생성적 AI가 마케팅과 브랜딩을 어떻게 재정의하고 있는가

마케터들은 한때 캠페인을 구축하는 데 몇 주가 걸렸습니다. 하나의 아이디어에 수백 가지의 변형이 필요했고, 테스트는 질질 끌렸으며, 승인도 미뤄졌습니다. 하지만 지금은 아닙니다.

AI를 활용한 타겟 광고를 통해 소매업체들은 광고 투자 대비 10%에서 25% 더 높은 수익률을 올리고 있으며, AI 마케팅 기술에 대한 전 세계 지출은 2026년에 820억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이 기술은 불과 2년도 안 되는 기간 동안 새로운 기술에서 매우 중요한 기술로 급부상했습니다.

이 글에서는 실제 사례, 명확한 결과, 유용한 응용 프로그램을 통해 생성적 AI가 마케팅과 브랜딩을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴봅니다.

마케팅에 있어서 생성적 AI의 의미

생성 AI는 학습된 패턴을 기반으로 새로운 정보를 생성합니다. 이 기술은 방대한 데이터 세트를 기반으로 학습된 대규모 언어 모델을 활용하여 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오를 생성합니다.

기존 AI는 데이터에 대한 예측을 제공했습니다. 반면, 생성 AI는 실제로 무언가를 생성합니다. 이러한 차이는 중요합니다. 무언가를 생성하는 것은 마케팅 운영 분야에서 항상 가장 큰 장애물이었기 때문입니다. 마케팅 부서의 37% 이상이 AI를 전략의 핵심 구성 요소로 통합했습니다. 이 기술은 세 가지 핵심 마케팅 업무를 처리합니다.

콘텐츠 생성은 카피라이팅, 이미지 제작, 광고 버전 관리, 그리고 수작업으로는 불가능한 규모의 크리에이티브 테스트를 자동화합니다. 개인화는 그룹 단위가 아닌 개별 단위로 메시지를 변경하고, 하나의 캠페인 아이디어를 여러 버전으로 자동 변환합니다. 최적화는 결과에 대한 A/B 테스트를 진행하고, 사람의 개입 없이 최적의 결과를 도출하여 즉시 배포합니다.

이 기술은 아직 완벽하지 않습니다. 아메리칸 이글의 CMO 크레이그 브로머스는 AI가 생성하는 "일반적인 크리에이티브"가 브랜드 차별성을 저해할 수 있다고 지적했습니다. 품질 보장과 전략 수립을 위해서는 여전히 인간의 개입이 절실히 필요합니다.

선도적 브랜드가 생성적 AI를 구현한 방법

가장 성공적인 구현은 AI 기능과 강력한 브랜드 전략, 그리고 인간의 창의성을 결합한 것입니다.

코카콜라: 다중 채널 AI 통합

코카콜라는 베인앤컴퍼니, 오픈AI와 함께 "Create Real Magic" 이니셔티브를 진행했습니다. 이 이니셔티브는 참가자들이 코카콜라의 고전적인 광고 아트와 ChatGPT, DALL-E를 결합하여 새로운 작품을 제작하도록 장려했습니다. 코카콜라는 FIFA 월드컵을 활용하여 AI 플랫폼을 구축하여 소비자의 이름과 사진을 코카콜라 브랜드 템플릿에 삽입한 12만 개 이상의 개인 맞춤형 영상을 제작했습니다.

을 맞아 코카콜라는 대화형 AI를 기반으로 1931년 오리지널 산타클로스의 3D 디지털 트윈으로 구성된 "Create Real Magic" 플랫폼을 개발했습니다. 이 플랫폼은 26개 언어로 사용자와 대화할 수 있도록 설계되었습니다. 이 캠페인은 AI가 기존 제작 방식으로는 불가능했던 경험을 어떻게 실현하는지 보여주었습니다.

Nike: AI 기반 제품 개발 및 스토리텔링

3D 프린팅, VR, 컴퓨터 설계 등의 도구를 사용하여 개인 선수의 경기력 데이터를 기반으로 독점 AI 모델을 훈련시켜 기록적인 속도로 프로토타입을 제작하고 있다고 밝혔습니다. 나이키 나이키 창립 50주년을 기념하여 1999년 그랜드슬램 첫 우승 당시의 젊은 세레나 윌리엄스와 2017년 호주 오픈 우승 당시의 현대 세레나 윌리엄스가 AI가 만든 테니스 경기를 담은 "Never Done Evolving

Nike Fit 앱은 AI와 AR이 결합된 기술로, 사용자가 발을 스캔하여 정확한 측정값을 바탕으로 최적의 신발을 추천받을 수 있도록 합니다. 이러한 사례는 인공지능이 인간의 판단을 대체하는 것 이상으로 혁신적인 기회를 지원하는 방식을 보여줍니다.

