AI기반 게임 마케팅 전략의 시작
누구에게, 무엇을, 어떻게 말할 것인가
게임 현지화를 시작할 무렵부터 사업팀은 본격적으로 바빠지기 시작합니다.
런칭 캠페인 계획을 수립하고 리더십에 보고하고 함께 논의해서 예산을 확보해야, 실질적인 준비를 시작할 수 있기 때문입니다.
하지만, 막상 캠페인을 설계하려 하면, 어디서부터 시작해야 할지 막막해지곤 합니다.
글로벌 동시 런칭이 적합할까?
어떤 채널로 유저를 확보해야 할까?
광고 소재는 누가 만들고, 캠페인은 어떻게 운영할까?
이처럼 다양한 질문에 대한 답을 고민하다 보면, 결국 가장 본질적인 질문에 도달합니다.
“그래서, 우리 타겟 유저는 누구인가요?”
ℹ️더 이상 모든 유저를 위한 게임이 통하지 않는다
“18–24세의 게임을 좋아하는 남성 유저”와 같은 폭넓은 타겟팅은 더 이상 유효하지 않습니다.
게임은 이제 다른 게임뿐 아니라 넷플릭스, 유튜브, 틱톡 등과도 경쟁하는 디지털 엔터테인먼트 산업의 일부가 되었기 때문입니다.
이런 환경에서는 단순히 좋은 게임을 만드는 것만으로는 부족합니다.
정확한 타겟 오디언스를 정의하고, 그에 맞는 전략을 설계하는 일이 성공의 핵심 조건이 되었습니다.
바로 이 지점이 AI 기반 페르소나 전략이 필요한 이유입니다.
ℹ️ AI 기반 유저 세그멘테이션: 존재하지 않지만 분명히 존재하는 사람
AI는 유저 데이터를 분석해 정교한 페르소나를 자동으로 생성합니다.
플레이 로그, 결제 이력, 이탈 시점, 소셜 반응 등 다양한 행동 데이터를 조합해 비슷한 패턴의 유저를 식별하고 그룹화합니다. 이 과정을 클러스터링 (clustering)이라고 부릅니다.
예를 들어,
‘평일 저녁 30분씩 플레이하며 과금은 하지 않는 유저’
‘이벤트 기간에만 접속하고 단기 고과금을 반복하는 유저’
AI는 이들의 성별, 연령, 지역 정보는 물론 감정 표현, 커뮤니케이션 방식, 이탈 원인까지 분석해
그룹의 성격과 반응 패턴을 추론합니다. 다음과 같이 말이죠:
�김지현 (여성, 35세)
오전 7시~8시, 밤 11시 이후 접속
경쟁보다는 수집 콘텐츠 선호
앱스토어 결제 경험 있음
커뮤니티 활동 없음, 푸시 알림에 민감
→ 아침 출근 전과 자기 전 모바일 퍼즐 게임으로 스트레스를 푸는 ‘짧은 몰입형 유저’
ℹ️런칭전 이라면... AI 페르소나는 어떻게 시작되는가
기존 데이터가 아직 없는 신작의 경우, 자체 유저 데이터가 부족하기 때문에, AI 기반 페르소나를 만들기 어렵다고 느낄 수 있습니다. 그러나, 외부 데이터와 예측형 AI 도구를 활용하면 충분히 시작할 수 있습니다.
AI의 리서치 기능을 활용해 유사 게임 장르의 리뷰, 커뮤니티, 플레이 기록 참고
사전예약·CBT 유저의 클릭, 체류 시간 등 초기 반응 데이터
Appier, Delve AI 등에서 제공하는 ‘잠재 유저 세그먼트’ 활용
특히, Cookie-less (쿠키 기반 타겟팅이 제한되는) 환경에서는 외부 추적 데이터에 의존하기보다, 유사 장르의 유저 행동 기록, 리뷰, 커뮤니티 반응, 게임 자체 데이터와 AI 기반 세그멘테이션의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.
AI는 이처럼 우리가 아직 만나지 않은 유저의 행동 패턴을 예측할 수 있습니다.
데이터가 없다면, 있는 곳에서 찾는 것이 전략의 시작점입니다.
ℹ️ AI가 만든 페르소나, 실제 유저와 얼마나 닮았을까?
AI가 생성한 페르소나가 실제 유저와 얼마나 일치하는지는 반드시 검증이 필요합니다. 실무에서는 아래 두 가지 방식이 자주 사용됩니다:
① 행동 데이터 비교
예를 들어, AI가 특정 유저가 상점 콘텐츠에 관심이 많다고 판단한 경우, 실제 상점 방문 로그로 확인합니다.
② 유저 피드백 검증
인터뷰나 설문을 통해 AI가 추론한 성향과 실제 유저 경험과 감정이 얼마나 유사한지 비교합니다.
이러한 검증을 통해 페르소나는 점차 정교화되어 실제 게임 사업에 적용 가능한 전략의 단위로 진화합니다.
ℹ️ A/B 테스트로 전략을 검증하는 방법
AI 페르소나는 더 이상 가설이 아닙니다.
실험 가능한 전략 단위로, A/B 테스트를 통해 반응을 수치로 검증할 수 있습니다. 예를 들어,
하나의 그룹에는 ‘경쟁 요소’ 강조 메시지를,
다른 그룹에는 ‘스토리 몰입’ 중심 메시지를 노출한 뒤,
각각의 반응 (클릭률, 전환율 등)을 비교합니다.
이 과정을 통해 어떤 페르소나가 어떤 메시지에 반응하는지를 데이터로 확인하게 해 줍니다.
단순히 “무엇이 통했는가”가 아니라, “누구에게 무엇이 통했는가”를 파악할 수 있습니다.
ℹ️ 실험을 기억하는 AI: 반복 최적화의 자동화
A/B 테스트가 끝난 뒤에도, AI는 테스트 결과를 학습해 다음 캠페인에 반영합니다.
성과가 좋았던 메시지나 광고 패턴을 학습하고, 다음 캠페인에서 더 효과적인 조합을 우선 적용합니다.
그리고, 유저의 행동 변화에 따라, 기존 페르소나 구성을 자동으로 조정하거나 새 그룹으로 분류합니다.
이처럼 AI는 반복 실험과 최적화를 자동으로 이어가는, 지속적으로 진화하는 전략 파트너입니다.
ℹ️ ‘설계자’로 진화하고 있는 마케터의 역할
AI 기반 페르소나 전략은 마케터가 ‘누구에게 어떤 메시지를 어떻게 전달할 것인가’를 감이 아닌 데이터와 실험 결과로 설계할 수 있도록 도와줍니다.
특히, Cookie-less 환경에서는 더 이상 외부 광고 플랫폼에만 의존한 퍼널 설계는 어렵습니다. 대신 1st-party 데이터를 AI를 기반으로 효율적으로 활용하는 전략을 세워야 할 필요성이 높아지고 있습니다.
마케팅 및 유저 데이터의 방향을 설계하는 리더
테이터를 AI가 이해할 수 있는 맥락을 제공해주는 큐레이터
AI를 활용하여 전략을 반복 실험하며 고도화하는 설계자
이것이 지금, 게임 사업 실무에서 마케터가 맡아야 할 새로운 역할입니다.
다음 글에서는 AI를 활용한 마케팅 캠페인과 게임 업계의 실제 활용 사례를 중심으로, 실질적인 캠페인 운영 전략을 공유하겠습니다.
* 위 내용은 저자의 개인적인 의견이며, 본문에서 언급된 기업의 공식적인 입장과는 무관합니다
