이 포스팅은 Marketing Brew에 소개된 기사 "Dynamic ad insertion isn’t the silver bullet for advertising. Could it get a boost with AI?"를 참조하여 요약한 내용 입니다.
"Burned-in" 광고는 모든 시청자에게 동일한 광고를 보여주는 방식이고, DAI는 시청자의 속성에 따라 다른 광고를 보여주는 방식입니다. 이론적으로, DAI는 개인화와 참여도를 높여 시청자 및 고객 유지율을 증가시킬 수 있지만, 실제로는 여전히 규모 확장과 효율성 문제에 직면해 있다고 합니다.
전문가들은 스트리밍이 주류를 이루는 미디어 환경으로의 전환과 함께, DAI 기술이 약속된 잠재력을 발휘할 수 있을 것이라고 전망하면서도, 아직 해결해야 할 문제들이 있다고 지적합니다. 현재로서는 "burned-in" 광고가 더 신뢰할 수 있는 방식으로 여겨지지만, 향후 10년 간 TV가 대부분 스트리밍으로 이동함에 따라, 그 필요성이 점점 줄어들 것으로 보입니다.
또한, 생성 AI 기술을 활용하여 개인화된 광고 크리에이티브를 효율적으로 제공할 수 있는 가능성에 대해서도 언급하고 있습니다. 예를 들어, 한 시청자에게는 빅맥을 홍보하는 광고를, 다른 시청자에게는 프렌치 프라이를 특징으로 하는 광고를 보여주는 등, AI가 소비자의 선호에 따라 광고 자산을 동적으로 조합할 수 있습니다.
그러나 광고의 개인화는 미디어 회사들에게 승인 과정을 포함해 새로운 도전을 제기합니다. 대량의 크리에이티브를 검토하고 기준에 맞지 않는 광고를 식별해야 하며, 이미 아마존 AWS에서 AI 기반 광고 검증을 도입하는 등의 기술이 활용되고 있습니다.
마지막으로, DAI는 라이브 이벤트의 예측 불가능성과 스트리밍의 시청자 수 급증에 대처하는 역사적인 도전을 완전히 해결할 수는 없습니다. 슈퍼볼과 같은 이벤트는 게임의 흥미도에 따라 시청자 수가 크게 변동할 수 있으며, 스트리밍 경험을 더 신뢰할 수 있게 만들고 DAI를 현실로 만들기 위해서는 적절한 인프라와 서버 지원이 중요합니다.