AI 기반 광고 제작과 자동화

애기 것까지 해가지고 무릎무릎 잘 잡았으면 좋겠군요.

그래서 다른 때랑 마찬가지로 세 분 간단하게 발표해 주시고 궁금하신 내용은 다 끝나고 나서 또 어찌되 응답하는 시간을 가질 테니까 그때 또 말씀을 해주시면 좋을 것 같습니다. 그냥 간단하게 소개드리고 저는 빠지겠습니다. 퍼포먼스 바이 TVW의 김형태대표님이십니다. 따뜻한 박수 부탁드립니다. 아 아 아 아 아 아 아 아 아 아 기준적으로도 모르고 현재의 시장 상황이 굉장히 파악하는데 도움이 될 만한 내용들을 잘 준비해주셔서요. 잘 보시고 각자의 지금 하고 있는 일들 속에서 어떻게 연결할 수 있는 내용들이 있는지 고민해보시면 좋을 것 같고 또 앞으로 하실 일들에 있어서 여러가지 사이트를 오더가시는 그런 시간이 되기 때문에 좋겠습니다. 그럼 첫번째 발표 김형택 대표님 모시겠습니다. 시작하겠습니다. 네 제가 일어서서 발표를 했는데 지금 출간에 하나 오신 게 있으세요?

네 안녕하세요. 저는 퍼포먼스와 TVW 대표를 맡고 있는 김형태 라고 합니다. 저는 두 번째로 서서 발표를 하고 있는데 이번에 44회 라고 말씀하셨는데 기존에 여기서 발표했던 회사들 보니까 여기서 발표하신 다음에 기회를 굉장히 많이 받으시고 자리를 너무 받으셔서 그 다음은 엄청 잘 되시더라고요. 그래서 제가 아는 회사들도 발표 요소 많이 하셨고 그 대표님들도 저한테 얘기를 가끔 하시는데 근데 지금 글로벌로 나와서 굉장히 잘 되셨어요. 국내에서 굉장히 점유율이 이렇게 높이면서 굉장히 잘 되시는 분이 하나 또 있습니다. 저희는 저희는 있는 영역이 광고스러웠는데 광고스러워서 AI가 있는 것이고 전통적으로 광고라고 하면 생장의 영역이라고 생각했는데 AI가 더 있면서 저희도 살아남기 위해서 적응을 하고 있다고 저는 분명하게 하고 있어요. 광고라는 이 비즈니스에 대해 AI와 함께 살아가려고 노력을 하는 기술이 있어서 상당히 불이 없어서 그런 것이고 이게 오늘의 택배를 했기로 해서 저희도 적응을 더 시장적으로 이런 사이에서 더 좋은 회사로 거듭나도를 구원하면서 열심히 아이들을 좀 공부해보려고 합니다. 아마 제가 이제 보통 광고라고 해서 기대나는 회사는 천장을 쓰신 것 같은데 광고하는 그림이 많고

뭔가 푸른 모델도 아니고 그것부터 생각하시는데

먼저 말씀하지만 되게 재미있습니다. 재미없고요. 그리고 이제 바보라고 하는 게 사실은 지금 풍경도 많은 관계가 있었는데 어디야 하는지 모르겠어요. 풍경도라고 합니다.

풍경을 많이 들어서는?

넌? 저희 회사는 제가 나중에 뒤에서 조금이벌 일을 하실 텐데 저희 회사가 없다는 사람들을 이해하시면 좋을 것 같아서 간단하게 회사부대만 드리겠습니다. 저희는 2018년에 회사를 설득했고요. 지금 한 130명 정도가 일을 하고 계십니다. 우측에 보시면은 저희가 구글이랑 아마존 같은 글로벌 기업이라고 있습니다. 파트너시 등의 기업이 있고 주로 에이전시라고 하는 영역이고 잘 아시는 분야, 디지털 방어, 에덴 사 라는 영역을 하고 있고 그 다음에 에드테크가 기술을 개발해서 구글이랑 아마존 같은 회사들하고 같이 사업을 전개하기 위해서 혜택을 겪었습니다. 그리고 두 가지 영역을 담당하는 분들이 제 뒤에 하면서 발표하고 그런 것 같습니다. 그 각각의 영역들이 어떻게 바뀌고 있는지 설명을 드리겠습니다. 광고 모델이니까 광고 사업 모델은 어떤 식으로 변경을 하고 사업 모델이 성립이 되는지 설명을 드리려고요. 두 가지 영역, 디지털 광고 에이전티와 플랫폼이라는 두 가지 영역을 하고 있는데 디지털 광고 에이전티는 수익 모델이 매체를 발휘한 그 후커먼에 사서 싸게 한꺼번에 산다든가 아니면 매체사로 계약을 해서 매체를 주인으로서 수신으로 받는 개념이 될 것입니다. 그리고 제작을 잘해서 제작비를 받는 상태로 수신으로도 만들고 있습니다. 영업방식은 주로 B2B에서 대기업들로 영업을 하고 있습니다. 그다음에 주요인업들은 마케터, 시사자 스페터와 컨텐츠 디자인업, 그리고 데이터 분석가 같은 성능이 있습니다. 성장하는 포인트는 시장 개선, 제작, 미디어 채팅 같은 전통적인 마케팅의 영역들을 얼마나 역량이 수행해지느냐가 각종에서의 상담팀이 되었고 아마 그래서 여기 계신 분들도 가장 익숙한 광고의 모델아리가 생각합니다. 위치에 있는 모델을 아예 저희가 플랫폼을 만들어서 오른쪽은 컨설턴트 혹은 마케터 같은 분들이 계속해서 들어가서 사람이 들어가는 영역도 많이 있는데 오른쪽은 자동화되는 영역도 많이 있습니다. 그래서 매체를 사는 것도 저희가 자동화 방식으로 다 사버리고 그 안에서 원가 관리를 계속해서 CTO라는 직군이 있는 이유로 저희가 원가를 발견한다는 정확성에 영역 방식은 B2B2C, 자유를 통해서 저희가 기술을 통해서 제공하는 연락처를 들어가고 있고 그 다음에 B2C 직접 S&B라든지 영업자들을 응약하는 B2C 그리고 B2G 정부단체들 지방자치단체들 이런데 하고 같이 교육을 해보고 있는지 주요 이력은 개발자들이 많이 되고요. 그 다음에 서비스 계획이나 사업계가 주요 이력이 있습니다. 그 다음에 통장 포인트는 매체를 사와주기 때문에 매체사와 연구를 연구하고 매체사가 전통 미디어가 아니고요. 매체사도 일서만으로 가볼 수 있어야 해요. 그래서 자동화 방식으로 저희가 매체를 구경할 수 있도록 중기된 매체를 글로벌으로 주거를 안아주는 것 같아요. 그리고 한국은 CJ나 20T나 브랜드가 있습니다. 그런데도 통해서 매체를 통해서 그 다음에 반대로 8배로 자동으로 받는 것 때문에 8배로는 아까 말씀 드린 B2C나 B2G나 같은 여러 가지 클라이언프를 통해서 완전 자동화된 거래 방식을 가지고 수익력을 만들게 되는 겁니다. 에이전티 쪽은 저희하고 지금 현재 같이 일하고 있는 회사들인데 여기는 굉장히 오랫동안 일하는 클라이언트들이 많이 있어요. 다 대비업이 있죠. 다 들어보신 것입니다. 이유가 뭐냐면, 올해 이야기하는 이유는 전자사벌 같은 것을 하면은 다 데이터를 저희 앞에서 고류를 할 수밖에 없기 때문에 예전에 상자리 영역에서는'아~ 모델이 많으면 안 들어 그러면 대행사를 바꿔' 막 그랬는데 이쪽 영역에서 대행사 바꿔서 쉬운 게 아닌 것 같아요. 그래서 조금 더 장기적으로 거래를 할 수 있는 사업 모델을 구축하고 있고요. 저희가 직접 만든 자동화된 플랫폼은 엘디렉트라고 하는 플랫폼 지금 CcA는 4개월 정도 되고요. 얘는 어떤 모델이냐고는 우리나라에서 광고 매체중에서 가장 비싸기도 하고, 그 다음에 아마 가장 익숙한 광고 매체가 TV라고 하는 광고 매체일거에요. 여기도 더 포함하고 있고, 일방식도 그렇잖아요. 그런데 그걸 파는 방식은 굉장히 전통적인 식으로 많이 하죠. 그 다음에 가격도 굉장히 부출명하게 왜 1천만원으로, 왜 1천만원으로, 랩체사에서 그냥 나이가 천만원을 팔래 라고 하면 광고주들이 1박도 받아들이 수 밖에 없는 기조로도 있습니다. 근데 그게 예전에 수요와 컷으로 보면 미디어의 양이 적었을 때는 그게 굉장히 맞는 방식이었겠죠. 미디어의 양이 적고 내가 홍보할 수 있는 미디어가 적었을 때는 미디어가 나이가 천만원을 적었을 거라면

천만원을 낼 수 밖에 없는 기조로 있잖아요.

근데 지금은 유튜브가 있죠. 인스타그램이죠. 너무나 많은 매체가 있기 때문에 아마 언론에서 조금 많이 들으셔도 되실거에요. 방송국들이 15분기 연속력 신장에서 15분기 전에 비해서 지금 광고 일축이 40%로 내려가 있고요. 앞으로도 계속 내려가는 예정입니다. 그래서 이걸 퇴근할 수 있는 방법은 뭘까를 저희는 자존하라는 데서 저희는 팩트를 얻고 있고 그래서 매체를 TV 광고 매체도 다 이제 셋탑박스를 통해서 광고가 다 나가잖아요. 스마트티비라는 것을 통해서 광고가 다 나가는데 스마트티비나 셋탑박스가 있다는 것은 그 안에 아이디가 다가져 있다는 것을 의미하는 것이거든요. 아이디 단위로 광고를 팔겠다는 생각을 하고 있는 거고 그래서 그 아이디 단위로 광고를 팔게 되면 똑같은 시간에 가구마다 다른 광고가 나갈 수 있다는 것을 의미하고 이 얘기는 가격이 틀던 전환을 가지고 있는 점이 적용이 되다는 것을 의미합니다. 그래서 MBC 뉴스 데스크 앞에 광고만 한 번 나왔는데 지금 만약에 포항 MBC에 내가 지금 MBC 뉴스 데스크를 광고 나가고 싶은데 얼마비까? 라고 물어보면 2천만원 하나가 얘기하세요. 그래서 대기업들은 주로 TV 광고가 있다보니 세상에 진입장으로도 나타났는데 에디렉트라는 저희의 에드다이어트에 대해서 에디렉트라는 제품을 가지고 오늘 시간에 MBC 뉴스 데스크 오늘 작업이 되니까 내가 원하는 타겟한테 딱 한 번만 나갈게 돌아보면 100원에 가졌습니다. 그리고 KBTV와 기원에는 15원에 가졌습니다. 개인적인 가격이 저렴하기 때문에 매기업이 아니고 새롭게 중소기업이라든가 자영업에 대한 수도를 풀어볼 수 있을 것입니다. 단 단가가 저렴한 것 때문에 사람은 있는 것이라고 모두가 보자 라는 상황이 남겨있습니다. 그래서 브래드 라는 것은 KBTV가 원래 자라던 것이고 원래 KBTV가 브래드 라는 것은 잘했는데 그런데 거기에 성과 첫 장까지가 있습니다. 퍼포먼스라는 명령까지 붙여서 예전에 시청물 단위로 혹은 뭐 셀플부사에서 몇 퍼센트에 시킨게 나왔습니다. 이런 게 아니고 세트박스 몇 개가 나왔고 그리고 그 안에서 자산한 분이 다시 파슨자까지 시청할 수 있게 됩니다. 1분 30초 정도 되고요. 제가 사실은 대목을 해보고 싶었는데 상상 대목이 안 된다고 해서 유튜브에 어떻게 사용하시면 됩니다. 1분 30초 정도만 잠깐 하고 싶은 걸 드릴게요.

이해조의 일부를 넘어가보자.

