안녕하세요,

AMPM글로벌 광고퍼포먼스 2팀의 김태완 마케터입니다.

요즘 광고업계에서 빠지지 않는 키워드가 있죠. 바로 AI입니다.

단순히 소재를 자동으로 만들어주는 걸 넘어, 이제는 타겟팅마저도 AI가 혁신하고 있습니다.
그렇다면 AI 시대에 광고 타겟팅은 과연 어떻게 달라지고 있을까요?
지금부터 구체적으로 살펴보겠습니다.

1. '정확도'에서 '예측'으로… 타겟팅의 패러다임 변화

기존의 타겟팅은 대부분 사용자의 성별, 연령, 지역, 관심사 등을 기준으로 설정됐습니다.
하지만 이 방식은 고정된 정보를 기반으로 하기 때문에, 변화에 빠르게 대응하지 못한다는 한계가 있었죠.

이제는 AI가 사용자 행동 데이터를 분석해

• 구매 가능성이 높은 유저

• 관심이 높아질 ‘예정’인 유저
  를 예측하고 선제적으로 노출합니다.

  
  예시: AI가 분석한 소비자 패턴을 기반으로, 아직 특정 카테고리를 구매해본 적 없는 유저에게도 제품을 미리 노출해 테스트합니다. (예: 운동화를 검색하지 않았는데, 러닝 앱 사용 기록으로 운동화 광고 노출)

  
  

2. AI 타겟팅의 핵심은 '실시간 학습'

AI 기반 타겟팅은 정해진 기준이 아니라, 끊임없는 실시간 학습을 통해 성능을 개선합니다.
이 과정에서 쓰이는 기술들이 바로

• 1) 머신러닝 기반 전환 예측 모델

• 2) 행동 기반 세그먼트 자동 구축

• 3) 실시간 입찰(RTB) 연동 최적화

과거에는 타겟 그룹을 사람이 수동으로 조정했지만, 이제는 AI가 학습 데이터를 바탕으로
클릭→전환→구매 가능성이 높은 유저를 점점 더 정교하게 선별합니다.

3. GA4, CRM, 자사몰 데이터까지 연결되는 ‘퍼스트파티 기반 AI’

3rd-party 쿠키 기반 타겟팅이 약화되면서,
최근에는 퍼스트파티 데이터(자사 고객 정보)와 AI를 연동하는 흐름이 강해지고 있습니다.

예를 들어 GA4의 전환 데이터를 AI가 분석해, “3일 내 재방문할 가능성이 높은 유저”만을 추출해 리타겟팅하는 방식입니다.

또한, 스마트스토어나 자사몰의 구매이력/회원정보/장바구니 데이터 등도 AI 타겟팅의 중요한 재료로 활용됩니다.

4. ‘알아서 잘 되는 광고’의 등장: AI 자동 타겟팅 솔루션

네이버 GFA, 카카오모먼트, 구글 Performance Max, 메타 Advantage+ 등
AI 기반의 자동 타겟팅 상품들이 속속 등장하고 있습니다.

이들 광고는 광고주가 타겟을 일일이 설정하지 않아도,
AI가 ‘누가 전환할 가능성이 높은지’를 스스로 판단해 노출합니다.

장점
1) 광고 운영의 시간과 리소스를 크게 절약
2) 성과가 누적될수록 효율 향상

단점
1) 타겟 인사이트 확보가 어려워져 브랜딩 캠페인에는 부적합할 수도 있음

5. 여전히 중요한 건 ‘전략과 데이터’

AI가 타겟팅을 대신해준다고 해서, 사람이 아무것도 하지 않아도 된다는 건 아닙니다.
AI가 잘 작동하려면 양질의 학습 데이터와 명확한 광고 전략이 있어야 합니다.

1) 정리된 고객 세그먼트
2) 전환 수집을 위한 픽셀/SDK 설치
3) 데이터 기반 광고 운영 목표 (ROAS/CPA 등)
이 모든 것이 갖춰졌을 때, AI 타겟팅은 그 진가를 발휘합니다.

마무리

AI 시대의 광고 타겟팅은 단순한 자동화가 아니라,
예측 중심의 정밀 타겟팅으로 진화하고 있습니다.

지금은 광고운영자의 '손'보다, '판단력과 전략'이 더 중요한 시대라고 할 수 있겠죠.

앞으로도 변화하는 디지털 광고 환경 속에서,
효율을 높이고 싶다면 AI 타겟팅을 적극적으로 활용해보시기 바랍니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 편하게 문의 주세요!
AMPM글로벌 광고퍼포먼스2팀 김태완 마케터였습니다.