🎥 달라진 인플루언서 마케팅과 AI, 샌드박스네트워크 황은상 본부장

😎 오늘의 메이커 : 황은상 광고사업 총괄 본부장

오늘 함께할 메이커는 연간 600억 규모의 다양한 캠페인을 운영하며 매년 성장해가는 샌드박스네트워크 광고사업을 담당하고 계신 황은상 님입니다.

샌드박스네트워크 광고사업은 매출의 약 85%를 차지하는 핵심 비즈니스로 크리에이터 IP와 AI 솔루션을 결합해 성장해나가고 있는데요. 오늘 인터뷰에서는 과거와 현재 달라진 인플루언서 마케팅과 그 광고산업 중심에서 메이커로서 문제를 해결해나가는 방식에 대해 이야기 나눴습니다.

레시피 하나, 인플루언서 마케팅과 광고사업 총괄의 일

Q. 안녕하세요, 먼저 팁스터 구독자분들께 인사 부탁드립니다.

안녕하세요. 샌드박스네트워크에서 광고사업을 총괄하고 있는 황은상입니다. 60여 명의 팀원들과 함께 연간 850개 브랜드, 600억 규모의 캠페인을 운영하고 있습니다. 매년 성장해왔고, 올해도 그 흐름을 이어가고 있습니다.

커리어의 앞쪽 절반은 방송에 있었습니다. SBS 계열 미디어렙인 SBS M&C에서 TV 광고사업을 했습니다. 광고상품을 만들고, 판매제도를 개선하고, 판매 재원을 관리하는 세일즈 플래닝 업무였습니다. 무엇을 얼마에 어떻게 팔 것인지를 설계하는 자리였습니다. 이후 무게추가 디지털로 넘어가면서, SBS 미디어그룹의 디지털 자산을 한데 모아 상품으로 만들고 실제로 파는 TF에 합류했습니다.

레거시 미디어 안에서 디지털을 세팅하다 보니 시선이 자꾸 더 바깥으로 갔습니다. 그때 인플루언서 시장이 눈에 들어왔고, 마침 좋은 제안을 받아 2020년에 샌드박스로 옮겼습니다.

솔직히 말하면 확신이 있어서 옮긴 건 아닙니다. 오히려 반대에 가까웠습니다. TV 시청률과 광고 시장이 내려가는 걸 안에서 봤기 때문에, 유튜브나 인스타그램도 영원히 성장하지는 않을 거라는 가설을 품고 이 업계에 들어왔습니다. 그런데 6년이 지난 지금도 여전히 성장 중입니다. 그 점이 아직도 놀랍습니다.

다만 생각은 바뀌었습니다. 지금은 플랫폼의 성장세가 언젠가 꺾이고 새로운 무언가가 나오더라도, 크리에이터와 인플루언서라는 존재 자체는 계속 성장할 거라고 믿습니다. 사람들이 사람을 보고 싶어 하는 마음은 플랫폼이 바뀐다고 사라지지 않으니까요. 제가 걱정했던 건 그릇이었는데, 알고 보니 이 시장의 본체는 그릇이 아니라 사람이었습니다.

Q. MCN과 MCN의 광고 사업은 꽤 낯설 수 있다 생각해요. 이에 대해 간단히 설명을 해주실 수 있을까요?

MCN은 크리에이터를 육성하고 지원하며, 그 영향력을 바탕으로 수익을 만들어 함께 나누는 사업으로 알려져 왔어요. 샌드박스는 올해부터 스스로를 MCN이라는 단어보다 크리에이터 엔터테인먼트 기업으로 정의하고 있습니다. 크리에이터를 포함한 뉴미디어 IP를 관리하고 그 가치를 키우는 회사라고 이해해주시면 좋을 것 같아요.

회사는 크게 세 축으로 움직입니다. 크리에이터의 매니지먼트와 채널 성장을 지원하는 파트너십, 브랜드의 문제를 크리에이터와 콘텐츠로 해결하는 광고사업, 그리고 굿즈와 출판, 라이선스, 오프라인 행사처럼 IP를 다른 형태의 사업으로 확장하는 IP 사업입니다. 이 셋이 서로 물려 있어야 크리에이터의 수익이 광고 하나에만 묶이지 않습니다.

제가 맡고 있는 광고사업은 그중 두 번째 축입니다. 요즘 브랜드가 마주한 문제는 "잘 알려지게 해달라"에서 한참 나아가 있습니다. 인지와 유입, 전환이 한 캠페인 안에 복합적으로 설계되고, 각 단계마다 다른 지표를 요구합니다.

그래서 저희 일의 성격도 달라졌습니다. 과거의 샌드박스는 소속 크리에이터와 그들이 만드는 콘텐츠를 고객에게 잘 소개하고 실행하는 역할이었습니다. 지금은 고객의 문제를 정의하는 데서 시작합니다. 이 브랜드가 지금 진짜로 막혀 있는 지점이 어디인지를 찾고, 인플루언서가 가진 매체력과 영향력, 팬덤의 힘으로 그 문제를 풉니다.

Q. 마케팅 분야도 굉장히 다양한 영역이 있는데요. 인플루언서 마케팅만이 가지는 특징이 있다면 무엇일까요?

매체를 사는 일이 아니라 사람의 신뢰를 빌리는 일이라는 점이 가장 다릅니다.

TV나 디지털 매체는 광고비를 지불하면 정해진 자리에 정해진 메시지가 나갑니다. 소재는 브랜드가 만들고 매체는 자리를 팝니다. 인플루언서 마케팅에서는 메시지가 크리에이터의 언어로 번역됩니다. 브랜드는 그 과정에서 통제권의 일부를 내려놓게 됩니다. 대본과 결론을 브랜드가 다 정해버리면 그건 그냥 광고가 되고, 그러면 애초에 크리에이터와 할 이유가 사라집니다. 통제할 수 없다는 게 이 일의 비용이면서 동시에 이 시장이 존재하는 이유입니다.

두 번째는 성과를 예측하기가 정말 어렵다는 점입니다. 같은 크리에이터가 같은 포맷으로 만든 콘텐츠인데 한 편은 터지고 다음 편은 조용합니다. 노출은 규모를 따라가지만 전환은 관계를 따라가고, 그 관계는 숫자로 잘 잡히지 않습니다. 이 어려움이 이 일의 난도이자 재미입니다.

