마케팅 팀을 위한 생성형 AI 활용 가이드: 과거 캠페인 자산을 활용한 이미지 자동 생성
디지털 마케팅 환경은 날로 복잡해지고 있습니다. 소비자 선호도는 빠르게 변하며, 다양한 채널에서 브랜드 일관성을 유지하면서 맞춤형 콘텐츠를 제작하는 것은 점점 까다로워지고 있습니다. 이러한 상황에서 생성형 AI는 마케팅 콘텐츠 기획과 제작의 자동화와 최적화를 위한 유용한 해답이 될 수 있습니다. 특히 AWS의 Amazon Bedrock, OpenSearch Serverless, Titan Multimodal Embeddings 모델 등은 과거 데이터를 기반으로 브랜드 일관성을 유지하면서도 맞춤화된 이미지를 자동 생성할 수 있도록 지원합니다.
과거 마케팅 자산의 가치
마케팅의 성과는 종종 과거 성공 사례 분석에서 나옵니다. 이전 캠페인에서 높은 반응률을 이끌어낸 시각적 요소(컬러, 구도, 메시지 등)는 새로운 캠페인의 효과를 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 글에서는 Amazon Nova 기반 생성형 AI 모델과 OpenSearch 기반의 벡터 검색을 통해, 기존 캠페인 자산을 최대한 활용하는 자동화된 이미지 생성 방법을 소개합니다.

핵심 구성 요소와 처리 절차
이 시스템은 웹 UI를 통해 사용자가 새 마케팅 캠페인을 정의하면, 과거 캠페인에서 유사한 이미지 자산을 검색해 이를 바탕으로 새 이미지를 생성합니다. 주요 컴포넌트는 다음과 같습니다.
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이미지 분석 및 메타데이터 추출
Lambda 함수 DescribeImgFunction은 Amazon Nova Pro 모델을 이용해 이미지의 설명과 주요 요소를 자동 생성합니다. -
이미지 임베딩 처리
EmbedImgFunction은 Titan Multimodal Embeddings 모델을 활용해 이미지 벡터(임베딩)를 생성하며, 문서와 이미지를 동일 임베딩 공간에 매핑하여 유사도 기반 검색이 가능해집니다. -
OpenSearch를 통한 벡터 기반 검색 인덱스 구축
생성된 임베딩은 OpenSearch Serverless에 저장되어 유사 이미지 검색 시 빠르고 정확한 결과를 제공합니다. -
자동 추천 이미지 기반의 프롬프트 생성
캠페인 설명이 입력되면 해당 내용을 임베딩해 기존 이미지 중 유사한 것을 검색, 그 설명을 프롬프트 작성에 활용합니다. 이 과정을 담당하는 GeneratePromptFunction에서는 XML 태그로 이미지 설명을 결합해 고도화된 프롬프트가 생성됩니다. -
최종 이미지 생성
Amazon Nova Canvas를 통해 앞서 작성된 프롬프트 기반으로 캠페인에 맞는 마케팅 이미지가 생성됩니다.




Bancolombia 사례: 생성형 AI 도입을 통한 콘텐츠 운영 최적화
콜롬비아 주요 은행 Bancolombia는 이 시스템을 활용해 마케팅 콘텐츠 제작 시간을 절감하고, 브랜드 가이드라인에 부합하는 시각 자산을 자동 생성하고 있습니다. 그들은 주요 세 가지 문제를 해결했습니다.
- 반복적이며 시간이 많이 드는 제작 과정
- 크리에이티브 간 일관성 부족
- 생성 AI를 통한 결과 통제력 부족
자동화된 AI 기반 시스템을 도입하면서 브랜드 정체성을 유지하면서도 생산성을 크게 향상시킨 사례로 꼽히고 있습니다.
배포 및 구축 가이드
전체 구현 코드는 GitHub에서 확인 가능하며, AWS CDK를 사용한 자동 배포 스택 설정, 백엔드 Lambda 함수 구현, Bedrock API 호출 방식을 포함하고 있습니다. OpenSearch 예제 설정, 이미지 인덱싱 방법, 프롬프트 생성 및 이미지 생성 로직까지 투명하게 공개되어 있어, 회사별 상황에 맞게 쉽게 커스터마이징이 가능합니다.
효율적인 리소스 활용 및 브랜드 일관성 유지
이 자동화 시스템은 마케팅 팀이 효율적으로 과거 데이터를 운영하고, 일관성 있는 브랜드 이미지를 유지하면서, 소비자 참여율과 전환율을 높일 수 있는 창의적이고 기술적인 솔루션입니다. 생성형 AI의 실무적 활용과 배포 자동화를 희망하는 기업이라면, 이와 같은 접근 방식은 필수적인 고려 대상입니다.
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