광고 컨텐츠를 개인화하는 데 생성 AI의 역할은 무엇입니까?

소개

교환 시스템의 개념 이후 광고의 세계는 진화하고 있습니다. 광고주는 제품을 우리의 관심을 끌 수있는 창의적인 방법을 찾았습니다. 현재 시대에 소비자는 브랜드가 자신의 고유 한 선호도, 요구 및 욕구를 이해하기를 기대합니다. Genai Solutions를 통해 광고주는 대규모, 하이퍼 표적화 된 개인 광고를 만들어 사용자를 참여시키고 비즈니스 결과를 추진할 수 있습니다. 이 패러다임 전환은 개인화 된 광고 컨텐츠를 광고 세계의 새로운 표준으로 만들고 있습니다.

이 기사에서는 생성 AI 덕분에 개인화 된 광고가 어떻게 화장을 받고 있는지 살펴 보겠습니다!

개요 :

• 개인화 된 광고의 진화를 탐구하십시오.
• 개인화의 필요와 이점을 이해하십시오.
• 사례 연구와 함께 Gen AI 기반 광고 개인화에 대해 토론하십시오.
• Gen AI 중심 광고 개인화의 이점을 평가하십시오
• Gen AI 중심 광고 개인화와 관련된 과제에 대해 이야기하십시오.
• 향후 Gen AI 중심 광고 개인화의 범위.

목차

• 개인화 된 광고로의 전환
• 생성 AI는 광고 개인화를 어떻게 강화합니까?
  • Sephora 사례 연구
  • 온라인 여행 사이트 사례 연구
• 생성 AI 중심 광고 개인화의 이점
• Gen AI 기반 광고 개인화에 대한 과제 및 고려 사항
  • 구현 복잡성
  • 데이터 품질
  • 창의적 제어와 진정성
  • 브랜드 안전
  • 개인화 피로
  • 데이터 처리의 개인 정보 및 윤리적 문제

개인화 된 광고로의 전환

과거에 광고주는 연령, 성별 및 위치와 같은 광범위한 인구 통계를 대상으로 광범위한 인구 통계 학적 표적에 의존했습니다. 대량 광고 게임을 시작한 유명한 광고 캠페인 중 하나는 2000 년대 초 코카콜라의“Coke a Coke”캠페인이었습니다. 이 캠페인에는 공통 이름이있는 개인화 된 병이있어 개별화 된 경험을 만듭니다.

이 캠페인은 청중들과 공명하고 바이러스에 감염되어 기본 개인화의 힘을 보여주었습니다. 그러나 소비자의 기대가 커지고 디지털 데이터가 확대됨에 따라 더 넓은 세그먼트를 기반으로 한 개인화로는 더 이상 충분하지 않았습니다. 보다 타겟팅 된 광고로의 전환은 기본 요건이되었습니다.

Google, Facebook, YouTube 등과 같은 인터넷 플랫폼이 증가함에 따라 소비자는 다양한 터치 포인트에서 브랜드와 상호 작용하기 시작하여 디지털 발자국을 남겼습니다. 이 디지털 풋 프린트는 소비자에 대한 자세한 통찰력을 제공했습니다. 소비자는 누구인지, 사는 곳, 필요, 관심사, 좋아요 및 행동에 이르기까지.

2000 년대 초반 Amazon과 Netflix에서 사용하는 기계 학습 알고리즘 및 권장 엔진은 이러한 변화의 최전선에있었습니다. 예를 들어, Amazon의 추천 엔진은 협업 필터링을 사용하여 유사한 사용자의 구매를 기반으로 제품을 제안했습니다. 마찬가지로 Netflix의 추천 시스템은 시청자에게 공명하는 영화와 쇼를 추천함으로써 사용자 경험을 개인화했습니다.

잘 설계된 개인화 경험은 고객의 집착과 공감을 나타내며, 당신이 알고있는 청중을 보여줍니다. 특정 요구와 공명하는 콘텐츠를 통해 누군가와 연결하는 능력은 대량 마케팅의 소음을 삭감하고 사용자의 관심을 끌 수 있습니다.