마지막으로, 창작자 생태계가 폭발적으로 성장하는 동시에 엄청나게 파편화되고 있다는 점입니다. 플랫폼도, 포맷도, 카테고리도 계속 쪼개집니다. 예전에는 한 카테고리에서 상위 몇 명만 알면 됐지만 지금은 같은 카테고리 안에서도 완전히 다른 결의 크리에이터가 수백 명씩 존재합니다.

그래서 요즘 이 일에서 가장 어려운 단계는 협상도 제작도 아니고 발견입니다. 좋은 사람은 분명히 있는데, 그 사람을 찾아내는 것 자체가 일이 됐습니다.

Q. 최근 마케팅 분야에서 AI가 업무에 주는 영향도 궁금해요.

우선 1~2년 전과 비교해 기획·제안·섭외·검수·리포트 등에서 일하는 방식은 가장 먼저 저희가 AI를 어디에 쓸지 정하기 전에 먼저 정의한 문제가 있습니다. 이 생태계의 가장 큰 특징은 데이터와 정보가 전부 수면 아래에 있다는 겁니다. 그리고 모든 이해관계자 사이의 정보 비대칭이 심합니다.

크리에이터는 브랜드가 얼마를 쓰는지 모르고, 브랜드는 이 크리에이터가 지난번에 무엇을 얼마에 했는지 모릅니다. 저희 같은 중간자도 담당자마다 아는 게 다릅니다. 같은 회사 안에서 옆 팀이 뭘 아는지도 모르는 상태였습니다.

그래서 저희는 AX의 시작이 데이터를 규격화하고, 정의하고, 하나로 모아서 이 비대칭을 줄이는 일이라고 봤습니다. AI 도구를 먼저 붙이는 게 아니라 붙일 바닥을 까는 일이 먼저였습니다.

지금은 많은 부분이 바뀌었습니다. 빅데이터를 만들었고, LLM 방식으로 인플루언서 마케팅 캠페인을 설계할 수 있는 플랫폼을 도입해 구성원들이 실제로 쓰고 있습니다. 소속 크리에이터뿐 아니라 유튜브와 인스타그램 등 주요 소셜 미디어 데이터를 기반으로 돌아가기 때문에, 감에 기댄 제안이 아니라 정량적인 근거를 가진 제안이 가능해졌습니다. 캠페인 결과 리포트를 자동으로 뽑는 것 같은 기본적인 적용은 당연히 들어가 있습니다. 이건 이제 자랑할 일이 아니라 안 하면 이상한 일입니다.

반대로 거의 안 바뀐 영역도 분명합니다. 섭외 협상, 크리에이터와의 관계, 최종 크리에이티브 판단은 지금도 사람이 전화를 걸고 만나서 합니다.

지금 집중하고 있는 건 그 다음입니다. 성과를 예측하기 위해 더 많은 데이터를 학습시키고 구조를 설계하는 일. 앞서 말씀드린 것처럼 이 시장의 결과는 성공 아니면 실패로 갈리기 때문에, 그 갈림을 미리 읽어내는 게 저희의 다음 과제입니다.

레시피 둘, 과거와 현재 달라진 인플루언서 마케팅

Q. AI가 업무에 미치는 영향으로 인한 변화도 있겠지만, 최근 몇 년 사이 인플루언서 마케팅이 많이 달라졌다는 이야기도 주셨어요.

맞아요. 그때 인플루언서 마케팅은 필수재가 아니었습니다. 리스크가 높고 의문이 많은 영역이었습니다. 해보면 좋을 것 같긴 한데 확신이 없고, 잘못되면 설명하기 어려운 선택지. 그래서 예산 편성 순서에서 늘 뒤에 있었습니다.

다루는 방식도 지금과 전혀 달랐습니다. 인플루언서 마케팅은 유명세와 조회수라는 키워드와 함께 움직였습니다. 조회수를 시청률처럼 취급했고, 크리에이터 콘텐츠에 제품을 넣는 일을 TV의 간접광고나 PPL과 거의 같은 방식으로 다뤘습니다. 몇 명이 봤는지, 제품이 몇 초 노출됐는지를 세는 일이었습니다. 제가 방송에서 넘어온 사람이라 이 비교가 더 선명하게 보였습니다. 새로운 매체인데 재는 잣대도, 부르는 언어도 옛날 것이었습니다.

지금은 시장의 관심도부터 다릅니다. 마케팅 예산을 편성할 때 인플루언서가 우선순위 안에서 검토됩니다. 해볼까 말까가 아니라 얼마를 쓸까의 문제가 됐습니다.

더 크게 바뀐 건 성과를 무엇으로 정의하느냐입니다. 시청 지표가 아니라 마케팅 결과 지표로 옮겨왔습니다. 신규 유입이 얼마나 늘었는지, 매출이 어떻게 움직였는지를 봅니다. 그래서 크리에이터를 고르는 언어도 달라졌습니다. 예전에는 유명세, 구독자 수, 조회수였다면 지금은 전환, 진성 유저, 팬덤이라는 단어가 브리프에 등장합니다.

이 변화가 이 시장을 훨씬 어렵게 만들었습니다. 조회수는 미리 예측할 수 있지만 전환은 그렇지 않습니다. 대신 이 어려움 덕분에 인플루언서 마케팅이 광고 예산의 곁다리에서 본류로 넘어왔다고 생각합니다.

에디터 : 이렇게 달라지는 환경에 맞춰서 광고주가 기대하는 바와 달성하고자 하는 목표도 과거와는 많이 달라졌을 것 같아요.

그쵸(웃음). 첫 미팅에서부터 매출 이야기가 나오기 시작했습니다. 콘텐츠가 나간 주에 판매량이 어떻게 움직였는지, 브랜드 검색량이 얼마나 올랐는지를 함께 봅니다.

그런데 여기서 이 시장의 가장 곤란한 특성을 말씀드려야 할 것 같습니다. 인플루언서 마케팅의 결과는 생각만큼 양의 상관관계로 움직이지 않습니다. 데이터를 모아보면 중간값으로 수렴하지 않고 양쪽 끝에 봉우리가 생깁니다. 크게 성공하거나, 아니면 아무 일도 일어나지 않거나. 투입한 만큼 결과가 비례해서 나오는 그래프가 아닙니다.

최근 몇 년간 B2B SaaS 쪽에서 다양한 시도가 있었습니다. 데이터도 많아졌고 커버리지도 넓어졌습니다. 그럼에도 성과를 미리 맞히는 일은 여전히 어렵습니다.

