AI 생성 광고는 이제 인간의 창의적 성과와 일치합니다. 그러나 AI처럼 보이지 않을 때만 가능합니다. 즉, 전체 “AI 대 인간” 논쟁이 잘못된 질문을 던지는 것일 수 있음을 의미합니다.

쉽게 쓰여진 이 이야기의 버전이 있습니다. 이제 AI 광고가 인간 광고만큼 성능을 ​​발휘합니다. 창의적인 부서에 대한 생각을 큐에 넣으세요. 모든 일에 매우 침착하고 절대 긴장하지 않는 대행사 임원의 말을 인용해 보세요. 해당 버전의 이야기가 이용 가능하며 정확히 틀린 것은 아니지만 데이터가 실제로 제기하는 질문보다 덜 흥미로운 것으로 판명된 질문에 답하고 있습니다.

연구에 대해 더 솔직하게 읽을 수 있는 내용은 다음과 같습니다. AI가 인간의 창의적 성과와 일치할 수 있는지 테스트하기 위해 시작된 주요 현장 연구에서 우연히 원래 질문이 요점에서 약간 벗어난 것처럼 보이게 만드는 결과를 발견했습니다.

연구에서 실제로 측정한 것

이 연구는 Taboola의 Realize 플랫폼과 협력하여 수행된 컬럼비아 비즈니스 스쿨, 하버드, 뮌헨 공과대학교, 카네기 멜론 간의 협력을 통해 이루어졌습니다. 방법론에 관심이 있다면 전체 보고서를 읽어볼 가치가 있습니다. 왜냐하면 방법론이 이를 진지하게 고려할 가치가 있게 만드는 것이기 때문입니다.

AI와 인간의 창작물을 비교하는 대부분은 동일한 결함을 공유합니다. 실제로는 같은 것과 같은 것을 비교하지 않습니다. 광고 소재 출처를 측정하는 동시에 광고주 품질, 캠페인 시기, 잠재고객 타겟팅, 예산 차이를 측정하게 됩니다. 여기서 연구원들은 “형제 광고”라고 부르는 것을 사용했습니다. 즉, 동일한 광고주, 동일한 캠페인에서 가져온 AI 생성 광고와 인간이 만든 광고의 짝이 같은 날 실행됩니다. 이는 광고주 신원, 타이밍, 잠재 고객 타겟팅 및 광고가 연결되는 방문 페이지를 제어합니다. 이러한 변수를 제거하고 나면 남은 것은 실제 환경에서 얻을 수 있는 것처럼 창의적인 실행에 대한 깔끔한 테스트입니다.

그 규모는 상당했습니다. 노출수 5억 건, 클릭수 300만 건, 라이브 광고 수십만 건이었습니다. 이는 200명의 참가자가 모의 광고를 평가하는 실험실 연구가 아닙니다. 실제 지출 수준에서 실제 사람들이 클릭하거나 클릭하지 않는 실제 캠페인의 관찰 데이터입니다.

헤드라인 발견과 그 아래에 있는 더 흥미로운 것

헤드라인 결과는 AI가 생성한 광고가 전체적으로 인간이 만든 광고와 통계적으로 비교할만한 성과를 냈다는 것입니다. 원시 수치는 클릭률 0.76% 대 0.65%로 AI 쪽으로 약간 기울어 있지만 연구원들은 엄격한 통계 통제 하에서 그 격차에 대해 적절하게 주의를 기울였습니다. 정직한 요약은 다음과 같습니다. 극적으로 좋아지지도, 나빠지지도 않습니다. 유사한.

이러한 발견은 브랜드가 성능 저하 없이 AI 생성 크리에이티브를 사용할 수 있는지에 대한 실질적인 질문에 중요합니다. 대답은 ‘예’인 것 같습니다. 연구에 따르면 AI 시각적 요소는 다운스트림 전환 성능을 저하시키지 않으면서 클릭률을 높이거나 유지하는 것으로 나타났습니다. 이는 AI가 실제로 물건을 구매하는 고객을 제공하지 못하면서 호기심 많은 사람들의 클릭을 부풀릴 수 있다는 우려를 해결합니다. 창의성이 높고 테스트에 대한 관심이 높은 두 분야인 식음료 및 개인 금융 분야의 얼리 어답터는 다른 분야보다 이 문제를 더 빨리 파악하고 있는 것으로 보입니다.

