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#온라인광고 시장이 어렵다지만, #AI기반광고 시장은 연 63% 성장할 걸로 예상되고 있어요. 정확히 ‘AI 기반 광고’란 무얼 의미하는 걸까요? 여기서의 크리에이티브 도구’로서의 AI를 의미하는 게 아닌, 광고비 효율을 최대화, 최적화하는 도구, 광고자동화 도구로서의 AI를 의미해요. 가까운 미래엔 노가다형 광고 대행사들은 설 자리가 없어질 듯요. 이제 인하우스 팀에서 AI 광고자동화 도구들을 직접 다뤄 볼 필요가 있어요.
안냐세요~ 상쾌한 아침입니다!
오늘은 ‘AI 기반 광고’에 대한 이야기예요.
지난주 Business Insider에는 AI 기반 광고가 광고 시장 성장의 핵심 동력으로 떠오르고 있다는 기사를 썼답니다. Madison and Wall 컨설팅 회사가 발표한 보고서에 따르면, 미국에서 AI 기반 광고 매출은 2026년에 630억 달러가 아니라 570억 달러 수준까지 63% 성장할 것으로 추정된다는군요.
과연 이 AI 기반 광고란 무얼 의미하고 어떻게 이뤄지고 있는 것일까요?
한국에선 아직 AI 광고라고 하면, 온라인 마케팅에서 광고카피나 이미지를 AI로 생성하는 걸 떠올리시는 분이 많은데요. 그런데 사실 크리에이티브 도구로서의 AI는 이제 좀 조심할 필요가 있는 것이, 이젠 AI를 통해 만들었다는 것이 불쾌감을 만들 수 있는 상황이에요.
최근 몇 달 너무 많은 AI Slop이 소셜에 쏟아졌기 때문이죠. 아주 뛰어난 그래픽이거나, 혹은 쇼핑몰 내 착용샷이나 AI를 사용했는 줄 모를 정도로 스치고 지나가는 이미지들, 혹은 로고 플레이 등 간단한 도움을 받는 건 괜찮은데, AI로 시즌 캠페인을 좌우하는 건 위험할 수 있어요.
지금 주목받는 AI 기반 광고는 그런 것이 아니구요. ‘광고 설정’에 있어 AI의 도움을 받는 걸 의미해요. ‘크리에이티브 도구’로서의 AI를 의미하는 게 아닌, 광고비 효율을 최대화, 최적화하는 도구, 광고자동화 도구로서의 AI를 의미하는 거지요.
Meta CEO Mark Zuckerberg는 지난해 자동화 광고 도구가 매우 강력해져서 브랜드가 단순히 계좌를 연결하고 캠페인 목표만 설정하면 나머지는 AI가 알아서 처리할 수 있다고 말했던 바 있어요. 실제로 점점 더 많은 광고주들이 그렇게 하고 있다는 데이터도 나오고 있는데요.
Madison and Wall에 따르면 올해 말까지 전체 광고지출의 12%가 A 기반 광고에 대한 지출이 될 걸로 보여요. 이 AI 기반 광고가 63% 성장하는 동안, 비 AI 광고는 5% 성장하는 데에 그치게 될 전망이구요.
요즘 이 AI 기반 광고 툴들도 상당히 많이 등장하고 있어요. 그리고 대부분 툴이 작동하는 방식은 비슷합니다. 즉, 미래엔 온라인 광고가 어떤 프로세스가 될지 어떤 표준이 생기고 있달까요?
오늘은 과연 이 AI를 통한 광고 자동화가 어떻게 가능한지, 또 현실에선 어떤 성과를 내고 있는지 함 짚어보겠심다. 먼저 최근 Google Ads와 GMP에 여러 AI 기능을 발표하고 있는 구글의 이야기부터 함 들어볼까유? 좌, 다같이 고고씽!
구글 광고 생태계의 AI 도구들
AI 기반 광고가 무엇인지를 이해하려면 구글의 다양한 AI 도구를 이해하는 게 핵심이에요.
지난달 말에도 구글은 Gemini Advantage란 또 하나의 기능을 발표했어요. 이는 Google Marketing Platform(GMP)에 들어가는 AI 강화엔진이에요.
GMP는 기업들이 광고(Display & Video 360, Search Ads 360)와 분석(Google Analytics 4)을 대규모로 운영할 때 사용하는 엔터프라이즈 전문 플랫폼이에요. 인하우스 마케팅 팀을 두고 있는 대기업이나, 여러 기업의 광고를 대행하는 대규모 에이전시들이 사용하는 플랫폼이어서, 일단 소기업들이 사용하는 Google Ads랑은 다른 유료 플랫폼이죠.
