광고에서 AI의 위험성: 주의해야 할 11가지

인공지능 시대의 PPC 광고

광고주들은 AI 열차에 빠르게 뛰어들었으며 그럴 만한 이유가 있습니다. 기술이 발전함에 따라 AI는 캠페인의 성공에 엄청난 영향을 미칠 수 있습니다. Google, Meta, Amazon, Microsoft와 같은 거대 미디어 기업들은 지난 몇 년 동안 자사 제품에 점점 더 많은 AI 기능을 추가해 왔습니다. 그리고 이제 그것은 그들에게 주요 초점이 되었습니다.

이러한 혁신을 통해 온라인 광고주는 다양한 방식으로 AI를 PPC 전략에 통합하는 것이 매우 쉬워졌습니다.

가장 널리 사용되는 용도는 다음과 같습니다.

생성 AI

Generative AI는 사용자가 제공하는 프롬프트와 지침을 기반으로 텍스트, 이미지, 음악 또는 기타 미디어와 같은 콘텐츠를 생성합니다. 기존 데이터를 활용하여 단순히 반복하지 않고 훈련 데이터의 특성을 반영하는 새롭고 사실적인 콘텐츠를 생성합니다. 가장 널리 사용되는 예로는 ChatGPT와 DALL-E가 있습니다.

Google 및 Meta와 같은 광고 플랫폼은 생성 AI를 플랫폼에 통합하여 광고주가 새로운 제품 이미지 생성이나 목록 사본 생성과 같은 작업에 직접 액세스할 수 있도록 합니다.

잠재고객 타겟팅

AI 기반 잠재고객 타겟팅은 광고주가 적시에 적절한 잠재고객에게 광고를 게재하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 대량의 데이터를 분석하여 사용자의 행동, 선호도 및 인구통계에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. AI가 PPC 광고의 대상 타겟팅에 사용되는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• 청중에 대한 자세한 통찰력
• 매우 구체적인 잠재고객 세분화
• 예측 타겟팅
• 적절한 사람들에게 광고를 게재하기 위한 실시간 입찰 최적화

Meta의 Advanced+ 또는 Google의 Performance Max 와 같은 PPC 캠페인은 이러한 기능을 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

해석학

PPC 광고주로서 귀하는 광고 성과, 키워드, 청중 행동 및 시장 동향에 대한 방대한 양의 데이터를 수집할 것입니다. 이 데이터를 처리하는 AI의 능력은 데이터를 기반으로 캠페인을 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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광고 속 AI의 11가지 위험

그렇다면 디지털 광고에서 AI는 얼마나 위험한가? 11가지 핵심 영역을 살펴보면서 알아보겠습니다. AI를 사용하면서 광고 캠페인을 만들 때 이러한 사항을 꼭 확인하세요.

1. 신뢰할 수 없는 소스에서 데이터 가져오기

출력의 품질은 AI 모델에 제공되는 데이터의 무결성에 따라 달라집니다. 이 때문에 사용 중인 데이터가 "깨끗한"지 확인해야 합니다.

깨끗하고 고품질의 데이터는 유효하며 오류나 조작이 없습니다. 예를 들어 데이터가 정확하지 않으면 광고 타겟팅도 정확하지 않습니다. 이로 인해 광고비 낭비가 발생하고 판매 및 전환 기회를 놓칠 수 있습니다.

그렇다면 이러한 종류의 데이터가 수집되고 있는지 어떻게 확인할 수 있습니까?

Meta Pixel이나 Google의 픽셀과 같이 웹사이트에 확인된 픽셀을 사용하세요. 귀하의 웹페이지에 삽입된 코드 조각인 이러한 픽셀을 통해 광고주는 쿠키를 통해 웹사이트에서의 사용자 행동에 대한 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 수집할 수 있습니다.

광고주는 이 깨끗한 데이터를 활용하여 정보에 입각한 결정을 내리고, PPC 캠페인을 효과적으로 최적화하며, 잠재 고객에게 개인화되고 타겟팅된 광고를 제공할 수 있습니다. 궁극적으로 확인된 픽셀을 사용하면 수집된 데이터의 무결성을 유지하고 PPC 광고 활동의 전반적인 성과를 향상시키는 데 도움이 됩니다.

