로봇들이 오고 있습니다. 광고 소재가 놀라워야 합니까?

인공 지능 로봇이 우리의 모든 마케팅 업무를 앗아갈 것이라는 생각에 우리 모두 서랍에 똥 이모티콘을 넣어둬야 할까요?

아니면 하이파이브를 해야 할까요?

문을 막고 입구를 막아야 할까요?

아니면 객실을 새롭게 하고 로봇을 환영해야 할까요? 우리는 그들에게 열가소성 머리를 눕히고 영혼 없는 눈을 감을 장소를 제공해야 합니까?

로봇이 온다는 소식을 들었습니다.

그들은 이미 인간만이 할 수 있다고 생각했던 일을 하고 있다고 들었습니다. 그리고 그들은 우리가 인간만이 할 수 있다고 생각했던 더 많은 일을 맡게 될 것입니다.

이메일 마케팅에서 인공 지능(AI)은 더 잘 세분화된 이메일 목록, 행동(과거 및 현재)을 기반으로 한 고객을 위한 더 나은 제품 추천, 더 관련성 높은 커뮤니케이션, 더 빠른 A/B 테스트, 더 나은 제목 및 점점 더 많은 신비와 아름다움의 마법 같은 것들. 그리고 어떤 경우에는 이미 그 많은 일을 하고 있습니다.

그래서 그것은 무엇입니까? 프리크 아웃 또는 하이 파이브?

나는 마케팅 인공 지능 연구소(Marketing Artificial Intelligence Institute)의 설립자이자 CEO인 Paul Roetzer에게 현실 확인을 요청했습니다. Paul은 마케터가 AI에 더 쉽게 접근하고 실행할 수 있도록 돕기 위해 연구소를 설립했습니다. (연구소의 두 번째 연례 행사인 Marketing AI Conference(MAICON)는 2020년 7월 오하이오주 클리블랜드에서 다시 개최됩니다.)

마케팅에서 AI의 두 가지 주요 이점이 있다고 Paul은 말합니다.

1. AI는 반복적인 데이터 기반 작업을 지능적으로 자동화하여 비용을 절감합니다.

2. AI는 예측 능력을 향상시켜 수익을 창출합니다.

그래서 우리는 전에 그것을 들었습니다. 그러나 그것이 실제로 우리의 일상 생활에 의미하는 바는 무엇입니까? 상의하자.

Ann: 엘리베이터 안에 있어요. AI의 정의는 무엇입니까? 당신의 조부모가 거기에 있으므로 너무 기술적으로 대화에서 그들을 배제하지 마십시오.

Paul : 제가 가장 좋아하는 인공 지능 정의는 DeepMind의 공동 설립자이자 CEO인 Demis Hassabis의 말입니다. 그는 그것이 "기계를 스마트하게 만드는 과학"이라고 말합니다.

AI를 이해하는 가장 간단한 방법은 AI를 기계를 스마트하게 만들고 인간과 같은 기능(시각, 청각, 말하기, 쓰기, 이해, 움직임)을 제공하도록 설계된 일련의 기술 및 알고리즘으로 생각하는 것입니다.

특히 AI의 기본 유형인 머신 러닝은 예측을 하는 기계를 더 똑똑하게 만듭니다.

그리고 마케터로서 우리가 하는 일을 분석하기 시작할 때, 우리는 지속적으로 소비자 행동에 영향을 미칠 예측을 하려고 노력하고 있습니다.

• 어떤 목록 세그먼트가 가장 많은 판매를 유도할 것입니까?

• 가장 많이 열릴 제목은 무엇입니까?

• 어떤 CTA가 가장 많은 클릭을 유도합니까?

• 어떤 고객이 이탈할 것인가?

• 어떤 리드가 전환될까요?

광고 구매, 분석, 자동화, 콘텐츠 전략, 대화, 이메일, 검색, 소셜 등 오늘날 사용하는 모든 마케팅 소프트웨어는 AI를 사용하여 개선할 수 있습니다.

이것은 소프트웨어가 데이터를 사용하여 지속적으로 개선되는 권장 사항과 예측을 하는 것을 의미합니다. 마케터가 모든 것을 스스로 파악해야 하는 것이 아니라 말입니다.

