3월 마켓인사이트 리포트 – AI가 꿈꾸는 마케팅, 당신은 준비됐나요?
: AI가 불러온 검색 광고와 쇼핑 광고의 변화와 전망
인크로스의 펭귄 사원 마인이의 마케팅 인사이트
이 아티클은 마인이의 블로그에서도 만나볼 수 있어요! (→ 마인이의 마케팅로그 보러가기)
| 다들 중요 체크! ✅ 현재 세상에서 제일 핫한 챗GPT, AI와 함께하는 마케팅은 어떨까?
요즘 가장 핫한 이슈인 챗GPT! 다들 한 번쯤 들어보셨겠지만, 정확히 이게 뭐하는 놈인지… 어떻게 활용해야 하는 건지… 도저히 감이 안 잡히시는 분들도 여럿 계실 거예요! (마인이가 그랬거든요 😎)
그런 분들을 위해, 또 관련 마케팅 트렌드와 인사이트를 얻고 싶으신 분들을 위해! 이번 마케팅 인사이트 리포트는 챗GPT를 포함한 2023년 AI, 특히 검색 AI와 쇼핑 AI를 낱낱히 파헤쳐 보았습니다. 읽기만 해도 GPT 척척박사가 될 수 있는 마케팅 인사이트 리포트 가보자고 💨
| 여기 해당되는 분은 주목!
✋ 챗 GPT의 정의와 활용 방법, 관련 사례를 알고 싶으신 분들
✋ AI 및 생성형 AI 검색의 도입되고 있는 지금, 검색 광고 시장의 현재와 미래가 궁금하신 분들
✋ 현재 쇼핑 플랫폼에 적용되어 있는 AI 기술과 마케팅 활용 전략을 알고 싶으신 분들
| 내가 알던 AI가 아냐! 23년 떠오르는 AI 시장, ‘검색’과 ‘쇼핑’에 주목
2023년 인크로스 디지털 마케팅 트렌드 CHIPS✨ (리포트 보러가기) 중 S, ‘검색 알고리즘(Search Algorithm)’ 기억 하시나요? 써드 파티 데이터의 사용이 제한되면서 퍼스트 파티 데이터 기반인 검색 광고와 AI 기반 추천 기능인 써제스트(Search+Suggest) 기술이 검색과 쇼핑 시장에서 주목받고 있다는 내용을 바탕으로 ‘검색 알고리즘’을 2023년 디지털 마케팅 트렌드로 예측했는데요, 실제로 AI가 챗GPT를 시작으로 검색시장에 본격적으로 발을 들이며 엄청난 관심을 끌고 있어요. 👀
대한민국에서 가장 큰 규모의 포털 사이트인 네이버 또한 AI를 집중적으로 활용할 계획임을 밝혔어요. 검색, 쇼핑, 그리고 AI 기술로 최대 실적을 이어가고 있으며 2023년에는 9.79조 원의 매출, 1.45조 원의 영업이익을 기록할 것으로 추정하고 있는데요. 네이버는 현재 한국어 기반 초거대 AI 언어 모델인 ‘하이퍼 클로바‘를 중심으로 신 성장 동력인 서치GPT, 클라우드, 스마트시티부터 포시마크까지 확보한 상태예요.
| 챗GPT 화두에 올라… 검색계 새로운 패러다임을 제시할 생성형 AI 검색
사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자는 GPT를 적용한 검색 엔진 ‘빙‘을 공개하며 사람들이 검색 서비스로부터 기대하는 것을 완전히 바꿔 놓을 것과 더불어 구글이 검색 시장을 지배해왔지만 완전히 새로운 플랫폼 기술과 함께 새로운 레이스가 시작될 것이라 언급했어요. 실제로 챗GPT는 이용자 100만 명을 달성에 단 5일이 걸렸는데요, 인스타그램은 2개월 반, 넷플릭스는 무려 3년 반이 걸린 것을 생각해보면… 5일, 정말 초단기간이었다는 것이 확 와닿아요. 😲
챗GPT의 등장에 한국·미국·중국 등 전세계가 초거대 AI 시장에 뛰어드는 중이에요. 최근 페이스북과 인스타그램의 모회사 메타도 대규모 AI 언어 모델(LLM)인 ‘라마‘를 공개하며 초거대 AI 시장에 뛰어들었답니다! 🤖
| 다재다능 쇼핑 AI, 이제 없어서는 안 돼
그렇다면 디지털 쇼핑 산업에서는 AI를 어떻게 활용하고 있을까요?
