Snapchat의 마법을 뒷받침하는 AI: 필터, 광고 및 측정항목 디코딩
Snapchat은 최근 몇 년 동안 앱의 필터, 광고 및 분석을 변화시키는 AI 혁명을 겪었습니다. 회사는 사용자를 위한 더욱 개인화되고 매력적인 대화형 경험을 만들기 위해 인공 지능과 기계 학습에 막대한 투자를 해왔습니다. 신경망을 기반으로 하는 재미있는 얼굴 필터부터 사용자 행동을 기반으로 한 정교한 광고 타겟팅에 이르기까지 Snapchat은 혁신적인 방식으로 AI를 활용하고 있습니다. 이러한 발전 덕분에 이 앱은 혼잡한 소셜 미디어 환경에서 경쟁력을 유지하고 젊은 층의 매력을 유지할 수 있었습니다. Snapchat이 AI 기능을 지속적으로 개선함에 따라 사용자는 마법적이고 미래 지향적인 느낌을 주는 더욱 직관적인 기능을 기대할 수 있습니다. 회사의 AI 구현 성공은 기술 스택을 업그레이드하려는 다른 소셜 플랫폼에도 모델을 제공합니다.
Snapchat 필터가 더 똑똑해졌습니다
Snapchat은 셀카와 사진을 디지털 방식으로 변경할 수 있는 재미있는 필터를 기반으로 몇 년 전에 인기가 급상승했습니다. 필터는 기본적인 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 얼굴을 식별하고 탭 한 번으로 다양한 오버레이를 적용했습니다. 하지만 2019년 Snapchat은 더욱 발전된 신경망과 기계 학습을 기반으로 하는 차세대 필터를 출시했습니다. 이 렌즈는 얼굴 랜드마크 감지 및 3D 얼굴 모델링을 위한 향상된 기술을 활용했습니다. 그 결과, 상세한 얼굴 데이터를 기반으로 사용자가 동적으로 움직이고 반응할 때 특정 얼굴 특징을 추적할 수 있는 필터가 탄생했습니다.
인기 있는 새로운 렌즈에는 설득력 있는 헤어와 메이크업으로 사용자를 디즈니 공주로 변신시킬 수 있는 렌즈가 포함되었습니다. 다른 필터에는 사용자의 얼굴에 비가 내리는 것과 같은 설득력 있는 CGI 요소가 추가되었습니다. 방대한 사진 및 비디오 데이터 세트를 학습한 머신 러닝 알고리즘 덕분에 이러한 매혹적인 효과는 실시간 CGI처럼 느껴졌습니다. 기본 필터는 단순한 규칙에 의존했지만, 신경망 렌즈는 전문 VFX 아티스트가 각 사용자의 고유한 얼굴 구조에 맞게 효과를 조정한 것처럼 유동적으로 반응할 수 있습니다. 이러한 개인화는 필터가 거의 마법처럼 느껴지도록 도와 사용자가 계속해서 사진을 찍고 공유하도록 장려합니다.
더욱 스마트해진 크리에이티브 도구
Snapchat은 렌즈의 발전 외에도 AI를 활용하여 전반적인 크리에이티브 도구 제품군을 개선했습니다. 예를 들어, 앱은 사진을 공유하기 전에 캡션을 개선하기 위해 문법 수정과 같은 쓰기 지원 기능을 제공합니다. Snapchat의 메시징용 음성 받아쓰기 도구도 이제 신경망을 사용하여 음성을 보다 정확하게 기록합니다. 또한 Snapchat의 증강 현실 및 포토샵 스타일 편집 도구는 AI 기능으로 업그레이드되어 원터치 수정 및 개선이 가능합니다. 이제 사용자는 클릭 한 번으로 잡티 제거, 피부 매끈화, 조명 조정 등의 작업을 즉시 수행할 수 있습니다. 내부적으로 이러한 사용하기 쉬운 편집기는 수정 기술에 대해 훈련된 알고리즘을 사용하여 각 사진이나 비디오에 사용자 정의 개선 사항을 적용합니다. AI는 인간 창작자의 작업을 실시간으로 효과적으로 복제하여 사용자가 매력적인 시각적 스토리를 만들 수 있도록 지원합니다.
AI 기반 광고
Snapchat은 또한 Facebook과 같은 경쟁사에 비해 광고 구현이 상대적으로 늦었습니다. 그러나 Snapchat은 광고 플랫폼을 출시한 이후 브랜드가 광고를 타겟팅하고 성과를 측정하는 데 인공 지능에 크게 의존해 왔습니다. Snapchat의 광고 관리자는 기계 학습을 사용하여 과거 참여 데이터를 기반으로 특정 광고가 표시되는 사용자 세그먼트를 최적화합니다. 이는 관련성을 높이고 낭비되는 광고비를 줄입니다.