이 시각 세계였습니다. 이런 점을요. 그래서 배시보드로 그냥 TV 연구만 한다면 TV 연구가 나올 수 있도록 만들어낸 제품을 연구하고 싶습니다. TV가 사실은 그냥 디바이스지 않아요. 디바이스 안에 디바이스 안에는 플릭스 2000년까지 이렇게 연결된 시장이 굉장히 꿈을 이루셨던 시대가 있었고 그 다음은 미디어 인펜션스라는 시대가 있었습니다. 2000년부터 쭉 벤처 등으로 같이 간 거죠. 네이버도 사실 미디어잖아요. 그 다음에 각종 앱들이 이제 2010년부터 막 나왔고 전자상브라이터 창업으로 그 안에서 많이 나왔는데 판매가 있었어요. 그래서 이런 미디어 인터뷰에서 누구나 앱을 만들고 누구나 컨텐츠를 만들어서 그 안에 광고모들을 실어가는 그런 시대가 있었던 것 같습니다. 그 시점이 있었고 그 다음에 그 시점에서 넘어가고 있는 단어이라고 합니다. 그러니까 리디오도 만들었고 리서치한 것도 시장을 조사해서 내가 어떤 식으로 이 내성을 시장에서 알림 해성은 이제는 우리 AI가 이걸 통해서 쉽게 조사할 수 있었는데 이제는 큰 부분을 어떻게 해야 그리고 마지막에 그 산뜻한 과정을 지어야 되는데 그 과정을 어떻게 할 것이냐가 항상 고민이 없는데 이제 AI를 통해서 생성한 AI를 통해서 많은 것들이 지금 휘별되고 있는 시대로 넘어가고 있다 하는 생각이 들고 지금 아까 주변을 보시면 방구하신다는 준비 직원의 도움이 많이 필요한데 생분기업만 남고 나머지는 경험할 것이다 라고 보고 있습니다. 그래서 제가 상태인 저희 회사의 상태인은 이 디지털 광고 혹은 뭐 AI 를 통한 광고 시장의 영업이 저는 제가 주변에서 현장을 살고 있대요. 굉장히 안 좋고 굉장히 빠른 속으로 지금 일어나고 있어서 살아남는 회사는 정말 몇 개 안 되고 나머지 그냥 영업이라든가 특별한 어떤 기술 없이 가도 있는 회사는 아마 조만간 가득 눈을 가득세 또 점점 가고 있다라고 생각을 하고 현장에서도 그런 도시를 굉장히 느리고 있습니다. 그래서 캠자 양육화가 굉장히 많이 유연한 것이고 아마 AI의 그 기술력을 그리고 AI의 기술력을 줄 수 있는 여러가지 비즈니스 모델을 변화해 적응하는 회사들은 살아가고 적응하지 못하는 회사는 못 살아가는 거다 라고 생각을 합니다. 그러니까 월앤버핏의 마지막 비즈니스가 뉴욕하이즈 라는 미디어, 올드미디어 이사로 스타를 하려는 마지막에 월퀸을 하셨어요. 저는 굉장히 이 광고라는 월앤버핏의 비즈니스에 더 많은 시납점이 많다라고 생각을 합니다. 올드미디어가 뉴욕하이즈, LA 펜즈, 워스턴하이즈, 비비기, 시계에 굉장히 많이 있었는데 마지막에 월앤버핏이 한 5년 전에 올드미디어 미디어의 사회가 끝났다 하나 못 봤어 이렇게 얘기했다가 마지막에 뭐라고 얘기할 때는 이 기업도 쉽지 않나. 근데 단지 퓨 서바이버가 될 수 있는 그런 의미를 더 만들어야 할 수 있는 것입니다.

저희는 퓨 서바이버가 될 수 있는 과정에 들어가 있다고 생각하고 저희가 퓨 서바이버가 될 수 있는 것입니다. 그 다음은 전세히 기술 승괄을 제공해 나가서 하겠습니다. 그 다음 승괄을 제공해 주시겠습니다.

실제로는 구입되는 게시고계지만 사실 이 안에 굉장히 많은 AI 에이전트들이 담겨져 있습니다. 사실 이 화면은 저희가 내부에서 활용하기 위해 지금 계속해서 디벨롭하고 있는 AI 에이전트 토탈을 특정 광고주에게 제공하기 위해 폼병법을 배송했는데요. 이 안에 되게 다양한 AI 에이전트들이 포함이 되어 있고 이런 부분들에 대해서 하나씩 어떤 목적으로 사용하고 있는지 신경을 드리기 전에. 사실 앞서서 마케팅과 AI가 생존에 있어서 희수적인 부분이라고 이야기를 해주셨는데 사실 여러 인구스트리에서 AI들이 굉장히 발전이 가속되고 있습니다. 저희 사업에서 저는 몸에 담고 있어서 그런지 몰라도 더 빨리 다양한 영역에서 AI도 가속되고 있다는 생각을 하고 있습니다. 제가 사업 영역을 방구주의 마케팅을 전문성을 대신해주는 에이전시 사업 부문을 갖고 있는데요. 실제로 이 부분에 있어서 마케팅의 AI가 왜 친종 전략이 하나가 닿는지에 대해서 먼저 읽어보셨습니다. 예전에는 사실 마케팅을 하고 싶다라고 하면 광고 홍보 등록하시고 되게 전문성 있어 보이는 직군 중의 하나였던 것 같아요. 그리고 심지어 이제 음악방법의 행사들은'프로'라는 이름으로 부릅니다. 미국 프로님 이렇게 부르시는데 사실 거기에 굉장히 많은 흑축적인 인자이 반겨져 있는 것 같아요. 그만큼 전문성 있게 하는 사람들을 이제 부르는 외관이죠. 저는 요새 이제 그런 생각이 많이 해요. 저희 집에 이렇게 저는 딸이 본인이 직접 영상을 만들고, 그걸 올리고 하는 것들을 보면서 쓸데 보면 저희보다 같다 이런 생각을 합니다. 점점 마케팅 시장의 주체가 전문성을 가지고 있는 프로메이션 아가취어로 변화하게 일으키는 그 물산에 저희가 꺼내려가고 있는 이러한 상황이라고 생각을 하고요. 이처럼 아마추어로 손쉽게 AI 그리고 다양한 팀들을 통해서 본인이 직접 Q&A를 만들고 매체를 응원할 수 있는 학동으로 파고 있는데요. 저희 같은 에이저시 사업에서는 사실 이게 굉장히 큰 문제죠. 어떤 정밀성을 가지고 저희가 수능을 낼 수 있는가 하면

과제로 공부되고 있는다라고 생각을 합니다.

그럼 기존의 파케팅 에저씨가 잘한다, 이 회사는 전부성이 있다 라고 얘기하는 영역들, 그리고 그 발점들은 어디에 있었는지를 크게 4가지 정도로 설명드렸는데요. 첫 번째는 컨셉트 이런 부분인 것 같습니다. 사실 이제, 물건을 패고 마케팅을 해서 고객들을 선택하면 어떤 고객들이 어떻게 미제를 가지고 있는지, 우리와 경쟁이 흔한 것든지, 우리가 제속해 있는 시장의 변화 상황은 어떤지, 이런 시간들을 사실 해치하는게 가장 우선적으로 진행되는 마케팅 땅에서 가장 중요한 부분이기도 한데요. 실제는 이런 부분들을 잘해 베이터 루터로 확인하고 인사이트를 노출하고 이걸 가지고 전략으로 연결할 수 있는 역량, 그런 컨설팅 역량이 사실 전문성에 가장 중요한 요소였고요. 두 번째는 사실 광고라는 것은 정말 눈으로 보여지는 거잖아요. 그러다 보니 크리에이티브를 얼마나 잘 만들냐, 되게 중요한 역량이었습니다. 사실 이제 크리에이티브 역량을 판단하는 이런 작품들이 예전에는 얼마나 카피를 잘 쓰는지, 촬영에 대한 기법, 색깔 이런 게 얼마나 좋은지, 그리고 등장에 광고주가 원하는 모델들을 잘 소개할 수 있는지, 이런 데 많이 해야지. 초점이 낮춰져 있었다는 것 같아요. 세 번째는 미디어 조기죠. TV방부 앞서서 얘기해주셨는데 얼마나 방부 중을 원하는 주면, 시간대 이런 것들을 잘 다행할 수 있는가 되게 중요한 용량이었던 것이고 마지막으로 방부가 중불차 디지털화 되면서 한 10년 전부터는 광고 회사 중에 데이터를 잘 닮는 회사가 각광을 받았던 것 같아요. First-party data, Sub-party data를 얼마나 잘 활용하고 이용해서 이걸 가지고 광고에 활용할 수 있는지, 그리고 또 이걸 잘 다룰 수 있는 인정 리소스가 그 회사에 존재하는지 이런 부분들이 전문성을 나타내는 4가지 요인이었다고 생각을 했습니다. 두 번째로 전문성에 이어서 생생성 측면에서 좀 세펴보는 불과 한 2년 전만 해도 지금 하고 일하는 방식이 조금은 달랐던 것 같아요. 마케터가 무슨 일을 하는지 궁금하시지 않을 수도 있지만 저희가 이제 하는 일들을 앞서서 4가지 영역에 붙여서 그냥 이런 여러가지 조사들을 통해서 캠페인 전략을 추구하고, 크리에이티브로 만들고, 미디어를 성장해서, 표현, 그리고 이 성과를 리포팅하면서 더 좋은 성과를 내기 위한 여러가지 액션들을 진행하는 것들을 실제 저희가 하는 일인데요. 기존에는 그랬던 것 같아요. 소비자 조사를 한다거나 시장 분석을 한다거나 하는 부분들에 굉장히 많은 시간이 걸렸었고 크리에이티브를 만들 때도 되게 소량의 웰메이드 콘텐츠를 만드는 데 많이 집중했던 것 같습니다. 그래서 콘텐츠를 만들기까지도 굉장히 많은 시간이 걸렸습니다. 그리고 미디어 측면에서도 예전에는 되게 한정된 매체, 그리고 예약형 매체들이 많았고 이런 멘트에서 원하는 성과의... 리포트 역시 구시되죠. 엑셀, 롱탱, 리포트 또는 PPT로 잘 정리된 리포트로 광고주에 제공하는 것들이 요새 그런 생각을 했어요. 제가 한 6개월 정도 특정 광고주를 수주하고 되게 육체적 점심적으로 힘든 시간들이었는데 그 이유가 그런 거였어요. 이제 사람이 할 수 있는 범위를 벗어난 데이터의 일을 가지고 저희가 마케팅을 해야 하는 거예요. 1년이 되면 그 광고주가 운영하는 단골의 키워드 개수가 100만개가 넘습니다. 하루에 100만개가 넘는 키워드를 운영하고 거기에서 어떤 성과가 발생하는 키워드에 대한 데이터를 보면 몇 십만개의 데이터를 다운받아야 하는 상황이 됐어요. 사실 이제 엑셀로는 분명한 작업이 되는 거고 엑셀로 다운을 받았다고 하더라도 여기에서 저희가 웹사이드를 찾는 데에 공장하는 시량이 있는 거죠. 소재 같은 경우는 마찬가지입니다. 월에 3,000개에서 5,000개의 소재들이 나타나는 겁니다. 디자이너를 아무리 많이 뽑고 기획자들이 아무리 열심히 기획을 해도 사실 사람이 할 수 있는 업계의 범위를 넘어가는 이런 범위를 계속해서 생겨나는 거죠. 그래서 요새에 대한 생각은 디지털이 점점 더 발전되고 더 많은 광고주비, 더 많은 프로그램을 통해 나지 않고 함께 있어서 이제는 사람을 뽑아서 넣는 에이전시 모델은 굉장히 한계가 있구나. 이대로는 갈 수가 없겠구나 라는 생각을 하면서 결국에 업무 효율성, 생산성을 그렸을 때는 AI는 변화할 수 밖에 없구나라는 생각을 저도 최근 하신 것 같고 앞서서 AI 도입이 생존의 필수 이유가 될 수 밖에 없었던 이유에 대해서 전문성, 그리고 생산성, 여러가지 문제들을 말씀드렸고요 이어서는 어떻게 실제 쓰고 있는지에 대해서 말씀드려보자 합니다 먼저 이제 이 서치 또 하나 이야기

