으로 동의합니다. 바로 우리 팀에 인간 요소가 있을 때죠. 이 광고주에게 보통 효과적인 방식을 이해하고 있습니다. 과거에 크리에이티브 테스트를 진행했으며… 활용 가능한 스크립트를 여기 제공합니다. 우리가 접근하고자 하는 방법에 대한 아이디어도 있습니다.
예를 들어 라틴 시장에서 음식 배달과 관련하여 DiDi와 함께 뭔가를 했습니다. 우리는 국가별 음식 요리를 축하하는 것과 관련하여 뭔가를 하고 싶었습니다. 그래서 멕시코에서 일반적으로 알려진 요리를 생성하라고 AI에 지시했습니다. 예를 들어 페루의 세비체 같은 거 말입니다. 그리고 증기가 올라오고 사라지는 식으로 다양한 효과를 나타내라고 했습니다. 맞죠?
그래서 저희는 AI에 방향을 제시하고, 이를 반복하며, 원하는 다른 요소들(예: 음성 해설)을 추가했습니다.
배경에 있는 텍스트는 국가의 날을 강조하거나 요리를 강조하는 것을 잠재적으로 테스트할 수 있습니다. 이를 통해 AB 테스트를 수행할 수 있습니다. 그러나 인간 요소만으로 모든 것을 수행하는 경우, 전문적으로 촬영하고 해당 예시의 요리를 소싱하는 데 많은 노력이 필요합니다.
이 경우, 컴퓨터 클릭만으로 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 그리고 다양한 변수를 추가하여 실제로 AB 테스트를 수행할 수 있습니다. 이는 모든 퍼포먼스 마케터가 실제로 찾고 있는 것입니다.
다국어 음성 해설
John Koetsier: 절대적으로. 그래서 이미 가지고 있는 사람들과 함께 프로세스의 일부로 사용하고 있는 것처럼 들리네요.
당신이 필요로 하지도, 원하지도 않았지만, 보자마자 와, 정말 놀랍다는 생각을 한 적이 있나요?.
Avi Ben‑Zvi: 몇몇 영역이 있었던 것 같습니다. 제가 본 가장 흥미로운 사용 사례 중 하나는 국제 비즈니스에서 적용된 경우입니다, 맞나요?
하나의 아바타가 여러 언어를 구사하는 것이 정말 놀랍습니다. 영어, 프랑스어, 포르투갈어 등 다양한 언어로 말이죠. 특히 글로벌 환경에서 모든 사람이 초점을 맞추고 있는 부분이기 때문에 매우 중요합니다. 인간의 능력만으로는 이를 수행하기가 정말 어렵습니다.
그리고 여기서는 이러한 아바타를 통해 순수하게 빠르고 대규모로 작업을 수행할 수 있습니다.
그리고 그것을 보면 문제 해결됐다고 생각합니다. 믿을 수 없습니다.
John Koetsier: You’ve 디지털 인플루언서, 디지털 스타, 디지털 히어로를 발견했습니다. 제가 들은 이야기가 있는데, 약 it’s 3주 전쯤 중국의 스타에 관한 이야기였고, 그들은 이 거대한 국제 스타와 함께 하이퍼 로컬 무언가를 하길 원했습니다.
그리고 그들은 딥 페이크 기술을 사용하여 이 개인을 가상 자신으로 복제하고, 다양한 매장이나 위치에 대해 초 지역화된 내용을 말하게 했습니다. 전국적으로 말이죠. 그래서 이 한 명의 메가 스타로부터 실제로 백만 개의 크리에이티브가 탄생했습니다.
크리에이티브 증대
Avi Ben-Zvi: That’s 놀라워요.
당신이 그런 일을 할 수 있다는 것이 정말 놀랍고, 우리의 광고주들에게 제시할 많은 제안들 — 이제 인간 기반 크리에이터 인플루언서 콘텐츠를 통해 — 순수한 인간으로 시작할 수 있으며, 그런 다음 규모를 확대하고 더 많은 자산을 확보함에 따라 생성 AI 측면에 더 의존하게 될 것입니다.
