인공지능과 광고
통합미디어광고PR전략 3강
김현정 교수
Questions
• 인공지능의 개념, 작동 원리는 무엇인가?
• 인공지능과 광고는 어떠한 관계에 있는가?
• 인공지능 광고들에는 어떠한 종류가 있는가?
1. 인공지능의 개념
1) 용어의 등장 : 1955년 존 매카시(John McCathy)가 다트머스 대학 (Dartmouth college)에서 열린 컨퍼런스에서 처음 소개
당시 매카시는 인공지능을 ’지능형(intelligent) 기계를 만들기 위한 과학 및 공학’이라 정의
2) 처음 소개될 당시 : 주어진 문제를 해결하기 위해 기계에 논리를 적용하 는 혹은 연산을 가진 컴퓨터 개념에 가까웠으나 인공지능에 관한 정의 는 분야마다 다르게 표현되며 합의된 정의를 제시하기 어려운 실정(송 기인, 2019).
3) 원론적 정의 : “기계에 시스템을 적용해 인간과 같은 생각과 판단을 할 수 있게 하는 기술”이다(김원걸, 유성민, 김영상, 2016, p.24).
보다 자세하게 이야기하면 인공지능은 주변 환경 및 상황에 대한 인지(정
보 취득)를 바탕으로 일련의 행위(activity)를 통해 성공 확률을 극대화시
키기 위한 지적인 대리모델(시스템)을 만들기 위한 이론이다(문진우,
2019).
2. 머신러닝과 딥러닝
•
인공지능 구현 기술 : 머신러닝과 (machine learning)과 딥러닝(deep learning)
1) 머신러닝 : 인공지능의 하위 분야, 사무엘(Samuel, 1959)은 머신 러닝을 “컴퓨터에게 명시적으로 프로그래밍 하지 않고 학습을 할 수 있는 능력을 주는 연구 분야”로 정의.
:
( , , 2017).
2) 딥러닝 : 딥러닝은 머신러닝을 구현하는 접근법 중 하나로 현재 의 인공지능은 딥러닝으로 대표. 우리에게 친숙한 구글 딥마인드 (Google DeepMind)의 알파고(AlphaGo)가 바둑을 학습하는데 이용한 기술이 바로 딥러닝 .
: (ANN, artificial neural network)
(nvidia Korea, 2016).
인공지능, 머신러닝, 딥러닝 관계도
3. 인공지능의 유형
• 약한 인공지능(weak AI), 강한 인공지능(strong AI), 초인공지능(super AI)으로 분류
1) 약한 인공지능 : 지능의 범위를 한정하거나 좁혀서 특정 문제를 해결하거나 특
정 임무를 수행하기 위한 인공지능 시스템을 의미, 특정 영역에 한정된 문제를 해결하는 인공지능이라는 특성 때문에 좁은 인공지능(artificial narrow
intelligence)이라고도 함(송기인, 2019).
특징: 약한 인공지능은 특정 영역에서의 문제 해결에 초점을 맞추고 있기 때문에 알고리즘, 데이터, 규칙 등을 입력해야 함.
)
, .
2) 강한 인공지능 : 스스로 무엇을 해야 하는지 인지하는 상태에서 문제를 해결하
는 시스템으로 인간의 인지 능력과 함께 하는 인공지능 시스템. 강한 인공지능 은 일상생활의 대부분의 영역에서 인간을 대신할 수 있기 때문에 범용 인공지 능(artificial general intelligence)이라고도 불린다.
특징 : 사람과 유사한 지능을 바탕으로 추론, 문제해결, 판단, 계획, 의사소
통, 자아의식, 감정 등 추상적인 부분까지 구현할 수 있는 인공지능
3. 인공지능의 유형
3) 강한 인공지능 : 강한 인공지능이 진화한 형태로 능력 면에서 인간을 초월하
는 인공지능 시스템
특징 : 구글의 기술이사이자 미래학자인 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)은 2045년이 되면 인간의 지능을 뛰어넘는 초지능을 지닌 컴퓨터가 등장할 것이라 전망하면서 컴퓨터가 인간의 사고능력으로 예측하기 어려울 정 도의 기술을 통해 인간을 초월하는 순간을 특이점(singularity)이라 표현 하기도 하였다.
