검증 기반 전략 페르소나 생성을 통한 LLM 카피라이팅의 세그먼트 간 반응 차이

초록

페르소나는 타겟 고객 이해와 마케팅 의사결정 지원을 위한 핵심 도구이나, 기존 LLM 기반 페르소나 생성은 전반적으로 높은 긍정 반응을 산출하는 경향으로 인해 고객 세그먼트 간 반응 차이를 충분히 반영하지 못하여, 전략적 세그먼트 선택을 지원하는 의사결정 도구로 사용하기 어렵다. 본 연구는 세그먼트 간 반응 차이를 구조적으로 유도하는 이중 레이어 페르소나 생성 방식을 제안한다. 이 방식은 전략적 세분화와 검증 기반 페르소나 정제의 두 층으로 구성되며, 검증 기반 정제 단계에서는 generator-discriminator-refiner(GDR) 루프를 통해 생성된 페르소나가 입력 고객 데이터와 사실적으로 일치하는지를 반복적으로 검증하고 정제하였다. 고객 데이터 입력, 페르소나 생성, 카피 생성, LLM 기반 반응 시뮬레이션으로 구성된 파이프라인 하에서, 고객 반응을 네 가지 실험조건(검증 기반 전략 페르소나, 정적 세그먼트 페르소나, 비제약 생성형 페르소나, 일반 대상 페르소나) 간에 비교하였다. 400회 모델 실행 결과, 비제약 생성형 페르소나는 타겟과 비타겟 세그먼트 간 유의한 반응 차이를 형성하지 못하였다(Δ=0.03, p=.715). 반면 검증 기반 전략 페르소나는 타겟 세그먼트(M=7.97, SD=0.09)와 비타겟 세그먼트(M=7.85, SD=0.22) 간 유의한 반응 차이를 나타냈다(Δ=0.12, p<.05, Cohen's d=0.701). 이는 제안 방식이 보편적 설득력을 단순히 증가시키는 것이 아니라, 비타겟 세그먼트 반응을 억제하고 타겟 세그먼트 반응을 상대적으로 강화함으로써 자원 제약 환경에서 세그먼트 선택을 지원하는 의사결정 메커니즘으로 기능할 것으로 기대된다.

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