저희가 이 문제를 오래 들여다보면서 얻은 결론은, 변수가 인플루언서에게만 있는 게 아니라는 겁니다. 브랜드의 기존 인지도, 유통 상황, 시즈널리티가 반대편에서 똑같이 작용합니다. 같은 크리에이터가 같은 퀄리티로 만들어도 제품이 어디서 팔리는지, 지금이 그 카테고리의 성수기인지에 따라 결과가 갈립니다.

그래서 고객사에 이런 말씀을 자주 드립니다. 저희가 인플루언서 데이터를 요구받는 만큼, 브랜드 쪽 데이터도 함께 열어주시면 좋겠다고. 재고 상황이 어떤지, 지난 캠페인에서 무엇이 안 통했는지, 지금 유통 채널에서 어떤 일이 벌어지고 있는지. 이 정보가 있을 때와 없을 때 제안의 정확도가 완전히 다릅니다.

성공을 보장할 수는 없습니다. 다만 함께 고민하는 정보의 양이 늘어날수록 성공 확률은 올라가고 실패 확률은 내려갑니다. 저희가 하는 일은 그 확률을 다루는 일입니다.

Q. 광고하면 광고 단가 책정도 굉장히 중요한 요인이잖아요. 책정 방식과 체계에도 변화가 있을까요?

아무래도 단가 체계의 복잡도가 비교할 수 없을 만큼 높아졌습니다.

조회수와 영향력이 기준이라는 건 지금도 유효합니다. 다만 그 위에서 결국 단가를 결정하는 건 수요와 공급입니다. 시장이 커지면서 카테고리별로 가격이 뚜렷하게 갈리기 시작했습니다.

가장 알기 쉬운 예가 뷰티입니다. 소비 측면에서 2030 여성 타깃이 워낙 강력하다 보니 이 타깃에 닿는 채널로 수요가 몰립니다. 그래서 같은 조회수라도 뷰티 쪽 단가가 상대적으로 높습니다. 반대로 지식정보형 채널은 공급이 많습니다. 앞으로 AI를 활용한 제작이 더 쉬워지면 공급은 더 늘어날 겁니다. 조회수가 같아도 값이 다른 이유는 채널의 품질이 아니라 그 자리를 원하는 사람이 몇 명이냐에 있습니다.

여기에 결정적인 변화가 하나 더 들어왔습니다. 공동구매입니다.

공동구매가 생태계에 들어오면서 인플루언서가 마케팅팀만의 고려 대상이 아니게 됐습니다. 영업팀의 검토 대상이 됐습니다. 셀러 성격이 강한 인플루언서 중에는 한 번에 몇억 원어치를 파는 분들이 있습니다. 이쯤 되면 크리에이터라기보다 하나의 이커머스 플랫폼에 가깝게 읽힙니다.

이 영역은 단가 구조 자체가 다릅니다. 고정비 기반의 테이블이 있으면서도, 매출을 일정 비율로 나누는 수익 쉐어 모델이 함께 붙습니다. 그 비율은 제품 원가가 얼마인지, 이 셀러가 실제로 소화할 수 있는 볼륨이 어느 정도인지에 따라 정해집니다. 단가를 정하려면 크리에이터만 보는 게 아니라 제품의 원가 구조까지 들여다봐야 합니다.

예전에는 견적서 한 장이면 끝났을텐데, 지금은 같은 크리에이터라도 어떤 모델로 일하느냐에 따라 값이 다르게 나옵니다.

Q. 최근 진행하셨던 마케팅 캠페인 중 기억에 남는 최근 캠페인 하나를 소개해주실 수 있을까요? 그 과정과 결과도 궁금합니다 :)

출처 : 메이커 직접 제공

한끼통살 캠페인을 이야기하고 싶습니다. 2024년 2월에 시작해 지금까지 이어지고 있습니다.

처음 마주한 상황이 까다로웠습니다. 헬스와 다이어트 카테고리에서는 이미 잘하고 있는 브랜드였습니다. 그쪽 시청자들은 대부분 이 브랜드를 알고 있었고, 다른 브랜드에 대한 충성도도 이미 높았습니다. 무엇보다 소스가 들어간 제품이라는 점이 진성 헬스 유저들에게는 오히려 피하고 싶은 요소였던 것 같습니다. 남아 있는 시장이 아니었습니다.

그래서 택한 방향은 헬스 고관여 시청자를 아예 타깃에서 빼는 것이었습니다. 닭가슴살을 사 본 적 없는 사람, 관심은 있는데 뭐부터 사야 할지 모르는 사람, 100% 식단까지는 아니지만 죄책감을 덜고 싶은 사람. 그렇게 잡은 게 2030 남성 시청자를 주력으로 하는 게이밍, 엔터테인먼트, 지식정보, 푸드 채널이었습니다. 헬스와는 아무 상관 없는 채널들입니다. 왜 우리 제품 이야기를 게임 채널에서 하느냐는 질문이 당연히 나옵니다. 저희 논리는 이랬습니다. 이 사람들은 닭가슴살을 안 사는 게 아니라 살 이유를 못 만난 것뿐이라고.

운영은 두 갈래였습니다. 하나는 단독 매칭입니다. 한 엔터테인먼트 채널에서는 멤버가 실제로 다이어트를 하는 과정을 콘텐츠로 풀었습니다. 제품을 소개한 게 아니라 그 사람이 살을 빼는 이야기를 했고, 구독자들이 그 서사와 제품을 같이 신뢰했습니다. 이 한 건에서 4.6억 원의 거래액이 나왔습니다. 게이밍 채널에서는 2.2억 원, 숏폼에서는 2회차에 1.5억 원. 단독 매칭 합계가 17억 원을 넘었습니다.

다른 하나는 벌크 매칭입니다. 잠재 타깃 채널 29개 이상을 선발해 같은 기간에 동시다발로 발행했습니다. 순차로 내보내면 반응이 흩어지는데, 동시에 터뜨리면 대세감이 만들어집니다. 여기서 단기간에 8억 원 이상이 발생했습니다. 2025년 7월까지 참여 크리에이터 40여 팀, 누적 거래액은 약 25억 원입니다.