생성 AI는 광고 개인화를 어떻게 강화합니까?

생성 AI는 컨텐츠 생성 프로세스를 자동화하여 AD 개인화를 근본적으로 변환하고 있습니다. 높은 수준의 사전 정의 된 세그먼트에 대한 사전 진정 된 광고에 의존하는 대신, 생성 AI는 사용자, 컨텍스트 및 채널에 대한 다양한 실시간 데이터를 기반으로 광고의 모든 것을 수정할 수 있습니다. 이것은 단지 이메일 제목 줄에 사용자 이름을 추가하는 것이 아닙니다. 또한 전체 광고 경험을 그들의 관심사, 행동 및 의도에 맞게 조정하는 것입니다.

지금 일부 사례 연구를 살펴 보겠습니다!

Sephora 사례 연구

Gen AI가 광고를 변형시키는 방법의 한 가지 예는 Sephora입니다. Sephora는 Gen AI를 사용하여 개별 사용자 기본 설정 및 동작에 따라 동적 광고를 만듭니다. Sephora의 AI는 사용자의 과거 구매, 탐색 기록 및 실시간 상호 작용을 분석하여 개인화 된 미용 제품 권장 사항을 생성합니다.

예를 들어, 사용자가 '잔인한'메이크업 제품 및 브라우즈 별 스킨 케어 아이템을 선호하는 경우 생성 AI 모델은 이러한 제품의 맞춤형 조합을 보여주는 광고를 만들 수 있습니다. 메이크업 브러시 또는 스킨 케어 루틴과 같은 보완적인 품목도 제안 할 수도 있습니다. 비주얼부터 텍스트에 이르기까지 전체 광고 경험은 사용자의 관심사에 맞게 동적으로 만들어집니다. 따라서 참여 및 전환율을 유도합니다.

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온라인 여행 사이트 사례 연구

Expedia와 같은 온라인 여행 사이트는 Generative AI를 사용하여 고객 경험을 향상시킵니다. 분위기와 선호도를 바탕으로 여행 추천을하는 것부터 여정을 사용자 정의하고 만들기 위해 도움이됩니다.

Expedia는 Travel 앱 내에서 Chatgpt를 통합하여 고객에게 완벽한 경험을 제공 한 최초의 여행 회사 중 하나였습니다.

흥미로운 점은 Expedia가 이미 기계 학습 기반 모델을 사용하여 사용자를위한 광고를 설계하고 사용자 정의하고 있다는 것입니다. 그러나 생성 AI를 통해 그들은 한 걸음 앞서 나아가 개인화 된 고객 경험과 제안이 자신의 선택에 더 일치하도록 보장했습니다.

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생성 AI 중심 광고 개인화의 이점

낮은 비용으로 확장 성

전통적으로 규모로 개인화 된 컨텐츠를 작성하려면 비용이 많이 드는 소프트웨어 구독, 디자이너, 운영 팀 및 마케팅 담당자와 같은 실질적인 리소스가 다양한 잠재 고객 세그먼트를위한 여러 버전의 광고 사본을 생성해야했습니다. 생성 AI는 수천 개의 개인화 된 광고를 자동으로 생성하여 시간을 절약하고 비용을 절감 함으로써이 프로세스를 간소화합니다.

사용자 참여 증가

Gen AI 구동 광고는 개별 사용자의 선호도를 직접 해결하기 때문에 관심을 끌 가능성이 높습니다. Gen AI로 가능한 실시간 광고 컨텐츠 최적화를 통해 브랜드는 각 광고가 사용자의 현재 요구에 대해 말하면 성공적인 결과의 가능성을 높일 수 있습니다.

더 높은 전환율

광고가 사용자의 즉각적인 요구 나 선호도와 관련이있는 경우 자연스럽게 전환율이 향상됩니다. 제품을 구매하거나 서비스에 가입하거나 브랜드와 상호 작용하든 개인적으로 행동을 공명하는 광고로 비즈니스 결과를 얻습니다.