네이버 쇼핑은 꾸준히 기획전을 진행하고 있는데요, 최근 진행한 ‘남편 생일 선물로 사주고 싶은 골프화‘, ‘편리하게 사용하는 스마트워치‘ 등 3개의 기획전은 인간이 아닌 ‘하이퍼 클로바’ 기반의 AI 상품담당자(MD)가 기획하고 선정한 것이래요! 🤖 이 AI MD에게 추천 및 큐레이션을 맡긴 후 상품 클릭률이 무려 26%나 증가했다는 사실! 📈
뿐만 아니라 고객센터에도 AI를 적극 활용하고 있어요. SSG닷컴 고객센터는 전체 상담 문의의 25%를 챗봇으로 처리 중이며, NLP 기법 및 텍스트 분석(TA) 기술을 바탕으로 고객 데이터를 집중 학습시켜 ‘물건이 빠졌다’, ‘맛이 이상하다’와 같은 추상적이고 애매한 표현에도 고객의 의도를 파악해 알맞은 서비스 화면으로 안내하고 있어요.
AI는 챗봇이나 상품 기획뿐만 아니라 제품의 생산·보관·배송·반품·후기 분석 등 전 영역에 걸쳐 혁신과 변화를 주도하고 있답니다! ✨
| 한 장으로 알아보는 GPT, GPT는 대규모 언어 모델(LLM)의 일종
자, 그럼 본격적으로 챗GPT에 대해 알아보도록 하겠습니다. 👏
Open AI가 공개한 GPT는 Generated Pre-trained Transformer의 약어로, 직역 시 ‘사전 훈련된 생성형 변환기’라는 뜻을 지녀요. 이는 방대한 양의 텍스트 데이터를 딥러닝을 통해 사전에 훈련하여 사람의 언어와 유사한 텍스트를 생성해주는 언어 변환기(언어 AI 알고리즘)라고 이해할 수 있어요!
GPT는 반복적인 실행 후 오류를 검증하는 ‘강화 학습‘과 사람의 피드백이나 가이드라인 없이 스스로 학습하고 예측하는 ‘비지도 학습‘을 기반으로 하며, 뉴런 네트워크 타입의 딥러닝인 ‘트랜스포머’를 사용하여 가장 확률이 높은 텍스트의 조합을 생성해요. 쉽게 말하면, 인간의 개입 없이도 자연어를 끊임없이 공부해 인간과 자연스러운 대화가 가능한 인공지능이랍니다. 🤖
GPT는 가장 자연스러운 단어를 찾아주는 AI 알고리즘인 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)의 일종이에요. 그러니 여태껏 마인이가 GPT라고 설명했던 이 기능들은 GPT 뿐만 아니라, 다른 LLM, 즉 대규모 언어 모델도 수행하고 있는 일이죠. 그 정교함과 정확성은 매개변수에 따라 모두 다르겠지만 말이에요. 결론적으로, OpenAI 사에서 발표한 대규모 언어 모델의 이름이 GPT인 것이죠. 이용자가 챗GPT를 통해 정보를 얻는 방식을 간단히 살펴보자면, 이용자는 Open AI사의 대규모 언어 모델(LLM)인 ‘GPT’가 적용된 검색 플랫폼 ‘챗GPT'에 질문을 하고 또 이를 통해 검색 결과를 얻는 것이죠.
