AI 마케팅 자동화, 가능할까?
실무자의 전략을 바꾸는 도구
광고를 직접 집행하진 않지만, 성과를 책임져야 하는 위치.
바로 개발 리소스의 부담 없이 전략을 세워야 하는 게임 사업팀과 마케터입니다.
그리고, 그들에게 지금 가장 필요한 건 AI 마케팅 자동화 도구를 이해하고 전략적으로 활용하는 감각입니다.
ℹ️시장과 채널 전략, 이제 AI가 도와준다!
“어디에 먼저 광고를 돌릴까?”
글로벌 출시를 앞두고 있는 게임을 맡은 퍼블리셔 실무자라면, 가장 먼저 고민하게 되는 질문입니다.
영상은 하나 올라왔고, 예산은 한정적이며, 사전등록 유저풀은 작습니다.
그렇지만, 이럴 때 정해진 건 하필 단 하나뿐입니다. “성과가 빨리 나야 한다.”
하지만, 현실은 녹록지 않죠. 유저 취향은 갈수록 파편화되고, ‘보는’ 것과 ‘사는’ 것은 완전히 다른 문제가 되었습니다.
이런 상황에서 실무자에게 필요한 건 정확한 예측과 빠른 실행입니다.
누구에게, 어떤 타이밍에, 어떤 메시지를 보여줘야 할지
AI 기반 마케팅 자동화는 이 ‘첫 단추’를 도와주는 가장 현실적인 전략이 됩니다.
그리고, 효율적인 전략 수립을 위해 게임사에서 가장 많이 사용하는 온라인 플랫폼, Google, Meta, TikTok의 대표적인 AI기반 광고 도구에 대해 함께 살펴보고자 합니다.
(1) Google의 AI 기반 풀퍼널 마케팅: 복잡한 유저 여정의 성과 중심 마케팅 설계
게임 유저의 여정은 유튜브 영상 시청, 스트리머 리뷰, 커뮤니티 반응, 가격 비교 등 수많은 접점에서 다층적으로 이루어지기 때문에 클릭 - 인스톨 - 구매와 같은 선형적 접근이 용이하지 않습니다. 하지만, Google의 AI 기반 풀퍼널 마케팅 전략이 등장하면서, 이러한 제약은 점차 의미를 잃고 있습니다.
이 전략의 핵심은, 풀퍼널 마케팅(Full Funnel Marketing), 즉 유저 여정 전반 — 인지, 관심, 고려, 전환, 유지 — 을 AI가 실시간으로 최적화한다는 데 있습니다.
Google은 유튜브, 검색, 디스커버리, Gmail, 디스플레이 등 모든 채널을 통합 운영하며, 광고 소재, 예산, 타겟을 자동으로 조정합니다.
PC/콘솔 게임의 경우, 초기 단계에서는 DGen (Demand Gen) 캠페인이 유저의 관심을 유도하고, 이후 PMax 캠페인 (Performance Max, 실적 최대화)이 전체 채널에서 전환 가능성이 높은 유저를 중심으로 퍼널을 완성합니다.
과거에는 퍼포먼스 마케팅이란 이름으로 모바일 게임만이 이러한 자동화 마케팅의 수혜 대상이었지만,
지금은 유입 경로가 복잡해도, 영상을 포함한 크리에이티브 리소스와 목표가 명확한 전환 설계만 갖추고 있다면 PC/ 콘솔 게임도 충분히 대상이 될 수 있습니다.
네오위즈의 <P의 거짓>(Lies of P)은 Google의 풀퍼널 전략을 가장 효과적으로 활용한 사례입니다. 롱폼의 영상 소재를 광고용 숏폼 클립으로 재가공한 뒤, 유튜브, 검색, Gmail, 디스커버리 등 다양한 채널에 동시에 집행했고, "광고 클릭 → Steam 위시리스트 등록 → 구매"로 이어지는 전환 흐름을 AI가 자동으로 구성했습니다. 이 전략은 특히 북미와 유럽 시장에서 높은 반응을 이끌었고, 전통적으로 성과 측정이 어려웠던 플랫폼, PC/콘솔 게임에서도 성과 중심의 퍼널 설계가 가능하다는 것을 보여주었습니다.