지난 3년 동안 구글 광고 생태계에는 생성AI의 상용화와 함께 놀라운 기능들이 빠르게 추가되었어요. Google Ads와 GMP 모두 과거 비교하면 마케터의 노가다가 빛삭되고 있다고 볼 수 있는데요. 새로 공개된 Gemini Advantage를 포함해서 어떤 AI 기능들이 붙었는지 함 살펴보면요.
1. Google Ads 기준 : Gemini 기반의 ‘에이전틱(Agentic) 최적화’
- Performance Max (실적 최대화 캠페인): Google Ads AI 최적화의 결정체예요. 검색, 유튜브, 디스플레이, 지메일 등 구글의 모든 인벤토리를 하나의 AI 모델이 관리해요. AI가 실시간으로 전환 가능성이 높은 채널에 예산을 유연하게 배분하죠.
- Smart Bidding (스마트 입찰): ‘최대 전환 수’, ‘타겟 수익률(tROAS)’ 등의 목표를 설정하면, AI가 수백만 개의 신호(기기, 시간, 위치, 브라우저 등)를 분석해 매 경매마다 입찰가를 자동 조정해요.
- Broad Match + AI (확장 검색의 진화): 과거에는 키워드 문구와 일치해야 광고가 나갔다면, 이제 AI는 사용자의 ‘검색 의도’를 파악해요. 예를 들어 “비타민 추천”을 검색해도 “건강기능식품 리뷰”와 맥락이 같다면 광고를 노출하여 성과를 극대화합니다.
- AI Max for Search: 2026년 기준, 검색 광고에 특화된 AI 모드로, 랜딩 페이지 내용을 분석해 검색어 매칭과 최종 도착 URL까지 AI가 성과 위주로 자동 확장해요.
- Ads Advisor & Analytics Advisor : “지난주 성과가 왜 떨어졌지?”라고 물으면 Gemini가 입찰 경쟁률, 노출 점유율, 사용자 반응 등을 분석해 즉각적인 원인 진단과 최적화 액션(예: 입찰가 상향, 타겟 확장)을 제안해요.
2. GMP 기준 : Gemini Advantage’를 통한 전사적 통합 최적화
- Gemini Advantage in SA360/DV360: 구글 뿐만 아니라 메타, 아마존, 틱톡 등 구글 외부의 멀티 채널 데이터까지 Gemini가 통합 분석해요. 전체 마케팅 예산이 각 채널별로 어떻게 흘러가야 전체 수익(ROI)이 극대화될지 시뮬레이션하고, 실시간으로 예산을 재배분(Pacing)해요.
- Customer Value-Based Bidding (고객 생애 가치 입찰): 기업의 1st Party 데이터(CRM)를 Gemini가 학습하여, 단순 1회 구매자가 아닌 ‘장기 가치가 높은 우량 고객’이 될 확률을 예측해요. Gemini Advantage는 이 예측값을 입찰 엔진에 실시간 반영해 고가치 고객 확보에 집중해요.
- Cross-Platform Measurement & Attribution: 기여도 분석(Attribution) 시 Gemini가 쿠키리스 환경에서도 누락된 데이터를 보정(Modeling)해요. 이를 통해 어떤 접점이 실제 성과에 기여했는지 정확히 파악하고, 그 데이터를 다시 입찰 최적화 모델에 피드백하죠.
이해가 되셨나요?
예를 들어, 어떤 패션기업의 CMO가 “지난 90일 구매 고객 중 재구매 가능성이 높은 25~34세 여성 대상으로 ROAS 420% 목표 캠페인을 하고 싶다.”란 니즈를 갖고 있다고 치자구요. 이럴 때 마케터의 환경이 AI 이전, 이후가 어떻게 다르냐면요.