구분 2017 2018(E) 2019(E) 2020(E) 2021(E) 2022(E)
CAGR (2017- 2022)
시장규모 (증감률) 125 195
(56) 310
(59) 470
(51.6) 730
(55.3) 1.132
(55.1) 55.4%
<세계 인공지능 시장 규모
(단위: 백억)>
4. 인공지능에 대한 평가
• 인공지능은 고객 타깃팅(audience targeting), 세분화
(segmentation), 제작(creative), 기획(campaign planning and modeling), 미디어(media spending organization), 개인화
(personalized offers) 등 디지털 광고 영역 대부분에 영향을 미치며 마케팅과 광고 생태계를 변화시키고 있음. 또한 대부분의 마케터들은 인 공지능이 그들의 업무를 보다 효율적으로 처리하는데 도움이 될 것이라 인식
• 인공지능에 대한 소비자들의 인식 : 한 광고 업체가 미국, 영국, 프랑스,
이탈리아 등 8개국 소비자 2000여명을 대상으로 인공지능에 대한 인식
을 조사한 결과 밀레니얼 세대(25-34세) 중 약 80%가 마케팅과 광고에
인공지능을 활용하는 것에 대해 긍정적으로 평가했으며, 60% 정도는 인
공지능을 활용하여 자신의 관심사 중심의 상품이나 서비스를 제안하는
알고리즘을 가치 있다고 평가(조선비즈, 2017.10.10.).
5.인공지능과 고객세분화
소비자의 디지털 행동이 새로운 세분화의 기준 .
▫
디지털 행동에 따른 세분화는 개인화를 가능하게 하고, 미래 행동을 예측하게 하며, 우선순위를 알려주며, 성과 측정에 효과적이라는 장점을 제공, 필수적 마케팅 영역
:
.
어도비의 타깃 프리미엄(target premium) : 브랜드의 최우수 고객들의 웹분석, 앱분석s), CRM(customer relationship management) 데이터, 데이터 웨어하우스(data warehouse) 시 스템 등 온라인과 오프라인 상의 다양한 데이터에 머신러닝 알고리즘을 적용하여 공통점을 추출하고 이를 기반으로 유사한 특징을 가진 잠재 고객들(look a like segmentation)을 찾아내 는 고객 세분화 툴
구글의 유니버셜 앱 캠페인(UAC) : 적합한 앱 사용자를 찾기 위해 검색 쿼리, 방문 사이트, 비디오 시청, 앱 활용 등의 데이터 소스를 분석, 관심사를 생성 그를 기반으로 고객 세분화
대만의 커먼웰스 매거진(Commonwealth magazine) : 대만의 인공지능 기업 애피어 (Appier)의 잠재고객 예측 세분화 기능을 활용하여 과거에는 몰랐던 새로운 독자층을 발굴하 고, 새롭게 발굴한 독자층을 대상으로 300% 이상의 광고 비용 대비 수익률(Return on Ad Spend, ROAS)을 달성하였다(Mobiinside, 2018).
사례
6. 인공지능과 타겟팅 광고
• 타깃팅 광고는 소비자나 타깃의 어떤 속성을 기반으로 하느냐에 따라 종류가 달라짐.
1)
행동 타깃팅(behavioral targeting) : 소비자가 방문한 웹페이지, 검색한 기록, 클릭한 링크 등 웹 브라우징 행동 기반으로 맞춤화된 광고를 노출시키는 방식. 행동 타깃팅의 대표적인 예가 리타겟팅(retargeting) 광고임(Criteo, 2018)▫ ‘카카오 모먼트’ : 2017년 카카오(Kakao)가 인공지능 기반으로 런칭한 광고 플랫폼/ 카카오 톡, 카카오스토리, 다음 등 카카오 관련 서비스 이용과 콘텐츠 구독 패턴 등에 대한 분석을 통 해 개인의 관심사와 행태 정보를 분석하여 특정 광고에 반응할 것으로 예상되는 잠재 고객에 게 맞춤형 광고를 노출하는 사이트.
1) 리타겟팅 광고 “빅데이터에 기반한 AI 기술을 활용하여 소비자의 검색 및 방문 이력을 수집 함으로써 개별 소비자에게 맞춤형 광고를 제공하는 것”
▫ 리타겟팅 예시 : 최근 운동복을 구매하고자 하는 사람이 한 브랜드 웹사이트를 방문하여 상 품들을 둘러보다가 장바구니에 담거나 구매를 하지 않고 웹사이트를 떠났다. 몇 시간이 지난 후 이 사람은 기사를 검색하다가 본인이 보았던 운동복 제품 광고를 보고 다시 해당 사이트 로 재방문하게 된다. 메조미디어(2015)에 따르면 리타겟팅 광고의 경우 기존 배너 광고 대비 5배의 클릭률(CTR)과 10배의 투자대비수익(ROI)을 낸다고 한다.
2)
문맥 타깃팅(contextual targeting) : 웹사이트 콘텐츠에 기반하여 콘텐츠와 매치 되는 제품에 대한 광고를 삽입하는 것(Criteo, 2018). 예를 들면 골프 포럼에 골프화 를 삽입하는 형태. 사용자가 방문한 페이지를 기반으로 검색 엔진이 미리 분석해 놓 은 주요 키워드 및 페이지 내용을 통해 키워드와 내용에 관련된 광고를 다른 웹 페이 지에 노출하는 광고임.