해당 전략은 소수 인력으로도 글로벌 확산이 가능하다는 점에서 마케팅 리소스가 제한된 팀에게 특히 유용합니다.
AI가 영상 기반의 콘텐츠를 자동 최적화하고, 실시간 성과 데이터를 바탕으로 예산과 채널 운영을 조정하기 때문에 런칭 초기, 빠른 전환 유도 (예. 구독형 패키지, 시즌 패스 등)나 ROI 확보가 중요한 상황에서 강력한 효과를 발휘할 수 있습니다.
다만 유의할 점도 있습니다.
PMax 캠페인은 각 광고 채널별 전환 데이터를 구체적으로 제공하지 않기 때문에, 보다 세밀한 성과 분석이 필요한 경우에는 검색 광고나 디스플레이 캠페인을 병행하는 것이 필요합니다. 또한, 머신러닝 기반 캠페인이기 때문에, 광고 성과가 안정화되기까지 최소 2~4주의 학습 기간이 필요하며, AI 최적화를 위해서는 영상, 이미지, 텍스트 등 다양한 크리에이티브 소재를 충분히 확보해 두는 것이 필수입니다.
이러한 유의 점으로 인해 해당 전략이 모든 게임에 일괄 적용되지는 않지만, 아래와 같은 상황에서는 특히 큰 효과를 기대할 수 있습니다.
직접 유입 채널이 부족하거나 인력이 제한된 PC/콘솔 타이틀
런칭과 동시에 빠른 판매 전환이 필요한 패키지형 게임
또는 영상 콘텐츠는 충분하지만 전환 중심 퍼널 운영에 익숙하지 않은 경우
이처럼 전환 목표가 명확하고, AI가 설계할 수 있는 여정이 준비된 게임이라면 Google의 AI 풀퍼널 전략은 단순한 노출이 아니라 '성과 중심 성장'을 만들어내는 유효한 접근 방법이 될 수 있습니다. 단, 성과 데이터에 있어 일부 한계가 있다는 점은 고려해야 할 사항입니다.
(2) Meta의 Advantage+ 캠페인: 예산부터 타겟까지 자동 최적화
게임 사업을 하다 보면 이런 고민이 자주 생깁니다.
“성과는 책임져야 하는데, 직접 광고를 설계하거나 집행할 리소스는 없다.”
Meta의 Advantage+ 캠페인은 바로 그런 실무자를 위한 자동화 전략입니다. 캠페인 목표와 예산만 설정하면, AI가 소재 조합, 타겟팅, 예산 배분까지 실시간으로 최적화하여 자동으로 운영합니다. 또한, 설치 후 전환 (예: 과금)까지 모델링에 반영되기 때문에, 기존의 클릭 중심 광고보다 더 정밀하게 높은 LTV (Lifetime Value) 유저를 확보할 수 있습니다.
대표적인 사례로는 Snail Games의 《최강달팽이》가 있습니다.
해당 게임은 국가별 관심사 기반의 자동 타겟팅과 영상 콘텐츠 중심 크리에이티브 테스트를 통해 글로벌 시장에서 브랜드 인지도를 빠르게 확장했습니다. 특히, 고 가치 유저 유입이 눈에 띄게 늘었고, 인플루언서 마케팅과도 결합되어 ROI 역시 매우 높게 나타났습니다.
Qublix Games의 《Solitaire Forest Rescue》는 Advantage+의 AI가 유사 행동 그룹을 실시간으로 찾아내고, 짧고 명확한 영상 광고를 자동 테스트해 전환 가능성이 높은 유저에게 집중 노출했습니다.
그 결과 CPI는 낮아지고 결제 전환은 상승했으며, ROAS도 함께 향상됐습니다.
