초개인화 시대,
AI가 바꾸는 광고와 마케팅

AI 기술의 발전은 광고와 마케팅 분야도 비껴가지 않는다. 초개인화 콘텐츠 생성과
실시간 데이터 분석이 가능해지면서, AI는 이제 마케터에게 선택이 아닌 필수 도구가 됐다.
앞으로는 AI를 얼마나 효과적으로 활용하느냐가 업계 경쟁력을 좌우하게 될 것이다.

마케팅의 필수 전략, AI와 자동화 전환

마케팅 업계에서 AI 도입은 더 이상 선택이 아닌 필수 과제로 여겨지고 있다. 하루가 멀다 하고 새로운 툴과 개념이 등장하면서, 마케터들은 기술 도입의 필요성과 그 방향성에 대해 깊은 고민에 빠지고 있다. 이러한 변화의 상황에서 업계가 주목하는 해법으로 떠오른 것이 바로 AI 에이전트와 MCP(Model Context Protocol) 기술의 도입이다. 이번 글에서는 해당 기술의 개념과 실제 활용 사례를 중심으로 마케팅 환경에서 AI 기술이 어떻게 의미 있는 변화를 이끌어 내는지를 살펴보고자 한다.

AI 에이전트(AI Agent)란 특정 목표 달성을 위해 자율적으로 환경을 인식하고 판단하며 행동하는 지능형 시스템을 말한다. 이는 단순 반복 업무를 처리하는 것을 넘어, 마치 하나의 독립된 ‘디지털 직원’에게 과업을 위임하는 개념에 가깝다.

가령 ‘이번 분기 신제품 인스타그램 홍보’라는 목표를 부여받으면, AI 에이전트는 관련 데이터 분석부터 타깃 고객 맞춤형 콘텐츠 생성, 최적 시간대의 포스팅 예약, 사용자 반응 모니터링에 이르기까지의 일련의 과정을 사람의 개입 없이 스스로 총괄하여 수행한다.

AI 에이전트와 MCP, 마케팅 혁신의 핵심

MCP는 이러한 AI 에이전트들이 더욱 똑똑하게 협업할 수 있도록 돕는 일종의 ‘공용어’ 또는 ‘소통 규칙’이다. 각 AI 모델과 에이전트가 서로 다른 작업을 수행하더라도, MCP를 통해 서로의 작업 내용 등 작업의 맥락(Context)을 원활하게 공유할 수 있게 된다. 예를 들어, ‘콘텐츠 분석 에이전트’가 파악한 고객의 최신 관심사를 MCP를 통해 ‘광고 문구 생성 에이전트’에게 전달하면, 이를 바탕으로 더욱 개인화된 광고를 만들 수 있는 것이다. MCP 덕분에 AI 에이전트 단일 개체처럼 움직이는 것을 넘어, 마치 하나의 팀으로서 유기적으로 협력할 수 있게 되는 것이다.

MCP가 마케팅 AI에서 중요한 이유는 AI 시스템이 비즈니스 툴에 접근하고 작업하는 방식을 근본적으로 바꾸기 때문이다. MCP는 AI 시스템이 비즈니스 도구에 접근하고 작업하는 방식을 획기적으로 단순화한다. 기업이 MCP를 한 번만 구현하면 모든 도구에서 AI가 손쉽게 연동·활용될 수 있어 업무 효율성 향상에 기여할 수 있다. MCP는 AI 어시스턴트가 모든 비즈니스 도구와 데이터를 안전하게 접근 및 사용할 수 있도록 표준화된 방법을 제공한다. 이러한 표준 통신 프로토콜을 강제함으로써 MCP는 AI 에이전트의 행동은 더 신뢰할 수 있게 되고, 이는 반복 가능한 방식으로 구조화된다. 퍼포먼스 마케팅에서는 데이터 분석, 콘텐츠 생성 및 캠페인 실행의 정확성이 최우선이므로, MCP를 통해 전달되는 신뢰 가능한 컨텍스트는 이러한 정확도를 더 높여 기업의 ROI(투자수익률)와 전체 캠페인 효율성을 현저히 개선한다.