3) 예측 타깃팅(predictive targeting) : 행동 타깃팅에서 사용되는 모든 웹 브라우 징 데이터와 제3자 데이터(third party data)를 기반으로 머신러닝을 적용하여 미래 구매 패턴을 예측하는 방식(Criteo, 2018).
• 타깃팅 광고는 기존 불특정 다수를 대상으로 하는 광고보다 높은 효과유발
영화 『덩케르크(Dunkirk)』 홍보 : 카카오광고의 오디언스 타킷팅을 활용하여 광고를 집 행한 결과 통상적인 예매하기 클릭률 대비 2배 이상 높은 클릭률 달성.
카카오 광고 : 오디언스 타깃팅을 통해 버거킹의 플러스 친구 중 메시지에 높은 반응을 보 일 것으로 추정한 사용자들에게만 메시지를 발송한 버거킹의 경우 기존 버거킹의 플러스 친구 모두에게 메시지를 보낸 것 대비 메시지 오픈율은 1.5배, 클릭률은 3.3배 높은 효율 달 성(김다윤, 2018).
랑콤(Lancô me): 인공지능 툴을 통해 분석한 결과 스킨케어 제품 구매자와 메이크업 제 품 구매자의 성향이 다르다는 것을 파악하였다. 이러한 결과를 바탕으로 스킨케어 제품 구 매자들에게 마스카라를 제외한 스킨케어 제품 관련 동영상 및 기사를 보내고, 고객에게 185개의 피부 톤에 대한 정보를 모두 제공하는 대신, 고객의 피부 톤에 가장 근접한 색조의 파운데이션만을 추천한 결과 전환율이 기존 대비 3배 상승하였다(appier website).
개인 맞춤형 광고 사례
• 삼성전자 ‘갤럭시 S9의 큐브애드(Cube Ad)’ 캠페인
▫
유튜브(Youtube) 소비자의 검색 키워드를 기반으로 소비자가 관심을 가 질만한 메시지를 담아 6,480종의 개인 맞춤형 광고를 선보임( 소비자가 유튜브에 입력한 검색어에 따라 카피 메시지와 비쥬얼 영상을 조합하여 검색에 맞는 맞춤형 광고가 나오는 형식)
▫
예를 들면, 푸켓(Phuket)으로 여름 휴가를 계획 중인 소비자가 유튜브에 푸켓을 검색하면 푸켓을 포함한 다양한 휴양지 이미지와 함께 “푸켓여 행! 낯선 언어가 걱정이셨죠? 빅스비 비전으로 바로바로 해석해 봐요!”
라는 문구가 담긴 맞춤형 광고가 나옴(강병희, 2018).
▫
제일기획에 따르면 큐브애드 캠페인 영상 조회수는 2,500만 회이고 조 회당 투여 비용(CPV)은 평균 대비 약 5배 높은 효율성을 보였다.
▫
또한 큐브애드 시청군과 비시청군을 대상으로 스마트폰 구매 고려율을 조사해 본 결과 큐브애드 광고를 본 사람들이 보지 않은 사람들 보다 갤 럭시 S9 구매의도가 8.1% 높게 나타났다.
https://adic.or.kr/journal/column/s how.do?ukey=517514&oid=
https://www.youtube.com/watch?time_continue=70&v=6 K1SEfb3OyI&feature=emb_logo
• 여행자의 동선을 체크해서 그 사람이 선호하는 색깔과 냄새 등을 분석해 개개인을 위 한 향수를 만든다는 내용의 광고
• 아직은 소비자를 추적하고 그 데이터를 기반으로 유형과 취향을 파악하는 기초적 수준
• 향후 본격적으로 마케팅에 활용 가능한 인공지능 광고임 (*2018 애드페스트의 슬로건 이 ‘Transform’이었는데, 빅데이터 기반과 AI의 마케팅 접목을 통한 광고 사례의 하나)
사례 ‘오늘의 씽큐’ 광고
• LG전자 또한 2018년 LG의 인공지능 시스템 씽큐(ThinQ)를 알리기 위해 유튜브에 ‘오늘의 씽큐’ 광고 캠페인을 진행.
• 한달 간 진행된 ‘오늘의 씽큐’ 는 개개인의 지역, 날씨, 관심사에 따라 매일 다른 정보가 담긴 광고를 제공.
• 총 300여 편이 제작되었는데 이렇게 다양한 내용의 광고를 제작한 것 은 사람이 아니라 구글의 인공지능을 활용한 디렉터믹스 시스템
(director mix system)이었음
https://www.youtube.co m/watch?v=KXTjxq9jRlI
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