AI가 비디오 마케팅을 혁신하여 고객 참여도를 높이는 방법

자산을 전체적으로 AI 기반 개인 설정을 채택하여 시청자 반응을 끌어올립니다. 20% within 90일, 그런 다음 결과를 실시간으로 모니터링하고 데이터로 창의적인 문구와 CTA를 조정합니다.

다가오는 해에는 ai 기반 시스템이 콘텐츠를 맞춤형으로 조정할 것입니다. several targets 세그먼트, 균형 조정 개인 정보 보호 성능과 함께 사용하십시오. 메타스 자산을 적절한 컨텍스트에서 나타나도록 태그합니다. 어디 브라우징 신호는 관심사를 나타냅니다. 섬네일과 메시지를 테스트하는 실험 프레임워크를 만드세요. line, 그리고 행동 촉구, 그리고 최적의 성능을 보이는 조합을 밝혀내기 위해 반복적으로 개선합니다. 모듈 방식이 적용되었습니다.

On youtube, AI 기반 최적화를 활용하여 클립을 자르고 순서를 재배열하고, 정확한 어휘로 제목을 만들고, 음성 속도를 조절하여 targets 당신이 관심을 갖는 것. 이는 다음을 유지합니다. 창조 pace high and the 속도 빠르게 학습하는 능력, 무엇이 공감되는지 며칠 만에 파악할 수 있도록 돕습니다.

편향된 데이터에서 비롯되는 거짓에 주의하십시오. 개인 정보 보호 집계와 명확한 출처를 통해 무엇이 효과적인지 이해하십시오. 이 접근 방식은 플랫폼 전반에 걸쳐 사용자 행동과 신호에 반응하는 맞춤형 시퀀스를 통해 광범위한 도달 범위에서 개인 수준 관련성으로 전환함으로써 캠페인을 변화시키고 있습니다.

시작점: 이전 드라이브를 위해 생성된 기존 자산을 감사하고, 오디언스 여정을 매핑하고, 최적화를 위한 AI 기반 루프를 배포하고, 여러 채널에서 라이브 서비스를 시작합니다. 시청 시간, 클릭률, 전환과 같은 구체적인 KPI로 측정하고, 이 접근 방식의 가치를 입증한 후 여러 채널(예: 유튜브 또는 다른 플랫폼)에서 효과적인 부분을 확장합니다. 연간 속도에 맞춰 유연하게 작동하는 자산을 생성합니다. 가능성은 자동화된 마이크로 크리에이티브 반복 및 실시간 신호에 대응하는 적응형 시퀀스의 자동화 등을 포함합니다.

비디오 캠페인을 위한 AI 기반 오디언스 세분화

의도와 시청 행동에 기반한 세 개의 코호트 전략으로 시작하여, 이를 스크립트 작성 선택 및 짧은 형식의 변형으로 전환하여 공감대를 극대화합니다. 유튜브와 넷플릭스의 1차 데이터를 활용하여 수천 번의 노출 건수에 걸쳐 빠른 반복을 가능하게 합니다.

분석해야 할 주요 신호에는 지속 시간, 완료율, 일시 중지, 되감기, 건너뛰기 작업, 장치, 지리, 시간대, 이전 상호 작용 등이 포함됩니다. 증강 분석을 사용하여 선호도 및 의도와 같은 분야에서 신호로 생성된 세그먼트를 파악하십시오. 이 접근 방식은 더 큰 청중에게 확장되며 아바타를 사용하여 페르소나 모델링을 지원합니다.

여러 분야에서 데이터를 분석하는 머신 러닝 파이프라인은 고유한 코호트를 생성할 수 있습니다. 이 프로세스는 자동화된 특징 엔지니어링을 점점 더 많이 활용하며, 아바타 기반의 페르소나는 대상 고객 클러스터를 설명하여 더 나은 타겟팅과 예산 할당을 가능하게 합니다. 이 프레임워크는 브랜드가 대상 그룹을 정의하는 방식을 변화시키고 있습니다.