실시간 데이터 최적화와 조직의 새로운 과제

퍼포먼스 마케팅 분야에서는 AI의 진화에 따라 마케팅 활동의 패러다임도 MCP 도입 전과 후로 크게 구분되고 있다. 개인화 범위에서는 넓은 인구 통계학적 세분화, 사전 정의된 규칙 기반 개인화, 정적 콘텐츠에서 하이퍼 개인화, 실시간 행동 및 상황에 기반한 동적 콘텐츠로 변화하고 있다. 또한 의사결정 범위에서는 기존 지표를 분석하여 과거 데이터 기반의 결정을 내렸던 반면, AI 에이전트에 의한 실시간 피드백 및 미래 성과 예측 분석을 통한 결정을 내리는 것으로 변화하고 있다.

예를 들어, 구글 애즈 AI(Google Ads AI)와 페이스북 메타 AI(Meta AI)는 실시간 데이터 분석을 통해 광고의 타깃 도달률과 캠페인의 각 요소가 얼마나 잘 작동하는지를 실시간으로 모니터링 한다. 예측 분석을 활용해 광고의 클릭 예측 및 전환 예측 그리고 캠페인 예산의 적정 분배 방안을 생성한다. 특정 시간대나 특정 조건에서 전환율이 높은 광고를 집중적으로 노출하는 전략도 이 같은 예측 분석 덕분에 가능해졌다.

메타 광고 관리자(Meta Ads Manager)의 A/B 테스트와 자동 최적화 기능은 MCP 기반의 맥락 모델을 사용해 가장 효과적인 광고 변형을 선택하고 예산을 그 광고로 집중할 수 있게 해주기도 한다.

메타 광고고의 Campaign Budget Optimization(CBO) 기능은 MCP 기반의 기술을 활용해 광고 캠페인 예산을 실시간으로 분배한다. CBO는 캠페인 내 다양한 광고 세트에 예산을 실시간으로 자동 분배해 가장 효과적인 광고 세트에 집중적으로 예산을 집중시킬 수 있다. 이를 통해 업체는 광고 성과를 극대화하고 불필요한 비용을 줄일 수 있다.

퍼포먼스 마케팅에서 구글 애즈 AI(Google Ads AI)와 페이스북 메타 AI(Meta AI)가 실시간 데이터를 분석해 광고의 효율을 최적화하도록 구현되었다. 이로 인해 마케팅 팀원의 경험과 운영 스킬의 중요성은 점차 퇴색되고 있는 경향을 띤다. 최근에는 광고 효율성이 광고의 소재 및 제작 방식에 따라 크게 좌우되는 경우가 많아지고 있다. 이같은 경향성에 대해, MCP 기술 기반의 AI 에이전트를 도입하면 광고 소재를 자동으로 여러 버전(문구, 색상, 배경 등)으로 생성하고, 자동화된 A/B 테스트를 통해 실시간으로 노출 및 성과 측정을 할 수 있다. 예를 들어 A/B 테스트 결과 광고 버전 A가 전환율 10%, 버전 B가 5%를 기록하면, AI는 자동으로 버전 A에 더 많은 예산을 할당하고 버전 B의 예산을 축소하거나 중단하게 된다.

하기의 실제 사례에서는 MCP 기반의 AI를 활용해 광고 배경을 지속적으로 변경하며 A/B 테스트를 진행한 결과, MCP 기반의 AI를 적용하지 않았을 때 광고 제작의 리소스 투입이 30% 감소한 사례를 말하고 있다.

반면 MCP 기반의 AI 에이전트가 대중화되면 마케팅 산업에 부정적인 측면도 야기할 수 있다. 자동화로 인해 신입 및 주니어 마케터가 담당하던 업무(성과 리포팅, 소재 업로드 등)가 크게 줄어들게 되고, 이에 따라, 주니어 인력의 수요는 감소하고, 그들이 경력을 쌓을 수 있는 개발 기회가 줄면서 마케팅 산업 발전에 먹구름이 생길 수 있다. 또한 AI 에이전트에 과도하게 의존하면 마케터의 비즈니스 이해력, 창의적 전략 수립과 기획 역량 전반이 비판적인 사고의 결여로 인해 저하될 위험도 있다.

따라서, 마케팅 분야의 툴을 사용하기 이전, MCP 기반 AI 에이전트 도입으로 인한 이점, 그리고 리스크 등의 균형을 고려하여 마케팅 전략을 수립하는 것이 중요해질 것이다.

이선진 / 네이콘 대표