캐드버리: 초개인화된 유명인 마케팅

캐드버리 인디아는 매장 주인들이 볼리우드 배우 샤룩 칸이 등장하는 자체 영상 광고를 제작할 수 있도록 하는 캠페인도 진행했습니다. AI가 배우의 목소리와 모습을 조정하여 특정 매장 이름을 활용하는 방식입니다. 이 캠페인은 소규모 사업체들이 유명인 수준의 예산 없이도 유명인과 같은 규모의 고객층을 확보할 수 있도록 지원했습니다. 이는 AI가 전례 없는 규모의 개인 맞춤 서비스를 제공할 수 있음을 보여줍니다.

H&M: 패션 마케팅을 위한 디지털 트윈

H&M은 광고 캠페인에서 디지털 트윈 형태로 AI가 생성한 실제 인간 모델 30개를 개발했습니다. 최고 크리에이티브 책임자인 요르겐 앤더슨은 이것이 창의적인 프로세스를 개선하기 위한 것이지만, 그들의 접근 방식의 나머지 측면은 인간 중심적이라고 말했습니다.

하인즈: AI 기반 비주얼 브랜딩

하인즈는 DALL-E를 비롯한 여러 생성 AI 프로그램을 통해 AI에게 케첩을 그려 달라고 요청하는 캠페인을 진행했습니다. 그 결과, 소셜 미디어, 디지털 광고, 포장재 등에 사용되는 상징적인 케첩 병과 그래픽적으로 유사한 이미지가 탄생했습니다. 이 캠페인은 AI가 해당 분야에서 시각적 우위를 자동으로 인식함으로써 브랜드 정체성을 강화했습니다.

누텔라: 선반 수준의 대량 개인화

제품 포장을 수집할 만한 경험으로 만드는 새로운 방법을 찾아낸 누텔라는 생성 알고리즘을 사용하여 700만 개의 병에 고유한 라벨을 디자인했고, 이는 매진되었습니다.

Etsy: AI 기반 선물 검색

Etsy는 사용자의 선호도에 따라 200개가 넘는 페르소나 중 하나를 선물 받는 사람에게 제공하고 맞춤형 선물을 추천하는 "선물 모드"를 출시했습니다. 이 기술은 또한 전자상거래에서 흔히 발생하는 문제 중 하나인 고객 의사결정을 용이하게 하는 데에도 도움이 되었습니다.

실제 마케팅 응용 프로그램

이러한 애플리케이션은 모든 콘텐츠 형식과 마케팅 기능에 걸쳐 확산됩니다.

1. 대규모 콘텐츠 제작

생성적 AI는 텍스트에만 국한되지 않으며, 마케터는 최소한의 노력으로 비디오, 음악, 3차원 콘텐츠 및 기타 인터랙티브 콘텐츠를 제작할 수 있습니다. 가트너는 브랜드들이 AI를 활용하여 새로운 콘텐츠, 즉 블로그, 단편 영상, 제품 이미지 등을 빠르게 증강, 가속화 및 개발하고 있다고 보고했습니다. 2018년에는 알리바바의 AI 작가와 같은 플랫폼조차도 최소한의 인력으로 매력적인 카피를 제작할 수 있었습니다. 그 이후로 이 기술은 크게 발전했습니다.

2. 인구 통계를 넘어선 개인화

ROAS를 최대 25%까지 높일 수 있는 초개인화 마케팅과 강력한 개인정보 보호 및 윤리적 보호 체계 사이에서 균형을 맞춰야 한다고 경고합니다 .

3. 캠페인 최적화 및 테스트

메타와 구글 애즈는 모두 역동적인 헤드라인과 AI 기반의 창의적인 제안, 그리고 역동적인 리마케팅을 제공하여 디지털 마케팅 캠페인의 성과와 성공에 지대한 영향을 미치고 있습니다. 캠페인은 단순한 인구통계학적 타겟팅을 넘어, AI를 통해 실시간 감정 분석을 기반으로 감정 기반, 상황 기반 타겟팅이 가능해지면서 진화하고 있습니다.

4. 퍼스트파티 데이터 및 AI 통합

AI는 쿠키를 사용하지 않고도 쇼핑 습관, 선호하는 커뮤니케이션 채널, 참여 추세와 같은 패턴을 분석하고, 자체 데이터와 인구 통계 또는 지리적 정보를 결합하며, 새로운 데이터나 고객 행동의 변화에 ​​따라 즉시 대상 고객을 조정합니다.