/Marketip!/GPT: Generated Pre-trained Transformer의 약어로, OpenAI가 개발한 트랜스포머 기반의 언어 모델LLM: Large Language Model의 약어로, 방대한 양의 말뭉치(데이터)를 통해 학습하는 규모화된 언어 모델매개변수: 파라미터(Parameter)라고도 불리며, AI가 사용자의 의도를 이해하기 위해 필요한 데이터. 인간 뇌의 ‘시냅스’(신경세포의 접합부)에 해당하는 역할을 하며 개수가 클수록 성능도 높음
| 생성형 AI 검색(챗GPT), 기존 검색과 다른 점은 무엇일까?
그렇다면 구체적으로 생성형 AI 검색(ex. 챗GPT)과 기존 검색 엔진(ex. 네이버)의 구체적인 차이점은 무엇일까요?
생성형 AI 검색은 사용자 질문에 새로운 정보를 더해 응답함으로써 기존 검색 엔진보다 이용자의의도와 연관성 있는 답변을 제공하고, 사용자 친화적 상호작용을 하며, 이전의 질문을 기억하고 유연성 있게 답변하며 사용자 질문을 이해해 의도에 맞는 결과를 제공해요. 반면 기존 검색 엔진은 키워드 검색을 통해 사용자와 상호작용이 없는 정보를 독립적으로 제공하며, 새로운 정보를 생성할 수 없고 사용자의 질문을 이해하고 답변하는 방식이 아닌 검색을 통한 정보 제공의 방식이랍니다. ✅
| 모두가 챗GPT에 열광하는 이유는 무엇일까?
오케이, 대충 생성형 AI 검색이 왜 좋은지 알겠어요. 그럼 실제로 어떻게 활용되는지 예시와 함께 알아봅시다! 👨🏫
GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 적용된 생성형 AI 검색을 활용한다면, 기존 검색 엔진 이용시 필요했던 ‘키워드 검색 후 검색 결과물 내 알맞은 정보를 탐색하는 단계’와 ‘그 정보를 선정 후 정리하는 단계’를 건너뛰고 바로 원하는 정보와 인사이트를 얻을 수 있어요. 이 때문에 높은 효율성으로 다방면에 활용되고 있는데요, 초개인화된 검색 결과를 얻을 수 있어 특정 업무에 필요한 계산법이나 엑셀 함수, 혹은 필요한 문서 작성까지 맡길 수 있어요. 예를 들어 챗GPT에게 ‘회사 물품을 파손해서 시말서를 써야하는데 500자 내외로 정중함을 담아 작성해줘’라고 한다면, ‘존경하는 상사님께, 저는 이렇게 송부 받은 회사 물품을 소중하게 다뤄야 하는데도 불구하고…’ 와 같이 알맞은 편지 형식에 맞춰 정중한 500자 내외 시말서를 써준답니다. 👀
챗GPT는 이런 능력을 다양한 시험을 통과하면서 입증하기도 했는데요. 챗GPT는 의사면허시험, 로스쿨 시험 및 MBA를 모두 통과했으며, 챗GPT가 집필한 도서는 실제 출간되기도 했다는 사실! 😲
| 전세계 기업들이 주목하고 있는 생성형 AI 시장
이제 현재 AI 챗봇 시장에 뛰어든 글로벌 기업들을 알아볼까요? 🔍
현재 Open AI, 마이크로소프트, 구글 3사는 GPT를 적용한 AI챗봇 서비스를 공개했으며, 메타의 경우 가장 최근 오픈소스의 LLM인 ‘람다’를 공개했어요. AI챗봇의 정교함을 결정하는 것은 매개변수인데요, 이 매개변수가 클수록 챗봇도 정교해진다고 해요. 챗GPT, 빙, 바드의 매개변수를 살펴보면, 구글의 바드가 1,370억 개로 1,750억 개의 매개변수를 지닌 빙과 챗GPT에 살짝 못 미치네요. 중국 바이두는 무려 2,600억 개의 매개변수를 보유한 ‘어니 3.0 타이탄’을 적용한 대화형 생성 AI를 공개할 예정이며, 네이버도 ‘하이퍼 클로바’를 적용한 한국판 챗GPT인 ‘서치GPT‘를 출시할 예정이래요.