Meta는 이탈리아 보석 제조업체인 Braccialetti Aua가 어떻게 Meta Pixel과 Conversions API를 사용하여 매출을 늘렸는지에 대한 사례 연구를 발표했습니다.

Conversion API는 쿠키를 사용하지 않는다는 점을 제외하고 소매업체 웹사이트에서도 데이터를 수집합니다. 대신 웹사이트를 Meta의 서버에 직접 연결합니다. 이는 데이터 개인 정보 보호법이 변경되고 쿠키가 단계적으로 폐지됨에 따라 실행 가능한 또 다른 옵션입니다.

2. AI 알고리즘의 편향

불행하게도 신뢰할 수 있는 소스에서 데이터를 얻었더라도 시스템에는 여전히 편견이 존재합니다. 광고 타겟팅을 AI에만 의존한다면 이를 피할 수 없습니다.

Northeastern의 Khoury College of Computer Sciences에서 실시한 연구에 따르면 Facebook의 알고리즘은 광고에 등장하는 인물에 따라 광고를 다르게 전달하는 것으로 나타났습니다. 실제로 미국 법무부는 이전에 Meta의 주택 광고 전달 시스템에 대한 알고리즘 편향을 이유로 Meta를 기소한 바 있습니다.

연구원들의 연구에서는 또한 Facebook의 광고 전달 시스템이 인구통계학적 선에 따라 광고 전달을 왜곡한다는 사실도 밝혀졌습니다. 예를 들어, 목재 산업의 구인 광고는 백인 남성에게 불균형적으로 전달되는 반면 관리직은 흑인 여성에게 전달될 가능성이 더 높습니다.

알고리즘의 목표는 관련성을 추정하고 어떤 사용자가 광고에 참여할 가능성이 더 높은지 예측하는 것입니다. 하지만 이로 인해 인종, 성별, 연령 등이 예측 요인으로 활용되어 편향된 광고 게재가 발생할 수 있습니다.

Facebook이 사진을 통해 의도적으로 인구통계학적 분류를 수행하지 않을 수도 있지만 연구 결과에 따르면 알고리즘이 효과적으로 그렇게 하는 것으로 나타났습니다. 이는 긍정적인 의미와 부정적인 의미를 모두 가질 수 있습니다. 이는 특정 인구통계를 유인하려는 광고주의 의도와 일치할 수도 있지만 문제가 있는 결과를 초래할 수도 있습니다.

3. 제품 설명의 SEO 부족

유료 광고의 키워드 최적화와 관련하여 인공 지능에만 의존하면 잘못 디자인된 광고와 같은 특정 위험이 발생할 수 있습니다. 과제 중 하나는 AI로 생성된 제품 설명에서 발생합니다. 올바른 타겟 키워드의 우선순위를 지정하지 않아 잠재적으로 SEO 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

AI는 효율성과 속도를 제공하지만 유기적인 트래픽을 유도하고 광고 가시성을 높이는 데 중요한 특정 키워드를 간과할 수 있습니다.

최적의 결과를 얻으려면 PPC 광고주는 철저한 키워드 조사의 중요성을 강조해야 합니다. 관련 키워드를 식별하고 이를 제품 설명에 전략적으로 배치함으로써 광고주는 광고의 가시성을 높이고 원하는 고객에게 다가갈 수 있습니다.

AI로 생성된 콘텐츠와 인간의 전문 지식 사이에서 적절한 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 위 그림의 Google 키워드 플래너와 같이 자동화와 키워드 연구에서 얻은 통찰력을 결합하여 효과적이고 결과 중심의 유료 광고 캠페인을 실행할 수 있는 전략적 접근 방식을 구현할 수 있습니다.

피드 기반 자동화

DataFeedWatch의 피드 기반 텍스트 광고를 사용하여 텍스트 광고에 자동화를 추가할 수 있습니다. AI 자동화와 동일한 편의성을 제공하면서도 더 많은 제어 기능을 제공합니다.