측정 가능한 비즈니스 결과

설문조사 데이터와 업계 보고서는 어떤 혜택이 실제적이고 어떤 혜택이 상상인지를 보여줍니다.

1. ROI 및 수익 영향

AI 기반 개인화를 활용하는 브랜드는 5~15%의 매출 증가 효과를 얻고 마케팅 지출 효율성도 10~30% 향상됩니다. AI 기반 타겟팅 캠페인을 시도하는 소매업체는 광고 지출 대비 수익률(ROI)이 10~25% 더 높습니다 .

2. 채택과 만족

베인이 180개 이상의 미국 대기업을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 응답자의 27%는 생성적 AI가 마케팅에 대한 기대치를 뛰어넘거나 훨씬 뛰어넘었다고 답했습니다. 마케팅 팀의 37% 이상이 AI를 전략의 핵심 요소로 채택했습니다.

3. 소비자 행동 변화

Statista는 2027년까지 9천만 명 이상이 AI를 주요 검색 수단으로 사용할 것으로 예상합니다. Microsoft 연구에 따르면 Copilot 상호 작용 후 30분 이내에 구매 행동이 53% 증가한 것으로 나타났습니다.

4. 콘텐츠 성과

Netflix에서 시청되는 콘텐츠의 80% 이상 AI 기반 추천 시스템을 통해 생성되며, 이는 소셜 미디어 광고에 반영됩니다.

구현을 위한 전략적 가치 영역

4가지 마케팅 영역은 생성적 AI 배포에 가장 큰 잠재력을 제공합니다.

• 워크플로우 간소화를 통해 창의적인 컨셉 초안 작성, 이미지 제작, 콘텐츠 변환, 브랜드 규정 준수 검사 및 자산 태그 지정이 간소화됩니다.
• 콘텐츠 제작 및 개인화를 통해 인간 팀만으로는 불가능한 규모로 카피라이터, 이미지 제작, 광고 버전 관리 및 기타 창의적인 작업이 자동화됩니다.
• 고객 통찰력과 인텔리전스는 실시간 분석과 세분화를 제공하고, AI는 고객 행동을 시뮬레이션하고 미래의 요구 사항을 예측합니다.
• 캠페인 최적화 및 테스트를 통해 주기적인 테스트 주기가 아닌 지속적인 최적화가 가능하며, AI가 결과를 분석하고 자동으로 우수한 캠페인을 구현합니다.

주요 구현 과제

마케팅 팀이 성공적으로 도입하려면 해결해야 할 실제적인 장벽이 존재합니다.

품질 및 진위성 문제

닐슨IQ(NIQ) 가 2024년 12월에 발표한 연구에 따르면, 소비자들은 AI가 생성하는 비디오 광고를 기존 광고보다 더 "짜증나고," "지루하고," "혼란스럽다" 고 일관되게 평가했습니다. 아메리칸 이글의 CMO 크레이그 브로머스는 AI가 다양성과 포용성을 중시하는 브랜드의 진정성에 영향을 미칠 수 있는 "평범한 크리에이티브"를 만들어낼 것이라는 우려를 표명했습니다. AI가 생성하는 콘텐츠에 지나치게 의존하면 시청자에게 진정성이 부족하다는 느낌을 심어주고 소외감을 유발할 수 있습니다.

플랫폼과 도구의 과잉

여러 전문가들은 "압도적"이라는 표현을 반복하며, 2026년에는 업계 특화 및 다방면에 걸쳐 뛰어난 생성형 AI 제품을 개발하는 기업들이 두각을 나타내면서 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 예상합니다. AI 모델 학습 방식에 대해 투명하게 공개하는 플랫폼은 위험 회피적인 마케터들의 호감을 얻을 수 있을 것입니다.

지적 재산권 및 법적 문제

지적 재산권을 보호하는 대형 마케터들에게 귀중한 자료를 대규모 언어 모델과 머신러닝 알고리즘에 맡기는 것은 여전히 ​​어려운 일입니다. "소유권이 가장 큰 비중을 차지하지만 아직 불분명합니다." 수십억 달러 규모의 브랜드가 브랜드와 계획에 대한 구체적인 정보를 잃을 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다.

다양성과 편견 문제

NIQ Bases Advertising 부사장인 메건 벨든은 "이 이야기에는 진정한 다양성과 포용성이 담겨 있습니다. AI는 존재하는 모든 것을 활용하기 때문에 항상 최상의 표현을 할 수는 없습니다."라고 말했습니다.

선도적인 구현 사례의 모범 사례

측정 가능한 성공을 이루는 회사는 특정 패턴을 따릅니다.

