마케터에게 솔직하게 물어보고 싶다. 지금 당신 팀은 AI를 어떻게 쓰고 있는가.
카피 한 줄 다듬거나, 이미지 하나 뚝딱 만들거나. 혹은 회의록 요약 정도. 대부분이 그 선에서 쓴다. 쓰긴 쓰는데, 뭔가 핵심을 빗겨가는 느낌. 나도 처음엔 그랬다. 그런데 2026년 들어서 확실히 달라진 게 하나 있다. 타겟팅이 사실상 의미를 잃었다.
Meta Advantage+, Google Performance Max, TikTok Smart+. 이 도구들이 공통적으로 하는 말이 있다. "타겟 설정 직접 하지 마세요. 우리가 알아서 찾아드릴게요." 실제로 이 도구들이 수동 타겟팅보다 성과가 좋게 나오는 경우가 많다. AI가 훨씬 방대한 데이터를 보고 최적의 오디언스를 찾아내니까. 그리고 이게 모든 브랜드에게 똑같이 열려 있다. 내 경쟁사도, 당신 경쟁사도. 타겟팅 능력은 이제 차별점이 아니다. 완전히 평준화됐다.
그렇다면 뭐가 남느냐. 크리에이티브다.
같은 오디언스에게 같은 예산으로 광고를 돌리는데, 어떤 브랜드는 ROAS 4가 나오고 어떤 브랜드는 1.2가 나온다. 그 차이는 이제 타겟팅이 아니다. 누가 더 관심을 끄는 영상을 만들었느냐, 누가 더 공감 가는 카피를 썼느냐다. 이게 2026년 퍼포먼스 마케팅의 핵심 변화다. 그런데 이 사실을 머리로는 아는데, 실무에서 아직 반영이 안 된 팀이 대부분이다.
왜 그럴까. 크리에이티브는 감각의 영역이라는 인식 때문이다. "데이터로 말해라"는 문화 속에서 크리에이티브는 항상 비주류였다. 측정이 어렵고, 누가 잘한다는 기준도 모호하다. 반면 타겟팅은 명확하다. CPC 얼마, CTR 몇 퍼센트, ROAS 얼마. 숫자로 말할 수 있으니까 '진짜 실력'처럼 느껴졌다. 그 시대가 끝났다. AI가 타겟팅을 자동화한 지금, 오히려 크리에이티브야말로 가장 측정 가능한 차별점이 됐다. A가 되냐 B가 되냐를 빠르게 테스트할 수 있고, 결과가 바로 나온다.
구글 검색 결과의 60%가 이제 제로 클릭으로 끝난다. 사용자가 검색 페이지에서 바로 답을 얻고 사이트로 넘어오지 않는다. SEO가 흔들리는 이유다. 비슷한 일이 타겟팅에서도 일어나고 있다. 플랫폼이 타겟팅을 대신해주는 세상에서, 콘텐츠와 크리에이티브가 돌파구가 됐다. 클릭을 유도하는 건 알고리즘이 아니라 화면에 뜬 그 영상, 그 문장이다.
숫자부터 보자. 2026년 조사에서 CMO 93%가 생성형 AI에서 명확한 ROI를 확인했다. 마케팅 팀 생산성이 평균 44% 올라갔다는 데이터도 있다. 마케팅 자동화에 1달러 투자하면 평균 5.44달러가 돌아온다는 ROI 수치까지 나왔다. 그런데 여기서 오해하면 안 되는 게 있다. 이 생산성 향상은 대부분 실행 속도에서 나온다. 카피 10개를 하루 만에 뽑고, 이미지 바리에이션을 50개 만들고, A/B 테스트를 전보다 5배 빠르게 돌리는 것. 빠르게 만드는 건 AI가 한다. 하지만 그 중에서 어떤 게 우리 브랜드에 맞는지를 판단하는 건 아직 사람이다. 여기에 기회가 있다.
실제 사례를 보면 더 명확해진다. W컨셉이 숏폼 AI 연계 전략으로 구매 전환율 6.2%를 찍었다. 일반 배너 대비 4배다. 매출도 98% 증가했다. 같은 플랫폼, 비슷한 예산인데 결과가 다른 이유가 뭔지 생각해봤다. 더 좋은 타겟팅을 써서가 아니다. 플랫폼 알고리즘에 최적화된 포맷으로, 그 오디언스가 반응할 크리에이티브를 정확히 만들어서다. 삼성 갤럭시 S25 캠페인도 마찬가지였다. 광고 예산을 두 배 늘렸는데 ROAS가 흔들리지 않았다. AI가 수백 가지 크리에이티브 바리에이션을 테스트하고, 반응이 오는 조합을 실시간으로 증폭시키는 방식을 썼기 때문이다. 예산이 늘어도 효율이 유지됐다는 건, 크리에이티브가 받쳐줬다는 뜻이다.