그리고 그것은 우리의 제안에 8개, 10개의 다른 자산이 있는 것에서 100개, 200개의 다른 자산으로 가는 것입니다. 이는 유료 마케터들에게 크리에이터/인플루언서 마케팅이 주요 초점이 되기 시작했을 때 생각하기 거의 불가능했던 세계였습니다. 그러나 이제는 그것이 가능해지고 있습니다.
특히 쇼의 스타로서 창의적일 때, 현재 마케팅에 있어서는 뛰어난 성과를 달성하기가 정말 어렵습니다. 타겟, 알고리즘 입찰 등 다양한 변수들이 있지만, 여러분은 정말 창의력에 집중해야 합니다. 따라서 크리에이터 콘텐츠가 점점 규모화되고 인기를 끌기 시작하면서, 이는 시장에서 점점 더 중요해지는 성과 변수에 집중할 수 있는 좋은 방법입니다.
존 코치어: 가능성은 놀랍습니다.
헤이, 드웨인 존슨을 고용해서 말하죠, 헤이, 카라카스 베네수엘라의 이 동네에 있는 이 장소로 내려오세요. 그리고 거기 있습니다. 붐. 당신은 그를 얻었습니다.
프롬프트 엔지니어 또는 단순한 크리에이티브 워커?
제너레이티브 AI 세계에서 프롬프트 엔지니어링이라고 부를지 말지에 대한 논쟁이 조금 있습니다. 너무 높은 수준인가요? 이에 대해 어떻게 생각하세요? 프롬프트 엔지니어인가요, 아니면 AI에 뭔가를 요청하는 것인가요?.
Avi Ben-Zvi: 음, 저는 it’s 균형 잡힌 프롬프트 엔지니어가 약간 과소평가된다고 생각합니다. it’s 훨씬 더 많은 것이 필요합니다. 인간 요소는 여전히 매우 중요합니다.
AI 이전으로 돌아가더라도 자동화는 일반적으로 일상이 되었지만 자동화가 확대되기 시작하면서도 여전히 전략을 위해 인간적 요소가 필요합니다. 더 혁신적인 방식으로 앞으로 나아가기 위해 말입니다. 그리고 여기서는 여전히 그런 경우가 있다고 생각합니다. 그리고 제가 말했듯이 과거에 대한 지식을 가지고 있고 이전에 테스트를 해본 적이 없습니다.
그래서 예, 프롬프트를 주도하고 있고 거기에서 프롬프트 엔지니어가 나오지만 그 이상으로 나아가고 있습니다. 그리고 단순히 이렇게 말하는 것보다 훨씬 더 깊은 수준에서 뉘앙스를 이해하고 있습니다. 이런 것과 비슷한 것이 필요합니다. X, Y, Z와 같은 것을 주세요. 훨씬 더 깊이 있게 이해하고 있습니다.
특히 최종적으로 똑똑한 측정 전술과 결합하게 되면 생성 AI 창의 유형 개발에 더욱더 깊이 있게 세세하게 다룰 수 있습니다.
John Koetsier: 측정 전술을 잠시 보류하고 싶습니다. 왜냐하면 그 전술을 파고들고, 이해하고, 때때로 — 창의성에서 누군가가 보는 시간, 참여, 시청, 플레이 등 — 에 관심이 있기 때문이며, 창의성 이후에 일어나는 일도 마찬가지로 잠시 보류하고 싶습니다.
제너레이티브 AI 기술
당신이 사용하는 기술에 대해 물어보고 싶습니다. 오픈 소스를 사용하셨나요? Creative Diffusion, Midjourney를 사용하셨나요? 아니면 다른 것을 사용하셨나요? 직접 만드신 건가요?
Avi Ben-Zvi: 네, 우리는 확실히 외부 서드파티들을 활용했고 좋은 자료가 많아요.
저희는 확실히 이미지와 비디오에 Midjourney를 사용하고 있으며, 음성 해설에는 Fliki라는 것을 사용하고 있습니다. Fliki는 정말 훌륭하다고 생각합니다. 음성 해설 요소는 종종 잊혀지기 마련이지만, 이미 생성한 자산에 인플루언서 제작자 요소를 간단히 추가할 수 있기 때문에 매우 유용합니다.