제가 이 캠페인을 자주 꺼내는 건 숫자 때문이 아닙니다. 인플루언서 마케팅의 기본은 카테고리를 맞추는 겁니다. 그런데 그 카테고리가 이미 포화라면 맞추는 게 오히려 손해일 수 있습니다. 이 판단은 데이터가 먼저 알려준 게 아닙니다. 사람이 먼저 가설을 세우고 데이터로 검증한 순서였습니다.

레시피 셋, 마케터 관점에서 받아들이는 AI

Q. 최근 샌드박스네트워크에서 인플루언서 광고 운영 솔루션 ‘AD매니저’(구 유토피아)가 공개되었어요. 해당 솔루션은 어떤 문제를 해결하고자 하는 서비스인가요?

시작은 아주 단순한 문제 하나였습니다. 크리에이터 정보가 조직이 아니라 개인의 머릿속과 각자의 엑셀에 흩어져 있었다는 것.

저희는 크리에이터를 다루는 회사인데, "그 채널 요즘 어때?"라는 질문에 답할 수 있는 사람이 정해져 있었습니다. 그 사람이 휴가를 가면 정보도 같이 쉬었습니다. 저 역시 오랫동안 그 질문을 받아주는 사람 중 하나였습니다. 편했지만, 돌아보면 그건 조직이 아니라 개인이 자산을 쥔 상태였습니다. 그래서 첫 버전은 검색 가능한 채널 데이터베이스 하나였습니다. 기능이랄 게 없었고, 흩어진 걸 한곳에 모으는 것 자체가 목표였습니다.

이후 실무에 붙이면서 많이 바꿨습니다. 데이터 갱신 주기를 월 1회에서 일 1회로 줄였고, LLM 기반 대화형 인터페이스를 얹어 문장으로 물어보면 되는 형태로 바꿨습니다. 특히 두 번째는 성능을 올린 게 아니라 진입 장벽을 낮춘 작업이었는데, 조직 사용률에는 이쪽이 훨씬 크게 작용했습니다.

수집한 채널은 현재 1만 개가 넘습니다. 다만 자랑하고 싶은 건 그 숫자가 아닙니다. 시장의 B2B SaaS와 비교하면 저희 커버리지는 오히려 적습니다. 대신 정보의 깊이가 다릅니다. 저희가 실제로 컨택하고 함께 일해온 크리에이터들의 기록이기 때문입니다. 과거에 어떤 제품을 노출했는지, 어떤 브랜드와는 왜 안 맞았는지, 심지어 언제쯤 이사를 갈 예정인지까지 들어 있습니다. 마지막 건 웃으실 수도 있는데, 촬영 일정을 잡아야 하는 실무자에게는 꽤 중요한 정보입니다. 공개된 지표는 누구나 살 수 있지만 이런 정보는 몇 년을 같이 일해야 쌓입니다.

이름 이야기를 덧붙이면, 처음에는 '유토피아'라는 프로젝트명이었습니다. 좋은 제안부터 리포팅까지 딸깍 한 번으로 되는 세상을 꿈꾸며 붙인 이름이었습니다. 지금은 AD매니저로 바꿨는데, 지향점이 달라졌기 때문입니다. 이 이야기는 뒤에서 다시 하겠습니다.

에디터 : 인플루언서와 브랜드 또는 상품과의 ‘Fit’을 측정 및 예측 가능한 데이터로 정의한다는 것은 어떤 의미일까요?

쉽게 세 층으로 나눠서 보면 좋을 것 같네요.

첫 번째는 채널 자체의 데이터입니다. 카테고리, 시청자 구성, 조회수 분포, 업로드 주기 같은 것들입니다. 공개된 영역이고, 여기까지만 제공하는 도구는 시장에 이미 많습니다. 이것만으로는 차별점이 없습니다.

두 번째는 이 채널이 실제로 무엇을 말하는 사람인가입니다. 뷰티 채널이라고 다 같은 뷰티가 아닙니다. 성분을 따지는 사람과 메이크업을 보여주는 사람은 같은 카테고리로 묶이지만 브랜드 입장에서는 전혀 다른 선택입니다. 게임 채널도 마찬가지입니다. 카테고리 태그로는 안 잡히는 차이를 콘텐츠가 실제로 쓰는 언어에서 읽어냅니다.

세 번째가 앞서 말씀드린 저희 자산입니다. 과거에 이 크리에이터가 어떤 제품을 어떤 방식으로 다뤘고 결과가 어땠는지. 어떤 카테고리와는 잘 맞았고 어떤 제안은 거절했는지. 이건 데이터를 사 오는 걸로는 만들 수 없습니다. 캠페인을 오래 해온 회사만 쌓입니다.

세 층을 겹쳐 놓으면 "이 브랜드의 메시지가 이 사람의 언어로 번역됐을 때 어색하지 않은가"를 확률로 바꿀 수 있습니다.

다만 이건 정답을 찍어주는 게 아닙니다. 명백히 안 맞는 후보를 먼저 걷어내는 일에 가깝습니다. 실패 가능성이 높은 선택지를 지우고 나면, 남은 후보 중에서 고르는 건 여전히 사람의 판단입니다. 저희가 만든 건 답을 주는 도구가 아니라 틀릴 확률을 줄이는 도구입니다.

Q. 이런 시스템은 기술을 만드는 것만큼 실제 담당자들이 기존 업무 방식을 바꾸고 데이터를 남기도록 만드는 것도 어려웠을 것 같아요. 유토피아를 실제 조직의 업무 방식으로 정착시키는 과정에서 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요?

어려웠던 점은 사실 기술이 아니라 사람이었어요(웃음).

데이터를 남기는 일은 당장은 내 일이 늘어나는 일이죠. 오늘 꼼꼼히 기록해도 그 효용은 몇 달 뒤에야 남이 보는 구조다보니 잘 안 쓰게 되죠. 그래서 바쁜 사람일수록 더 안 쓰는 것 같아요. 그런데 실무자가 가장 바쁜 시기가 데이터가 가장 많이 생기는 시기더라고요. 그래서 이런 악순환이 반복되면 가장 귀한 기록이 가장 많이 유실되는 구조였습니다.

여기에 제 문제도 있었습니다. 저는 오랫동안 조직의 어미새였는데요. 정보가 저에게 모이고 제가 나눠주는 구조였고, 그게 제 역할이라고 생각했습니다. 그런데 그 구조에서는 제가 병목이 됩니다. 제가 빠지면 멈춥니다. 이 시스템을 만든 이유의 절반은 제 역할을 없애기 위해서였습니다.