과거에 제가 저 자칫에 있는 자료는

치명점에 그때 그 때 이제 기업들 이상으로 조사를 했던 결과입니다. 고객의 일등 변화를 이해하기 위해 어떤 조사 방법을 선호하는 거라는 질문에 대해서 기원해서 답변해주도록 해주신 거죠. 그래서 FGI나 인터뷰를 통한 정성조사도 저 때만 해도 꽤 높은 비유를 가지고 있었고 온오프라인 기간에 되게 옛날 방식의 설문조사 18% 기종을 가지고 있었는데 이미 18년 전만 해도 고객의 행동 변화를 분석하는 데 있어서는 저런 방식보다는 좀 더 친저보가 높은 디지털에 있는 데이터를 가지고 분석하는 것들을 선호하는 그런 미니 상황이었습니다. 우측에 보시는 것은 저희가 보통 마케팅을 시작하기 전에 앞서서 전략을 노출할 때 고객의 니즈를 찾아보거나 시작의 흐름을 파악하기 위해서 위하한 용도로 분석했던 자료들을 가지고 왔는데 크게는 가장 간단하게 할 수 있는 것들이 검색량에 대한 트렌드 분석이나 소셜리스의 문제입니다. 그래서 워드클라우드를 고객거지 분석을 통해서 뽑아낸다거나 키워드 연결만을 통해서 키워드간의 연결성이 된다거나 워드투백과 같은 분석을 통해서 잘 조사를 한다거나 다양한 조사들을 진행했었어요. 실제로 이런 조사를 진행을 해서 저희가 사이즈를 뽑긴 하지만 기존에는 데이터를 어디서 가진 건지, 어떤 기준도 뽑는지 그리고 실제로 뽑는 데이터에 클렌징을 할 수 있는 방법이나 홈페이지를 우리가 찾아서 정리해야 하는 것이 있지. 이런 것들을 따지다 보면 최소한 1주일에서 2주일 정도의 시간들이 소요가 됐습니다. 이러다 보니까 사실 자주 쓰지는 못했던 것 같아요. 중요한 제안을 할 때 이럴 때만 이런 방식들을 썼었는데요. 지금 보시는 화면은 이 중에서 저희 소셜리스에니너 하기 위한 서치를 AI 기반으로 실제로 구현해서 활용하고 있는 앞서서 저희가 그냥 단순히 근무적 분석이나 어떤 고객들이 키워드를 많이 언급했는지를 보는 데서 좀 더 달라서 보시는 것처럼 버즈의 양뿐만 아니라 이 안에 성감 데이터의 순도, 전철에 대한 성과, 그리고 우리가 보고 싶은 토픽별 지표, 그리고 CBR을 통한 고객의 버즈의 변화 등도 이렇게 AI 툴을 통해서 저희가 되게 손쉽게 데이터만 넣고 보는 형태로 구현을 해서 활용을 하고 있습니다. 그리고 여기서 이제 좀 더 왜 이걸 AI를 써야 되나 라고 생각하실 수도 있는데요. 사실 제가 협업을 하면서 저도 되게 오래 파격을 했고 이런 분석들에 대한 사진들을 많이 접해보면서 AI와 가장 큰 차이점이라고 느끼는 부분들은 학습을 통한 인사이트를 말해준다. 이게 가장 차이점인 것 같아요. 그래서 사실 기존에 분석 방법은 그 분석을 보고 해석하는 사람의 어떤 지식의 깊이나 경험에 따라서 굉장히 그 인사이트가 첨첨 안겨왔던 경과를 가져왔거든요. 그래서 똑같은 데이터를 받고 다르게 해석하거나 실제로 의미를 찾지 못하는 경우들도 있었는데 실제 AI는 지속적으로 데이터에 대한 학습이 이루어지고 고도화할수록 어느 정도 생기할 수 있는 인사이트를 사전 전체적으로 제시해준다는 게 살짝만 살펴볼 수 있을 것 같습니다. 앞서 소중리스님 외에 검색어 친구들에 대한 분석을 배시보드로 표현한 부분들인데요. 사실 여기 보시는 화면에서는 생활건강 미디어와 함께 핵심 키워드의 주로권 교차 차트라든지 그리고 분기별 CJ 키워드에 대한 문제에 대한 키워드 클라우드를 보여주고 있습니다. 그리고 우측 상단에 보시면 액션 플랜이라고 해서 기획성 CJ 키워드의 킹세크 플래킹이라고 되어 있습니다. 앞서 말씀드린 대로 실제로 키워드의 트래브를 통해서 저희가 실제 마케팅에 어떤 부분들을 적용을 하면 좋을지에 대한 부분들을 과거 데이터를 통해 실제적으로 저희가 적용할 수 있는 부분들을 보여주는 형태로 유출되고 있고 이런 부분들을 마케팅으로 활용을 하고 있습니다. 사실 앞서 보여드렸던 것들은 분통적으로 데이터만 있다면 저희가 어떤 방법이라도 활용을 할 수 있는 기능들이 사실 일을 하다보면 되게 특별한 케이스들이 많이 발생합니다. 어떤 광고주는 실제로 서비스에서 발생하는 매출이 외부적인 요인에 의해서 굉장히 크게 좌지우지된다던지 여러가지 요인들이 발생하길 따라서 데이터들이 많이 바뀌게 되는데요. 보시면 커머스 광고주 사례입니다. 실제로 커머스 광고주들을 저희가 집행을 하다보면 굉장히 시즌을 많이 타게 돼요. 그래서 5월이 되면 선제적인 에어컨 관련한 키워드나 에어컨 관련한 서비스들에 대한 의지가 높아진다거나 장마철이 다가오게 되면 여러가지 제스기나 이런 것들은 이지가 올라오는 것들이나 사실 그거를 저희가 미리 알지 못하고 이미 성과가 좋아지는 다음에 대응을 하게 되면 이미 선제적으로 놓친, 대응하지 못해서 놓친 이런 고객들이 분명히 많을 거예요. 사실 이게 되게 의미 있는 부분들은 저희가 기존에 가지고 있는 검색량 데이터 외에도 기상청을 알 수 있는 기능이 있다든지 그리고 우리와 경쟁하고 있는 대표 검증사의 상품 판매 추이 데이터라든지 이런 다양한 데이터들을 결합해서 실제로 어떤 부분들을 미리 대응해야 될지를 알 수 있다는 점에서 의미가 하고 있습니다. 리서치에 이어서 크리에이티브 관점에서의 AI 활용에 대해서 설명을 드리고 싶은데요. 사실 광고에서 크리에이티브의 중요도가 굉장히 높기도 하고 그리고 생산형 AI 10년에서 가장 빠른 속도로 가속화되고 있고 또 도입이 가속화되고 있고 발전하고 있는 영역이 크리에이티브 영역이지 않을까 생각을 합니다. 사실 결과물에 있어서의 단점은 뒤에서 설명을 드리겠고 직접 보여드리기도 하겠지만 저희가 업무를 하는 업무 환경에서, 그리고 업무 방식에서도 AI가 마케팅 크리에이티브 영역을 굉장히 많이 바꿔놓고 있는데요. 사실 마케터가 하고 있는, 또는 디자이너가 하고 있는 크리에이티브 관점에서의 업무들을 나래기시키고 보면 보시는 것처럼 마켓터가 기획안을 씁니다. 카피도 작고요. 기획안을 언제 저희가 생각하고 있는 머릿속에 있는 레퍼런스 이미지를 서칭해서 붙여놓게 됩니다.

그러면 디자인 나온가 제작을 하시겠죠.

기획안을 공통하고 이미지를 찾으시고 상품이나 모델이 있다는 공기작업을 하고 전반적으로 디자인을 완성을 하죠. 그 이후에 수정 요청을 합니다. 다시 그 파일을 수정해서 광고주 쪽에 컨펌 요청을 하고 이런 여러 번의 프로그램을 보시고 확정이 되면 디지털에서 다양한 지면에 노출되는 유형과 사이즈를 대리이션을 합니다. 그리고 수정화되죠. 사실 이제 간단히 지금 몇 마디로 말씀을 드리긴 했지만 이렇게 하나의 배관이 나올 때까지 한 명씩 길게는 2주 정도의 시간을 더 했어요. 이미지를 만들게 되기 때문에 카피를 잘 쓰는 사람. 문과생들. 전에는 다시 문과생은 아니지만 어떻게 보면 되게 구강된 쉬운 영역이지만 누군가에겐 굉장히 어려우거든요. 정말 글을 못 써서 카피 한 주를 고민하는데도 며칠씩 고민하는 사람들도 있는데요. 저희가 이제 2024년에 이 AI를 이때만 해도 이미지나 영상 쪽까지는 기술적으로 얻고 카피 쪽에 한번 도입해서 우리 얼굴을 한번 해보자 라고 대답했던게 AI 카피라이터입니다. 제가 처음에 보시면 난 디지털 마케터인데 내가 할 영원은 없는 건 카피라이터야. 근데 너는 굉장히 유명한 카피라이터야 라는 역할을 AI한테 먼저 부여를 하고 그리고 내가 원하는 여러가지 로그 사항들을 작성을 통해서 굉장히 다양한 카피들을 자전으로 생성을 해주는 카피레이터를 동시에 생성을 개발을 해서 실제 자칫에 보시는 것처럼 저희가 대한민국 공평업굴에서 그 사항을 수상했었고요. 사실 그때만 해도 이것도 되게 대단하다. 라는 생각을 했었어요.

저희가 디지털에서 광고 공구를 쓰는 게 있어서

들어가는 시간도 무시할 수 없을 정도로 많이 있거든요. 굉장히 편하게 활용할 수 있는 툴이구나 라는 생각을 했는데 사실 불과 2년 전의 이야기가 지금은 굉장히 까마득한 옛날 이야기처럼 느껴집니다. 마찬가지로 2024년에 이미지 관점에서는 좌측에 보시는 쾡한 관점을 보이시죠. 저 이미지 딱 보셔도'아, AI로 만들었네' 보이시죠. 저 땐 저희가 이미지 관점에서 AI로 생성한 이미지가 굉장히 어색했어요. 실제 저희가 사용하는 도움이 막바하는 방구에서 이 이미지를 적극적으로 쓰기 어렵습니다. 사실 이렇게 봐도 시합으로만 만들고 파란색이 되는데요. 불과한 2년부터 지내셨죠. 지금 AI가 풀어주는 이미지, 웹웨이까지 다 보여주면 더 한 다음 이제 이렇게도 같이 AI로 생성을 한 사례입니다. 네, 자연스럽죠. 이미지가 굉장히 활동도 관점에서 AI가 도입되고 나서 가장 활발하게 활용되고 있던 게 작년부터였던 것 같아요. 지금도 마찬가지예요. 사실 저희가 2024년, 6년도까지만 해도 영상을 AI로 만들어보자 라는 시도들을 많이 했던 것 같아요. 그때 이제 저희가 영상이 아니지 않은 것은 캡처한 흥미로운 일이긴 한데 사실상 제한처를 보치 못할 정도의 성능이었던 것 같습니다. 그 당시에 이제 자영업자 어떤 영상을 만들기 위한 그 영상을 이미지를 만들었었고 보시는 것처럼 좌측 거출이 같은 사람 같았던 분이시나요? 되게 유명하게 다르죠. 이게 이제 엄청난 흥분성을 거친 건들도 불구하고 여들썽 그리고 뭐 턱수염 그리고 실제 이렇게 등팔이라고 할까요? 이런 두치도 있고 이분은 좀 이렇게 애소하셨는데 이분은 너무 후덥하셔가지고 이런 분들이 사실은 영상을 저희가 생성하는 데 있어서 15점짜리의 광고를 보상해서 다양한 인물이 움직이는 여러 컨드를 생성하는 데는 함께가 많았습니다. 일정한 인물의 동질성을 유지할 수 없는 그런 기술형이었죠. 그 당시에는 사실은 영상을 AI로 만드는게 이렇게 빨리 될까 라는 생각을 했었고 불과 작년까지만 해도 그런 생각들을 많이 했었는데 지금은 세상이 너무 빨리 돌아왔다는 생각들을 합니다. 오늘 영상이 시험이 안된다고 해서 집에 캡쳐를 생각했는데 영상을 하나 가지고 왔는데 자 이 숫자는 이런데요 어? 그 앞장으로 전개해주셨습니다 그럼 이 조건은요 욕심 좀 더 내볼까요? 2번 따라할 수 없어요 마지막으로 겨무직 날짜 신앙지원단이 보면 지금 보시는 영상은 AI를 통해서 제작한 광고는 영상입니다. 나레이션 부터 실제로 인물에 대한 생산 모든 것들이 다 AI로 제작한 거예요. 사실 이 광고를 저희가 광고를 하고 있는 것은 아닌가 보여주면서 정말 사람이냐 아니냐 물어봤을 정도로 굉장히 사람같이 잘 나왔던 케이스에서 제가 보여드리려고 했었고 불과 1년만에 앞서 보셨던 인물의 도지성에 대한 유지에 대한 미션을 인해 사랑을 줬다고 봐도 마음을 합니다. 추가적으로 보여드릴 영상은 사실 예전에는 에이전시 모델이 종합공고대행사와 디지털 공고대행사 이런 것들은 많이 업무의 영역에 있어서 차이점이 있었던 것 같아요. 옛날에 종합광고대 회사를 주로 쿨링한 것, 월메이드 쿨링한 거를 만드는 것 그리고 디지털 광고는 좀 더 퍼포먼스 향으로 광고를 하는 것 크리에이티브는 종교사가 훨씬 잘한다 이런 일들이나 생각을 많이 가지고 있었던 것 같은데 사실 이제는 AI 기술력이 도입이 되면서 저희 같은 디지털 퍼포먼스 광고를 하는 회사들도 그리고 월메이드한 회사를 AI로 만들 수 있는 시대가 왔습니다 자, 이 숫자는 없네요.

