콘텐츠 마케팅에 AI를 활용하는 방법: 5가지 핵심 비즈니스 이점

마케팅 리더의 48%가 AI가 고객과 브랜드 간 상호작용 방식에 가장 큰 변화를 가져왔다고 언급한 만큼, 더 많은 콘텐츠 마케팅 팀이 사용자 참여도 향상, 콘텐츠 생성 지원, 워크플로 자동화를 위해 AI 활용 방안을 모색하는 것은 당연한 일입니다. 아이디어 구상 및 콘텐츠 제작부터 다중 채널 접근 방식의 동적 게시, 측정 및 분석 지원에 이르기까지, AI 콘텐츠 마케팅 도구는 귀사의 투자 수익률(ROI)을 혁신적으로 변화시킬 수 있습니다.

하지만 다양한 도구가 존재하고 기술이 빠르게 진화하는 가운데, 어디서부터 시작해야 할지 알기 어려울 수 있습니다. 본 글에서는 AI 생성 마케팅 콘텐츠가 팀에 어떻게 도움이 되는지 구체적으로 보여드리겠습니다. 마케팅에 AI 콘텐츠 생성기를 활용하는 이점을 발견하고, 마케터들이 직면하는 AI 관련 과제를 극복하는 방법을 배우게 될 것입니다.

콘텐츠 마케팅에서의 인공지능은 콘텐츠 마케팅 라이프사이클의 모든 단계에서 팀을 지원할 수 있습니다.

연구에 따르면 AI 콘텐츠 생성 도구를 사용하는 블로거들은 평균적으로 블로그 글 작성 시간을 30% 절약합니다. 대부분의 경우, 이는 정보 수집, 배경 조사, 그리고 정보에 입각한 글을 작성하는 데 필요한 분석 작업의 상당 부분을 AI 도구가 대신해 주기 때문입니다. GenAI Learning Content와 같은 강력한 생성형 AI 도구를 사용하면 콘텐츠 마케터는 다양한 소스를 검색하고 검토하는 데 소요되는 시간을 최소화할 수 있습니다. 대신, 단 한 번의 프롬프트 지시만으로 콘텐츠 마케터가 필요로 하는 정확한 정보와 데이터를 제공할 수 있습니다.

AI 도구는 이제 기사 요약(TLDRthis), 연구 공백 발견(Powerdrill), 사실 확인 및 분석 (MirrorThink), 데이터 세트를 해석하고 시각화하며 (Julius), 인용을 캡처할 수 있습니다.

팀이 아이디어를 결정하고 독자들에게 호응을 얻을 수 있는지 확인하기 위해 주제에 대한 초기 조사를 수행한 후, 기사 개요 작성은 작업 흐름에서 다음으로 논리적인 단계입니다. 이는 헤더와 소제목으로 구성된 기사 구조를 만들어 작가가 따라야 할 가이드라인을 제공하는 것을 포함합니다.

인공지능이 기사 개요 작성에 도움을 주는 몇 가지 방법이 있습니다. 자연어 처리(NLP) 알고리즘은 기존 콘텐츠를 검토하여 핵심 아이디어와 구조적 요소를 추출할 수 있으며, 기계 학습 기술은 동일한 분야의 성공적인 기사를 신속하게 분석하여 공통적이고 효과적인 구조적 패턴을 식별할 수 있습니다. 적절한 입력값과 매개변수를 제공받을 경우, 인공지능 기반 도구는 대상 독자층과 어조와 같은 특정 목표를 충족하는 기사 개요를 생성할 수도 있습니다.

Belkins의 콘텐츠 마케팅 팀은 B2B 리드 생성 대행사로서 사용하는 생성형 AI를 활용해 기사 구조를 생성합니다. 팀은 이를 필요에 따라 조정함으로써 콘텐츠 제작 과정을 가속화하고 워크플로우를 간소화하며, 콘텐츠 목표를 보다 효과적으로 달성할 수 있게 합니다.

