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AI 뉴스

메타, 브랜드와 크리에이터를 연결하는 AI 도구 공개

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.16 17:17
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

메타는 자사의 플랫폼 전반에서 브랜드가 콘텐츠 크리에이터를 발견하고 협업하는 방식을 혁신하기 위한 포괄적인 신규 분석 및 AI 기반 도구 모음을 공개했습니다. 2025년 9월 15일 발표된 이번 소식은 인플루언서 마케팅 산업이 전 세계적으로 약 240억 달러 규모로 성장할 것으로 전망되는 가운데, 메타가 자동화 크리에이터 매칭 분야에서 선도적 위치를 확보하게 됨을 의미합니다.


이 소셜 미디어 대기업은 광고주가 키워드로 크리에이터를 검색하고, 크리에이터 선호도 점수를 기반으로 후보자를 필터링할 수 있는 개선된 도구를 Partnership Ads Hub에서 선보입니다. 이러한 AI 기반 기능들은 그동안 적합한 브랜드 파트너를 찾는 데 소요되던 많은 시간과 노력을 대폭 줄여줄 것으로 기대됩니다.


기본 지표를 넘어선 고급 분석


Meta의 새로운 분석 도구는 단순한 팔로워 수를 넘어 브랜드에 크리에이터의 참여 패턴에 대한 깊은 통찰을 제공합니다. 기업은 이제 동영상, 사진 캐러셀, 그리고 Reels 등 다양한 콘텐츠 형식의 과거 성과 데이터를 분석할 수 있습니다. 이러한 세부적인 분석을 통해 광고주는 어떤 콘텐츠 스타일이 가장 높은 참여를 유발하는지 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 전략적인 예산 배분과 캠페인 성과 개선이 가능합니다.


Meta의 내부 테스트에 따르면, 업그레이드된 Creator Marketplace를 사용하는 브랜드는 “더 빠른 거래 진행과 크리에이터 중심 광고에서 더 높은 참여율”을 경험했습니다. 플랫폼에 따르면, 사용자 중 53%가 Reels에서 크리에이터가 홍보한 제품을 구매할 가능성이 더 높은 것으로 나타났습니다.


AI 기반 크리에이터 추천 및 검색 기능


파트너십 광고 허브는 이제 AI 기반의 콘텐츠 추천 기능을 도입하여, 브랜드가 어떤 유기적인 브랜드 콘텐츠가 유료 광고로서 최고의 성과를 낼지 식별하도록 돕습니다. 예를 들어, 뷰티 브랜드는 기존의 유기적 브랜드 콘텐츠를 확인하고, 어떤 게시물을 파트너십 캠페인에서 증폭시키면 좋을지에 대한 AI 제안을 받을 수 있습니다.


인스타그램의 크리에이터 마켓플레이스에는 정교한 키워드 검색 기능이 추가되어, 기업이 “가젯 언박싱”, “강아지를 키우는 축구맘”, “글루텐프리 디저트”와 같은 특정 용어를 활용해 크리에이터를 찾을 수 있게 되었습니다. 이 플랫폼은 패션, 뷰티, 홈앤가든 등 20개의 다양한 카테고리에서 결과를 필터링할 수 있습니다.


메타 플랫폼 전반에 걸친 광고 형식 확대


Meta는 동시에 생태계 전반에 걸쳐 새로운 광고 형식을 도입하고 있습니다. Reels 트렌딩 광고는 브랜드 프로모션을 가장 인기 있는 콘텐츠 옆에 배치하며, 이제 Meta 영업 담당자가 있는 모든 광고주가 이용할 수 있습니다. 초기 테스트 결과, 이러한 광고는 비보조 브랜드 인지도에서 약 20%의 상승 효과를 보여주었으며, YouTube Select와 동등하고 TikTok Pulse보다 더 우수한 성과를 보였습니다.


월간 활성 이용자 4억 명을 보유한 Meta의 트위터 경쟁 서비스인 Threads는 캐러셀 광고 및 4:5 이미지와 동영상 렌더링을 포함한 확장된 광고 포맷을 도입하고 있습니다. 플랫폼에 따르면, 이제 Threads 이용자 네 명 중 세 명이 최소 한 개 이상의 비즈니스를 팔로우하고 있어, 진정성 있는 브랜드 참여의 기회를 창출하고 있습니다.


