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AI 서비스 광고 수익화, 어디까지 왔을까?

비즈니스 모델 탐구 2호

by 에이든든 Jan 26. 2025

생성형 AI 서비스는 주로 구독 기반의 수익 모델을 채택하고 있다. 그런데 최근에는 광고를 통한 수익화 전략에 대한 이야기가 부쩍 활발해지고 있다.

아무래도 구독 모델만으로는 막대한 운영 비용을 충당하기가 쉽지 않고, 추가적인 성장 동력을 확보하기가 어렵다고 판단했을 것이다. 그래서 인터넷 비즈니스에서 가장 검증된 모델인 광고를 도입하려는 움직임이 보이는 것으로 보인다.

오늘은 이에 관해 다음과 같은 주제로 이야기를 해보고자 한다.

현재 AI 서비스의 광고 수익화 전략은 어디까지 왔을까?

새로운 형태의 광고는 사용자와 광고주 모두에게 더 큰 가치를 전달할 수 있을까?

AI 서비스의 광고 수익화가 성공하기 위해서는 어떤 전략이 필요할까?

1. 현재까지 공개된 AI 서비스의 광고 수익화 전략

Google, Perplexity, 뤼튼(Wrtn)은 이미 AI 서비스 광고에 대한 구체적인 계획이 나오거나 실행 단계에 접어들었고, ChatGPT의 SearchGPT는 광고 수익화 계획을 신중히 검토 중이다.

Google

AI Overview 미국 모바일 사용자 대상 24년 3분기 광고 도입

구글은 2024년 5월부터 AI 기반 검색 서비스 ‘AI 오버뷰’에 광고를 도입하기 시작했고, 같은 해 10월부터 정식 출시했다. 이 광고는 AI가 생성한 요약 답변 하단에 ‘스폰서’ 표기가 붙어, 사용자의 검색 의도와 관련된 제품이나 서비스를 추천하는 형태로 노출된다. 예를 들어, 사용자가 ‘청바지 얼룩 제거 방법’을 검색하면 요약된 답변 아래에 관련 세제 제품의 광고가 표시되는 식이다. AI 오버뷰에 광고를 노출하기 위한 별도의 설정은 없으며, 기존과 같이 Google Ads에서 검색 광고 캠페인을 선택하면 된다고 한다.

Perplexity

Perplexity 24년 4분기 광고 도입

Perplexity는 2024년 4분기에 AI 검색 서비스에 광고를 도입했다. Perplexity의 핵심 특징은 ‘다음 질문’을 미리 예상해 리스팅해준다는 점인데, 이 기능을 통해 기업들이 자사 제품이나 서비스 관련 텍스트를 광고로 노출시킬 수 있게 되었다. 광고는 ‘SPONSERED’ 표시가 붙은 질문 형태로 제공되며, AI가 생성한 답변은 광고주의 승인을 거친 뒤 노출된다. 광고 단가는 1,000회 노출당 비용(CPM)이 50달러 이상으로 책정되었고, 현재 나이키나 메리어트 등과의 협업이 진행 중이라고 한다.

뤼튼(Wrtn)

Perplexity 24년 4분기 디스플레이·브랜딩 광고 도입 / 키워드 광고 도입 예정

뤼튼은 2024년 11월, 자연어 기술 기반 AI 광고 플랫폼 ‘뤼튼 애즈(Wrtn Ads)’를 출시했다. 현재는 월간 활성 이용자(MAU) 500만 명 규모의 트래픽을 활용한 디스플레이 광고가 중심인 것으로 파악되지만, 이후에는 AI 채팅 서비스의 키워드 검색이나 채팅 ‘다이나믹칩’ 등과 연계한 광고 모델도 도입될 예정이라고 한다. 특히 광고 대상의 특징이나 연령, 관심사 등을 한 문장으로 묘사하면 자동으로 그 조건에 맞는 잠재 고객을 찾아주는 ‘한 문장으로 타겟 찾기’ 기능이 주목할 만하다. 이를 통해 ‘자연어 기반 광고 플랫폼’이라는 신선한 개념을 내세우고 있다.

OpenAI

SearchGPT 광고 도입 예정 (관련 기사)

OpenAI는 최근 구글 검색 광고팀 출신 전문가를 영입하며, 광고 분야에서 전문 인력을 확보하고 있다. Sarah Friar CFO는 “광고 도입 시 사용자 경험을 해치지 않는 방향을 최우선으로 고려하며, 시기와 방식을 매우 신중히 검토하고 있다”고 밝혔다. 이 발언은 OpenAI가 기존 검색 광고 모델과는 차별화된 방식의 수익화를 고민하고 있음을 암시한다. 따라서 SearchGPT 서비스가 초기에는 무료로 제공되면서도 광고를 통해 수익을 창출할 가능성이 충분히 열려 있다고 볼 수 있다.