머신러닝 알고리즘은 특정 주제나 산업과 관련된 아이디어를 생성하는 것 외에도, 기존 게시물, 경쟁사 게시물 및 사용자 트렌드를 분석하여 청중에게 더 성공할 가능성이 높은 주제와 아이디어를 제안할 수 있습니다.

마케팅용 AI 콘텐츠 생성은 이제 매력적인 카피를 만드는 데 매우 능숙해져서, 그 결과물은 사람이 쓴 카피와 거의 구분할 수 없을 정도입니다. 이미 생성형 AI를 활용 중인 마케터들 사이에서, 76%가 기본적인 콘텐츠 제작에 활용한다고 답했습니다. 블로그 게시물, 소셜 미디어 콘텐츠, 뉴스레터부터 전자책, 백서, 잡지 기사까지, AI 도구는 이제 콘텐츠 팀이 전체 콘텐츠, 제목, 번역을 지원하고 있습니다.

콘텐츠 제작에 생성형 AI를 활용하는 주요 이점으로 '성과 향상'을 꼽은 마케터가 58%에 달하는 만큼, AI 기반 도구를 활용하는 팀이 점점 더 늘어날 것으로 예상됩니다.

Smartcat의 AI 콘텐츠 생성기는 맞춤형이면서도 브랜드 정체성을 유지하는 번역을 원하는 분들에게 이상적인 도구입니다. 이 도구는 고객이 원하는 어조와 용어를 사용하여 280개 이상의 언어로 콘텐츠를 생성합니다. 이 스마트 기술은 사용자가 Smartcat Drive에 저장한 기존 콘텐츠로부터 학습하는 기능을 통해 가능해집니다. 즉, 어떤 콘텐츠 요구 사항이든 높은 맥락적 이해도를 바탕으로 브랜드 정체성을 유지한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

콘텐츠 개인화:

• 사용자와 브랜드 간의 신뢰를 구축합니다

• 참여도를 높입니다

• 사용자가 인정받고 이해받는 느낌을 갖도록 돕습니다

• 브랜드의 정체성과 진정성을 강화합니다

• 콘텐츠의 품질과 관련성을 향상시킵니다

• 전반적인 사용자 경험을 개선합니다

인공지능 기반 개인화 솔루션은 구매 내역, 탐색 기록, 소셜 미디어 사용과 같은 사용자 데이터를 분석하여 콘텐츠 제작 결정에 유용한 통찰력을 도출합니다. 이를 통해 마케터는 고객 여정의 다양한 단계에서 고객에게 더욱 맞춤화되고 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

개인화 도구는 크게 세 가지 유형으로 구분할 수 있습니다: 전통적 AI(제품 추천, 맞춤형 검색 결과), 대화형 AI(사용자 질의를 이해하고 정확한 응답을 제공하는 자연어 처리 및 머신러닝), 생성형 AI(사용자 프롬프트를 기반으로 새로운 콘텐츠 생성).

인공지능 기반 콘텐츠 제작은 텍스트에만 국한되지 않습니다. 모든 콘텐츠 마케팅 팀은 사용자의 관심과 상상력을 사로잡고 텍스트 기반 콘텐츠에 맥락과 관련성을 제공하기 위해 눈길을 끄는 이미지에 크게 의존합니다. 이는 소셜 미디어 플랫폼에서 사용자를 끌어들이거나, 블로그 게시물에 시각적인 페이지 구분을 제공하거나, 백서에서 복잡한 개념이나 프로세스를 설명하는 데 활용됩니다.

인공지능 덕분에 이미지 생성 및 보정은 MidJourney와 같은 AI 도구로 지원될 수 있습니다. DALL-E 3, DreamStudio , 그리고 Adobe Firefly 등이 있습니다. 이 도구들은 생성적 적대적 네트워크(GAN)와 같은 알고리즘을 활용하여 입력된 설명을 바탕으로 사실적인 이미지를 생성하며, 매력적인 일러스트레이션, 그래픽 또는 사진 같은 이미지를 만들어 냅니다.

