SNS 기반 광고 이미지 제작에서 생성형 AI의 활용성과 소비자 반응 분석 - 의류 쇼핑몰 사례를 중심으로
Analyzing the Use of Generative AI and Consumer Response in SNS-Based Advertising Image Production - A Case Study of an Online Fashion Retailer
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초록
본 연구는 생성형 AI 기반 광고 이미지와 전통적 제작 방식으로 제작된 광 고 이미지 간의 제작 효율성과 소비자 반응 차이를 실험적으로 비교·분석함 으로써,디지털광고환경에서콘텐츠제작전략에대한기초데이터를제 공하고자 하였다. 실제 여성 의류 쇼핑몰 ‘윌리닐리(WILLYNILLY)’의 제품 을 대상으로 두 방식으로 제작한 총 12장의 광고 이미지를 활용하여 Instagram에서 A/B 테스트를 수행하고, 노출수, 좋아요 수, 클릭률(CTR), 댓글·공유·저장 수 등의 지표를 정량적으로 분석하였다. 또한 제작 시간 및 비용 데이터를 수집해 효율성 측면의 차이도 함께 검토하였다. 연구 결과, AI제작방식은평균제작시간과비용절감측면에서효율성을보였으나 통계적으로 유의한 차이는 없었으며, 소비자 반응은 전통적 제작 방식이 감 성적 반응에서 다소 우위를 보인 반면 AI 방식은 클릭률에서 상대적으로 높았다. 본 연구는 광고 전략 수립 시 효율성과 감성적 설득력 간의 균형을 고려한 콘텐츠 기획의 필요성을 제시하며, 향후 전통적 제작 방식과 AI의 상보적 협업 가능성에 대한 기초 자료로 활용될 수 있다.
Abstract
This study aims to provide foundational data for content production strategies in the digital advertising environment by experimentally comparing the production efficiency and consumer responses of advertising images created using Generative AI and traditional methods. Using products from the women’s clothing brand “WILLYNILLY,” 12 advertising images were produced and tested on Instagram through an A/B experiment, analyzing metrics such as impressions, likes, click-through rate(CTR), comments, shares, and saves, along with production time and cost data. The results indicate that although the AI-based method showed greater efficiency in terms of time and cost, these differences were not statistically significant. Consumer responses revealed that the traditional method had a slight advantage in emotional engagement, whereas the AI-based method achieved relatively higher click-through rates. This study highlights the need to balance efficiency and emotional appeal when planning advertising content, offering insights into the potential for complementary collaboration between traditional production methods and AI.