안녕하세요. 드래프타입 스튜디오입니다.

오늘은 저희가 생성형 AI가 태동하고 주목받기 시작한 2023년부터 AI를 활용한 광고 기획/제작 사업을 해오면서 마케팅 산업에 어떤 기회가 생겼고 무엇에 집중하는 것이 가장 전략적인 판단일지에 대한 생각을 정리해보는 포스팅을 작성했습니다.

국내 마케팅 시장에서 생성형 AI는 가장 뜨거운 화두입니다. 많은 브랜드가 AI를 통해 여러가지 혁신을 시도하고 있습니다. 특히, AI광고를 통해 기존의 복잡한 제작 공정을 혁신하고자 시도하고 있지요. 하지만 아직 AI 광고를 바라보는 시선과 활용 전략이 다소 한정적이라는 인상을 지울 수 없습니다.

AI 광고의 단편적 인식

현재 많은 기업이 AI 광고를 도입하며 가장 먼저 떠올리는 키워드는 '비용 절감'과 '속도'입니다. 과거에는 수억 원대의 예산과 수개월의 시간이 소요되던 실사 촬영 및 CG 작업을 AI로 대체하면 훨씬 저렴하고 빠르게 결과물을 얻을 수 있다는 점에 집중하고 있습니다.

(설명을 위한 AI 이미지)

이러한 인식은 자연스럽게 SNS상의 짧은 바이럴 영상처럼 유행하는 형태의 콘텐츠를 대량으로 찍어내는 실행으로 이어지곤 합니다. 특정 형태의 컨셉이 유행하면 생성형 AI를 통해 빠르게 시각화하여 여러 콘텐츠를 발행하는 것이죠. 이러한 형태의 AI 광고 활용 방식은 합리적이긴 합니다. 예를 들면, 기존에 3D와 CG를 활용해 FOOH 영상을 만들려면 수천만원까지도 들 수 있었습니다. 이제는 AI를 통해 수백만원 수준으로 제작할 수 있게 됐고, 기존 예산으로 더 많은 콘텐츠를 생산할 수 있게 된겁니다.

이렇게 제작 단가를 낮추면서 노출을 늘리는 것은 중요한 과제입니다만 AI라는 강력한 기술을 단순히 '단가를 낮추는 수단'으로만 활용하는 것은 조금 아쉬운 접근이 될 수 있습니다. 우리가 집중해야 할 것은 유행하는 트렌드를 빠르게 시각화하는 것 이상으로 더 본질적이고 중요한 것에 있다고 생각합니다. AI 광고는 단순히 저렴한 콘텐츠가 아니라 브랜드에게 아주 전략적인 수단이 될 수 있습니다.

절감된 예산 vs 확보된 리소스

AI 기술이 광고 제작 현장에 가져온 가장 큰 변화는 제작에 투입되던 물리적 리소스를 획기적으로 덜어주었다는 점입니다. 이것은 단순히 보면 제작비가 절감됐다고 느껴질 수 있고 그것은 분명 사실입니다. 로케이션 섭외, 모델 캐스팅, 촬영 현장 관리 등 소모적인 운영 업무에서 해방된 실무자에게는 참으로 좋은 부분이 아닐 수 없습니다.

다만, 제작 리소스가 절감됐다는 것은 여유분의 리소스가 생겼다는 뜻이기도 합니다. 제작 예산 절감도 중요하지만 브랜드의 성장을 위해서는 추가 확보된 리소스를 어느 곳에 투자할 것이냐를 의사결정하는 것이 더 중요합니다. 따라서, 저희는 AI 광고 시대에 가장 중요한 것은 제작비 절감이 아니라 어느 곳에 집중하느냐에 대한 선택이라고 생각합니다.

그렇다면 다음 고민은 남은 리소스를 어디에 투자하느냐입니다. 불필요한 반복 업무가 사라지면 자연스레 본질적인 업무만 남게되는 것 처럼 광고의 본질적 역할을 생각해봐야 합니다. 광고는 예쁘고 유행하는 콘텐츠가 아니라, 브랜드의 성장 과제를 해결해야 하는 수단입니다. 광고가 그러한 역할을 충실히 수행할 수 있는 방향 설정/전략 수립/그에 기반한 기획에 리소스를 집중하는 것이 가장 합리적입니다.

AI 기술로 인해 우리는 무엇을 할 수 있게 됐는가

앞서 말씀드렸듯이 광고가 제 역할을 다하게 하는 것에 집중하려면 당연히 '기획'에 집중해야 합니다. 우리 브랜드의 문제를 해결할 수 있는 핵심 수단으로서 '광고'는 AI 기술의 도움으로 더 뾰족하게 효과적으로 변모할 수 있습니다.