창의적인 확장은 모듈식 각본 작성 블록과 짧은 변형 라이브러리에 의존합니다. 생성된 템플릿은 빠른 변형을 가능하게 하며, 아바타를 활용하여 어조, 언어, 행동 유도 문구를 맞춤화합니다. 수천 개의 생성된 변형을 생성하고 세그먼트별로 테스트합니다. 그러면 유튜브 및 기타 채널에서 더 큰 시청률을 높이고 넷플릭스 스타일의 개인화 패턴을 반영할 수 있습니다.

• KPI 정의: 완료율, 조회수 통과율, 상호 작용율 및 단기 매출 증가; 세그먼트별 목표 조정.
• 데이터 품질 확보: 첫 번째 당사자 소스 통합, ID 그래프 유지, 개인 정보 제약 준수.
• 실험 계획: 코호트를 대상으로 A/B 테스트를 실행하고, 크리에이티브 변형을 비교하며, 세그먼트별 리프트를 측정합니다.
• 프로토타입의 창의적인 특징: 각 클러스터에 맞게 스크립트 길이, 어조, 행동 유도 문구를 조정합니다.
• 자동 확장: 새 변형을 신속하게 생성하기 위해 템플릿과 동적 광고 크리에이티브 최적화를 배포합니다.

일반적인 문제는 데이터 사일로, 속성 드리프트, 그리고 변화하는 시청자 선호도를 포함하며, 교차 소스 조정 및 정기적인 모델 새로 고침을 통해 데이터 통합 및 개인 정보 보호 제약 조건을 모두 해결해야 합니다.

오늘날의 데이터가 풍부한 환경은 빠른 반복과 엄격한 거버넌스를 요구하지만, 그 대가는 채널과 접점을 통한 정확하고 관련성 높은 메시징입니다.

시청 시간, 건너뛰기 비율 및 상호 작용 신호로 모델을 훈련하는 방법

이 인스턴스별 데이터 접근 방식은 기반으로서 콘텐츠 속성, 인스턴스별 특징, 청중 맥락, 텍스트 및 음성 단서를 융합합니다. 이를 통해 효율성이 가능해지고, 기술 발전의 이점을 활용하여 청중 전체의 만족도와 시청자 충성도를 높일 수 있습니다. 인스턴스별 신호에 우선순위를 두고 점진적으로 장기적인 단서를 증폭시키는 기반을 구축하여 청중의 다양성을 무시하는 일반적인 템플릿을 피하십시오.

신호 설계 세부 사항: 트랙별 인스턴스 시청 시간 분포, 이진 스킵 이벤트, 장시간 시청 구간, 상호 작용 횟수(좋아요, 공유, 댓글)를 추적합니다. 이러한 것들을 다음과 같은 레이블로 번역합니다: observed_completion, skip_event, high_interest. 시간 기반 특징을 사용합니다: 마지막 상호 작용 이후 경과 시간, 세션 길이; 감정 및 관심사를 파악하기 위해 대본의 텍스트 신호와 오디오의 음성 단서를 통합합니다. 시간-까지 스킵 및 생존 분석에 대한 위험-유사 모델링을 적용하여 검열된 데이터를 처리합니다. 청중 생성 및 장치별로 신호를 정규화하고, 설문 조사에서 얻은 만족도 지표를 기준으로 예측을 보정합니다. 심지어 장기 콘텐츠도 클러스터별 보정 및 적응의 이점을 얻습니다.

모델링 접근 방식: 클립 스트림 전체의 시퀀스를 캡처하기 위해 트랜스포머 기반 인코더로 시작합니다. 시청 시간, 건너뛰기율, 상호 작용 신호에 대한 세 가지 작업 헤드를 연결합니다. 콘텐츠 텍스트, 전사본(텍스트), 음성 단서(음성 운율)와 같은 다중 모드 입력을 사용합니다. 주의를 기울여 신호를 콘텐츠 및 컨텍스트와 연결하여 시청자의 의도에 맞추고 터치포인트에서 대응성을 향상시킵니다. 다양한 장르 및 세대에 적응하기 위해 활성화 어댑터를 활용하고 음성 및 터치 신호를 순위 결정에 포함시킵니다.

