📡[이-마트] AI 자동화 시대, 마케터는 뭐 해먹고 살지?

(에디터 일린🍳) : 요즘 마케터라면 누구나 드는 생각... AI가 다 해준다는데, 그럼 우리는 뭐하지?🤔 글도 써주고, 이미지도 뚝딱 만들어 주고, 이제는 광고 세팅까지 버튼 몇 번으로 돌아가는 시대가 됐어. 마케팅 전략을 기획하고 광고를 집행하기 위해서는, 타겟 나누고 예산 쪼개고 소재까지 크리에이티브까지 고민해야 했는데, 이제 메타, 구글, 뿐만 아니라 네이버까지 각 매체의 성격에 맞는 자동화 솔루션을 앞다퉈 내놓고 있지.

이렇다 보니 분야를 막론하고 AI의 영향으로 마케터들의 역할이 줄어들고 있다는 불안이 커지고 있어. 근데 이 변화는 사실, 일이 사라지는 것이 아니라 일이 바뀌는 것에 가까워. 자동화가 대신하는 건 기계적으로 반복되는 운영일 뿐이고, 오히려 사람만 할 수 있는 전략·메시지·해석의 영역은 더 중요해지고 있어. 쉽게 말해, 이제는 마케터에게 전략가이자 스토리텔러의 역할이 강조된다는 거지.

오늘 이-마트에서는 최근 광고 자동화 흐름을 살펴보고, 변화 속에서 마케터들이 어떤 인사이트를 가져갈 수 있을지 살펴보려고 해. 결국 자동화가 위협이 아닌, ⚔️오히려 우리가 더 빛날 수 있는 무기가 될 수도 있으니까!

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[한 입🍴] 마케터가 주목해야 하는 매체별 자동화 소식
[두 입🍴] 자동화 시대, 마케터의 진짜 무기는 무엇일까?

직접 매체를 운영하고 있지 않더라도, 각 매체의 변화는 마케터들의 전략 수립에 아주 중요한 요소야. 그럼 매체 별 최신 자동화 소식을 살펴볼까?🤩

메타는 자동화에 가장 적극적인 플레이어야. 특히 인스타그램과 페이스북 같은 배너·피드 기반 매체의 특성상, 이미지와 짧은 영상이 무한히 스크롤되는 환경에서 ‘무엇이 사람의 손가락을 멈추게 할까?’를 예측하는 기능에 집중하고 있지👆🏻

메타는 광고 세팅의 섬세함보다 AI의 학습 데이터 풀을 강점으로 가져가려는 시도를 하고 있어. 어드벤티지+(Advantage+)는 광고주가 여러 개의 이미지를 올리면 AI가 자동으로 소재를 조합해 성과를 측정하고, 거기서 가장 효율이 높은 패턴을 찾아내. 오디언스 확장 기능도 같은 맥락이야. 과거처럼 ‘30대 여성·서울 거주·관심사 OOO’처럼 타겟팅을 잘라 잡는 게 아니라, 시스템이 알아서 비슷한 사람들을 찾아내는 방식이지.

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배너에 주력하는 메타와 달리, 구글의 강점은 검색엔진과 유튜브를 포함한 멀티 플랫폼에 있어. 사용자가 무언가를 ‘찾고 있을 때’ 만나는 검색 광고와, 아무 생각 없이 ‘보고 있을 때’ 노출되는 유튜브 광고는 맥락이 완전히 달라👀

PMAX(Performance Max)가 중요한 이유는 바로 이 포인트를 자동으로 연결해준다는 데 있어. 한 캠페인만으로 검색·디스플레이·유튜브까지 커버하면서, 사용자가 어느 순간에 있든 ‘광고주가 원하는 메시지’를 보여줄 수 있게 된 거지. 최근 업데이트를 통해 📈 채널별 성과를 세분화한 대시보드가 출시되어 매체별 전략을 보다 정교하게 설계할 수 있는 초석이 마련되었어.

뿐만 아니라 구글 검색광고에서는 AI 맥스 기능을 출시했어. 광고 노출을 위해 등록한 키워드에 제한적으로 노출시키는 것이 아닌, 고객이 검색할 때에 나타나는 행동, 맥락, 최근 관심사 등을 AI분석을 통해 종합적으로 판단하여 광고를 노출할 수 있게 되었지.

네이버는 국내 플랫폼이라는 특수성이 있어. 🛒검색, 쇼핑, 페이, 톡톡까지 이어지는 폐쇄형 생태계가 탄탄하잖아. 그래서 네이버의 자동화는 ‘광고를 보여준다’는 느낌보다 ‘추천을 건넨다’는 성격이 강해.