1. 자동화와 인간 감독의 균형

AI가 생산하는 것과 완성된 제품의 모습에 대해서는 상당한 인간의 감독이 있어야 하며, 재능 있는 마케터는 AI가 생성한 콘텐츠를 미세 조정하여 콘텐츠의 품질이 뛰어나고 비즈니스의 미적 감각, 분위기, 원하는 인식에 부합하는지 확인해야 합니다.

마케터는 AI 도구를 사용하여 프로세스를 확장하는 동시에 고객이 느끼는 진정성, 감정적 연결, 깊이를 유지하는 하이브리드 접근 방식을 채택해야 합니다.

2. 저위험 애플리케이션부터 시작하세요

생성형 AI는 최종 창작물을 구현하는 데 있어서는 아직 미완성 단계일 수 있지만, 2026년에는 제작 파이프라인의 다른 측면에 미치는 영향력이 커질 것이며, 특히 기획, 조사, 스토리보드 작성과 같은 초기 단계 작업에서 그 중요성이 더욱 부각될 것입니다.

3. 브랜드별 교육에 집중

코카콜라는 엔지니어, 얼리 어답터, 스토리텔러 등 창의적인 기술자들이 있는 세 개의 다른 스튜디오와 협력하여 그들에게 1990년대 영화를 브리핑으로 제공했습니다. 그 영화를 프롬프트로 사용할 권리가 있다는 것을 알고 있었기 때문입니다.

4. 측정 가능한 목표 설정

CMO는 측정 가능하고 야심찬 목표(운영, 고객 중심, 재무 등)를 설정하고 개별 사용 사례에 집중하기보다는 팀의 책임을 물어야 합니다.

비교: 기존 마케팅 vs AI 강화 마케팅

2026년 이후 떠오르는 트렌드

마케터가 생성적 AI를 사용하는 방식을 바꾸는 세 가지 주요 변화가 있습니다.

멀티모달 AI 통합

멀티모달 AI는 다양한 모달리티의 맥락적 정보를 통합하여 더욱 풍부한 인사이트를 제공하며, 시스템은 텍스트-이미지 생성, 텍스트 설명 기반 비디오 요약, 서면 대본 기반 오디오 생성 등 다양한 모달리티를 아우르는 콘텐츠를 생성합니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 기업이 자체 데이터를 활용하여 AI 대응을 맞춤화하고, 일반적인 학습에 기업 및 시장별 인사이트를 더할 수 있도록 지원합니다.

음성 및 대화형 AI

AI 기반 음성 비서, 스마트 디스플레이, 웨어러블 기기가 일상생활에 더욱 깊이 통합됨에 따라, 마케팅은 정적 콘텐츠를 넘어 음성 검색 최적화, AI가 생성하는 대화형 경험, AI 기반 고객 상호 작용으로 브랜드의 커뮤니케이션 방식이 새롭게 정의되면서 진화해야 할 것입니다.

예측 분석 및 고객 인텔리전스

AI 기반 인사이트를 통해 마케터는 참여도, 감정, 그리고 소비자 선호도를 정확하고 빠르게 추적할 수 있으며, AI는 소비자 행동에 대한 심층적이고 실행 가능한 인사이트를 제공하는 능력이 기하급수적으로 향상되고 있습니다. 신생 기업 Aaru의 주력 모델인 "Lumen"은 아직 발생하지 않은 이벤트를 기반으로 시뮬레이션을 생성하는 다중 에이전트 접근 방식을 사용하여 잠재 고객이 고객 페르소나 행동을 예측하도록 구성합니다.

실제 구현 프레임워크

성공적인 브랜드 구축을 위해서는 다음 단계를 따르세요.

1. 현재 AI 사용을 감사하고, 격차를 발견하고, AI 수용에 대한 팀의 준비 상태를 분석하여 기존 역량을 분석합니다.
2. AI를 고객 대상 캠페인에 적용하기 전에, 콘텐츠 초안 작성, 이미지 변형, 조사 작업 등 영향력은 크지만 위험도는 낮은 첫 번째 단계를 거쳐야 합니다.
3. 엔지니어링, 품질 관리, AI의 윤리적 사용에 신속하게 대응하고, AI가 유용한 경우와 인간의 창의성이 필요한 경우를 보다 전략적으로 생각하는 방법을 교육하는 데 투자하세요.
4. 데이터 인프라를 표준화하고, 데이터 소스를 정리하고, AI를 기반으로 고품질 정보에 접근할 수 있는 시스템을 개발합니다.
5. AI가 준수해야 할 음성 매개변수, 시각적 스타일 원칙, 메시징 원칙 등 AI와 관련된 브랜드 원칙을 수립합니다.
6. 채널, 크리에이티브, 세그먼트 수준에서 생산성 개선, 콘텐츠 성과, 캠페인 ROI, 팀 만족도를 모니터링하여 엄격한 방식으로 영향을 측정합니다.
7. 실수를 파악하고 브랜드 연속성을 유지하기 위해 AI가 생성한 콘텐츠를 게시하기 전에 검토하는 방식을 항상 인간이 통제할 수 있도록 합니다.