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Gen AI 기반 광고 개인화에 대한 과제 및 고려 사항

프로그래밍 방식 광고에서 생성 AI의 이점은 분명하지만 몇 가지 과제가 있습니다. Gen AI 시스템을 구현하려면 복잡한 모델 및 대형 데이터 세트와 같은 중요한 기술 리소스와 CRM 및 AD 플랫폼과 같은 도구와의 통합이 필요합니다. 입력이 열악하면 광고가 관련이 없거나 손상된 광고로 이어질 수 있으므로 브랜드는 데이터의 품질을 보장해야합니다. 또한 AI 생성 광고 컨텐츠, 특히 브랜드 안전, 데이터 개인 정보 및 AI 중심 광고의 진위와 관련하여 윤리적 인 고려 사항이 있습니다.

구현 복잡성

Gen AI는 매우 효과적이지만 상당한 기술 자원이 필요합니다. Genai 구동 광고 기능을 구축하려면 복잡한 모델, 대형 데이터 세트 및 CRM 및 AD 플랫폼과 같은 다양한 도구의 통합이 포함됩니다.

해결책 :

클라우드에서 사전 구축 된 Gen AI 프레임 워크를 활용하면 롤아웃을 단순화하고 확장 가능한 인프라를 제공하며 기존 시스템과 비용 효율적으로 쉽게 통합 할 수 있습니다.

최근 Coca-Cola는 Nvidia와의 파트너십을 통해 글로벌 마케팅 노력을 축소했습니다. Coca-Cola는 Nvidia Omniverse 및 AI Microservices를 사용하여 100 개 이상의 시장에서 하이퍼 로컬, 문화적으로 관련된 콘텐츠를 만들었습니다. 여기에는 디지털 쌍둥이와 실시간 프롬프트 엔지니어링을 사용하여 현지 시장에 대한 광고 자산을 신속하게 조정하면서 글로벌 규모의 브랜드 일관성을 유지했습니다.

데이터 품질

Gen AI의 효과는 처리하는 데이터의 품질과 정확성에 따라 다릅니다. 불량한 데이터는 관련이 없거나 부적절한 광고, 환각 또는 잘못된 가정으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 잘못 판단 된 사용자 선호도는 제품 제안이 완전히 잘못 표적으로 느껴져 사용자를 소외시킬 수 있습니다.

해결책:

데이터 소스의 지속적인 모니터링 및 업데이트를 통해 AI는 정확한 정보를 기반으로합니다. L 'Oreal은 Gen AI를 사용하여 스킨 케어 환경 설정 및 구매 기록과 같은 고품질의 사용자 데이터에 의존하여 개인화 된 뷰티 광고를 만들었습니다. 데이터 입력이 정확하고 일관되게 업데이트되도록함으로써 L 'Oréal은 광고의 관련성을 유지하여 권장 사항의 오류를 최소화하고 사용자 참여를 개선했습니다.

창의적 제어와 진정성

생성 AI는 고도로 개인화 된 광고를 만들 수 있지만 생성 된 컨텐츠가 브랜드의 원하는 창의적 방향과 일치하지 않을 위험이 있습니다. Gen AI 생성 컨텐츠에 대한 과도한 관계는 브랜드의 진정한 목소리와 인공적으로 분리되거나 분리 된 광고를 초래할 수 있습니다.

해결책:

창의적 프로세스에서 AI 자동화와 인간의 감독 사이의 균형을 유지하는 것은 브랜드 아이덴티티와 진정성을 보존하는 데 중요합니다. 예를 들어, Toys R Us와 Under Armour는 온라인 토론을 촉발시켜 AI 생성 광고를 보았으며 AI의 힘을 보여 주지만 이러한 광고가 신중하게 관리하지 않으면 브랜드의 목소리에서 분리 될 수있는 방법에 대한 우려를 제기했습니다. 이러한 사례는 창의적인 과정에서 인간의 감독의 필요성을 보여 주며, AI 출력은 대상 고객과 공명하는 진정한 톤을 유지하면서 브랜드 가치와 일치하도록합니다.

