마케팅은 단지 대단한 아이디어만으로는 성공할 수 없습니다. 중요한 것은 그 아이디어에 생명을 불어넣을 코드입니다. 맞춤형 캠페인과 고객 경험에 대한 수요가 증가함에 따라, 창의적인 비전을 확장 가능하고 측정 가능한 솔루션으로 구현하는 데 있어 개발자의 역할이 매우 중요합니다. 마케팅과 엔지니어링의 사이의 격차를 메우기 위해 Google은 Google 캠페인과 그 외 프로젝트에도 사용할 수 있는 다양한 생성형 AI 기반 오픈소스 MarTech 솔루션을 선보였습니다.
동영상을 새로운 형식으로 변환하든, 이미지를 대규모로 생성 및 관리하든, 고품질의 광고용 텍스트를 생성하든, 개발자는 다음 세 가지 혁신적인 도구로 마케팅 자료를 더 쉽게 생성하고 관리할 수 있습니다.
YouTube 광고부터 소셜 미디어 클립까지, 동영상은 브랜드 인지도를 높이고 잠재고객과 소통할 수 있는 강력한 방법 중 하나입니다. 그러나 다양한 플랫폼과 잠재고객에 맞춰 여러 버전을 만드는 데는 많은 비용과 시간이 소요될 수 있습니다.
ViGenAiR는 Google Cloud에서 멀티모달 생성형 AI 모델을 활용하여 긴 형식의 동영상 광고를 더 짧게, 형식별 버전으로 자동 변환하는 동시에 다양한 잠재고객을 공략하기 위해 주요 정보를 추출합니다. Al가 추천하는 대안 중에서 선택하거나, 수동 편집을 통해 직접 모든 창작 요소를 관리하고, 동영상 및 이미지, 텍스트 애셋을 생성하여 Demand Gen 및 YouTube 동영상 캠페인을 강화하세요.
ViGenAiR로 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.
ViGenAiR는 Vertex AI에서 Gemini를 사용하여 동영상의 스토리를 이해한 후 이를 별도의 오디오 및 동영상 세그먼트로 분할합니다. 음성 대화, 비주얼 샷, 화면 위의 텍스트, 배경 음악 등의 섹션으로 나눈 후, ViGenAiR는 해당 정보를 사용하여 의미적, 맥락적으로 연관된 동영상 섹션을 결합합니다. 따라서 대화 중간이나 장면 중간에 동영상이 잘리지 않습니다. 이러한 일관성 있는 A/V 세그먼트는 생성형 AI와 사용자 주도의 재조합 둘 다에서 기본 요소로 역할을 합니다.
모든 광고 그룹에 그에 적합한 비주얼을 만드는 것이 필수적이지만, 마케팅 담당자가 수천 개, 심지어 수백만 개에 이르는 이미지를 관리하다 보면 작업 중에 병목 현상이 발생하는 건 순식간입니다.
Gemini를 기반으로 하는 Adios는 마케팅 담당자가 수천 개의 광고 그룹에 대한 이미지 애셋을 쉽게 업로드하고 관리할 수 있게 해주는 오픈소스 솔루션입니다. 이미지가 없다고요? 문제없습니다. Adios는 Google Cloud의 Vertex AI 플랫폼에서 Imagen 모델을 사용하여 특정 광고 그룹의 컨텍스트에 적합한 맞춤형 고화질 이미지를 생성하여 광고 캠페인의 미감과 성과를 향상시킵니다.
Adios는 마케팅 팀에 다음과 같은 도움을 줍니다.
최신 버전의 Adios는 구성에 있어 유연성이 향상되었으므로, 코드를 편집하지 않고도 AI 모델, GCP 리전, 기타 설정을 쉽게 변경할 수 있습니다. 최근 업데이트에는 생성형 API 상호 작용의 안정성 및 신뢰성이 향상되었을 뿐만 아니라 보다 원활하고 강력한 경험을 위해 실패한 요청의 자동 재시도 기능이 포함되어 있습니다. 텍스트-투-이미지 프롬프트 생성에서는 Gemini 1.5 Flash를 사용하고 Google Ads API는 버전 17을 사용합니다.
검색 캠페인은 소비자가 제품이나 서비스를 찾는 바로 그때 정확히 관련 브랜드를 소비자 앞에 내놓습니다. 그러나 검색 광고 작성에는 시간이 걸릴 수 있고, 현재 이용 가능한 여러 도구는 브랜드 고유의 톤과 스타일이 결여된 천편 일률적인 광고 카피를 생성하는 경우가 많습니다.
Copycat은 Gemini 모델을 사용하여 최고의 성과를 보여준 광고와 브랜드 가이드라인을 분석하는 Python 패키지입니다. 이 도구는 브랜드 고유의 어조와 스타일을 학습하고 새로운 키워드를 사용하여 브랜드에 어울리는 고품질 광고 카피를 생성합니다. 새로운 반응형 검색 광고 및 텍스트 광고를 재작성하거나 확장하거나 생성해야 할 때 언제든 Copycat은 다음을 제공합니다.
Copycat은 Google Ads 계정에서 고품질 검색 광고로 학습시켜야 합니다. Affinity Propagation을 사용하면 학습용 광고를 더 적은 수의 '예시 광고'로 줄여 다양성을 보장하고 중복을 최소화할 수 있습니다. 그런 다음 Gemini가 예시 광고에서 스타일 가이드를 생성하며, 사용자가 자체 가이드라인을 포함할 수도 있습니다. Copycat은 스타일 가이드와 키워드 및 지시를 결합하여 새 광고 카피를 생성하기 위해 Gemini용 프롬프트를 만듭니다. 기존 헤드라인이나 설명이 있다면 Copycat이 광고의 나머지 부분을 채울 수 있습니다.
이러한 생성형 Al 솔루션의 가능성이 기대되시나요?
저희는 개발자가 멋진 마케팅 아이디어를 실현하는 데 도움이 될 수 있는 훨씬 더 많은 도구도 소개하고 있습니다. Google for Developers 블로그의 MarTech 시리즈에서 더 다양한 업데이트를 살펴보시거나 MarTech 솔루션 가이드를 확인하여 지금 바로 구현 가능한 더욱 혁신적인 여러 도구를 탐색해 보세요.
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