정착시킨 방법은 강제가 아니었습니다. 처음에는 입력을 의무화해봤는데 형식만 채운 데이터가 쌓였습니다. 빈칸은 없는데 쓸모도 없는 상태였습니다. 그래서 방향을 바꿔서, 안 쓰면 손해인 구조를 만들었습니다. 제안에 필요한 후보 리스트가 여기서만 빠르게 나오게 하고, 여기 없는 데이터는 보고에서 인정하지 않는 식입니다. 내가 넣은 데이터가 다음 주 내 제안서로 돌아온다는 걸 몇 번 경험하면 그때부터 씁니다.

좋은 도구를 만들면 알아서 쓸 거라는 생각은 틀렸습니다. 도구를 만드는 데 든 시간보다 업무 흐름을 바꾸는 데 든 시간이 훨씬 길었습니다.

Q. 링크드인에선 “AD 매니저는 성과를 100% 예측할 수는 없지만 실패 가능성을 줄인다"고 말씀주셨어요. 유토피아 도입 전과 후의 성과가 어떤 지표에서, 어떠한 차이를 만들어가고 계신가요?

솔직하게 말씀드리면, 아직 정량화하지 못했습니다.

도입 전후를 깔끔하게 비교한 숫자를 저희는 아직 갖고 있지 않습니다. 같은 기간에 시장도 움직이고 조직도 바뀌었기 때문에, 성과가 올랐다고 해서 그게 이 시스템 덕분이라고 말하기 어렵습니다. 그걸 분리해내는 설계를 못 한 게 저희의 숙제입니다. 나중에 확인됐을 때 부끄러워질 숫자를 지금 말씀드리고 싶지는 않습니다.

대신 프로세스가 어떻게 달라졌는지는 말씀드릴 수 있습니다.

도입 전에는 브리프를 받으면 담당자가 기억을 더듬어 후보를 적고, 주변에 물어보고, 각자 관리하던 엑셀을 열었습니다. 여기서 며칠이 갔습니다. 그렇게 나온 리스트로 제안서를 쓰고, 섭외를 돌리고, 안 되면 처음부터 다시 후보를 찾았습니다. 캠페인이 끝나면 숫자를 모아 리포트를 만들었고, 그 결과는 대부분 그 담당자의 경험으로만 남았습니다.

지금은 브리프의 조건을 문장으로 던지면 후보군이 나옵니다. 담당자는 그중에서 실제로 제안할 사람을 고릅니다. 섭외와 협상은 그대로 사람이 하고, 캠페인 운영도 사람이 합니다. 리포트는 데이터 취합과 초안까지 자동에 가깝고, 그 결과가 다시 시스템으로 들어가 다음 제안의 재료가 됩니다.

AI가 맡는 건 탐색과 1차 압축, 그리고 데이터 취합입니다. 사람이 맡는 건 브리프에 안 적힌 진짜 의도를 읽는 것, 최종 후보 선정, 섭외 협상, 크리에이티브 방향 결정입니다. 경계가 어디냐고 물으신다면, 틀렸을 때 누가 책임지느냐로 갈립니다.

Q. 캠페인 성과 외에 조직이나 사업 운영 측면에서 달라진 부분도 궁금합니다. 예를 들어 제안 준비 시간, 한 명의 담당자가 운영할 수 있는 캠페인 수, 실험 횟수, 광고주 제안 적중률처럼 실제 업무 생산성에서 변화가 있었다면 소개해주실 수 있을까요?

가장 확실하게 달라진 건 저희가 할 수 있는 일의 종류입니다.

과거에는 물리적으로 불가능했던 규모의 캠페인이 가능해졌습니다. 체험단이나 나노 인플루언서를 활용하는 캠페인은 한 번에 수십, 수백 명과 일해야 합니다. 사람 손으로 하나하나 찾고, 연락하고, 일정 잡고, 결과를 모으는 방식으로는 아무리 인원을 늘려도 감당이 안 됐습니다. 단가는 낮은데 공수는 똑같이 드니까요. 그래서 그동안은 아예 사업 영역이 아니라고 판단했습니다.

지금은 그게 됩니다. 예전 같으면 접었을 비즈니스 모델을 실제로 런칭하고 운영하고 있습니다. 저희가 안 하겠다고 했던 영역이 지금은 새로운 매출축이 됐습니다.

시도할 수 있는 횟수도 달라졌습니다. 예전에는 후보를 찾는 데만 며칠이 드니까 확신이 없는 건은 아예 시작하지 않았습니다. 될 것 같은 것만 했다는 뜻입니다. 지금은 애매한 건도 일단 리스트를 뽑아보고 판단합니다. 실패해도 잃는 게 적으니 실험의 문턱이 내려갔습니다.

효율화라는 말로는 부족한 변화라고 생각합니다. 같은 일을 더 빨리 한 게 아니라 못 하던 일을 하게 된 겁니다. 아낀 시간으로 일찍 퇴근하는 게 아니라 새로운 상품을 만드는 데 쓰고 있습니다.

에디터 : 그렇다면 반대로 시스템의 추천이나 예측을 믿었다가 결과가 예상과 달랐던 사례도 있었나요?

많습니다(웃음). 그리고 그 실패에서 배운 게 이 시스템의 방향을 바꿨다고 할 수 있죠.

처음 이걸 만들 때 저조차도 변수를 인플루언서에게서만 찾으려고 했습니다. 크리에이터를 잘 고르면 결과가 나올 거라고 전제했습니다. 데이터도 그 방향으로만 모았습니다.

그런데 아니었습니다. 그만큼, 아니 사실 그보다 더 중요한 게 브랜드와 제품, 그리고 가격이었습니다. 크리에이터와 브랜드의 핏이 아무리 좋아도 제품이 매력적이지 않으면 시청자는 움직이지 않습니다. 저희가 고른 사람은 맞았는데 파는 물건이 안 맞았던 겁니다. 그걸 크리에이터 탓으로 돌리고 있었습니다.

공동구매와 인플루언서 커머스가 일반화되면서 저희도 예전보다는 훨씬 많은 데이터를 보게 됐습니다. 판매 데이터가 직접 들어오니까요. 다만 여전히 많은 고객사가 대외비를 이유로 브랜드 쪽 데이터는 공유해주지 않습니다. 충분히 이해합니다. 저라도 그럴 것 같습니다. 그래도 이건 함께 만들어가야 하는 영역입니다. 저희만 데이터를 쌓아서는 절반짜리 예측밖에 못 합니다.

