AI는 어떻게 인플루언서 마케팅을 변화시키고 있는가?

AI는 어떻게 인플루언서 마케팅을 변화시키고 있는가?

인플루언서 마케팅은 한동안 광고 세계에 존재해 왔다. 인플루언서 캠페인에 투자하는 브랜드의 수도 날로 증가하고 있으며, 이는 계속 진화하고 있을 뿐만 아니라 마케팅 영역 내에서도 계속 이어지고 있다.
Talent Resources의 설립자이자 CEO인 Mike Heller는 Fortune과의 인터뷰에서 다음과 같이 언급했다.
“3 천만, 2 천만, 5 백만 명의 팔로워를 지닌 인플루언서는 다른 기존 미디어 매체보다 강력하다.”
mediakix에 따르면, 인플루언서 마케팅 산업의 글로벌 시장 지출은 2020 년 말까지 50억 ~ 100억 달러가 될 것으로 예상된다고 한다.
현 사회는 TV를 시청하는 사람들의 수가 감소하고 광고 차단제가 증가함에 따라 이 산업의 성장이 증가하고 있다. 따라서 현 디지털 시대에 매우 효율적이고 효과적인 마케팅은 입소문 마케팅이라는 것을 확인할 수 있다.
오늘날의 질문은 “인플루언서 마케팅이란 무엇일까?”가 아닌, “인플루언서 마케팅은 어디로 향하고 있나?”가 핵심이다. 이 기사에서는 AI가 인플루언서 마케팅 효과를 혁신시키는 방법을 말하고자 한다.

<인플루언서 마케팅과 관련된 문제점>

인플루언서 마케팅 산업이 크게 발전하고 있지만 몇 가지 문제점들이 있다.
인플루언서가 캠페인에 대해 청구할 수 있는 가격은 게시물 당 좋아요 수 또는 팔로워 수와 같은 참여 측정 항목에 따라 다르다. 두 가지 모두 현재 가짜 참여 및 온라인 소셜 봇의 보급으로 인해 문제가 되고 있다. 최근 연구에 따르면 전 세계에서 가장 인기있는 브랜드 중 일부가 영향력 행사를 통해 가짜 팔로워들에게 노출되고 있다는 것이 밝혀졌다.
Instagram 및 Tumblr 와 같은 사진 메시징 앱의 성장으로 인해 오늘날 소셜 미디어는 점점 이미지 및 비디오 기반이 되고 있다. 온라인으로 공유되는 대부분의 이미지에는 식별 텍스트 또는 해시 태그가 없으므로 추적하기가 매우 어렵다. 이러한 게시물을 정확하게 식별하는 유일한 방법은 이미지 자체의 내용을 분석하는 것이다.
인플루언서를 찾고 그들의 페르소나를 나의 브랜드와 일치시키는 과정은 엄격한 과정이며 여기서 브랜드는 입소문을 통해 인플루언서를 찾고 있다. 인플루언서 캠페인을 직접적으로 다루고 있는 200 명의 영국 마케팅 담당자에 대한 Rakuten Marketing의 설문 조사에 따르면, 그들의 86 %는 인플루언서들이 청구하는 수수료는 근거가 확실하지 않으며 38 %는 인플루언서의 활동이 판매를 주도했는지 알 수 없다고 한다.
인플루언서 마케팅은 완벽하지는 않지만 브랜드가 진정한 온라인 대화를 유도하고 새로운 고객을 찾는 가장 효과적인 방법 중 하나이다. 그러나 그 가치를 측정하고 입증하는 훨씬 더 좋은 방법이 필요하며 인공 지능이 그 해답을 제공하고 있다.

<AI 기반 인플루언서 마케팅 시스템>

인플루언서 마케팅에 인공 지능을 사용하는 것은 다른 많은 비즈니스 부문과 마찬가지로 주목을 받고 있다. 매년 인플루언서와의 협력 프로세스는 인플루언서 검색에서 브랜드 선호도 및 컨텐츠 분석에 이르기까지 점차 자동화되고 있으며, AI는 광범위한 브랜드 니즈에 대한 솔루션을 제공하고 있다.
인공 지능은 일반적으로 자연 또는 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 또는 기계를 만드는 것을 목표로하는 컴퓨터 과학의 한 분야이다. 인플루언서 마케팅 소프트웨어 및 플랫폼은 종종 여러 유형의 AI를 사용한다.
이제 AI가 인플루언서 마케팅을 변화시키는 방법을 크게 네 가지로 살펴 보자.
 