Meta는 또한 WhatsApp 광고 옵션을 확장하여, 광고 클릭 시 WhatsApp Status 업데이트로 연결되는 클릭-투-메시지(click-to-message) 광고를 선보이고 있습니다. 이를 통해 광고주는 전체 화면 프로모션 기회를 얻으면서도 직접 채팅 기능을 유지할 수 있게 됩니다.


산업 영향 및 경쟁


새로운 도구들은 Meta가 TikTok의 크리에이터 마켓플레이스와 YouTube의 BrandConnect 플랫폼과 점점 더 치열한 경쟁에 직면함에 따라 등장했습니다. AI 자동화와 정밀 검색 기능을 강조함으로써, Meta는 빠르게 성장하는 크리에이터 경제에서 더 큰 점유율을 확보하려는 전략을 펼치고 있습니다.


업계 전문가들은 AI 기반 매칭 시스템이 주류 트렌드에 속하지 않은 크리에이터들의 기회를 제한할 수 있는 잠재력이 있는 반면, 효율성의 증대가 마케터들의 큰 관심을 끌고 있다고 지적합니다. 향상된 분석 도구와 자동화된 추천 기능은 인플루언서 마케팅에서 오랫동안 문제로 여겨졌던 발견, 측정, 캠페인 최적화의 어려움을 해결합니다.


브랜드들이 크리에이터 협업을 통해 소비자와의 진정성 있는 연결을 점점 더 중요하게 여기고 있는 만큼, Meta의 분석, 발견, 그리고 플랫폼 간 광고 통합에 대한 종합적인 접근 방식은 소셜 미디어 마케팅 인프라에서 중요한 발전을 보여줍니다.