그럼 이 조건은요?

혹시 좀 더 해볼까요? 이건 따를 수 없을걸요? 이 정도면 완전 반칙 아닌가? 12초에서 이 정도는 4500억이 차요. 결국 프리미엄의 기준은 드시네.

이 광고를 지금 만드는 친구가 여기 있는지 잘 모르겠는데 저희도 사실 뭐 TV 광고나 그림자 광고를 만들어 보지 않는 것은 비정변장, 음에도 불구하고 비정변장에 대한 예상들을 제작할 수 있는 수준까지 완료했습니다. 비디오 화면에서 해방을 보고 완료하는데요. 사실 촬영을 해서 만드는 영상은 함께 가가는 영상이에요. 현실에 있는 것들을 만들어내기 어렵고, 그리고 무언가 새로운 컨셉을 만들려고 하면 후보정이라든지 편집에 있어서 굉장히 많은 모습이 들어가는 거예요. 사실 AI는 그 모든 것들이 다 필요 없어지는 프로피팅만으로 가능한 만들어주는 보고이기도 하죠. 보시는 광고는 되게 옛날스러운 레트로 감성의 광고를 저희가 AI로 만든 광고의 유지능만 겹쳐해서 보여드리겠습니다.

- 한 번 더 물건이 급한 금액

은행을 찾아가자 한 분이 오신 분이 오직 했다. - 너는 왜 그 말을 안 되는 거?

- 제주같은 고릉고를 흔들게.

그림을 만들어낼 수 있게 됐습니다. 앞서서 쭉 텍스트부터 이미지 그리고 비디오가 AI가 영업에 도입이 되면서 어떻게 진화해왔고 지금 현재 어디까지 와 있는지 말씀을 드렸는데요. 이건 사실 저희가 어저께 제출한 제안점으로 들어갈 거고요. 그 위에 이걸 또 만드는 준비가 있는데 사실 예전에 매미는 저희가 어떤 이미지를 만들거나 영상을 만들 때에 굉장히 많은 회의를 거치고 디자이너는 영상을 제작하시는 분들과 이야기를 많이 나누고 이 영상이 하나 나오기까지 굉장히 많은 공수가 들었어요 사실 이건 이미지를만 가지고 있긴 했지만 저희가 영상까지 제작을 한 친구가 있거든요. 각 대학교를 졸업한 1년밖에 전례사에 다니지 않은 친구가 이런 섹스피드를 통해서 프로파티만으로 이런 이미지, 이벤트 페이지, 그리고 영상, 다시 무두가 그 친구가 핸드폰이로 하면서 끌어보기는 걸 봤을 때 실제 정말 AI가 전문성에 대한 척도를 어디다 둬야 할까 이 업에 있어서 이런 생각을 많이 하게끔 만드는 것 같습니다. 이렇게 AIO 크리에이티브 관점에서 되게 많은 것들이 바뀌었습니다. 일의 방식, 일에 투입되는 시간과 비월, 그리고 일의 아레나리 구조, 그리고 여기에 대해서 일로 차출대로 수익으로 됩니다. 단가가 거의 싸졌거든요. 제작구 자체가. 이런 모든 것들을 많이 바꾸고 있는 게 크리에이티브 관점에서의 현재 AI라고 이야기 드리면서 크리에이티브 쪽을. 이어서 미디어 관점에서 또 전략하게 얘기를 드리고자 합니다. 사실 미디어는 에이전시 관점에서 중립적인 요소에요. 여기 기준 모든 분들이 쓰는 미디어들을 저희도 똑같이 쓰고 있고 광고 관점에서 매체는 다 동일합니다. 그 매체가 바뀌는게 아니라 그 매체를 어떻게 잘 쓰면서 최적하느냐가 더 중요한 에이전시 역량 중에 하나인데요. 실제 마케팅 목표를 달성하기 위해서 운영되는 매체들은 많게는 수십 기회가 있습니다. 그리고 여기에 투입되는 비용들 엄청나죠. 실제 저희 광고주 중에 월에 가장 많은 광고비를 투입하시는 광고주가 월에 30억 정도 쓰십니다. 매달. 그러면 사실 이렇게 많은 비용을 저희가 얼마나 더 효율적으로 재실 수 있을까 이런 마케팅의 성과란점에서 굉장히 중요한 비용인데요. 이걸 AI를 통해서 어떻게 좀 더 비용 효율화 시키고 생산적으로 바꿔야 하는지 말씀드리겠습니다. 마케팅 예산이 많을수록 운영하는 매체가 늘어나는 것은 너무 당연한 일인 것 같습니다. 매체별로 수분할 수 있는 예산의 형태라는 게 분명히 존재하거든요. 그러면 예산이 많을수록 운영하는 미디어에 보장될 거 못하시고 예산 배분을 어떻게 하느냐가 성과에도 굉장히 중요한 의미로 제공을 하게 되는데요. 좌측에 보시는 것은 저희가 2023년 메타랑 같이 했던 프로젝트의 사례입니다. 마케팅믹스 모델링이라고 해서 기획타이서 개발한 로빈이라는 머신넘의 아이스크리프트 기반으로 마켓뉴스 모델링을 통해 저희의 적절한 의사를 섞기 위한 예측 모델을 도출했던 사례인데요. 실제 쭉 어떤 과정을 거쳐서 이런 모델을 도출했는지가 나와있는데 사실 저게 제가 8주에서 12주라고 썼지만 시작부터 저 프로젝트가 종료되기까지는 거의 1개월 남았습니다. 굉장히 많은 공수와 노력이 들어가는 프로젝트입니다. 사실 한 번 하니까 이게 아무리 좋아도 또 새로운 공수에게 이걸 제안하기에 어렵게 될 것입니다. 이만큼의 공수가 들어가는 것입니다. 사실 이제 AI 시대에 넘어오면서 굉장히 불편을 받았습니다. 우측에 보시면은 실제로 저희가 활용하고 있는 AI 기업 시뮬레이터 아까 이야기 드렸던'병각내가 넘는 키워드'를 광고를 이용하고 계시다는 광고주에 쓰고 있는 툴인데요. 보시는 것처럼 시나이온을 두고 실제 시즌의 영향도라든지 여러가지 것들을 넣고 돌려드립니다. 그러면 어떻게 어떤 방고 캐페인 어떤 부분 어떤 키워드의 예산을 지급으로 더 낮춰야 돼요. 라는 부분들을 자동으로 추천을 해줍니다. 실제 이거에 따라서 그러면 이런 계산을 누렸을 때 더 많은 구매 전환이 일어날 거야? 아니야? 까지에 대한 예측까지 보여주는 형태로 비용 수료 레이프가 제공을 해줍니다. 그리고 실제 매체건으로 배불된 비용을 저희가 잘 써서 레이프를 달성하느냐, 그게 되게 중요한 관리지표 중 하나인데요. 사실 이제 광고를 하다보면, 예를 들어 구글에도 발표가 나가고, 노타는 매체도 발표가 나가고, 네이버에도 발표가 나는데, 실제 이 매체들의 성과를 우리가 어떻게 판단할 거냐에 대한 지표가 실제 디지털에서 퍼포먼스 마케팅을 하는 게 있어서 굉장히 중요한 모의인표 중에 하나입니다. 사실 이 부분을 측정하고 어떤 인사이트를 통해 액션 상황까지 도출하기까지는 사실 중요한 마케터들이 하기 어려운 내용인데요. 보시는 것처럼 이런 기업의석 코너라는 게시보그 홈페이 저희가 AI 툴을 제공함으로써 누구나 매체계 송폴드를 바로 판단하고 마케팅 액션을 제공할 수 있게끔 제공을 하고 있습니다. 그리고 또 하나, 사실 마케팅에서 사고를 안하는게 굉장히 비용한 게 있습니다. 그런 사람이 있었어요. 저희 업계에서는 유명한 사람인데, 광고 예산을 입력을 할 때, 달러 광고 예산을 입력을 하는 책이 있습니다. 구글 같은 책인데요. 그래서 거기에 원화로 공료를 하신거죠. 그래서 하루 예산이 천만원인데, 천만 달러를 모신거죠. 그래서 하루간에 공고비가 20억 정도가 나간 케이스가 있습니다. 그래서 그때 이제 그게 엄청난 저희 업계에서 한 이슈였어요. 사실 이미 공고가 나깝고 그 돈이 이미 태워졌기 때문에 이 부분은 회수할 수 없는 비용으로 잡혀 버리는 거든요. 그거를 에이전시 입장에서는 광고주한테 송포할 수 없는 상황이 되어버리고 이런 사고들이 굉장히 많습니다. 광고를 꺼내보는 게 안 것 같다, 노출된 안 되는 시내는 안 같다 이런 부분들을 실제 AI를 통해서 자동으로 모모평형하고 자연화할 수 있는 시스템에게 기회가 열받아갔습니다. 그만하라고 안내고 싶어서 안되요. 마지막으로 리포팅 관점에서 AI가 어떻게 흐르고 있는지를 설명드리고자 합니다. 사실 제가 이제 면접을 많이 봅니다. 마켓터가 되게 흥분한 친구들 면접을 보게 되면 사실 물어보기 쉽지만 물어볼 수 없는 것 중 하나가 엑셀으로 지금 가능한 VLOOKUP, PAYBOOK 하실 아세요? 잘하실 수 없다고 해요. 물론 그런지는 아니지만 그만큼 광고 마케터가 가장 먼저 하게 되는 리포트를 작성하는 것입니다. 기존에는 다양한 광대한 데이터를 자측에 보시는 것처럼 엑셀러 다 추출해서 정리해서 보내낸 업무를 했었고요. 매일매일 리포트를 보내는 데 들어가는 시간이 최소 하루에 1시간에서 몇번씩 소요가 있습니다. 우측에 보시면 자동화된 후퇴 리포트의 동료는 저희가 정말 이렇게 매일매일 투자되는 루틴한 업무들이 줄여줄 수 없을까 라는 관점으로 3~4년 전 개발해서 했던 것 같아요. 사실 이제 테마어 리포트도 문제점이 많았어요. 매체가 추가되거나 여러가지 방법성이 생기면 다시 개발을 제공해야 되는 부분들도 있었고 사실 뭐 포스터나이징 하는 것들도 좀 불편했고요. 이렇게 많은 노력을 거쳐서 사실 지금 현재는 보시는 것과 같이 AI가 리포팅 관점에서 에이전트화되면서 좀 더 편해진 부분들이 있습니다. 당연히 X-Line은 보기 편한 것은 당연하고요. 리포트를 만들기 위해 투자하는 시간을 세일해서 마케터가 다른 업무를 할 수 있게끔 시간을 볼 수 있습니다. 여기서 끝나는 게 아니라, 구축에 보시는 것처럼 AI 인사이트 에이전트를 통해서 실제 성과 변화를 살려서 어떤 부분들이 참고를 하고 기회 포인트고 주의해야 될 부분인지까지 추천을 해줍니다. 실무에서 크게는 4가지 영역에서 저희가 AI 어떻게 해명하고 있는지를 사례를 가지고서 말씀드렸는데요. 보시면은 실제 저희가 외부적으로 가져가려고 하는 AI 아키텍처에 대한 전체적인 로고기입니다. 사실 AI는 데이터가 기관이 되다 보니까 크게는 웨저마트 플랫폼, 즉 측정 플랫폼의 데이터를 가지고 있고 미디어 데이터를 가지고 있고 그리고 웨브 트레이닝 데이터를 더 나아가서 제공이 가능하다면 방구주의 전환으로부터까지 저희가 다 데이터에 대한 수집을 하게 되면 크게는 4개의 레이어를 구성하고 있습니다. 광고주 내부 데이터 서비스 레이어와 데이터 분석 레이어, 그리고 다양한 AI 에이전트 레이어, 그리고 이를 시각화해서 보여주기 위한 디스플레이 레이어. 이런 전반적인 압착을 계속해서 구도해 나가면서 실제 수고, 복고, 생산성, 수상안점에서 좀 더 다른 언어는 환경과 그리고 저에 맞서나갈 수 있는, 살아남을 수 있는 연동력의 효과는 이해드리겠습니다. 수고안점에서 해당해드리면 이어서 전체의 시키는 ありがとうございました。

