생성형 AI 콘텐츠 마케팅에 대해 시장의 관심이 뜨겁습니다. 2025년까지 생성형 AI는 전체 AI 시장의 약 30%를 차지하며, 약 600억 달러의 규모를 유지할 것으로 예상됩니다.
콘텐츠 마케팅 시장도 생성형 AI의 열풍에 응답하고 있습니다. 마케터들은 생성형 AI를 적극적으로 활용하거나 배척하는 입장으로 양분되고 있습니다.
결론부터 말하자면, ㈜성장은 생성형 AI를 적극적으로 업무에 활용하고 있습니다. 이 거대한 흐름은 더 이상 미룰 수 없는 미래이기 때문이죠.
직장을 가진 후에 컴퓨터의 탄생을 목도했던 이전 세대가 그랬듯이, 현대의 AI도 배척하기만 한다면 도태되는 국면을 맞이할 수 밖에 없을 것입니다. 우리는 변화에 대한 적응력을 가지고, AI를 적극적으로 활용해 변하는 시장에 적응해야 합니다.
이 글에서는 생성형 AI를 어떻게 콘텐츠 마케팅에 활용할 수 있는 지 소개합니다.
생산성 향상의 핵심, 생성형 AI 콘텐츠
마케팅 산업의 생성형 AI 활용 실태
2025년에는 AI 기술이 더 발전하면서 산업에 더 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 그 중에서도 생성형 AI 도구에 대해 전 세계적 관심이 쏠리고 있습니다.
기업들은 AI를 효과적으로 활용하기 위해 다방면에서 노력하고 있습니다. 실제로 대부분의 대기업에서는 AI 관련 부서가 신설되어, 생성형 AI를 통해 업무생산성을 향상시킬 방법을 모색하고 있습니다.
특히 트렌드에 빠른 광고 및 마케팅 분야에서는 37%의 사람들이 이미 생성적 AI 도구를 사용하고 있으며, IT, 컨설팅 분야에서도 각각 35%와 30%의 비율로 많이 사용되고 있습니다.
이러한 추세를 보면 2024년에는 대다수의 기업에서 직간접적으로 AI가 활용되고, 2025년에는 AI의 대규모 도입률 역시 46%에 달할 것으로 예상됩니다.
Gatner, Inc.의 설문조사에 따르면 마케팅 리더의 63%가 향후 24개월간 생성형 AI에 투자할 계획이라고 응답했습니다. 이 중 56%의 응답자들이 생성형 AI는 리스크보다 더 큰 메리트를 가지고 있다고 답변했죠.
반대로 아직까지 마케팅에 AI를 사용하지 않은 경우도 있습니다. 이에 대한 답변으로는 정확성 문제(36%), 교육 부족(27%), 이해 부족(27%)의 문제가 지적되었습니다.
이외에도 22%의 답변이 지적재산권 문제를 언급했고, 19%는 기업에서 이를 사용하지 않을 것을 요구했다고 하죠.
생성형 AI 콘텐츠의 이점
콘텐츠 마케팅에서 생성형 AI의 힘을 활용하면 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.
- 효율성 및 생산성 향상
- 생성형 AI는 콘텐츠 제작 프로세스를 간소화하여 마케터가 전례 없이 빠른 속도로 고품질의 콘텐츠를 제작할 수 있도록 지원합니다.
- 콘텐츠 제작 프로세스를 간소화하여 마케터가 고품질 콘텐츠를 빠른 속도로 제작하여 시간을 절약하고 전반적인 생산성을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.
- 이러한 효율성은 시간을 절약할 뿐만 아니라 전반적인 생산성을 향상시켜 팀이 콘텐츠 마케팅의 전략적 측면에 집중할 수 있도록 지원합니다.
- 정밀한 오디언스 타겟팅
- 생성형 AI의 방대한 데이터 세트를 분석하여 오디언스의 선호도를 파악함으로써 마케터가 고도로 타겟팅되고 개인화된 콘텐츠를 제작할 수 있도록 지원합니다.
- 이러한 정밀한 오디언스 타겟팅은 콘텐츠가 특정 인구 통계에 공감할 수 있도록 보장하여 참여도와 전환율을 높입니다.
- 마케터가 특정 인구 통계를 위한 고도로 타겟팅되고 개인화된 콘텐츠를 만들 수 있도록 지원합니다.
- 일관된 브랜드 보이스
- 다양한 콘텐츠에서 일관된 브랜드 보이스를 유지하는 것은 쉽지 않은 일입니다.
- 브랜드 가이드라인에 따라 학습된 제너레이티브 AI는 일관되고 일관된 톤을 보장하여 제작되는 모든 콘텐츠에서 브랜드 아이덴티티를 강화합니다.