전체적으로 봤을 때 2022년 101억 달러였던 글로벌 생성 AI 시장 규모는 2030년에는 1,394억 달러를 달성할 것으로 보이며, 이는 매년 34.6% 성장하는 수치라고 해요. 📈
| 국내 기업들도 초거대 AI를 포함한 AI 서비스 개발에 한창
해외뿐만 아니라 국내 기업들도 AI 기술에 주목하고 있으며 다양한 서비스를 활발하게 제공 중이라는 사실, 알고 계셨나요? 🙆 네이버와 카카오를 비롯하여 SKT, KT, U+ 통신3사도 AI 개발에 힘쓰고 있어요. SKT의 경우 대화형 AI인 ‘에이닷’을 고도화하여 올해 정식 서비스를 출시할 예정이래요. 👾 이 외에도 아바타 앱, 인스타그램 포스팅 서비스, 글 작성 서비스, 광고 소재 생성 서비스 등 국내 기업들은 다양한 서비스를 제공 중이랍니다. 🦾
네이버와 카카오는 AI 사업에 각자 조금씩 다른 방식을 택했어요. 네이버는 글로벌 기업과 비교했을 때 한국어로는 더 앞서 있으며 2,040억 개의 매개변수를 보유한 자체 초거대 AI ‘하이퍼 클로바’를 적용한 생성형 AI 검색인 ‘서치-GPT’를 내세워 검색 시장에서의 경쟁력을 강화하려는 전략을 택했는데요, 반면 카카오는 초거대 AI를 고도화시키는 것에 집중하기보다는 여러 영역에 AI 서비스를 적용해 효율성을 높여 카카오톡과 시너지를 내는 부분에 집중하기로 했대요. 👀
| 표절에 혐오 표현까지…. 선 넘는 AI 막을 대책 오리무중
이렇게 모두가 주목하고 있는 생성형 AI 시장에도 어두운 면은 있어요. 🌘 논문 및 과제물 표절, 정보 도용, 혐오 및 차별 표현, AI가 만든 작품의 저작권 문제 등 AI 안전성에 관련한 문제는 계속 생겨나고 있지만, 이를 확실히 막을 규제는 아직 모호한 상태예요. 현재 중국에서는 Open AI의 챗GPT를 따라한 일명 ‘짝퉁‘ 앱까지 기승을 부리고 있는데요, 중국 최대 SNS 웨이보에는 최대 186만 원의 가짜 챗GPT 회원권까지 등장했대요. 😨
| AI도 나무에서 떨어질 때가 있다? 생성형 AI 오답 릴레이
저작권 문제 뿐만 아니라 마이크로소프트 빙과 구글 바드 모두 시연회에서 오답을 제공하며 그 신뢰성이 애매해진 상태인데요, 마이크로소프트 빙의 시연회에서는 청바지 기업 갭(GAP)과 캐나다 스포츠웨어 룰루레몬의 총마진율과 영업마진율 등의 숫자를 사실과 다르게 내놓았어요. 🙅 더불어 구글의 바드 또한 시연회에서 최초로 태양계 밖의 행성을 찍은 망원경은 제임스웹 우주망원경이라는 오답을 제공하면서 생성형 AI 검색에 대한 우려가 높아지고 있어요.
