생성형 AI 사용 사례: 맞춤형 마케팅 캠페인용 콘텐츠 생성

이 문서에서는 AI를 사용하여 맞춤형 마케팅 캠페인의 콘텐츠를 생성하는 애플리케이션의 개략적인 아키텍처를 제공합니다.

이 문서의 주요 대상은 미디어 및 마케팅 업계용 클라우드에서 생성형 AI 애플리케이션을 빌드하고 관리하는 설계자, 개발자, 관리자입니다. 이 문서에서는 사용자가 생성형 AI에 대한 기본적인 이해가 있다고 가정합니다.

이 문서의 배포 섹션에서는 마케팅 애플리케이션용 생성형 AI 애플리케이션을 배포하는 실험에 도움이 되는 코드 샘플 링크를 제공합니다.

아키텍처

다음 다이어그램은 개인 맞춤 마케팅 캠페인을 위한 미디어 애셋을 생성하기 위해 사용자 데이터를 처리하는 Google Cloud의 애플리케이션 아키텍처를 보여줍니다.

맞춤 마케팅 캠페인을 생성하는 생성형 AI 애플리케이션의 아키텍처 맞춤 마케팅 캠페인을 생성하는 생성형 AI 애플리케이션의 아키텍처

아키텍처는 다음 흐름을 보여줍니다.

  • 사용자 데이터 수집 및 처리:

    1. 내부 소스 및 외부 소스의 사용자 데이터가 BigQuery에 업로드됩니다. Google Cloud
    2. Dataflow 파이프라인은 업로드된 데이터를 처리하고 인구통계 프로필, 관심분야, 구매 패턴과 같은 마케팅 통계를 도출합니다.
    3. Eventarc가 Cloud Run 서비스를 트리거합니다.
    4. Cloud Run 서비스는 마케팅 캠페인을 위한 맞춤 미디어 애셋을 생성하라는 프롬프트와 함께 마케팅 통계를 Vertex AI의 Gemini API에 전송합니다.
    5. 각 사용자에 대해 Gemini는 온라인 마케팅 캠페인을 위한 오디오, 동영상, 텍스트 콘텐츠를 생성합니다.
    6. Cloud Run 서비스는 생성된 콘텐츠를 Cloud Storage의 콘텐츠 서버 버킷에 업로드합니다.

  • 제품 추천 제공:

    사용자가 회사의 웹 포털을 방문하면 다음 작업이 실행됩니다.

    1. Cloud Storage 콘텐츠 서버에서 사용자별 마케팅 콘텐츠를 가져옵니다.
    2. 사용자가 방문하는 웹페이지에 마케팅 콘텐츠를 표시합니다.

생성되는 콘텐츠의 품질을 개선하려면 아키텍처를 다음과 같이 조정하세요.

  • 모델이 마케팅 캠페인의 영향을 학습할 수 있도록 피드백 루프를 빌드합니다.
  • 생성된 콘텐츠가 Cloud Storage에 업로드되기 전에 사람이 콘텐츠가 안전하고 브랜드에 적합한지 확인하도록 합니다.

사용 제품

이 예시 아키텍처에는 다음과 같은 Google Cloud 제품이 사용됩니다.

  • Cloud Run: Google의 확장 가능한 인프라에서 직접 컨테이너를 실행할 수 있게 해주는 서버리스 컴퓨팅 플랫폼입니다.
  • Vertex AI: ML 모델 및 AI 애플리케이션을 학습 및 배포하고 AI 기반 애플리케이션에서 사용하도록 LLM을 맞춤설정할 수 있게 해주는 ML 플랫폼입니다.
  • BigQuery: 머신러닝 지리 정보 분석 및 비즈니스 인텔리전스와 같은 기본 제공 기능으로 데이터를 관리 및 분석하는 데 도움이 되는 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스입니다.
  • Dataflow: 통합 스트림 및 일괄 데이터 처리를 대규모로 제공하는 서비스입니다.
  • Eventarc: 이벤트에 의해 트리거된 메시지를 비동기식으로 라우팅하는 서버리스 솔루션입니다.
  • Cloud Storage: 다양한 데이터 유형에 적합한 저비용, 무제한 객체 저장소입니다. Google Cloud내부 및 외부에서 데이터에 액세스할 수 있고 중복성을 위해 여러 위치에 복제됩니다.

배포

GitHub의 Generative AI for Marketing 저장소에는 마케팅 애플리케이션용 생성형 AI 애플리케이션을 배포하는 실험에 사용할 수 있는 코드 샘플이 포함되어 있습니다.

다음 단계

참여자

저자: 쿠마르 다나고팔 | 크로스 프로덕트 솔루션 개발자

기타 참여자: