마케터들이 광고 캠페인을 제작할 때 머신러닝에 의존하는 이유는 무엇일까요?

소개

많은 사람들에게 머신러닝은 업계에서 유행하는 또 하나의 개념처럼 보일 수 있습니다. 하지만 머신 러닝 기술은 이미 비즈니스의 핵심을 차지하고 있으며 앞으로도 계속 사용될 것입니다. 챗봇과 대화하거나 취미를 기반으로 온라인에서 선호도를 파악하는 것은 인공지능 및 머신러닝과 상호작용하는 기본적인 예입니다. 인공지능과 머신러닝은 그 범위를 넘어 오늘날의 마케팅 전략에 적극적으로 활용되고 있습니다. 인공지능 콘텐츠에 대한 구글의 반응에 대해 알아야 할 모든 것을 소개합니다.

오늘날의 광고 산업은 끊임없이 진화하고 있으며, 브랜드는 이를 따라잡기 위해 노력하고 있습니다. 또한 디지털 공간의 혁신은 사람들이 브랜드와 소통하는 방식을 바꾸고 있습니다. 기업들은 데이터를 분석하고 개인의 선호도에 맞춘 마케팅 전략과 광고를 제작하여 이를 활용합니다. 개인화된 광고 캠페인은 쿠키가 필요 없는 미래를 향한 길을 열어가고 있으며, 마케터는 소비자에 대한 데이터가 있든 없든 소비자에게 다가갈 수 있는 더 많은 방법을 찾아야 할 것입니다.

머신 러닝이란 무엇인가요?

머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 문제에 대한 해결책을 직접 제공하지는 않지만 필요한 해결책을 적용할 수 있는 학습 솔루션을 제공한다는 특징이 있습니다. 머신러닝은 수많은 비정형 데이터를 검토하는 지루한 작업을 줄여줍니다. 브랜드가 마케팅 캠페인, 특히 광고에 사용할 수 있는 동일한 데이터로부터 가치 있는 인사이트를 제공합니다.

광고에서의 머신러닝은 기술을 통해 정보를 수집하고 분석하여 작업의 질을 향상시킬 수 있는 결과를 제공하는 프로세스입니다. 마케터는 수집된 데이터에서 얻은 인사이트를 사용하여 콘텐츠를 개인화하고, 적합한 오디언스를 타겟팅하고, 미디어 구매에 영향을 미치는 등 다양한 방법으로 활용할 수 있습니다.

머신러닝은 딥러닝과 어떻게 다른가요?

(이미지 출처: nvidia.com)

현재 진행 중인 딥 러닝 대 머신 러닝 논쟁에서 다음과 같은 두 가지 차이점은 인공 지능의 두 가지 하위 집합에 대한 이해를 높여줄 것입니다:

1. 머신러닝은 원하는 결과를 얻기 위해 더 많은 사람의 개입이 필요합니다. 반면에 딥러닝은 설정하기는 어렵지만 나중에 최소한의 개입만 필요합니다.
2. 머신러닝은 덜 복잡하고 일반 컴퓨터에서도 실행할 수 있습니다. 하지만 딥러닝이 원활하게 작동하려면 적절한 하드웨어와 리소스가 필요합니다.
3. 머신러닝은 빠르게 설정할 수 있지만 결과의 품질을 항상 신뢰할 수 있는 것은 아닙니다. 딥러닝은 많은 시간과 노력이 필요하지만, 즉각적인 결과를 보장하고 더 많은 데이터를 사용할 수 있을 때 품질을 향상시킵니다.
4. 머신러닝은 정형화된 데이터가 필요하며 기존의 알고리즘을 사용합니다. 딥러닝은 방대한 양의 비정형 데이터를 수용할 수 있는 신경망을 통합합니다.
5. 일반 대중은 실제로 머신러닝을 사용하고 있습니다. 딥러닝은 무인 자동차나 수술을 수행하는 로봇과 같이 복잡하고 자율적인 프로그램을 대상으로 합니다.

머신러닝은 어떻게 작동하나요?

머신러닝은 인공 지능의 확장입니다. 인공지능은 기계가 인간의 사고 능력을 모방하도록 만드는 과학으로 이해합니다. 과거의 경험은 기기가 미래를 예측하는 데 도움을 주어 기업이 미리 캠페인을 계획하는 데 도움이 됩니다.

머신러닝은 사람의 적절한 상호작용 없이도 과거 데이터와 행동 패턴을 분석합니다. 따라서 체계적인 단계가 필요한 작업과 프로세스는 머신러닝 기술을 통해 간소화할 수 있습니다. 이러한 기술을 통해 기업은 대부분의 프로세스를 자동화함으로써 많은 리소스, 특히 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 이를 통해 직원들은 다른 비즈니스 문제에 집중할 수 있습니다.