1. 소비자 데이터의 가공과 인사이트 도출

다음 캠페인에서는 무슨 메시지를 던지지? 다음 시즌에는 어떤 룩으로 가지? 라는 고민이 있어서는 안된다고 생각합니다. 우리는 이미 알고 있어야 합니다. 기존에 리서치 회사에 소비자 서베이를 의뢰하면 천만원 가량이 들었습니다. 비용적 부담으로 인해 당연히 소비자 데이터 기반 의사결정이 쉽지 않았습니다. 리서치나 서베이가 비싼 이유는 모객의 어려움도 있겠지만 대량의 주관적, 비일관적 로데이터를 가공하고 분석하는 데에도 굉장히 많은 공수가 들기 때문입니다.

(소비자 데이터 분석 솔루션, 출처: 드래프타입 스튜디오)

하지만 AI 기술의 발달로 이젠 방대한 양의 데이터를 효율적으로 가공하고 쉽게 인사이트를 뽑아낼 수 있게 됐습니다. 이로 인해 보다 저렴하지만 뾰족한 인사이트를 뽑아낼 수 있는 '소비자 데이터 관련 분석 서비스'들이 등장하고 있지요. 이러한 점을 100% 활용하면 광고를 기획하기 전에 우리 브랜드가 현재 소비자들의 머릿 속에 어느 곳에 위치해 있는지 알 수 있습니다. 이것은 우리 브랜드가 성장하는 데에 있어 현재 무슨 문제를 가지고 있는지 명확히 정의할 수 있게 된다는 것을 의미합니다.

예를 들면 이렇습니다. 마케터들이 잠재 소비자들을 대상으로 빠르게 서베이를 진행하고 그 로데이터를 AI 솔루션 등을 통해 가공한다면 아래 내용들을 알아낼 수 있습니다.

(출처: 드래프타입 스튜디오)

• 소비자들이 우리 브랜드를 얼마나 상기할 수 있는지(최초상기, 보조인지, 비보조인지)
• 소비자들이 우리 브랜드를 어떤 이미지로 느끼는지 (기능적 이미지 자산, 감성적 이미지 자산, 소비자 기대 이미지와 차이)
• 실제 소비자들이 우리를 어디서 어떻게 왜 사는지(구매고려기준, 탐색 채널, 구매 상황 등)

000브랜드를 보면 어떤 키워드가 떠오르시나요? 00제품 카테고리에서 떠오르는 브랜드를 순서대로 3개 적어주세요. 등의 간단한 질문들을 효과적으로 통합하고 분석하면 위 표와 같은 내용을 도출할 수 있습니다. 이를 통해 현재 우리가 해결해야 하는 문제가 무엇인지 알 수 있습니다. 위 표를 기반으로 생각해도 여러가지죠.

• 경쟁사 대비 인지도가 낮다.
• 소비자들이 우리에게 기대하는 이미지와 실제 브랜드 이미지 사이에 괴리가 크다.
• 소비자들이 어느 정도 알고는 있는데 이용 고려로 넘어가질 않는다.

이 문제들 중 가장 시급한 것을 선택하고 광고 기획에 들어가야 비로소 효과적인 광고를 생산할 수 있습니다. 경쟁사가 제작하는 콘텐츠를 모니터링하는 것보다 훨씬 중요합니다. 어떤 것을 문제로 정의하느냐에 따라 최종 광고 소재의 모습의 매우 다를 것이기 때문입니다. 소비자들이 우리에게 '편안한' 이미지를 기대하고 있는데, 경쟁사들이 트렌디한 콘텐츠를 만드는 것을 보고 수억원을 써서 세련된 콘텐츠를 만들면 실패할 확률이 높습니다.

2. 광고 실패 확률을 줄일 수 있는 기획

두번째로 AI로 인해 가능해진 요소는 광고 실패 확률을 줄일 수 있다는 점입니다. 광고 실패율을 줄일 수 있는 방식은 여러가지가 있습니다. 

(맥도날드 광고, AI 시선 예측 분석 사례)

여러 포스팅으로 소개해드린 AI 시선 예측 솔루션입니다. AI는 단순히 제작 단계에서만 역할을 다하지 않습니다. 열심히 기획한 광고가 실제 소비자들이 시청한다고 가정했을 때 충분히 '주목', '기억', '브랜드를 연상'하는지 미리 점검하여 광고 실패 확률을 줄일 수 있습니다. 이러한 솔루션들은 실제 광고 시청자들의 생체 데이터를 대량으로 학습한 머신러닝 모델들이 약 88%의 확률로 실제 소비자들의 주목 반응을 예측합니다. 기획한 광고의 레이아웃이나 연출 요소들을 제작 이전에 미리 최적화시킬 수 있는 기회가 생긴겁니다.  드래프타입 스튜디오가 자체적으로 쓰는 솔루션(관련 포스팅 링크), 칸타의 크리에이티브 예측 솔루션 'Link AI' 등이 그 예입니다.