2. AI 서비스에 도입되는 광고, 문제는 없을까?

Perplexity의 CEO는 구글의 비즈니스 모델에 대해 다음과 같은 취지의 말을 했다.
(참고: 슈카월드 ‘검색의 절대 강자 구글의 적색경보’)

구글의 진짜 문제는 그들의 비즈니스 모델 그 자체에 있습니다. 사용자가 스폰서 링크를 클릭할 때마다 구글은 막대한 수익을 얻게 되죠. 구글은 광고주들에게 특정 키워드가 높은 트래픽을 가지고 있다고 알리고, 사용자가 이를 클릭하거나 구매로 이어지면, 그 트래픽의 대가로 일정 수익을 요구합니다.이와 같은 경영 문제는 흔히 ‘혁신가의 딜레마’로 불리는데, 기존 제품이나 방식을 포기할 용기를 요구하는 문제이기도 하죠.

이 발언은 구글의 기존 비즈니스 모델이 새로운 혁신을 가로막는 구조적 한계를 지니고 있음을 지적한 것이다. 구글이 검색 광고 비즈니스를 쉽게 바꾸지 못했던 데에는 이러한 이유가 있고, 생성형 AI 광고 역시 해결해야 할 과제가 많다는 뜻이기도 하다.

만약 아래와 같은 문제가 충분히 해소되지 않는다면, 마케터나 광고주는 디지털 광고에 쓰는 비용을 줄이게 되고, 결과적으로 기업의 매출·수익이 줄어들어 지금의 검색 광고 플랫폼 가치를 유지하기 어려워질 수 있다.

클릭 & 전환 유도 감소로 인한 성과 저하
AI 오버뷰나 Perplexity 같은 AI 검색 서비스는 사용자가 정보를 매우 간단하게 얻을 수 있도록 만들어졌다. 이 때문에 기존 검색 엔진처럼 광고와 연결된 행동(클릭→전환)을 자연스럽게 유도하기가 쉽지 않다. 따라서 광고 클릭률(CTR)이 낮아지고, 실제 구매나 가입으로 이어지는 전환율(CVR)도 떨어질 가능성이 존재한다.
Perplexity가 CPC(클릭당 비용) 대신 CPM(노출당 비용) 방식을 택한 것은 이런 구조적 특성을 감안한 결과로 보인다. 그러나 CPM 모델은 광고주의 투자 대비 수익(ROI)을 낮출 우려가 있다.

광고 경쟁 심화와 비용 증가
AI 오버뷰나 Perplexity는 간결한 답변을 제공하는 것을 목표로 하기 때문에 광고 슬롯이 제한적이다. 그만큼 제한된 슬롯을 두고 광고주들이 경쟁하게 되면 CPM이나 CPC가 상승할 수밖에 없다. 결국 대기업 등 자본력이 있는 광고주 위주로 광고가 몰리는 구조가 될 가능성이 높다.

브랜드 노출 제한
AI 광고가 기존 검색 결과처럼 페이지 상단에 노출되는 대신, AI 응답 하단에 스폰서 표시로 등장한다면 전통적인 브랜드 노출 효과를 기대하기 어려울 수 있다. 실제로 구글 AI 오버뷰 UI 구성이 공개됐을 때 일부 광고주가 부정적인 반응을 보인 이유가 이것이다.

3. 어떤 방식으로 해결하게 될까?

생성형 AI 서비스가 광고로 인한 수익 극대화를 이루려면, 노출부터 전환까지 이어지는 다양한 지표를 균형 있게 관리해야 한다. 이를 간단히 나타내면 다음과 같은 개념적 공식이 된다.

광고 매출 ∝ Traffic × Depth × CTR × CVR × Bid Price^(1/k)

Traffic: 광고를 본 사람 수

Depth: 1인당 광고 노출 횟수

CTR (Click-Through Rate): 광고 클릭률

CVR (Conversion Rate): 전환율 (구매나 회원가입 등 구체적인 액션으로 이어지는 비율)

Bid Price: 입찰가 (클릭 혹은 전환당 광

k: 입찰가 상승 시 광고주가 떠날 가능성

즉, 트래픽과 뎁스를 늘려서 광고 노출량을 높이고, CTR과 CVR을 최대한 끌어올리면서, 적정한 입찰가로 더 많은 광고주가 참여하도록 유도해야 광고 매출이 성장한다. 이제 각 요소를 어떻게 개선할 수 있고, 그 과정에서 AI가 어떤 역할을 할 수 있는지 알아보자.