- 데이터 기반 의사 결정
- 생성형 AI는 데이터 트렌드와 사용자 행동을 분석하여 가치 있는 인사이트를 제공합니다.
- 마케터는 이 데이터를 기반으로 정보에 입각한 의사결정을 내리고, 콘텐츠 전략을 개선합니다.
- 각 콘텐츠가 잠재고객의 기대와 업계 트렌드에 부합하는지 확인할 수 있습니다.
- 데이터 트렌드와 사용자 행동을 분석하여 가치 있는 인사이트를 제공함으로써 마케터가 정보에 기반한 의사결정을 내리고 이를 바탕으로 콘텐츠 전략을 구체화할 수 있도록 지원합니다.
- 트렌드 및 알고리즘에 대한 적응성
- 제너레이티브 AI는 변화하는 트렌드와 알고리즘에 적응하여 콘텐츠의 관련성을 유지하고 검색 엔진에 최적화할 수 있습니다.
- 이러한 적응성은 콘텐츠의 가시성과 도달 범위를 향상시킵니다.
- 콘텐츠의 관련성을 유지하고 검색 엔진에 최적화할 수 있습니다.
생성형 AI 콘텐츠 트렌드를 준비하는 자세
브레인스토밍 및 아이디어 만들기
생성형 AI는 콘텐츠 키워드 연구 및 브레인스토밍의 좋은 파트너가 될 수 있습니다. 새하얀 화면에서 무슨 글을 써야 할까 고민하는 시간을 줄여주죠.
고객의 관심을 끌기 위해서는 신선한 아이디어를 생각해내는 것이 필수적입니다. ChatGPT와 같은 생성형 AI는 브레인스토밍 세션을 통해 창의적인 제안과 대안적인 관점을 제공합니다.
이렇게 AI가 아이디어를 만들면, 마케팅 담당자는 생성된 아이디어를 발판으로 삼아 취사선별한 후, 고유한 콘텐츠 전략을 도출할 수 있습니다.
위 사진은 ChatGPT에게 콘텐츠 주제를 묻는 질문에 이어진 답변입니다. 특정 주제에 대해 사람들이 궁금해 하는 내용 다섯 가지를 고르고, 그 질문의 답변을 만들었죠.
또한 이런 내용을 궁금해하는 사람들의 특징과 키워드를 도출해달라고 요청했습니다.
콘텐츠 생성 자동화 및 기존 콘텐츠 강화
콘텐츠 마케터들은 생성형 AI의 기본을 이해하는 것부터 시작해야 합니다.
ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(Large Language Model)은 학습한 데이터를 기반으로 적합한 단어와 문장을 만들고, 최종적으로 콘텐츠를 생성합니다. 모델이 콘텐츠를 생성하는 방식과 그 과정에 적용된 기본 원칙을 파악하는 것이 중요합니다. 이러한 기초적인 이해는 효과적인 활용을 위한 발판이 될 수 있죠.
같은 챗봇을 사용한다고 해도 질문의 내용에 따라 답변이 달라지는 것이 대규모 언어 모델입니다. 따라서 모델이 콘텐츠 제작에 적용되는 규칙을 이해하고 적용할 수 있도록 프롬프트에 반영하는 것이 중요합니다.
명령문에서 맥락과 어조, 청중, 목표 및 형식 요구 사항을 구체적이고, 명확하게 작성하면 훨씬 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
또한 생성형 AI는 기존 콘텐츠 업데이트에 대한 인사이트와 제안을 제공할 수 있습니다. AI 모델은 데이터 패턴과 사용자 피드백을 분석하여 마케팅 카피나 광고 크리에이티브, eDM 등의 콘텐츠를 최적화할 수 있습니다.
예를 들어 타입잇(Typeit)은 생성형 AI를 활용해 제목과 광고 문구를 최적화하고 개선하는 AI 기반 마케팅 카피라이팅 도구입니다. 다양한 영역에서 눈에 띄는 문구를 만들기 위한 제안을 제공하고 있죠.
다양한 소스를 활용한 초개인화
추천 모델이라는 단어 많이 들어보셨을 겁니다. 우리가 일상에서 자주 사용하는 넷플릭스, 왓챠, 유튜브 등이 사용자의 취향을 맞춤화하는 개인화 알고리즘을 사용하고 있죠.
생성형 AI는 방대한 데이터를 분석하고 콘텐츠를 개인의 선호도와 행동에 맞춰 맞춤화할 수 있습니다. 마케팅 담당자는 AI 콘텐츠를 활용하여 기업을 위한 고도화로 개인화된 캠페인을 설계하고, 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 궁극적으로 더 높은 전환율을 달성할 수 있도록 하죠.