그리고 ChatGPT 내에서 해당 스크립트를 작동시켜 관련성이 있고 필요한 것과 정확히 일치하는지 확인하는 것은 놀랍습니다. 몇 가지 핵심 사항만 파악하면 팀이 이를 기반으로 더 창의적인 작업을 할 수 있는 훌륭한 출발점이 됩니다.
John Koetsier: It’s … 만약 0.5초만 뒤로 물러서서 2년 전 사고방식으로 돌아가 방금 말한 내용을 다시 재생한다면, 이건 미친 짓이죠? 놀라워요. 사실상 거의 믿을 수 없을 정도로 창의적 툴박스가 엄청 빠르게 진화했어요.
워크플로우의 일부인 4개 또는 5개의 서로 다른 AI 솔루션을 언급했는데, 이는 비디오의 여러 부분에서 사용됩니다. AI가 생성한 비디오는 스틸 이미지, 음성 해설, 텍스트 등 모든 것에 대해 상당히 최첨단입니다. 아이디어 자체에 대해서도 말이죠. 이는 엄청난 변화입니다. 그런데 우리가 아직 범용 AI를 위한 즉석 도구나 제품군을 갖추고 있지 않다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 일부 도구들은 있습니다. 어도비도 몇 가지 도구를 보유하고 있지만, 모든 것을 한데 묶는 제품군은 아직 보지 못했습니다. 아직 초기 단계입니다.
제너레이티브 AI의 초기 단계
Avi Ben-Zvi: 네, 아직 아주 이른 단계예요.
당신은 업계 내의 이러한 엄청난 변화를 언급했습니다. 저는 디지털 분야에서 13년 동안 일해 왔습니다. 그리고 크리에이티브가 더욱 중요해짐에 따라, 저는 마케터들이 정말 좋은 크리에이티브를 개발하는 것이 점점 더 어려워지고 있다고 생각합니다. 그리고 정말 좋은 것의 핵심 요소는 창의성에서 창의성이 종종 손실되었다고 생각합니다.
그리고 여기서는 다양한 변형을 매우 빠르게 수행할 수 있고 더 많은 테스트를 수행할 수 있기 때문에 다시 그것을 되찾고 있다고 생각합니다. 그러나 그것이 많은 창의성을 유도하기 때문에 인간 요소도 확실히 중요하다고 생각합니다. 이제 더 빠르게 할 수 있고 다양한 아이디어를 테스트할 수 있습니다.
이전에는 예산이 초과되어 어려움을 겪었죠. 내일까지 자산을 확보해야 하는데, 시간을 들여 획기적인 것을 만들거나 브랜드에 대한 사람들의 생각을 실제로 바꿀 수 있는 것을 생성할 시간이 없습니다. 하지만 이제 실제로 그런 것들을 할 수 있고, 창의적인 것에 대해 조금 더 창의적일 수 있습니다. 정말 좋습니다.
하지만 네, 우리는 빙산의 일각에 불과하다고 생각합니다. 말씀하신 것처럼 2년 전으로 돌아가 보면... 우리는 실제로 이러한 것들에 대해 이야기하지 않았습니다. 그래서 이게 어떻게 발전하고 광고주들이 실제로 확장 가능한 방식으로 접근하기 시작하는지 보는 것이 기대됩니다. 왜냐하면 우리는 이 프로세스를 막 시작했기 때문입니다.
존 쿠치어: 디지털 분야에서 13년 경력? 분명 10살 때부터 시작하셨군요!
저도 경력 전체에 걸쳐 그랬습니다. 다행히도 나이가 들면서 생기는 좋은 문제이니 다행입니다.
마케팅 측정과 생성형 AI
측정 관련 내용에 대해 좀 더 자세히 이야기해 보겠습니다. 현재 사용 중인 측정 기술에 대해 조금 말씀해 주시고, 초기 결과에 대해 알려주세요. 더 나은 클릭률을 확인하고 계신가요?
전환율 개선은 확인하셨나요? 더 나은 결과를 보고 계신가요? 무엇을 관찰하고 계신지, 어떻게 측정하고 계신지, 그리고 어떤 결과를 얻고 계신가요?
Avi Ben-Zvi: 네, 물론입니다. 다양한 방법이 있어요. 앞서 말씀하셨듯, 플랫폼 내 요소들, CTR, 픽셀 기반 전환 등이 확실히 있습니다.
