최근 마케팅 업계는 온통 ‘혁신적인 AI 기술 혹은 툴’ 이야기로 가득합니다. 설레는 변화임은 분명하지만 정작 많은 마케터들은 AI를 실제 업무에 어떻게 적용해 성과로 연결할 수 있을지 여전히 고민하고 있습니다.
링크드인 피드만 봐도 매일같이 새로운 ‘혁신적인’ AI 솔루션이 등장합니다. 그러나 중요한 것은 무엇을, 어디에, 어떻게 활용해야 진짜 성과로 이어질 수 있느냐입니다.
이번 블로그에서는 퍼포먼스 마케팅에서 AI가 진가를 발휘하는 영역을 중심으로 크리테오와 함께 전환율과 ROAS를 높인 실제 기업 사례를 자세히 다뤘는데요. 예측 입찰, 다이내믹 크리에이티브(Dynamic Creative), 커머스 오디언스(Commerce Audience)를 어떻게 유기적으로 연결해 성과를 극대화했는지 실질적인 인사이트를 확인해 보세요.
퍼포먼스 마케터에게 스마트한 AI가 필요한 이유
지금의 퍼포먼스 마케터에게는 왜 ‘더 똑똑한’ AI가 필요할까요? 소비자의 구매 여정은 이제 앱, 웹사이트, 화면을 넘나들며 빠르게 변화하고 있습니다. 더불어 퍼포먼스 마케팅도 점점 더 복잡해지고 있습니다. 예산은 줄어드는데 채널은 계속 늘어나고, 소비자의 기대치는 계속 높아지고 있는데요. 뿐만 아니라 매 분기마다 더 높은 성과를 요구하는 내부적인 압박도 커지고 있습니다.
이 외에도 마케터를 괴롭게 하는 현실적인 요인들이 있습니다.
- 예산 동결 : 재무팀에서는 동일한 혹은 더 적은 예산으로 더 높은 수익을 기대하고 있습니다.
- 끊임없이 등장하는 새로운 채널 : 리테일 미디어, 소셜 미디어(SNS), 커넥티드 TV(CTV), 비디오 스트리밍 등 새로운 플랫폼이 빠르게 증가하고 있어 어떤 채널에 집중해야 할지 결정하는 것도 쉽지 않습니다.
- 점점 짧아지는 소비자들의 집중력 : 3초 이상 기다려주지 않고, 반복되는 광고에 쉽게 피로감을 느껴 바로 넘겨버립니다.
- 방대한 데이터 분석 : 작은 규모의 브랜드조차 방대한 양 데라바이트급의 행동, 거래, 광고 데이터를 다루고 있으며 이를 수작업으로 분석하여 인사이트를 도출하는 것은 사막에서 바늘을 찾는 것처럼 한계가 있습니다.
- 심화되는 인력난 : 경기 침체로 인해 채용 동결이 되며 기존 인력으로 2-3배의 캠페인과 보고서를 처리해야 하는 상황입니다.
이 모든 복잡한 환경 속에서 AI는 퍼포먼스 마케터의 생존 도구로서 자리잡고 있습니다.
AI는 단순한 자동화가 아니라 자동화 + 실시간 의사결정으로 새로운 성과를 만들어내고 있습니다. 대규모 커머스 데이터를 학습한 AI 모델은 숨은 패턴을 찾아내고, 바로 실행가능한 결정을 퍼포먼스 마케터에게 제안합니다.
퍼포먼스 마케팅 성과를 높이는 AI 전략
그렇다면 AI가 광고에서 진짜 가치를 발휘하는 순간은 언제일까요? 우리가 흔히 떠올리는 AI는 텍스트나 이미지를 만들어내는 ‘생성형 AI’ 인데요. 실제로 마케팅 성과를 좌우하는 AI는 눈에 잘 보이지 않는 곳에서 조용하게 작동합니다.
애드테크(Ad Tech)와 커머스 미디어(Commerce Media) 영역에서 AI는 자동화를 통해 다음과 같은 핵심 역할을 수행합니다.
- 예측 입찰(Predictive Bidding): 각 노출마다 최적 가치를 계산해 실시간으로 입찰합니다.
- 다이내믹 크리에이티브(Dynamic Creative): 늦은 밤까지 포토샵 및 디자인 작업을 하지 않아도 소비자 관심사에 맞는 제품 이미지를 자동으로 노출합니다.
- 커머스 오디언스(Commerce Audience): 실제 쇼핑, 검색, 장바구니, 구매 신호를 기반으로 구매 잠재력이 높은 고객 세그먼트를 찾아냅니다.
이처럼 하나의 AI가 입찰가, 오디언스, 광고 소재를 동시에 그리고 실시간으로 최적화하면서 캠페인 성과는 눈에 띄게 향상됩니다.