퍼즐, 카드, RPG 장르에서도 비슷한 성과가 반복되었습니다. AI가 하드코어 유저 패턴을 학습해 장기적으로 수익성이 높은 유저 중심으로 타겟팅을 최적화했고, 일반 퍼즐 게임의 경우에도 CPI 300-500원대 유지와 함께 설치당 과금 비율이 상승했습니다.
Advantage+는 광고의 전 과정을 자동화합니다. AI는 타겟 설정, 예산 배분, 소재 테스트, 입찰, 광고 게재 위치까지 실시간으로 조정하며, 마케터는 성과 책임은 지되, 직접 집행하지 않아도 되는 구조를 만들 수 있습니다. 특히, 설치 이후 과금이나 장기 플레이 여부까지 학습된 모델이 반영되기 때문에, 단순 전환율이 아니라 실제 매출로 이어질 가능성 중심의 최적화가 가능해졌습니다.
기존 수동 집행 대비 ROI 상승, CPI 절감, 전환율 향상은 위와 같은 다양한 게임에서 검증되었고, 자동화된 타겟팅과 소재 최적화는 예산 낭비를 최소화해 주는 장점이 있기 때문에 다음과 같은 상황에서는 Advantage + 사용이 유리합니다.
다양한 크리에이티브 조합을 실험해야 하는데 리소스가 부족할 때
빠르게 고 가치 유저를 확보해야 하는 글로벌 UA 캠페인을 준비 중일 때
인력 개입을 최소화하면서도, 효율과 성과를 동시에 노려야 할 때
간단히 요약하면, Meta Advantage+ 는 사용자 행동 기반의 가치 최적화 (Value Optimization)가 가능하여 고 가치 유저 확보에 유리하며, 크리에이티브 학습 기반 타겟 예측 기능이 뛰어나다는 장점이 있습니다.
(3) TikTok Smart+: 자동화된 광고가 인게임 유저 행동까지 설계하는 시대
글로벌 게임 마케팅 캠페인의 초반은 언제나 빠듯한 상황의 반복입니다. 예산은 설정돼 있지만 타겟은 불확실하고, 크리에이티브 테스트와 채널별 운영 여력도 부족한 경우가 많습니다.
TikTok의 Smart+는 이러한 구조적 한계를 근본적으로 해소하기 위해 등장한 자동화 광고 솔루션입니다. 광고 목표와 예산만 설정하면, 타겟팅, 소재 조합, 입찰 전략, 성과 최적화까지 캠페인 전체를 AI가 자동으로 운영합니다.
특히, Smart+는 단순 설치 유도에 그치지 않고, 실제 인게임 행동 데이터를 기반으로 전환 가능성이 높은 유저를 선별하고 최적화하는 구조입니다. 이는 기존 UA 캠페인과는 전략적으로 근본적인 차이를 보입니다.
VicGames는 《블랙 클로버 모바일 (Black Clover Mobile)》의 글로벌 캠페인에서 Smart+를 처음 도입했습니다. 성과는 기대를 뛰어넘는 수준이었습니다. 예산을 두 배로 확대했음에도 CPI는 유지되었고, ROAS는 기존 대비 6.8배 상승했습니다. 전환율은 9.8%에 달했으며, 인앱 결제 이벤트는 670건 이상 발생했습니다.
런칭 첫 주에는 Google Play 매출 순위 7위를 기록하며, 예산을 확대해도 성과 효율이 무너지지 않는 구조를 직접 확인할 수 있었습니다.
이렇듯 Smart+가 강력한 이유는 클릭 이후의 유저 행동까지 모델링에 포함되기 때문입니다. 단순한 유입이 아니라, 결제하거나 장기적으로 플레이할 가능성이 높은 유저 중심으로 타겟팅이 자동 조정되며, 광고 효율은 자연스럽게 향상됩니다.