훈련 및 평가: 오프라인 메트릭으로는 예측된 시청 시간과 관찰된 시청 시간 간의 스피어만 상관관계, 건너뛰기 비율의 ROC-AUC, 상호 작용 예측을 위한 교정 곡선이 포함됩니다. Dwell의 로그 가능도를 사용하여 적합성을 측정합니다. 온라인 실험 실행: 2~4개의 변형을 사용한 A/B/n 테스트; 카나리 릴리스; 반복 시청, 세션 깊이, 반환율과 같은 시청자 충성도 신호를 모니터링합니다. 완전한 배포 전에 향상된 효과를 추정하기 위해 경향성 가중치를 사용한 반사실적 평가를 사용합니다. 통찰력을 확장 가능한 개선으로 전환하기 위해 미래 지향적인 관점에서 계획합니다.

운영 팁: 예측 지연 시간이 50-100ms 이내로 유지되도록 합니다. 효율성을 위해 데이터 파이프라인을 최적화합니다. 개인 정보 보호 및 규정 준수를 유지합니다. 신호의 드리프트 및 노화를 모니터링합니다. 새로운 발전의 지속적인 통합을 사용합니다. 미래 대비 배포를 설계합니다. 버전 및 롤백을 문서화합니다. 서비스 중단을 피하기 위해 페일오버를 갖춥니다. 새로운 소스를 연결하고 세대를 거쳐 충성도를 유지합니다.

타겟 고객의 라이프사이클 단계에 따라 맞춤화된 비디오 메시징을 위한 세그먼트 매핑

인텐션에 부합하는 세분화를 위해 내부 뷰어 데이터를 단계(인지, 고려, 활성화, 유지, 옹호)로 태그하고 각 단계별로 맞춤화된 클립 세트를 제공합니다. 이러한 접근 방식은 마찰을 줄이고 관련성을 높이며 수천 명의 뷰어를 대상으로 수동 캠페인 없이 확장할 수 있도록 지원합니다.

내부 소스에서 스테이지 대상에 맵 쿼리를 실행하기 위해 스캔 기반 점수 모델을 사용합니다. 각 시청자를 신뢰도 점수를 통해 스테이지에 할당하기 위해 수천 개의 쿼리를 실행하여 정확성을 보장하고 실시간 적응을 가능하게 하여 확장성을 기여합니다.

각 단계에 맞춘 독창적이고 적응 가능한 클립 라이브러리를 제작합니다. 명확한 훅, 브랜드 일관성 있는 톤, 접근 가능한 자막을 사용하여 사용자 친화적인 서비스 품질을 향상시킵니다. 클립은 속도와 효율성을 유지하면서 메시지 충실도를 보존하기 위한 빠른 편집을 지원해야 합니다. 이러한 접근 방식은 전체적인 서비스 품질을 개선합니다.

스테이지 신호에 맞춰 콘텐츠 배포를 자동화합니다. 결과를 추적하고, A/B 테스트를 실행하며, 데이터 기반 인사이트를 통해 최적화합니다. 참여 지표보다는 응답률을 측정합니다. 내부 분석을 사용하여 성능을 모니터링하고, 수천 개의 데이터 포인트를 스캔하며, 효율성과 결과 개선을 위해 주제, 속도 및 길이를 조정합니다.

모든 자산에서 인간 전문성을 활용합니다. 명확한 내러티브 아크로 비주얼을 제작하고, 고정된 오프닝을 포함하며, 다양한 형식에서 품질을 유지하세요. 내부 검토 루프는 위험을 줄이고 안정적인 서비스를 보장하며, 템플릿 개선 사항은 생산성을 효율적이고 확장 가능하게 유지합니다.

데이터 위생 및 개인 정보 보호 제어가 통합되었습니다. 배포 전에 데이터 정확성을 검사하고, 시청자의 정보를 보호하기 위한 엄격한 제어를 유지합니다. 정기적인 감사는 신뢰를 보존하고 장기적인 결과를 지원합니다.

