생성형 AI가 마케팅 체계 자체를 바꾸다 – 콘텐츠 제작 속도의 한계를 넘는 ‘AdCreative.ai’의 산업적 의미
AI를 통한 업무 효율화는 마케팅 영역에서도 구조적 전환을 일으키고 있다. 특히 생성형 AI가 광고 크리에이티브 분야에 결합되면서, 인간 중심의 기획과 제작 방식에 근본적인 변화를 가져오고 있다. 애피어와 유한킴벌리의 협력 사례는 이 변화를 상징적으로 보여준다. 양사는 ‘속도’와 ‘일관성’을 동시 달성하기 위해 생성형 AI 기반 광고 소재 생성 솔루션 ‘AdCreative.ai’를 도입하며, 디지털 광고 산업 내 업무 가치사슬 재편의 상징적 모델로 주목받고 있다.
생성형 AI의 원리와 광고 크리에이티브 자동화
생성형 AI의 핵심은 대규모 언어 및 이미지 데이터셋을 학습한 모델을 통해 텍스트, 이미지, 영상 등의 콘텐츠를 자동 생성하는 데 있다. AdCreative.ai 역시 10억 개가 넘는 크리에이티브 데이터를 학습해 성과 기반 시각 디자인 생성, AB 테스트 최적화안 자동 생성, 플랫폼별 크리에이티브 출력을 자동화하는 기능을 제공한다. 단순 자동 생산에서 한발 더 나아가, 콘텐츠의 전환율과 시각적 매력을 동시에 설계한다는 점이 기술적 차별점이다.
이는 기존 마케터들이 겪던 반복적인 에이전시 협업, 시안 수정, 피드백 순환의 병목을 제거하면서 작업 속도를 획기적으로 단축시킨다. 인간 기획자가 전략 설계에 집중하고, 생성형 AI가 반복 작업을 분담하는 ‘인간-AI 협업’ 모델이 확산되는 가운데, 광고의 기획-제작-성과 피드백 전 과정을 AI 중심으로 재구성할 수 있는 길이 열린 셈이다.
산업적 확산: 퍼스트파티 데이터에서 자동 콘텐츠까지의 연결성 구축
유한킴벌리는 다양한 브랜드 제품군을 보유함과 동시에, 오프라인 유통과 디지털 플랫폼을 병행하는 B2C 기업이다. 이런 기업에 있어 광고 콘텐츠의 일관성과 속도는 마케팅 ROI의 핵심 변수가 된다. 디지털 광고 환경은 점점 더 퍼스트파티 데이터를 중심으로 개인화되는 방향으로 진화하고 있으며, 이에 따라 브랜드는 실시간 데이터 의사결정 → 개인화 메시지 생성 → 콘텐츠 배포까지의 전체 미디어 밸류체인을 통합적으로 운영할 필요가 생겼다.
AdCreative.ai는 애피어의 개인화 클라우드 및 에이전틱 AI 기반 마케팅 플랫폼과 연동될 수 있으며, 이는 광고 소재 수준의 자동화에서 나아가 퍼포먼스 마케팅 전체의 AI화를 가속하는 기반이 된다. 단순히 ‘소재 제작 도구’로 기능하는 것이 아니라, 브랜드 메시지의 전달 속성과 소비자 반응 데이터를 연계함으로써 콘텐츠 자체의 기획 구조를 바꾸는 기술이라 할 수 있다.
글로벌 흐름과 한국 시장의 전략적 대응
해외 기업들도 유사한 접근을 강화하고 있다. 이미 마이크로소프트는 Designer, Meta는 Advantage+ 등 생성형 AI 기반 광고 퍼포먼스 최적화 솔루션을 시장에 출시하고 있으며, 이는 광고주들이 크리에이티브 성과 측정에서 실시간 자동화까지 이르는 기능을 점점 손쉽게 도입할 수 있는 환경을 조성한다. 한국 시장도 이런 흐름에 적극 편입되고 있으며, 토종 대기업이 애피어처럼 전문 SaaS 기업의 AI 기술을 도입하는 움직임은 앞으로 점차 확대될 가능성이 높다.
특히 국가 디지털전환 로드맵에 따라 AI 기반 업무 혁신이 장려되는 가운데, 콘텐츠 산업은 자동화의 초기 효과가 큰 분야로 분류된다. 중소기업이나 스타트업까지도 SaaS 기반 솔루션을 통해 동일한 수준의 광고 실험과 데이터 최적화를 경험할 수 있게 되며, 크리에이티브 기술의 민주화가 실현되고 있다.
기술이 바꾸는 광고 업무 구조: 사람의 개입은 어디에 필요한가
가장 주목할 지점은 ‘AI가 광고 크리에이티브를 대신하는 것이 아니라, 인간의 개입 지점을 바꾸고 있다는 점’이다. 반복적 디자인, 디버깅, 요청 등의 프로세스는 제거되고, 브랜드 전략과 세계관 설계에 기획자의 시간과 에너지를 집중할 수 있게 된다. 결국 AI는 생산 속도를 높이는 도구가 아닌, 브랜드 경험 설계의 파트너로 변화한다. 이러한 전환은 단순 업무 효율화를 넘어서, 브랜드의 메시지를 ‘더 잘’, ‘더 빠르게’, ‘더 일관되게’ 커뮤니케이션할 수 있는 구조로 진화시킨다.
정리: 실무와 전략 적용을 위한 체크포인트
- 디지털 마케터는 생성형 AI를 ‘광고 소재 자동화’ 도구가 아닌, 성과 기반 실험이 가능한 설계 플랫폼으로 인식해야 한다.
- 브랜드 기획팀은 콘텐츠 일관성과 속도를 보장하면서도 퍼스널라이제이션 강화의 차원에서 AI 전략을 통합해야 한다.
- SaaS 기업이나 기술벤더는 생성형 AI를 단발 솔루션이 아닌, 광고·마케팅 생태계 전반의 에이전틱 모델로 발전시킬 수 있는 구조를 검토해야 한다.
- 정책 및 규제 기관은 콘텐츠 생성 AI의 윤리성, 데이터 편향 리스크, 자동화 콘텐츠의 투명성을 기준으로 공개 가이드라인을 수립해 산업 질서를 유지할 필요가 있다.
결국, 생성형 AI는 마케팅 도구가 아니라 비즈니스 전략의 중심축으로 자리매김하고 있다. 기술 도입의 ROI는 투입된 알고리즘이 아니라, 폐쇄된 업무 구조를 어떻게 재설계하느냐에 따라 결정된다는 점을 명심할 필요가 있다.