우린 이를 다음 단계로 끌어올리고자 합니다. 많은 고객 여정에서 이것은 단순히 마지막 클릭 유형의 게임이 아니기 때문입니다. 이것은 참여를 유도하는 게임입니다. 브랜드와의 상호작용에 능숙해지는 것이지요. 그래서 우리는 점진성 테스트와 같은 것을 하고, 특정 지역에서 이 특정 크리에이티브를 공개할 때 실제로 더 많은 판매가 이루어지는지 이해하기 위해 지리적인 홀드아웃과 같은 것을 수행합니다. 우린 실제로 판매가 증가하는 것을 보고 있나요? 그리고 그곳에서 핵심 단어는 미디어 전환이 아닌 판매입니다. 우린 실제로 판매가 증가하는 것을 보고 있나요? 이것이 실제로 비즈니스에 진정한 영향을 미치고 있습니까?
따라서 비즈니스 관점에서 실제로 무형인 것과 이 창의적 테스트를 연결하고 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 두 번째 부분은 기술을 통해 미디어 전반에 걸쳐 최적화하고 있는지 확인하는 것입니다.
AI에 대해 이야기하면 예산 할당자라는 예측 모델을 사용합니다. 미래를 내다보며 여기에서 5,000을 쓰고 여기에서 2,000을 쓰고 저기에서 1,000을 쓰면 고객 확보당 비용에 어떤 영향을 미칠지, 광고 지출 수익률에 어떤 영향을 미칠지 살펴보고 예측 모델이 어떻게 반응하는지 확인하기 위해 숫자를 조금씩 조정합니다.
그러나 AI의 또 다른 형태는 처음부터 효율성을 달성하기 위해 규모를 확대하고 나가는 데 도움이 되는 측정 섹션에 있습니다.
창의적 테스트의 진화
John Koetsier: 좋아요. 매우 좋습니다. 생성적 AI가 많은 것을 변화시키고 있습니다. 현재 모바일 광고 기술에 대한 창의적인 부분에서 다른 변화나 진화를 보고 계신가요?
Avi Ben-Zvi: 많은 변화가 여기서 일어나고 있어요.
음, 3년, 4년, 5년 전을 돌이켜 보면, 창의적인 큰 변화는 늘 배경색을 바꾸는 것과 같았습니다. 분홍색인가요? 파란색인가요? 초록색인가요? 검은색인가요? 옳죠? 다른 모든 것은 그대로였습니다. 당시 퍼포먼스 마케터들이 세상과 상호작용하는 방식이 그랬습니다.
그런 종류의 것이 효과가 있는지 잘 모르겠습니다. 어느 정도까지는 효과가 있을지 모르지만 디지털 미디어 환경이 복잡해지고 그 안에서 소비자 여정이 복잡해짐에 따라 실제로 한계에 부딪힌다고 생각합니다. 광고와 다른 유기적인 여정에 노출되는 터치 포인트가 너무 많고, 5년 전과는 비교할 수 없을 정도로 수많은 앱에서 노출되고 있습니다
크리에이티브에 대한 이해도가 얼마나 높아졌는지, 또는 얼마나 높아져야 하는지가 바로 업계에서 4-5년 전과 비교해 크게 달라진 점이라고 생각합니다.
John Koetsier: 그게 무슨 뜻인가요? 5년 전으로 돌아가서 버튼을 빨간색으로 만들고, 초록색으로 만들면 어느 쪽이 더 잘 작동할까요? A/B 테스트! 다변량 테스트!
그게 우리가 나아가던 방향이었죠. 아직 초보 단계였으니까요. 그렇다면 이제는 어떤 변화를 맞이하고 있나요? 단순히 배경이나 버튼 색상만을 말하는 게 아닙니다. 완전히 다른 무언가를 시도하고 있나요? 완전히 새로운 시도를 해보는 거죠. 그게 브랜드 스토리 전개 과정의 일부인가요?
Avi Ben-Zvi: 전부 다 맞아요, 맞죠? 당신이 내세우는 사람 유형, 제품을 보여주는 방식, 영상 길이 같은 요소들, 그리고 보이스오버까지. 남성 보이스오버인가요? 여성 보이스오버인가요? 어떤 가치 제안인가요?
