AI 생성 콘텐츠가 늘어도 캠페인이 나아지지 않는 이유는 무엇일까?

AI 생성 콘텐츠가 많아진다고 해서 캠페인이 더 좋아지는 것은 아닙니다. 모델 자체가 아니라 모델에 대한 간략한 공급이 약하기 때문입니다. TikTok 및 LIONS Advisory의 WARC 연구에서 88 마케터 중 400%는 AI를 채택한 이후 훨씬 더 많은 창의성을 발휘한다고 밝혔지만 45%만이 품질이 향상되었으며 3명 중 2명은 여전히 ​​주로 인구통계 데이터를 사용하여 간략한 AI를 사용했습니다. 행동 신호와 실제 청중의 긴장감을 포함하여 청중 개요를 수정하면 출력 품질이 뒷받침됩니다.

핵심 요약

• 400 마케팅 담당자를 대상으로 한 WARC 설문 조사에서 88%는 AI를 통해 훨씬 더 창의적인 결과를 얻었지만 45%만이 품질이 실제로 향상되었다고 보고했습니다.
• 3명 중 2명은 여전히 ​​인구통계를 중심으로 간단한 생성 AI를 사용하지만, 10명 중 6명은 인구통계학적 세분화가 더 이상 청중의 행동 방식을 반영하지 않는다고 말합니다. 17%만이 행동 신호, 커뮤니티 상황 또는 청중의 긴장감을 일관되게 브리핑합니다.
• 약한 브리핑을 잡는 데 사용되는 인간 수리 계층은 사라졌고, AI 모델은 약한 개념을 강한 개념만큼 쉽게 다듬을 것입니다.
• 하나의 팀이 6~11개 시장을 담당할 수 있는 동남아시아에서는 인구 통계 브리핑을 통해 전체 업무에서 지역적 뉘앙스를 제거합니다.
• 앞서가는 팀은 브리핑 자체를 제품으로 취급하고 자산이 배송되기 전에 판단을 적용합니다.

병목 현상은 AI인가, 아니면 간단한 것인가?

동남아시아 전역의 마케팅 팀은 그 어느 때보다 더 많은 창의적인 자산을 생산하고 있습니다. 10명 중 9명은 생성 AI가 결과를 몇 배로 늘렸다고 말합니다. 그러나 콘텐츠의 홍수가 실제로 더 나은 성과를 내고 있다고 믿는 사람은 절반 미만입니다. 파이프라인 중간에 있는 무언가가 조용히 중단되고 있는데, 그것은 모델이 아닙니다.

TikTok 및 LIONS Advisory와 함께 실시하고 PPC Land에서 보고한 WARC의 새로운 연구에서는 400 마케팅 담당자를 대상으로 설문조사를 실시하고 놀라운 패턴을 발견했습니다. 88%의 응답자가 AI 도구를 채택한 이후 훨씬 더 많은 창의성을 발휘했다고 답했지만, 45%만이 품질이 실제로 향상되었다고 답했습니다. 출력이 올랐습니다. 결과는 그대로 유지되었습니다. 문제는 대부분의 팀이 결코 볼 생각을 하지 않는 곳에 있습니다. 바로 청중 브리핑입니다.

마케터들은 왜 오래되었다고 알고 있는 데이터를 계속 사용합니까?

WARC 연구에서 가장 드러나는 세부 사항은 출력 격차 자체가 아닙니다. 마케팅 담당자가 자신의 의견에 대해 인정한 내용입니다. 3명 중 2명은 여전히 ​​연령, 소득, 위치와 같은 인구통계학적 데이터를 주로 사용하여 생성 AI 모델을 브리핑한다고 답했습니다. 동시에 마케팅 담당자 10명 중 거의 6명은 인구통계학적 세분화가 더 이상 고객의 실제 행동을 반영하지 않는다고 말했습니다.

즉, 팀은 이미 손상된 것으로 식별한 정확한 입력을 고의로 AI 시스템에 공급하고 있습니다. 17%만이 행동 신호, 커뮤니티 상황 또는 진정한 청중 긴장과 같은 더 의미 있는 내용을 지속적으로 브리핑한다고 답했습니다. WARC는 이를 기술 격차라기보다는 지능 격차라고 부르며, 이러한 프레임은 전체 대화를 도구에서 전략으로 이동시키기 때문에 자주 반복될 가치가 있습니다.

인체 품질 검사는 어떻게 되었나요?

수십 년 동안 크리에이티브 브리프는 완성된 문서로 취급되지 않았습니다. 그것은 대화의 시작 부분처럼 기능했습니다. 전략가는 세그먼트에 대해 의문을 제기할 것입니다. 크리에이티브 디렉터는 결정의 순간에 고객이 실제로 무엇을 느끼는지 묻습니다. 아트 디렉터는 처음 몇 가지 개념을 완전히 폐기합니다. 캠페인이 클라이언트에 도달할 때까지 일반적으로 얇거나 게으른 브리핑은 실행되기 전에 약점을 찾아내는 일을 담당하는 사람들에 의해 여러 번 재작업되었습니다.