마케팅 영상의 75%가 이미 AI 생성 또는 AI 보조로 제작된다. 이 숫자만 보면 "아, AI가 다 만들겠구나"라고 생각할 수 있다. 현장에서 보면 다르다. AI가 생성한 영상 중에서 실제로 광고에 쓸 수 있는 수준은 아직 제한적이다. 진짜 변화는 생산 속도다. 하나의 크리에이티브를 만들기 위해 기획 3일, 촬영 1일, 편집 2일이 걸렸다면, 이제 AI 도구를 잘 활용하면 하루에 10~20개 바리에이션을 뽑아낼 수 있다. 테스트할 수 있는 양이 폭발적으로 늘었다. 더 많이 테스트할수록 더 좋은 크리에이티브를 찾아낼 확률이 높아진다. AI 크리에이티브의 위력은 좋은 걸 만드는 것이 아니라, 좋은 걸 빠르게 찾아내는 것이다.
그렇다면 지금 실무에서 바꿔야 할 것은 뭔가.
크리에이티브 테스트를 시스템화해야 한다. AI 도구를 써서 카피 10가지 버전, 이미지 조합 5가지 이상을 만들고 실제로 돌려야 한다. "이게 잘될 것 같은데"로 집행하는 시대는 끝났다. 그리고 브랜드 보이스를 문서화해야 한다. AI에게 크리에이티브를 맡기려면 우리 브랜드가 어떤 목소리인지를 구체적으로 정의해줘야 한다. "친근하게", "전문적으로" 같은 형용사로는 부족하다. 실제 예시 문장, 절대 쓰지 않는 표현, 우리 브랜드가 취하지 않을 포지션까지 정리해야 한다. 이게 AI 프롬프트의 핵심 인풋이 되고, 크리에이티브 일관성의 기반이 된다.
또 하나, 인간적인 요소를 의도적으로 넣어야 한다. AI 크리에이티브가 범람하는 세상에서, 아이러니하게도 가장 눈에 띄는 건 사람 냄새 나는 것이다. 창업자의 목소리, 실제 고객 후기, 완벽하지 않아도 솔직한 영상. AI가 대량 생산하기 어려운 영역이다. 여기에 의도적으로 투자해야 한다. 그리고 실험 속도 자체를 경쟁력으로 인식해야 한다. 어떤 포맷이 트렌드가 되면 2주 안에 모든 브랜드가 따라 하고 효력을 잃는다. 아이디어를 얼마나 빠르게 실행하고 반응을 보고 다음 걸 만드느냐의 사이클 속도가 경쟁력이 됐다.
마케터로 일하면서 가장 많이 들은 말 중 하나가 "데이터로 말해라"였다. 맞는 말이다. 그런데 AI가 타겟팅을 자동화한 지금, 데이터가 가리키는 방향이 바뀌었다. 데이터는 이제 "더 좋은 크리에이티브를 찾아라"고 말하고 있다. 크리에이티브를 만드는 건 AI가 도와줄 수 있다. 하지만 어떤 크리에이티브가 이 브랜드에 맞는지, 이 순간 이 고객에게 무엇을 보여줄지를 판단하는 건 여전히 경험 있는 사람의 몫이다. AI가 실행을 담당할수록, 마케터는 더 중요한 판단을 해야 하는 자리에 서게 된다. 이게 위기가 아니라 기회다.
잠깐 팀 현황을 점검해보자. 대부분의 마케팅 팀은 지금 네 단계 중 어딘가에 있다. 첫째는 AI 도구를 거의 안 쓰는 단계. 둘째는 편의도구로 쓰는 단계, 카피 수정이나 이미지 생성 정도. 셋째는 워크플로우에 AI가 연결된 단계, 크리에이티브 테스트 시스템이 돌아가고 있는 수준. 넷째는 전략적으로 활용하는 단계, AI를 통해 더 많은 실험을 더 빠르게 하고 더 빨리 학습하는 사이클을 구축한 팀이다. 솔직히 말하면, 한국 마케팅 팀의 80%는 아직 1~2단계다. 쓰긴 쓰는데 변화가 없다. 이제 3단계로 넘어갈 시점이다. 워크플로우 전체에 AI를 연결하는 것, 크리에이티브 테스트를 루틴으로 만드는 것, 거기서 시작한다.
AI가 초안을 만들면 방향을 잡는 게 마케터의 일이다. AI가 바리에이션을 뽑으면 어떤 게 우리 브랜드답지 않은지를 거르는 게 마케터의 일이다. AI가 성과 데이터를 분석하면 왜 이 크리에이티브가 작동했는지를 해석하고 다음 전략에 반영하는 게 마케터의 일이다. 크리에이티브가 전부다. 그리고 그 크리에이티브를 가장 잘 판단하고 다루는 팀이 AI 시대를 이긴다.
에이전틱 마케팅, 크리에이티브 전략의 구조화, 그리고 팀별 AI 성숙도 자가진단 프레임까지. 이 이야기의 나머지 절반은 원문에서 뒤집힌다.
원문 보기: https://medium.com/p/a8d84a9d9cac?postPublishedType=initial
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