그러나 더 흥미로운 발견은 세분화된 발견입니다. 연구자들이 실제로 생성된 것처럼 보이는 AI 광고와 “AI처럼 보이지 않는” 광고를 분리했을 때 가장 성과가 좋은 그룹은 인간이 만든 광고가 아니었습니다. 통과한 것은 AI 광고였습니다. 시청자가 인공적인 것으로 표시하지 않았을 광고였습니다. 이 그룹은 인간이 만든 광고와 명백히 합성으로 읽히는 AI 광고 모두를 능가했습니다.

“우리 연구 결과는 AI가 인간의 얼굴에서 발견되는 신뢰와 같은 인간 단서를 향상하는 데 사용될 때 인간의 성과와 일치할 뿐만 아니라 참여도에 대한 새로운 한계를 설정하는 경우가 많다는 것을 증명합니다.” — Oded Netzer, 컬럼비아 경영대학원 연구 부학장

연구가 형태를 바꾸는 순간이다. 가장 성과가 좋은 광고가 AI처럼 보이지 않는 AI 광고라면 ‘AI 생성’은 실제로 작업을 수행하는 변수가 아닙니다. 다른 것이 있습니다.

실제 변수로서의 인간의 얼굴

이 연구는 인간의 얼굴이라는 다른 것이 무엇인지 확인합니다. 광고에 등장하는 크고 선명한 사람의 얼굴은 연구자들이 확인한 가장 일관되게 영향력이 있는 신뢰 신호 중 하나였습니다. 직접 반응 광고에 시간을 투자한 사람이라면 이는 놀랄 일이 아닐 것입니다. 앵커로서의 얼굴 원칙은 수십 년 동안 실천적인 경험적 방법이었습니다. 연구에서 추가된 것은 규모와 엄격함입니다. 반전도 더해줍니다.

AI가 생성한 광고에는 사람이 만든 광고보다 눈에 띄는 사람의 얼굴이 포함될 가능성이 더 높습니다. 약간 더 가능성이 높지는 않지만 측정 가능하게 더 일관되게 나타납니다. 연구원들은 이것이 생성 AI가 모범 사례의 창의적 템플릿을 통해 학습하기 때문일 수 있다고 제안합니다. 지루해하거나, 분기하거나, 실험하거나, 단순히 메모를 놓치는 인간보다 더 안정적으로 플레이북을 따릅니다. AI는 지루하지 않습니다. 자꾸 얼굴이 프레임에 들어가네요.

이것은 정말로 이상한 반전이다. AI 광고가 인간 광고를 능가하는 경로는 인간의 따뜻함을 더 잘 전달하는 AI를 통해 실행되는 것으로 밝혀졌습니다. 신뢰를 전달하는 이미지는 사람이 만든 것인지, 모델이 만든 것인지에 관계없이 그렇습니다. 광고를 보는 사람은 전혀 모르고, 더 중요한 것은 신경 쓸 이유가 없다는 것입니다. 그들은 얼굴을 읽고 있습니다. 그들은 따뜻함이나 차가움, 개방성이나 경계심, 자신과 닮았거나 그렇지 않은 사람을 읽고 있습니다. 픽셀의 출처는 눈에 보이지 않으며 해당 판단과 관련이 없습니다.

CTR 번호가 포착하지 못하는 것

합병증이 있으며 이는 완전히 다른 연구 기관에서 나온 것입니다. 클릭은 의도이자 관심의 순간이며, 찰나의 순간에 이루어지는 미세한 결정입니다. 클릭률이 측정하지 못하는 것은 화면이 사라진 후에도 계속 남는 것, 즉 브랜드 회상, 감정적 연관성, 몇 개월, 몇 년에 걸쳐 구매 결정을 형성하는 선호도의 느린 축적입니다.

