모든 것이 똑같이 들리지 않으면서 AI로 브랜드를 차별화할 수 있을까요? 가능합니다. 다만 AI를 쓰는 목적을 바꿔야 합니다. 메시지를 써 달라고 하면 잘 쓰기는 했지만 카테고리의 평균을 건네줄 것입니다. 모든 경쟁사가 이미 하는 말을 지도로 그리고, 아무도 차지하지 않은 영역을 정확히 짚는 데 쓰면 AI는 대단히 강력한 차별화 도구가 됩니다.
이 진단에는 무게 있는 이름이 서명처럼 붙어 있습니다. Marketing Week과의 인터뷰에서 BBH의 공동 창업자 Sir John Hegarty는 오늘날 마케팅의 상당 부분을 “반복적이고, 진부하고, 지루하다”고 묘사하며, 스프레드시트는 이해하지만 아이디어는 제대로 이해하지 못하는 “좌뇌형 사고자”들이 브랜드와 에이전시를 채우고 있다고 비판합니다. 그가 즐겨 드는 논거는 이렇습니다. “신제품 출시의 약 95%는 실패한다.” 지금은 활용할 수 있는 데이터가 이렇게 많은데도 지난 20년간 이 비율이 거의 변하지 않았다는 것입니다. 그는 정확한 수치에는 논란의 여지가 있음을 인정하지만, 비판의 본질은 유효하다고 말합니다.
AI가 만든 광고는 왜 이렇게 비슷하게 들릴까요?
모델이 작동하는 방식 때문입니다. 언어 모델은 텍스트의 가장 그럴듯한 다음 부분을 예측하는데, 가장 그럴듯하다는 것은 정의상 이미 존재하는 것과 가장 닮았다는 뜻입니다. 스포츠 브랜드의 카피를 부탁하면 한계를 넘어서는 노력과 극복을 이야기할 것입니다. 경쟁사를 위해 부탁해도 말만 바꿔 똑같은 이야기를 내놓을 것입니다.
그 결과는 조용한 수렴입니다. 개별 콘텐츠만 보면 모두 아무 문제가 없어 보입니다. 하지만 모아 놓으면 누구도 눈에 띄지 않고, 소비자는 누가 무슨 말을 했는지 기억하지 못하는 카테고리가 됩니다.
도구의 잘못은 아닙니다. 평균을 내는 기계에 아이디어의 일을 시킨 것이 잘못입니다.
Hegarty의 말이 옳은 부분과 AI가 실제로 도움이 되는 지점
Hegarty는 인터뷰에서 인공지능을 언급하지 않습니다. 그럴 필요도 없습니다. “데이터에는 답이 없다”는 그의 말은 단순한 논점에 기대고 있습니다. 데이터는 이미 일어난 일을 묘사하는데, 마케팅은 앞을 내다보아야 한다는 것입니다. 이미 존재하는 것을 학습한 AI는 바로 그 한계를 물려받습니다.
하지만 짚어 볼 만한 뉘앙스가 있습니다. 데이터가 과거를 묘사한다면, 모두가 지금 어디에 서 있는지도 정확하게 묘사한다는 점입니다. 그리고 무리가 어디에 있는지 아는 것은 무리를 벗어나는 데 꼭 필요한 정보이기도 합니다.
Hegarty의 조언은 이 접근과 잘 맞습니다. 브랜드가 무엇을 믿는지 분명히 하는 선언문을 쓰고, 좋은 캠페인은 지루하다고 바꾸지 말고 더 오래 이어 가며, 구매하지 않는 사람들의 말도 들으라는 것입니다. 브랜드는 고객만으로 만들어지지 않기 때문입니다.
브랜드는 왜 무리를 따라갈까요?
무리 행동 이론에 따르면 불확실한 상황에서 우리는 다른 사람들이 하는 일을 따라 하는 경향이 있습니다. 모두가 한 방향으로 간다면 이유가 있을 것이라는 생각이죠. 그리고 잘못되더라도 적어도 혼자 틀린 사람은 없다는 것입니다.
광고에서는 이런 본능이 모두가 베끼는 카테고리 코드를 만듭니다. 스포츠에서는 슬로 모션과 땀, 식품에서는 미소 짓는 가족, 테크에서는 떠다니는 대시보드가 그렇습니다. 이를 따르는 것은 결재 위원회 앞에서는 안전하게 느껴집니다. 하지만 실제로는 비싼 선택입니다. 오디언스가 어느 브랜드의 것으로 봐도 무방한 메시지에 똑같은 미디어 투자를 쓰는 셈이기 때문입니다.
잘못 쓰면 AI는 무리를 증폭합니다. 카테고리 전체가 비슷한 모델과 비슷한 브리프로 일한다면 수렴은 사실상 피할 수 없습니다. 진정으로 공감을 얻으려면 유행하는 길에서 과감히 벗어나야 합니다. 반가운 소식은 같은 기술이 눈을 가린 채가 아니라 방법을 갖고 그렇게 할 수 있게 해 준다는 점입니다.