Snapchat은 또한 NLP 및 감정 분석 알고리즘을 적용하여 사용자의 공개 스토리에 포함된 텍스트와 오디오를 구문 분석합니다. 이를 통해 브랜드는 특정 주제, 제품, 브랜드 등에 관심이 있는 고객을 식별하고 타겟팅할 수 있습니다. Snapchat은 추가적으로 광고주를 위한 유동인구 추적 및 판매 추적과 같은 강력한 분석 기능을 제공합니다. 정교한 모델링을 통해 Snapchat 광고를 실제 매장 방문 및 구매에 연관시켜 플랫폼의 마케팅 가치를 강조할 수 있습니다.
전반적으로 AI는 Snapchat의 광고 타겟팅, 배치, 성과 측정 및 최적화를 지원합니다. 이를 통해 브랜드는 결과를 극대화하고 사용자는 자신의 관심사에 맞는 보다 관련성 높은 프로모션을 받을 수 있습니다. 이는 최첨단 기술을 활용한 데이터 기반 접근 방식입니다.
AI로 강화된 참여 지표
Snapchat 제작자는 성능을 추적하고 벤치마킹할 수 있는 AI 알고리즘 덕분에 사용자 참여에 대한 자세한 분석에 액세스할 수 있습니다. 제작자는 조회수, 콘텐츠 시청 시간, 상호 작용, 공유 활동 등에 대한 데이터를 확인할 수 있습니다. 고급 감정 분석은 스토리에 대한 사용자의 감정적 반응까지 감지합니다. 이러한 AI에서 생성된 통찰력을 통해 제작자는 최고 성과를 내는 콘텐츠를 식별하여 콘텐츠 전략을 연마할 수 있습니다.
일반 사용자의 경우 Snapchat은 AI를 유사하게 활용하여 피드를 선별하고 각 사용자의 관심을 끌 가능성이 가장 높은 콘텐츠를 제안합니다. 이를 통해 더욱 개인화된 홈 화면 환경이 만들어집니다. 백엔드에서 기계 학습 모델은 수십억 개의 데이터 포인트를 활용하여 맞춤형 추천을 생성합니다. 앱은 각 사용자의 선호도, 친구 네트워크, 행동 및 습관을 알게 됩니다.
전반적으로 Snapchat은 마케팅, 참여, 분석을 강화하기 위해 인공 지능을 사용하여 앱을 보다 지능적인 플랫폼으로 발전시키는 데 도움을 주었습니다. 사용자에게는 더욱 재미있고 역동적인 기능을 제공합니다. 그리고 브랜드의 경우 대상 인구통계를 이해하고 연결할 수 있는 새로운 기회를 열어줍니다.
객체 인식 개선
Snapchat은 고급 컴퓨터 비전과 심층 신경망을 사용하여 사진과 동영상 내의 개체를 인식합니다. 이를 통해 앱은 사용자의 주변 환경과 활동에 대한 상황별 정보를 이해할 수 있습니다. 이 기술은 애완동물, 음식, 차량, 명소 등을 감지할 수 있습니다.
객체 인식은 대화형 렌즈와 필터에 대한 많은 가능성을 열어줍니다. 예를 들어 Snapchat은 장면에서 감지된 항목과 상호 작용하는 애니메이션 3D 개체를 오버레이할 수 있습니다. 카메라가 개를 감지하면 역동적인 AR 강아지 귀와 코를 추가할 수 있습니다. 피자와 같은 음식을 인식하면 피자 조각 스티커가 포함된 필터가 실행될 수 있습니다. 향상된 물체 인식을 통해 렌즈는 사용자의 실제 환경을 더 잘 인식할 수 있습니다.
Snapchat의 컴퓨터 비전 알고리즘이 더욱 정교해짐에 따라 객체 인식도 더욱 빠르고 정교해질 것입니다. 이를 통해 전체 장면을 분석하고 각 사진이나 비디오에 맞게 특별히 조정된 AR 효과를 생성할 수 있는 렌즈가 가능해집니다. 객체 인식은 Snapchat AI 팀의 주요 투자 영역을 반영합니다.
장면 및 환경 이해 향상
Snapchat의 AI는 사물 외에도 사진과 동영상 내의 전반적인 장면과 환경도 분석합니다. 여기에는 실내 및 실외 설정의 분류가 포함될 수 있습니다. 앱은 시각적 신호를 기반으로 해변, 자동차 안, 체육관, 레스토랑 등에 있는 것을 인식할 수 있습니다.
Snapchat은 사용자의 주변 환경을 이해하여 각 상황에 맞는 필터를 제공합니다. 예를 들어, 해변 장면은 야자수와 파도가 있는 여름 렌즈를 촉발할 수 있습니다. 체육관을 인식하면 피트니스 관련 AR 요소가 활성화될 수 있습니다. 장면 분석은 상황에 맞는 효과를 강화합니다.
