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Jan 26, 2024

AI가 광고주의 개인 정보 보호 문제를 해결하는 방법

7월 11~12일에 샌프란시스코에서 최고 경영진과 함께 리더들이 어떤지 들어보세요.

7월 11~12일 샌프란시스코에서 최고 경영진과 함께 리더들이 성공을 위해 AI 투자를 통합하고 최적화하는 방법을 들어보세요. 더 알아보기

인기 잡지에 크고 대담한 광고를 게재하거나 트래픽이 많은 출판사 사이트에서 디지털 홈페이지 전면 광고를 시작하던 시절은 지나갔습니다. 내년까지 전 세계 크로스 플랫폼 및 모바일 광고 시장은 거의 3000억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 따라서 소셜, 디스플레이, 스트리밍 등을 포괄하는 캠페인을 시작하는 것도 예외는 아닙니다. (새로운) 규칙입니다.

이러한 접근 방식을 통해 더 넓은 범위를 확보하고 브랜드가 소비자가 있는 곳에서 소비자를 만날 수 있지만, 두 가지 과제는 계속해서 광고주를 크게 걱정하고 있습니다. 바로 관련 잠재고객에게 광고를 일관되고 효과적으로 타겟팅하고 거기에서 성과를 비즈니스 결과에 기여하는 것입니다. 이러한 우려는 플랫폼 전반에 걸쳐 존재하며, 캠페인 확장이 많을수록 타겟팅 및 기여 노력이 더 모호해지는 경우가 많습니다.

하지만 이제 새로운 레이어가 생겼습니다. 강화된 개인 정보 보호 규정은 광고주가 이전에 캠페인 타겟팅 및 전반적인 성과를 향상하는 데 도움이 되었던 세부적인 세부 정보에 액세스할 수 없음을 의미합니다.

강화된 개인 정보 보호 정책으로 인해 디지털 광고가 더욱 어려워지고 있습니다. 규모에 따라 개별 고객을 식별하고 효과적으로 타겟팅하는 것은 항상 어려운 일이었지만, 한때 이러한 결정을 안내했던 데이터는 이제 더 이상 존재하지 않습니다.

트랜스폼 2023

7월 11~12일 샌프란시스코에서 최고 경영진이 성공을 위해 AI 투자를 통합하고 최적화하고 일반적인 함정을 피한 방법을 공유합니다.

그러나 그것은 더 깊어집니다. 광고주가 수집할 수 있는 데이터의 대부분은 순전히 추정에 불과합니다. 많은 사용자가 온사이트 및 인앱 추적을 선택하지 않습니다. 예를 들어 전 세계 Facebook 사용자 중 최대 88%, 미국에서는 96%가 앱 추적을 거부했습니다. 이러한 엄청난 숫자와 플랫폼별 개인 정보 보호 정책을 결합하면 광고주는 종종 불완전한 지표를 확인하고 있습니다.

점점 더 많은 브랜드가 인공 지능(AI)을 활용하여 타겟팅과 속성을 개선하고 있습니다. AI는 광고주가 창의적인 입력을 기반으로 원하는 잠재 고객에게 도달하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 접근 방식을 사전 계획된 청중 세분화가 전략을 주도했던 기존 추측 게임과 비교해 보세요.

AI를 활용하면 플랫폼과 광고주 모두 미디어 플랫폼의 알고리즘을 활용하여 수많은 데이터 포인트를 수집하는 동시에 적시에 적절한 사용자에게 적절한 메시지를 전달함으로써 보다 광범위한 타겟팅을 더 효과적으로 최적화할 수 있습니다.

AI는 또한 측정 및 속성을 개선하여 현대 개인 정보 보호 정책으로 인해 발생하는 통찰력 격차를 해소하고 있습니다. 이제 광고주는 예측 모델링을 사용하여 이러한 허점을 효율적이고 효과적으로 채울 수 있습니다.

AI 기반 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하여 이상적인 고객을 찾고, 참여하고, 활성화하는 데 도움이 되는 패턴과 통찰력을 식별할 수 있습니다. 어떤 인간 미디어 기획자도 이 수준과 속도로 실행을 수행할 수 없습니다.

마찬가지로 중요한 점은 AI를 통해 광고주는 인구통계학적 데이터를 넘어 행동 및 상황별 신호를 활용하여 잠재 고객에게 보다 관련성 높은 광고를 제공할 수 있다는 것입니다. 유사 모델링은 여기에도 적용할 수 있습니다. 특정 데이터 세트를 기반으로 작업합니다. 광고주는 개인 및 세그먼트가 원래 청중과 얼마나 밀접하게 일치하는지에 따라 유사 청중을 만들 수 있습니다. 현대 미디어 알고리즘이 밝혀낼 수 있는 많은 연결 통찰력은 이전에는 광고주와 미디어 전문가에게 숨겨져 있었습니다.

AI는 광고주가 개인 소비자의 관심사, 검색 기록 및 기타 주요 요소를 기반으로 훨씬 더 관련성이 높은 메시지를 전달하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 소비자가 행동을 취할 가능성이 가장 높은 시기, 장소, 방법에 더욱 눈에 띄는 콘텐츠를 제공함으로써 참여와 전환을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

알고리즘은 더 많은 잠재고객에게 다양한 광고 요소를 제공하므로 누가 어떤 환경에서 어떤 광고 유형에 반응하는지 빠르게 학습합니다. 이를 통해 AI 기반 시스템은 행동 신호를 기반으로 전달을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 현재 이 플랫폼에서 이 광고를 보는 이러한 유형의 소비자는 클릭하고 탐색하고 구매, 이메일 수신 동의 또는 기타 KPI와 같은 중요한 조치를 취할 가능성이 있음을 인식합니다.