AI로 브랜드 메시지를 차별화하는 단계별 방법
- 카테고리 전체를 지도로 그리십시오. 클라이언트가 브리프에서 언급한 세 곳만이 아니라 모든 경쟁사의 광고와 오가닉 콘텐츠를 분석합니다.
- 영역별로 묶으십시오. 어떤 약속, 톤, 포맷, 비주얼 코드가 계속 반복되는지 파악합니다. 이것이 무엇이 붐비는지 보여 주는 지도입니다.
- 선점되지 않은 텐션을 찾으십시오. 그 지도를 오디언스의 실제 대화와 교차해 봅니다. 사람들을 걱정시키거나 답답하게 하는데도 어느 브랜드도 답하지 않는 것이 무엇인지 확인합니다.
- 태그라인보다 관점을 먼저 쓰십시오. 여기서는 사람의 판단이 우선입니다. Hegarty가 제안하는 취지의 짧은 선언문으로, 브랜드가 무엇을 믿고 무엇에 맞서는지를 담습니다.
- AI는 저자가 아니라 스파링 파트너로 쓰십시오. 각 아이디어가 어느 경쟁사와 닮았는지, 어떤 클리셰를 반복하는지 물어보십시오. 찾지 못한다면 제대로 가고 있는 것입니다.
- 미디어 비용을 투입하기 전에 콘셉트를 테스트하십시오. 예상 클릭 가능성을 점수로 매기고, 다르면서도 통할 가능성이 높아 보이는 것을 남깁니다.
- 아이디어에 시간을 주십시오. 차별화는 일관성으로 만들어집니다. 분기마다 메시지를 바꾸면 브랜드는 곧바로 소음 속으로 되돌아갑니다.
평범해지는 AI와 전략적인 AI
| 단계 | 평범해지는 활용법 | 차별화하는 활용법 |
|---|---|---|
| 리서치 | 챗봇에게 “업계 트렌드”를 묻는 것 | 카테고리 전체의 실제 광고와 콘텐츠를 분석하는 것 |
| 인사이트 | 모두가 하는 말을 요약하는 것 | 아무도 다루지 않는 오디언스의 텐션을 찾는 것 |
| 메시지 | 태그라인 쉰 개를 생성해 가장 듣기 좋은 것을 고르는 것 | 브랜드의 관점에서 쓰고, AI로 그 관점을 압박 테스트하는 것 |
| 크리에이티브 | 이번 달에 유행하는 포맷을 따라 하는 것 | 나만의 차별적이고 알아볼 수 있는 코드를 구축하는 것 |
| 검증 | 출시하고 어떻게 되는지 지켜보는 것 | 미디어 투자 전에 콘셉트를 점수화하는 것 |
투자하기 전에 다른 아이디어가 통할지 어떻게 알 수 있을까요?
이것이 진짜 제동 장치입니다. 다르다는 것에는 검증된 실적이 없기에 눈에 띄는 일은 두렵고, 어떤 마케팅 디렉터도 이사회 앞에서 검증되지 않은 베팅을 옹호하고 싶어 하지 않습니다. 바로 이 지점에서 AI는 획일성을 키우는 대신 위험을 실제로 줄여 줍니다.
Defy 플랫폼에서 Defy Monitor는 미디어 비용을 쓰기 전에 각 콘셉트의 예상 클릭률을 점수로 매기며, 실제 광고 성과로 검증된 모델을 사용합니다. 발상은 단순합니다. 비용을 지불하기 전에 크리에이티브가 통할지 아는 것입니다. 또한 카테고리 전체의 광고를 몇 분 만에 분석하므로, 그 아이디어가 경쟁사가 이미 하는 것과 너무 비슷해 보이는지도 함께 보여 줍니다.
반대편 함정에 빠지지 않도록 한 가지 주의할 점이 있습니다. 점수가 높다고 해서, 다른 아이디어와 비슷하다면 좋은 아이디어가 되지는 않습니다. 필터는 양방향으로 작동해야 합니다. 다른가? 그리고 통할 가능성이 있는가? 둘 중 하나만 통과한다면 아직 준비가 안 된 것입니다.
판단은 여전히 사람의 몫입니다
AI는 에이전시가 경쟁사 감사에 쓰는 수많은 시간을 줄여 주고, 수천 건의 대화를 요약하고, 어느 콘셉트가 더 큰 흡인력을 가질지 예측해 줄 수 있습니다. 하지만 브랜드가 무엇을 믿는지는 결정하지 못합니다. 그것은 여전히 안목과 판단력, 그리고 약간의 용기를 가진 사람의 일입니다.
Hegarty의 말이 맞습니다. 데이터에는 답이 없습니다. 하지만 잘 쓰면 어떤 답이 이미 선점되었는지는 알려 줍니다.