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손목밴드에서 조정을 하는 것 같고 전작과 많이 달라졌습니다.AI 기능으로 번역도 가능하네요..https://www.meta.com/kr/ai-glasses/meta-ray-ban-display/
571 조회
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2025.09.18 등록
조금 전 메타가 AI 기능이 있는 안경을 비롯하여 중요한 키노트를 진행하였습니다.CNET이 준비한 키노트 요약입니다.RAYBAN 과 새로 제작한 안경이 큰 화제입니다.
609 조회
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2025.09.18 등록
마이크로소프트가 코파일럿 메모장과 그림판 연동기능을 제공하기 시작했으며이 기능은 오피스365를 사용하지 않아도 코파일럿을 이욯하면 이용할 수 있다.예를 들어 메모장은 다음과 같은 기능을 갖게 된다.-요약: 긴 텍스트를 간략하게 요점만 추려내고, 문서의 핵심을 빠르게 파악할 수 있습니다.- 쓰기: 프롬프트나 선택한 텍스트를 활용해 새로운 문장을 AI로 쉽고 빠르게 작성합니다.- 다시 쓰기: 선택한 내용을 AI가 어투, 길이, 명확성 등 다양한 스타일로 변환해 줍니다.또한 그림판은 다음과 같은 기능을 추가하게 된다.- 프로젝트 파일 저장 기능: 그림판에서 작업을 .paint 파일로 저장해 언제든 이어서 편집이 가능.- 불투명도(Opacity) 슬라이더: 연필 및 브러시 도구의 투명도를 원하는 대로 조절해 더 섬세한 혼합이나 레이어링 효과 주기.- 크기 및 불투명도 슬라이더 병행 사용: 두 슬라이더를 활용해 부드럽게 배합하고 다양한 질감의 그림 그리기.
595 조회
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2025.09.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)중국 AI 스타트업 DeepSeek은 획기적인 R1 모델 훈련 방식에 관한 새로운 세부 정보를 세계적인 권위지 네이처(Nature)의 동료검토 논문을 통해 발표했습니다. 이 논문에서는 기존 경쟁 모델 대비 극히 적은 비용으로 순수 강화학습만을 사용해 첨단 추론 능력을 달성한 방법을 공개했습니다.항저우에 본사를 둔 이 회사는 자사의 R1 추론 모델 훈련 비용이 단 29만 4천 달러에 불과하며, 기반 베이스 모델의 개발 비용은 약 600만 달러였음을 처음으로 공개했습니다. 총 630만 달러가 소요된 것으로, 이는 미국의 기술 기업들이 개발한 경쟁 모델이 수천만 달러에 달하는 것과는 극명한 대조를 이룹니다.순수 강화학습의 획기적인 발전DeepSeek의 주요 혁신은 연구자들이 “순수 강화 학습(pure reinforcement learning)“이라고 부르는 방식을 사용해 R1을 개발한 점에 있으며, 이는 인간이 만든 예시에 의존하는 기존의 감독 학습(supervised learning) 방식과는 다른 접근법입니다. 이 과정에서 모델은 인간이 선택한 추론 방식에 따르도록 학습시키는 대신, 올바른 답변에 도달할 때 보상을 받도록 설계되었습니다.네이처(Nature) 논문에 따르면, DeepSeek의 접근법은 모델이 인간이 제시한 전략을 따르지 않고도 자체적인 추론 전략을 개발하고 자신의 작업을 검증할 수 있는 능력을 갖추게 해주었습니다. 회사는 자체 시도에 대해 별도의 알고리즘을 사용하지 않고 추정치를 활용해 점수를 매길 수 있게 해주는 Group Relative Policy Optimization(GRPO)이라는 기법을 활용했습니다.“이 모델은 AI 연구자들 사이에서 매우 영향력이 컸습니다,“라고 오하이오 주립대(Ohio State University) 콜럼버스 소재 AI 연구원인 Huan Sun은 말했습니다. “2025년 현재까지 LLM에서 강화 학습을 수행하는 거의 모든 연구가 어떻게든 R1로부터 영감을 받았을지도 모릅니다”.5단계 훈련 과정완전한 R1 학습 과정은 감독 학습(fine-tuning)과 강화 학습을 번갈아가며 진행하는 여러 단계로 구성되었습니다. 이 과정은 딥시크(DeepSeek)의 V3-Base 모델을 수천 개의 ‘콜드 스타트’ 데이터 포인트로 파인튜닝하는 것으로 시작했고, 이후 순수 강화 학습을 통해 추론 능력을 향상시켰습니다.수렴에 가까워지면 시스템은 리젝션 샘플링(rejection sampling) 방식을 사용했습니다. 여기서 모델은 강화 학습 실행에서 성공적인 예시 중 최상의 예시를 선택해 자체 합성 훈련 데이터를 생성했습니다. 이 합성 데이터는 이후 글쓰기나 사실 기반 질문응답 등 다양한 영역에서 DeepSeek-V3-Base의 감독 학습 데이터와 통합되었습니다.동료 평가 중인 최초의 주요 LLMR1은 엄격한 동료 평가 과정을 거친 최초의 대형 언어 모델을 의미합니다. Nature 논문을 심사한 허깅페이스의 머신러닝 엔지니어 루이스 턴스톨은 이를 “매우 환영할 만한 선례”라고 평가하며, 훈련 과정이 공개되지 않으면 AI 시스템이 위험을 초래하는지 평가하기 어렵다고 언급했습니다.이 동료 평가 과정에서 DeepSeek는 훈련에 사용된 데이터 유형과 안전 조치를 포함한 기술적 세부 사항에 대한 설명을 추가하게 되었습니다. 이 모델은 오픈소스 특성을 유지하면서도 OpenAI의 o1 모델에 필적하는 추론 벤치마크 성능을 달성하였습니다.성능 및 접근성Hugging Face에서 1월에 출시된 이후, R1은 복잡한 문제 해결을 위한 플랫폼에서 가장 많이 다운로드된 모델이 되었으며, 다운로드 수는 1,090만 회를 넘어섰습니다. 이 모델은 AIME 2024 수학 벤치마크에서 pass@1 점수 79.8%를 기록하여 OpenAI o1의 79.2%를 소폭 앞섰습니다.DeepSeek의 혁신은 AI 개발 비용 및 성능 향상을 위해 모델 크기와 연산 능력을 늘려야 한다는 확장 법칙에 대한 기존의 통념에 도전장을 내밀었습니다. 회사는 비교적 덜 강력한 H800 칩을 사용해 성공을 거두었으며, 이 칩은 2023년 미국의 수출 통제로 중국 내 판매가 금지된 바 있습니다. 이러한 성과는 향후 AI 개발 방향에 대한 논의를 촉진하고 있습니다.
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2025.09.18 등록
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