(이미지는 ChatGPT o1으로 아이디어를 구체화하고, Claude 3.5 sonnet으로 UI를 구상해본 ‘상상 속 서비스’라는 점을 참고 부탁드린다.)

(Traffic & Depth↑) 채팅과 검색을 넘어 AI 서비스의 광고 지면 확장

광고 수익을 늘리는 가장 직관적인 방법은 더 많은 사람이 오랫동안 서비스를 사용하도록 만드는 것이다. 그래야 광고 노출 기회(Traffic × Depth)가 증가한다. 그러나 AI 검색 서비스는 ‘핵심만 빠르게 찾고 싶다’는 사용자 니즈를 겨냥해온 만큼, 기존 검색처럼 여러 개의 광고를 동시에 배치하기가 쉽지 않다. 그래서 다른 영역에서 새로운 기회를 모색해야 한다.

현재 대부분의 AI 서비스는 검색 광고 모델을 중심으로 수익화를 고민하지만, AI는 텍스트·이미지·영상 등 다양한 콘텐츠를 빠르게 생성할 수 있는 역량이 있다. 이를 활용해 디스플레이 광고와 같은 형태로 확장해볼 수 있다. 즉, AI가 생성한 여러 콘텐츠를 사용자가 즐길 수 있는 플랫폼을 만들면, 체류 시간이 늘어나면서 광고 배치 공간도 자연스럽게 확대된다.

예컨대 뤼튼의 ‘7초 탭’처럼, AI가 생성·정리한 콘텐츠를 짧게 보여주는 플랫폼에 광고를 결합하면, 사용자들이 스와이프하면서 광고를 함께 소비할 수 있다. 또, 마이클 세이먼이 개발 중인 SocialAI처럼 AI 봇들과 대화를 주고받는 새로운 형태의 SNS가 등장한다면, 지금까지 경험하지 못한 광고 노출 방식도 충분히 탄생할 수 있다.

(CTR↑) 문맥 기반 광고 노출 & UI 변경으로 사용자 행동 유도

광고 클릭률(CTR)을 높이려면, 광고가 자연스럽고 흥미롭게 노출되어야 한다. AI는 사용자 입력에 기반해 적절한 문장을 생성하는 능력이 뛰어나므로, 사용자 질문이나 관심사와 밀접하게 연결된 광고를 문맥에 맞춰 노출할 수 있다.

대화 맞춤형 문구 생성

사용자가 “파리 여행 일정을 어떻게 짜면 좋을까?”라고 묻는다면, AI가 답변 과정에서 “3월 말 항공권 특가가 열렸다. 지금 예약하면 30% 이상 절약할 수 있다” 같은 문구를 추가로 제안할 수 있다. 이는 전통적인 배너 광고보다 훨씬 직접적으로 클릭 동기를 부여한다.

또한 현재는 광고 영역과 답변 영역이 명확히 분리되어 있지만, 추후에는 법적·윤리적 문제만 해결된다면 답변과 광고를 어느 정도 융합한 형태로 제공될 가능성도 있다. 다만 광고를 과도하게 숨기면 사용자가 신뢰를 잃을 수 있으므로, 적절한 UI 설계가 매우 중요하다.

하이라이팅·버튼 결합

답변 텍스트의 특정 단어나 문장을 하이라이팅하고 ‘더 알아보기’ 같은 CTA 버튼을 달아두는 방식도 고려할 수 있다. 사용자가 자연스럽게 유의미한 정보를 클릭하도록 유도할 수 있기 때문에 CTR을 높이는 데 도움이 될 것이다.

언급한 개념들은 아래와 같이 관련된 연구가 활발하며, 윤리적 문제나 최적화 이슈가 해결된다면 챗봇 기반 AI 서비스에서 점차 일반화될 가능성이 높다.

AI-Driven Contextual Advertising: A Technology Report and Implication Analysis : AI를 활용하여 광고를 콘텐츠의 주제와 사용자 행동(스크롤 속도, 체류 시간 등) 와 같은 문맥적 요소에 맞춰 배치하여 효과를 극대화하는 기술적 접근 및 그 영향 분석

Ad Auctions for LLMs via Retrieval Augmented Generation : 검색 엔진, 디스플레이 광고와 같은 정형화된 환경에 최적화된 기존 광고를 넘어, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 활용하여 LLM 출력의 비정형 텍스트에 광고를 자연스럽게 통합하기 위한 새로운 메커니즘 연구

(CVR↑) 랜딩 페이지도 생성형 AI로 최적화

대부분의 광고 플랫폼에서는 사용자 검색 이력 등에 맞춰 광고를 노출하고, 클릭을 유도한다. 그러나 사용자가 광고를 클릭한 후에는 별다른 행동 없이 빠져나가 버리는 경우가 많다. 이를 줄이려면 랜딩 페이지 구성을 잘 최적화해야 하고, 그것은 지금까지 마케터의 몫이었다.

