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[IT뉴스]"마케팅은 AI 시대, 광고는 아직 20년 전”…애드테크 주목 이유
온카뱅크관리자
조회:
7
2026-04-05 11:07:29
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">데이터·AI 기반 전문 솔루션, 리서치부터 제작·송출까지 밸류체인 재편</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="pumo9NKpCs"> <p contents-hash="25e9bb651d46019b1a01ade338f662cd2ceed7ee12ead2d80fe3b17cffb6f7c3" dmcf-pid="U7sg2j9Uym" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=백봉삼 기자)<span>마케팅(Marketing)과 광고(Advertising)는 오랫동안 혼용돼 왔으나, 기술 혁신의 속도에서는 뚜렷한 간극이 존재해 왔다. 몰로코</span><span>·</span><span>크리테오·어도비 마케팅 클라우드 같은 플랫폼 연동형 마테크(Martech) 솔루션들이 퍼포먼스 마케팅과 개인화를 고도화하는 동안, 광고 산업의 핵심 프로세스는 기존 방식에 머물렀기 때문이다. </span></p> <p contents-hash="4194ad6bc29a8ecad014ab02a4c15e17f5207396ab921eb2cf7631956b4812fa" dmcf-pid="u1ARuJUZWr" dmcf-ptype="general"><span>캠페인 아이디어를 내는 CD, 제작을 총괄하는 PD, 미디어 구좌를 협상하는 AE 등 전략부터 송출까지의 의사결정 대부분이 여전히 사람의 경험과 직관에 의존해 왔다. 업계 내부에서 “광고는 아직 20년 전과 크게 다르지 않다”는 지적이 나오던 배경이다.</span></p> <p contents-hash="4c63b7d27d8de41f1b35e1ef9f3b40abdb04ce491011f7fbdb32e259f21dfbbc" dmcf-pid="7tce7iu5yw" dmcf-ptype="general">최근 그 판이 바뀌고 있다. 리서치에서 전략 기획, 크리에이티브 제작, 미디어 플래닝과 성과 측정에 이르기까지 광고 밸류체인 전 단계에 걸쳐 데이터와 AI 기반의 ‘어드버타이징 테크놀로지(AdTech)’ 솔루션들이 빠르게 진입하는 양상이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e0b3e5ee250412c9919ad4ed9294cb344fddfb404129bfad365598b1206b29a1" dmcf-pid="zFkdzn71lD" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="국내 랜드마크 2곳 옥외광고(KT광화문빌딩, 코엑스)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/05/ZDNetKorea/20260405110147114ietp.gif" data-org-width="600" dmcf-mid="tkjOJhd8Ch" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/05/ZDNetKorea/20260405110147114ietp.gif" width="600"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 국내 랜드마크 2곳 옥외광고(KT광화문빌딩, 코엑스) </figcaption> </figure> <p contents-hash="b6428764b88605fc98dc4d76eecd56b255fe432ac421ee9c2722b8c7aa46691e" dmcf-pid="q3EJqLztvE" dmcf-ptype="general"><strong>마켓 리서치와 전략: 수천 명 대신 수천 개의 ‘AI 응답자’</strong></p> <p contents-hash="f748d9e58c5e8fcc2d208252e8a7f263ac9d96bbee215064004918930f4b56b7" dmcf-pid="B0DiBoqFCk" dmcf-ptype="general">가장 먼저 변화가 나타난 곳은 마켓 리서치 분야다. 패널 모집부터 분석까지 최소 수 주가 소요되던 전통적 조사 방식 대신, AI가 가상의 응답자 집단을 생성하는 ‘합성 오디언스(Synthetic Audience)’ 기술이 주목받고 있다. 실제 소비자 데이터를 기반으로 반응을 시뮬레이션하는 이 방식은 실제 응답과의 일치율이 94~95%에 달한다는 업계 실험 결과도 보고되고 있다.</p> <p contents-hash="a1158c12229a38a17d6fe47a9830e1d7ff3a9bc52586a2b1d18ece2b4ed6bb85" dmcf-pid="bpwnbgB3lc" dmcf-ptype="general">미국의 리서치 스타트업 Aaru AI가 액센츄어 등과 협업하며 이 분야를 선도하는 가운데, 국내에서도 변화가 감지된다. 오픈서베이가 리서치 접근성을 높이고 있다면, 드래프타입(Draftype)의 마켓 인텔리전스 솔루션 ‘마켓타입(Marketype)’이 3만 2천여 명의 소비자 데이터를 LLM 기반으로 분석, 브랜드 인지도 퍼널과 소비자 인식 지형을 데이터로 가시화하며 전략 기획의 정밀도를 높이고 있다. 브랜드의 현재 상태를 진단하고 캠페인 방향까지 연결하는 ‘Bigdata-to-Strategy’ 파이프라인 구축이 핵심이다.</p> <p contents-hash="4d8ea8b31a99c1ca316254888ae01c3d08794468464c9199af96d272265c9d72" dmcf-pid="KUrLKab0CA" dmcf-ptype="general"><strong>크리에이티브 제작, 1년 걸리던 작업이 한 달로</strong></p> <p contents-hash="dddaf84cd477a36271f86ab31f990997611da036a41e20aafd102d76abed69e0" dmcf-pid="9xZCnSiPyj" dmcf-ptype="general">광고 제작은 기술 도입 효과가 가장 극적인 영역이다. 