인공지능과 머신러닝을 활용해 잠재고객에게 관련성 높은 광고를 대량으로 게재하기

Marvin Chow 4월 2018 새로운 기술

인공 지능과 머신러닝은 이미 기술 환경을 바꾸어 놓고 있습니다. 디지털 비서에서 이미지 인식 소프트웨어, 자율 주행 자동차에 이르기까지 한때는 공상 과학 영화에나 등장하던 것들이 이제는 현실이 되고 있습니다. 그렇다면 이 같은 변화가 마케팅 및 광고 담당자에게 의미하는 바는 정확히 무엇일까요?

우리는 관련성 높은 광고의 대규모 게재라는 광고계의 최대 목표를 실현하는 데 한 걸음 더 다가갈 수 있을 것입니다. 하지만 그에 앞서 비즈니스 방식의 변화를 목격하게 될 것입니다.

기술적 진보는 늘 스토리텔링과 마케팅에 새로운 기회를 창출해 왔습니다. TV의 출현으로 진정한 대중광고 및 대량 타겟 도달의 시대가 열리고 인터넷 및 모바일을 통해 타겟팅과 컨텍스트가 새로운 차원으로 확대된 것과 마찬가지로, 인공지능은 사람들이 정보, 기술, 브랜드, 서비스와 상호작용하는 방식을 변화시킬 것입니다.

인공지능과 머신러닝을 활용해 우리는 관련성 있는 광고의 대규모 게재라는 최대 광고 목표를 실현하는 데 한 걸음 더 다가갈 수 있을 것입니다.

간단한 개념 정리

이 분야가 점점 더 빠른 속도로 발전하고 있는 만큼 이번 기회에 인공지능과 머신러닝의 정확한 개념을 짚어 보는 것도 좋을 것입니다.

인공지능은 기계도 사람처럼 지능적으로 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖도록 하는 방법을 연구하는 분야입니다. 머신러닝의 핵심은 이러한 문제 해결 시스템을 새로운 방식으로 만드는 것입니다. 수십 년 동안 프로그래머들은 특정 값을 입력했을 때 특정 값이 출력되도록 하기 위해 수동으로 컴퓨터 프로그램을 코딩했습니다. 머신러닝은 정해진 규칙으로 컴퓨터를 프로그래밍하는 게 아니라 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록 하는 것입니다. 이를 위해 시스템에 몇 가지 예제를 제공하여 이러한 예제를 통해 학습을 시작하도록 합니다.

예를 들어 기존 프로그래밍의 경우 시스템이 고양이와 개의 차이를 인식하도록 가르친다는 것이 쉽지 않았습니다. 머신러닝의 경우 라벨이 지정된 다양한 고양이와 개의 사진을 시스템에 제공하면 시스템이 패턴과 픽셀을 보고 어느 것이 고양이고, 어느 것이 개인지를 추측하기 시작합니다. 이 과정이 반복되면 결국에는 차이점을 인식하기 시작합니다. 실제로 오늘날 Google 포토에서 사용하는 기술도 그 기반은 이와 같은 머신러닝입니다.

대화가 가능한 컴퓨팅 기술

오늘날 Google에서 인공지능과 머신러닝을 사용하지 않는 기술은 찾아보기 어렵습니다. 인공지능은 Google 지도에서 YouTube에 이르는 기존 제품을 재탄생시키고 새로운 환경에 힘을 불어넣고 있습니다.

예를 들어 Google 어시스턴트는 진정한 대화형 환경을 구축하는 과정에서 이룩해 낸 최초의 실질적인 진보로, 사용자에게 나만의 맞춤 Google을 제공한다고 할 수 있습니다. Google 어시스턴트는 음성을 인식하고 자연 언어를 이해하여 일정을 관리하거나 조명을 제어하는 등 일상 생활에서 필요한 여러 가지 일들을 도와 줍니다.

인공지능은 기존 제품을 재탄생시키고 새로운 환경에 힘을 불어넣고 있습니다.

높아진 기대, 늘어난 맞춤 마케팅 기회

마케팅 담당자에게 이것은 무슨 의미일까요? 기술이 현실 세계에 더 깊게 통합되면 한층 더 단순하고 즉각적인 방식의 새로운 소비자 상호작용이 생겨납니다.

그렇지 않아도 높은 소비자의 기대가 더욱 높아지는 것입니다. 브랜드에게 이는 과제이지만 동시에 엄청난 기회이기도 합니다.

