Passionfroot는 Gemini 2.5 Flash를 사용하여 크리에이터 마케팅을 약 5배 더 빠르게 확장합니다.

B2B SaaS, AI, 핀테크와 같은 분야의 크리에이터 마케팅은 효과적이지만 확장하기 어렵습니다. 퍼포먼스 마케팅과 달리 크리에이터 파트너십 관리에는 수동 프로세스와 직접적인 관계 관리가 필요한 경우가 많습니다.

신흥 기술 업계의 브랜드와 크리에이터를 연결하는 크리에이터 마켓플레이스인 Passionfroot는 검색, 문의, 예약, 결제, 결과 보고를 간소화하여 이러한 복잡성을 해결합니다. 마케팅 담당자가 효과적인 크리에이터 마케팅 캠페인을 설계하고 출시할 수 있도록 Passionfroot는 Gemini 2.5 Flash로 구동되는 AI 캠페인 전략가를 개발했습니다.

마케터는 크리에이터 캠페인을 시작할 때 적합한 크리에이터를 식별하고, 광고 유형을 정의하고, 예산을 할당하는 등 '빈 페이지 문제'에 직면하는 경우가 많습니다. Passionfroot는 이 프로세스를 자동화하고 마케팅 담당자가 노력을 확장할 수 있도록 AI 캠페인 전략가를 개발했습니다.

AI 에이전트는 Gemini 모델을 사용하여 특정 잠재고객 및 성장 목표에 따라 맞춤 크리에이터 마케팅 캠페인을 생성합니다. 크리에이터, 예산 할당, 콘텐츠 게재위치에 대한 추천을 제공하고 예상 CPM 및 참여도를 추정합니다.

Passionfroot는 에이전트의 전략을 안내하기 위해 효과적인 크리에이터 마케팅의 미묘한 차이를 이해할 수 있는 모델이 필요했습니다.

Passionfroot는 Strategist를 개발할 때 지연 시간이 짧고, 정확한 지침을 따르며, 비용 효율적인 성능을 제공하는 모델이 필요했습니다. 이러한 모델의 워크플로에는 단일 사용자 요청을 처리하기 위한 여러 순차적 프롬프트가 포함되어 있으므로 속도가 중요합니다.

팀은 Gemini 2.5 Pro를 비롯한 여러 고급 모델을 평가했습니다. 프롬프트 엔지니어링 후 Gemini 2.5 Flash가 지연 시간을 크게 줄이면서도 뛰어난 결과를 제공한다는 사실을 확인했습니다.

Passionfroot의 공동 창립자이자 CTO인 Lorenzo De Nobili는 'Gemini 2.5 Flash의 지능/지연 시간에 근접하는 모델은 없습니다'라고 말했습니다.

이 구현에서는 Vercel AI SDK를 사용하며 구조화된 출력 (generateObject)에 크게 의존합니다. 채팅 기반 인터페이스 대신 Gemini의 구조화된 대답이 애플리케이션의 사용자 인터페이스를 직접 제어합니다.

AI 캠페인 전략가 워크플로는 세 가지 주요 단계로 구성됩니다.

• 전략 생성: Gemini는 마케팅 담당자의 입력을 기반으로 이상적인 채널, 게재위치 유형, 예산 할당을 식별합니다.
• 크리에이터 매칭: 에이전트 검색 증강 생성 (RAG)은 주제 관련성을 기반으로 가장 관련성 높은 크리에이터를 검색하고 평가합니다.
• 인벤토리 분석: 선택한 크리에이터의 인벤토리가 분석되고 AI 에이전트가 예상 ROI를 기반으로 실적이 가장 우수한 제품을 선택합니다.

Gemini 기반 AI 캠페인 전략가를 구현한 결과 Passionfroot 고객의 효율성과 성장이 눈에 띄게 개선되었습니다.

AI 전략가를 사용하는 브랜드는 파트너십을 수동으로 관리하는 브랜드보다 약 5배 빠른 속도로 파트너십을 시작합니다. 이러한 불편함 감소 덕분에 Passionfroot의 마케팅 파트너는 플랫폼에서 크리에이터 마케팅을 진행한 첫 3개월 동안 성장률을 3배로 늘릴 수 있었습니다.

드 노빌리는 'AI가 없었다면 캠페인 전략가는 불가능했을 것입니다'라고 말했습니다. '컴퓨터에 크리에이터 마케팅을 가르쳐서 컴퓨터가 크리에이터 마케팅 전문가 역할을 하며 사용자에게 일대일 조언을 제공할 수 있다는 점이 놀랍습니다.'

Passionfroot는 어조와 전달 스타일을 평가하는 등 크리에이터 콘텐츠를 더 심층적으로 분석하여 AI 캠페인 전략가를 개선할 계획입니다. 또한 공동작업의 ROI 데이터를 통합하여 에이전트의 추천을 더욱 개선하고 있습니다. Passionfroot는 Gemini의 기능과 독점 데이터를 결합하여 크리에이터 마케팅을 위한 정교한 데이터 기반 통계를 제공하는 것을 목표로 합니다.

Gemini 모델로 워크플로를 간소화하는 방법을 알아보려면 API 문서를 검토하세요.

성능 측정항목은 개발자가 제공한 것이며 Google에서 독립적으로 확인하지 않았습니다.