마이크로소프트 CTO 무라티 또한 대규모 AI 언어 모델(LLM)은 사실을 지어낼 수 있고 AI는 오용되거나 이용자들이 악용할 수 있다고 경고했어요. 실제로 미국 응급의학과 전문의 제레미 파우스트 박사는 ‘챗GPT‘ 체험기를 공개했는데, 챗GPT는 늑연골염이 경구피임약 복용으로도 유발한다는 거짓 진단을 내렸고, 이 거짓 진단의 출처 또한 거짓인 것으로 밝혀졌대요. 이후 박사가 거짓말을 하고 있냐고 묻자 챗GPT는 ‘틀린 건 인공지능이 아닌 사람’이라는 무서운 대답을 했다고 합니다. 😱
| 검색 광고, 이렇게 바뀐다 – 마이크로소프트 빙 광고 미리보기
마이크로소프트는 최근 자사의 검색엔진 ‘빙’에 챗GPT가 적용된 AI 챗봇 서비스를 도입했어요. 그리고 현재 이 AI 챗봇 서비스의 수익화 방안을 모색 중이라고 하는데요, 현재까지 마이크로소프트에서 고안하고 있는 광고는 팝업 DA 광고, 답변 내부나 답변에 인용한 사이트 링크 광고 등이 있다고 해요. 검색어에 딱 맞는 결과를 제공하는 만큼 기존 검색 광고 대비 주목도가 더 높을 것으로 보이네요. 👀
| 검색 광고, 이렇게 바뀐다 – 키워드 검색 광고
키워드 검색 광고의 경우, 이용자가 특정 키워드에 관한 정보를 얻고 싶어할 때 답변 하단에 동일 키워드로 등록한 제품의 검색 광고를 제공하는 방식을 적용할 수 있을 것으로 보여요.
답변 내에 광고를 삽입하는 경우 답변에 키워드를 등록한 상품이 포함된다면 해당 키워드 텍스트에 링크를 적용하여 응답을 제공하거나 직접적으로 응답 내에 단순 텍스트 형식의 광고를 제공할 수 있어요. 😎
AI가 적용된 검색 광고인 만큼 이용자의 의도를 이해한 AI가 알맞은 상품과 광고 소재를 제공하게 된다면 소비자의 광고에 대한 거부감을 감소시키고 신뢰도를 높일 수 있겠죠? 🙌
| 검색 광고, 이렇게 바뀐다 - 연관 질의문 광고/논스킵 DA·VA
또 다른 검색 광고 예시에는 연관 질의문 광고나 다양한 형태의 DA·VA 광고가 있을 수 있는데요, 빙의 챗봇 서비스에는 답변 채팅 하단에 예상 질문 선택지가 존재해요. 그래서 이용자가 할 수 있는 질문을 먼저 제시한 후 클릭 시 관련 광고를 노출할 수 있을 거예요. 또, 추가 답변 버튼을 클릭하면 DA 광고가 노출 후 추가 답변을 제공하는 형태의 광고, 그리고 챗봇 서비스 답변 로딩 시간을 활용하여 논스킵 동영상 광고도 삽입할 수 있겠죠? 👍
| 쇼핑 AI의 진화, ‘써제스트’ 기술
검색 AI에 대해 알아보았다면, 이번에는 쇼핑 AI에 대해 한 번 알아볼까요? 🔍
쇼핑 AI의 대표적인 기술로 ‘써제스트‘ 기술이 떠오르고 있어요. ‘써제스트’는 검색(search)와 추천(suggest)의 합성어로 개인의 데이터와 취향을 기반으로 상품이나 콘텐츠를 찾고 추천하는 AI 기술을 의미한답니다. 🛍
아마존에 적용된 써제스트 기술은 검색어를 입력하면 오타 수정 및 번역을 통해 가장 적합한 검색 결과를 도출하는 것은 물론, 또한 검색 정황을 예상하여 다양한 검색 결과를 제공해요. 써제스트 기술과 관련된 AWS의 AI 솔루션에는 아마존 켄드라와 아마존 퍼스널라이즈가 있는데요, 그 중 아마존 켄드라는 정형·비정형 데이터에서 통합 검색 환경을 구성할 수 있는 기술이고, 아마존 퍼스널라이즈는 머신러닝 기반으로 최적화된 추천을 제공하는 기술이에요. 🤖
| 쇼핑 AI, 옛날과 뭐가 달라졌는데?
