마케터가 AI로 광고플랫폼을 만든다면 이렇게 만들거에요.
📲브랜드가 광고 집행을 의뢰할 때까지 기다리지 않습니다.
: 광고 플랫폼이 보유한 타겟 행동 데이터를 기반으로, 관심이 급상승하는 유행 아이템이나 콘텐츠를 AI가 자동으로 포착하고 광고 집행까지 제안합니다. 성과가 날 수밖에 없는 브랜드와 소재를 선제적으로 제안해서 성공 사례를 만드는 것이죠.
📑전략 플래닝 KIT 제공
: 매체 플래닝은 보통 기획 후반부에 이뤄지지만, 기획 초반부터 전략 문서 작성을 지원한다면 매체에 대한 호감도를 높여줄 수 있어요. 업종, 브랜드명, 목적을 입력하면 AI의 Deep Research API가 경쟁사 분석, 타겟 분석, VOC, 성공사례, 숏폼 레퍼런스, 협업 인플루언서, 매체 믹스까지 제공합니다. 자사 매체를 믹스에 자연스럽게 녹이면 되죠. 또한 Genspark, Gamma 같은 툴과 연동해 PPT 제안서까지 완성할 수 있습니다.
복잡한 수수료 계산도 도와주고요.
🎯자동 타겟팅 추천
: 업종·브랜드·목적을 선택하면, 타 업종의 성공사례를 기반으로 AI가 적합한 타겟팅 설정을 자동 추천해주어서 타겟팅 옵션을 보며 고민하지 않아도 됩니디.
🖼️클러스터 기반 세그먼트와 소재 템플릿 추천
: 단일 타겟 그룹이 아닌, 여러 개의 세그먼트를 클러스터링해 제시하고 각 세그먼트별 전환율이 높은 소재 디자인 템플릿도 함께 제공합니다. 이를 위해 광고 플랫폼은 성과 데이터뿐 아니라 소재 데이터까지 메타 데이터화해야 하는데요. 머지않아 이미지와 영상도 AI가 타겟 선호도에 맞게 제작하고 집행까지 자동화하는 시대가 올 것이니까요.
⚙️태깅 작업 가이드 제공
: 광고 집행 전 태깅 작업에서 마케터와 개발자 간 충돌이 자주 발생합니다. 이 과정을 더 친절하게 만들 필요가 있어요. Claude Code나 Cursor에 태깅 가이드를 녹여 협업 효율을 높일 수 있습니다.
⚠️AI의 기본 셋팅 오류 감지 기능
: UTM 누락, 소재 내 오타, 소재와 랜딩페이지 불일치, 비정상 예산, UI에 가려지는 영상 요소 등은 AI가 충분히 감지하고 잡아줄 수 있습니다.
🧪투명한 최적화 로그 제공
: 단순히 “AI가 자동으로 최적화한다”는 말만으로는 부족합니다. 마케터는 블랙박스를 늘 열어보고 싶어해요. 매일 어떤 데이터를 기반으로 어떤 최적화를 했는지 기록을 제공해야 신뢰를 얻을 수 있습니다.
🏷️자체 전환 태그 마련
: 구글·메타와 달리 전환 측정 태그를 제공하지 않거나 설치가 복잡한 매체가 여전히 존재합니다. 이 경우 광고주는 ROAS까지 최적화할 수 있지만 매체사는 전환 데이터를 확보하지 못합니다. 이제 광고주의 최적화 수준이 고도화된 만큼, 매체사도 전환 데이터를 자체 보유하고 머신러닝 최적화를 강화해야 합니다.
📊AI 기반 리포팅 자동화
: 대부분의 사용자는 Dimension·Measurement를 자유롭게 조합하는 리포팅 화면에서 굳어버리는데요. 이제는 AI가 자동으로 주목해야 할 지표와 특이점을 짚고, Excel·PPT 리포트까지 자동 생성해줘야 합니다. 캠페인 구성, 소재 썸네일 등 집행 요약도 포함한 리포트가 자동 생성되는거죠.
📓광고 셋팅·UTM 가이드 표준화
: 매체마다 광고·UTM 설정 가이드가 제각각인데 누군가 총대를 매고 통일해줄 수는 없는 걸까요? 🥲 업계 전체에 큰 도움이 될 뿐 아니라, 강력한 리드 마그넷이 되어 줄거에요.
마케팅 트렌드가 아무리 변해도 변하지 않는 하나의 사실, 마케터 분들이 너무나도 바쁘고 운영 업무에 허덕인다는 것인데요. 효율도 중요하지만 기획, 셋팅 과정에서의 긍정적인 경험이 중요한 것 같아요. 정말 황당한 셋팅 실수 때문에 죄 없는 매체 이름이 금기어가 되어 버리기도 하고요.
AI로 이런 것들을 최대한 개선할 수 있는 날, 멀지 않은 것 같죠?
