새로운 기술이 등장하게 되면 탐색(Exploration), 실험(Experimentation), 적용(Implementation), 확장(Expansion)이라는 네 단계를 거치며 점진적으로 발전해 간다. AI기술 또한 이러한 단계를 거치면서 진화하고 있다. 마케팅에서도 2022년 말 ChatGPT가 등장하면서 다양한 마케팅 분야에 활용되고 있다. 생성형 AI 등장은 단순한 AI기술 도입을 넘어 마케팅 전략의 패러다임 자체를 재구성하고 있다. 마케팅의 AI활용 또한 2023년의 탐색단계와 2024년 실험단계를 거쳐 2025년에는 마케팅의 기획부터 효과측정까지 전 단계에 걸쳐 적용될 것으로 보인다.
2023년: 탐색 단계 - 생성형 AI와 프롬프트 엔지니어링의 시작
2023년은 ChatGPT, DALL-E, Midjourney와 같은 생성형 AI 도구들이 마케팅 분야에 처음으로 의미 있는 영향력을 발휘하기 시작한 해였다. 이 시기 마케팅 팀들은 주로 이러한 도구들의 가능성을 탐색하고, 기본적인 프롬프트 엔지니어링 기술을 습득하는 데 집중했다. 마케팅 카피, 블로그 텍스트 생성, 간단한 이미지 제작, 아이디어 발상 등에 AI를 활용하는 초기 시도들이 이루어졌지만, 대부분의 기업들에게 이는 실험적 접근에 불과했다. 이 단계에서는 주로 마케팅 콘텐츠 제작을 위한 아이디어 수집이나 초안 작성에 AI를 활용하는 수준이었으며, 체계적인 전략보다는 개별 마케팅 담당자들의 호기심과 열정에 의해 도입되는 경우가 많았다. 프롬프트 엔지니어링에 대한 이해도 기초적인 수준에 머물렀고, AI가 생성한 결과물은 대부분 사람 마케터의 상당한 수정과 보완을 필요로 했다.
2024년: 실험 단계 - 콘텐츠 제작의 혁신
2024년에 들어서면서 AI 마케팅은 보다 구체적인 적용 단계로 발전했다. 특히 배너 소재 제작, 숏폼 동영상, 상세 페이지 제작 등 다양한 마케팅 콘텐츠 제작 영역에서 AI의 활용이 두드러졌다. 프롬프트 엔지니어링 기술이 고도화되면서 AI가 생성하는 콘텐츠의 품질과 정확도가 비약적으로 향상되었고, 이에 따라 기업들은 실질적인 마케팅 자산 제작에 AI를 적극 활용하기 시작했다. 이 시기에는 AI 기반 크리에이티브 도구들이 대폭 증가하였으며, 영상 생성 AI, 음성 합성 기술, 맞춤형 이미지 생성 도구 등이 마케팅 워크플로우에 통합되었다. 또한 A/B 테스트를 위한 다양한 버전의 콘텐츠를 빠르게 생성하거나, 여러 채널에 맞춤화된 콘텐츠를 효율적으로 제작하는 데 AI가 중요한 역할을 담당했다. 그러나 이러한 발전에도 불구하고, 대부분의 기업들은 여전히 마케팅 전략 수립이나 성과 분석 같은 상위 단계 프로세스에서는 AI의 활용은 고려하지 않고 있었다.
2025년: 적용 및 확장 단계 - 마케팅 전 단계 프로세스의 혁신
2025년부터는 AI가 콘텐츠 제작을 넘어 마케팅 전반을 최적화하는 역할을 수행하며, 마케팅 프로세스 전반에서 핵심 기술로 자리 잡을 것으로 예상된다. 즉, AI는 단순한 도구를 넘어 기획부터 효과 분석까지 마케팅의 모든 단계를 지원하는 역할을 하게 될 것이다.
마케팅 기획 단계에서 생성형 AI의 추론 능력, 딥 리서치(Deep Research) 및 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용한 내부 자료 연계는 기업의 고객 분석, 시장 조사, 기획서 작성 과정을 획기적으로 변화시키고 있다. 특히 방대한 양의 시장 데이터를 분석하는 딥 리서치를 통해 인간이 놓칠 수 있는 미묘한 트렌드와 패턴을 발견할 수 있다. 경쟁사의 제품, 가격 전략, 마케팅 활동을 실시간으로 모니터링하고 분석하여 경쟁 우위를 파악하며, 소셜 미디어, 검색 트렌드, 산업 보고서 등 다양한 소스의 데이터를 종합하여 향후 시장 트렌드를 예측할 수 있다.
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술은 기업 내부의 방대한 자료를 효과적으로 검색하고 활용할 수 있게 해준다. 과거 마케팅 캠페인 결과, 고객 피드백, 영업 보고서 등 내부 문서에서 관련 정보를 추출하여 새로운 기획에 활용하고, 과거 성공 및 실패 사례를 분석하여 리스크를 최소화하며 성공 가능성이 높은 마케팅 전략을 수립할 수 있다.
