본 논문은 실제 세계 응용 분야에서 기초 모델(Foundation Models, FMs)의 사용 증가에 따라 역동적인 시장에 적응적이고, 신뢰할 수 있으며, 효율적인 전략이 필요하다는 점을 강조합니다. 특히 화학 산업에서 AI가 발견한 재료는 혁신을 주도하지만, 상업적 성공은 시장 채택에 달려 있으며, 실제 환경에서 작동하는 FM 기반 광고 프레임워크가 필요합니다. 본 논문에서는 B2B 및 B2C 시장에서 자율적이고 초개인화된 광고를 위한 다국어, 다중 모드 AI 프레임워크를 제시합니다. 검색 증강 생성(RAG), 다중 모드 추론 및 적응형 페르소나 기반 타겟팅을 통합하여 변화하는 소비자 행동과 경쟁에 맞춰 문화적으로 적합하고 시장을 인식하는 광고를 생성합니다. 검증은 실제 제품 실험과 소비자 페르소나를 모델링하고, 대규모로 전략을 최적화하며, 개인 정보 보호 준수를 보장하기 위한 시뮬레이션된 인간 집단 에이전트를 결합합니다. 합성 실험은 실제 시나리오를 반영하여 위험한 A/B 테스트 없이 비용 효율적인 광고 전략 테스트를 가능하게 합니다. 구조화된 검색 증강 추론과 상황 내 학습(ICL)을 결합하여 참여도를 높이고, 시장 잠식을 방지하며, ROAS를 극대화합니다. 이 연구는 AI 기반 혁신과 시장 채택의 가교 역할을 하며, 상업 마케팅에서 고위험 의사 결정을 위한 다중 모드 FM 배포를 발전시킵니다.
