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초록

영어

While human-AI collaboration dominates short-form advertising workflows, data-driven automation warrants exploration. This study proposes two design processes?Data-Driven AI Scenario (DDAS) and Human-AI Collaborative Scenario (HACS)?and exploratorily examines differences in consumer responses. To this end, a total of 10 Instagram Reels videos were produced as experimental stimuli using both DDAS and HACS processes, and quantitative and qualitative data were comprehensively analyzed through Meta platform ad campaign execution and user testing with 15 participants. The findings suggest that DDAS tended to show higher qualitative cognitive and affective acceptance via message clarity, yet exhibited behavioral constraints with a lower 3-second view count, lower retention (68%), and higher drop-off (32%). Conversely, HACS indicated potential stability in behavioral metrics by capturing early attention for high retention (83.5%) and low drop-off (16.5%), though it showed relatively lower qualitative performance in message delivery, acceptance, and brand clarity. These empirical findings offer preliminary implications by exploring strategic options between DDAS and HACS based on campaign objectives, highlighting generative AI’s potential to expand into a decision-support system.

한국어

최근 브랜드 숏폼 광고 프로세스 내 생성형 AI의 활용이 인간과의 협업 모델을 중심으로 보편화되고 있으나, 향후 데이터 기반 피드백 루프를 통한 마케팅 자동화로의 진화 가능성 역시 간과할 수 없다. 이러한 맥락에서 본 연구는 브랜드 숏폼 광고의 초기 기획 단계를 중심으로, 성과 데이터 기반 AI 시나리오(DDAS:Data-Driven AI Scenario)와 사람-AI 협업 시나리오(HACS:Human-AI Collaborative Scenario)라는 두 가지 대안적 설계 프로세스를 제안하고, 이에 따른 소비자 반응의 차이를 탐색적으로 살펴보고자 하였다. 이를 위해 DDAS와 HACS 두 가지 프로세스로 인스타그램 릴스 영상 총 10개를 제작하여 메타 플랫폼 광고 집행, 15명의 유저 테스트 (사용자 행동 관찰, 설문조사, 인터뷰)를 통해 정량·정성 데이터를 종합 분석하였다. 분석 결과, DDAS는 정성 평가에서 높은 메시지 명확성을 바탕으로 인지·정서적 수용도 측면에서 우위를 보인 반면, HACS는 플랫폼 로그 데이터에서 초반 주의 포획을 통한 높은 시청 유지율(83.5%)과 낮은 이탈률(16.5%)을 보이며 클릭으로 이어지는 행동 지표에서 안정적인 성과를 나타냈다. 각 방식의 한계점으로 DDAS는 HACS보다 초반 3초 이상 재생 수(1,319회)와 시청 유지율(68%)이 더 낮게 나타났으며, 더 높은 이탈률(32%)과 함께 실제 플랫폼의 행동 지표에서 한계를 보였다. HACS는 정성 평가 시 메시지 전달력, 인지·정서적 수용도 및 브랜드 명확성에서 부족함을 나타냈다. 이러한 연구결과는 두 방식의 장단점 분석을 통해 성과 데이터 기반 DDAS 설계의 효과를 탐색적으로 다루고, 광고 캠페인의 목적에 따른 DDAS와 HACS의 전략적 활용 가능성을 제시하고자 했다는 점에서 기초적인 시사점을 제공한다. 본 연구는 생성형 AI가 단순한 제작 도구를 넘어 전략적 의사결정 시스템으로 확장될 수 있는 가능성을 모색한 점에서 의의가 있다.

저자

• 심유리

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  브랜드디자인학연구 [A Journal of Brand Design Association of Korea]

• 간기

  계간

• pISSN

  1738-0863

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700