3. 브랜드에 최적화된 페르소나를 만들 기회

생성형 AI기술이 처음 등장했을 때, 패션 시장에서 큰 반응이 있었습니다. 바로 '모델' 때문이죠. 브랜드에 걸맞는 모델을 선정하고 섭외하는 과정은 정말 어렵고 길게 느껴집니다. 수천장의 모델 컴카드를 확인하고, 가부킹 과정을 거쳐, 실제 대면 미팅으로 점검하고, 촬영장에서 디렉팅해야 합니다. 맘에 들지 않는 결과물이 나오면 재촬영하기도 어렵죠. 때문에 패션 시장에서는 AI 모델을 제작하여 촬영 없이 브랜드에 꼭 맞는 얼굴을 기획하고 시각화하는 시도들이 이어졌습니다.

(AI 모델, 출처: 드래프타입 스튜디오)

AI 광고도 마찬가지입니다. 연예인 전략을 쓰지 않는다 해도 광고 모델을 섭외하기란 쉬운 일이 아닙니다. 유명 연예인을 섭외하여 그의 인지도와 이미지를 레버리지하는 것도 엄청난 비용과 리스크가 상존합니다. 연예인 없이 일반인으로 소구한다 해도 연기가 가능한 사람을 섭외해야 하며  그 외모나 분위기도 우리 전략에 맞아야 합니다. 여간 쉬운 일이 아니지요.

생성형 AI로 충분히 광고를 만들 수 있게 되면서, AI 모델에 대한 수요나 주목도 높아졌습니다. 굳이 연예인을 쓸 필요가 없는 광고에서는 이미 활용되고 있는 추세입니다. 우리 브랜드가 추구하는 이미지, 톤앤무드를 앞서 소비자 서베이 데이터를 기반으로 정의하면 우리에게 어떤 얼굴이 필요한지 정의할 수 있습니다. 그 얼굴을 시각화하는 것도 가능하며, 시각화한 얼굴을 콘텐츠에 반영하는 것도 가능합니다.

4. 효율적인 제작

모두가 인지하고 있는 것처럼 별도의 촬영이나 모델 섭외 없이 콘텐츠 제작이 가능해진 점입니다. 특히, 주목해야 할 부분은 싸게 촬영 없이 만들 수 있다는 점이 아니라 과거에 표현하기 어려웠던 연출이 가능해졌다는 것입니다.

(설명을 위한 AI 이미지)

초현실적인 연출이나 트랜지션(컷 전환) 등의 효과들이 광고 전략 상 필요한 경우가 있습니다. 다만, 실현 가능성과 CG 비용으로 인해 많은 제한이 있었죠. 이제 AI의 힘으로 이를 극복할 수 있게 됐습니다.

(출처: 드래프타입 스튜디오)

뿐만 아니라, 베리에이션 차원에서도 가능한 부분이 있습니다. 과거에는 광고 모델이 여름 옷을 입고 촬영한 영상은 다른 시즌에 쓸 수 없었습니다. 재촬영하기에 비용이 부담되기 때문입니다. 하지만 이제는 AI를 통해 콘텐츠의 일부를 자연스럽게 수정하는 것이 가능해졌습니다. 즉, 단 한 번의 촬영으로 모든 것이 끝나버리거나 시즌이 지나면 무조건 영상을 폐기해야 하는 과거와 달라진 겁니다. 이것은 소비자들의 반응을 보면서 광고 송출 사후에도 재촬영 없이 마이너한 수정을 적용할 수 있다는 의미가 됩니다. 또한 효과가 좋은 콘텐츠의 수명을 늘릴 수 있게 됩니다.

본질에 충실한 광고

AI는 마법의 지팡이가 아니라, 마케터의 기획 의도를 가장 효율적으로 구현해주는 도구입니다. 최근 유행하는 기술적 트릭이나 단순히 저렴한 제작 단가에만 매몰되는 것은 광고의 본질을 잊는 결과를 초래할 수 있습니다.

지금 우리에게 필요한 것은 AI를 활용해 얼마나 더 자극적인 영상을 만드느냐가 아닙니다. 우리 브랜드가 당면한 문제를 어떻게 정의하고, 그 문제를 해결하기 위해 광고가 어떤 심리적 설득 논리를 갖춰야 하는지 등을 고민하는 것이 최우선입니다. 본질적인 역할을 충실히 수행할 수 있도록 공학적으로 기획되고 제작된 광고만이, 치열한 시장 경쟁 속에서 브랜드의 실질적인 성장을 이끌어낼 수 있습니다.

*더 많은 인사이트가 필요하시다면 드래프타입 스튜디오 블로그에서 확인하실 수 있습니다.