광고 최적화 담당자를 위한 AI 도구: 카피라이팅, 매핑 및 동영상 풀링크의 획기적인 발전

"광고 최적화 담당자의 하루: 오전 7시에 계정 데이터 확인, 오전 10시에 카피 작성, 오후 2시에 소재 제작, 오후 9시에 게재 계획 조정 ......"

한 인포머셜 최적화 담당자가 새벽 2시에 "A사에서 카피 50세트와 이미지 100장을 요청해서 오늘 밤 또 밤샘 작업을 해야 할 것 같습니다!"라는 메시지를 남겼습니다.

열심히 일하는 광고 최적화 담당자를 누가 도울 수 있을까요?

이 글에서는 광고 최적화 담당자가 지루한 소재 제작에서 벗어나 데이터 분석과 전략 최적화라는 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 AI 기술을 사용하여 소재 제작을 간소화하는 방법을 소개하고자 합니다.

폭발적인 카피라이팅 빠른 생성: 원고를 효율적으로 제작하는 3단계

핵심 도구 콤보: ChatGPT + 딥서치 + 시크릿 라이팅 캣

작동 과정이 자세히 설명되어 있습니다:

1단계: "메모리"로 AI 주입하기

• 과거에 성과가 좋았던 팝업 카피, 제품 설명서, 사용자 리뷰 등을 통합하여 AI 툴로 가져오기(권장) ChatGPT (문서 분석 기능).
  예를 들어, 한 뷰티 고객의 경우 샤오홍슈 플랫폼에서 인기 있는 댓글 300개를 AI 시스템에 입력하면 AI가 '칙칙한 안색으로 밤을 새운다', '여드름이 나지 않고 피부에 영양을 공급한다' 등 가치가 높은 사용자 고충 키워드를 자동으로 추출할 수 있습니다.

2단계: 카피라이팅 생성 공식 구축하기

• 핵심 요소를 추출하고 결합하여 효율적인 사본 생성을 위한 공식을 만드세요:[사용자 고충 사항] + [핵심 제품 판매 포인트] + [시나리오 기반 마케팅 훅].
  예를 들어, 야근 후 칙칙해진 피부 문제를 해결하기 위해 "밤늦게까지 일한 후에도 여전히 푸석하고 칙칙한 얼굴이 고민이신가요?"라는 문구를 생성할 수 있습니다. 새로운 XX 세럼은 3초 만에 안색을 환하게 밝혀주므로 까다로운 고객을 대면할 때에도 휴가에서 돌아온 것처럼 생기 있게 보일 수 있습니다."와 같은 문자를 보낼 수 있습니다.

3단계: 카피라이팅 대량 핵분열 및 테스트

• 활용 DeepSeek '다중 모드 생성' 기능은 다양한 마케팅 요구 사항을 충족하기 위해 다양한 분위기와 스타일의 카피 변형을 한 번의 클릭으로 일괄 생성할 수 있는 기능입니다.
• 금지 단어 감지를 위한 시크릿 타워 라이팅 캣과 같은 도구를 사용하면 카피라이팅 감사의 위험을 효과적으로 피하고 원활한 광고 게재 프로세스를 보장할 수 있습니다.

고급 팁:

• 전환율 상위 5개의 문자는 AI 시스템에 피드백되며, 지속적인 학습과 최적화를 통해 AI가 해당 계정의 '폭발적인 유전자'를 심층적으로 습득하여 계정 특성에 더욱 부합하는 전환율이 높은 문자를 생성할 수 있게 됩니다.

클릭률이 높은 머티리얼 제작: AI 그래픽의 황금률

핵심 도구 세트: Midjourney + PS 베타 + Canva AI

머티리얼 4D 제작 방법:

1단계: 타겟팅된 자료 공급

• 역사적으로 좋은 성과를 거둔 자료의 이미지를 업로드하여 중간 여정 '3D 스테레오' + '강한 대비 색상' + '동적 스플래시 효과' 등의 도구를 사용하여 프롬프트 구조를 파싱하고 후속 AI 드로잉에 스타일 참조를 제공할 수 있습니다.

2단계: 저품질 도면을 피하기 위해 네거티브 지시문을 설정합니다.

• 프롬프트에 "만화 같은 이미지, 워터마크 없음"과 같은 부정적인 지시문을 추가하여 워터마크가 있는 만화 같거나 저품질의 이미지를 생성하지 않고 자료의 전문성을 향상시킬 수 있습니다.
• "--style raw" 매개변수를 사용하면 결과 이미지의 스타일이 사실적으로 유지되어 '가소성'을 효과적으로 줄이고 소재를 더욱 사실적이고 매력적으로 만들 수 있습니다.