전체 이미지를 구문 분석할 수 있는 신경망의 발전으로 Snapchat의 사용자 위치 및 활동 인식이 더욱 향상될 것입니다. 이를 통해 더욱 재미 있고 매력적인 경험을 위해 시간, 장소 및 상황에 따른 추가 필터 개인화 기능이 잠금 해제됩니다.
상황에 맞는 효과 생성
Snapchat은 객체 인식과 장면 이해를 결합하여 특정 상황에 연결된 렌즈와 효과를 생성하기 시작할 수 있습니다. 카메라가 생일 케이크, 선물, 풍선을 감지하면 사용자가 수동으로 선택하지 않고도 관련 생일 테마 AR 요소를 자동으로 제공할 수 있습니다.
또 다른 예로, 비치 타월과 물을 감지하면 사용자가 "해변"을 지정하지 않은 경우에도 적절한 여름 필터가 활성화될 수 있습니다. AI 분석을 기반으로 하는 이러한 상황별 효과 트리거는 렌즈 사용을 더욱 빠르고 직관적으로 만들어줍니다.
앞으로 Snapchat은 사용자의 주변 환경 및 이벤트와 일치한다고 생각되는 필터를 적극적으로 제안할 수도 있습니다. 상황별 효과 생성은 Snapchat 컴퓨터 비전 기능의 다음 단계입니다.
얼굴 추적 개선
사용자의 얼굴 움직임과 표정을 실시간으로 추적해야 하는 Snapchat의 증강 현실 렌즈에는 고품질 얼굴 추적이 매우 중요합니다. 더욱 부드럽고 정확한 얼굴 추적으로 AR 셀카 렌즈의 현실감과 마법이 향상됩니다.
추적 기능을 향상시키기 위해 Snapchat은 얼굴 이미지 데이터 세트에 대해 훈련된 기계 학습 알고리즘을 사용합니다. 신경망은 사용자가 움직일 때에도 눈, 코, 입과 같은 얼굴의 랜드마크를 감지합니다. 이 데이터는 AR 효과에 입력되어 얼굴의 3D 개체와 그래픽을 설득력 있게 애니메이션화합니다.
휴대폰의 카메라 하드웨어가 발전함에 따라 Snapchat은 깊이 감지와 같은 기술을 사용하여 얼굴을 3D로 매핑할 수도 있습니다. 향상된 얼굴 추적 기능을 통해 렌즈는 AR 개체와 효과를 사용자의 얼굴에 사실적으로 고정할 수 있습니다. Snapchat의 R&D 팀은 지속적으로 얼굴 추적을 개선하고 있습니다.
애니메이션 3D 개체 확장
렌즈에서 사용할 수 있는 Snapchat의 애니메이션 3D 개체 및 효과 라이브러리도 계속해서 늘어나고 있습니다. 이 앱을 통해 개발자는 Lens Studio와 같은 AR 개발 플랫폼에 액세스하여 사용자가 오버레이할 수 있는 새로운 개체를 만들 수 있습니다.
애니메이션 마스크부터 3D 캐릭터까지 모든 것이 고급 그래픽 및 물리 시뮬레이션을 사용하여 사용자의 얼굴이나 환경 주위에서 춤을 출 수 있습니다. 또한 기계 학습 알고리즘을 사용하면 3D 개체가 카메라 입력을 기반으로 표면 및 물리적 공간과 현실적으로 상호 작용할 수 있습니다.
Snapchat이 개체 라이브러리를 확장함에 따라 개발자는 애니메이션 구성 요소를 혼합하고 일치시켜 독특한 렌즈를 디자인할 수 있습니다. 향상된 3D 그래픽과 물리학은 사용자에게 전반적으로 더욱 역동적이고 매력적인 AR 경험을 선사합니다.
요약
요약하자면, Snapchat은 인공 지능을 채택하여 필터, 광고, 분석 전반에 걸쳐 더욱 발전된 경험을 제공했습니다. 이제 최첨단 신경망과 딥 러닝이 앱의 얼굴 렌즈를 강화하여 사실적인 효과를 통해 셀카를 변화시킵니다. 또한 브랜드는 Snapchat 광고에서 ROI를 얻기 위해 AI 광고 타겟팅, 배치 및 측정 도구를 사용합니다. 그리고 제작자는 AI에서 생성된 측정항목을 활용하여 콘텐츠를 최적화합니다. 이러한 혁신을 통해 Snapchat은 사용자의 기대치가 높아짐에 따라 경쟁력과 참여도를 유지합니다. 또한 AI가 소셜 플랫폼을 업그레이드하여 모든 이해관계자에게 더 많은 가치를 제공할 수 있는 방법을 강조합니다. 참여도를 높이기 위해 AI를 사용하는 선구자 중 하나인 Snapchat은 다른 회사가 제품 수준을 높이기 위해 따를 수 있는 예를 제공합니다.