인공지능 이미지 생성기를 사용하는 조직들은 텍스트 기반 기능에 해당 기술을 활용하는 조직들에 비해 다소 뒤처지는 모습을 보인다. 미국 성인의 19%가 고용주가 AI 이미지 생성기를 사용하고 있다고 보고한 반면, 생성형 AI 또는 유사 도구를 사용하는 고용주는 28%에 달합니다.h DreamStudio만 해도 2023년 7월 기준으로 사용자가 생성한 이미지가 10억 장에 달하며, AI 이미지 생성 시장은 2030년까지 9억 1,740만 달러라는 어마어마한 규모로 성장할 전망입니다.

코카콜라는 AI 이미지 및 영상 제작 실험의 선도기업으로 자리매김해 왔습니다. 최근에는 'Create Real Magic'이라는 플랫폼을 통해 고객이 AI만으로 코카콜라 광고를 디자인할 수 있도록 했습니다. 이 결과물은 AI 기술과 인간의 협업을 통해 달성할 수 있는 놀라운 성과를 보여주는 사례입니다.

AI가 마케팅 팀을 지원할 수 있는 성과 분석의 핵심 영역 중 하나는 데이터 수집 및 처리의 자동화입니다. 자연어 처리 알고리즘을 통해 텍스트 및 시각적 콘텐츠에서 트렌드 주제나 관객 행동 패턴과 같은 가치 있는 통찰력을 추출할 수 있으며, 머신러닝 알고리즘은 과거 데이터를 활용해 특정 콘텐츠가 타겟 관객에게 보여줄 성과를 예측할 수 있습니다.

인공지능 기반 분석 프로그램은 실시간 보고 기능을 제공하여 마케터들이 전략의 효과를 분 단위로 확인할 수 있게 합니다. 버버리와 스타벅스는 인공지능을 활용해 성과를 분석하고 개선하는 주요 브랜드 중 두 곳으로, 스타벅스는 고객 데이터 활용하여 고객이 카운터에 도착하기 전에 바리스타에게 개인의 선호 주문을 표시하고 있습니다.

IT 리더의 57%는 수동 처리와 관련된 비즈니스 비용을 10~50% 절감하기 위해 워크플로 자동화 기술을 인용합니다. 42%의 비즈니스 리더들은 워크플로우 자동화가 반복적인 작업의 완료를 가속화한다는 데 동의합니다. 마케팅 팀은 자체 워크플로우에 이러한 이점을 적용하기 위해 점점 더 관심을 기울이고 있으며, 워크플로우 자동화를 지원하기 위해 AI를 찾고 있습니다.

콘텐츠 제작, 배포, 분석 등 다양한 콘텐츠 마케팅 업무의 최적화를 통해 AI는 콘텐츠 마케팅 워크플로우의 핵심 요소들을 자동화하고 있으며, 이로 인해 콘텐츠 마케터들은 전략 수립, 혁신, 자원 배분 관리에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되었습니다.

NLP 알고리즘이 연구, 아이디어 구상, 개요 작성, 심지어 초안 작성까지 자동화하는 동안, AI 기반 관리 시스템은 다양한 플랫폼에 걸쳐 콘텐츠의 일정 관리 및 게시를 지원합니다. 이는 최적의 시점이자 시청자 선호도와 부합하는 것으로 입증된 시점에 이루어집니다. Zapier, Sprout Social, Drip , Pardot 및 Brevo는 모두 콘텐츠 마케팅 워크플로우를 간소화하고 자동화하는 데 널리 사용되는 도구입니다.

콘텐츠 마케팅과 인공지능(AI)을 결합함으로써 마케팅 전략, 실행 및 전반적인 성과에 가져다줄 수 있는 다양한 이점들을 살펴보겠습니다.