신입가게 AI 기술을 여기서 오고 있는 원래 예정했던 시간을 많이 보고 있는데요. 제가 작성한 내용에 대해서 기술과 관련된 이야기가 많이 늘려서 최대한 쉽게 설명을 해드리려고 했지만 그렇게 될지는 잘 모르겠는데요. 일단 제가 편히 앉아서 와서 마음을 부탁을 주겠어요. 所以 CMO께서 AI가 우리 일하는 방식을 어떻게 바꿨는가에 대해서 많이 말씀해 주시는데요. 저는 그 AI를 어떻게 만들어가는지에 대한 이야기를 오늘 말씀해 드리려고 하고 있고요. 앞서서 AI로 광고를 안 되는 것에 대해서 제가 하나를 잠깐 말씀을 드릴 거고요. 오늘 20분 정도 제가 두 갈래 이야기를 말씀을 드리도록 해요. 하나는 왼쪽에 광고명을 AI를 만들어보겠다는 점이고 AI한테 광고 영상 만들어줘 하면 될 줄 알았는데 또 오른쪽에 조금 더 어려운 문제 좋은 광고를 만들려면 뭘죠? 저희는 광고가 뭔지 AI한테 가르쳐야 하는데 그게 좀 더 어려웠어요 먼저 결론을 먼저 말씀해 주시면 사실 이 두 발대가 다운! 그런 게 아니에요. 만드는 거 하고 이해하는 게 모든 석에 맞무여 있는데, 발표치면서 그 연결 공연을 공식적으로 생각합니다. 저희는 광고 에이전시이자 광고기술 연구소이기도 합니다. 한 회사 안에서 사람을 만드는 광고, AI가 만드는 광고 먼저 저희 연구소에서 가지고 있는 세 가지 플랫폼이 있는데 IoT는 영상을 만들고, 에디테크는 그 영상을 TV에 보내고 또 ABI는 광고 직원을 추적합니다. 오늘 발표하는 영상으로 만드는 IT구의 기술에 대한 아까 대표님께서 이제 그 에디렉트 소개해 주셨잖아요. 네 그 에디렉트 음... TV에 대해서 좀 TV방송에 대해서 먼저 조금 얘기를 드려야 될 것 같은데

어... TV...

같은 TV 화면에 보이는 광고라도 만든 광고는 다 달라요. 전통 광고는 대표님 말씀해주셨던 것처럼 본 사람이 사고 싶게 만드는 광고. 브랜드를 지옥한 거죠. 그런데 저희가 만드는 광고는 본 사람이 지금 바로 홍보하는 광고예요. 시청자가 휴대폰으로 시청한 사람이 휴대폰으로 액 갈고 가입하고 사도록 설계하죠. 그래서 직접 다행하고 줄여서 DR이라고 합니다. 이 개념이 지금 새롭게 나온 건 아니고요. 아시는 것처럼 홈쇼핑에서 이미 헤않고 화면에 전화번호 끼우고 지금 전화주세요 하고 있는 이유도 해요. 지금은 환경이 바뀌었습니다. 요즘은 스마트 TV로 유튜브 넷플릭스 보면서 손에 휴대폰을 쥐고 있잖아요. TV 광고에 QI 뜨면은 찍어서 앱 내보고 보자가 있는지 그렇게 행동이 일어나되 그래서 TV에서 보고 휴대폰으로 바로 통보하는 광고라고 이해하시면 될 것 같습니다 저희가 보는 게 이 광고로 보면 되고요 광고 길이는 15초 30초 길게는 60초 그 안에서 시청자의 시선을 잡고 설득하고 또 홍보까지 걸어내게 됩니다. 그리고 아까 말씀해주셨던 것처럼 폰가방지도 TV에서는 몇 명이 갔나 이걸 세지만 저희는 몇 명이 애를 깔았나, 어렵던가 샀나 이런 주장을 세게 됩니다. 두 분 다 읽지 않을게요. 가장 오른쪽에 있는 것이 가장 어려운 부분이 저희인데요. 짧고 압축잡고 숫자로 평가할 것 같습니다. 그리고 일반 영상인식 AI가 저희와 같은 이런 광고를 만들 때는 영상이 나와지는 게 절반의 학습을 만들어주지 못하고 이게 오늘 저희가 이것을 생명받는 게 되는 추가적인 그 앞에서 그 말씀 주셨을 때 그 영상, 광고 영상 만들 때 만드는 기준은 그래도 사랑, 전문가들은 사당이 되게 하게 되는데 저희 쪽에서 이 광고를 만든다는 것은 전체적인 것 같아요. 저희가 이런 DRTV 영상을 만들 때 컨셉이 이런 agency 직원들이 만드는 컨셉을 만들고요. 광고주도 직접 셀프설명 할 수 있는 TV영상을 만들겠다. 그래서 광고주는 나의 제품, 나의 서비스에 대한 내용, 리소스 한가지만을 가지고 또 TV 광고에 받는 그런 영상을 만들어 주겠다라는 걸 가정하고 이제 만들기 시작했다라고 고민을 할 것 같습니다. 그래서 이 전제 조건에서 봤을 때 AI로 광고 영상을 만들어 보겠다는 도전을 했고요. 거기에서 만난 4가지 벽에 대해서 저희가 하나 말씀드리도록 하겠습니다.

-모델들이 엄청 많이 나와있는데 -모델들이 엄청 많이 나와있는데

지금 나오고 있는 것 중에 지금 카드들에서 주황색 한계에 있는 것들에 대한 이야기를 써놨는데 거기에 반복적으로 나온 단어들이 있어요. 캐릭터 일반성, 텍스트 렌더링, 도메이제한 이런 게 반복 쪽에서의 치명적인 부분이에요. 제가 지금 한 가지 짚고 있는 것은 텍스트 투 비디오 모델이라고 그렇게 써놨는데 제가 그 뭐 굴로 만든 T2V, 참조 이미지가 있으며 아이돌 투 브이, 참조 영상에 있으며 이런 부유 투 브이 이렇게 많이 쓰이는데 로고나 제품사진을 정확하게 생각내면 사실 구입이 안되고요. 실제적으로는 IT 구입이 아닌 사용하는 편의사님입니다. 제가 이렇게 썼던 것을 한 가지 짚고 말씀드린 거고요. 그래서 내린 결론이 한 회사에 모델 하나만 다 볼지 말고 컴마나 가장 잘 쓰는 모델을 굴러쓰게 만들자 가 저희의 컨셉입니다. 쉽게 말하면 인물씨는 A, 액션씨는 D, 제품 프로젝트는 C 이렇게 만들자는게'oquestration'이라고 부른다고 부릅니다. 앞에 말씀드렸던 그 공용 모델의 한계 중에 저희한테는 한 4가지가 자라지는 공용을 뽑았는데요. 먼저 첫번째, 캐릭터의 로봇성. 같은 사람이 컷마다 다른 사람처럼 보이는 특장 메세지가 통하지 않겠죠. 그리고 두 번째 텍스트 렌더링. AI가 영상 안에 글자를 보면 깨져요. 특히 한글들이 되었고요. 자막이나 카피가 특수 언어들로 있는 것 같아요. 그리고 자막이나 카피가 알아볼 수 없는 모양으로 나오기도 하고 그래서 저희가 그 모든 우회해서 각자가 들어간 자리인 비우고 마지막에 따로 확성하는 전략도 취하기도 합니다. 제품정확성, 이거는 이제 브랜드로구나 제품 디자인이 매번 조금씩 다르게 그려집니다. 광고에서 본인 자사로구가 조금이라도 풀어지면 광고저 제대로 오케이하지 않습니다. 그리고 서사한 주제. 이거는 영상이 예쁘게는 안건데, 광고로서 맥락이 없는 점을 얘기합니다. 맥락이 없으면 고객의 시선잡기나 설득이나 행동도로 이루어지는 어떤 구성들이 안 만들어지는데요. 저희가 이러한 숙제들을 무대에서 푸는 걸 포기해서라도 대안을 찾기도 합니다. 이런 점이기 때문에 CVPR, UDIPS 같은 펌트 비전, 머신로니 함께 논문을 읽으면서 일합니다. 최신 극복 광고에 이런 연구들도 적용해 나가고 있습니다. 그리고 지금 이 안에 보면 서사 뜰지게 PAS, DAE 같은 용도 보이시는데요. 이거는 광고 구성 극복 이동입니다. 이건 뒤에서 라벨 체계 파트에서 다시 한 번 짚으실 말씀 좀 부탁드리겠습니다. 저희가 그 앞에 영상을 자동으로 만들겠다. 그런 간단한 고객의 리서스 정보를 가지고 바로 영상을 만들려면 이러한 파이프라인 단계를 거치게 됩니다. 첫 번째, 1단계는 USB도 줄 1단계는 이거는 뭘 팔지를 정리합니다. 누구한테 팔지, 또 어떤 메시지를 팔지를 정하는 2개이구요. 2단계, 카피와 그룹 콘티를 짜릅니다. 컷별로 어떤 글이 들어가고 어떤 장면이 들어갈지 상기하는 2단계입니다. 3단계 영상은 생소합니다. 여러 AI 모델 중에 컷마다 골라서 골라서 골라요. 그리고 4단계 후처리. 자막을 합성하고 컷을 연결합니다. 그리고 마지막으로 최종 상출. 이거는 플랫폼별 포맷을 변경해서 골라주게 작품하는 단계라고 보면 될 것 같습니다. 그리고 이 단계 아래에 QC라는 박스가 보이죠. 그 안에 이거는 품질 멈춘인데요. 매 단계가 끝날 때마다 멈추가 들어옵니다. 여기에서 먼저 한가지 질. 이 QC 안에 VLM 스포, 선사 구조 스포의 표현들이 보이는 게 이게 뭔지 안 될 것 같고 조금 자세히 설명해 드릴 건데 지금 이 단계에서는 이런 작은 검수 절차가 일단은 이해하시면 좋을 것 같고요. 이러한 표시를 가능하게 만드는 일들이 한국과 함께 제가 말씀드린 영상이 우회에 대한 내용입니다. 이러한 이해를 해야 상품의 품질이 보장이 되기 때문에 만드는 일이라고 이러한 내용들을 올린다고 말씀합니다. 영상을 만드는 분들은 아시는 얘기겠지만 4단계 후 처리가 없는데 굉장히 어렵기 때문에 제가 흥미로운 것들은 예를 들면 영화에서 입모양 맞추고 이런 것을 저희와 프로세스에는 거의 하지 않습니다. 정민 편집은 정민성에 있는 그런 유저의 특징을 고려해서 얘기 좀 안 하지 않습니다. 차라리 이렇게 깨진 것들은 처리를 놓치지 않고 3량계로 밸들어가서 다시 꾸미는 과정을 거치게 됩니다. 그래서 우측 하단에 보면 아퀘스테이션 전용책을 만들어 놨는데요. 먼저 저렴한 모델을 먼저 돌리고 거기에서 품질이 미래되면 비싼 모델을 제시도 하고 포트층으로 인물심, 액션심, 포크샷 이런 데 각각 큰 모델들이 다르게 돌리고 이런 모델들이 실패하는 자정도의 고등록과 과정을 거치게 된다는 것을 말씀드렸습니다. 그래서 이렇게 단일 밴더에 안 본다는게 이게 저희가 실패를 겪는 일이 부족이라고 보는 것입니다. 여기까지 광고 만드는 이야기였는데 근데 사실 방금 보신 5개 파이프랑이 한다면 각 관계에 말씀드렸던 PC VLM 스포링은 뭔가? 서사구조 스포링은 뭔가? 그런 걸 만들기 위해서 필요한 게 지금 말씀 드린 영상 이해 이야기인데요. 생성과 이해는 따로가? 아닙니다. 이해가 있어야 성형의 편지가 보장이 되고, 그리고 진짜 저희가 어려웠던 것은 이해 파트였습니다. 사랑하는 방법을 하는 점에는 다 같습니다. 그거에 대해서 제가 말씀 드리겠습니다. 이는 기능을 파악하고 포합하는 용역이라고 합니다. 지금 저희가 만든 용역을 다 크게 보면은 세 개의 레이어가 있습니다. 위에 있는 직범과 스키마 이 두 개의 레이어 공개되어 있는 수실들입니다. 다 전부 다 오픈소스이고 PAS, DAB 같은 마케팅 프레임워크도 이미 수십 년 된 내용이고 방금 모두 이미 함께 공개되어 있습니다 저희가 자체 구축 개발한 것은 내용이고요 그... 광고 데이터를 합쳐진 모델 가중치, 우리가 직접 라벨을 한 데이터, 광고 도메인에만 접어되는 규칙들. 사실 이게 굉장히 작아보이는데 이게 전혀 안 되는 침입니다. 오픈 소스 위에 광고 도메인에 데이터와 규칙을 연결하는 것이 저희가 합니다. 너무 재미없는 이야기들만 말씀드린 것 같아서 제가 소개시켰을 조금 작은 발견, 사례가 하나 있어서 소개시켰을 것만 가지고 왔는데요. 영상을 보면 같은 광고 영상을 검색할 때 음.. 라벨은 회안입니다. 영상 하나 보고 라벨은 하려고 했고 이 광고의 핵심컷이 어디냐고 두 성만을 물어봤어요. 하나는 한 명은 이제 광고 기획하고 다른 곳은 봤어요. 광고 기획자는 메시지가 압축된 곳이었고 이 광고가 뭘 말하려는지 인축되는 장면을 보는 것 같아요. 그리고 아티 디렉터는 수력도 가장 강한 컷으로 뽑았어요. 컵단으로 잘랐을 때 가장 눈에 띄는 장면을 보겠습니다. 처음에는 저희가 라벨링을 할 때 데이터 오류인 줄을 계속 들여다봤거든요. 그런데 알고보니 오류도 아니라 자기 인사이트를 발견하게 되죠. 그래서 광고 효과에 있는 두 가지의 주어진다. 메시지 생활과 비주얼 임팩트 이것을 데이터로 만든 게 저희의 일회의 출발점이었습니다. 이게 무슨 말인가?

