어느 분야를 막론하고 시간의 중요성에 대해서는 재론의 여지가 없다. 마케팅 분야 역시도 디지털 미디어 및 마케팅과 관련해 시간이 핵심인 관계로 인공 지능(AI)의 활용이 일상화되어가고 있다. 최근의 마케터들은 인공지능 기능이 있는 마케팅 기술 소프트웨어를 구매하거나 또는 라이선스를 하여 AI 알고리즘 및 방법론을 통해 인공 지능을 활용한다.
한 예로 마케팅 분야에서의 인공지능 활용은 데이터 및 고객 프로필을 AI 도구에서 고객과 가장 잘 소통하는 방법을 학습(이해)시킨 다음, 마케터의 개입 없이 정확한 시간에 개인화된 메시지를 제공하여 최적의 효율성을 보장하는 데 사용하는 것이다. AI 도구는 시간의 정확성 외에도 마케팅 팀을 보완하거나 인간의 통찰력이 많이 필요로 하지 않은 루틴 업무를 수행하는 데 도움이 된다. 즉 이메일 제목을 작성하고, SEO(검색엔진최적화) 전문가가 이를 활용하여 키워드를 더 빠르게 분석한 후, 이를 채택하면 시간을 절약하고 생산성을 높일 수 있으며, 데이터 수집과 분석 및 마케팅 활동에 영향을 미칠 수 있다. 또한, 잠재 고객 또는 경제 동향에 대한 추가 관찰을 기반으로 하는 자동 판단으로 AI 기술을 활용하면 효율도 높아진다.
수년 전만해도 방대한 미디어 구매 팀이나 대행사가 수많은 플랫폼을 검토하고 어떤 ‘스팟’을 구매해야 하는지 제안했지만, Google 디스플레이 네트워크(GDN)와 같은 AI 엔진은 올바르게만 설정하면 모든 작업을 수행할 수 있기에 업무에 도움이 되고 있다. 따라서 성장 지향적이고 데이터 중심적인 것만으로는 더 이상 충분하지 않을 수도 있기에 인공지능이 마케팅 활동은 더욱 필요하다. 기업 또한 마케팅 성과를 높이고 빠르게 움직여 경쟁에 뒤처지지 않기 위해 그 어느 때보다 더 많은 기술과 자동화가 필요한 시점이 바로 지금이다. 혹여 인공지능이 마케팅에 매우 적절한 활용도구라는 것을 모르는 마케터가 있다면 그는 자신의 업무 감각에 대해 돌아볼 필요가 있다고 본다. (Audrey Anderson, 재인용)
지난 2016년 3월, 우리나라의 이세돌 9단과 알파고의 대국은 알파고의 승리로 끝이 났다. 이세돌 9단은 초반부터 공격적으로 판을 풀어나가며 분전했으나, 알파고의 큰 그림을 그리는 빠른 계산을 넘어서지는 못했었다. 이때의 대국은 4 : 1 스코어를 기록하면서 알파고의 승리가 확정되었으나, 당시의 사람들은 알파고의 기술에 대해 ‘아직은 확신할 수 없다’라는 의견이 많았다. 그러나 현재의 분위기는 180도 바뀌었다. 5년여가 흐른 지금 ‘인공지능’(Artificial Intelligence, AI)의 활용은 부쩍 우리의 일상 속으로 다가왔다. 그렇지만 인공지능 기술의 놀라운 발전이 우리들에게 대단한 편리함을 주고 있으나 기술 진화의 속도는 인간 본래의 정체성이나 스스로에 대한 의사결정에의 기준을 명확히 할 사이도 없이 무서운 속도로 진화하고 있음에 유념해야 할 것이다.
몇 년 전 미국 올랜도에서 개최된 ‘가트너 심포지엄&IT 엑스포’의 전략기술 트렌드에서 인공지능에 대해 알 수 있는 몇 가지 기술 중에서 먼저 자율 사물(Autonomous Things)에 대해 살펴보자. 자율 사물은 사람이 수행하던 기능들을 자동화한 로봇, 드론, 자율주행 자동차 등이 AI를 통해 주변 환경 및 사람들과 자연스럽게 상호작용하며 고차원적인 행동을 수행하는 것을 말한다. 당시의 심포지움에서 가트너 부사장 데이비드 설리(David Cearley)는 ‘자율 사물이 확산됨에 따라 우리는 독립적인 지능형 사물에서 벗어나 인간의 명령을 따르거나 스스로 여러 디바이스들과 함께 작동할 수 있는 다양한 지능형 사물을 도입하게 될것’이라고 예측했었다. (삼성반도체이야기, 재인용) 예를 들면, 드론이 넓은 밭을 조사해 수확할 준비가 됐다는 결론을 내리면 자율 수확 기계가 곡식을 거두는 방식이다. 그리고 자율주행 트럭을 이용해 소포를 보낸 다음 짧은 거리는 로봇과 드론이 맡아 소비자에게 전달하는 일도 확산하게 된다는 것이다.