앤: 아. 따라서 AI는 우리의 부드럽고 창의적인 마케팅 영혼을 대체하는 것이 아니라 역량을 강화하고 개선하는 것입니다.

Paul : 우리의 창의적인 마케팅 영혼은 지금 안전합니다.

미래는 마케터+머신이다. 대부분의 경우 AI는 우리의 지식과 능력을 향상시키는 동시에 대부분의 창의적인 사람들이 어쨌든 즐기지 않는 일상적이고 데이터 중심의 반복적인 작업을 많이 수행합니다.

앤: 뭐...?

Paul : AI는 우리가 주제를 선택하고 제목을 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 우리가 입력할 때 감정, 어조 및 스타일에 대한 사본을 편집할 수 있습니다. 또한 게시하기 전에 콘텐츠의 성능을 예측할 수 있습니다.

그러나 인간 작가는 창의성, 호기심, 공감, 감정, 직관, 전략, 그리고 무엇보다도 상상력을 가지고 있습니다. 그것들은 기계에 주입하기 매우 어려운 것들입니다.

그러나 Washington Post, Associated Press, BBC , New York Times 및 Wall Street Journal을 비롯한 주요 미디어 회사는 NLG(자연어 생성) 기술을 사용하여 수익 보고서, 스포츠 기사 및 선거 결과를 작성하고 있으며, 기계 학습을 활용하여 데이터 검색 및 분석을 통해 인간 작가를 향상시킵니다.

그리고 이야기는 이제 막 시작됩니다. 2019년 2월 GPT-2의 도입과 함께 배웠듯이 기계는 점점 더 똑똑해지고 AI는 최소한의 인간 개입으로 콘텐츠를 생성하는 데 사용되고 있습니다.

Ann: 마케팅에서 일하는 작가들에게 그게 무슨 의미인가요?

Paul : AI를 이해하고 자신의 공예에 적용하는 데 주도적인 역할을 하는 작가들은 가까운 장래에 수요가 높을 것이라고 말하고 싶습니다.

Ann: 마케터들은 이미 AI를 어떻게 사용하고 있으며…

Paul : 우리 모두는 Gmail, Netflix, Alexa, Facebook, LinkedIn, Spotify, Uber, iPhone과 같은 제품과 서비스를 통해 개인 생활에서 매일 수십 번, 아니 수백 번 AI와 상호 작용합니다.

AI가 그러한 경험에 힘을 실어준다는 사실에는 신경 쓰지 않지만 음성, 예측 및 개인화의 편리함을 통해 AI가 삶을 점진적으로 개선한다는 사실에 무의식적으로 감사합니다.

이와 동일한 기술은 더 스마트한(AI 기반) 솔루션을 통해 마케터가 문제를 해결하고 목표를 보다 효율적으로 달성할 수 있도록 하는 보다 지능적으로 자동화된 미래를 향한 마케팅을 가속화하고 있습니다.

Ann: Emma에 있기 때문에 AI + 이메일의 결합에 대한 구체적인 기회는 무엇입니까?

Paul : 이메일은 AI를 적용하기에 가장 자연스러운 영역 중 하나입니다.

오늘날에는 고성능 이메일 제목을 작성하고 개인화된 뉴스레터를 자동으로 전송하며 이메일 전송 시간을 최적화할 수 있는 AI 기반 도구가 존재합니다.

머신 러닝은 어떤 메시지, 콘텐츠 및 전달 방법이 더 많은 열기와 클릭으로 이어질지 추측하려는 이메일 마케팅 담당자에게 탁월한 가치를 창출하는 인재인 대규모 예측을 수행하는 데 탁월합니다.

간단히 말해서 AI는 이메일 성능을 극적으로 개선하고 일부 이메일 마케팅 업무를 인간보다 더 잘 처리하며 마케팅 담당자가 더 큰 그림의 이메일 메시징 및 전략에 집중할 수 있도록 합니다.