고객의 특성을 고려한 콘텐츠 마케팅이 왜 중요한지 알고 계신가요? 성장은 좋은 콘텐츠를 만들기 위해 구매자 페르소나를 통해 타겟의 니즈를 분석하고 있습니다. 자세한 설명은 좋은 콘텐츠 제작을 위한 성장의 노력을 확인해 주세요.
인간과 AI 사이의 균형을 유지하기
AI는 놀라울 정도로 창의적이지만, 사람의 감독을 필요로 합니다. 마케팅 담당자는 생성된 콘텐츠를 검토하고 개선하여, 품질 및 정확성, 윤리 기준을 유지할 필요가 있습니다.
아무리 생성형 AI가 발달했다고 한들, 마케터가 고객에 대한 이해와 연구를 멈춰서는 안 되겠죠. 생성형 AI는 대상 고객에 대한 이해를 대체하는 것이 아닌, 아이디어를 제공하고 업무 리소스를 줄이는 역할로 사용되어야 합니다. 데이터 분석이나 시장 조사에 활용하여 마케터가 일일이 확인할 수 없는 데이터 속에서 타겟의 선호도나 행동을 파악하는 데에 활용해야겠죠.
실제로, OpenAI의 CEO, 샘 알트만(Sam Altman)은 “사용자들이 ChatGPT를 문제 해결에 도움을 줄 수 있는 부조종사(copilot)로 생각하길 원한다”고 말하기도 했습니다.
또한 AI 콘텐츠에 대한 성능을 지속적으로 검증해야 합니다. 지표를 모니터링하고, 피드백을 수집하고, 모델을 개선하여 시간이 지남에 따라 효율성이 개선되도록 합니다.
콘텐츠 제작에 생성형 AI를 사용하기 위해서는 마케팅 담당자가 법적, 윤리적 표준을 유지하면서 최적의 결과를 보장하도록 노력해야 합니다. 먼저 자동화된 생성형 AI와 창의적인 인간 사고 사이에서 균형을 유지하는 것이 중요합니다. AI 생성 콘텐츠를 출발점으로 사용하고, 여기에 지식을 추가해서 브랜드의 핵심 원칙을 준수하고 목표 시장에 어필할 수 있도록 해야 하죠.
결론: 생성형 AI 콘텐츠, 적극적으로 활용하되 신뢰성 문제 극복을 위해 인간과 협업이 반드시 필요
생성형 AI 콘텐츠는 우리의 세상을 더욱 풍부하고 다양하게 만들어 주는 혁신적인 기술입니다. 하지만 이러한 기술을 적극적으로 활용하기 위해서는 신뢰성 문제를 극복하는 것이 중요합니다. 그리고 이를 위해 인간과 협업하는 것이 필수적입니다.
우리는 생산성을 높이고 경제적인 이점을 얻기 위해 AI 콘텐츠를 적극 활용할 수 있습니다. 하지만 이러한 콘텐츠를 제공함에 있어서도 신뢰성은 절대 포기할 수 없는 가장 중요한 요소입니다. 따라서 우리는 차분하게 생각하고 단계적으로 신뢰성 문제를 해결해 나가야 합니다.
AI 콘텐츠와 함께 인간의 창의력과 전문 지식을 결합하여 더욱 탁월한 결과물을 만들어 낼 수 있습니다. 그리고 이렇게 협업하는 과정에서 우리는 서로의 강점을 발전시키며 더 많은 발전 가능성을 열어갈 수 있습니다.
마지막으로, AI 콘텐츠는 단순히 콘텐츠 마케팅 수단으로만 활용되는 것이 아닙니다. 우리는 이러한 기술을 통해 사회 문제를 해결하고 더 나은 세상을 만들어 나갈 수 있습니다. 따라서 우리는 적극적으로 AI 콘텐츠를 활용하되, 신뢰성 문제를 극복하기 위해 인간과의 협업을 절대 잊지 말아야 합니다.
시니어 마케터가 주니어 마케터의 도움을 받는 것처럼, 인간 마케터가 생성형 AI의 도움을 받아 업무를 진행하는 프로세스를 갖출 수 있다면 놀라운 생산성의 개선을 목격할 수 있을 것입니다.
생성형 AI 콘텐츠는 우리의 미래를 위한 중요한 도구이며, 그것을 효율적으로 활용하기 위해서는 신뢰성과 협업이 함께 고려되어야 합니다. 이러한 가치를 지키며 우리 모두가 더 나은 세상을 만들어 나갈 수 있기를 바랍니다.