AppQuantum이 퍼블리싱한 《Gold and Goblins》 캠페인도 Smart+를 통해 딥퍼널 전환을 구현한 게임 사례입니다. 이들은 초기에는 넓은 유저풀을 확보한 뒤, 인앱 구매 이벤트 중심으로 캠페인 최적화 방향을 전환했습니다. 마케터는 예산과 목표, 크리에이티브만 설정했을 뿐이며, 집행·분석·예산 조정은 모두 Smart+가 처리했습니다. 그럼에도 불구하고 높은 LTV 유저 확보, 캠페인 수명 연장, 성과의 일관성이라는 세 가지 목표를 동시에 달성할 수 있었습니다.
《Fidget Town》의 사례는 Smart+가 단순 UA를 넘어, 인게임 콘텐츠 홍보와 커뮤니티 활성화까지 확장 가능한 전략임을 보여줍니다. 이 게임은 Smart+와 Spark Ads를 결합해 신규 아이템과 이벤트 중심의 홍보를 진행했습니다. UGC 콘텐츠가 공식 계정을 넘어 자발적으로 확산되며, 전 세계적으로 100만 건 이상의 앱 설치와 8천만 회 이상의 해시태그 노출을 기록했습니다. CPA는 약 $0.2 수준으로 유지되었으며, 유입 유저의 인게임 참여율 또한 동시에 상승했습니다.
이러한 사례들은 Smart+가 단순한 자동화 캠페인 도구가 아니라, 성과 중심의 수익 구조를 설계하는 전략 솔루션임을 입증하고 있습니다. VicGames처럼 예산을 확대해도 CPI는 유지되고 ROAS는 대폭 상승하는 구조는 AI가 실시간으로 예산을 분배하고 타겟을 최적화하며 크리에이티브 성과를 지속적으로 테스트하기 때문에 가능한 결과이기 때문입니다.
요약하자면, TikTok의 Smart+는 영상 중심 콘텐츠 활용과 커뮤니티 확산에 강력한 자동화 성과를 보여주며, 인앱 전환까지 이어지는 퍼널 운영에 최적화된 구조이며, 특히 초기 테스트 및 빠른 확장에 효과적입니다.
ℹ️광고 소재, 이제 AI가 만든다!
“이제 테스트 돌릴 수 있는 영상 몇 개 있어요?”
대부분의 마케팅 캠페인은 이 말에서 시작됩니다. 성과를 내려면 테스트가 필요하고, 테스트를 하려면 다양한 광고 소재가 있어야 하기 때문입니다.
그러나, 현실은 쉽지 않습니다. 영상 팀은 바쁘고, 외주 비용은 부담스럽고, 디자인 팀에 요청해도 UI 캡처 이미지 외에 사용할 수 있는 리소스는 거의 없습니다.
이러한 상황에서 현재는 AI가 광고 소재를 직접 만들어주는 시대로 변화하고 있습니다.
이제는 단 하나의 인게임 영상만으로도 AI가 수십 개의 버전으로 자동 편집하고, 타겟별 반응이 높을 것으로 예상되는 조합만으로 광고를 집행해 줍니다. 과거처럼 "영상이 부족해서 광고를 못 돌린다"는 말은 더 이상 통하지 않습니다. 이제는 AI가 자동 편집, 타겟 최적화, 성과 예측까지 모두 대신합니다.
❓어떤 기술로 가능한가요?
AI 기반 광고 소재 자동화는 다음과 같은 방식으로 작동합니다:
① 영상 자동 분할 및 하이라이트 추출: 전투, 보스전, 보상 장면 등 주요 인게임 순간을 자동으로 탐지해 짧은 클립(6~30초)으로 나눕니다
② 감정 유도 자막 및 인터랙션 삽입: "궁극기 발동!", "10초 안에 선택하세요!" 같은 문구와 함께 자막, 효과음, 애니메이션이 자동 삽입됩니다
③ 타겟 맞춤형 조합 + 성과 예측: 10대 남성에게는 액션 중심, 30대 여성에게는 보상 UI 강조 등 세그먼트별 최적화 버전을 생성하고, 전환율이 높을 것으로 예측되는 조합만 선별해 자동 집행합니다.