앤: 좋아. 그러나 로봇이 진정으로 인간처럼 들리고 매력적인 방식으로 스크립트나 이메일 뉴스레터를 작성할 수 있을까요? 내 뉴스레터(AnnHandley.com/newsletter)를 RobotAnn에 아웃소싱합니까?

폴 : 네. 이것은 이미 일어나고 있습니다.

이 기술은 아직 매우 초기 단계이지만 대규모로 인간의 소리를 내는 언어를 생성하기 위한 경쟁이 있습니다. 지금까지 대부분의 애플리케이션은 이메일 제목 및 광고 문구와 같은 짧은 텍스트에 중점을 두었지만 Google 및 OpenAI와 같은 조직은 AI가 생성할 수 있는 가능성을 확장하기 위한 기능을 적극적으로 추구하고 있습니다.

즉, 언어를 생성하는 것은 어렵습니다. AI는 계속해서 글쓰기를 방해할 것이지만, 가까운 미래에는 순수 효과가 작가와 마케터에게 긍정적일 것입니다.

Ann: 에지 케이스 시나리오: AI 기반 기술을 보고 충격을 받은 것은 무엇입니까?

Paul : 마케팅에서 AI를 창의적으로 사용한 사례 중 내가 가장 좋아하는 사례 중 하나는 플로리다주 세인트 피터스버그에 있는 달리 박물관에서 있었던 살바도르 달리 딥 페이크 경험이었습니다.

광고 대행사 Goodby, Silverstein & Partners와 공동으로 만든 "Dalí Lives"는 기계 학습 기반 비디오 편집 기술을 사용하여 실물 크기의 "Dalí"를 만들었습니다. 방문객들은 그의 삶에 대한 이야기를 듣고 그와 함께 셀카를 찍을 수 있었습니다.

가장자리에서:

GS&P는 인터뷰의 기록 영상을 사용하여 6,000개 이상의 프레임을 추출하고 1,000시간의 기계 학습을 사용하여 Dalí의 얼굴에 AI 알고리즘을 훈련했습니다. 그런 다음 그의 얼굴 표정은 Dalí의 신체 비율을 가진 배우에게 부과되었으며 인터뷰와 편지의 인용문은 프랑스어, 스페인어 및 영어가 혼합된 그의 독특한 억양을 모방할 수 있는 성우와 동기화되었습니다.

놀랍게도 이 기술은 이와 같은 경험을 만드는 데 쉽게 사용할 수 있습니다. GS&P 기술 이사인 Nathan Shipley는 개발자들이 코드를 공동 작업하고 공유하기 위해 사용하는 온라인 커뮤니티인 GitHub에서 딥페이크 코드를 제거했다고 말했습니다.

Dalí 설치는 AI로 가능한 일의 좋은 예입니다. 그러나 그 잠재력을 활용하려면 기술과 기술이 무엇을 할 수 있는지 이해해야 합니다.

* * *

그래서 원래의 질문으로 돌아가서: 우리가 놀래켜야 합니까? 아니요.

머지 않아 기계가 대신할 것입니다. 그러나 최선의 방법으로.

당신과 나 같은 창작자들은 결국 실직하고, 가난하고, 4층 대형 아파트에서 열악한 생활을 하고, 라면과 찌그러진 통조림을 먹고, 아래층 보데가에서 Netflix Wi-Fi를 훔치지 않을 것입니다.

대신 기계가 최적화, 분석, 보고, 지루한 작업 및 데이터를 인수합니다. 이는 로봇이 우리의 파트너가 되어 우리가 더 똑똑하고 똑똑하며 더 나은 의사 결정권을 갖도록 도와준다는 것을 의미합니다.

이는 우리 모두가 처음에 마케팅에 뛰어든 이유, 즉 훌륭하고 창의적인 일을 하기 위해 되돌아갈 수 있음을 의미합니다.

우리가 믿는 제품과 사람, 회사를 홍보합니다.

말할 가치가 있는 이야기를 하기 위해.

고객 관계를 육성하고 유지합니다.

공예와 스토리텔링을 기념하기 위해.

우선 로봇이 (완전히) 여기에 올 때까지 기다릴 수 없습니다.

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