인공지능(AI)을 통한 광고 품질 개선으로 마케팅 효과 극대화

잠재고객에게 광고가 효과를 발휘하려면 몇 번이나 보여주어야 할까? 이것은 수 십년 전부터 이어져 내려온 마케팅 업계의 딜레마이다. 그리고 이 문제는 디지털의 등장과 함께 한편으로는 관리가 쉬워졌으면서 다른 한편으로는 관리가 더 어려워진 두 측면을 모두 지니고 있다.

이 광고 효과와 관련된 문제는 단순히 수량에 국한되지 않고, 광고의 품질과도 관련이 있다. 높은 품질의 광고란 최적의 예상 고객군을 찾아내고 이들을 정확히 타겟팅하는 것을 의미한다. 이러한 작업이 바로 인공지능(AI)이 활약할 수 있는 영역이다.

프리퀀시 캐핑(Frequency Capping)만으로는 충분하지 않은 이유

프리퀀시 캐핑 기능은 확실히 특정 개인과 광고 캠페인의 접촉 횟수를 제한하여 광고 노출을 통제하는 데 도움이 된다. 하지만 과연 몇 번이 최적의 횟수인지를 판단하는 것은 여전히 난제로 남아 있다.

노출 횟수가 너무 적으면 잠재고객이 광고를 알아 차리지 못하거나 충분한 정도로 알아차리지 못할 수가 있다. 반면, 노출 빈도가 너무 높으면 기억에 남는 수준을 넘어 성가시게 느껴질 수 있다. 이로 인해 캠페인 참여는 낮고 심지어 브랜드 이미지에 타격을 줄 수도 있다.

그 동안 이 문제에 대한 해답을 찾기 위한 많은 연구가 있었다. P&G(Procter & Gamble) 처럼 디지털 광고 노출 횟수를 월 3회로 제한하는 브랜드가 있는 반면, 페이스북(Facebook)은 주 1-2회 정도의 빈도로 최소 10주간 노출해야 최고의 캠페인 효과를 발휘한다고 주장하고 있다.

최적의 광고 노출 횟수는 광고 매체, 범주, 목적, 형태에 따라 각기 달라질 수 있기 때문에 정답을 찾는 일은 지푸라기 속에서 바늘을 찾는 것과 같다.

그럼에도 광고의 이상적인 노출 횟수를 정하는 것은 중요하다. 노출 횟수를 잘못 책정할 경우 CPL(cost per lead), CPA(cost per action) 및 광고 예산에 막대한 손실이 발생할 수 있다. 광고 효과는 단지 노출로만 결정되지 않는다. 이보다 더 중요한 것은 바로 최적의 타이밍에 최적의 채널을 통해 최고로 정밀하게 선정된 타겟 고객군에게 도달하는 것이다.

따라서 “잠재고객에게 광고를 몇 번 보여줄 것인가?”에 대해 고민하기 전에, 먼저 “최적의 잠재고객 그룹을 어떻게 찾고 타겟팅 할 것인가?”를 질문해야 한다.

정밀한 타겟팅

보다 정밀한 잠재고객 타겟팅이란 가치가 높은 고객을 찾는 것을 의미한다. 즉, 상품 및 서비스를 구매할 가능성이 가장 높은 개인이나 고객 범주를 파악하는 한편, 그들이 광고를 볼 확률을 극대화함을 의미한다.

과거에는 이렇게 가치가 높은 고객을 찾아내려면 상당한 금액을 시장 조사와 데이터 분석, 그리고 인건비에 투자해야 했다. 이는 효율성이나 확장성 측면에서 결코 바람직하지 못할 뿐 아니라 양질의 타겟팅을 어렵게 했다.

오늘날에는 인공지능(AI)을 활용하여 마케터와 광고주 모두 고가치 고객군을 발견해내고, 이를 바탕으로 효과적인 개인맞춤형 캠페인을 실현하는 것이 훨씬 더 쉬워졌다. 인공지능(AI)은 회사가 보유한 자체 데이터와 제3자 데이터를 동시에 이용함으로써 방대한 양의 고객 행태 및 관심사, 검색어, 구매 패턴 자료를 통해 한층 더 효과적인 타겟 고객 세그먼트를 만들어 낼 수 있다. 그런 다음 인공지능 기반의 예측 기능을 통해 다량의 규칙에 근거하여 최적의 고객군을 추려내고, 각 고객군이 가진 가치에 따라 순위를 매겨 높은 가치를 갖는 고객군을 타겟팅한다. 이런 방식으로 더 정밀한 타겟팅이 가능해진다.

 CrossX와 같은 인공지능(AI) 광고 솔루션에는 ‘크로스 스크린(cross screen)’ 기능도 있다. 이 기능은 동일한 사용자가 여러 기기에서 보이는 최종 구매 까지의 과정을 통합 관찰하고 알아내는 기능이다. 예를 들어, 영미라는 고객이 있다고 하자. 영미는 먼저 모바일에서 브라우징을 시작한 다음, 태블릿을 통해 가격을 비교하고, 최종 구매는 노트북을 통해 진행할 수 있다.

이 같은 정보에 근거해 적시에 적절한 채널을 통해 최적의 고객군을 타겟팅하고, 각각의 기기에 맞추어 캠페인 메시지를 최적화할 수도 있다. 이렇게 하면 단순한 관심 수준에 머무르던 잠재고객으로 하여금 액션을 취하고 구매로 전환할 수 있도록 유도할 수 있다.

인공지능(AI)통한 최적 프리퀀시 캐핑 예측

“잠재고객에게 광고를 몇 번 보여주어야 하는가?”에 대한 정해진 답안이 존재하는 것은 아니다. 하지만 CrossX와 같은 인공지능 솔루션은 정확한 노출 횟수를 계산하는 데 도움이 될 수 있다. 인공지능(AI)은 동일한 소유자가 사용하고 있는 다양한 기기를 매핑하여 특정 사용자에 대한 통합고객관점(CSV)을 제공하고 적절한 노출 빈도를 정확하게 예측할 수 있다.

또한 인공지능(AI)은 노출 횟수가 변화하는 즉시 최적의 입찰 가격을 결정할 수도 있으며, 머신러닝 기술 활용으로 최고의 CTR을 달성할 수 있는 최적의 캡을 예측할 수 있도록 지원한다.

오늘날과 같은 고객 중심의 시장 환경에서, 고도의 정밀성에 기반한 개인맞춤형 타겟팅에 따라 광고 캠페인을 진행할 수 있는 능력은 매우 커다란 차별화 요인이다. 이를 통해 CPA 및 CPL을 낮추고 ROI를 높여 다른 경쟁사에 비해 한 발 앞서 나갈 수 있다.

인공지능(AI)은 공략하려는 대상 고객이 무엇에 흥미가 있고, 언제, 어디서, 무엇을 구매할 확률이 가장 높은지도 파악할 수 있도록 도와준다. 인공지능(AI)이 얼마나 많은 횟수로 광고를 노출해야 하는지에 대한 질문 자체의 필요성을 없애 주지는 못한다. 하지만 단순히 양적인 부분 뿐만 아니라, 광고의 질적인 부분에도 집중할 수 있도록 함으로써 보다 높은 수준의 광고 효과를 달성할 수 있도록 지원하는 것은 반박할 수 없는 사실이다.