지금 8~9초 커서

익산고구마하고 모짜렐라 치즈가 클로즈 보이면서 보이는 장면이 익산고구마가 그거로 완성된다는 메시지 커서 이런 거고요 아트 디렉터는 1초, 8초, 10초 볼 거 같습니다 문장, 도론샷, 햄버거, 프로젝, 그리고 제풍팔 시각적으로 가장 강한 장면들 흥미로운 점은 여기에서 8초 컷을 똑같이 뽑았다는 거죠 이게 중 시선이 같은 컷을 가리키는 방법과 광고의 정열부가 높은 이 부분을 뒤에 다시 설명드리겠습니다 아, 이제 데이터에서, 영상에서 데이터 라벨을 한다고 말씀드렸잖아요. 저희가 데이터 라벨을 하는 책입니다. 아래쪽에 신별 사업을 보시죠. 광고를 컷단에 쭉해서 13개의 역할로 분류합니다. 후, 이런 시선들입니다. problem, 문제제기, solution, 해결체 제시, CK, 필리핀, 이런식이에요. 앞서 말씀드린 슬라이드에서 미뤄받은 PAS, BAB, 여기에서 나오는데요. PAS는 problem, 문제제시, agitate, 문제, 부각, 또는 공유.

솔루션 해결책 제시이고요.

그 다음에 비행은 비포, 그 다음에 애프터, 브릿지인데요. 고객의 현재 상황에 대한 문제를 설명하고 문제가 해결된 이상적인 상황을 보여주고 그리고 비포에서 애프터까지 가는 방법인 해결책을 제시하는 것을 이해하는 것인데요. 이거는 경로파티라인에서 굉장히 오랫동안 나온 우선거에요. 근데 저희가 이걸 다른 책에 그대로 다 밀어넣은거에요. 그리고 앞에서 말씀드렸던 두 번째 단계에서 QC할 때 이 서서기조 스포링을 바로 이 분류로 작용하는거에요. 그리고 지금 말씀드린 것처럼 이런 라벨에 대한 어휘 자체는 이미 공개된 내용이고요. 저희가 하는 것은 교회 뒤에서 보이지 않는 이런 어휘를 광고 도메인에 어떻게 적용하는지, 규칙과 학습된 과정책은 저희의 역할을 보면 될 것 같습니다. 이것들을 좀 자동화 해보려고 VLM을 써봤는데요. 영상을 보고 글로 설명해주는 AI인데 이 VLM이 장면 설명은 참 잘하는데 이게 아까 말씀드렸던 역사 컷인지 아니면 프로그램 컷인지 이런 것이 잘 되는 것 같아요. 방고 묘법이 들어있는 학습 데이터가 없어서 보여 보이고요. 그래서 저희가 두 단계로 나눠서 봤습니다. 1차로 VLM이 잘하는 장률 묘사, 2차로는 방고 전용 분류기가 그 묘사를 보고 이게 프랑오입니다. 하고 라벨을 불립니다. 마지막에 이제 방고 기획자하고 아트 기획자가 검수합니다. AI가 잘하는 부분하고 사람이 잘하는 부분을 나눠서 일하는 부정을 만든 거고요. 앞에서 설명드렸던 3단계 출시에 따라 하는 VNM 스포어링을 넣기 위해 나오는 부정입니다. 그리고 이해 단계에서 조금 더 어려운 문제는 정렬이 있어요. 영상이 보여주는 것하고 카피와 음성을 말하는 것하고 같은 메시지를 보여주는 것인거에요. 두 광고를 비교한 게 정측에 설명된 내용인데요. 정렬된 공모가 영상 8호점 예를 들어서 자막이 한달만에 되나 라고 말하는 순간에 영상도 그 변화를 보여주는 것인가 이게 만약에 정렬되지 않은 경우는 0.4일정 자막은 이걸 말하는데 영상은 다른걸 보여준다 할 때인거구요 이렇게 광고 100편을 분석해 보니까 정렬점수와 실제 광고성과, 아까 말씀드렸던 전환율 이런 관계가 점점적으로 양의 선거관계가 관찰되는 단계로 있는 겁니다 다만 지금 요거 한가지가 다 절대적으로 끝이다 어느 보기에 어려운게 광고성과에는 채널, 예산, 시즌 이런 변수가 굉장히 많아서 정렬점수가 높으면 선거가 좋다 이렇게 변경하기보다는 정렬점수가 낮으면 성과도 낮을 분석이 높다 라는 품질화성 지표를 지금 사용하고 있습니다 이것도 앞에서 말씀드렸던 슬라이드에서 3단계 출시가 들어있는 메시지 비주얼 전멸을 체크할 때 쓰는 공부로 사용됩니다. 왜 우리가 이런 산업특강 모델을 만들까? 라고 얘기할 때 모델은 누구나 따라잡을 수 있다. 그런데 데이터는 그렇지 않습니다. 봉용 모델은 작업이라는 걸 좋아지고 그런데 DRC 광고용 15초 영상에 최적화된 모델들도 만들지 않습니다. 그래서 저희가 만들고 있고요. 라벨러 한 명이 광고 한 편 라벨링 하는데 저희 10분에서 30분 정도 들리는데 이 시간들이 누적되면서 저희의 자산이 됩니다. AI노바다를 추려고 AI를 쓰려면 그 AI를 학습시킬 라벨이도 필요가 있습니다. 이 닭과 달걀 문제를 자기가 매일 풀어나가고 있습니다. 해보시는 분들이 많으실 것 같고요. 그리고 지금, 지금까지 배운 것을 저희가 세 주로 정리하면 첫째, 생생보다 이해가 어렵습니다. 좋은 영상을 만들려면 좋은 영상이 무엇인지 정의할 수 있어야 하구요.

둘째, 휴먼 인사이트가 출발점입니다.

광고 기획자와 아트 디렉터 해석 차이를 데이터로 바꾸는게 저희 모델의 시작점입니다. 셋째, 데이터 자산은 무가 덜 위에 쌓인다. 그리고 한가지 더, 오늘 발톱 두 갈래로 나누어서 말씀드렸는데요. 일하다 보니까 생성과 이행은 사실 한가지 표현이었습니다. 좋은 영상을 만들려면 좋은 영상이 뭔지 알아야 하고, 또 좋은 영상이 뭔지 알아야 하면 또 영상을 만들어 봐야 했습니다. 답과 관련이죠. 그리고 그 사이를 외우는 게 라벨라의 시장과 관주자의 소유였어요. 한 줄로 보면 AI를 기회를 센다는 것은 AI가 못하는 부분을 기구히 하는 겁니다. 마지막으로 저희가 말씀드렸던 것처럼 강도주가 제품 사진을 하나 알렸을 때 어떻게 영상을 자동으로 만들어내는지를 저희가 지금 플랫폼으로 구현을 하고 있고요. 거기에서 나온 데모 영상을 보여 드리겠습니다. 일단 제가 앞에서 말씀드렸던 세 가지 기준을 좀 봐주세요. 같은 인물이 콤마라 같은 사람으로 보이는지, 이건 캐릭터, 일반성이죠. 그리고 화면과 카프가 같은 메시지를 전달하고 있는지, 이건 몰티모달 정널에 관한 부분이죠. 그리고 흑, 시선답니다. 빌드, 설득. 그리고 크로즈, 마무리 후기는 살아있는 자, 이거는 서사구조. 지금까지 말씀드린 모든 문제의 끝까지의 좋은 영상도 쉽습니다. Thank you. - Oh yeah. 이미지 하나만 올려가지고 나는 냄새입니다. 시장조사, 타겟 분석, usp 분석, 경쟁사 분석, 기획, 스토리라인, 모션 비핵 이런 재능가들이 기획하는 것들로만 해도 3일 정도 넘게 걸린다고 하는데요. 이 영상을 압축해가지고 저에 대한 조사는 usp까지 도출해내는 데는 한 5분 정도 걸렸고요. 그리고 이걸 기준으로 영상을 만들 때까지는 10분이에요. 혹은 좀 검수자, 내부적으로 자동으로 하는 검수 과정이 길어지면 30분 정도 물러서는 나온 영상입니다. 지금 제가 말씀드렸던 그런 그 다 잊으셔도 되는데요. 하나만 기억하시면 안 드는 일하고 이해하는 일이 서로 맞물려 있다. 이것만 기억해 주시면 될 것 같습니다. 감사합니다.

