AI 애드테크 전쟁의 서막
Salesforce vs Google, Microsoft, Amazon
“에이전트 AI”가 바꾸는 미디어 플래닝의 판도
광고 시장의 새로운 쟁탈전, “AI Land Grab”
지금 글로벌 디지털 광고 시장은 새로운 영토 전쟁 중이다.
Google과 Amazon이 수십 년간 지배해 온 애드테크(Ad Tech) 생태계에, Salesforce·Microsoft·AppNexus 창립자 브라이언 오켈리까지 뛰어들며 새로운 균열이 일어나고 있다.
이들의 공통된 무기는 단 하나 — AI 에이전트(Agentic AI).
단순히 데이터를 분석하는 것을 넘어, 마케터를 대신해 ‘행동하는’ 인공지능이다.
AI 에이전트는 캠페인 기획부터 예산 분배, 성과 분석까지 자동화할 수 있어 광고 효율성을 획기적으로 높인다.
하지만 이 시장은 이미 Google, Meta, Amazon 같은 빅테크의 견고한 ‘벽’ 안에서 운영되어 왔기 때문에, 지금 벌어지고 있는 경쟁은 단순한 기술 싸움이 아닌 “광고 시장의 근본 구조 재편”을 의미한다.
왜 지금, AI 기반 애드테크인가
AI 에이전트의 등장은 광고 생태계의 오랜 문제를 해결하기 위한 자연스러운 진화다.
현재 광고 구매 과정은 지나치게 복잡하다.
광고주는 DSP(Demand Side Platform)를 통해 매체를 사고,
퍼블리셔는 SSP(Supply Side Platform)로 광고 공간을 제공하며,
중간에는 수많은 데이터 연결 시스템이 존재한다.
결과적으로, 중소 브랜드나 퍼블리셔가 이 시스템을 효율적으로 활용하기 어렵다.
이 지점에서 AI가 개입한다.
“AI는 캠페인 세팅의 수작업을 없애고, 각 채널의 효율을 실시간으로 비교할 수 있게 만든다.” — 로버트 웹스터, Tau Marketing Solutions CEO
예를 들어, 기존 머신러닝은 “매출이 어제보다 떨어졌다”는 사실만 알려주지만,
생성형 AI는 “메타 광고 캠페인이 꺼져 있었고, 베스트셀러 상품이 품절이어서 매출이 하락했다”고 설명할 수 있다.
즉, AI가 ‘인사이트를 실행 가능한 형태로’ 전달하는 시대가 온 것이다.
Salesforce의 역공: Agentforce
세일즈포스는 이번 전쟁의 핵심 플레이어로 부상했다.
그들의 무기, Agentforce는 단순한 성과 분석을 넘어 자동 행동(Action-taking) 을 수행한다.
예를 들어,
특정 채널의 ROAS(광고수익률)가 급격히 하락하면 AI가 자동으로 예산을 일시 중단,
재고나 트래픽 이슈가 발견되면 즉시 캠페인 플랜을 수정,
내부 CRM 데이터(Datorama, Tableau 등)와 연동해 실시간 소비자 여정까지 추적할 수 있다.
세일즈포스의 CMO 바비 자니아(Bobby Jania)는 이렇게 말한다.
“대부분의 조직은 매일 광고 지출을 추적하고 효율을 비교할 인력을 두고 싶지 않다. Agentforce는 이 일을 대신 수행하며, 비효율 캠페인을 스스로 멈춘다.”
현재 웹스터의 클라이언트 중 10~20%가 이미 Agentforce를 테스트 중이며, 일부는 HubSpot에서 Salesforce로 CRM을 전환했다.
이는 단순한 도입이 아니라, “AI가 미디어 플래닝을 리드하는 구조적 전환”을 보여준다.
Google의 대응: “에이전트 네트워크” 전략
한편, Google 역시 가만히 있지 않다.