해당 프로세스는 의도적으로 느렸으며 느린 속도는 목적에 부합했습니다. 또한 비용이 많이 들었기 때문에 생산 일정이 몇 주에서 며칠로 단축되었을 때 첫 번째 희생자 중 하나가 되었습니다. 인간 수리 계층이 사라지면서 브리핑은 회의적인 전문가 체인을 통과하는 것을 중단하고 대신 생성 모델로 직접 유입되기 시작했습니다.

AI 모델에는 약한 입력에 대해 의문을 제기하는 본능이 없기 때문에 이러한 변화는 매우 중요합니다. 그것은 40가지의 강력한 개념만큼이나 쉽게 빈약한 개념의 40가지 세련되고 자신감 있는 변형을 만들어 낼 것입니다. 누군가가 출시 전에 포착할 수 있는 시각적으로 약한 크리에이티브를 초래하는 데 사용되는 약한 브리핑입니다. 이제 표면적으로는 받아들일 수 있을 것처럼 보이기 때문에 손대지 않고 흘러가는 세련되고 전문적인 콘텐츠가 탄생했습니다.

팀이 인구통계학적 타겟팅을 계속 기본적으로 사용하는 이유는 무엇입니까?

마케팅 담당자가 이미 인구통계 브리핑의 성과가 저조하다는 것을 알고 있다면 왜 이것이 기본 선택으로 남아 있습니까? 솔직한 대답은 확신이 아닙니다. 관성입니다.

연령대, 소득 범위 및 광범위한 위치 데이터는 이미 계획 자료, 미디어 계획 및 캠페인 명명 구조에 포함되어 있습니다. 이를 재사용하는 데에는 추가 조사나 새로운 도구가 필요하지 않으며 고객이나 동료와의 불편한 대화가 필요하지 않습니다. 행동 및 커뮤니티 기반 통찰력은 세 가지 모두를 요구합니다. 촉박한 기한 하에서 저항이 가장 적은 경로가 거의 항상 승리하며, 그 경로는 인구통계학적 약칭입니다.

GWI는 최근 비슷한 주장을 펼쳤는데, 연령대 타겟팅은 마케팅에서 가장 게으른 세분화 방법 중 하나입니다. 단일 세대 내 차이가 세대 간 차이보다 더 큰 경우가 많기 때문입니다. 그것은 공정한 비판이며 큰 소리로 말하는 경우가 거의 없습니다. 일주일 간의 마케팅 기술 해설을 살펴보면 명확한 구분이 나타납니다. 청중 조사 회사는 통계에 머무르는 경향이 있습니다. 워크플로 및 소셜 청취 플랫폼은 게시 버튼에서 시작하는 경향이 있습니다. 지능의 격차가 정확히 존재하는 그 사이의 공간을 다루는 플레이어는 거의 없습니다.

동남아 마케팅팀이 이것을 가장 먼저 느끼는 이유는 무엇일까요?

지역적 압축으로 인해 이 문제는 동남아시아에서 특히 심각합니다. 싱가포르에 본사를 둔 팀은 서유럽의 두 시장에 거의 적용되지 않는 예산으로 작업하면서 여러 언어로 6~11개의 개별 시장을 담당할 수 있습니다. 지역적 뉘앙스는 해당 환경에서 좋은 보너스가 아닙니다. 그것은 전체 작업이며 인구통계학적 브리핑이 삭제하는 것과 정확히 일치합니다.

생성 모델에 중산층의 25~34세 도시 여성을 중심으로 구축된 브리핑을 제공하면 기술적으로는 자카르타, 마닐라 또는 쿠알라룸푸르에서 실행될 수 있지만 어느 곳에서도 완전히 연결되지 않는 콘텐츠가 생성됩니다. 결과는 문법적으로 정확하고 브랜드에 따라 완전히 잊힐 수 있는 것으로 읽힐 것입니다. 매주 게시 일정에 따라 11개 시장에서 이 패턴을 반복하면 그 결과 일주일 후에는 아무도 기억하지 못하는 콘텐츠를 제작할 수 있는 매우 효율적인 시스템이 탄생합니다.

브리핑을 제품으로 취급한다는 것은 무엇을 의미합니까?

현재 앞서 나가고 있는 마케팅 팀은 의도적인 구조적 변화를 단 한 가지 적용했습니다. 이제 그들은 완성된 자료나 최종 자산이 아닌 브리핑 자체를 실제 제품으로 취급합니다. 초기 입력의 품질을 제어하는 ​​사람은 다운스트림 이후의 모든 품질을 효과적으로 제어합니다.

