GenAI를 활용하려는 마케터를 위한 실용적인 가이드 [2/2]
안녕하세요, 데이터다이빙입니다.
저번 GenAI를 활용하려는 마케터를 위한 실용적인 가이드 1편에서는 GenAI(Artiificial Intelligence)의 긍정적인 측면들을 살펴봤는데요! 2편에서는 이 기술이 가지고 있는 다양한 리스크에 대해 이야기해보겠습니다.
지금부터 시작해볼까요?
🚨 GenAI의 리스크
GenAI는 마케팅 분야에서 창의적인 콘텐츠 생성의 새로운 장을 열고 놀라운 성가를 보여주고 있습니다. 하지만, 가끔은 부정확한 정보 또는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
이러한 현상을 Confabulation 또는 Hallucination(할루시네이션) 이라고 부릅니다. Confabulation은 사실에 근거하지 않으면서도 흥미로운 내용을 생성하는 것인데, 이는 잘못된 정보에 기반한 마케팅 결정으로 이어질 수 있습니다.
즉, 브랜드 이미지에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 거죠!
이러한 현상을 방지하고 효과적인 커뮤니케이션을 유지하기 위해, 마케터는 다음과 같은 전략을 고려할 수 있습니다.
🛠️ 리스크 관리를 위한 전략
🎯 1. 언어 모델 목적별 튜닝
언어 모델 (Language Model, LM)은 인간의 언어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델입니다.
이 모델을 특정 작업이나 산업군(domain)에 맞게 튜닝하고, Context(맥락) 학습을 통해 모델의 정확도를 향상시키는 것은 중요한 전략입니다.
예를 들어, 특정 산업 분야나 주제에 관련된 데이터로 모델을 학습시켜, 그 분야에 더 정확하고 관련성 높은 콘텐츠를 생성하도록 만드는 것입니다.
마케팅 캠페인이나 특정 산업에 맞는 언어 모델 튜닝은 중요합니다.
이를 통해 모델은 브랜드의 톤과 스타일을 반영하고, 타겟 고객에게 더욱 맞춤화된 메시지를 전달할 수 있습니다.
OpenAI GPTs (Generative Pre-trained Transformer의 약어로, 텍스트 생성 및 이해에 특화된 인공지능 모델) 를 활용하는 Fine-tuning 방법도 있습니다. 예를 들어, 특정 제품이나 서비스에 대한 고객의 질문에 대응하는 방식을 맞춤 설정할 수 있습니다.
이 과정의 첫 단계는 적절한 GPT 모델을 선택하는 것입니다. 그 후, 특정 제품이나 서비스와 관련된 고객 리뷰, 광고 문구, 시장 분석 보고서 등의 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 모델이 특정 마케팅 상황에 대해 더 잘 이해하고 반응할 수 있도록 도와줍니다.
수집한 데이터를 사용하여 GPT 모델을 Fine-Tuning하고, 필요에 따라 하이퍼파라미터를 조정함으로써 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 프로세스를 통해, 마케터들은 빠르고 효과적으로 자사의 작업에 특화된 언어 모델을 생성하고 최적화할 수 있습니다. 더 자세한 내용을 알아보시려면 위의 첨부된 OpenAI GPTs fine-tuning 방법도 읽어보시는 걸 추천드립니다!
👥 2. 사람이 검토하기
더 나은 방법으로는 인공지능의 결과물에 대해서 사람이 직접 검토를 하는 것입니다.
AI가 생성한 콘텐츠를 사람이 검토하고 수정함으로써, 오류나 오해의 소지가 있는 정보를 걸러내고 정확성을 높일 수 있습니다.
👍GPT의 잘하는 부분
– 문맥 파악 및 창의성
– 대량의 데이터 처리
– 일괄된 스타일로 글 작성
👎GPT의 못하는 부분
– 도메인 전문성 부족
– 특정 맥락에서의 부정확성
– 뉘앙스 및 상황에 대한 이해 부족
위의 그래프와 같이 GPTs 모델 또한 뛰어난 성과를 보이는 분야와 한계를 갖는 부분이 있습니다.
GPTs는 대화의 문맥을 이해하고 창의적인 답변을 생성할 수 있습니다. 이는 스토리텔링, 아이디어 생성, 복잡한 문제 해결에 유용합니다.
또한 GPTs는 대규모 데이터셋에서 정보를 분석하고 요약하는 데에도 능숙한데요! 이는 데이터 분석, 보고서 작성, 연구 요약에 효과적입니다. 마케팅에서 블로그, 콘텐츠 제작이 필수인 만큼 GPT는 일관된 스타일과 톤으로 글을 작성하여 해당 업무에 큰 도움을 줄 수 있습니다.
그럼 반대로, GPTs 어느 영역에서 인간의 감독이 필요할까요?
GPTs는 특정 분야의 전문 지식이 부족할 수 있습니다. 예를 들어, 최신 트렌드나 특정 산업의 세부 사항에 대한 깊은 이해가 부족할 수 있습니다. 마케터는 GPT가 제공한 콘텐츠를 검토하고, 브랜드 특성, 타깃 고객, 최신 마케팅 트렌드에 맞게 조정할 수 있습니다. 이를 통해 브랜드 메시지의 정확성과 관련성을 높일 수 있습니다!
또한, 마케터는 GPT가 생성한 콘텐츠가 특정 캠페인이나 시장 맥락에 적합한지 평가해야 합니다. 문화적, 지역적 민감성을 고려하고, 특정 대상 고객에게 타켓된 메시지를 제공하기 위해 내용을 조정할 수 있습니다! 이는 브래드의 명성을 보호하고, 타겟 고객과의 커뮤니케이션과 연결을 강화할 수 있습니다.
마지막으로, GPT는 사람들 사이의 미묘한 감정적 뉘앙스나 복잡한 상황에 대한 이해가 부족할 수 있습니다. 마케터는 GPT가 생성한 콘텐츠에 이러한 감정적 뉘앙스와 톤을 추가할 수 있습니다. 특히 브랜드 스토리텔링, 고객 서비스 대화, 감성적인 광고 캠페인에서 중요합니다. 마케터는 GPT의 응답에 인간적인 요소를 추가함으로써 고객과의 더 깊은 소통을 가능하게 합니다.
이제는 AI는 단순한 기술 도구를 넘어, 마케팅의 핵심 전략으로 자리매김하고 있습니다.
마케터들은 AI의 파워를 활용하여 창의적이고 매력적인 캠페인을 만들고, 브랜드의 신뢰성을 강화하는 동시에 고객과의 연결을 깊게 할 수 있을 것입니다!
이번에는 이렇게 GenAI의 리스크와 이에 대한 전략을 살펴보았는데요! 마케커들이 생성형AI를 업무에서 직접적으로 활용하는 방법, 교육 커리큘럼, 등이 궁금하신 분들은
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![GenAI를 활용하려는 마케터를 위한 실용적인 가이드 [1/2]](https://datadiving.net/wp-content/uploads/2023/12/인공지능아티클_Gen_1-768x432.png)
