"브랜딩도 AI로 효율화"…챗GPT 대신 '애피어' 써야하는 이유

개인정보 보호 강화와 매체 환경 변화로 퍼포먼스 마케팅의 효율이 예전 같지 않다는 평가가 나오면서, 디지털 광고 시장에서 ‘브랜딩’이 핵심 과제로 떠오르고 있다.

단순히 광고비를 더 집행하는 방식만으로는 성과를 내기 어려워진 만큼, 소비자가 브랜드를 인지하고 자발적으로 찾게 만드는 구조를 구축해야 장기적인 투자 대비 성과(ROI)도 높일 수 있다는 판단에서다.

애피어코리아는 이 같은 변화에 맞춰 에이전틱 AI를 기반으로 브랜딩 캠페인의 제작·집행·최적화 전 과정을 효율화하겠다는 전략을 내세우고 있다. 성과형 광고 솔루션을 기반으로 쌓아온 역량 위에 브랜딩 기능을 더해, 퍼포먼스와 브랜드 인지도를 함께 끌어올리겠다는 구상이다.

이보혁 애피어코리아 애드 클라우드 솔루션 세일즈 총괄은 최근 지디넷코리아와의 인터뷰에서 “챗GPT 등장 이후 생성형 AI가 수면 위로 드러나면서 마케터들도 실제 업무에서 AI가 어떻게 쓰이는지 체감하게 됐다”며 “이제는 소재 제작과 보고, 캠페인 기획과 최적화까지 전반적으로 훨씬 빠르고 간편해졌다”고 말했다.

애피어는 ▲광고(Advertising Cloud) ▲개인화(Personalization Cloud) ▲데이터(Data Cloud) 등 3개 축의 포트폴리오를 운영하고 있다. 각 퍼널 단계에서 마케터의 핵심성과지표(KPI) 달성을 지원하는 이른바 ‘풀퍼널’ 솔루션 구조다.

특히 회사는 최근 브랜딩 영역을 강조하고 있다. 이 총괄은 “성과형 광고는 기본적으로 계속 중요하지만, 브랜드 인지도가 함께 받쳐줘야 광고 효율도 더 극대화될 수 있다”며 “브랜딩은 별개의 영역이 아니라 성과를 더 끌어올리는 기반”이라고 설명했다.

AI+전문가 결합…크리에이티브 완성도·ROI 동시 개선

애피어는 브랜딩 캠페인의 핵심 요소로 타깃팅·소재·인벤토리 세 가지를 꼽는다. 어떤 이용자에게 광고를 보여줄지, 어떤 형식의 크리에이티브를 내보낼지, 어느 매체와 지면에 노출할지를 유기적으로 설계해야 성과가 난다는 판단이다.

타깃팅은 산업군별 캠페인 운영 경험과 시장 인사이트를 바탕으로 진행한다. 소재 제작에서는 자체 생성 AI 모델과 에이전트를 활용해 영상이나 인터랙티브 광고를 기획·생성하고, 인벤토리 운영 단계에서는 광고주의 예산과 목표에 맞춰 연동된 매체 중 가장 효율적인 노출 조합을 제안하는 방식이다.

애피어가 내세우는 차별점은 AI만으로 결과물을 끝내지 않는다는 데 있다. 애드 클라우드 내 ‘디렉터 에이전트’가 크리에이티브 제작을 지원하되, 최종 단계에서는 내부 숙련 인력이 파인튜닝을 맡아 완성도를 높인다. 범용 생성형 AI만으로 제작한 영상은 아직 이질감이 남을 수 있는 만큼, 브랜드 가이드라인과 산업 특성을 이해한 전문가의 손질이 필요하다는 설명이다.

회사 측은 이 구조가 비용 효율 측면에서도 강점이 있다고 보고 있다. 기존에는 고품질 브랜딩 영상 제작에 많은 시간과 비용이 따로 투입됐지만, 애피어는 캠페인 운영 안에서 크리에이티브 제작 부담을 낮추는 방식으로 광고주가 절감한 자원을 실제 광고 집행과 노출 확대에 더 집중할 수 있도록 돕겠다는 구상이다. 제작비 부담이 브랜딩의 가장 큰 진입 장벽이었던 만큼, 이를 낮춰 결과적으로 전체 ROI를 높이겠다는 것이다.