영상 리소스가 부족한 인디 또는 소규모 팀이나 다국어 버전 제작 여력이 없는 글로벌 캠페인 초반 그리고, 타겟 세그먼트가 넓어 다양한 버전이 필요한 경우에는 인게임 플레이 영상 하나만 있어도 AI가 위와 같은 방식을 사용하여 타겟별 버전, 언어별 조합, 전환율 기반 우선순위까지 자동 설계해 줍니다.
그렇다면, 실제 플랫폼에서는 광고 소재 자동화를 어떻게 적용하고 있을까요?
(1) Google VVC/DGen 사례: PC/콘솔 게임 영상 자동 리믹싱에 유용
Google은 VVC (Video Creation Tool)과 DGen (Dynamic Creative Generator)을 통해 하나의 트레일러/영상에서 다양한 버전의 광고 영상을 자동 생성합니다.
앞서 설명한 <P의 거짓>의 경우도 단 하나의 롱폼 영상으로 유튜브, 디스플레이, 검색 광고용에 맞는 다양한 길이, 언어, 스타일의 영상 버전을 자동 생성한 후 PMax 캠페인에 연동되어 채널별로 자동 집행된 케이스입니다.
PC/콘솔 게임처럼 영상 리소스가 다양하지 않은 경우일수록 이런 AI 도구의 효과는 더욱 큽니다. Google AI는 기존 트레일러 하나만으로도 보상 강조형, 감정 몰입형, 행동 유도형 등 다양한 스타일의 광고를 자동 제작해 줍니다.
(2) Meta Advantage+ Creative: 실시간 성과 기반 조합
Meta의 Advantage+는 모든 광고 소재 (영상, 이미지, 텍스트)를 AI가 자동으로 조합하고, 각 조합을 실시간으로 테스트하며 성과가 높은 버전만 노출합니다. 예를 들어 같은 게임이라도, 10대 남성에겐 전투 장면 중심의 짧은 영상, 30대 여성에겐 꾸미기 요소와 보상 UI 중심 영상이 자동으로 노출되는 형식입니다.
이미지 몇 장, 문구 몇 개만 등록해 두면 AI가 수백 가지 조합을 생성하고 실험하기 때문에 "게임의 사용자 층이 넓어서 타겟마다 맞춤 광고를 만들기 어렵다"는 팀의 경우 고민을 크게 줄일 수 있습니다
⏩정리하자면
AI 덕분에 런칭 캠페인 준비의 가장 중요한 부분을 차지하는 광고의 경우 '리소스가 부족해서 못 한다'는 고민은 덜어낼 시대가 되어가고 있습니다.
AI는 롱폼 영상에서 주요 장면을 추출하고, 다양한 버전의 광고 영상 형태로 조합한 뒤, 전환 가능성이 높은 버전만 선별해 자동으로 집행까지 수행합니다.
특히, 우리가 먼저 떠올리게 되는 Google, Meta, TikTok과 같은 주요 마케팅 플랫폼은 단 하나의 영상과 명확한 캠페인 목표만으로도 "광고 소재 제작 → 버전 테스트 → 성과 최적화"의 전 과정을 자동화해 주는 단계에 이르렀습니다. 이제 마케팅의 성패는 크리에이티브 자체보다, AI 기반 도구를 얼마나 전략적으로 활용하느냐에 달려 있습니다.
광고 성과를 높이는 가장 현실적인 방법, 그리고 게임 사업 실무자가 게임 사업 전략 자체에 집중하도록 만들어주는 핵심 도구로 AI가 자리 잡아가고 있는 것입니다.
다음 장에서는 이 AI 도구들을 활용하여 어떻게 마케팅 운영 자동화와 유저 맞춤형 마케팅, 개인화 단계로 확장하고 있는지, 실제 사례와 함께 살펴보겠습니다.
* 위 내용은 저자의 개인적인 의견이며, 본문에서 언급된 기업의 공식적인 입장과는 무관합니다