AI 진화 과정에서 가장 두드러지는 변화는 스스로 행동할 줄 아는 AI로 진화한 것이에요. 오늘날의 쇼핑 AI는 지능과 추론 능력에 기반하여 문제를 스스로 발견하고 해결할 줄 아는 AI로 진화했답니다! 🦾
행동형 인공지능이 쇼핑에 적용된다면, 요청이 없어도 스스로 고객을 분석하고 제안하며, 고객과인공지능 사이에 보다 더 자유로운 의사소통이 가능할 것으로 보여요.
| 해외 쇼핑 AI 활용 사례
현재 다양한 빅테크 기업에서 커머스 관련 AI 기술을 개발하고, 도입하고 있는 추세예요. 구글 클라우드 AI는 진열대 재고 파악 기능, AI 검색 서비스에 머신러닝 기반 상품 나열 기능, AI 추천 서비스에 머신러닝 기반 초개인화 기능을 추가했어요. 기존 커머스 AI를 적극적으로 발전시켜나가고 있는 것이죠.
아마존 웹서비스 (AWS)의 개인화 추천 서비스 및 내부 데이터 관리 기능은 많은 기업에서 도입해 활용하고 있는데요, 국내 커머스 기업인 무신사도 AWS AI를 도입하여 개인화 추천 서비스를 제공하고 있어요. 🌍
| 국내 쇼핑 AI 활용 사례
국내의 경우, 커머스 기업 자체에서 쇼핑 솔루션을 개발하거나, AI 솔루션을 도입하여 쇼핑 AI를 활용하고 있어요. 11번가는 쇼핑할 때 소비자가 따로 노력할 필요 없이 AI가 필요한 상품을 먼저 제안하는 ‘무노력 쇼핑‘을 제공하고 있어요. 11번가 커머스 테크 체인 전반에 AI가 적용되어 있어서 상품정보 인식부터 고객 분석 기반 타겟 마케팅까지 모두 가능하대요. 👀
SKT 문자 커머스 티딜은 AI 피드백 루프를 형성하여 고객 반응 분석부터 타겟 추출, 문자 발송 전반에 AI 기술을 접목했어요. ✨
| AI기술보다 기술 활용할 플랫폼이 성패의 관건! 리테일 미디어의 중요성
쇼핑 AI 기술이 발전하면서 AI 기술과 소비자와 직접 만나는 플랫폼 자체의 중요성이 점차 커지고 있어요.
소비자가 AI 기술을 접하는 곳은 플랫폼이기 때문에 플랫폼의 이용자 볼륨과, 기존 서비스에 AI 기능을 얼마나 잘 탑재했는지가 쇼핑 AI 성패의 관건이에요. 네이버는 기존 네이버 스마트스토어에 AI CLOVA MD 상품 추천 솔루션을 도입했는데요, 이로 인해 추천 기능이 강화되며 사용성을 높아졌어요. 🙌
리테일 미디어 네트워크(RMN) 광고 또한 AI 기술이 접목되면 기존 커머스 플랫폼 활용은 물론 효율적인 타겟팅이 가능할 것으로 보여요. 커머스 기업의 측면에서는 고객 선호에 맞춘 광고 지면 구성이 가능할 것이며, 고객은 개인화된 상품 지면을 통해 효율적인 쇼핑이 가능할 거예요! 🛍
| 리테일 미디어 네트워크 광고의 장점
리테일 미디어 네트워크 광고의 장점은 일반적인 마케팅 퍼널 단계에서 노출/유입 단계가 생략되어 도달률이 높다는 점이에요. 이미 구매 의도를 가지고 들어온 고객에게 그에 딱 맞는 제품을 추천한다면 구매 전환율이 더 높을 수 있다는 장점이 메인 포인트! 🙌 이 뿐만 아니라 데이터 측정과 활용에 용이해요. 리테일 미디어 네트워크의 데이터는 기존 고객 데이터를 활용함으로써 인구 통계에 의존한 1차원적 타겟팅을 넘어 관심사, 구매율 등의 데이터를 활용한 타겟팅을 할 수 있죠. 이렇게 좋은 리테일 미디어 네트워크 광고, 웨않헤…? 🤷
| 광고회사 대표: 그래서.. 뭐하면 되나요?
