이미지 생성 활용 마케팅 : 생성형 AI가 가져올 CPA 마케팅의 변화

INTRO

최근 몇 년 사이, 인공지능 기술은 놀라운 속도로 발전했습니다. 일상 생활에서 필요한 정보 탐색부터, 업무에서의 다양한 활용까지, 우리 삶 속에 이제는 AI가 빠질 수 없죠. 그 중에서도 특히 주목받고 있는 분야가 바로 텍스트 기반 이미지 생성 기술입니다.

촬영 장소 섭외, 모델 캐스팅, 후반 보정 그 외에도, 사진 한 장을 만들기 위해서는 꽤 많은 절차들이 필요합니다. 이러한 제작 프로세스는 많은 시간과 예산이 필요하죠. 하지만, 생성형 AI를 통한 이미지 제작은 아래와 같은 이유로 제작 프로세스가 매우 단축됩니다.

그래서 오늘은 생성형 AI의 이미지 생성 기능이 어떻게 이렇게까지 정교하게 만들어질 수 있는지, 그리고 이미지 생성이 가져올 광고/마케팅 업계 변화는 무엇일지 말씀드리고자 합니다.

이미지 생성 기능은 어떻게 빠른 속도로 발전했을까?

위 예시는, GPT PLUS모델에서 요청한 내용입니다. 이전의 학습을 위한 어떠한 채팅 내역도 없이 단순히 "모던하고 따뜻한 분위기의 치과 인테리어 사진"을 요청했고, GPT는 해당 이미지를 단 18초만에 만들었습니다. 생성형 AI가 이렇게 빠른 속도로 이미지를 만들 수 있는 이유는 다음과 같은데요.

데이터 기반 학습 구조

AI가 만들어내는 이미지는 단순히 예쁘기만 한 것은 아닙니다. [이미지 - 텍스트] 쌍 구조의 대규모 데이터셋과 이를 정교하게 해석하는 모델이 자리하고 있기 때문인데요. 이 데이터셋은 스타일과 주제가 다양한 고해상도 이미지와, 그에 대응하는 태그, 캡션, 설명 문구 등으로 구성되어 있으며, 이를 통해 모델은 텍스트의 의미를 이미지로 변환하는 법을 배워갑니다. 뿐만 아니라 생성된 이미지와 실제 이미지를 비교하면서, 지속적인 피드백 루프를 통해 모델 성능이 개선되고 있습니다.
Fine-Tuning과 피드백 기반 학습

AI 이미지 생성 기술의 강점 중 하나는 맞춤화에 있습니다. 단순한 이미지 생성이 아닌, 특정 스타일이나 브랜드에 맞춘 Fine-Tuning이 가능하며, 반복 생성 이미지나 유저 피드백 데이터를 통해 지속적으로 결과물이 개선되죠. 디스코드 내에서 축적된 수많은 프롬프트에 결과 이미지 역시 중요한 학습 자료로 활용되며, 이를 통해 모델은 점점 더 ‘사람처럼’ 이해하고 반응하게 됩니다. 또한, 강화학습(Reinforcement Learning) 기법을 통해 만족도 높은 결과물을 제공하기 위해 반복적으로 업데이트되며, 프롬프트와 결과물 간의 간극을 좁혀 나가고 있습니다.