B2B 마케터가 제너레이티브 AI를 사용할 수 있는 3가지 방법

기술과 자동화가 발전함에 따라 B2B 마케터는 그 어느 때보다 빠르게 도구와 정보에 액세스할 수 있습니다. 제너레이티브 AI의 급속한 채택으로 이러한 진화는 실시간으로 일어나고 있습니다. B2B 마케터로서 우리는 이 기술을 우리에게 유리하게 수용하고 사용해야 합니다.

이 기사에서는 제너레이티브 AI를 사용하는 세 가지 방법인 키워드 조사, 콘텐츠 생성 및 데이터 분석에 대해 설명합니다. 그렇게 하면 디지털 생태계 전반에 걸쳐 제품 및 서비스를 마케팅하는 방식에 대한 접근 방식이 완전히 바뀌어 최신 정보를 얻지 못하는 경쟁업체가 뒤처지게 됩니다.

키워드 연구에서 생성 AI의 힘 발휘

전통적인 키워드 연구에는 많은 방법이 포함되지만 모두 한 가지 공통점이 있습니다. 수동 프로세스라는 것입니다. 일부 유료 도구, 무료 도구 및 플러그인은 마케팅 담당자가 키워드를 분석하는 데 도움이 될 수 있지만 시간과 노력이 필요합니다. 이 작업을 에이전시에 아웃소싱할 때도 비용이 많이 들 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 키워드 연구는 마케팅의 필수적인 부분입니다. 절대로 건너뛰거나 간과해서는 안됩니다.

마케팅 담당자가 키워드 연구에 사용하는 일부 도구에는 AI를 플랫폼에 통합하는 Google 키워드 플래너, Google 검색 콘솔, Semrush 및 Surfer SEO가 포함됩니다. MozBar 및 Keyword Research와 같은 브라우저 플러그인도 먼 길을 왔으며 B2B 마케터에게 계속해서 가치를 더하고 있습니다.

마케터의 최대 44.5%가 키워드 연구에 생성 AI를 사용합니다. ChatGPT와 같은 플랫폼은 마케터가 키워드 조사를 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다. SEO 자동화는 프로세스 속도를 높이고 키워드를 더 쉽게 찾을 수 있도록 하지만 생성된 키워드가 관련성이 있고 의미가 있으며 컨텍스트에 맞는지 확인하려면 여전히 사람이 필요합니다. AI 출력이 매일 개선되고 있지만 스마트 프롬프트 엔지니어링은 이제 마케터가 더 나은 결과를 얻기 위해 배워야 하는 중요한 기술이 되었습니다.

키워드 연구에 생성 AI를 사용하면 효율성과 정확성이 향상되고 아직 사용되지 않은 키워드를 찾는 등 많은 이점이 있습니다. 검색 속도의 변화에 ​​신속하게 대응할 수 있도록 하여 검색 속도를 높이고 사용자에게 경쟁 우위를 제공합니다.

이러한 모델은 또한 보다 구체적이고 가치 있는 키워드를 개발하여 마케팅 노력이 적절한 사람들에게 도달하도록 합니다. 제너레이티브 AI 모델은 콘텐츠 순위를 쉽게 매길 수 있는 소량 또는 롱테일 키워드를 찾을 수 있습니다.

키워드 연구를 위한 생성 AI 모델에는 많은 잠재력이 있지만 몇 가지 문제를 해결해야 합니다. 예를 들어 AI에 너무 많이 의존하는 경우 문맥에서 벗어날 수 있는 키워드로 콘텐츠를 최적화할 수 있습니다. AI 데이터의 우발적인 편향 확산은 브랜드 평판을 해칠 수 있는 키워드로 이어질 수 있습니다.

생성 AI의 가장 큰 문제는 문화적 맥락이 부족하다는 것입니다. 어디에나 시장이 있는 글로벌 다국적 기업은 AI를 사용하여 현지 언어를 최적화하고 모든 콘텐츠가 속어 및 기타 현지 문제를 고려하여 문화적으로 정렬되도록 하는 데 문제가 있을 수 있습니다.

이러한 문제를 극복하려면 AI 생성 결과와 사람의 감독 사이에서 균형을 찾는 것이 필수적입니다.