주요 결과는 측정 가능합니다: 더 높은 관련성, 더 낮은 이탈률, 그리고 더 강력한 애피니티 지표. 이는 세분화 정확도, 확장 가능한 콘텐츠 전략, 그리고 개선으로의 명확한 피드백 루프에 의해 주도됩니다.

예측 점수를 사용하여 세그먼트별 비디오 길이와 형식을 선택

권장 사항: 예측 점수를 사용하여 세그먼트별로 클립 길이 및 형식을 조정하고, 광범위한 도달을 위한 15~25초 클립과 더 깊이 있는 제품 설명을 위한 40~70초 형식을 갖춘 표준 워크플로우를 구축하여 예측되는 재참여 가능성에 따라 수정합니다.

점수를 계산하려면 시청 완료율, 완료율, 중단 시점, 스크롤 깊이 및 하위 작업과 같은 신호를 가져와 세그먼트별 결과를 예측하는 모델에 입력합니다. 이를 통해 패턴을 스캔하고 타겟 간 비교를 수행할 수 있습니다.

형식 옵션: 모바일 기반 스트리밍의 경우 세로 9:16, 피드 표면의 경우 정사각형 1:1, 더 큰 캔버스의 경우 가로 16:9; 각 옵션에 아바타 기반 인트로를 추가하여 그 맥락에 적합성을 높이고 그림 품질을 향상시킵니다.

시간이 오래 걸리는 설정은 템플릿, 동적 텍스트 오버레이, 다양한 시나리오를 지원하는 모듈식 에셋 라이브러리를 통해 확장 가능해집니다. 창의적인 블록을 재사용하여 더 적은 노력으로 더 많은 변형을 생성할 수 있습니다.

워크플로우 단계: 습관과 의도를 세그먼트에 매핑합니다. 점수를 사용하여 최적의 길이와 형식을 할당합니다. 에셋 변형을 생성합니다. 이는 제어 및 여러 테스트 설정을 갖춘 A/B 테스트를 알려야 합니다. 재관여도를 모니터링하고 결과에 따라 반복합니다.

주요 지표: 시청 시간, 완료율, 건너뛰기율, 재참여 증가율을 확인하고, 연간 주기로 결과를 추적하여 전환 및 추세를 감지합니다. 스캔 데이터 및 경쟁사 벤치마크에서 무엇이 효과적인지, 무엇이 효과적이지 않은지를 파악하며, 세그먼트의 요구사항에 맞춰 최적화하기 위한 전문성을 키웁니다.

결과: 길이가 일정하고 형식과 성과가 좋은 것에 맞추면 경쟁 우위를 확보하고 일회성 낭비를 줄이며, 성장 추구 팀에게 필수 요소가 되고 있는 데이터 기반의 장인 정신 중심적 접근 방식을 환영할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 보편화되어 사용자 습관에 대한 더 명확한 그림을 제시하고 장기적인 가치를 창출합니다.

세그먼트 레벨 참여도 증가를 측정하기 위한 A/B 테스트 및 KPI 설계

개인적인 신호에 의해 정의된 3~5명의 청중 세그먼트로 시작합니다. 탐색 패턴, 과거 행동, 의도. 각 그룹에 대해 A/B 테스트를 통해 참여도를 향상시키는 구체적인 목표를 설정하십시오. 4~6주 이내에 8~12% - 그리고 1차 및 2차 지표를 미리 정의하십시오.

세그먼트별 주요 KPI를 활용하여 실제 상호작용을 반영하는, 예를 들어 상호작용률, 세션 깊이, 재방문 횟수 등을 통해 그룹별 진행 상황을 강조할 수 있습니다. 세그먼트별 성과를 측정하기 위해 단일 복합 지수를 사용하고, 행동까지 걸리는 시간 및 스크롤 깊이와 같은 2차 지표는 상황 맥락을 위해 보관합니다. 어떤 지표가 장기적인 결과를 가장 잘 예측하는지 파악하십시오.