Google Cloud의 글로벌 AI·마케팅 총괄 타룬 라스남(Tarun Rathnam)은 최근 블로그를 통해 ‘에이전트 네트워크’ 개념을 제시했다.
그의 구상은 다음과 같다:
1. 각 매체(YouTube, Search, Display 등)에 AI 에이전트를 배치해 캠페인 데이터를 추적한다.
2. 이후 이 에이전트들을 상호 연결(Link)시켜, 전체 미디어 믹스를 최적화한다.
3. 궁극적으로 광고 제작–배포–성과 측정이 ‘몇 주가 아닌 몇 시간’ 만에 완성되는 구조를 만든다.
이미 많은 글로벌 브랜드가 Google의 AI 플래닝 도구를 시험 중이며,
광고주 입장에서는 Google의 ‘폐쇄형 생태계’ 내에서 얻는 일관성과 효율성 때문에 디폴트 선택지로 자리 잡고 있다.
Amazon과 Microsoft의 참여, 그리고 “열린 생태계” 실험
Amazon은 이미 리테일 미디어를 중심으로 웹 전역의 광고 거래를 확장하고 있다.
이들은 커머스 데이터를 기반으로 한 ‘AI 타게팅 엔진’을 구축해,
검색·비디오·커머스 구매 데이터를 통합 분석하는 크로스 채널 광고 최적화를 노린다.
Microsoft는 자사의 Copilot + Azure AI를 광고 자동화에 접목해 B2B 광고 영역을 공략 중이다.
한편 AppNexus 창립자 브라이언 오켈리는 20여 개 퍼블리셔와 함께 오픈소스 기반의 광고 거래 에이전트 플랫폼을 발표했다.
그의 비전은 단순하다 — “AI를 통해 개방형 광고 생태계를 되살리자.”
이는 Google·Meta의 ‘폐쇄형 광고 생태계’에 대한 가장 직접적인 도전이다.
구조적 문제: 여전히 존재하는 “벽”
하지만 AI만으로 모든 문제가 해결되진 않는다.
대형 플랫폼들은 여전히 외부 소프트웨어를 통한 광고 구매를 금지하고 있다.
즉, Google·Meta·YouTube와 같은 ‘월드 가든(Walled Garden)’ 내부 데이터는 외부 AI가 완전히 접근할 수 없다.
또한 매체별 측정 지표(Metrics)가 달라 광고 효율을 정량적으로 비교하기 어렵다.
이 때문에 AI의 역할은 “광고 구매 자동화”보다는 “전략적 미디어 플래닝”과 “성과 분석” 중심으로 한정될 가능성이 크다.
향후 전망: 에이전트 중심 광고 생태계의 미래
현재의 AI 애드테크 경쟁은 단순한 점유율 싸움이 아니라,
“마케터의 의사결정을 대체할 주체가 누구인가”에 대한 싸움이다.
Google은 데이터 기반의 폐쇄형 AI 생태계
Salesforce는 CRM·B2B 중심의 통합형 AI 생태계
Amazon은 리테일 중심의 퍼포먼스형 AI 생태계
AppNexus 진영은 개방형 오픈소스 생태계
으로 각각 다른 비전을 내세운다.
결국 브랜드 입장에서 중요한 것은 “AI가 나를 대신해 어떤 결정을 내려줄 것인가”다.
광고 효율을 넘어, ‘AI가 브랜드의 전략 파트너가 될 수 있는가’의 시대가 다가오고 있다.
AI 애드테크 시장은 지금 “에이전트 중심 패러다임 전환기”에 있다.
과거에는 마케터가 데이터를 읽고 결정을 내렸다면,
이제는 AI가 데이터를 해석하고 “결정을 제안”하는 단계로 넘어가고 있다.
2026년 이후, 광고의 효율은 기술보다 “AI가 얼마나 브랜드를 이해하느냐”로 평가될 것이다.
AI가 단순한 도구가 아닌, 브랜드의 전략적 파트너로 진화하는 시점이다.