먼저 Google Ads 기준으론 이렇게 달라져요.
| Google Ads 기준 | AI 이전 (수동 최적화 시대) | AI 이후 (Gemini & PMax 시대) |
| 타겟 설정 | 인구통계(25-34, 여성)와 관심사 키워드를 일일이 조합하여 세그먼트 생성. | 신호 기반 타겟팅: 마케터는 ‘구매 고객 리스트’만 업로드. Gemini가 이들의 행동 패턴을 학습해 유사 타겟을 실시간 확장. |
| 모수 추출 | GA 등에서 ’90일 내 구매자’ 리스트를 수동 추출하여 리마케팅 리스트 생성. | 예측 잠재고객: AI가 90일 구매자 중 ‘장바구니 빈도’, ‘체류 시간’ 등을 분석해 재구매 확률이 높은 사람을 자동 분류. |
| 성과 최적화 | ROAS 420%를 맞추기 위해 매일 입찰가를 5~10%씩 수동 조정. | 스마트 입찰: ‘타겟 ROAS(tROAS)’를 420%로 입력하면 AI가 경매 단위 입찰(Auction-time bidding)로 최적가 자동 결정. |
| 마케터의 핵심 업무 | 세팅 노가다: 수많은 키워드와 타겟 조합을 만들고 끄는 반복 작업. | 전략적 피드백: Ads Advisor(Gemini)에게 성과 원인을 묻고, AI가 제안한 확장 전략을 승인/기각함. |
엔터프라이즈 기업들이 GMP를 사용할 땐 또 이렇게 달라지구요.
| GMP 기준 | AI 이전 (엔터프라이즈 관리 시대) | AI 이후 (Gemini Advantage 시대) |
| 타겟 설정 | CRM 데이터와 웹 데이터를 결합하기 위해 데이터 엔지니어와 협업하여 SQL 추출. | CRM 직접 연동: 기업 내부의 고객 생애 가치(LTV) 데이터를 Gemini가 직접 읽어 ‘가장 돈이 되는 고객’ 위주로 타겟팅. |
| 모수 추출 | Floodlight 태그를 심고, 여러 매체(구글, 메타 등)에 중복되지 않게 리스트 배분. | Cross-Channel 신호 통합: Gemini Advantage가 매체 구분 없이 ‘이 고객은 지금 유튜브보다 인스타그램에서 반응할 확률이 높다’고 판단해 모수 활용. |
| 성과 최적화 | 예산이 남는 캠페인에서 부족한 캠페인으로 매일 수동 예산 이동(Pacing). | 자동 예산 재배분: 전체 ROAS 420% 달성을 위해 Gemini가 SA360과 DV360 사이의 예산을 실시간으로 수조 원 단위까지 최적 배분. |
| 마케터의 핵심 업무 | 데이터 정합성 확인: 매체별 수치가 맞는지 확인하고 리포트 작성에 시간 소요. | 비즈니스 모델링: “단기 ROAS 420%보다 브랜드 인지도를 10% 올리는 게 이득인가?” 같은 고차원적 의사결정과 AI 학습용 데이터 품질 관리. |
완전히 다른 게임이지요? 이제 AI 툴의 진화는 노다가 중심의 마케팅 대행사들의 입지를 뺏고 있어요. 데이터를 정제하고, 실제 성과를 내도록 하는 ‘진정한 대행사’들은 미래에도 건재하겠지만, 키워드 등록, 입찰가 수정, 리포트 취합 정리 같은 단순 노가다를 대행하던 대행사는 조만간 필요없는 세상이 온답니다. 기업 CMO가 직접 Gemini와 소통하며 다양한 인사이트를 얻을 수 있는데, 그걸 대행사 리포트로 괜히 걸러듣고 싶은 사람이 누가 있겠어요?
메타, 틱톡의 AI 기반 광고는 어떤가 하면요
메타와 틱톡의 AI 광고 도구들도 함 살펴볼까요?
2022년부터 메타의 광고 플랫폼에는 ‘어드밴티지+(Advantage+)’란 기능들이 곳곳에 보이기 시작했어요. 그냥 간단하게 광고 홍보를 할 때에도 ‘어드밴티지+크리에이티브’를 사용할 것인지 물어보는 대화창이 뜨고, 본격적으로 캠페인을 사용하러 들어가면 곳곳에 어드밴티지+ 기능이 작동하고 있음을 볼 수 있어요.
현재 메타에서 이 어드밴티지+는 기본 설정으로 제공되고 있어서, 광고주들이 AI 자동화를 강제로 사용하고 있는 상황인데요. 이 어드밴티지+의 성과는 아직 논란이 많아요. 특히 광고 설정만 도와주는 게 아니라, 함부로 크리에이티브 광고를 만드는 것이 가장 큰 문제예요.