광고 운영 자동화도 주요 포인트다. 애피어는 광고 성과를 분석해 증분 효과를 판단하는 ‘ROI 에이전트’, 영상 및 크리에이티브 방향을 지원하는 ‘디렉터 에이전트’, 인터랙티브 광고 제작을 돕는 ‘코딩 에이전트’ 등을 운영하고 있다. 룰렛형 광고나 플레이어블 광고처럼 구현 난도가 높은 포맷도 기존 영상이나 시안, 녹화본 등을 바탕으로 보다 손쉽게 전환할 수 있도록 지원한다는 설명이다.

이 과정에서 AI는 24시간 작동하며 광고 성과를 분석하고, 반응이 좋은 소재나 타깃에 노출과 예산을 더 배분하는 방식으로 실시간 최적화를 수행한다. 특정 연령대나 세그먼트에서 성과가 좋은 광고 유형을 빠르게 파악해 확대하고, 성과가 낮은 소재는 변형하거나 교체하는 대응도 보다 민첩하게 할 수 있다는 것이다.

주력 분야 게임·커머스...금융·뷰티 등으로도 확대

이 총괄은 커머스와 게임은 애피어의 기존 주력 분야라고 강조했다. 커머스 시장에서는 신규 고객 유입보다 휴면 고객 재활성화, 재구매 유도, 충성 고객 전환이 더 중요해진 만큼 상품 추천 알고리즘과 리타깃팅 역량이 핵심이 된다는 게 회사 측 판단이다. 게임 분야에서도 신규 이용자 확보와 복귀 유저 전환, 결제 확대 등 성과형 마케팅 경험을 축적해 왔다.

국내 퍼포먼스 사례도 있다. 애피어에 따르면 넥슨의 ‘던전앤파이터 모바일’ 출시 캠페인에서는 출시 1주 차에서 4주 차까지 레벨 완료율이 6.9% 상승했고, 인앱 결제 건수는 1.4배 증가했다. ‘카트라이더 러쉬플러스’는 출시 후 45일 시점에 다운로드 감소 추세가 나타났지만, 리인게이지먼트 솔루션 도입 뒤 리타깃팅 유저 전환율(CVR)이 55% 증가하고 인앱 결제 건수는 16% 늘었다.

지마켓 사례에서는 거래액(GMV) 확대와 안정적인 광고수익률(ROAS) 달성을 목표로 리타깃팅 솔루션을 적용한 결과, 고가치 고객 중심 전략으로 목표 ROAS를 안정적으로 달성했다고 회사는 설명했다. 생성형 AI를 활용한 광고 문구는 기존 고정 타이틀 대비 클릭률(CTR)을 25% 이상 끌어올리는 데 기여했다.

브랜딩 관련 글로벌 사례도 제시했다. 한 글로벌 패션 브랜드는 오프라인 중심 전략에서 온라인 전환을 추진하는 과정에서 정교한 타깃팅을 통해 ROAS 100% 이상을 달성했고, 한 럭셔리 호텔 브랜드는 브랜드 인지도 제고와 함께 실제 예약률을 113% 높였다.

이 총괄은 "브랜딩 수요가 큰 업종으로 금융, 항공, 뷰티를 꼽을 수 있다"며 "금융과 항공은 신뢰도와 브랜드 세이프티가 중요해 고품질 크리에이티브와 정교한 노출 설계가 필요하고, 뷰티는 제품 수가 많고 트렌드 변화가 빨라 다품종·다포맷 소재를 빠르게 생산해야 하는 수요가 크기 때문"이라고 말했다.

금융권 브랜딩 캠페인의 경우에도 단순 관심사 타깃팅이 아니라 실시간 맥락 기반 접근을 강조했다. 예를 들어 금융 앱이나 관련 콘텐츠를 실제로 이용하는 시점의 인벤토리를 중심으로 카테고리 기반 타깃팅을 설계해, 해당 이용자에게 금융사나 자산운용사의 브랜드 메시지를 노출하는 방식이다. 단순 다운로드 유도보다는 브랜드 자체의 긍정적 인지 형성에 초점을 맞춘 전략이다.