Nielsen의 2025년 연례 마케팅 조사에서는 이와 관련된 긴장감을 지적합니다. AI가 창의적인 제작에 빠르게 채택되고 있는 반면, 전 세계 마케터의 59%는 AI 기반 개인화 및 최적화를 가장 영향력 있는 트렌드로 식별합니다. 그러나 동일한 연구에서는 AI 기반 크리에이티브가 인간 스토리텔링이 역사적으로 생산해 온 일종의 장기적인 브랜드 자산을 구축할 수 있는지에 대한 지속적인 우려를 표명합니다. 걱정은 클릭이 아닙니다. 지속 가능한 것이 만들어지고 있는지 여부입니다.

그러한 우려는 현실이며 Taboola 연구는 이를 해결하지 못합니다. 왜냐하면 그렇게 하도록 설계되지 않았기 때문입니다. 이 연구에서는 직접 반응, 짧은 주기, 클릭-전환 등 광고 성과를 측정합니다. 브랜드 캠페인, 인지도 광고 또는 며칠이 아닌 수년에 걸쳐 효과가 축적되는 창의적인 작업에 대해서는 거의 언급하지 않습니다. Taboola 연구와 광범위한 브랜드 효율성 문헌은 서로 다른 것을 측정하는 것만큼 서로 모순되지 않으며 두 측정 모두 실제입니다. 텍스트-이미지 및 텍스트-비디오 광고에서 AI 대 인간 성능에 대한 Springer Nature 연구는 형식, 카테고리 및 시청자 컨텍스트에 따라 차이가 크게 다르다는 사실을 발견하여 이러한 복잡성을 더욱 심화시킵니다. 정직한 대답은 달성하려는 목표와 이를 측정하는 기간에 따라 다르다는 것입니다.

실제로 올바른 질문은 무엇인가

아마도 의도하지는 않았지만 컬럼비아 연구에서 수행한 것은 “AI 대 인간” 프레임이 항상 범주 오류였음을 입증한 것입니다. 시청자가 광고를 보고 반응하는 것은 제작 방식에 대한 공개가 아닙니다. 그들은 신뢰성, 따뜻함, 신뢰성 또는 관련성과 연관시키는 법을 두뇌가 학습한 시각적 신호에 반응합니다. 이러한 단서는 사람이 조립할 수 있습니다. 모델별로 조립할 수 있습니다. 둘 중 하나에 의해 잘못 조립될 수 있습니다. 조립 과정에 부착된 라벨은 신호의 일부가 아닙니다.

이는 “AI가 인간의 창의성과 일치할 수 있는가?”가 아닌 실제 경쟁 질문을 재구성합니다. 오히려 “우리가 실제로 전달하려고 하는 것은 무엇이며, 이를 가장 확실하게 전달하는 방법은 무엇입니까?” 인간의 얼굴은 시청자가 생각하지 않고 하는 표현과 의도에 대한 빠르고 본능적인 읽기를 촉발하기 때문에 효과가 있습니다. 이 프로세스는 Midjourney에서 얼굴이 렌더링되었는지 여부를 먼저 확인하지 않습니다. 그것은 단지 얼굴을 읽는 것뿐입니다.

AI 도구가 이러한 신뢰 신호를 일관되게 배포하는 데 더 뛰어나다면(더 창의적이기 때문이 아니라 더 일관되기 때문에) 기본 사항을 안정적으로 실행하는 도구에 실질적인 이점이 발생합니다. 이는 “AI가 인간의 창의성을 대체하고 있다”는 것보다 훨씬 더 평범한 이야기입니다. 이는 템플릿과 일관성, 무엇이 효과적인지 아는 것과 안정적으로 수행하는 것 사이의 격차에 대한 이야기입니다.

이 모든 것에서 진정으로 흥미로운 점은 설득에 관해 밝혀지는 것입니다. 우리는 AI가 창의적일 수 있을지 고민해왔습니다. 연구에 따르면 더 시급한 질문은 청중이 말할 수 있는지 여부입니다. 대답은 청중이 실제로 하고 있는 일은 창의성이나 인공 지능보다 훨씬 오래된 것이기 때문에 대부분 알 수 없고 그럴 필요도 없다는 것입니다. 그들은 믿을 수 있는 얼굴을 찾고 있습니다.