그래서 어떻게 하면 소비자를 사로잡을 수 있냐구요? 🤔
검색 광고나 RMN 시장 등 떠오르는 광고 시장을 공략하는 것이 필요할 것으로 보여요. 최근 인크로스는 마인드노크, 솔루티온 인수를 통해 배너/동영상/퍼포먼스 광고 영역뿐만 아니라 검색 광고 영역으로 발을 넓혔대요. 이를 통해 디지털 광고의 전 영역을 커버하고 있어요. 🌐
RMN 시장의 성장률은 연평균 6.39%로 2027년 256.5억 달러 규모에 달할 것으로 보였는데요, 성장이 예상되는 만큼 RMN 광고 시장을 미리 공략하는 것도 방책이라고 할 수 있죠. 😎
| 검색 광고, 어떻게 바뀔까?
검색 광고는 앞으로 더욱 고도화되며, 이용자의 취향과 1:1 대응할 수 있는 초개인화된 챗봇 형태로 발전할 것으로 보이는데요, 이용자는 대화체로 자유롭게 원하는 내용을 검색하고, AI 챗봇은 사용자의 관심사와 취향을 기억한 후 자유롭게 재구성하여 답변하게 될 거예요.
또한, 이용자가 전에 했던 말을 기억하는 ‘단기 기억‘ 기능이 도입됨으로써, 대화형 챗봇 시장과 음성 광고 시장에도 변화가 있을 것으로 보여요. 질문 하나에 대한 답을 했던 것과 달리, 이용자가 전에 했던 말을 기억함으로써 조금 더 맥락에 맞고 자연스러운 상호작용이 가능할 것으로 보입니다. 🤖
| 쇼핑 광고, 어떻게 바뀔까?
그렇다면 쇼핑 광고는 어떻게 변화할까요?
AI가 적용됨으로써 대화형 커머스의 성장 가능성이 부상하기 시작했어요. 친구와 대화하듯 추천을 받고, 제품 상세 검색을 통해 구매까지 하는 초개인화된 대화형 쇼핑이 가능해질 것으로 보입니다. 🔍
RMN 광고 또한 온라인에 적용되는 것을 넘어 오프라인 커머스에도 영향을 미칠 것으로 예상되는데요. AI 솔루션 발전과 센싱 기능의 발전으로 온라인에서처럼 오프라인에서도 결품 감지와 수요 예측을 통한 인력 효율 최대화와 수익 최대화가 이루어질 거예요. 더불어 AI카메라를 통해 유동인구 및 방문객 프로파일링이 가능해져 온라인과 같은 초개인화된 추천이 오프라인에서도 가능해질 것으로 예상돼요. 😲
| Check point ✔️
1. 챗GPT와 같은 생성형 AI 챗봇이 검색의 패러다임을 바꾸며 글로벌 생성 AI 시장 급성장. 국내 기업들도 앞다투어 AI 기술 및 서비스 개발 중
2. AI 기술이 발전하면서 쇼핑 AI도 쇼핑 프로세스 전역에 적용되며 그 중요성이 커지는 중. 지능과 추론 능력에 기반하여 스스로 발견하고 해결하는 AI로 진화
3. 검색 광고나 리테일 미디어 네트워크 광고 시장 등 고객의 의도를 공략할 수 있는 광고를 통해 똑똑하고 효율적인 마케팅을 하는 것이 중요해지는 시기
4. 검색 광고와 쇼핑 광고 모두 초개인화될 것이며, 이전 대화를 기억하는 ‘단기 기억’ 기능이 도입됨으로써 일회성 문답이 아닌 대화를 하는 챗봇 형태로 발전할 것으로 보임. 따라서 대화형 챗봇 시장과 함께 음성 광고 시장에도 긍정적인 변화 예상
본 아티클은 인크로스 2023년 3월 마켓 인사이트 리포트를 바탕으로 작성되었습니다.
자세한 내용은 아래 링크로 확인해주세요! 😀