피드 기반 텍스트 광고는 광고 패턴 작성기를 사용하여 제품 제목 및 기타 제품 데이터를 기반으로 키워드를 자동으로 생성합니다. 이렇게 하면 귀하의 광고가 SERP에 표시되는 데 도움이 되는 올바른 키워드에 최적화되어 있음을 확신할 수 있습니다. 또한 입찰 전략을 원하는 만큼 제어할 수 있습니다.

4. AI 소프트웨어에 대한 초과 지불

명확한 계획이나 요구 사항에 대한 구체적인 아이디어가 없으면 필요하지 않은 서비스에 대해 초과 비용을 지불하거나 너무 많은 서비스에 가입할 수 있습니다. 광고주가 사용할 수 있는 AI 도구가 부족하지 않으며 빠른 Google 검색 결과가 압도적일 수 있습니다.

이를 방지하려면 광고 요구 사항과 AI를 사용하여 개선할 수 있는 사항에 대한 명확한 평가를 작성하세요. 그런 다음 필요한 특정 기능을 갖춘 도구를 조사할 수 있습니다.

현재 광고 전략을 압도하지 않으려면 AI에 한꺼번에 너무 많은 것을 투입하지 않는 것도 중요합니다.

5. 브랜드의 본래 목소리를 잃다

광고주는 브랜드의 원래 목소리를 유지하는 데 유의하는 것이 중요합니다. AI가 생성한 콘텐츠는 광고 카피를 빠르고 효율적으로 제작하는 데 큰 도움이 될 수 있지만, 경쟁이 치열한 시장에서 광고를 돋보이게 하는 데 필요한 고유한 브랜드 보이스가 부족할 수 있습니다.

AI 생성 콘텐츠의 어조와 언어에 세심한 주의를 기울이고 그것이 기존 브랜드 목소리와 일치하는지 확인하는 것이 중요합니다. 수신되는 AI 출력을 사용자 정의하기 위한 자세한 브랜드 지침을 제공할 수 있습니다. 이는 브랜드의 톤과 메시지를 최대한 가깝게 일치시키는 데 도움이 됩니다. 물론 AI 생성 콘텐츠를 교정하고 필요한 경우 편집해야 합니다.

브랜드의 독창적인 목소리를 최우선으로 유지하고 AI 기술을 지원 도구로 사용하면 잠재 고객의 행동을 장려하는 동시에 브랜드 메시지를 높이는 설득력 있고 매력적인 광고를 제작할 수 있습니다.

6. 브랜드의 인간미 상실

광고 캠페인에 AI의 기능을 수용할 때 인간의 손길의 중요성을 간과하지 않는 것이 중요합니다. AI 도구는 의심할 여지 없이 효율성과 생산성을 향상시킬 수 있지만 진정한 브랜드 연결에는 인간만이 제공할 수 있는 개인화, 공감 및 창의성이 필요하다는 점을 기억하십시오.

인간의 손길이 중요한 이유는 무엇입니까? 현실을 직시하자면 고객은 냉정한 로봇 알고리즘과 상호 작용하는 것을 원하지 않습니다. 그들은 공감할 수 있고 공감할 수 있는 브랜드와의 의미 있는 관계를 갈망합니다. 온라인 광고에 인간미를 더하면 마케팅의 감정적인 측면을 활용하여 청중 사이의 신뢰와 충성도를 높일 수 있습니다.

인간의 손길 부족이 나타날 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• 개인화된 의사소통이 부족함
• 잘못 디자인된 광고
• 정서적 연결이 부족함
• 실시간 적응성 무시
• 소셜 청취 무시
• 부실하게 구성된 챗봇과 같은 고객 서비스 제한 사항

설문조사, 소셜 미디어 상호 작용, 피드백 루프를 통해 정기적으로 고객과 소통하면 브랜드가 고객의 감정과 기대에 계속 연결되는 데 도움이 될 수 있습니다.

