광고 타겟팅의 정확도는 얼마나 많은 데이터를 활용하는가에 달려있습니다.

이에 대해서는 네이버가 다른 매체보다는 한 수 앞서는 것처럼 보입니다.

기존에는 검색 키워드나 쇼핑 기록 위주로 타겟팅이 이루어졌다면,

이제는 사용자의 질의응답 로그, 채팅 상담 기록까지 분석해 타겟을 정밀하게 타겟팅하고 있습니다.

대표적인 사례는 네이버 톡톡, 쇼핑 Q&A, 고객센터 등의 채팅형 인터페이스에서 수집된 고객의 대화 기록입니다.

예를 들어 “강아지 사료 중 소화 잘 되는 거 추천해 주세요”라는 질문이 많았다면,

네이버 AI는 해당 질의를 ‘소화가 잘 되는 사료’에 대한 관심 수요로 해석하고,

이와 관련된 상품 광고를 유사 사용자에게 자동 노출시키게 됩니다.

이러한 접근은 단순한 키워드 일치보다 훨씬 발전된 방식이라 판단됩니다.

검색어는 짧고 모호한 경우가 많지만,

채팅 로그는 구체적인 관심사, 조건, 니즈를 자연어로 담고 있기 때문에

더욱 세밀한 타겟팅 및 학습이 됩니다.

가끔 핸드폰이 우리들의 이야기를 듣는거 같은 느낌이 들었던 것은

AI는 이러한 대화를 통해 고객의 실질적 요구를 추출하고,

타겟팅에 반영하게 되었던 거라 판단됩니다.

또한 이 방식은 리마케팅에도 적용 가능합니다.

예를 들어 톡톡에서 “결제는 언제 되나요?”라고 묻고 이탈한 고객은

구매 전환 의도가 높은 사용자로 분류되어, 이후 관련 상품 광고나 결제 유도 메시지가 자동 노출됩니다.

반대로, “비슷한 제품은 없나요?” 같은 질문을 한 고객은 비교 쇼핑 중으로 간주되어,

유사 상품 광고가 우선 적용됩니다.

광고주 입장에서는 별도의 분석이나 세분화 작업 없이,

네이버 AI가 사용자 언어를 자동 분류하고 행동에 연결해주는 시스템을 활용할 수 있다는 점이 큰 장점입니다.

특히 쇼핑몰, 브랜드 공식몰, 전문몰 운영자라면 고객상담 기록을

마케팅 자산으로 활용하는 데 주목할 필요가 있으며 확장소재에서

네이버 톡톡이 가능하다면 적극 활용하시는 것을 권장드립니다.

정밀한 타겟팅은 결국 ‘고객의 언어’를 읽는 데서 시작되며,

네이버는 그 언어를 지금도 수집하고 있습니다.

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