AI가 마케팅 게임의 룰을 완전히 바꾸다

플랫폼별 현황

마케터라면 요즘 이런 고민을 해보지 않았을까요? "예전엔 콘텐츠만 잘 만들면 됐는데, 이젠 AI가 뭘 좋아하는지까지 알아야 한다고?" 맞아요. 2025년 하반기, 네이버·카카오·메타·구글 등 주요 플랫폼이 단순히 AI 기능을 추가하는 수준을 넘어서 AI를 중심으로 전체 생태계를 재편하고 있거든요.

이건 마케터에게 단순한 도구 변화가 아니라 사고방식의 근본적 전환을 요구하는 구조적 변화라고요. 이제 우리는 플랫폼이 아닌 'AI'와 소통해야 하는 시대에 살고 있어요.

플랫폼별 AI 전환 현황: 뭐가 달라졌을까요?

네이버: 콘텐츠 유통의 AI 중심 재설계

네이버는 기존의 커머스와 콘텐츠 전략을 유지하면서도 그 기반을 AI 중심으로 완전히 바꾸고 있어요.

피드메이커 프로그램: 브랜드가 피드형 콘텐츠를 쉽게 제작할 수 있도록 지원하되, 이를 AI 추천 시스템으로 유통하거든요

검색 결과 통합: 검색 결과에 브랜드 소식을 자연스럽게 노출하는 AI 기반 큐레이션이에요

물류 경험 AI화: 배송부터 고객 응대까지 서비스 전반의 AI 기반 설계라고요

네이버 AI가 선호하는 콘텐츠의 형식, 주제, 게시 타이밍을 파악하고 이에 맞춰 콘텐츠를 최적화해야 해요.

카카오: 'AI 네이티브' 플랫폼으로의 전환

카카오는 2025년 초 OpenAI와의 협력을 통해 카카오톡에 AI 모델을 도입한 이후, 메시지와 고객 응대 방식을 근본적으로 바꾸고 있어요.

메시지 전달 방식의 AI화: '누구에게'보다 '어떤 형식과 타이밍으로' 전달할지를 AI가 판단해요

자동화된 고객 응대: 개인화된 메시지 생성과 응답을 AI가 담당하거든요

CRM의 새로운 패러다임: 고객과의 모든 접점이 AI 기반으로 최적화돼요

CRM 전략을 AI 중심으로 재설계하고, AI가 효과적으로 활용할 수 있는 메시지 형식과 고객 데이터 구조를 구축해야 해요.

메타: 콘텐츠 생태계의 AI 통합 관리

인스타그램, 페이스북, 스레드 등에서 콘텐츠가 제작되고 유통되며 소비되는 전 과정을 AI가 조율하는 구조로 전환 중이에요.

독립형 AI 어시스턴트: 사용자 질문 응답과 브랜드 커뮤니케이션을 연결해요

에디츠(Edits) 앱: AI가 콘텐츠 제작 패턴을 분석하고 최적 포맷을 추천하거든요

광고 집행의 완전 자동화: AI 기반 분석을 통한 광고 운영이라고요

단순한 콘텐츠 제작을 넘어 AI가 선호하는 콘텐츠 패턴과 반응 유도 방식을 이해하고 활용해야 해요.

구글: 검색과 광고의 AI 디폴트 설정

구글은 검색과 광고 영역에서 AI를 기본값으로 설정하며 마케터의 역할을 근본적으로 바꾸고 있어요.

AI Max: 광고 소재, 문안, 타깃팅 전략까지 AI가 종합 판단해요

AI 오버뷰: 검색 결과에서 AI가 요약된 답변을 우선 제공하거든요

성과 평가의 변화: 클릭률·전환율에서 AI 추천 모델의 설득력 기반 평가로 전환돼요

마케터가 적응해야 할 것: SEO를 넘어선 새로운 노출 전략과 AI 성과 지표에 대한 이해가 필요해요.

마케터를 위한 AI 시대 생존 전략

1. 플랫폼별 AI 알고리즘 이해하기

각 플랫폼의 AI가 어떤 콘텐츠를 선호하고, 어떤 패턴으로 유저에게 노출시키는지 파악해야 해요. 이건 단순한 키워드 최적화를 넘어 AI의 판단 기준을 이해하는 거예요.

플랫폼별 AI 업데이트 공지사항을 정기적으로 모니터링해요

A/B 테스트를 통해 AI 반응 패턴을 분석하거든요

각 플랫폼의 공식 가이드라인과 베스트 프랙티스를 연구해야 해요

2. AI 친화적 콘텐츠 제작 프로세스 구축

AI가 이해하고 선호할 수 있는 콘텐츠 구조와 형식을 개발해야 해요.

명확한 구조: AI가 쉽게 분석할 수 있는 일관된 콘텐츠 형식이에요

데이터 기반 접근: AI가 성과를 측정할 수 있는 명확한 지표 설정이거든요

개인화 가능성: AI가 다양한 사용자에게 맞춤화할 수 있는 유연한 콘텐츠라고요

3. 자동화와 인간 창의성의 균형 찾기

AI가 많은 부분을 자동화하더라도, 인간 마케터만이 할 수 있는 전략적 사고와 창의적 기획은 여전히 중요해요.

AI 성과 해석: 자동화된 결과를 비즈니스 목표와 연결하는 거예요

브랜드 스토리텔링: AI가 전달할 핵심 메시지와 가치를 정의하거든요

전략적 방향성: AI 도구를 활용한 중장기 마케팅 전략을 수립해야 해요

4. 데이터 품질과 피드백 루프 최적화

AI가 효과적으로 작동하려면 양질의 데이터와 지속적인 피드백이 필요해요.

데이터 정제: AI가 학습할 수 있는 깨끗하고 일관된 데이터를 구축해요

실시간 모니터링: AI 성과를 실시간으로 추적하고 개선점을 도출하거든요\

피드백 시스템: AI 결과에 대한 체계적인 평가와 개선 프로세스를 구축해야 해요

주의해야 할 리스크와 대응법

AI 의존도 증가의 위험성

플랫폼 AI에 과도하게 의존할 경우, 알고리즘 변화에 따른 성과 급락 위험이 있어요.

여러 플랫폼에 분산 투자해요

자체 AI 도구와 데이터 분석 능력을 구축하거든요

정기적인 전략 검토와 조정을 해야 해요

마케터가 각 플랫폼의 AI 작동 원리와 선호 패턴을 이해하지 못한다면, 단순히 성과가 떨어지는 수준을 넘어 잘못된 방향으로 최적화되는 위험까지 직면할 수 있어요.

하지만 이 변화를 두려워할 필요는 없어요. AI를 파트너로 여기고, 그들의 언어를 이해하며, 함께 성장하는 마케터가 되면 되거든요. 지금이야말로 각 플랫폼의 변화를 면밀히 분석하고, 그 흐름에 맞춘 새로운 전략을 설계해야 할 가장 중요한 시기라고요.

변화의 파도에 휩쓸리지 말고, 그 파도를 타고 더 높이 올라가는 마케터가 되어보세요. AI 시대의 마케팅, 이제 시작이에요!

『AI로 팔아라』 저자 김민영

� 문의: agnes.aimarketing@gmail.com

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