그리고 두 번째는 증강 분석(Augmented Analytics)으로서, 머신러닝을 이용해 더 많은 양의 데이터와 숨겨진 패턴을 찾아냄으로써 앞으로 벌어질 일을 예측, 분석하고 적절한 대안을 제시하는 기술이다. 세 번째 디지털 트윈(Digital Twins)은 현실 세계에 존재하는 대상이나 시스템의 가상 모델을 지칭하는 용어다. 가상 공간에서 다양한 시뮬레이션을 실행함으로써 결과를 미리 예측할 수 있기에 다양한 분야에서 효율성을 높이는 데 도움이 될 것으로 기대하고 있다. 이 외에도 블록체인(Block Chain), 드론(Drone), 대화형 플랫폼(Conversational Platforms), 실감형 미디어(Tangible Media) 등과 같이 이미 실용화된 기술도 있다. 이처럼 인공지능 기술의 발전은 끊임없이 진화하고 발전할 것(월간마케팅, 2019.01, 재인용)으로 예견되었고, 이미 실현 중이다.
앞서의 기술 트렌드에서 알려진 바와 같이 인공지능(AI) 기술은 최근에 이르러 데이터의 양이 증가하는 가운데, 해당 데이터를 의미 있는 방식으로 사용하려고 다양하게 활용되고 있다. 그 중에서도 디지털 마케팅 분야에서의 인공지능의 성장은 프로그래매틱 광고 시장을 기반으로 하고 있다. EMarketer에 따르면 2021~2022년까지 미국의 모든 디지털 디스플레이 광고 비용 중 약 88% 정도가 프로그래밍 방식으로 거래될 것으로 보고 있다. 이처럼 인공지능(AI)은 현재 계획 단계부터 캠페인 측정에 이르기까지 마케팅 계획 프로세스의 모든 단계에서 사용되고 있으며, 기술 발전과 활용이 증가함에 따라 이용 사례가 빠르게 진화하고 있다.
OC&C 전략 컨설턴트는 2022년까지 성인의 55%가 스마트 스피커를 갖게 될 것이라고 한 리포트를 통해 보고했다. 아마존의 알렉사(Alexa)와 구글의 홈(Google’s Home)과 같은 스마트 스피커는 AI를 기반으로 한 음성 인식 기술을 통해 인터넷으로 받은 답변을 사용자에게 전달할 수 있는 기술이다. 여기서 우리가 주목해야 할 점으로는 이 새로운 AI 기반 어시스턴트는 마케터에게 큰 기회를 제공한다는 것이다. 1,000 명 이상의 소비자에 대한 Adobe 연구에 따르면, 5명 중 2명은 음성 광고가 전통적인 기존 배너 광고나 TV 광고 보다 더 매력적일 뿐만 아니라 거슬림이 약하다고 보고했다는 것이다.
우리나라도 카카오에서 기획, 제작 판매한 ‘헤이 카카오’ 스피커가 있으나, 아마존의 알렉사나 구글의 홈 같은 인공지능 스피커와는 다소의 차이가 있으므로 다양한 고객 서비스를 속속 개발하고 있으며 본격적인 마케팅 도구로서의 활용에도 보완도구로서 진화 중이다.
국내 연구개발특구진흥재단에서 2020. 2월에 발간한 ‘마케팅용 인공지능(AI) 시장’ 보고서에 따르면, 마케팅용 AI 시장은 엔터프라이즈 산업(B2B 등 기업 전용 산업 분야), 금융, 엔터테인먼트 등 산업 분야를 가리지 않고 급성장할 것으로 점쳐진다. 마케팅&광고 효과가 어느 산업 분야보다 중요하다고 꼽히는 미디어 엔터테인먼트 산업은 연평균 32.1%의 성장률을 보이며, 오는 2025년엔 45억 9,490만 달러에 이를 것으로 기대되고 있는 상황이다.
즉 소비자가 원하는 니즈(Needs)를 사람보다 훨씬 더 잘 파악해 실시간으로 광고를 전송할 수 있다는 점에서 AI를 이용한 마케팅 및 광고 효과가 높으므로, 앞으로의 활용도는 점점 커질 것으로 예견된다.