팀이 가드레일을 문서화하지 않았다면 지금 바로 구현하세요. 누출과 낭비된 시간을 방지하고 테스트가 다른 실험과 격리되도록 중요성 임계값, 중지 규칙, 그리고 교차 검증을 미리 정의합니다. 스크립트화된 변형은 각 그룹의 특정 신호와 일치하여 명확성을 확보해야 합니다.

자동화는 일관된 제공의 기반입니다. 태그(개인, 검색, 과거 행동)에 따라 변형을 제공하고, 피로감 없이 응집력 있는 느낌을 주는 통신을 조정합니다. 채널 전체에 걸쳐 타겟팅된 경험을 제공하면 효율성이 향상되고 성능이 향상됩니다.

데이터 수집 및 분석: 명확하게 정의된 의사 결정 규칙을 통해 세그먼트별 성과를 추적합니다. 변형이 특정 기간 내 주요 KPI에서 놀라운 향상을 제공하고 통계적 테스트를 통과하면, 해당 세그먼트에 우승 접근 방식을 적용합니다. 그렇지 않으면 새로운 변형으로 반복하고, 브라우징 행동으로부터 학습합니다.

오늘의 방식들은 점진적인 개선을 선호합니다. 변화하는 행동에 적응하고 세그먼트 전반에 걸쳐 이점을 유지하세요. 각 세그먼트로부터 얻은 인사이트를 근처 터치포인트, 시간대, 채널에 적용하여 활용하세요. 예측적 인사이트를 사용하여 어떤 변형이 어떤 그룹과 공감할지 예측하고 지속적인 개선을 제공하여 확장할 수 있도록 하세요.

맞춤형 비디오 추천 및 창의적인 선택

최근 상호작용 및 프로필 속성을 기반으로 각 방문 시 세 개의 맞춤형 클립을 추천하여 관련성과 만족도를 향상시키는 실시간 추천 시스템을 구현합니다.

템포, 분위기, 길이, 청중 유형 및 캠페인 목표와 같은 세부 정보로 태그 자산을 태그합니다. 이 기능은 원하는 사항과 터치포인트에 맞는 고유한 변형을 생성하는 단일 도구를 가능하게 하여 메시지 제작을 지원하고 채널 전반에서 충성도를 강화하며 글쓰기 일관성을 강화합니다.

ML의 최신 발전으로 앱과 플랫폼 전반의 신호로부터 학습하는 기능이 향상되어 가시성과 성능이 크게 향상되었습니다. 나이키나 스포티파이와 같은 청취 패턴의 경우, 이러한 변화는 깊이 느껴집니다. 더 빠른 반복, 더 높은 완료율, 그리고 각 클립에 대한 더 긴 집중력입니다.

품질을 향상시키기 위해, 매월 창의적인 팀과 커뮤니티 의견을 위한 콘테스트를 개최합니다. 수상작의 글쓰기 및 시각적 단서를 포착하여 글쓰기 및 선택 규칙을 개선합니다. 이를 통해 추측을 줄이고 미래 지향적인 접근 방식을 가속화합니다.

협업 및 콘텐츠 신호를 결합하는 추천 파이프라인 구축

협업 필터링과 콘텐츠 신호를 융합하는 하이브리드 파이프라인을 구현하여 appvintech를 중앙 도구로 활용, 각 시청자를 위해 자산을 맞춤화합니다.