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제너레이티브 AI 모델을 콘텐츠 개발에 통합

디지털 마케팅에서 콘텐츠의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이를 통해 B2B 및 기술 회사는 대상 청중과 소통하고 브랜드 인지도를 높이며 모든 채널에 배포되는 통합 마케팅 프로그램을 구축할 수 있습니다.

가치를 제공하는 관련성 높은 고품질 콘텐츠는 고객의 신뢰와 충성도를 높입니다. 기업은 경쟁이 치열한 디지털 환경에서 성공하기 위해 항상 콘텐츠의 우선 순위를 정해야 합니다.

키워드 리서치와 마찬가지로 콘텐츠 제작은 노동 집약적인 과정입니다. 마케팅 담당자는 블로그, 백서, 전자책 및 보고서와 같은 긴 형식의 콘텐츠를 작성하는 데 상당한 노력을 기울이는 경우가 많습니다. 또한 소셜 미디어, 헤드라인 및 기타 광고 문구를 위한 짧은 형식의 콘텐츠를 작성합니다.

마케팅 담당자가 콘텐츠 제작을 대행사, 프리랜서 또는 Compose.ly와 같은 카피라이팅 플랫폼에 아웃소싱하는 것도 일반적입니다. 이로 인해 비용이 증가하고 의사 소통이 복잡해집니다. 결과적으로 기존 콘텐츠 생성 방법은 상당한 시간과 리소스를 소비합니다.

ChatGPT 및 이와 유사한 플랫폼은 마케터에게 모든 콘텐츠 생성 및 생산을 향상할 수 있는 전례 없는 기회를 제공합니다. 이러한 모델은 수작업으로 제작된 것처럼 보이는 콘텐츠를 생성하여 브랜드 목소리의 일관성을 보장하고 다양하고 매력적이며 상황에 맞는 콘텐츠의 생성을 단순화할 수 있습니다.

그러나 마케팅 담당자는 콘텐츠 개발에 생성 AI를 사용할 때 항상 AI와 인간 감독의 추가 계층 간의 균형을 유지해야 합니다. 이러한 모델은 콘텐츠 제작을 촉진할 수 있지만 일관성, 정확성 및 문화적 관련성을 보장하기 위해서는 여전히 인간의 맥락이 필요합니다. 피드백 루프와 개선 절차를 통합함으로써 마케터는 AI 생성 콘텐츠와 인간의 전문 지식 간의 균형을 달성하여 궁극적으로 콘텐츠 품질과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

콘텐츠 제작을 위한 제너레이티브 AI의 장점에는 프로세스 가속화, 정밀도 향상, 상당한 양의 콘텐츠 생성 능력이 포함됩니다. 이러한 모델은 고품질 자료를 신속하게 생성할 수 있으므로 마케터가 시장 변동에 대응하고 실시간 참여 기회를 포착할 수 있습니다.

또한 제너레이티브 AI는 특정 대상에 맞는 정확하고 관련성 높은 콘텐츠를 생성하여 디지털 마케팅 캠페인의 성공을 보장할 수 있습니다. 대량의 콘텐츠를 생산하면 마케팅 담당자가 블로그 게시물을 작성하는 대신 보다 전략적으로 생각할 수 있습니다.

제너레이티브 AI의 혁신적인 잠재력에도 불구하고 특정 과제가 존재합니다. 예를 들어, 현재의 AI 기술은 문화적 또는 비즈니스 맥락을 완전히 파악할 수 없어 피상적이거나 무의미한 콘텐츠가 될 수 있습니다.

AI로 생성된 콘텐츠가 인간과 기계 저작자의 구분을 모호하게 함에 따라 소유권 및 저작권 문제가 나타날 수 있습니다. 투명성은 청중의 신뢰를 유지하고 잘못된 정보를 완화하기 위해 AI 생성 콘텐츠에서 매우 중요합니다.

기업은 콘텐츠 제작에 제너레이티브 AI를 통합할 때 신중하게 진행하여 사람의 감독과 투명성이 필수 구성 요소로 유지되도록 해야 합니다.

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데이터 분석에 생성 AI 사용

제너레이티브 AI 모델은 고급 데이터 시각화의 새로운 시대를 열었습니다. 이러한 방법을 통해 실시간 데이터 추적 및 대시보드 생성, 복잡한 네트워크 시각화 및 다양한 데이터 표시 옵션이 가능합니다. 결과적으로 조직은 실시간 모니터링을 활용하여 가장 최신 정보를 얻고 정보에 입각한 결정을 내리고 시장 변화에 빠르게 적응할 수 있습니다.