AI 기반 랜딩(상세) 페이지 생성

앞으로는 광고 플랫폼이 사용자 성향·현재 질문·검색 이력 등을 AI로 분석해, 클릭 순간에 ‘사용자에게 최적화된 랜딩 페이지’를 동적으로 재구성할 가능성이 있다.

예를 들어 간단한 정보만 원하는 사람에게는 요약본만 보여주고, 리뷰가 중요한 사람에게는 Q&A와 후기 게시판을 먼저 배치해주는 식이다. AI는 이렇게 무수히 많은 텍스트·디자인 변형을 빠르게 A/B 테스트할 수 있으니, 이탈률을 줄이는 데 큰 도움이 될 것이다.

상황에 맞는 페이지를 그때그때 생성하는 기술은 아래와 같이 지속적으로 연구되고 상용화되고 있는 단계이기 때문에 충분한 가능성이 있는 상황이라 할 수 있어요.

Deep Learning Based Page Creation for Improving E-Commerce Organic Search Traffic: 검색 트래픽을 증대시키기 위해 딥러닝 기술을 활용하여 입력된 키워드 관련 상품이나 서비스를 소개하는 웹페이지 새롭게 생성하는 시스템

(else) 기존 광고 플랫폼과의 제휴 or 독립 갈림길

빅테크 중심의 애드네트워크 활용

광고 수익화는 많은 광고주가 설정한 다양한 소재를 기반으로 경쟁 입찰(eCPM) 시스템에 따라 이루어진다.

하지만 초기 단계 AI 서비스의 광고 지면은 자체적으로 충분한 광고 소재를 확보하기 어려울 수 있어서 구글이나 메타 같은 거대 광고 플랫폼에서 제작된 광고 소재를 받아 활용하는 것도 전략으로 고려될 수 있다.

자체 광고 생태계(Ad Exchange) 지향

AI 서비스가 어느 정도 영향력을 갖추고 “AI 지면이 상당히 효과적이다”라는 평판을 얻으면, 자체 광고 플랫폼을 만들어 수익을 극대화할 가능성도 있다.

이때 AI가 직접 텍스트·음성·이미지·영상 광고를 생성·편집·배치하는 ‘AI 전용 광고 네트워크’가 부상할 수 있다.

결론: AI 서비스로 인한 광고 시장 재편 가능성

사용자들이 생성형 AI를 “직접 정보를 찾지 않고도 빠르게 답을 얻을 수 있는, 매우 편리한 창구”로 인식하기 시작하면서 광고주에게도 새로운 기회가 열리고 있다. 구독 모델을 넘어 광고를 본격 도입하는 흐름은, 기술 발전과 시장 변화가 만들어낸 필연적 결과라고 볼 수 있다.

생성형 AI 특유의 맥락 분석·콘텐츠 생성 능력과 광고 플랫폼의 경제 논리가 잘 맞물린다면, 기존의 검색 광고를 뛰어넘는 새로운 애드테크(AdTech) 혁신이 일어날 가능성도 높다. 이를 구체화하고 실행하는 방식은 각 서비스의 전략과 역량에 따라 달라지겠지만, 변화가 빠른 지금이야말로 가장 많은 가능성이 열려 있는 시점이다.

이 과정에서 스타트업은 빅테크가 보유한 대규모 사용자·광고주 풀을 활용하고, 빅테크는 스타트업의 혁신 역량을 참고하며 서로 경쟁하고 협업하면서 광고 시장 자체가 재편될 수도 있다. 이때 광고 소재 규격이나 AI 서비스 전용 신규 지표 등 새로운 광고 모델을 표준화하는 움직임도 본격화될 수 있다.

건강한 수익화를 위해서는 폭넓은 데이터 분석과 에셋 생성 능력을 통해 사용자 경험을 해치지 않으면서도 광고주가 가치를 느낄 수 있도록 하는 혁신적 접근이 필수적이다. 앞으로 AI가 광고 생태계와 어떻게 조화를 이루며 발전하게 될지, 그 흐름을 지속적으로 지켜보면 좋겠다.

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