• 데이터 입력: 각 사용자 및 자산과 연결된 상호 작용 이벤트(조회, 좋아요, 저장, 구매)를 타임스탬프 및 장치 컨텍스트와 함께 수집합니다. 지난 90일 동안의 통계를 사용하여 추세를 파악하고, 이 기록을 계속 갱신하여 변화하는 취향을 반영합니다. 이 데이터는 새로운 자산이 생성될 때 노이즈를 줄이고 점수 매기기 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.
• 특징 엔지니어링: 과거 행동에서 사용자 임베딩을 구축하고 메타데이터(태그, 주제, 길이, 형식, 저자의 글)에서 자산 임베딩을 구축합니다. 시간대, 위치, 장치와 같은 상황적 특징을 포함합니다. 적절한 크기의 특징은 과적합을 방지하고 시간이 지남에 따라 순위를 안정적으로 유지합니다.
• 모델 설계: 사용자 인코더가 과거 기록에서 선호도를 학습하고 항목 인코더가 자산 콘텐츠를 수신하는 두 개의 타워 아키텍처를 배포합니다. 일반화 성능을 향상시키기 위해 협업 신호와 콘텐츠 기반 신호를 결합한 하이브리드 손실로 학습하고, 유해한 과적합을 방지하기 위해 정규화 항을 포함합니다. 머신 러닝 루프는 편집기 및 생성기가 처음부터 다시 학습하지 않고도 자산을 업데이트할 수 있도록 모듈화되어야 합니다.
• 순위 전략: 후보자를 두 단계로 평가합니다. 먼저 공동 신호를 사용하여 광범위한 자산을 생성한 다음 콘텐츠 인지 및 컨텍스트 인지 기능을 사용하여 재순위 지정합니다. 새로운 자산을 표시하는 동시에 입증된 관심사를 존중하기 위해 탐색과 활용 간의 적절한 균형을 유지합니다. 이 접근 방식은 잠재적으로 높은 참여도를 보이는 자산을 표시하는 동시에 사용자 신뢰를 보호하는 경향이 있습니다.
• 서빙 및 속도: 최소 몇 분에 한 번 스트리밍 업데이트를 실행하여 점수를 갱신하고 추천이 최신 트렌드를 반영하도록 합니다. 피크 시간 동안에는 마이크로 배치 파이프라인을 사용하여 일반적인 환경에서 인상당 대기 시간을 100ms 미만으로 유지합니다. 그 결과 역동적이고 응답성이 뛰어나며 개인화된 경험을 제공합니다.
• 안전 및 제어: 유해 콘텐츠에 대한 표적 노출을 줄이기 위해 보호 장치를 구현하고 편집자의 지침 및 콘텐츠 정책을 적용합니다. 고빈도 추천에 대한 스로틀링을 적용하고, 플래그가 지정된 콘텐츠 생성기와 함께 인간 검토를 사용하여 브랜드 표준에 맞는 자산을 유지합니다. 이렇게 하면 다양한 청중을 위한 추천이 책임감 있도록 보장하는 데 도움이 됩니다.
• 평가 및 결과: 시청 지속 시간, 완료율, 후속 구매와 같은 결과를 측정하고, 절대 수 뿐만 아니라 자산별 통계 및 사용자 세그먼트별 통계도 추적합니다. 하이브리드 모델과 순수 협업 또는 순수 콘텐츠 기반 기준선과 비교하기 위해 오프라인 실험을 실행하고, k에서의 이득(NDCG@k, precision@k)을 이해 관계자에게 보고합니다. 증분 업데이트를 배포할 때 컴퓨팅 절감 및 빠른 추론 시간을 보여줍니다.
• 거버넌스 및 소유권: 콘텐츠 품질과 작가가 생성한 설명서를 감독할 편집자를 지정하여 메타데이터가 의도를 반영하고 최신 상태로 유지되도록 합니다. 생성기를 활용하여 일관된 메타데이터 템플릿을 사용하여 신선한 자산을 만들고 순위 결정 전에 유효성을 검사합니다. 편집자, 제작자 및 파이프라인 간의 협업은 결과를 비즈니스 목표 및 사용자 요구사항에 맞게 조정합니다.
• 운영 지표 및 도구: 시간대에 따른 처리량, 지연 시간 및 오류율을 모니터링하고, 데이터 드리프트를 나타내는 지표 하락 시 경고합니다. 각 캠페인에 대해 파이프라인이 강력하고 감사 가능하게 유지되도록 appvintech를 중앙 도구로 사용하여 기능 저장소, 모델 학습 및 서비스를 조정합니다.