왜 챗GPT 대신 애피어인가…기업 맥락 학습한 에이전트가 차별점

애피어는 범용 대형언어모델(LLM)과의 차이도 분명히 했다. 최근 기업들이 챗GPT 등 범용 AI를 적극 도입하고 있지만, 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데는 한계가 있다는 것이다. 범용 LLM은 일반적인 생성 작업에는 유용하지만, 기업의 퍼스트파티 데이터와 브랜드 가이드라인, 고객 맥락, 내부 워크플로우까지 충분히 이해한 상태에서 의사결정을 내리기는 어렵다는 설명이다.

애피어는 이 지점에서 자사 솔루션의 의미가 있다고 본다. 단순히 AI 모델을 쓰는 데 그치는 것이 아니라, 퍼블릭 LLM의 성능을 활용하되 기업 고유의 맥락과 데이터를 결합해 실제 업무에 맞게 작동하는 에이전트로 최적화하는 것이 핵심이라는 것이다. 회사 측은 이를 ‘퍼블릭과 프라이빗의 가교’라고 표현했다.

이 총괄은 “많은 기업이 범용 LLM을 도입하고 있지만 기업마다 목적과 메시지, 운영 방식이 다르기 때문에 그대로 적용하는 데는 한계가 있다”며 “중요한 것은 기업에 맞는 형태로 AI를 작동시키는 것”이라고 말했다.

애피어는 AI 에이전트 구축 과정을 신입사원 온보딩에 비유했다. 신입사원이 입사 후 회사 시스템과 정산 방식, 업무 기준을 익히듯, AI 에이전트도 기업의 데이터와 맥락, 목적을 학습하는 과정이 필요하다는 의미다. 한 번 세팅해 끝나는 것이 아니라 지속적으로 최적화되면서 점점 더 해당 기업에 맞는 결과물을 내놓게 된다는 설명이다.

이 총괄은 "현재 디지털 환경은 구글과 메타 등 다양한 채널로 분산돼 있어 고객 여정을 통합적으로 이해하기가 점점 더 어려워지고 있다"며 "애피어의 UCP(Universal Commerce Protocol)는 이러한 파편화된 환경에서도 고객의 행동을 연결해 이해할 수 있도록 돕고, 이를 기반으로 보다 정교한 마케팅과 의사결정을 가능하게 한다"고 강조했다.

이 과정에서 중요한 것은 오랜 기간 축적해 온 브랜드·캠페인 운영 노하우와 시장 이해도를 바탕으로 각 기업에 맞는 모델과 운영 방식을 설계하는 일이라는 점도 언급됐다. 이 총괄은 "아시아태평양 시장에서 시작해 글로벌로 확장해 온 만큼 국가별 문화와 규제, 현지 감성에 대한 이해를 바탕으로 해외 캠페인까지 지원할 수 있다"고 자신했다.

예를 들어 한국 기업이 해외 시장을 겨냥한 광고를 집행하려 할 때, 단순 번역이 아니라 현지에서 어떤 소재와 메시지가 통하는지, 어떤 규제를 고려해야 하는지까지 함께 컨설팅할 수 있다는 것이다. 한국 지사에는 세일즈와 고객 커뮤니케이션을 담당하는 인력이 있고, 각 지역 지사에도 현지 인력이 배치돼 있어 로컬라이징 대응도 가능하다고 했다.

기업용 AI에서 특히 중요한 요소로는 ‘신뢰도’를 제시했다. 최근 애피어는 AI의 환각 현상을 줄이고, 스스로 확신이 낮은 상황에서는 인간의 개입이 필요하다는 신호를 줄 수 있도록 기술을 고도화하고 있다고 설명했다. 개인용 AI는 일부 오류가 큰 문제가 아닐 수 있지만, 기업 환경에서는 잘못된 판단이 비용 손실로 이어질 수 있는 만큼 정확성과 한계 인식이 모두 중요하다는 판단이다.