7. 법적 분쟁 가능성

현재로서는 AI 활용은 법적으로 미지의 영역이다. AI가 생성한 이미지에 대한 권리를 누가 소유하는지에 대한 논쟁이 이미 있었습니다. 특히 AI 모델이 유명 아티스트로부터 참조를 가져온 경우 더욱 그렇습니다.

법적 문제는 온라인 광고 세계에도 영향을 미칠 수 있습니다. 브랜드가 염두에 두어야 할 몇 가지 위험과 고려 사항은 다음과 같습니다.

법률 준수

온라인 광고에 AI를 사용할 때 브랜드는 캠페인이 데이터 보호법(예: GDPR) 및 기타 개인 정보 보호법과 같은 모든 규정을 준수하는지 확인해야 합니다. 이를 준수하지 않을 경우 벌금, 법적 조치 및 명예 훼손이 발생할 수 있습니다.

지적재산권 침해

AI 도구는 상표나 특허와 같은 저작권 자료를 침해하는 콘텐츠를 실수로 생성할 수 있습니다. AI 생성 콘텐츠를 검토하여 지적 재산권을 침해하지 않는지 확인하는 메커니즘을 마련합니다.

오해의 소지가 있거나 기만적인 광고

AI가 생성한 콘텐츠를 철저하게 검토하지 않으면 오해의 소지가 있거나 기만적인 광고가 생성될 수 있습니다. 이는 소비자 보호법은 물론 광고하는 플랫폼의 요구 사항까지 위반할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 품질 관리 조치를 취하십시오.

제3자 권리

잠재적인 저작권 분쟁을 피하기 위해 제3자 자산을 사용할 수 있는 적절한 권리가 있는지 확인하세요.

AI 기반 광고와 관련된 법적 위험을 최소화하려면 다음 영역에 대한 회사 정책을 만드는 것이 좋습니다.

• 인간의 감독 및 개입:
• 강력한 데이터 보호 관행:
• 지속적인 모니터링 및 감사
• 관련 법률 및 규정에 대한 최신 정보를 받아보세요.
  
  

8. 보안 공격

인터넷의 모든 영역과 마찬가지로 보안 위험을 피하는 것이 주요 관심사입니다. AI를 광고에 접목할 때도 마찬가지다.

인공지능은 광고 타겟팅과 같은 작업을 위해 사용자 데이터에 크게 의존합니다. 이는 개인 정보 보호를 가장 중요하게 만듭니다. 책임감 있는 광고주로서 귀하는 다음을 수행해야 합니다.

• 해당 데이터 보호 규정을 준수하세요.
• 데이터 수집 시 적절한 동의를 얻습니다.
• 데이터 사용량에 대해 사용자와 투명하게 소통

또한 강력한 데이터 보안 조치를 구현하여 데이터 침해를 방지하기 위해 최선을 다해야 합니다. 암호화, 이중 인증과 같은 강력한 액세스 제어를 사용하고 민감한 고객 및 회사 정보를 보호하기 위해 사용하는 모든 소프트웨어를 정기적으로 업데이트하세요.

또한 모든 직원이 동일한 입장을 가질 수 있도록 AI 안전 및 보안에 대해 모든 직원을 교육하십시오.

9. 새로운 업데이트에 뒤쳐짐

AI의 최신 발전을 최신 상태로 유지하는 것은 PPC 광고주가 광고 캠페인을 가장 효과적으로 유지하는 데 매우 중요합니다.

AI 기술은 지속적으로 발전하여 광고 타겟팅, 잠재고객 세분화, 입찰 전략 등을 크게 향상할 수 있는 새로운 도구와 전략을 제공하고 있습니다.

최신 AI 발전에 대한 정보를 유지함으로써 PPC 광고주는 이러한 기술을 활용하여 광고 캠페인을 최적화하고 전반적인 성과를 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 캠페인 관리, 동적 광고 최적화, 사용자 행동을 기반으로 한 개인화된 타겟팅을 간소화하는 AI 기반 자동화 도구를 탐색할 수 있습니다.

