디지털마케팅 레포트 - AI, AR/VR, 메타버스, 로봇공학, IoT, 클라우드컴퓨팅 중 한 분야를 선택하여 그 개념과

I. 서론

광고를 보다가 "이 그림은 누가 만들었을까"보다 "사람이 만들었을까, AI가 만들었을까"를 먼저 생각한 적이 있다. 2~3년 전만 해도 생성형 AI는 신기한 그림을 뽑아 보는 도구처럼 느껴졌는데, 지금은 검색창과 문서 작업, 쇼핑 추천, 고객 상담까지 들어왔다. 마케팅에서는 변화가 더 빠르다. 광고 문구와 이미지를 만드는 속도가 빨라졌고, 소비자 반응을 분석해 여러 버전을 시험하기 쉬워졌다. 동시에 누가 만들었는지 알기 어려운 콘텐츠가 늘고 개인정보를 얼마나 써도 되는지에 대한 불편도 커졌다. 여러 디지털 기술 가운데 AI를 고른 까닭은 도구 하나가 제작, 배포, 소비자 참여 방식을 한꺼번에 흔들고 있기 때문이다.

II. 본론

1) 생성형 AI가 바꾼 마케팅의 제작 방식

AI는 사람의 지능이 필요한 것으로 여겨졌던 인식, 예측, 언어 처리, 의사결정의 일부를 컴퓨터가 수행하도록 만드는 기술 범주다. 마케팅에서는 고객을 비슷한 집단으로 나누고 구매 가능성을 예측하는 머신러닝이 오래전부터 쓰였다. 최근 주목받는 생성형 AI는 기존 데이터를 학습한 뒤 글, 이미지, 음성, 영상 같은 새 콘텐츠를 만들어 낸다는 점에서 체감이 크다. 대규모 언어모델은 문장을 만들고, 이미지 생성모델은 텍스트 지시를 시각물로 바꾼다. 예전 AI가 "누가 살 가능성이 높은가"를 찾는 데 강했다면 생성형 AI는 "그 사람에게 어떤 메시지를 보여 줄 것인가"까지 가까이 들어온다.

마케팅 업무를 기준으로 보면 활용 범위는 넓다. 신제품 이름 후보를 만들고, 광고 문구 초안을 여러 톤으로 뽑고, 고객 문의를 요약하고, 상품 설명을 국가별 언어로 바꾸는 데 쓸 수 있다. 온라인 광고에서는 같은 제품도 사용자의 관심사나 검색 맥락에 맞춰 문구와 이미지를 바꾸는 개인화가 가능하다. 연구에서도 생성형 AI가 개인에게 더 관련성 높은 콘텐츠를 만들고 마케팅 생산성을 높일 가능성이 언급된다. 다만 AI가 만든 결과가 곧바로 좋은 마케팅이 되는 것은 아니다. 브랜드가 어떤 약속을 하는지, 누구에게 어떤 감정을 남길지 정하는 일은 여전히 사람이 책임져야 한다.

생성형 AI가 특히 강한 지점은 변형의 속도다. 예전에는 광고 시안을 5개 만드는 것과 50개 만드는 데 큰 비용 차이가 났다. AI를 쓰면 초안을 빠르게 늘릴 수 있어 실험 범위가 넓어진다. 같은 캠페인 메시지를 세대별, 지역별, 매체별 길이에 맞게 바꾸는 일도 쉬워진다. 그 결과 작은 기업도 예전보다 많은 콘텐츠를 만들 수 있다. 제작 역량의 진입 장벽이 낮아지는 셈이다. 반면 콘텐츠가 너무 많이 쏟아지면 소비자의 주의를 얻기가 더 어려워진다. 제작비가 낮아졌다는 이유만으로 광고를 늘리면 브랜드 피로가 생길 수 있다.