그러나 AI를 이용한 마케팅 및 광고 효과가 모든 면에서 긍정적 결과를 가져오는 것만은 아니라는 것을 잊지 말아야 한다. 주용완 강릉원주대학교 교수는 2021한국인터넷진흥원(KISA) 리포트를 통해 “CNN 등 주요 매체들은 디지털 마케팅에서 가장 기본이 되는 금칙어(인터넷상에서의 규칙에 어긋나는 단어-비방, 광고, 욕설, 선정성 내용을 가진 단어 등-의 총칭이기도 하며, 이들의 사용을 억제하는 단어) 부분을 충분히 준비하지 않은 상황에서 마케팅 이벤트를 추진한 코카콜라가 득보다 실이 많은 사례를 만들었다”고 하며 AI를 활용한 마케팅에서 편향성 이슈에 대해 면밀한 논의가 필요하다고 말하고 있다. 이때 AI에 의한 편향성 이슈란, 잘못된 정보이거나 긍정적 데이터가 아닐 경우에 잘못된 광고가 만들어 질 수 있다는 것에서 출발한다.
대표적인 예로서 성별 문제를 보면, AI가 남성 고객과 여성 고객에 대해 편향된 데이터를 학습(이해)해 여성 고객들에겐 화장품과 핸드백 등과 관련된 광고를 내보낼 경우, 이는 분명 ‘편견에 기반한’ 광고라고 볼 수 있다는 것이다. 왜냐하면 모든 여성 고객들이 화장품이나 핸드백에 관심이 높은 것은 아니기 때문이며 따라서 해당 광고는 ‘성차별적’ 광고라는 오해를 받을 수도 있다.
물론 통계적으로 남성 고객보다 여성 고객이 화장품과 핸드백을 구매할 확률이 높은 만큼, 기업들에게 도리어 이득이라는 시각이 있을 수도 있지만, 이는 분명 고려해야 할 부분이다. 한편 차영란 수원대학교 교수는 ‘광고 및 미디어 산업 분야의 인공지능(AI) 활용 전략’ 논문을 통해 “광고를 한다는 것은 일종의 추천 엔진을 가동하는 것인데, AI의 딥러닝은 추천에 탁월한 능력을 가지고 있다”며 “프로그래밍된 광고를 타겟팅 할 때 기계학습은 이용자의 클릭률을 높이고 리타겟팅(Retargeting) 시 최적의 제품 조합과 광고 메시지를 선택할 수 있다”고 분석했다. 이는 AI를 이용한 마케팅 시장에서 약간의 편향성은 광고 효과를 높여주는 요소로 작용한다는 것이다. 하지만 지나치게 많은 편향성을 학습하거나 잘못된 데이터를 AI가 학습(이해)할 경우, 상당한 부작용이 발생할 수 있어 주의가 필요한 것은 분명해 보인다. (시사위크, 재인용) 위의 두 전문가의 말처럼 여러가지 극복해야 할 일들이 있겠지만, 여하튼 앞으로의 디지털 마케팅에 있어서 인공지능의 마케팅 및 광고의 활용은 여러 분야로 그 효용성을 높일 것으로 기대된다.
그래서 이러한 문제점을 모를 리 없는 JP모건체이스가 디스플레이 광고와 이메일 카피에 AI를 도입하겠다고 발표했다. 이는 여러 난제가 있더라도 이제 인공지능은 기업의 마케팅과 광고에 필요한 존재가 되어가고 있다는 것을 말해준다. JP모건체이스는 이메일이나 브라우저 위 배너에 광고 카피를 생성하기 위해 ‘퍼사도(Persado)’라는 스타트업과 계약을 맺었다. 이 회사는 인공지능 기술로 마케팅을 실행하는 미국 벤처기업으로 기계 학습과 자연언어처리 기술을 이용해 소비자 행동을 고무시키는 광고 메시지를 생성하는 시스템을 개발해 기업들에게 서비스하고 있다.
퍼사도의 이 시스템은 ‘인지적 콘텐츠 플랫폼(Cognitive Content Platform)’이라 부르는 알고리즘을 이용해 사람의 마음을 움직이는 콘텐츠를 생성한다. 이렇게 생성된 콘텐츠는 주로 웹사이트나 이메일, 페이스북 등 SNS 광고에 삽입되는 캠페인 메시지로 사용되고 있다. 퍼사도의 서비스를 이용하고 있는 JP모건체이스에 따르면 인공지능이 만든 카피로 광고할 경우 인간이 만든 광고보다 대체로 클릭 비율이 높았고, 2배 이상의 클릭률을 기록한 광고 캠페인도 상당수에 달한다.