이러한 변화는 프로덕션 파이프라인의 양쪽 끝에 있는 도구가 어떻게 발전하고 있는지에서 이미 볼 수 있습니다. 프론트엔드에서 최신 플랫폼은 실시간 카테고리 및 행동 데이터를 증거 기반의 청중 긴장으로 변환하여 브리핑이 단순히 가정한 내용이 아닌 실제로 관찰된 내용을 전달하도록 보장합니다. 백엔드에서는 실행 중심 비즈니스라는 새로운 범주도 등장하고 있습니다. 한 가지 예는 AI 검색 가시성 도구와 기본 영어 소셜 콘텐츠를 결합한 다음 나중에 결과를 보고하는 것이 아니라 게시하기 전에 해당 콘텐츠에 예측 성과에 대한 점수를 매겨 중국의 해외 판매자가 미국 구매자에게 다가갈 수 있도록 돕는 회사인 Touchigh입니다.

이러한 세부 사항은 해당 산업이 속한 특정 산업보다 더 중요합니다. 가격에 민감한 고객에게 서비스를 제공하는 소규모 실행 중심 회사는 훨씬 큰 규모의 조사 회사와 독립적으로 동일한 결론에 도달했습니다. 중요한 판단은 자산이 배송되기 전에 이루어져야 합니다. 그렇지 않으면 현실적으로 그런 일은 전혀 일어나지 않을 것입니다.

속도와 품질이 공존할 수 있을까?

현재 수치가 시사하는 바는 정말 고무적입니다. AI 도입이 서두르는 동안 손실된 수리 계층 마케팅 팀은 가장 빡빡한 기한에도 살아남을 수 있을 만큼 저렴하게 재구축할 수 있습니다. 에이전시 SAMY가 영국의 한 호텔 고객을 대상으로 상당히 큰 규모의 경쟁업체를 상대로 프레젠테이션을 했을 때 몇 주가 걸렸던 카테고리 계획이 브리핑당 약 13분으로 압축되었으며 예측 클릭률 정확도는 전통적인 인간 추정보다 약 3배 더 안정적이었습니다. SAMY가 리테이너를 획득했습니다.

이 예의 실제 이야기는 속도 자체가 아닙니다. 이전에는 일관되게 적용할 수 없었던 수준의 판단 팀이 이제는 넉넉한 일정을 가진 보고서뿐만 아니라 작성하는 모든 단일 보고서에 적용할 수 있다는 사실입니다. 여유 시간이 있을 때만 발생하는 판단은 결코 처음부터 표준이 아니었습니다. 이는 소수의 팀이 안정적으로 감당할 수 있는 사치였습니다.

모든 마케팅 팀은 브리핑에 대해 무엇을 질문해야 합니까?

WARC 조사 결과에 묻혀 있는 불편한 진실은 많은 팀이 이미 자신의 입력에 결함이 있음을 인식하고 어쨌든 출시를 선택한다는 것입니다. 이는 단순한 출력을 배송하는 것보다 이번 주에 짧은 시간을 수정하는 데 더 많은 시간이 소요되기 때문입니다.

그 계산은 빠르게 바뀌고 있습니다. 증거 수준의 청중 인텔리전스가 몇 주가 아닌 몇 분 만에 달성 가능해짐에 따라 구식 인구통계학적 지름길을 사용하여 생성 AI를 브리핑할 정당성이 사라지고 해당 콘텐츠의 성과가 저조할 때의 변명도 사라지고 있습니다.

따라서 이번 분기에 귀하의 팀이 작성한 보고서를 고려하십시오. 얼마나 많은 사람들이 청중에 대해 관찰한 실제 무언가로 추적되었으며, 얼마나 많은 사람들이 상단에 새로운 날짜가 찍힌 단순히 지난 분기의 템플릿이었습니까?

SOMIN은 이러한 변화에 어디에 적합합니까?

이것이 바로 SOMIN이 메우기 위해 만들어진 간격입니다. SODA는 흩어져 있는 카테고리와 소비자 신호를 브리핑이 실제로 뒷받침할 수 있는 구조화되고 증거 기반의 인텔리전스로 바꾸는 한편, 브랜드 트래커, 콘텐츠 라이브러리, 관점 연구 및 SoInspire를 포괄하는 SoMonitor 제품군은 해당 인텔리전스를 별도의 보고서에 고립시키는 대신 브랜드 상태, 게시된 크리에이티브, 청중 관점 및 새로운 문화적 순간 전반에 걸쳐 연결을 유지합니다. 마케팅 팀은 GWI와 같은 파트너의 심층적인 잠재 고객 데이터와 결합하여 몇 달 전에 가정한 인구통계학적 계층이 아닌 잠재 고객이 실제로 지금 무엇을 하고 느끼고 있는지에 기반을 둔 정적인 브리핑이 아닌 살아있는 브리핑에 더 가까운 것을 얻습니다. 모델에 도달하기 전에 지능 격차를 해결하려는 팀의 경우 관찰된 데이터와 연결된 도구의 조합이 바로 수리 계층이 재구성되는 곳입니다.

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출처

• PPC Land: 마케팅 담당자는 더 이상 작동하지 않는다고 말하는 인구통계 데이터를 AI에 설명합니다.