앞으로 나아갈 길

생성적 AI는 이미 마케팅의 필요성을 바꾸고 있으며, 더욱 정교한 그룹은 이미 파트너 생태계의 미래를 고려하고, 링크 기반 검색의 종말에 대비하며, 봇을 대상으로 한 마케팅이 어떤 모습일지 구상하고 있습니다.

2026년의 인공지능 시스템은 단순히 작업을 수행하는 것을 넘어 마케팅 전략과 창의적인 의사 결정 과정에까지 영향을 미칠 것입니다. 마케팅 분야에서 인공지능 도입은 중요한 전환점에 서 있으며, 한때 최첨단 기술로 여겨졌던 것이 이제는 경쟁력을 유지하기 위한 필수 요소가 되었습니다.

2026년에 성공할 브랜드는 항상 가장 최첨단 AI 도구를 사용하는 브랜드만은 아닙니다. AI의 효율성과 인간의 창의성 및 전략적 사고를 통합하고 브랜드의 진정성과 고객 신뢰를 유지하는 방법을 계산해낸 브랜드가 바로 그 주인공입니다.

자주 묻는 질문

AI 마케팅은 실제로 캠페인 성과를 얼마나 향상시킬까요?

AI 기반 타겟팅 캠페인을 시도하는 소매업체의 광고 수익률은 10~25% 더 높고, 브랜드의 AI 기반 프로세스를 통한 개인화 수익률은 마케팅 지출 수익률 대비 5~15%, 10~30% 더 높습니다. 성과 향상은 구현 품질과 활용 사례 선정에 따라 달라집니다.

마케팅에 AI를 사용하는 데 가장 큰 위험은 무엇입니까?

NielsenIQ 조사에 따르면 소비자들은 AI가 생성한 비디오 광고를 기존 광고보다 더 "짜증나고," "지루하고," "혼란스럽다"고 일관되게 평가했습니다. 브랜드 진정성에 영향을 미치는 일반적인 광고 소재, AI가 적절한 표현 없이 존재하는 모든 것을 활용하는 다양성 및 포용성 문제, 그리고 AI 모델과 브랜드 세부 정보를 공유하는 것에 대한 지적 재산권 문제도 우려 사항으로 꼽혔습니다.

소비자들은 AI가 생성한 광고에 어떻게 반응하고 있을까?

2024년, 생성 AI에 대한 소비자들의 열광은 가라앉았습니다. 이 기술을 활용한 광고가 반복적으로 조롱의 대상이 되었기 때문입니다. 구글과 애플 같은 거대 기술 기업들은 디스토피아적 경고음을 울리는 광고를 내보냈고, 코카콜라의 연말 캠페인은 특히 논란의 여지가 있는 반응을 얻었습니다. 그러나 성공 여부는 실행 품질과 브랜드 진정성에 따라 달라집니다.

현재 마케팅 팀 중 몇 퍼센트가 AI를 사용하고 있나요?

IAB의 2026년 비디오 광고 지출 및 전략 보고서에 따르면, 광고주의 86%가 비디오 광고 제작에 생성형 AI를 사용하고 있거나 사용할 계획이라고 밝혔으며, 마케팅 팀의 37% 이상이 AI를 핵심 전략의 일부로 도입했습니다. 이러한 도입률은 계속해서 증가하고 있습니다.

AI가 인간 마케터와 크리에이티브 전문가를 대체하게 될까요?

대부분의 어려운 작업은 AI가 처리할 수 있지만, 뛰어난 판단력을 갖춘 유능한 마케터라면 AI가 생성한 콘텐츠를 조정하여 비즈니스의 미적 감각, 분위기, 그리고 이미지에 잘 어울리는 고품질 콘텐츠로 만들 수 있습니다. 인간 팀이 캠페인의 전략과 풍부한 감성에 집중하는 동안 AI는 공동 창작자가 되어 어려운 작업을 수행할 것입니다. 이 기술은 인간의 창의성과 전략적 사고를 대체하는 것이 아니라, 오히려 강화하는 역할을 할 것입니다.