고품질 데이터가 만드는 AI 마케팅 혁신
AI의 성능은 결국 데이터 품질에 달려 있습니다. 예를 들어 단순한 검색 패턴을 기반으로 한 AI는 소비자가 “운동화를 원한다”정도만 예측할 수 있습니다.
하지만 SKU 단위의 정교한 커머스 데이터와 결합되면, AI는 “여성용 친환경 러닝화, 240 사이즈”처럼 잠재 고객의 구체적인 니즈까지 파악할 수 있습니다.
또한 매일 수억 건의 조회수, 클릭, 장바구니, 결제 데이터를 학습시키면 단순히 구매 의도를 예측하는 수준을 넘어 소비자의 의도를 파악하고 이해하는 것이 가능해집니다.
이처럼 AI가 폭넓게 학습하고 커머스 데이터가 충분히 쌓이면, 예를 들어 오전 9시에 서울에서 미드 퍼널 단계의 고객이 제품을 검색하고 탐색하다가, 8시간 후 부산에서 오프라인으로 구매하는 과정까지 연결할 수 있습니다.
하지만 이는 거대한 커머스 데이터가 뒷받침되지 않는다면 불가능합니다.
성과로 증명된 AI 마케팅 툴
이론상으로는 모든 것이 가능해 보여도 현실에서 실제 수익으로 이어지는지는 또 다른 문제입니다.
많은 브랜드가 입찰과 광고 소재에 AI를 도입했지만, 매출 증가 효과는 제한적인 경우가 많았습니다. 크리테오 AI 랩은 매년 10만 건 이상의 알고리즘 테스트를 진행하며 AI 성능을 꾸준히 개선했고, 이러한 작은 성과들이 모여 획기적인 결과로 이어질 수 있도록 연결해왔습니다.
예를 들어, 러닝화를 찾던 소비자가 아침 식사하는 중에 리뷰를 확인하고 출근길에 웹사이트에서 맘에 드는 러닝화를 구경하다가 점심시간에는 완전히 잊어버렸다고 해도 AI는 이 순간을 놓치지 않습니다.
잠재 고객이 퇴근 후 저녁 메뉴를 검색하다가, 마음에 들었던 러닝화를 맞춤형 다이내믹 광고로 접하고, 클릭 한 번으로 결제를 완료하는 과정까지 이 모든 과정은 예측 입찰, 오디언스 타겟팅, 다이내믹 크리에이티브가 동시에 작동한 결과입니다.
AI가 사람을 대체할까 걱정할 필요는 없습니다. 마케터가 가진 직관과 의사 결정 능력은 여전히 대체 불가입니다. 예산을 설정하고 브랜드 가이드라인을 준수하며 중요한 의사 결정을 내리는 것은 여전히 퍼포먼스 마케터의 몫이기 때문입니다.
AI는 이 과정 속에서 가장 빠르고 효율적인 어시스턴트로 역할을 수행합니다. 예를 들어 이번 분기에 매출보다 마진에 더 집중해야 한다면 알고리즘이 수천 개의 마이크로 테스트(Micro test)를 진행하도록 설정하고 보고서를 통해 결과 분석하는 방식입니다.
체크리스트 : AI 마케팅 툴 도입하기 전 꼭 확인해야 할 5가지
퍼포먼스 마케팅 AI 툴을 검토 중이라면, 아래 항목을 꼭 확인해 보세요.
- 커머스 데이터로 학습된 모델인가?
- 마케터가 직접 조정할 수 있는가?
- 실시간 최적화가 가능한가?
- 플랫폼 전반에 걸쳐 통합적으로 적용되는가?
- 개인정보 보호와 개인화 경험을 동시에 보장하는가?
이 다섯 가지 중 하나라도 충족되지 않는다면 해당 AI 마케팅 툴은 아직 실질적인 활용 단계에 도달하지 못한 것일 수 있습니다.
지금 크리테오와 함께 시작해보세요
처음부터 완벽하게 시작할 필요는 없습니다. 소규모 캠페인으로 시작해보세요. 신규 고객 확보하기 위한 상시 캠페인에 AI를 도입하고, 다이내믹 광고 소재를 추가해 AI 모델을 학습시키며 반복적으로 테스트해보세요.
AI는 이제 선택이 아닌 필수입니다. 올바른 AI 활용은 마케팅 성과의 격차를 만들며 퍼포먼스 마케팅의 새로운 시대에서 경쟁력을 강화할 수 있습니다.
더 자세한 정보와 인사이트는 크리테오 코리아 리소스 센터에서 확인하시거나, 크리테오 팀에 상담을 요청해 보세요.