우경씨의 분님이 처음 시작하시면서 대표님 5분 하시겠다고 하더니 시간을 좀 봐주셨다고 우경씨의 분님이 구별을 40분 가까이 하셨는데 아마 사실은 길게 하시던 분이 제 입장에서 되게 죄송합니다. 한 생각에서 오전에 시간을 충분히 듣고 하고 싶은 준비 무슨 얘기를 다 좀 다 나눌 수 있었으면 좋았을 텐데 그래서 여러분이 시간도 확하게 되어서 그렇게 하시면서 원하는 분이 오셨을 수 있었고 시청자 분들도 참여하고 싶습니다. 새로운 내용에 대해서 또 제가 접할 수 있었고 워낙 정성스럽게 설명을 해주셔서 아마 들을 수 있는 것들이 여러 측면에서 이해라니까 아마 도움이 되셨으면 좋겠는데요. 일단 그 발표 해주신 내용에 대해서 궁금하신 것 있으시면 편하게 발표해 주시고 우리 애기도 꼭 질문할 거를 물어봐도 애기의 질문이 있는 건가요?

네, 일단 강연 너무 잘 들었습니다. 저는 산업계 영어학과 학생 이정우라고 합니다. 일단은 마지막 CTO님께서 만드는 것과 이해하는 것에 대한 얘기는 정말 인상 깨 들었는데요. 저는 감성, 인공지능 영역 쪽을 잠깐 해봤는데 그때도 AI가 감정을 어떻게 만들어내는지와 AI가 스스로 감정을 어떻게 이해할지에 대한 울림들이 있었는데 같은 영역 구분이었다고 생각합니다. 제가 좀 궁금했던 점은 결국 요즘 고민하고 있는 게 어떻게 AI가 만들어낸 결과를 사람들을 설득시킬까에 대한 고민을 하고 있습니다. 설득은 인간의 영역 분과를 저는 요즘에 결론을 내리게 됩니다. 광고도 하나의 어떤 설득하는 매체로서 그러면 임금진흥이 더 설득력 있는 광고를 만드는데 도움이 되고 있다고 생각하시는지 광고에서 어떻게 더 설득력을 높일 수 있을지 여쭤보겠습니다.

그게 저희한테는 굉장히 어려워요.

그 설득 때문에 앞에서 말씀드렸던 그런 내러티브를 찾으려고 귀신 논문하고 그리고 저희가 전부 다 개발자 그룹이 굉장히 많아서 굉장히 어렵다고 합니다. 일단 나와있던 연구 논문들, 마케팅에서 쓰는 자료들도 다 뒤져서 다 돌려봤어요. 다 돌려보고 그리고 저희가 이해가 되는 부분, 안 되는 부분 또 보고 그리고 여기에는 또 그레이 존이 있더라고요. 분명히 A라고 얘기했는데 또 B인 것 같기도 하고 그 사이인 것 같기도 하고 그런 부분들이 그래서 이제 저희가 사람이 라벨링하는, 사람이 하는 부분들도 저희가 달고 그 다음에 사람이 가는 부분에 대해서 또 그... 맞을 수도 있고 틀릴 수도 있어요. 사람의 판단도 그래서 이런 부분들 때문에 데이터를 일단 사람이 한 데이터를 넣고 그 자리에 대한 것을 또 AI가 그거를 학습을 한다 라고 볼 수 있게 저희가 좀 준비를 했고 그리고 거기에 대해서 스포링까지를 내가서 특정 점수 이상과 이하를 나누어서 일정 부분은 어... 맞다라고 가게끔 이렇게 만들면서 계속 업데이팅이 나가는 방식으로 저희가 만들어서 보니 결과적으로는 그래도 이것도 맞다라고 나오는 부분들이 발견되더라고요 그래서 그 과정은 저희가 그... 많은 케이스에 대해서 사람과 기계에 주고받는 과정들이 포함되어 있습니다.

저희가 기존 광고하는 문제인 것 같아요. 설득이 하는 것 같아요. 어떤 방법의 특정을 어떻게 할 것이냐가 가장 관건이 된데, 지금 저희가 연구에서 만들고 있는 과정을 전해드리고요. 저희는 설득의 결과치가 기존의 TV가구 같은 경우는 사실 설득이 됐는지 안 됐는지 알 방법이 없죠. 그냥 사람들이 좋았네 안 좋았네를 설문조사를 해가서 아는 방법 정도였는데 저희는 굉장히 명확하게 판매 데이터 혹은 이 광고를 보고 어떤 행동을 했는지에 대한 액션 데이터를 측정을 하고 있어요. 그래서 설득에 측정이 가능하냐 라는 질문에서 저희는 훨씬 더 설득을 조금 더 과학적으로 측정할 수 있는 방법이고 설득의 과정이라는 것은 아까 우리 R&D에서 이미 학기에 나와있는 여러가지 정말 너무나 많은 성과의 측정물들이 있는데 그런 성과의 측정물들을 저희가 데이터로 계속 넣어 줘서 그 결과물이 그러면은 우리 액션데이터라든가 판매데이터로 다 측정이 되기 때문에 다시 이렇게 나중에 강화할 수 있는 방법이 없는 방법이기 때문에 그래서 아마 이제 시간이 갈망할수록 조금 더 설득무들이 강화될 것이다. 저희는 보고 있습니다. 감사합니다.

Yeah, don't.

일단 말씀해주신 분은 너무 잘 들었고요.

저는 애플 디벨룸 바크다에 있어서

애플 디벨룸 바크다에 있어서 애플 디벨룸 바크다에 있어서 애플 디벨룸 바크다에 있어서

애플 디벨룸 바크다에 있어서 말씀해주신 거 들어보니까 어떤 크로모전화를 도력해서 기존의 프로세스로

비교해보는 것에 대한

말씀인 것처럼 느껴져서 너무 재밌게 들었는데요. 두번째로 두 가지 정도 더 방법이 재밌는 것 같아요. 첫 번째가 방금 말씀해주신 크로모전화한 요약 말고 정말 장기적인 브랜딩이나 어떤 브랜드의 메리티브를

전화는 쪽에서

이런 AI를 어떻게 활용할 수 있을지도 궁금해졌고

그 다음에 두 번째는 그 말씀해주신 효율화의 예약 말고 뭔가 전문가 분들께서 느끼신 AI에 의해서 광고의 문법 자체가 달라진 것은 없는지도 궁금해졌습니다.

두 번째 질문을 먼저 드리자면 사실 이제 AM가 광고의 문법이 없었다 라기보다는 그거는 좀 다른 요인이 더 큰 것 같아요. 사실 이제 광고를 저희가 어떤 문법에 맞춰서 하느냐에 대한 부분들은 결국 저희는 측정을 하는 광고를 하다 보니까 결과지표를 보면서 사실 광고의 광고를 바꿔나가는 일을 한다 라고 저는 생각을 하거든요. 그래서 예전 같으면

앞서서는 보여드렸던 여러 가지 방법들 그 중에

우리는 어떤 방식으로 광고를 만들거야 라는 기준이 좀 있었다면 사실 저리 가는 테지털 광고는 그게 없는 것 같아요. 그래서 예를 들어 광고 상품이 어떤 변화의 시발점이 될 수 있어요. 예를 들어 예전에는 디지털에서 영상 광고가 30초 광고를 돌리는 상품만 존재했다면 그게 이제 5초짜리에 보터 영상 광고가 나오면서 더 빠르게 빨리 광고를 초대하는 그럼 저희가 이제 바퀴 형식에 맞춰서 1번 바뀌는거죠. 6초 동안 광고를 보여주고 있어서 우리가 전하고자 하는 메시지를 어디에 표시할거냐에 대한 코멘트를 하게 되는거고 또는 디바이스 환경이 모바일 환경에 맞춰주면서 가로형 영상, tv에서의 영상 새로운 영상에서 우리는 어떤 식의 물건을 어떤 비주얼을 보여줬더냐는 고민을 하게 된 것 같아요 그래서 AI보다는 그 외의 로맨을 보다가 그리고 첫 번째 질문은 효율성 측면 외에 어떤 것들이 있느냐고 물어보고 싶다는 것 같아요

그 광고에 광복 전화 대답을 드리는 것은 저희가 이렇게 AI로 반영을 하고 유명한 자동화를 넣었어요 사실 기존의 광고 문법이 있는 것 같아요 광고 문법이 있는데 예의 가치는 어떻게 되냐면 옛날에는 하나의 프로세스가 광고를 만들다 라고 하는 프로세스가 짧게는 전통 광고에서는 3개월 정도 있습니다. 광고를 만들다 해도 아무리 많이 만들었을때 3~4편 정도 만들면 많이 만들었어. 10분에 한 편씩 나온다고 아까 얘기했잖아요. 굉장히 저렴하네요. 그러니까 저희가 AB 테스트라고 불리는 방식으로 너무나 많은 방법들을 저희가 테스트를 해보고

사실 크게 문법인지 아닌가 저렴한 교육이었어요.

그런데 사람들을 선호하는 어떤 영역들이 있는데 과거에도 그런 설명한 방법이 막 들었다는 것 같아요. 모르겠어요. 그게 설명을 할 수 있는 영역이 있는데 사람들을 자극을 받는 영역이 분명히 기존의 법과 다른 영역들이 분명히 있는 것 같고 예의의 환경도가 어떻게 나느냐 하면 예전에는 그래요. 어떤 하나의 브랜드가 공통된 브랜드 안에서 만들어내는 상품들이 매치인다는 것이 있었어요. 예를 들면 화장품이라고 한다면 화장품이라는 하나의 브랜드 안에 굉장히 많은 상품들이 있었는데 저희가 광고할 수 있었던 것은 대표 상품만 그 브랜드에 넣어서 전달할 수 있었다는 거죠. 근데 이제는 하나의 브랜드 외에 너무나 많은 그 상품들을 각각의 광고를 만들어서 내보낼 수 있게 되면서 그러면서 방금 예전에는 브랜드라고 했던 것들도 대표 상품만 브랜드를 구질 수 있습니다. 대표 상품만 이미지를 구질 수 있습니다. 그런데 이제는 대표 상품이 아니고 시장에서는 파이팅하지 못하는 아주 작은 상품들 있잖아요.

이런 애들은 사람들한테 브랜드를 알릴 수 있는

브랜드가 어느 정도의 일관적인 이미지이라고 생각을 하고 그게 행동을 누발할 수 있는 어떤 액션 누발 탐짜라는 건 새로운 반응 사이에서 만들어져요. 예를 들면 저희가 음영상품이라고 얘기해요. 옛날에는 관심을 못 가졌던 상품이에요. 전자상거래라고 한다면 잘 팔리는 대표 제품이 있구요. 나머지는 관심이 없는 영역들인데 디지털에서는 그런 것을 롱테잎이잖아요. 롱테잎에 대해서는 브랜드의 접근이 불가능했던거고 광고의 접근이 불가능했었는데 그런 영역들도 이제는 광고의 영역으로 저희가 점점 포석하고 있는데 이 광고의 영역도 들어오면서 저희가 설명할 수 없었던 옛날에 5억을 태워야지 브랜드가 만들어졌었고 이제는 한 500만원을 사는 것 같은 많은 묵법들이 존재하는데 아직은 저희도 그런 묵법들은... 계속해서 문 세운 매출의 가능성을 많이 얻고 있다라고 하는 게 있을 것 같습니다.