마케팅 담당자가 얻게 될 기회의 경우 어떻게 인공지능을 활용하여 관련성 높은 개인 맞춤 광고를 대량으로 게재할 것인가 하는 문제가 큰 부분을 차지합니다. 매일 수십억 명의 사용자가 활용하는 Google 검색과 YouTube와 같은 플랫폼의 등장으로 드디어 디지털 광고 플랫폼에서 대규모 커뮤니케이션을 실현할 수 있게 되었습니다. 이 규모에 인공지능을 활용한 맞춤 광고 게재가 결합되면 머지않아 순간순간의 소비자 의도에 맞게 캠페인을 조정할 수 있는 날이 올 것입니다. 마치 백만 명의 광고 기획자가 주머니에 들어있는 것이나 마찬가지입니다.

광고 계획 수립에서 크리에이티브 메시지 설정, 미디어 타겟팅, 소매업체 경험에 이르는 전 과정에서 캠페인과 고객 상호작용 사이의 관련성을 더 높일 수 있는 지점에 점점 가까워지고 있습니다. 고객 수준에서 파악된 모든 신호를 고려할 수 있으므로 소비자가 선호하는 색상이나 어조 등의 요소뿐 아니라 구매 내역과 문맥상 관련성도 반영할 수 있습니다. 게다가 이 모든 것이 실시간으로 그때그때 최적화됩니다.

내일의 세상, 오늘

그렇다면 오늘날의 마케팅 활동을 개선하는 데 인공지능은 어떤 도움을 줄 수 있을까요? 작년에 출시한 Pixel 휴대전화가 Google의 인공지능 활용을 보여 주는 좋은 예입니다.

Pixel 휴대전화 출시 전략을 수립할 때, 머신러닝을 활용해 타겟층에 도달하고 참여를 유도할 방법을 실험하는 것이 큰 부분을 차지했습니다.

Google에서는 프리미엄 게재위치에서 발생하는 조회 가능 노출수를 늘리기 위해 머신러닝을 사용하는 맞춤 알고리즘이라는 새로운 DoubleClick 도구로 눈을 돌렸습니다. 이 도구는 이전 데이터를 이해하여 가장 관련성이 높은 잠재고객에 광고가 게재될 가능성을 높입니다. Pixel의 결과는 놀라웠습니다. 맞춤 알고리즘을 사용하지 않은 이전 캠페인과 비교해, 프리미엄 인벤토리의 노출수는 3배 이상 증가했고 조회 가능 CPM은 34% 하락했습니다.

머신러닝에 기반한 최적화는 당연히 미디어 타겟팅을 훨씬 넘어선 기회를 제시합니다.

새로운 개척지

Instacart는 쇼핑객이 매장에서 품목을 선택할 때 가장 효율적인 동선을 예측하기 위해 Google의 오픈소스 머신러닝 플랫폼인 TensorFlow를 사용하여 머신러닝 모델을 구축했습니다.

이 외에도 코카콜라와 같은 브랜드는 스마트폰을 통해 소비자가 제품을 구매하고 이용하는 새로운 방법을 찾아내고자 인공지능을 활용하고 있습니다. 월트디즈니사는 언어 처리 기술을 사용해 부모가 자녀에게 책을 읽어줄 때 오디오 사운드트랙이 자동으로 재생되게 하고 있습니다.

인공지능과 머신러닝이 어떻게 새로운 아이디어에 불을 지피고 창의성의 경계를 넓힐지에 대해서도 묻지 않을 수 없습니다. 크리에이터, 아티스트, 뮤지션은 새로운 도구로 무엇을 만들어낼까요? 그리고 우리가 몸담고 있는 마케팅 영역에는 어떤 영향을 미칠까요? 새로운 형태의 창의성은 새로운 방식의 브랜드 스토리텔링과 함께 새로운 미디어 플랫폼을 탄생시킬 것입니다.

현재 Google에서는 인공지능을 발전시키고 실생활에 응용하기 위한 수많은 연구와 실험을 진행하고 있지만 이는 여전히 시작 단계에 불과합니다. 인공지능과 머신러닝은 이미 마케팅 담당자가 직면한 문제를 해결하는 데 도움을 주고 있습니다. 앞으로 우리가 생각지도 못한 마케팅 및 광고 솔루션, 그리고 기회가 있을 것임은 의심할 여지가 없습니다.

가상현실이 광고업계에 미칠 영향