아티클퍼포먼스 마케팅의 미래: 벤더 추가가 아닌 데이터 스택 최적화
성과 압박이 커지는 상황에서 마케팅 성공의 핵심은 데이터 기반을 AI 중심의 성장 엔진으로 전환하는 것이에요.
새로운 툴을 더 도입하기보다 기존에 가진 데이터 스택을 어떻게 활용할지가 관건이에요.
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아티클성과 압박이 커지는 상황에서 마케팅 성공의 핵심은 데이터 기반을 AI 중심의 성장 엔진으로 전환하는 것이에요.
새로운 툴을 더 도입하기보다 기존에 가진 데이터 스택을 어떻게 활용할지가 관건이에요.
성과 압박이 심해지는 요즘, 데이터 기반을 AI 중심의 성장 엔진으로 바꾸는 것이 마케팅 성공의 열쇠예요.
새로운 툴을 계속 늘리기보다 지금 쓰는 스택을 어떻게 더 잘 쓸지가 관건인 것 같아요.
AI 검색 환경에서 브랜드를 알릴 수 있는 초보자용 디지털 PR 전략이에요.
기존 SEO 방식 말고 AI 검색 시대에는 PR 접근법을 바꿔야 할 것 같아요.
OpenAI Overview 같은 AI 랭킹 시스템은 눈에 보이지 않아요. 대신 기계가 우리 웹사이트를 잘 읽고 검증할 수 있는 구조를 만드는 게 핵심이에요.
이제는 사람이 아니라 AI 엔진이 우리 사이트를 어떻게 파싱하는지 살펴봐야 해요.
Zero One Growth에서 AI 에이전트를 활용해 고객 관계 관리(CRM) 운영을 자동화하는 서비스를 시작했어요.
사람의 개입을 줄이는 '제로 터치'라는 표현이 인상적이에요.
얀 르쿤이 지지하는 프랑스 AI 스타트업 ZML이 여러 AI 칩에서 추론 비용을 낮춰줄 LLMD 소프트웨어를 공개했어요.
AI 모델을 돌릴 때 드는 비용을 줄여줄 수 있는 도구가 나왔네요.
아티클생성형 AI 덕분에 콘텐츠를 찍어내는 건 편해졌어요. 하지만 좋은 성과를 내는 콘텐츠 마케팅을 하기는 여전히 어려운 숙제예요.
이제 제작(Production)보다는 전략과 품질 관리(Strategy & Quality Control) 쪽으로 업무 중심이 옮겨가고 있어요.
AI 칩 제조사 SambaNova가 5개월 만에 10억 달러 규모의 투자를 받았어요. 이번 투자로 기업 가치는 110억 달러로 올라갔죠.
인텔이 16억 달러 정도에 인수를 검토했다는 이야기가 나온 지 몇 달 안 됐는데, 기업 가치가 정말 많이 뛰었네요.
아티클스위스 인구의 3분의 2는 AI가 만든 광고를 부정적으로 보고 있어요. 하지만 투명성만 지켜진다면 구체적인 장점도 있다고 해요.
AI 기술을 쓰는 것만큼이나 이게 AI 작품이라고 밝히는 게 정말 중요할 것 같아요.
OpenAI와 Anthropic 같은 AI 선도 기업들이 올해 LLM이나 컴퓨팅 인프라 대신 FDE(Forward Deployed Engineer) 인력 확보에 10조 원 이상을 쓰고 있어요. 이들은 고객사의 업무 환경에 직접 들어가 데이터와 시스템, 프로세스를 연결해 AI가 현장에서 잘 돌아가게 만드는 역할을 해요.
이제는 기술 자체보다 기술을 실제 비즈니스 흐름에 어떻게 심느냐가 핵심인 것 같아요.
이바라키현립 시모츠마 제1고등학교의 이나이 슈이치 교장이 자신의 지식과 교육 철학을 학습시킨 대화형 AI 아바타를 개발했어요.
선생님께는 차마 말 못 하는 진로 고민을 AI랑 나누게 하려는 아이디어예요.
2023년 이후 처음으로 MFA(Made-for-Advertising) 사이트에 투입되는 광고비 비중이 줄어들지 않고 오히려 늘어났어요.
AI로 대량 생성된 저품질 콘텐츠가 광고 생태계에 어떤 영향을 주는지 살펴봐야 해요.
독일 최대 디지털 에이전시 그룹인 Serviceplan의 Plan.Net이 기업 대상 AI 기반 마케팅 트랜스포메이션 서비스를 위해 새로운 AI 유닛을 만들었어요.
딜로이트 출신 AI 전문가가 합류해서 전문성을 높였다고 해요.
아티클중국의 대형 서비스 플랫폼인 메이투안이 직접 만든 멀티모달 에이전틱(agent/agentic) AI 모델의 소스 코드를 공개했어요.