제작 단계에서는 이미지 및 동영상 제작 생성형 AI 서비스들의 제작 퀄러티가 높아지면서 기존에는 단순한 이미지 중심의 소재 제작, 상세 페이지 구성, 이벤트 포스터 등에 국한되었으나, 이제는 더욱 정교한 제품 이미지 제작, 인터랙티브 데모 페이지, 고품질 광고 동영상 분야로 그 활용도가 높아질 것으로 예상된다.
고품질 제품 이미지 제작 측면에서는 실제 제품 촬영 없이도 다양한 각도와 환경에서의 이미지를 생성할 수 있게 되어, 다양한 배경과 조명 조건에서의 제품 시각화가 가능해졌으며, 제품 프로토타입 단계에서도 마케팅용 이미지를 선제작할 수 있다. 광고 동영상 제작 분야에서는 생성형 AI의 동영상 제작 기능이 크게 향상되어 스토리보드에서 완성된 광고 영상으로의 직접 변환, 브랜드 아이덴티티에 맞춘 일관된 스타일의 영상 시리즈 제작, 그리고 타깃 고객층별 맞춤형 광고 영상의 효율적 생성이 가능해졌다.
더불어 제작 단계에서 내부활용을 넘어서 생성형 AI를 활용하여 기업의 브랜드 및 상품을 체험하고, 자신만의 콘텐츠를 구성하며, 새로운 제품 아이디어를 제안하는 등 적극적인 참여형 UGC(User Generated Content) 캠페인이 활성화될 것으로 예상된다. 기업은 고객이 직접 생성형 AI를 통해 제품을 다양한 상황에서 시각화하거나, 제품의 새로운 디자인과 기능을 제안할 수 있는 플랫폼을 제공함으로써 브랜드 충성도를 높이고 소비자 니즈를 직접적으로 파악할 수 있다. 이러한 고객 참여형 AI 캠페인은 단순한 마케팅 전략을 넘어 제품 개발 과정에도 영향을 미쳐, 소비자의 아이디어가 실제 제품화되는 사례도 늘어날 것으로 보인다.
미디어 믹스 및 효과측정 단계에서는 대부분의 광고플랫폼에서 광고성과 목표 및 예산 등의 최소한의 설정만 하면 AI가 효율적인 매체 집행 및 광고최적화를 진행해준다. AI를 활용하여 입찰, 예산 관리, 잠재고객 타기팅, 광고 소재, 기여 분석 등을 최적화하여 성과를 극대화할 수 있다. 머신러닝 알고리즘이 기존 광고집행 데이터 와 반응 데이터를 지속적 학습해 광고 성과를 개선하고, 이전에는 불가능했던 미세한 고객 세그먼트까지 타기팅할 수 있게 되었다. 예를 들어, 구매 의도나 관심사에 따라 실시간으로 광고 메시지를 조정하거나, 고객의 구매 여정 단계에 맞춘 맞춤형 광고를 제공하는 것이 가능해졌다.
또한 AI는 크로스 채널 시너지를 파악하여 여러 매체 간 광고 예산을 최적으로 배분한다. 소셜 미디어, 검색 엔진, 디스플레이 광고 등 다양한 채널에서의 성과를 통합적으로 분석하여 각 채널의 강점을 최대한 활용하는 전략을 수립할 수 있다. 이를 통해 광고주는 단일 채널 접근법보다 훨씬 효과적인 통합 미디어 전략을 실행할 수 있다.
효과측정에서도 기존의 단순한 클릭률이나 전환율 측정을 넘어, 광고 데이터를 실시간으로 분석하여 어떤 소재가, 어떤 오디언스에게, 어떤 시간대에 가장 효과적인지 파악하고, 이를 바탕으로 광고 집행 전략을 자동으로 조정할 수 있다. 더불어 고객 생애 가치(LTV), 브랜드 인지도 변화, 구매 결정에 미치는 영향력 등 다차원적인 성과 지표를 통합적으로 분석할 수 있다. 복잡한 마케팅 데이터를 수집하여 직관적인 대시보드와 상세한 성과보고서를 자동으로 생성할 수도 있다. 마케팅 성과보고서는 단순한 수치 나열을 넘어 시각적 그래프와 차트를 통해 성과 트렌드를 명확히 보여주며, 핵심 KPI별 변화와 이상치를 자동으로 감지하여 표시한다. AI가 단순 데이터 정리에 그치지 않고 심층적인 인사이트 분석까지 제공할 수 있다
AI 마케팅의 궁극적인 목표는 효율성 극대화와 소비자 경험 향상에 있다. 2025년에는 AI를 활용한 마케팅이 더욱 정교해지고, 기업의 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소로 자리 잡을 것이다. 이제 기업들은 AI 마케팅을 단순한 기술 도입이 아닌 비즈니스의 근본적인 혁신 전략으로 바라봐야 할 시점이다.
김형택 디지털이니셔티브 그룹 대표
