MARKETING INSIGHT

타겟, 입찰, 소재까지 AI 전면 자동화

• Advantage+ (어드밴티지 플러스): AI가 타겟, 입찰, 소재 조합을 직접 판단. 설정 타겟을 넘어 범위 확장 후 높은 전환 가능 고객 탐색.

• Reels Trending Ads: 트렌딩 릴스 스타일을 분석하여 광고 소재 제작 방향성에 활용.

• Partnership / Collaborative Ads: 인플루언서 및 파트너사 계정 협업을 통한 소재 신뢰도 증대.

네트워크 통합 및 검색 키워드 확장

• AI Max: 검색 캠페인 키워드 매칭 확장. 관련성 낮은 검색어 예산 소진 방지를 위해 주기적 점검 필수.

• P.MAX: 검색, 디스플레이, 유튜브, Gmail 등 구글 전체 지면에 AI 조합으로 최적화 노출.

• Ask Advisor / AI Brief: 대화형 AI 성과 분석 및 캠페인 브리핑 요약을 통한 보고서 작성 효율화.

단어 중심에서 문장형 검색으로 전환

• 기존 단어형 키워드("원목 조명")에서 질문형·문장형 검색("거실 분위기 바꾸는 조명 추천") 비중 급증.

• 단순 수동 키워드 세팅만으로는 커버가 불가능한 영역 발생.

행동 데이터 기반 AI 추천 강화

• 카카오 모먼트 AI: 검색, 쇼핑, 페이 등 카카오 내부 행동 데이터를 바탕으로 AI 추천 타겟 생성.

• AI 클루 (Clue): 서비스 내 개인화 추천 서비스 준비 단계로, 향후 광고 타겟팅 연동 흐름 주시 필요.

구매 완료, 장바구니 담기, 리드폼 제출 등 목표 설정에 따라 AI는 해당 행동을 할 가능성이 높은 유저에게 예산을 집행합니다.
매출이 최종 목적임에도 장바구니 담기를 목표로 설정할 경우, 장바구니만 담고 이탈하는 유저에게 광고가 집중되는 오류가 발생하므로 첫 목표 설정은 사람이 직접 판단해야 합니다.

플랫폼 데이터에는 중복 집계나 장바구니 금액 포함 등 허수가 존재합니다.
과집계된 데이터를 AI에 그대로 학습시키면 잘못된 대상을 우수 고객으로 인식하므로, 데이터 품질을 검증하고 학습 데이터의 기준을 정하는 작업은 마케터의 필수 영역입니다.

AI는 제공된 소재 내에서 조합을 만들고 성과를 최적화할 뿐입니다.
가격 강조, 감성 후기, 기능 설명 등 어떠한 소구점으로 접근할지 전략 방향을 수립하는 것은 브랜드를 깊이 이해하고 있는 마케터만의 역할입니다.

매체 리포트상의 ROAS 수치가 높더라도 실제 비즈니스 매출과는 차이가 날 수 있습니다.
AI 최적화 결과를 맹신하지 않고 실제 정산 매출 데이터와 정기적으로 대조 및 검증하는 루틴을 유지해야 합니다.