읽고 싶은 흐름을 먼저 고릅니다.

생성형 AI가 시안을 빨리 뽑는 단계를 지나, 전략과 문제 정의까지 건드리기 시작했다는 현장형 관점입니다.

한국기술교육대 STEP의 24개 무료 과정은 생성형 AI를 ‘도구 체험’이 아니라 광고 프로젝트의 실제 순서 안에 넣었습니다.

VML의 Mukund Olety는 생성형 AI 시대에도 크리에이터의 일은 결과물을 뽑는 속도가 아니라 선택의 이유를 세우는 데 있다고 말합니다.

이미지와 영상 생성 모델이 늘어날수록 제작자는 더 좋은 프롬프트보다 어떤 모델을 언제 쓸지부터 따져야 합니다.

포레스터는 리테일 미디어가 구매 데이터의 힘을 증명했지만, 이제 광고주는 더 넓은 접점과 통합 측정을 요구한다고 봤습니다.

커넥티드 TV 광고가 커질수록 ‘어디에 노출됐는가’라는 기본 질문이 브랜드 예산의 핵심 변수로 떠오르고 있어요.

구글과 메타가 광고 이미지의 AI 사용 여부를 더 드러내려 하면서, 브랜드의 제작 방식과 책임 기준도 달라지고 있어요.

이미지를 잘 뽑는 기술보다 더 중요한 건 이제 어디에 쓰고, 누가 확인하고, 어떤 권리 기준을 세우느냐입니다.

생성형 AI가 실험용 데모를 지나 광고 제작 화면 안으로 들어오면서, 기업의 콘텐츠 제작 순서도 달라지고 있습니다.