이런 논란에도 불구하고, Meta 내부 테스트 기준으로는 $1당 약 $4.52 매출(ROAS)이 나오고, 수동 캠페인 대비 약 20% 이상 성과 개선이 있었다는 데이터가 있어요. 실제로 호주 이커머스 브랜드 Gifts & Keepsakes는 어드밴티지+덕에 ROAS 10배, CTR 2.44%, CPC 0.33달러를 기록했다고 보도한 바 있었죠.
일반적으로 데이터가 많은 브랜드일수록 잘 먹히는 건 사실이에요. 다만, 어드밴티지+는 전환 가능성이 높은 기존 고객에 예산을 몰아주는 경향이 있어서 전체 ROAS는 좋아 보이는데 신규 고객은 줄어드는 현상이 동시에 발생한다고 알려져 있어요.
그러다보니 기존 고객과 데이터가 부족한 신규 브랜드의 경우 들쭉날쭉한 성과가 나오고 있어요. 때문에 이 기능을 꺼버리고 싶어하는 광고주들도 꽤 있는데, 문제는 끄기가 쉽지가 않아요. 시청자 제어, 배치 설정, 크리에이티브 향상 기능을 다 끈다고 해도 이 기능을 완전히 끌 수는 없게 되어 있어요.
이런 브랜드들에겐 TikTok의 AI 기반 광고가 도움이 될 수 있어요. TikTok의 대표 AI 광고는 Smart Performance Campaign(SPC)이에요. 광고주는 목표만 넣고 영상 몇 개를 올리면, TikTok 알고리즘이 어떤 사용자에게 어떤 영상을 얼마나 보여줄지 자동으로 결정해요. 중요한 건 TikTok은 “관심사”가 아니라 “행동 패턴” 기반 플랫폼이라는 거요.
사용자가 어떤 영상을 얼마나 오래 봤는지, 어떤 콘텐츠에서 이탈했는지 같은 데이터를 기반으로 광고를 밀어요. 그래서 크리에이티브가 굉장히 중요하고, AI가 성과 좋은 영상을 계속 확산시키는 구조예요. AI가 먼저 보는 것이 마케터가 입력한 타겟이라기 보다는 “어떤 영상이 사람을 붙잡는가”에 있는 셈이죠.
메타 어드밴티지+는 기본적으로 전환 데이터 중심이라면, TikTok은 전환보다 ‘콘텐츠 반응’이 먼저여서, 이제 인지도부터 획득해야 하는 신규 브랜드들에게 유리해요. 여러 영상을 올리고 되는 영상을 밀어준다는 게 포인트죠.
예를 들어 게임사 Kooapps 사례에서는 자동화 캠페인으로 CPI 56% 감소하고 ROAS는 2배 상승했는데 이 성과를 Kooapps가 어떻게 평가했냐면, 사람이 타겟을 잘 잡아서가 아니라 “TikTok이 영상 반응 기반으로 유저를 계속 재정의했기 때문”이라고 했거든요? 즉, TikTok은 내가 설정한 타겟에게 나간다기 보다, 내 콘텐츠에 반응이 좋은 사람들을 계속해서 타겟으로 재정의해나가는 시스템이에요.
여러분의 이커머스 팀은 지금 AI 기반 광고에 어느 정도 접근하고 계신가요?
AI 기반 광고는 이제 시작이에요. 각 플랫폼들이 내놓은 기능들도 출시된 뒤 계속 진화하고 있는데다 아직 성과가 안정화되지 않았죠. AI 광고의 가장 큰 문제는 AI에게 전담시키다보니 ‘블랙박스’라 불리우는, 즉 어떤 요소를 어떻게 바꾸었길래 성과가 달라졌는지를 면밀히 보기 어렵다는 데에 있어요.
이 때문에 데이터 visibility가 중요하게 대두되고 있는데요. Madison and Wall에 따르면, 이미 AI 기반 광고로 성과를 내는 기업들은 데이터가 불투명함에도 불구하고 걍 AI에게 맡기는 경우가 많다고 해요. “따지면 뭐해.. 더 잘 나오면 아묻따 질러” 이렇게 되기 마련이랄까.. 하핫.
지금 인하우스 마케터시라면, 대행사를 쓰고 계시겠지만, 직접 이런 최적화툴은 대행사와 함께 꼭 직접 경험해보시라고 말씀드리고 싶어요. 그래야 대행사 리포트도 얼마나 정확한지 감을 잡을 수 있고, 나 스스로 새로운 AI와 어떻게 일해야 하는지도 정립할 수 있어요.
점검해보시오소서~! 전 낼 또 새로운 이야기로 찾아올께요. 휘리릭~!