지금 질문해주신 우리 에프라카 제왕의 분들에게는 굉장히 의미있는 질문을 해주신 것 같아요. 법이라는 내용을 말합니다. AI로 사용한 암호의 문법도 얘기하실 수 있을 것이고 인해서 제작도로가 바뀌고 그다음에 이것이 노출되는 생명도 사실이 된다는 내용으로도 된다는 그런 측면들이 연쇄적으로 잘 변화하고 있습니다. 그러면 가만히 한 번 생각을 해보면 조금 다른 사례일 수는 있는데 과거에 핀드 카메라가 일반적인 게 있어서는 쉽죠. 하고 디지털 카메라가 도장을 하면서 사실은 굉장히 커다란 차이가 나타나고 처음에 어떤 구매할 때 비용 이런 부분도 있겠지만 예를 들면 한풋을 번지기 위해서 어떤식의 노력을 하시는지 하는 부분이 디카일 때와 폴리카메라일 때는 디카 시점이 굉장히 큰 차이가 있어요. 확인에 있어서의 시간적인 이 필요 같은 것들도 큰 차이가 있어요. 이렇게 바뀌면서 새롭게 열리게 되는 시장도 있어요. 그걸 사진을 갖는 가치관을 치는 것은 커다란 차이 같은 것들을 보이게 되었던 것 같아요. 일단 AI로 활용한 광고를 하더라도 이런 측면이 제 생각으로는 방금과 가지고 있는 기본적인 문법을 처음부터 바꾸기는 쉽지는 않을 거예요. 그게 이제 내용이다. 제작들과 바뀌면서 이후의 여러 가지 변화가 많이 겪게 될 것 같다는 거예요. 그리고 대표님 말씀해주신 것처럼 저렴한 도로를 생산할 수 있다는 게 어마어마한 큰 장점일 것 같고 그리고 또 하나는 여기 계신 것을 많이 해보셨겠지만 사실은 생생의 AI는 막 학교, 체중트위가 커지게 되는 이유 중의 하나가 제구리 스튜디오에 걸림만 되는 것입니다. 요즘도 만드시나요? 요즘 잘 안 만드셔서 그러니까 그게 그런 효용이 떨어지는 것입니다. 관심 혹은 흥미때문에 하던 것과 어부로 그런 일을 할 때의 허용이라는 것은 사실 큰 차이가 있습니다. 기술의 수용성이 있어서 이것을 어떤 목적을 가지고 받아들인느냐에 따라서 이후에 텐과 같은 것들이 굉장히 달라질 것 같은데 이 광고 시장에서 AI가 활용한 행성, 광고의 제작이라는 것은 지금 현기 상황에서 정말로 큰 여러 가능성과 기회에 대한 생각입니다. 그래서 이게 이제 앞으로 훨씬 더 일반적인 개세가 될 것 같기도 하고 어떤 시도가 합전을 하게 될지, 그런 기대도 되게 많이 하고 아니면 내용 속에서 공부를 하게 되고 그 분이 많을 수도 하고 그 다음에 조금은 다른 차원에서의 무지니스 문제를 같은 것만 생각나는데 나중에 기획할 때 말씀을 안 하고 혹시 다른 분은 아까 오늘 계속 강연 들으시면서 웃고 계시더라고요 그래서 깊었습니다 제가 보면 흥믄거든요. 인간이 섬만한 사람, 사회적 성공한 사람 한국은 무제석, 자원한 것 같은 사람들에게 광고하는 것들을 바라보는 사람을 배우고 싶다 더 사랑하는 사람을 신뢰받는 사람을 배우고 싶다 그런 마음을 해서 공연을 하는 게 크고 구독들에서 다 말씀해주는 것이고 그 전에 방문을 해주셔서 중요한 명령을 하고 그런데 이 AI의 윗법에서 인물, 사람을 배우고

그것들을 저희가 궁금하게 되는데요. 사람의 신뢰도 있지만 증언형, 고객의 목소리가 반영되는 것들도 신뢰의 주인한 것들도 가지고 와서 쓸 수 있는 것들. 그러니까 지금 고객들의 직접 사용기 이런 것들 그 반응점 등 이런 것들도 분명히 심혈을 줄 수 있는 요소 중인 상황입니다.

그리고 약간 질문에 대해서 조금 다른 각도에 다르게 된다면 저는 AI가 모든 걸 해보낼 수는 없을 거라고 생각해서 저는 AI는 장원인 걸 믿을 수 없다. 많은 확실한 신념을 가지고 있습니다. 그래서 광고 회사들도 이렇게 진보할 거라고 생각하고 있습니다. 소식의 세력을 기관없이 서게해서 그룹을 잘 활용할 수 있는 그런 회사들 중이 남아있을 거라고 생각합니다. 셀럽의 숫자는 몇 명분이 될 것입니다. 근데 이미 유튜브에 거의 70%는 AI 모델들이 하고 있고 그 분은 그중에서도 AI를 어떻게 잘 확인해서 점점 셀럽화시키고 있는 플랫포들이 늘어났거든요. 그런 것은 불구하고 손흥민이면 손흥민이면 장원형이면 장원형이겠죠. 그래서 그 분들의 가치는 시간을 가면 더 올라갈 것 같아요. 생각을 하고 있는데 그분들이 아마 차지하는 시장의 정류는 앞으로 한 3에서 5% 정도밖에 안 될 거라고 생각을 합니다. 그러면 95%의 시작은 누가? 그러면 정류라고 하는 건가요? AI를 쓸 수밖에 없는 영역들이 계속해서 늘어날 수밖에 없을 거라고 생각하고 있어서 아까 제가 K자 양극화 말씀드렸는데 셀럽의 시장도 K자 양극화가 될 거라고 해서 손흥민 씨는 돈을 더 많이 버시거든요. 장원영 씨도 돈을 더 많이 버시거든요. 근데 그 밑에 있는 일반적인 셀럽팀은 AI가 5대가 치료하는 장관을 하면서 아주 일반화된 기술의 시략으로 적어줄 거라고 생각도 예측이 있고 지금 글로벌에서도 이 싸움을 굉장히 많이 글로벌 M&A는 스포츠 마케팅 회사가 굉장히 많고 모델A는 그 이유는 그쪽 시장이 죽는 게 아니고 그쪽 시장의 양극화가 굉장히 심해져서 결국은 프로야, 메이저리그라든가 아니면 같은 거의 가치는 점점 더 올라갈 거라고 보고 있는데 그러지 못한 나머지 시장들은 거기까지 아직 못 올라가는 시장들은 AI도 영향력을 못해 될 거다. 그래서 정말 심한 양육과의 가능성이 있기 때문에 말씀하신 질문하셨던 AI가 과연 장원형을 대체할 수 있는지 아닙니다. 장원형은 장원형이 닫히면서 올라갈 거라는 생각도 있고 저희가 영향을 받는 시장은 셀럽을 섭외하는 시간이 아니고 셀럽을 그 시장을 인정하면서 나머지 시장을 가져가는 그 장점이

장원영에 대한 너무나 큰 확신이 있는 것 같아요. 아, 선생님이 그렇게는 한데 앞에 질문해주셨던 것과 같이 결과를 생각해보니까 AI도 활용한 공유에 있어서 문법에 관한 것들도 생기게 되면 기존의 단계가 가지고 있었던 지금 말씀해주셨던 신뢰의 요소들이 AI가 이래 들어오면서 사실은 다 다를 수가 있었어요. 또 광고를 통해서 매출이 일어나는 선호가 작용하는 요소 같은 것들도 이런 방법은 좀 달라질 수가 있을 것 같아요. 그런 부분들을 파악하는 노력이 사실 굉장히 중요할 것 같아요. 그래서 아까 옛날 레트로 광고 같은 분들도 나오는데 전 되게 재밌었어요. 되게 재밌었어요. 이게 진짜로 카카오 피해에서 실현이 됐는지 궁금했는데 됐다고 얘기하더라고요. 그러니까 그 광고를 통해 가지고 조금 전에 말씀드렸던 선호에 있어서 혹은 호감에 대한 부분들을 더 크게 느끼는 이런 경우도 생길 텐데 과연 이제 그러면 그게 사람들이 전해서든 아니면 그렇게 노출되는 콘텐츠를 통해서 사람이 변화하겠느냐. 이런 것들도 앞으로 계속 톡하고 오면서 뭔가 생각해볼 지정 같은 것들이 생길 수 있지 않을까 하는 부분을 보고 아무튼 신뢰 요소를 이제 우리 대표님은 다른 측면도 있지만 일단 사람 우선으로 생각을 하시는 부분에 대한 안심이 되면서도 강하게 얘기하세요. 한국 경고만 보여요.

저는 지금 AI, 특히 작은 다리에 기업을 하고 있는 입장에서 제일 저에 가셔서는 CTO님과 마마 테프님께 여쭤보시고 말인데 어떻게 암공지를 정량화하고 우리 회사에 회사를 만들어 나갈까? 이것에 대한 부분이 잘 많은 것 같습니다. 이것이 지금 말씀해주셨던 제네럴한 AI들이 따라 모든 것들에서 사용하기 위한 방법이라고 생각하는데요. 아까 말씀해주셨을 때, 후기나 CTA 같은 라벨 방식으로 두 가지의 시컨트를 라벨에 타러 도량을 하시는 과정들은 어떻게 보면 선제적인 암공지로 만들어 나가시는 것 같기도 했는데 또 뒤에서는 말씀해주셨을 때 이 시컨트는 집행 이후 성과를 더 병행하면서 이것들이 만들어나간다는 말씀을 해주셨어요. 그럼에도 불구하고 전문가자에게는 암묵들을 정량을 해보는 시선은 중요하지만 이런 광고의 경우에는 시퀀스별로 그런 판단들이 되어야 할 건데 그런 것들이 결수가 체킹형에 아니라 다른 방법들을 가지고 계시기 때문에 이러한 것들이 해제가 된다는 말씀이신 건지 아니면 지표가 우리가 볼 수 있는 부분이기 때문에 해제가 된다는 말씀이신 건지 두 분이 좀 궁금했습니다.

진짜요?

왜냐하면 저희가 단순 성과만 학습을 시켜서 본 일이 많잖아요. 점수가 성과의 결과만 잘 만들었다고 판단할 수도 없고 그러면은 얘가 이제 방법 문법을 잘 반영하냐 그래서 이제 방법 문법을 어떻게 해체를 싶은 건지가 가장 큰 것이라고 합니다. 그게 너무 디테일해도 문제고, 그게 너무 이끌어줘도 문제고 해서 그 부분들은 저희가 계속 업데이트해 나가볼 걸 시퀀스 저에게 광고 용어도 좀 달라 보는 게 뭐 쉽고 있고 영상 전체를 바르는 걸 시퀀스로 엎을 수도 있고 그리고 그거를 시퀄로 나누는 것, 폭풀으로 나누는 것 그 부분은 상의계에서 그죠. 다른 것도 그게 다 라벨링의 단일 수도 있어서 이거는 저희가 계속 체계를 테스트해가면서 체계 자체를 더 줄이는지 더 넓히는지 획을 늘릴건지 종을 늘릴건지 이것에 대한 이야기는 테스트해서 업데이트 해가 무슨 결과 보면서 저희가 지속 업데이트 해 나가야 되는 부분을 보고 있습니다.

예, 다만 예, 조금 더 팁터들에 의해서 아까 말씀드린 것처럼 세금 외에 막 깜짝이 내려졌을 것 같다. 이렇게 궁금한 질문을 해 드리라고 생각을 못할 것 같습니다. 약간 당황도 하셨지만 배가 부쳐야 되고 싶어서 의미 있는 시간을 만날 것 같습니다. 긴 시간 이렇게까지 다진 거예요. 두 시간을 세금으로 넘기는 경우는 45번이 처음이었습니다. 처음에 여러가지가 있었고, 시간을 넘는 것도 처음으로 여러가지가 있는 의미가 있는 이 시간 정말로 성의 있게 뭔가 도움을 주시고 싶어서 발표해드리신 세 분, 선생님들께 감사드리면서 마흔 네번째 아이씨을 수 있도록 하시고 싶어 하셨습니다. 고맙습니다.