예를 들어 어떤 사용자가 네이버 쇼핑에서 러닝화를 찾아봤다면, 네이버페이 결제 이력이나 톡톡 상담 데이터까지 통합해, ‘이 사람은 러닝 관련 용품 구매 확률이 높다’는 신호를 잡아내는 식이지. 즉, 네이버의 자동화는 전환 최적화에 집중하고 있고, 그만큼 광고주가 네이버 생태계 안에 깊이 들어갈수록 성과를 개선할 수 있는 구조를 만들고 있어.

이러한 변화를 종합적으로 살펴보자면, 메타는 이미지·피드 중심의 강점을 살린 소재 자동화로, 구글은 검색과 유튜브를 잇는 멀티 플랫폼 최적화로, 네이버는 쇼핑·결제 데이터를 활용한 전환 집중형 자동화로 방향성을 잡고 있다고 생각해.

똑같은 자동화라고 해도, 각 매체의 태생적 강점에 맞춰 발전한다는 게 흥미로운 포인트야👻

이처럼 광고 환경이 바뀜에 따라, 이제 마케터의 직무를 ‘퍼포먼스 마케터 vs 콘텐츠 마케터’처럼 명확히 쪼개는 건 점점 무의미해지고 있어. 자동화가 커버해주는 영역이 넓어질수록, 마케터가 역할은 매체를 불문하고 비슷한 본질로 수렴하고 있거든.

이미지 출처: https://clevertap.com/blog/marketing-analytics-tools/

첫 번째는 📊데이터 해석의 무게가 커졌다는 점이야. 예전엔 광고 세팅 하나만 잘해도 성과를 뽑을 수 있었지만, 지금은 세팅 자체가 자동화돼 버렸어. 대신 AI가 내놓은 결과가 정말 의미 있는지, 우리 비즈니스 목표와 맞는지 판단해야 해. 단순히 'ROAS가 얼마 나왔다'가 아니라, '이 수치가 브랜드의 장기적 성장과 어떤 관계가 있는가?'까지 해석하는 눈이 필요해진 거지.

두 번째는 💡콘텐츠 기획과 전략의 중요성이 커졌다는 거야. 아무리 자동화가 발전해도, 광고에 들어갈 이미지·카피·영상은 사람이 만들어야 하잖아. 플랫폼이 숏폼을 밀면 짧고 임팩트 있는 크리에이티브가 필요하고, 검색광고가 강화되면 정보 중심의 콘텐츠가 먹히는 식이지.

즉, 자동화는 효율을 보장하지만, 무슨 메시지를 어떻게 담을까 라는 근본적인 질문은 여전히 마케터의 역량에 달렸어.

세 번째는 💁설명과 연결에서의 역량 차이가 더욱 두드러질거야. 자동화는 곧 매체의 운영 방식이 📦블랙박스(물리·공학적 용어로, 내부 작동 원리를 알 필요 없이 입력과 출력만으로 결과를 알 수 있는 장치를 뜻함)와 같아짐을 말해.

따라서, 클라이언트나 내부 팀에게 결과를 어떻게 설명하느냐가 마케터의 역량으로 대두될거야. 숫자만 나열하는 게 아니라, ‘이런 알고리즘적 변화가 있었고, 그래서 우리 브랜드에 이런 영향을 줬다’라는 종합적인 해석이 필요해. 이건 단순히 퍼포먼스 팀만의 일이 아니라, 브랜드·콘텐츠·전략 담당자 모두가 신경 써야 하는 지점이야.

결국 마케터는 직무를 막론하고, 데이터를 해석하고, 콘텐츠를 설계하며 그에 따른 결과를 설명하는 사람으로 수렴해가고 있어. 버튼을 누르는 사람이 아니라, ☑️버튼을 누를 이유와 맥락을 설명할 수 있는 사람이 살아남지 않을까?

(에디터 일린🍳) : 매체의 자동화 소식, AI의 발전 소식이 들려올 때마다 '이제 마케터는 진짜 필요 없어지는 건가'라는 말이 따라붙어. 하지만 곰곰히 생각해보면 자동화가 대신해주는 건 반복적이고 단순한 작업일 뿐, 사람만 할 수 있는 전략적 판단과 브랜드의 방향성은 오히려 더 중요해지고 있어😕

앞으로 마케터는 매체가 주는 결과를 어떻게 해석하고, 그걸 브랜드의 이야기와 연결할지에 따라 성패가 갈리게 될 거야. 자동화는 위협이 아니라 도구라는 거, 이번 변화의 핵심 포인트는 바로 이거 아닐까?