거대 플랫폼이 핵심 기술을 오픈소스로 풀면서 생태계를 넓히려는 움직임이 보여요.
하쿠호도는 AI 최적화 과정에서 브랜드 개성이 사라지는 문제를 해결하려고 해요. 'Branded AI Agent'를 통해 브랜드에 인격을 부여하는 사례를 가져왔어요.
AI가 브랜드의 페르소나를 직접 수행하는 시대가 오고 있네요.
기업의 조직 구조와 비즈니스 모델 전체가 인공지능을 중심으로 재편되는 'AI-Native' 시대가 오고 있어요.
챗봇 활용 단계를 지나서 기업 체질 자체가 바뀌는 과정을 보여주네요.
아티클AI 에이전트 '나미카와 스스무 B'가 AI들만 존재하는 SNS를 탐험하며 AI의 성장 가능성을 살펴본 칼럼이에요.
사람 대신 AI 에이전트가 주인공으로 등장해서 SNS를 여행하는 설정이에요.
자연어 프롬프트로 복잡한 질문을 탐색할 수 있는 대화형 검색 챗봇이 유튜브 데스크톱 버전에도 도입됐어요.
이제 유튜브 검색창에 키워드 대신 진짜 궁금한 문장을 물어볼 수 있게 됐어요.
AI 자동 번역 덕분에 언어 장벽이 낮아졌어요. 이제는 기존 템플릿을 따라 하는 소비형 밈 대신, 사용자가 직접 변수를 더하는 편집형 밈이 나타나고 있어요.
사용자들이 콘텐츠를 재가공하며 자신만의 개성을 드러내기 시작했네요.
Meta가 광고 속 AI 생성 요소가 포함되었는지 더 자세히 알 수 있도록 공개 태그를 업데이트해요.
Meta 자체 도구는 물론 외부 AI 툴을 쓴 광고까지 명확하게 구분되겠어요.
메타에서 광고나 인테리어, 크리에이터 작업 등 여러 분야에 쓸 수 있는 AI 이미지 생성 모델 Muse를 공개했어요.
광고 제작이나 크리에이터 생태계를 타겟으로 잡은 것 같아요.
리스트형 콘텐츠가 AI 검색 엔진에서 자사 제품이 아닌 경쟁사를 추천하게 만드는 현상과 이를 방지하기 위한 전략을 다뤄요.
리스트 형태의 글을 쓰다가 의도치 않게 우리 브랜드를 경쟁사 홍보 수단으로 만들 수도 있겠더라고요.
Writesonic의 리드 중 AI 검색 비중이 작년 2.5%에서 올해 3월 35%로 늘어났어요. 이제 SEO는 엔지니어링 문제로 변하고 있어요.
작년보다 AI 검색을 통한 유입이 14배나 급증했어요.
메타가 디자이너처럼 복잡한 크리에이티브 브리프를 이해하는 새로운 'Muse Image' 모델을 공개했어요.
텍스트만 잘 써도 디자이너 수준의 결과물을 얻을 수 있을 것 같아요.
오픈 소스 모델의 성공이 프론티어 랩의 손실로 이어지지는 않아요. 두 모델은 같은 라이프사이클 안에서 서로 다른 단계를 차지하고 있어요.
오픈 소스와 폐쇄형 모델이 경쟁보다는 상호 보완적인 단계에 있다는 점이 인상적이에요.
마이크로소프트가 AI 관련 지출을 줄이는 흐름에 올라탔어요. 외부 의존도를 낮추고 자체 모델 활용을 늘리는 중이에요.
빅테크 기업들이 AI 투자 전략을 확장 대신 효율화 쪽으로 바꾸고 있나 봐요.
디스코드의 AI 모더레이션 시스템에 버그가 생겼어요. 지난 두 달 동안 스프레드시트나 체스판 같은 무해한 이미지를 유해 콘텐츠로 잘못 판단해서 8,000명 이상의 사용자가 차단됐다고 해요.
AI가 투명 배경이나 단순한 격자무늬까지 유해하다고 오인했다는 점이 인상적이에요.
Y Combinator가 지원하는 기업이 피그마에 인수됐어요. 이 팀은 바이브 코딩 플랫폼과 에이전트 생성 제품을 만들던 곳이에요.
코딩 대신 분위기(vibe)만으로 결과물을 만드는 기술이 디자인 툴에 어떻게 들어올지 궁금해요.
다지점 브랜드를 위한 로컬 최적화 프레임워크와 AI 활용법을 다뤄요.
로컬 마케팅의 복잡함을 AI 레이어로 풀어낸 내용이에요.
올해 인공지능 분야에 대규모 투자가 계속되고 있어요. 하지만 마케터가 얻을 실질적인 보상은 아직 불분명한 상태예요.
투자 규모는 엄청난데 수익(ROI)이 어떻게 돌아올지는 아직 알 수 없다는 점이 눈여겨볼 부분이에요.