그렇다면, 사람과 인공지능이 만든 광고 카피는 어떻게 다를까?
여행사 광고 캠페인 실제 사례를 보면 확연한 차이를 보인다. 여행사 마케터는 보통 ‘기간 한정, 저렴한 항공편 지금 예약하세요’와 같은 광고 메시지를 내보내지만, 퍼사도는 ‘나 자신에게 일생에 남을 여행을 선물해 보세요. 지금 출발할까요’와 같은 카피를 만들어 냈다. 이러한 사례 때문인지는 모르지만, 현재 퍼사도 서비스는 마이크로소프트, 메트라이프, 버라이즌, 씨티은행 등 100여 개 기업들이 이용하고 있으며, 이 광고 서비스를 통해 대략 10억 달러 이상의 매출을 증대했다고 발표했다. (BIZION, 재인용) 이 외에도 중국 알리바바의 디지털 마케팅 자회사 알리마마는 자사 AI 카피라이터가 1초에 2만 줄의 광고 카피를 쓸 수 있다고 밝혔으며, 튜링 테스트(인공지능 정밀도 테스트)를 개발했다. 이 회사의 AI 카피라이터는 딥러닝과 자연어 처리 기술을 통해 알리바바의 전자상거래 플랫폼인 티몰과 타오바오의 수백만 줄의 광고 카피를 학습했다. 알리마마는 성명서를 통해 “(AI 카피라이터가) 작업 방식을 크게 바꿀 것”이라면서 “한 줄 한 줄 생각하는 것보다 여러 가지 기계가 내놓은 결과물 중에서 최고를 선택하는 것으로 효율성을 크게 개선할 것”이라 말하고 있다. (ip nomics, 재인용)
따라서 이제 광고 제작에 있어서의 인공지능 활용 또한 국내에도 멀지 않을 것으로 예견되고 있다. 그렇다면 이제 우리 기업들은 이러한 인공지능 마케팅 활동으로 얻을 수 있는 것은 무엇이며 어떻게 활용해야 할 것인지 고민하는 일만 남았다. 앞서 서술한 여러 내용을 참고해 보면 AI마케팅 활동은 인공지능으로 얻어진 데이터와 마케팅 목표를 관리하게 되며, 이는 높은 성과와 함께 채널별 리소스 분배의 효율화, 다른 채널에서의 잠재 고객 발굴 등 많은 장점을 얻을 수 있다. 또한 마케팅은 사용자를 위한 가치를 창출해 내어 기업가치를 획득하는 것이므로 매출, 성과, 브랜드 가치를 높이기 위한 중요한 수단으로 활용될 수 있다. 아울러 많은 양의 데이터를 빠르게, 정확하게, 효율적으로 활용하면 ROI를 최대한으로 향상시킬 수 있다. 이 외에도 사용자가 필요로 하는 개인화된 맞춤형 추천 제안으로 구매 전환율을 높이거나, 또는 취향에 맞는 콘텐츠를 추천해 체류 시간을 늘리고 만족도를 높여 매출뿐만 아니라 장기적으로 브랜드 가치도 향상시킬 수 있다. 효율화 측면에서도 AI 마케팅은 획기적으로 비용 절감이 가능하다. (SK DR, 재인용)
결론적으로 마케팅 분야에서 인공지능의 도입은 데이터 기반 의사 결정이 가능해지면서 마케팅을 포함한 대부분의 업무 진행을 신속하고 효율적으로 할 수 있다. 이는 업무 생산성과 조직 전체의 운영 측면으로 향상될 것은 물론이다. 이외에도 퍼포먼스 최적화(Performance Optimization), 개인화(Personalization), 자동 광고생성(Automatic Ad Creation), 고객 타겟팅(Audience Targeting), 미디어 믹스 모델링(Media Mix Modeling) 등 여러 측면에서 효율적이고 합리적인 운용 또한 가능한 것을 강조할 필요는 없을 것 같다. 왜냐하면 이에 대해서는 이미 디지털 마케터들이 더 잘 알고 있을 것이기 때문이다. 다만 인공지능 마케팅 진화의 과도기임을 인지하면서 미래 인공지능 마케팅을 성장시킬 수 있는 실천 전략과 인공지능 마케팅의 부정적 측면에 대한 대비를 바로 지금 해야 함을 잊지 않았으면 한다.
Gil Park님의 브런치에 게재된 글을 모비인사이드가 한 번 더 소개합니다.