브랜드 안전

Genai 생성 컨텐츠는 부적절한 언어, 문화적 무감각성 또는 잘못된 정보를 통해 평판이 손상되지 않도록 브랜드의 가치, 톤 및 메시징과 일치해야합니다.

해결책:

사전 훈련 및 사용자 정의 키워드 필터, 실시간 모니터링 및 컨텐츠 검증을 위해 루프에서 인간과의 복사 작업은 큰 도움이 될 수 있습니다. 규칙 기반 프레임 워크는 명확한 매개 변수를 설정할 수 있지만 적응 형 학습은 시간이 지남에 따라 Genai 모델을 개선하여 브랜드 조정을 보장합니다.

예를 들어, Zomato는 Gen AI를 사용하여 브랜드 안전을 보장하기 위해 중요한 조치를 취했습니다. 이 회사는 의식적으로 AI 생성 식품 이미지를 금지하고 고객 신뢰와 진정성을 우선시하기로 결정했습니다. Zomato는 AI 생성 비주얼이 실제 음식 외관에 대해 사용자를 오도 할 수 있다는 것을 깨달았으므로 플랫폼에 대한 소비자의 신뢰를 손상시킬 수 있습니다. 대신, 그들은 식당에서 요리의 실제 고품질 이미지를 사용하여 전문 사진 서비스를 제공하기도했습니다.

개인화 피로

또한 개인화를 통해 압도적 인 사용자의 잠재적 위험이 있습니다. 모든 상호 작용이 지나치게 맞춤화되어 불편 함이나 불신으로 이어지는 경우 사용자는 데이터 수집 범위에 의문을 제기 할 수 있습니다.

해결책:

주파수 캡핑을 구현하고 사용자 개인화 제어를 제공하면이 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 사용자 편의성으로 개인화 균형을 잡는 것이 중요합니다.

데이터 처리의 개인 정보 및 윤리적 문제

개인화와 함께 프라이버시의 중요한 문제가 있습니다. Gen AI는 사용자 데이터에 크게 의존하여 개인화 된 경험을 제작하여 데이터 수집, 저장 및 사용 방법에 대한 우려를 제기합니다. AI 시스템은 종종 성별과 같은 민감한 속성을 유추하여 편향되거나 부정확 한 가정을 초래합니다.

해결책:

이를 완화하려면 브랜드는 GDPR 및 CCPA와 같은 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수해야합니다. 사용자와의 투명성은 필수적이며, 원하는 경우 옵트 아웃 할 수있는 옵션으로 데이터 사용 방법을 이해하도록합니다.

또한 암호화, 액세스 제어 및 정기 보안 감사 구현은 민감한 데이터를 위반으로부터 보호합니다. AI 모델을 지속적으로 모니터링하고 업데이트하여 편견을 해결하고 사용자 신뢰를 유지하는 데 공정성이 중요합니다. 윤리적 고려 사항에는 데이터 사용에 대한 사전 동의를 확보하고 포괄적 인 법적 요구 사항을 준수해야합니다.

결론

생성 AI는 차세대 광고 개인화의 원동력이 될 준비가되어 있습니다. AI는 그 어느 때보 다 방대한 양의 데이터와 저렴한 계산 리소스를 활용함으로써 브랜드는 개인과 진정으로 공명하는 광고를 제작하고 참여를 늘리고 전환율을 높이며 더 깊은 연결을 촉진 할 수 있습니다. 그러나 큰 힘으로 큰 책임이 있습니다. 우리가 진행함에 따라 AI 중심의 개인화의 개인 정보 보호, 투명성 및 공정성을 보장하는 것이 중요합니다. 광고의 미래는 개인적이며 생성 AI는 현실이 될 수있는 도구입니다.

위 내용은 광고 컨텐츠를 개인화하는 데 생성 AI의 역할은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!