자세한 네트워크 시각화는 데이터 포인트 간의 복잡한 연결을 보여 주어 서로 다른 데이터 포인트 간의 상호 작용에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다. 이 다차원 데이터 표현을 통해 기업은 마케팅 캠페인 성과의 각 구성 요소를 이해할 수 있습니다.

AI 모델은 마찬가지로 마케터가 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 추출하는 데 도움이 될 수 있습니다. 올바른 프롬프트를 통해 AI 출력은 이상과 이상값을 찾고, 감정과 감정을 평가하고, 시장을 세분화하고, 구매자 페르소나를 개발할 수 있습니다.

이상 탐지는 가능한 문제나 가능성을 나타낼 수 있는 비정상적인 분산을 식별합니다. 이는 유료 검색 및 디스플레이 광고에서 대규모 유료 미디어 캠페인을 관리할 때 매우 유용합니다.

대규모 대화 데이터 세트를 분석할 때 AI 출력은 감정 분석 및 감정 인식을 통해 콘텐츠의 감정적 영향을 찾을 수 있습니다. 시장 세분화 및 소비자 프로파일링을 통해 조직은 그에 따라 전략을 수정할 수 있으므로 마케팅 활동에 집중할 수 있습니다.

생성 AI 모델은 예측 분석도 개선할 수 있습니다. 예를 들어 시계열 예측은 과거 데이터를 사용하여 미래 추세 및 이벤트를 예측합니다. 기계 학습 알고리즘은 데이터 기반 예측 모델을 생성하는 데 중요합니다. Generative AI 모델은 캠페인 성과를 예측하는 데 도움이 되는 이러한 방법론을 개발하여 보다 정확한 예측으로 이어집니다.

텍스트 분석도 크게 발전했습니다. 주제 모델링 및 문서 클러스터링, 네트워크 분석, 명명된 엔터티 인식 및 관계 추출, 텍스트 요약 및 콘텐츠 제작은 모두 이러한 모델을 사용하는 작업입니다.

토픽 모델링은 소셜 미디어 언급, 콜센터 기록 또는 미디어 보도와 같은 대규모 데이터 세트에서 기본 토픽을 식별합니다. 숨겨진 맥락과 내러티브의 패턴을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

네트워크 분석은 개체 식별 및 관계 추출이라는 다양한 커뮤니티 간의 연결을 드러내는 반면, 개별 개체 간의 연결을 나타냅니다. 이러한 텍스트 분석은 마케터가 권위 있는 인플루언서 및 콘텐츠 제작자를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Generative AI는 또한 소셜 미디어 분석을 보다 효율적으로 만듭니다. 소셜 네트워크 분석 및 커뮤니티 감지를 통해 온라인 커뮤니티에 있는 사람들 간의 연결 고리를 밝혀내어 사용자 행동과 관심사를 드러냅니다.

트렌드 분석 및 해시태그 모니터링은 특정 주제 및 토론의 인기도를 측정하여 마케터가 업계 발전 및 트렌드 주제를 따라갈 수 있도록 합니다. 인플루언서 식별 및 상호 작용을 통해 주목할만한 업계 개인 및 향후 협업 기회를 더 쉽게 찾을 수 있습니다.

B2B 마케팅 활동에서 생성 AI를 최대한 활용

디지털 마케팅 환경이 변화함에 따라 B2B 마케터는 앞서 나가기 위해 최첨단 기술을 사용해야 합니다. 좋은 소식은 마케터들이 이 새로운 기술을 채택하기 시작했다는 여러 생성적 AI 통계이며 그럴 만한 이유가 있다는 것입니다.

Generative AI는 이전에는 볼 수 없었던 방식으로 잠재적으로 키워드 연구, 콘텐츠 생성 및 데이터 분석을 변경할 수 있습니다. 이는 데이터 중심의 통합 마케팅 전략의 새로운 시대를 열 것입니다. 여전히 도전과 한계가 있지만 생성 AI 모델은 인간의 전문 지식과 감독을 통해 현명하게 사용될 때 놀라운 결과를 가져올 수 있습니다.