데이터가 쌓인 지금도 결과는 여전히 양쪽 끝으로 갈립니다. 성공이거나 실패이거나. 가운데가 잘 안 나옵니다. 이 분포를 좁히는 게 저희가 계속 붙들고 있는 문제입니다.

Q. AI가 할 수 있는 일이 계속 늘어나지만, 현재도 의도적으로 사람에게 남겨두고 있는 업무가 있나요?

먼저 크리에이터와의 관계입니다. 섭외는 조건 협상이 아니라 설득입니다. 왜 이 브랜드와 함께해야 하는지, 이 협업이 본인 채널에 어떤 의미인지를 납득시키는 일입니다. 좋은 크리에이터일수록 돈만으로는 안 움직입니다. 그리고 이 관계는 한 번 쓰고 끝나는 게 아니라 몇 년에 걸쳐 쌓입니다.

다음은 리스크 판단입니다. 크리에이터는 사람이고, 사람에게는 맥락이 있습니다. 최근에 어떤 이슈가 있었는지, 커뮤니티에서 어떤 이야기가 도는지. 데이터에 안 잡히는 신호를 읽는 건 여전히 사람의 몫입니다. 여기서 실수하면 캠페인 하나가 아니라 브랜드가 다칩니다.

그리고 제가 가장 중요하게 생각하는 영역이 하나 더 있습니다. 아무도 생각해본 적 없는 방식을 만들어내는 일입니다.

AI는 지금까지 쌓인 데이터 안에서 가장 좋은 답을 찾습니다. 그래서 과거에 잘된 방식을 다시 제안하는 데는 아주 강합니다. 반대로 한 번도 해본 적 없는 방식은 데이터에 없으니 제안하지 못합니다.

그런데 이 시장에서 판을 바꾼 것들은 대부분 그런 것들이었습니다. 공동구매도 처음에는 데이터가 없었습니다. 한끼통살에서 헬스 시청자를 빼자는 판단도 데이터가 알려준 게 아닙니다. 기존 데이터가 하지 말라고 하는 걸 해서 새 데이터를 만든 겁니다.

그래서 기획과 창의력은 의도적으로 사람에게 남겨두려고 합니다. 자동화할 수 있느냐 없느냐의 문제가 아닙니다. 여기까지 넘기면 저희 조직은 어제 했던 일을 더 빨리 반복하는 조직이 됩니다.

에디터 : 그렇다면 현재 이 시스템은 샌드박스 내부의 업무 효율화를 위한 시스템에 가깝다고 이해하면 될까요? 혹시 장기적으로 광고주나 크리에이터가 직접 사용하는 제품이나 플랫폼으로 확장하는 방향까지 염두에 두고 계신지도 궁금합니다.

앞에서 이름을 바꿨다고 말씀드렸는데, 사실 그 이유가 이 질문과 닿아 있습니다.

유토피아라는 이름은 딸깍 한 번으로 제안부터 리포팅까지 되는 세상을 꿈꾸며 붙인 것이었습니다. 워크플로우를 자동화하고 편의성을 높이는 도구를 생각했던 겁니다. 일을 대신 처리해주는 쪽이었습니다.

지금 AD매니저로 지향하는 건 그것보다 앞입니다. AI 어시스턴트로서 저희 팀과 함께 일하는 형태를 만들고 있습니다. 시키는 걸 빨리 해주는 쪽이 아니라 같이 생각하는 쪽입니다. 이 브리프를 봤을 때 무엇을 먼저 확인해야 하는지, 지난 비슷한 캠페인에서 놓쳤던 게 무엇인지를 먼저 꺼내주는 방향입니다. 자동화 도구는 시키지 않으면 아무것도 안 하지만, 동료는 먼저 말을 겁니다. 그 차이를 만들고 싶었습니다.

외부 확장에 대해서는, 지금은 내부 도구가 맞습니다. 다만 "내부용입니다"라고만 답하고 싶지는 않습니다. 정보 비대칭을 줄이는 게 이 프로젝트의 출발점이었다면, 언젠가는 광고주와 크리에이터가 같은 화면을 보는 형태로 가는 게 맞다고 생각합니다. 저희만 잘 보이는 도구로 남는다면 처음에 풀려던 문제를 절반만 푼 셈입니다. 다만 시점은 신중하게 보고 있습니다.

레시피 넷, AI 시대를 맞은 마케팅의 앞날

Q. 조금 더 넓은 관점에서 AI가 마케팅이라는 직무 전체를 어떻게 바꾸고 있다고 보시나요?

음.. 조심스럽지만, 저는 사실 스스로를 마케터라고 정의하지 않습니다. 사업을 하는 사람에 가깝습니다. 그래서 마케터라는 직무 전체가 어떻게 바뀔지에 대한 인사이트와 조언을 드리기엔 조심스럽네요.

하지만 제가 담당하고 있는 인플루언서 마케팅 영역에서 무슨 일이 벌어지고 있는지는 말씀드릴 수 있을 것 같아요.

우선 워크플로우 자동화 관점에서 많은 것이 바뀌고 있는데요. 가장 먼저 바뀐 건 리서치입니다. 예전에는 자료를 모으는 데만 며칠이 들었는데, 지금은 양과 질이 동시에 올라갔습니다. 다뤄야 할 데이터가 많아졌는데도 오히려 다루기는 쉬워졌습니다. 그 데이터에서 인사이트를 뽑아내는 분석 영역도 크게 간소화됐습니다. 실행 단계도 마찬가지입니다. 크리에이터에게 보내는 DM이나 이메일도 상당 부분 자동화됐습니다. 전반적으로 이 일의 난이도가 내려가고 있습니다.

그래서 저는 구조가 바뀔 거라고 봅니다. 지금까지 돈을 집행하는 광고주와, IP 홀더 혹은 콘텐츠를 만드는 크리에이터 사이에는 이해관계자가 여럿 끼어 있었습니다. 그 층이 점점 얇아질 겁니다. 비용 측면에서는 대행 수수료가 줄어드니 효율이 올라갑니다. 시장 전체로 보면 그게 맞는 방향이라고 생각합니다.

다만 그럴수록 중요해지는 게 하나 있습니다. 진정성입니다.