각각 다른 브랜드 메시지를 테스트하고 있나요? 비디오 내에서 테스트할 수 있는 요소는 매우 다양합니다. 모든 연구 결과는 다음과 같이 말합니다. 현재 시장에 나와 있는 수많은 브랜드, 특히 소비자 직접 판매 브랜드의 경우 사용자는 자신이 연결감을 느끼는 브랜드에서 구매할 가능성이 더 높습니다.
그들은 실제로 효과가 있는 것에 더 집중하는 브랜드에 더 많이 연결될 것입니다. 단지 클릭 전환을 하려고 하는 브랜드와는 다르게 말이죠. 그래서 윈클랩에서는 이러한 성장 변화 이야기에 매우 집중하고 있습니다. 그리고 이것은 정말 지속 가능하고 수익성 있는 성장에 관한 것이지, 일회성 고객을 확보하는 것과는 다릅니다.
특정 소비자와의 연결을 발전시키는 것입니다.
고객 여정, MMM 및 장치 식별자
John Koetsier: 저는 당신’은 이전에 고객 여정에 대해 이야기하고, 지금은 그 복잡성까지 언급한 점이 흥미롭다고 생각합니다. 3년 전, 5년 전이라면 우리는’은 고객 여정에 대해 이야기하면서 측정, 고객 데이터 포인트, 터치, 쿠키, IDFA, GAID 등 다양한 요소를 얘기했을 텐데, 맞죠?
그 중 일부는 여전히 유효하지만 이전에 이야기한 것은 기본적으로 트리플 M, 리프트, 증분성입니다. 이것이 새로운 측정 방법입니다. 정확하진 않지만 실제로 더 정확한 면이 있습니다. 왜냐하면 실제 결과를 측정하기 때문이죠. 제 판매량이 증가했나요?
내 예약이 개선되었나요? 구독자가 더 많아졌나요? 그런 모든 것과 어찌됐든 여러 요인들이 역할을 했습니다. 이것 또한 흥미로운 변화입니다.
Avi Ben-Zvi: 네, 그렇습니다. 당신’은 지금 보고 있습니다, 맞죠, 그거’는, 그것’은 어렵습니다, 그것’은 점점 더 어려워지고 있습니다, 어떻게 당신’은 미디어를 측정하고 그 효과와 영향을 4~5년 전과 비교할지 생각하기가. 제 생각에, 당신은 내려다보고 사람들은 마지막 클릭에만 집중해도 괜찮았습니다, 우리는’가 오랫동안 알았지만, 그’는 사용자가 세계와 상호작용하는 방식을 완벽히 이해하지 못한다는 점입니다, 하지만 그들은 그것으로도 성공할 수 있었습니다.
순수한 메타-페이스북 인수 전략을 기반으로 비즈니스를 구축한 소비자 직접 판매 기업의 수를 살펴보십시오. 이러한 유형의 측정에 의해 주도된 전략 말입니다. 그리고 오늘날에는 복잡성, 개인 정보 변경 등으로 인해 사용자가 세상과 상호 작용하는 방식과 브랜드가 미디어의 효과를 측정하는 방식이 분명히 바뀌었다고 생각합니다.
따라서 여러분은 그 문제에 대해 좀 더 전략적으로 접근해야 합니다. 측정 방식이 디지털에서 불완전하다는 것을 알고 측정을 포기하는 브랜드도 보았습니다. 순수하게 참여도에 초점을 맞추고 매출 상승을 측정하는 방식입니다
유행하는 뉴에이지 소다 브랜드가 TikTok에서 이러한 접근 방식을 취하여 엄청난 성공을 거두었으며, 완벽한 측정 모델을 찾기 위해 고민하지 않고 규모를 확대해 나갔습니다
존 쿠치어: 완벽한 측정 모델은 없습니다. 측정할 수 있는 모든 것에는 어느 정도의 가치가 있습니다.
하지만 궁극적으로 브랜드 성장과 매출 증가로 이어지는지가 중요하죠. 매우 흥미로운 내용입니다. 시간을 내주셔서 감사합니다, 아비.
아비 벤즈비: 네, 초대해 주셔서 감사합니다, 존. 즐거운 시간でした.
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