지금까지 살펴본 바와 같이, AI는 콘텐츠 마케터가 수행하는 콘텐츠 조사, 초안 작성, 아이디어 구상, 분석 등 많은 일상적인 업무를 덜어줄 수 있습니다. 이러한 활동들은 시간을 소모하고 귀중한 자원을 잡아먹으며, 더 높은 수준의 전략 수립과 계획 수립에서 마케터를 멀어지게 합니다. 이러한 업무들이 AI로 자동화되면, 팀은 대신 전략적 계획, 창의적인 프로젝트에 집중하고, AI 기술이 수작업을 처리하고 있다는 확신을 가지고 타깃 고객과 긴밀하게 소통할 수 있습니다.

콘텐츠의 오류 제거와 일관된 어조 유지 외에도, AI는 데이터 기반의 통찰력을 제공하여 독자 선호도와 읽기 이력을 분석합니다. 이를 통해 팀은 독자가 진정으로 관련성을 느끼고 참여하고 싶어할 콘텐츠만을 게시하거나 개선할 수 있습니다. 또한 일관된 어조와 브랜드 커뮤니케이션 가이드라인을 준수하도록 보장합니다.

키워드 트렌드 분석을 통해 AI는 콘텐츠 마케팅 팀에게 콘텐츠의 검색 엔진 최적화(SEO)를 개선하고 검색 엔진 순위를 높이는 데 활용할 수 있는 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

AI가 수행할 수 있는 추가 활동으로, 검색 엔진 순위를 더욱 높이는 데 기여하는 것들은 다음과 같습니다:

• 콘텐츠 품질 및 관련성

• 사용자 경험 지표

• 링크 구축 기회 식별

프로세스 간소화와 일상 업무 자동화를 통해 AI 도구는 콘텐츠 배포 및 제작의 확장성을 지원합니다. 이를 통해 팀은 더 많은 양의 콘텐츠를 효율적으로 처리할 수 있게 되며, 콘텐츠 생성부터 다중 플랫폼에 걸친 일정 배포, 대규모 성과 지표 분석 및 수작업 부담 감소에 이르기까지 팀은 마케팅 캠페인 확장 전략 수립에 집중하고 수작업은 AI로 자동화된 프로세스에 맡길 수 있습니다.

54%의 기업이 비즈니스 프로세스에 AI를 활용함으로써 비용 절감과 효율성 향상을 경험했다고 보고했습니다. 특히 마케팅 업계에서는 매출 6.2% 증가와 마케팅 비용 7.2% 절감을 보고했습니다. 이는 상당한 자원이 필요했던 작업의 자동화로 인해 수작업 필요성이 감소하고 프로세스가 간소화되며 효율성이 향상된 데 부분적으로 기인합니다. 또한 AI 알고리즘이 전략을 최적화하고 기존 콘텐츠를 개선함으로써 캠페인에 낭비되는 광고 지출도 줄어듭니다.

생성형 AI 성능을 극대화하기 위한 핵심 팁을 소개합니다.

귀사의 기술은 회사와 팀의 목표 및 전략과 일치해야 합니다. 이를 통해 측정 가능한 성과를 달성할 수 있을 뿐만 아니라 의미 있는 비즈니스 성과를 확보할 수 있습니다.

마케팅 프로세스를 지원하기 위해 인공지능을 활용할 때 여전히 극복해야 할 몇 가지 장애물이 존재합니다. 여기에서는 가장 흔한 문제점들과 이를 해결하는 방법을 제시합니다.

콘텐츠 개선을 위해 AI가 대량의 사용자 데이터를 수집하고 분석함에 따라, 마케팅에서 AI 활용 방식과 데이터 수집·사용 과정에 대해 팀은 관객에게 완전히 투명하게 공개해야 합니다.

AI 알고리즘 편향은 훈련 과정에서 인간의 편견이나 고정관념이 반영되어 체계적인 오류가 발생하는 현상으로, AI가 일상적으로 도입됨에 따라 사용자와 조직 모두에게 큰 우려사항입니다. 이를 극복하기 위해 콘텐츠 팀은 다양한 인구통계학적 집단과 관점을 활용하여 AI 훈련 자료와 데이터 소스를 다각화해야 합니다.