 

1. ANN을 사용한 이미지 인식

머신 비전의 맥락에서 이미지 인식은 이미지 내에서 물체, 장소, 사람, 글쓰기 및 동작을 식별하는 소프트웨어의 기능이다. 따라서 머신이 보다 신속하게 분류하고 식별할 수 있으므로 마케팅 담당자가 상당한 시간을 절약 할 수 있다. 컴퓨터는 머신 비전 기술을 카메라 및 인공 지능 소프트웨어와 함께 사용하여 이미지 인식을 할 수 있다.
마케팅 담당자는 컴퓨터 비전을 통해 몇 초 만에 온라인으로 수백만 개의 이미지와 비디오를 분석하고 미리 결정된 특성을 가진 이미지를 모두 대규모로 식별할 수 있다. 특정 제품이나 브랜드 로고가 포함 된 이미지 일 수도 있고 사람 이미지일 수도 있고 얼굴 표정일 수도 있다. 따라서 이를 통해 누군가가 각 이미지를 보고 제품이 포함된 이미지를 태그하도록하는데 큰 어려움이 없다.
컴퓨터 비전은 마케팅 담당자가 관련 소셜 인플루언서를 식별하고 잠재 고객이 브랜드와 관련된 이미지를 게시하는 시기와 방법에 대해 훨씬 더 깊이 이해하도록 돕는다. 예를 들어, 인플루언서가 새로운 Nike 신발 한 켤레의 이미지를 게시 한 후 팔로워와 다른 인플루언서가 수백만 번 공유 한 경우 이러한 모든 게시물을 브랜드에서 추적 할 수 있다.
컴퓨터는 이미 브랜드 로고에서 풍경에 이르기까지 기본 이미지 속성을 감지할 수 있다. 그러나 인공 지능으로 구동되는 최근의 인플루언서 마케팅 시스템은 인공 신경 네트워크 (Artificial Neural Networks – ANN)를 활용하여 이미지가 어떤 방식으로 부적합한지 또는 유사한 이미지가 특별히 큰 인게이지먼트를 보이는 경향이 있는지 등 이와 같은 수백만 개의 이미지 속성을 분석함으로써 영향 요인에 대한 통찰력을 제공하고 있다.

2. NLP를 통한 인플루언서 퍼포먼스 결정

자연어 처리 (NLP)는 “사람이 사용하는 언어를 이해할 수 있는 컴퓨터 프로그램의 능력”이다.
NLP를 사용하면 인플루언서의 모든 게시물을 처리하고 해당 데이터를 분석하여 특정 인플루언서가 브랜드에 얼마나 적합한 지 이해할 수 있다. 또한 브랜드의 목표에 따라 인플루언서가 미치는 성과를 예측하고 추정할 수 있다. 여기에는 각 게시물의 참여 수준에서 각 인플루언서가 추진하는 판매 전환 횟수에 이르는 모든 내용이 포함된다.
따라서 인플루언서를 찾고 브랜드에 적합한지 판단하는 과정은 리소스를 덜 사용하고 시간이 덜 걸리며 더 정확해진다.

3. 인플루언서의 영향 결정

인공 지능을 기반으로하는 인플루언서 마케팅 시스템은 매년 또는 매월 성과를 기반으로 인플루언서의 잠재력을 재평가하지 않는다. 인플루언서의 게시물에서 배운 바로는, AI 기반 인플루언서 마케팅 시스템은 사람들이 언제 그들의 영향을 받는지 혹은 반응하지 않는지를 경험하고 그에 따라 인센티브를 조정할 수 있는지 이해할 수 있다.

4. 거짓 참여 및 스팸 봇 제거

또한 AI는 스팸 봇을 제거하고 거짓 참여를 걸러 내기 위해 사용되고 있다. 이러한 방식으로 인공 지능은 브랜드가 그들의 인플루언서가 받는 좋아하는 횟수 또는 획득 한 팔로워 수와 같은 실제 참여 지표를 결정하는 데 도움이 된다. 또한 브랜드가 인플루언서가 캠페인에 청구하는 가격을 더 잘 계산하는 데 도움이 된다.
출처 : https://www.singlegrain.com/influencer-marketing/how-artificial-intelligence-is-transforming-influencer-marketing/ by SAVARAM RAVINDRA