생성형 AI(인공지능)가 소비자 선호 데이터를 학습해 제작한 광고가 기존 온라인 자동차 광고보다 높은 효과를 보였다는 연구 결과가 나왔다. 독일 함부르크대, 오스트리아 빈경제경영대, 미국 에머리대 공동 연구진은 오픈소스 이미지 생성 모델 스테이블 디퓨전 2.1을 활용해 자동차 광고의 성과를 높이는 방안을 실험했다. 연구진은 21만1429개의 온라인 광고 중 자동차 관련 광고 543개를 추출해 잠재 자동차 구매자들에게 보여주고, AIDA 지표(주의, 흥미, 욕구, 활성화)를 기반으로 평가를 진행했다.
소비자로부터 높은 점수를 받은 광고 30개의 시각적 패턴을 학습한 AI는 새롭게 출시된 차량 폴스타 3의 이미지와 함께 50개의 광고를 생성했다. 이 AI 광고들의 평균 AIDA 점수는 7점 만점에 4.55점으로, 기존 온라인 자동차 광고 평균 3.79점과 실제 폴스타 광고 3.80점을 모두 상회했다. 실제 광고 플랫폼인 메타(Meta)에서 진행한 A/B 테스트에서도 AI 생성 광고 클릭률이 2.04%로, 기존 폴스타 광고의 1.37%보다 높게 나타났다.
연구진은 단순히 프롬프트(명령어)만으로는 효과적인 광고 제작이 어렵다는 점을 확인했다. 범용 AI 모델을 무작위 광고나 성과가 낮은 광고와 함께 학습시키는 방식보다, 소비자 반응이 우수한 광고만 선별해 미세 조정한 모델이 가장 높은 성과를 냈다. 즉 소비자 평가 데이터를 광고 목표에 맞춰 학습시키는 것이 중요하다는 의미다.
하지만 AI 광고 제작에도 한계가 드러났다. 2인승 도심형 소형차 스마트 포투(Smart Fortwo) 광고의 경우 인간이 만든 실제 광고가 AIDA 점수 3.81로 AI 광고(3.62)를 근소하게 앞섰다. 실제 광고는 차량의 소형 크기와 도심 주행에 적합한 특성을 독특한 시각 요소로 표현했으나, AI는 평균적인 광고 패턴을 학습하는 데 그쳐 차별화된 창의성은 부족했다. 이는 광고에 익숙함뿐 아니라 낯섦과 독창성이 요구된다는 점을 시사한다.
이번 연구는 반복적이고 검증된 작업은 AI에 맡기고, 인간은 브랜드만의 독특한 개성을 살리는 창의적 아이디어 창출에 집중해야 한다는 과제를 던진다. AI가 광고 제작 효율과 소비자 반응을 높이는 도구로 활용되는 가운데, 기발함과 차별성은 여전히 인간의 몫이라는 점을 보여준다.
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