3단계: 지능형 소재 확장

• Canva 또는 다른 플랫폼에 광고 카피를 입력하면 AI가 자동으로 적합한 템플릿과 매칭하고 Magic Edit 및 기타 기능을 사용하여 배경 요소를 빠르게 교체함으로써 자료의 빠른 반복 및 시나리오 기반 확장을 실현할 수 있습니다.
  예를 들어, 교육 고객의 경우 PS 베타의 '채우기 생성' 기능을 사용하면 지하철 광고, 엘리베이터 포스터, 친구 서클 프로모션 등 다양한 시나리오에 맞게 강의 홍보 이미지를 마케팅 자료로 확장하는 데 5분밖에 걸리지 않습니다.

4단계: 자료 규정 준수 테스트

• 텐센트 클라우드 콘텐츠 보안 API와 같은 서비스에 액세스하여 일괄 생성된 자료의 위험 스캔을 수행하고, 자료의 위반 위험 지점을 사전에 식별 및 방지하며, 광고 게재의 안전과 규정 준수를 보장합니다.

단편 동영상 제작의 산업화: 하루 100개의 동영상은 더 이상 꿈이 아닙니다.

핵심 툴세트: 런웨이 + 매핑 AI + HeyGen

완전 자동화된 단편 동영상 제작 프로세스(SOP):

1단계: 지능형 스크립트 생성

• 제품 매개변수 및 기타 정보를 입력하면 AI 시스템이 자동으로 짧은 동영상 스크립트를 생성하고 인기 있는 BGM을 지능적으로 추천(예: '골든 세컨드'의 핵심 노드에 서스펜스 음악 라이브러리 자료 사용)하여 동영상의 매력을 높일 수 있습니다.

2단계: 초상화 디지털 복제

• 사람의 비디오 영상을 업로드하고 훈련하여 독점적인 디지털 인간 이미지를 생성합니다(HeyGen 플랫폼은 복제를 완료하는 데 1분 분량의 비디오 샘플만 필요합니다).
• 런웨이와 같은 도구를 사용하여 한 번의 클릭으로 배경, 의상, 소품 및 디지털 팝업 동영상의 기타 요소를 교체하여 멀티씬 동영상 콘텐츠를 빠르게 제작할 수 있습니다.

3단계: 일괄 비디오 믹싱

• 자르기 및 스크리닝과 같은 도구의 지능형 기능을 통해 비디오 영상을 자동으로 자르고 전환을 지능적으로 일치시켜 비디오 편집의 효율성을 높입니다.
• 키 프레임 위치에 '가격표', '카운트다운 타이머' 등의 전자상거래 전환 구성 요소를 자동으로 추가하여 짧은 동영상의 전환 효과를 효과적으로 개선할 수 있습니다.
• 측정 데이터에 따르면 한 지역 생활 서비스 고객이 이 프로세스를 적용한 후 3일 만에 528개의 상점 스카우팅 동영상을 빠르게 제작했으며, 광고의 클릭률(CTR)이 23%로 크게 증가했습니다.

고급 게이머의 비밀: AI가 재료 수명 주기 예측

핵심 도구 세트: Google 애널리틱스 4 + 텐서플로

운영 절차:

데이터 반환: 광고 전환 데이터를 소재 특성(예: 색상 톤, 자막 속도, 제품 표시 시간 등)과 연관시키고 태그를 지정하여 다차원 데이터 분석의 기반을 구축합니다.

모델 교육: 텐서플로우와 같은 머신러닝 프레임워크는 재료의 쇠퇴 주기를 예측하고 재료 최적화를 위한 데이터 지원을 제공하는 예측 모델을 구축하는 데 사용됩니다.

• 한 의류 브랜드에서 데이터를 분석한 결과, '차가운 톤' + '3초 제품 클로즈업' 클립의 감쇠 속도가 따뜻한 톤 클립보다 현저히 느리고 감쇠 기간이 40% 연장되는 것으로 나타났습니다.

지능형 경고: AI 모델이 소재의 클릭률이 15%로 지속적으로 하락하는 것을 모니터링하면, 시스템은 자동으로 AI 소재 리퍼비시 명령을 실행하여 광고 효과를 유지하기 위해 제때 소재를 업데이트합니다.

함정을 피하기 위한 AI 협업 가이드

⚠️ 'AI 롤오버'를 방지하기 위한 세 가지 원칙:

원칙 1: 평등주의를 거부하고 양질의 자료를 선택하세요.

