우리는 매일 같은 예산, 같은 타겟 조건에서 광고를 집행하면서도 성과의 차이를 마주합니다.
왜 어떤 광고는 터지고, 어떤 광고는 묻히는걸까요?

그 핵심에는 “크리에이티브 조합”이라는 디테일이 있습니다.
그리고 지금, 이 조합을 AI가 자동으로 학습하고 최적화하는 시대에 우리는 들어섰습니다.

이 기술이 바로 DCO: Dynamic Creative Optimization

사용자 데이터에 따라 광고 문구, 이미지, CTA, 상품 구성이 실시간 자동 조합되는 광고 시스템입니다.

DCO란?

DCO는 광고 크리에이티브를 구성하는 모든 요소(문구, 이미지, CTA)를 쪼개어 등록한 뒤,
사용자의 성별·지역·기기·이력 등 데이터를 기반으로

AI가 실시간으로 최적의 조합을 구성하는 기술입니다.

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[ 이미지 : 여름 원피스 / 겨울 아우터 / 액세서리 ]
+
[ 문구 : “지금 이 가격”, “곧 품절”, “내일은 늦어요” ]
+
[ CTA : 지금 구매하기 / 더 알아보기 ]

→ 사용자 A에게 : 여름 원피스 + “곧 품절” + 지금 구매하기

→ 사용자 B에게 : 겨울 아우터 + “내일은 늦어요” + 더 알아보기

단 한 번의 업로드를 통해서,

이러한 방식으로 수백~수천 개의 조합을 테스트하고
성과가 높은 조합은 자동으로 더 많이 노출되게 합니다.

어떤 플랫폼에서 활용 가능한가?

1. Adikteev

- 리타겟팅에 특화 : 유저가 플레이한 스테이지나 상품 내역 기반 광고 생성

- 예: “어제 실패한 보스를 오늘 다시 만나보세요!” 식의 초개인화 문구 생성

- 주로 모바일 앱, 게임 등에 사용

2. Google Performance Max

- 각 자산(헤드라인, 설명, 이미지, 영상, 상품피드 등)을 업로드

- 검색, 유튜브, 디스플레이 등 전 채널에서 AI가 자동 믹싱 후 서빙

- 검색이 아닌 유저 행동 기반 최적화로 전환을 유도

3. Meta Advantage+

- 이미지, 영상, 타이틀, 본문, CTA 등을 각각 업로드

- 페이스북 알고리즘이 자동 조합하여 사용자별로 최적화

- 이커머스, 게임, 앱설치 광고에 강력한 효율

4. 플랫폼별 세팅

5. DCO 크리에이티브 설계 툴킷

자동화된 광고일수록, 전략은 더 섬세하게

DCO는 AI가 다 해주는 광고처럼 보이지만,
"누가, 어떤 구성으로, 어떤 기준에 따라 학습시켰는가"가 성패를 가릅니다.

• 
  

  광고주는 문구를 쪼개고

• 마케터는 타겟을 분리하고

• 시스템은 그 조합을 반복 테스트합니다.

  
  DCO는 마케팅 자동화의 끝판왕이 아니라, 

  마케터가 설계한 조합과 데이터를 증폭시키는 구조일 뿐입니다.