코카콜라는 생성형 AI를 활용해 과거 1년이 소요됐을 작업을 약 한 달 안에 완성했으며, 국내에서는 삼성증권과 미래에셋증권이 AI 제작 광고로 수백만 조회수를 기록하며 모델 리스크 제거와 규제 대응력을 동시에 확보했다. </p> <p contents-hash="ac37ca23bcb8592a82c6403d0d881b2931ac87dae2e180b5a79156d4f8ca08ba" dmcf-pid="2M5hLvnQTN" dmcf-ptype="general">이러한 흐름 속에서 ‘드래프타입 스튜디오(Draftype Studio)’는 리서치 단계의 데이터를 제작 공정에 직접 연결하는 AI 광고 기획·제작 워크플로우를 통해 기존 제작 방식의 효율성을 개선하고 있다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3323047cd78032262de70bb1dc67367356ce08e62b7df206171beae40b33fb99" dmcf-pid="VR1loTLxya" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="코카콜라 생성 AI로 제작한 광고 이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/05/ZDNetKorea/20260405110148672bibo.png" data-org-width="638" dmcf-mid="FS09HfGhvC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/05/ZDNetKorea/20260405110148672bibo.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 코카콜라 생성 AI로 제작한 광고 이미지 </figcaption> </figure> <p contents-hash="03eeaa2d89554991ec2982c362a984f8586831ae23bbf124638817d8867c0cab" dmcf-pid="fetSgyoMyg" dmcf-ptype="general"><strong>미디어 플래닝, ‘감’이 아닌 ‘데이터’로 설계하는 옥외광고</strong></p> <p contents-hash="35e2f9b7be12fa0e2e1eb89b33432384c2ddae2e898d5baa273f596da9e90a81" dmcf-pid="4dFvaWgRyo" dmcf-ptype="general">매체 선정과 집행 역시 오랜 시간 동안 경험과 직감의 영역이었으나, 최근에는 데이터 중심으로 전환되는 추세다. 특히 옥외광고(OOH) 영역에서는 통신사 이동 데이터 등을 활용해 실제 매체 노출 위치에 있었던 인구를 도달 단위로 측정하는 기술이 도입됐다.</p> <p contents-hash="8842fc44677aac9a7b4e75978c88e110666df3a8c58fb6847da760f250a20baf" dmcf-pid="8J3TNYaeyL" dmcf-ptype="general">드래프타입의 옥외광고 솔루션 ‘애드타입(Adtype)’은 통신사 이동 데이터와 8400개 이상의 옥외광고 인벤토리를 결합해, 실제로 해당 매체를 볼 수 있는 위치에 있었던 인구를 도달 단위로 측정한다. 특허로 등록된 ‘광고 유효 인구 산출’ 기술이 그 기반이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="31394038f91e077818b57c888d0a32c4da7b1af03844afa0f7df1b64df8f7986" dmcf-pid="6i0yjGNdSn" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="애드타입 오프라인 빅데이터 기반 광고 기획 화면" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/05/ZDNetKorea/20260405110149973czja.png" data-org-width="640" dmcf-mid="03XIilJ6vO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/05/ZDNetKorea/20260405110149973czja.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 애드타입 오프라인 빅데이터 기반 광고 기획 화면 </figcaption> </figure> <p contents-hash="1c2f8b537ed6995b906f4a801528a2b4b9736212c2926e4f47d88c5036af6ffb" dmcf-pid="PnpWAHjJSi" dmcf-ptype="general"><span>광고 밸류체인의 각 단계가 데이터와 AI로 재편되는 현상은 단일 영역의 혁신을 넘어 산업의 구조적 변화를 의미한다. </span></p> <p contents-hash="18327e2ab3c2c2a4ed2c660ff4ee111a7da23985977b2543a2eebfe1a982bb32" dmcf-pid="QLUYcXAilJ" dmcf-ptype="general">업계 관계자는 “마케팅이 이미 기술 경쟁이었다면 이제 광고도 그 대열에 합류한 것”이라며 “어드버타이징 테크놀로지는 더 이상 광고 산업의 주변부가 아닌 중심축으로 이동하고 있다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="ae43563a4010e7d097504458ff52aa7419824a3bfdb7dfcbfa2907a3e6eb26db" dmcf-pid="xCxBW9yOCd" dmcf-ptype="general">백봉삼 기자(paikshow@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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