• 무분별한 자료의 일괄 생성을 피하려면 AI를 사용하여 500개 사본의 초안을 빠르게 생성한 다음 '수동 선별 깔때기' 메커니즘을 통해 상위 5%의 고품질 사본을 선별하여 보관하는 것이 좋습니다.
  3C 브랜드 고객의 실제 경험에 따르면, AI를 통해 200개의 제품 셀링 포인트를 생성한 후 수동 필터링 프로세스를 통해 "최저가를 낮추세요"와 같이 더 영향력 있고 강한 감성적인 카피만 남았습니다.

원칙 2: 동질화의 함정을 극복하고 차별화된 소재를 만듭니다.

• '사이버 펑크' + '수묵화 스타일'과 같은 상충되는 요소를 미드저니와 같은 AI 페인팅 도구의 프롬프트에 통합하여 AI가 생성한 소재의 동질성을 깨고 독특한 스타일을 부여할 수 있습니다.
• 스테이블 디퓨전의 컨트롤넷 기능은 제품의 구조를 고정하여 AI가 자유롭게 영상을 왜곡하는 것을 방지하고, 영상이 제품 자체와 높은 일관성을 유지하도록 합니다.

원칙 3: 트래픽을 제한하는 플랫폼을 피하고 규정 미준수 위험을 줄입니다.

• AI 도구를 사용하여 머티리얼을 대량으로 생성한 후에는 머티리얼의 알고리즘 유사성을 줄이고 플랫폼의 흐름을 제한하는 위험을 피하기 위해 미러 이미지 뒤집기, 로컬 컬러 블록 수정 등과 같은 '픽셀 수준 미세 조정'을 수행해야 합니다.
• 민감한 어휘를 동적으로 업데이트하는 메커니즘을 구축하고, Zhihu '한 목소리 알기' 여론 인터페이스 등에 액세스하여 최신 위험 단어를 실시간으로 파악하고 금지 어휘를 적시에 업데이트하여 콘텐츠의 안전을 보장합니다.

미래의 전장: AI 최적화 담당자를 위한 세 가지 진화 방향

진화 방향 1: 플랫폼 간 자료의 유전자 재조합

• ShakeEn 플랫폼의 폭발적인 소재에서 '리듬 유전자'를 추출하고 이를 WeChat의 친구 서클 광고 게재 위치에 성공적으로 이식하여 크로스 플랫폼 소재 재사용을 달성하고 그 가치를 극대화했습니다.
• 한 게임 클라이언트는 스테이션 B의 2세대 동영상에서 인기 있는 '팝업 스토킹'을 인포머셜 크리에이티브에 적용하여 광고 클릭률(CTR)이 47%로 크게 증가했습니다.

진화 방향 II: 실시간 핫스팟 전격전

• 마이크로 블로깅 인기 검색 목록을 실시간으로 모니터링하고, ChatGPT를 사용하여 핫스팟 카피를 빠르게 생성하고, DALL-E 3 및 기타 도구와 결합하여 핫스팟 그래픽을 빠르게 생성하여 2시간 이내에 핫스팟 자료를 제작하고 온라인에 배치하여 마케팅의 첫 번째 기회를 포착합니다.

진화 방향 3: AI를 활용한 '반 상식' 전략

• 일부 광고 카피에는 사소한 문법 오류 등 5% 정도의 '불완전한' 요소를 전략적으로 유지하여 콘텐츠에 대한 사용자의 진정성과 신뢰감을 높였습니다.
• 런웨이와 같은 도구를 사용하여 글리치 스타일, 픽셀 효과 등 '버그 아트' 스타일의 자료를 생성하면 새롭고 독특한 시각적 스타일로 Z세대 사용자의 관심과 클릭을 유도할 수 있습니다.

"미래의 광고 최적화 담당자는 AI를 대체하는 것이 아니라 AI를 탁월하게 활용하는 지휘관이 될 것입니다."

경쟁사들은 여전히 기존의 수동 최적화 방식에 의존하고 있지만, AI를 가장 먼저 습득한 광고 최적화 담당자들은 이미 모델을 사용하여 트래픽 추세를 정확하게 예측하고 마케팅 변화를 주도하고 있습니다.

지금 바로 AI 도구를 선택하고, 10개의 광고를 생성하는 것부터 시작하여 AI가 강력한 디지털 비서가 되어 지능형 광고 최적화의 새로운 시대를 함께 시작하세요.