마케팅에서 머신러닝의 역할은 마케터가 사용 가능한 빅데이터를 기반으로 신속하게 의사결정을 내릴 수 있게 해준다는 점입니다. 마케팅에서 머신 러닝의 몇 가지 주목할 만한 이점은 다음과 같습니다:

• 데이터 분석 품질 향상
• 마케터가 더 짧은 시간에 더 많은 데이터를 분석할 수 있도록 지원
• 변화와 새로운 데이터에 빠르게 적응할 수 있도록 지원
• 마케팅 프로세스 및 기타 일상적인 업무 자동화
• 마케팅 업계의 주요 운영 간소화

광고 캠페인에서 머신러닝이 제공하는 5가지 이점

마케터는 적절한 고객에게 적절한 제품을 적시에 제공하는 것을 목표로 합니다. 여기에는 타이밍이 매우 중요하며, 기회는 생각만큼 빨리 오지 않습니다. 그렇기 때문에 마케터는 기회를 놓치지 않기 위해 카테고리를 좁히고 보다 구체적인 틈새 시장을 공략합니다. 머신러닝은 마케터가 개인화 및 타겟팅을 더욱 정확하게 수행할 수 있도록 도와줍니다.

머신러닝과 인공 지능을 통해 광고의 관련성이 높아지고 투자 수익률이 높아지고 있습니다. 마케터들이 머신러닝을 사용하여 광고 캠페인을 제작하는 몇 가지 기법은 다음과 같습니다:

1. 예측 타겟팅 및 테스트

(이미지 출처: Ranktracker)

예측 타겟팅은 머신 러닝이 과거 데이터와 과거에 나타난 행동 패턴을 기반으로 개인의 미래 의사 결정을 예측하는 기술입니다. 이 데이터는 사용자가 광고에 어떻게 반응할지 예측하는 데 사용됩니다. 즉, 제품에 관심을 가질 수도 있고 즉흥적으로 구매할 수도 있습니다. 예측 타겟팅 도구는 마케터가 고객 페르소나를 생성하고 광고와 일치하는 섹션을 타겟팅하는 데 도움이 됩니다.

2. 관련성에 따른 상품 추천

고객의 구매 여정을 개선하는 가장 좋은 방법 중 하나는 고객이 좋아하는 제품을 추천하는 것입니다. 하지만 광고의 관련성은 개인의 사고방식에 따라 주관적일 수 있습니다. 하지만 이 과정에서 추측을 배제할 수 있습니다. 프로모션에 참여하지 않는 사람은 해당 제품에 관심이 없을 가능성이 높습니다. 예를 들어, 넷플릭스에서 자주 시청하는 특정 장르가 있다면 머신러닝이 해당 장르에 해당하는 프로그램과 영화를 자동으로 추천합니다.

3. 고급 추천 모델

(이미지 출처: Ranktracker)

추천 프로세스에서 가장 중요한 발전은 마케터가 머신 러닝을 사용하여 명시적 피드백에서 암시적 피드백으로 전환했다는 점입니다. 명시적 피드백은 고객이 선호하는 쇼핑 브랜드와 같이 고객이 제공한 정보에 의존했습니다. 하지만 암시적 피드백은 고객의 의도와 행동 신호를 이해하여 추천을 제공합니다.

보다 구체적인 추천을 통해 광고 캠페인을 개발하는 것이 복잡하지 않게 되었습니다. 마케터는 머신 러닝을 통해 고객이 제품의 존재를 알기 전에도 구매를 예측할 수 있습니다. 추천에 대한 행동은 이제 실시간으로 분석되고 있습니다. 머신 러닝의 미래에는 과거 데이터와 추천에 대한 반응이 광고 캠페인에 영향을 미칠 것입니다.

4. 브랜드 안전 및 정렬

광고에서 머신 러닝의 목표는 적절한 시점에 소비자를 개인화하여 타겟팅하는 것이지만, 여기에는 다른 이점도 있습니다. 광고 개인화는 기업과 잠재 고객 간의 관계를 개선할 수 있습니다. 또한 신뢰 요소를 개선하여 브랜드 안전성과 브랜드 인지도를 향상시킬 수 있습니다. 여기서 한 가지 주의할 점은 안전하고 긍정적인 장소에만 광고를 게재해야 한다는 것입니다.

5. 더 나은 광고 결정

머신러닝이 마케터에게 제공하는 가장 중요한 이점은 특히 광고 분야에서 의사 결정 프로세스의 속도를 높인다는 점입니다. 데이터 분석을 기반으로 의사 결정을 내리기 때문에 머신러닝은 수동으로 할 수 있는 것보다 더 빠르게 분석을 수행합니다. 결과적으로 모든 광고 결정은 단순한 직감이 아닌 잘 연구된 데이터를 기반으로 이루어집니다.

머신 러닝과 광고에서의 역할에 대한 결론

획일화된 개념은 이제 과거의 일이 되었습니다. 머신러닝은 마케터들이 선호도, 호불호, 행동, 패턴을 심층적으로 분석할 수 있는 명확한 길을 만들어냈습니다. 머지않아 마케터가 광고 캠페인을 만드는 과정을 개선할 수 있는 머신 러닝이 더욱 발전할 것으로 기대됩니다.