“AI 자동입찰 시대, 마케터의 진짜 역할은 무엇인가”

1️⃣ 자동입찰이 모든 걸 해결해줄까?

요즘 광고 플랫폼(Google, Meta, 네이버 GFA 등)은 AI 자동입찰을 핵심 기능으로 밀고 있습니다.

• “목표 CPA만 입력하세요”

• “ROAS 최적화는 AI가 알아서 합니다”

마치 마케터가 할 일이 줄어드는 것처럼 보이죠.
하지만 실제 현장에서는, 자동입찰만 믿었다가 예산만 소진하고 성과는 나오지 않는 사례가 많습니다.
왜냐하면 AI는 ‘데이터가 충분히 쌓인 환경’에서만 잘 작동하기 때문입니다.

2️⃣ AI 시대, 마케터의 진짜 무기

AI는 실행을 빠르게 하지만, 전략을 대신 짜주지는 못합니다.
따라서 마케터의 역할은 “입찰을 설정하는 사람”에서 **“데이터를 설계하는 전략가”**로 바뀌고 있습니다.

제가 운영했던 한 광고 캠페인에서는,

• 동일한 자동입찰 기능을 활용했지만,

• 타겟 데이터 풀(잠재고객, 리마케팅, 구매자 Lookalike)을 어떻게 섞느냐에 따라

• CPA가 7만 원 → 2만 5천 원으로 떨어졌습니다.

즉, **AI는 ‘자동차 엔진’, 마케터는 ‘운전석에서 길을 정하는 사람’**입니다.

3️⃣ 퍼포먼스 마케터의 실행 전략

✅ 데이터 풀 다양화
한 가지 타겟 세그먼트에만 의존하지 말고, 리마케팅·관심사·행동 데이터 등 조합으로 학습 속도를 높이세요.

✅ 초기 학습 구간 설계
AI가 학습할 수 있도록 초기 데이터(전환 수 50~100개 이상)를 빠르게 쌓을 수 있는 전략이 필요합니다.

✅ 지표 중심의 컨트롤
AI의 결과만 보지 말고, CTR·CPC·빈도수 같은 세부 지표를 통해 AI가 ‘올바른 길’을 가는지 점검해야 합니다.

3-Sentence Insight

AI 자동입찰은 강력한 도구이지만, 데이터가 없으면 무용지물입니다.
광고의 방향을 정하는 전략은 여전히 마케터의 몫입니다.
앞으로의 퍼포먼스 마케터는 **“세팅 담당자”가 아니라, AI를 이끄는 “데이터 전략가”**가 되어야 합니다.