실제로 실무에서는 AI를 그 이상으로 활용할 수 있습니다. 특히 최근에 등장한 생성 AI, 자동 최적화 AI, 크리에이티브 보조 툴들은 이미 퍼포먼스 구조 자체를 바꾸고 있습니다.

오늘은 실제 현업에서 AI를 활용해 성과를 높이는 방법을 실무 관점에서 정리해보겠습니다.


1. 크리에이티브 생성과 테스트 자동화

최근 AI의 가장 큰 강점은 "소재를 빠르게 만든다"가 아니라 "테스트를 가속화한다"는 점입니다.

예전에는 3~5개 소재를 만드는 데 며칠이 걸렸다면, 지금은 AI 툴로 10~20개 버전을 한 번에 제작한 뒤 바로 테스트할 수 있습니다.

특히 다음 같은 작업에서 효율을 크게 볼 수 있습니다.

소재 컨셉 아이데이션

썸네일, 배너의 첫 버전 제작

다양한 텍스트 카피 생성

반응 좋은 요소 기반 리믹스 제작

즉, 크리에이티브 실험 속도가 두 배 이상 빨라지는 것입니다.

실제 실무에서는 "AI 제작 → 성과 상위 요소 추출 → 디자이너가 고도화" 구조로 운영하면 성과가 가장 안정적으로 나옵니다.


2. 타겟팅 예측과 광고 세팅 자동화

구글의 AI Max, 메타 Advantage+, 네이버 ADVoost 등 주요 매체들은 이미 AI 기반 예측 타겟팅이 광고 성과의 70% 이상을 결정하고 있습니다.

AI는 사람보다 훨씬 더 빠른 속도로 수천 가지 사용자 패턴을 분석하고 전환 가능성이 높은 유저를 자동으로 찾아냅니다.

광고주는 다음 전략에 집중하는 것이 효율적입니다.

초반 학습 데이터 확보를 위한 소재·이벤트 설계

매체 알고리즘이 학습하기 좋은 안정적 캠페인 구조 만들기

너무 깊은 세분화보다, AI가 넓게 학습하도록 의도적으로 여유 주기

즉, "직접 타겟을 잡는 시대"에서 "타겟을 설계하는 환경을 만드는 시대"로 넘어가고 있는 것입니다.


3. 고객 여정 데이터를 기반으로 한 자동 개인화

AI 툴들은 이제 단순 방문 데이터를 넘어서 개인의 탐색 패턴을 기반으로 한 자동 개인화를 실시간으로 수행합니다.

관심 카테고리에 따라 다른 딥링크를 보여주거나 가격 선호도에 맞춰 다른 제품을 추천하는 콘텐츠 소비 유형에 따라 맞춤 소재를 노출하는 방식입니다.

과거에는 비용이 많이 들어 대형 브랜드만 가능했던 방식이지만, 지금은 AI 기반 레코멘데이션을 거의 모든 브랜드가 활용할 수 있습니다.

특히 쇼핑몰, 구독 서비스, 뷰티 브랜드에서 개인화는 전환율에 직접적인 영향을 줍니다.


4. 리포팅 자동화와 의사결정 고도화

AI는 단순히 리포트를 요약하는 역할을 넘어서, 광고주에게 "지금 무엇을 해야 하는가"까지 제안하는 단계로 발전했습니다.

어떤 소재가 떨어지는지, 어떤 캠페인이 학습이 깨졌는지, 어떤 키워드가 인입 대비 비용이 높은지 등을 자동으로 잡아내고 대안까지 제시합니다.

이 기능을 활용하면 퍼포먼스 마케터는 "리포트 작성"이 아니라 "전략 수정과 기획"에 더 많은 시간을 투입할 수 있게 됩니다.

5. 마무리

AI는 단순히 업무를 자동화하는 도구가 아니라, 마케팅 퍼포먼스를 더 빠르고 더 정확하게 만들어주는 구조적 변화입니다.

크리에이티브 제작 속도 증가, 예측 타겟팅 강화, 개인화, 리포팅 자동화까지 모든 영역에서 AI 활용 범위가 확장되고 있습니다.

하지만 중요한 것은 "AI를 쓰는 것"이 아니라 "AI가 잘 작동할 수 있는 마케팅 구조를 만드는 것"입니다.

브랜드 상황에 맞는 AI 활용 전략이 필요하신 분들은 아래로 편하게 연락 주세요.

Mail. row_98@ampm.co.kr
Tel. 02-6049-4648