PPC 광고 영역 내에서 AI 발전에 대한 지속적인 학습과 적응을 통해 광고주는 가장 혁신적인 솔루션을 활용하고 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

새로운 AI 발전에 대한 최신 정보를 얻는 방법

AI 교육에 적극적으로 참여하기 위해 할 수 있는 일은 다음과 같습니다.

• 업계 컨퍼런스에 참석하고 새로운 교육을 받으세요.
• 전문가와의 네트워크
• 정기적으로 참여할 수 있는 팟캐스트나 기타 미디어 소스를 찾아보세요.
• Google, Meta 등 사용하는 소프트웨어의 출시 노트를 읽어보세요.

10. AI로 확장된 나쁜 PPC 전략은 훨씬 더 나쁜 PPC 전략이다

이미 잘 작동하는 광고 전략에 AI를 통합하면 캠페인에 효율성, 최적화 및 향상된 성과를 가져올 수 있습니다. 그러나 현재 현실은 AI를 사용하여 실적이 저조한 PPC 전략을 확장해도 마법처럼 개선되지는 않는다는 것입니다.

AI는 사용자가 제공하는 모든 것을 증폭시키므로 PPC 전략에 적절한 타겟팅, 광고 관련성 또는 설득력 있는 메시지가 부족한 경우 AI로 확장하면 이러한 약점이 확대될 뿐입니다. 대신 먼저 강력한 기반을 구축하는 데 집중하세요. 그런 다음 AI를 강력한 도구로 사용하여 캠페인을 향상하고 최적화할 수 있습니다. 올바른 조합을 통해 귀하는 비즈니스의 성공과 성장을 이룰 수 있습니다.

최고의 AI 광고 사례 11개를 보려면 이 기사를 확인하세요.

11. 한도 설정 없이 광고예산을 과다 지출

예산 한도를 설정하지 않고 AI를 사용하면 광고 예산이 과다 지출될 위험이 있습니다. 이러한 AI 시스템은 실시간 데이터 및 성과 지표를 기반으로 캠페인을 최적화하고 예산을 할당하도록 설계되었습니다. 그러나 사전 정의된 예산 한도가 없으면 AI 시스템이 광고에 계속해서 무기한 지출을 하여 원하는 예산을 초과할 가능성이 있습니다.

AI를 사용할 때 광고 예산에 대한 초과 지출 위험을 줄이려면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 명확한 예산 한도 설정
• 정기적으로 예산을 검토하고 조정합니다.
• 다음과 같은 예산 관리 메커니즘을 구현합니다.
  • 일일 또는 월간 지출 한도 설정
  • 예산이 소진되면 캠페인을 일시중지하는 규칙 설정
  • 지출이 일정 금액을 초과하면 알림 수신

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온라인 광고에 AI를 사용하기 위한 모범 사례

일반적으로 다음 지침을 따르면 AI를 사용한 광고의 위험을 최대한 피할 수 있습니다.

1. 데이터를 수집하는 동안 사용자에게 투명하게 설명하고 모든 현지 법률을 준수하세요.
2. 계속해서 테스트하고 결과를 면밀히 관찰하세요.
3. 가능한 한 깨끗하고 편견이 없도록 책임감 있는 방식으로 데이터를 수집하세요.
4. 보안 위반을 방지하고 의도한 대로 작동하는지 확인하려면 모든 기술을 최신 상태로 유지하세요.
5. 더 많은 AI를 전략에 통합함에 따라 인간의 손길을 최전선에 두고 브랜드 목소리와 긴밀하게 연계하십시오.

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결론

AI는 디지털 광고 환경에 혁명을 일으키고 수많은 이점을 제공합니다. 그러나 PPC 광고주는 "AI가 내 광고 전략에 얼마나 위험한가?"라고 자문해 보는 것이 중요합니다. 발생할 수 있는 잠재적인 문제에 대해 알고 있어야 합니다. 적절한 감독과 통제 없이 AI 시스템에만 의존하면 광고 예산에 대한 과도한 지출, 부정확한 예측, 사람의 개입 부족과 같은 사고로 이어질 수 있습니다.

디지털 광고 전략에 AI를 효과적으로 구현하는 방법에 대해 자세히 알고 싶으십니까?

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