"아 치킨 맛있다"라는 글자를 만드는 건 이제 아무나 할 수 있습니다. 1초면 됩니다. 그런데 정말 맛있게 먹고 있는 그 기분과 느낌을 전달하는 건 다른 일입니다. 콘텐츠의 양이 무한해질수록 시청자는 그 차이를 더 예민하게 구분하게 될 겁니다. 만들기 쉬워진 것과 믿게 만들기 쉬워진 건 전혀 다른 문제입니다.

그래서 난이도가 내려갔다는 말은 정확히는 실행의 난이도입니다. 무엇을 만들지 정하는 일의 난이도는 그대로거나 오히려 올라갔습니다.

에디터 : 소비자 쪽의 변화도 매우 클 것 같아요. 사람들은 점점 검색창 대신 AI에게 무언가를 물어보고, 플랫폼 알고리즘 외에 AI 추천의 영향도 크게 받고 있잖아요? 이러한 상황에서 인플루언서 마케팅은 어떤 영향을 받게 될까요?

여기서는 영향력의 정의가 바뀔 것 같습니다.

지금까지 인플루언서의 영향력은 노출로 측정됐습니다. 몇 명이 봤느냐. 앞으로는 인용이 하나 더 붙을 겁니다. AI가 어떤 제품을 추천할 때 무엇을 근거로 삼느냐. 크리에이터가 만든 후기와 사용 경험이 그 근거의 한 축이 됩니다. 조회수는 적었지만 AI가 계속 인용하는 콘텐츠와, 조회수는 높았지만 어디에도 안 남는 콘텐츠의 가치가 달라지는 겁니다.

검색엔진 최적화가 있었던 것처럼 생성형 엔진에 대한 최적화도 필요해집니다. 저희도 이 방향을 상품으로 만들 수 있을지 들여다보고 있습니다.

그런데 이 이야기를 하려면 앞에서 말씀드린 문제로 다시 돌아가야 합니다. 데이터의 비대칭성입니다. B2B SaaS가 발달하면서 인플루언서 마케팅 데이터가 많아진 건 사실입니다. 그럼에도 이해관계자 사이의 비대칭은 여전히 높습니다. 특히 지금처럼 글로벌 인플루언서 마케팅에 대한 관심이 높은 시점에는 그 격차가 더 벌어집니다. 어느 나라에서 어떤 크리에이터가 어떤 성과를 냈는지, 아는 사람만 압니다.

저는 1st 파티 데이터를 가진 브랜드와 소셜 플랫폼이 데이터를 여는 날이 올 거라고 생각합니다. 지금 대외비로 묶여 있는 데이터가 열려야 시장 전체의 성과가 올라갑니다. AI가 아무리 좋아져도 볼 수 있는 데이터가 반쪽이면 답도 반쪽입니다.

동시에 반대 방향의 힘도 커질 겁니다. AI가 다 정리해주는 세상일수록 "그래서 저 사람은 실제로 써봤대?"라는 질문이 남습니다. AI는 정보를 종합할 수 있지만 사용해볼 수는 없습니다. 실제 사람이 실제로 쓰는 장면의 가치는 오히려 올라갈 겁니다.

Q. 이런 도구와 데이터가 시장의 표준이 되면 "회사 없이 툴만 있으면 되는 것 아니냐"는 말도 나올 수 있습니다. 앞으로 인플루언서 마케팅 시장에서 MCN의 역할은 어떻게 변화할까요?

실제로 그런 흐름이 있습니다. 매칭 플랫폼이 계속 등장하고, 글로벌에서는 틱톡샵 어필리에이트로 누가 얼마를 벌었다는 이야기가 돌고 있습니다. 툴과 플랫폼이 각광받는 시기입니다.

저희도 위기감을 느끼고 있습니다. 사내에서 일어나는 변화를 보고 있으면 결국 인간이 할 수 있는 게 무엇일까라는 두려움이 듭니다. 회사 차원의 질문이면서 개인 차원의 질문이기도 합니다. 나는 이 회사에 필요한 사람인가.

현시점에서 MCN의 핵심 가치는 정보의 비대칭성 그 자체에 기대고 있는 면이 있습니다. 남들이 모르는 걸 알고, 그 격차를 메워주는 일입니다. 이 가치는 분명히 줄어들 겁니다. 정보가 평평해지는 방향으로 기술이 움직이고 있으니까요.

다만 근미래까지는 신뢰 자산이 남을 거라고 봅니다. 크리에이터라는 사람들을 설득하는 일 말입니다. 사람이기 때문에 관계로만 풀리는 문제가 있습니다. 조건이 같아도 누가 전화했느냐에 따라 답이 달라지는 영역이 분명히 존재합니다. 이건 꽤 오래 유효한 자산이 될 겁니다. GEO가 등장했다고 해서 방문 영업이 사라지지 않는 것과 같은 이치라고 생각합니다.

그리고 이건 MCN만의 문제가 아닙니다. 지금 거의 모든 회사와 거의 모든 직무의 사람들이 같은 질문을 붙들고 있습니다.

더 솔직히 말씀드리면, 1년 이상의 미래는 예측이 안 됩니다. 확신을 가지고 답을 드리고 싶지만 그럴 수 없습니다. 지금 할 수 있는 건 매 분기 가설을 세우고 틀리면 빨리 고치는 일 정도입니다.

에디터 : 덧붙여 AI로 인해 보편화되면서 엄청난 수의 콘텐츠가 생산되고 있잖아요. 이러한 시대에 살아남으려면 또 어떻게 해야할까요?

양으로는 못 이깁니다. AI가 무한히 만들 수 있으니까요.

기준은 관계로 옮겨갈 거라고 생각합니다. 이 사람이 추천하면 실제로 사는 사람이 몇 명인가. 그 숫자는 조회수와 비례하지 않습니다.

제 아내는 팔로워 3천 명 정도의 인스타그래머를 통해 딸아이 옷을 자주 삽니다. 그 크리에이터는 라이브에서 "OO엄마 이제 왔어, 뭐 하다 왔어"라고 직접 말을 겁니다. 오픈채팅방에서 일상을 나눕니다. 팔로워가 적은 만큼 직접적인 라포가 쌓이고, 그래서 전환율이 높습니다. 저희가 나노 크리에이터 솔루션을 만든 이유이기도 합니다. 처음에는 저도 단가가 낮아 할 이유가 없다고 봤는데, 시장이 저보다 먼저 움직이고 있었습니다.

