[DBR]소비자 선호 광고 학습한 AI, 기발함은 부족했다

AI 요약

독일 함부르크대, 오스트리아 빈경제경영대, 미국 에머리대 연구진은 오픈소스 이미지 생성 모델 스테이블 디퓨전 2.1을 광고 목표에 맞게 미세 조정하기 위해 21만1429개의 온라인 광고 중 자동차 광고 543개를 선별해 잠재 구매자들에게 AIDA(주의·흥미·욕구·활성화) 지표로 평가하게 하고 상위 30개의 시각적 패턴과 폴스타 3 이미지를 학습시켜 AI 광고 50개를 생성했습니다. 연구 결과 AI 광고의 평균 AIDA 점수는 4.55로 기존 온라인 자동차 광고 평균 3.79와 실제 폴스타 광고 3.80보다 높았고 50개 중 47개가 기존 광고 평균을 넘었으며 메타 플랫폼 A/B 테스트에서도 AI 광고의 클릭률이 2.04%로 폴스타 광고(1.37%)보다 높았습니다. 연구진은 프롬프트보다 소비자 반응 데이터로 성과가 높은 광고만 골라 미세 조정하는 방식이 가장 효과적이라고 결론 내렸으나 스마트 포투 광고에서는 인간 제작 광고가 AIDA 3.81로 AI(3.62)보다 근소하게 높아 인간의 개입이 필요한 창의적·특이한 시각 요소는 AI가 충분히 대체하지 못한다고 제시했습니다.