콘텐츠가 흔해질수록 이런 관계가 귀해집니다. 그래서 크리에이터에게 필요한 건 더 많은 콘텐츠가 아니라 더 깊은 팬이라고 봅니다. 그리고 그 팬을 기반으로 자기 이름의 사업을 만드는 것입니다. 광고 수익만으로 버티는 구조는 점점 위태로워질 겁니다. 조회수는 알고리즘이 정하지만, 내 브랜드를 사주는 사람은 내가 만든 관계가 정합니다.

저희가 크리에이터와 함께 브랜드를 만드는 이유이기도 합니다. 크리에이터가 광고를 받는 사람에서 사업을 하는 사람이 되면, 콘텐츠가 아무리 쏟아져도 대체되지 않습니다.

Q. AI 시대가 도래한 만큼 인생 선배로서 그리고 조직의 리더로서 이 시대의 마케터가 꼭 길러야 할 역량이나 마음가짐엔 무엇이 있을까요?

앞에서 저를 마케터라고 정의하지 않는다고 말씀드렸지만, 이 질문만큼은 저도 후배들과 함께 일하는 사람으로서 직무와 상관없이 답하고 싶네요(웃음).

한동안 저는 직관과 감의 시대가 끝났다고 생각했습니다. 리서치부터 기획까지 AI로 고도화할 수 있게 됐고, 실제로 잘 됩니다. 예전에 며칠 걸리던 시장 조사가 몇 시간이면 나오고, 그 품질이 사람이 한 것보다 나은 경우도 많습니다. 그러니 이제 감으로 일한다는 말은 게으르다는 말과 같아졌다고 봤습니다.

그런데 지금은 역설적으로 직관과 감, 창의력이 그 어느 때보다 중요한 시대라고 생각합니다.

아직까지는 AI가 리서치와 LLM을 기반으로 구사하는 창의력보다, 인간이 만들어내는 말도 안 되는 창의력이 더 멀리 간다고 봅니다. AI가 내놓는 아이디어는 잘 정리돼 있고 논리적으로 흠이 없습니다. 대신 데이터 안에서 나옵니다. 사람이 내놓는 아이디어는 자주 엉성하지만 가끔 데이터 밖에서 튀어나옵니다. 판을 바꾸는 건 늘 후자였습니다. 물론 이 판단이 얼마나 오래갈지는 저도 모릅니다. 지금 시점의 제 생각일 뿐입니다.

그래서 저는 AI를 가장 똑똑하고 믿어야 하는 도구라고 생각하면서, 동시에 그걸 검증하는 일도 놓지 말아야 한다고 이야기합니다. 둘 중 하나만 하는 사람이 많습니다. 안 쓰거나, 아니면 나온 대로 쓰거나. 둘 다 위험합니다. AI가 준 답에 왜냐고 세 번 물을 수 있어야 합니다. 근거가 무엇인지, 반대 사례는 없는지, 이게 우리 상황에도 맞는지.

실무에서 느끼는 한계도 하나 말씀드리고 싶습니다. AI가 LLM과 방대한 리서치를 기반으로 하고 있지만, 제 머릿속에 있는 걸 전부 털어 넣어서 맥락을 만들기가 정말 어렵습니다. MCP든 자료를 넣든 아직 100%가 들어가지는 않습니다. 물론 저보다 훨씬 잘하시는 분들도 있을 겁니다. 다만 대부분의 경우, 결과물이 아쉬운 이유는 AI가 부족해서가 아니라 제가 맥락을 충분히 못 줬기 때문이었습니다. 우리가 가진 맥락을 얼마나 잘 전달하느냐. 이게 앞으로 실력 차이를 만들 거라고 봅니다.

그리고 AI를 효율의 도구로만 다루지 않으셨으면 합니다. 많은 기업과 사람들이 AI를 자동화, 효율이라는 단어와 붙여서 이야기합니다. 시간을 얼마나 줄였는지, 인력을 얼마나 아꼈는지를 성과로 봅니다. 물론 중요합니다. 다만 효율은 누구나 얻습니다. 같은 도구를 쓰면 같은 만큼 빨라지니까요.

차이는 그 다음에서 생깁니다. 아낀 시간으로 무엇을 하느냐. 저는 임팩트 기준으로 생각하는 AI 활용이 필요하다고 봅니다. 이걸로 무엇을 더 빨리 할까가 아니라, 이걸로 예전에는 못 하던 무엇을 할까. 저희가 나노 크리에이터 캠페인을 시작할 수 있었던 것도 이 질문에서 나왔습니다. 효율만 봤다면 여전히 수지가 안 맞는 사업이었을 겁니다.

Q. 마지막으로 팁스터 구독자분들께 전하고 싶은 말씀 한마디 부탁드립니다.

저희 조직이 스스로에게 하는 약속이 있습니다. 광고주의 목표와 크리에이터의 재능을 연결해, 둘이 직접 만났을 때보다 더 큰 가치를 만든다는 것. 그리고 정답이 아니라 가장 높은 확률의 판단과 실행을 약속한다는 것입니다.

두 번째 문장을 만드는 데 시간이 오래 걸렸습니다. 이 일을 오래 할수록 확신을 말하기가 어려워지더군요. 저희도 여전히 틀립니다. 데이터를 아무리 쌓아도 사람이 하는 일에는 변수가 남습니다. 그래서 틀리는 횟수를 줄이기 위해 기록하고, 틀렸을 때 왜 틀렸는지를 남깁니다.

이 인터뷰에서도 모르는 건 모른다고 말씀드렸습니다. 아직 정량화하지 못한 것이 있고, 2년 뒤는 예측이 안 됩니다. 그게 지금 이 시장에 있는 사람의 정직한 상태라고 생각합니다.

다만 한 가지는 분명히 말씀드리고 싶습니다. 도구가 좋아질수록 질문이 중요해집니다. AI는 우리가 던진 질문보다 좋은 답을 내놓지 못합니다. 무엇을 물을지, 무엇을 만들지, 어디에 임팩트를 낼지는 여전히 우리 몫입니다.

같은 고민을 하고 계신 분들이 많을 거라고 생각합니다. 저희가 먼저 틀려본 것들이 도움이 된다면 얼마든지 나누겠습니다. 이 시장에 정답은 없습니다. 다만 확률은 만들 수 있습니다.

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