[컨퍼런스]콘텐츠 마케팅 서밋 CMS 2026에 참가해야 하는 5가지 이유: AI 검색부터 브랜드·콘텐츠·커머스까지

콘텐츠 생산의 장벽이 무너지자 마케팅의 경쟁 기준이 달라졌다

AI가 마케팅 산업에 가져온 가장 큰 변화는 콘텐츠를 더 빠르게 만드는 데 그치지 않는다. 이미지와 영상, 카피를 만드는 비용이 낮아지고 제작 속도가 빨라지면서 오히려 기업이 답해야 할 질문이 복잡해졌다. 누구나 비슷한 AI를 사용할 수 있고 콘텐츠 공급량은 빠르게 늘어난다. 이런 환경에서는 콘텐츠를 얼마나 많이 생산하는지가 경쟁력을 설명하기 어렵다. 소비자가 무엇을 발견하고 기억하는지, AI가 어떤 브랜드를 추천하는지, 콘텐츠가 검색과 구매로 어떻게 연결되는지, 그리고 넘쳐나는 결과물 사이에서 무엇이 사람의 감정을 움직이는지가 새로운 경쟁 영역으로 들어왔다.

11년째 열리는 콘텐츠 마케팅 서밋(CMS)의 2026년 프로그램은 이런 변화를 두 개의 축으로 압축한다. 10월 26일 Day 1은 AI가 콘텐츠와 마케팅 시스템을 어떻게 바꾸고 있는지를 다룬다. AI Search, AI Branding, 콘텐츠 커머스, AI 기반 수요 파악, 마케팅 워크플로우, 생성형 AI 광고, 인터랙티브 비디오 등이 주요 의제다. 10월 27일 Day 2는 기술이 평준화된 이후에도 사람을 움직이는 힘이 어디에서 나오는지를 파고든다. 인간 창의성, 문화, 커뮤니티, 팬덤, 브랜드 IP, 공간과 서비스 경험, 숏폼과 라이브커머스가 중심에 놓인다.

두 축을 연결하면 2026년 마케팅 시장의 변화가 한층 분명해진다. AI는 제작 도구에서 검색과 추천, 수요 예측, 업무 프로세스까지 활동 범위를 넓히고 있다. 동시에 브랜드의 경쟁력은 인간이 만들어내는 취향과 문화적 맥락, 관계, 경험으로 이동한다. 기술과 인간 창의성 가운데 하나를 선택하는 문제가 아니다. AI가 잘하는 영역을 시스템에 편입하면서 사람이 맡아야 할 영역을 더 명확하게 정의하는 문제가 됐다.

2026년 핵심 변화기존 마케팅의 중심새롭게 커지는 경쟁 영역

콘텐츠 생산	제작 역량과 제작비	AI 기반 대량 생산과 품질 관리
검색	검색엔진·SEO	AI Search·GEO·AI 추천
고객 발견	검색·광고 노출	콘텐츠·크리에이터·AI 추천
브랜드	메시지 전달	AI와 소비자가 이해할 수 있는 브랜드 지식
영상	시청 중심	참여·상호작용형 영상
성과	조회수·노출	검색 행동·구매·관계·팬덤
마케터	캠페인 기획·운영	AI를 조합하고 업무 체계를 만드는 Builder
창의성	콘텐츠 제작 능력	문화·맥락·취향을 읽고 차이를 만드는 능력

AI가 콘텐츠 생산을 평준화하면서 ‘무엇을 만들 것인가’가 더 어려워졌다

CMS 2026의 출발점은 ‘The New Rules of Content 2026’이다. AI가 콘텐츠를 사실상 무제한으로 생산할 수 있는 상황에서 브랜드와 마케터의 경쟁력이 어디에서 나오는지를 묻는다. 이전에는 콘텐츠를 만들 수 있는 조직과 그렇지 못한 조직 사이에 제작 역량의 격차가 존재했다. 예산, 인력, 촬영 장비, 디자인과 편집 기술이 생산량을 제한했다. 생성형 AI는 이 제약 가운데 상당 부분을 낮추고 있다. 콘텐츠를 만드는 능력 자체가 희소한 자산이었던 시기와는 시장 조건이 달라졌다.

문제는 공급이 늘었다고 사람의 관심까지 늘어나는 것은 아니라는 데 있다. 콘텐츠가 많아질수록 소비자는 더 많은 정보를 건너뛰고, 브랜드는 더 짧은 순간 안에 선택받아야 한다. Day 2에서 CJ제일제당 박유진 마케팅 프로페셔널이 다루는 ‘마케터 모두가 자신의 AI SLOP과 싸우고 있다: 휴먼 온 루프의 시대로’라는 주제는 이 문제를 직접 건드린다. AI가 생산성을 끌어올리는 동안 품질이 낮거나 서로 비슷한 결과물도 대량으로 만들어질 수 있기 때문이다. 자동화의 다음 과제는 더 많은 콘텐츠가 아니라 어떤 결과물을 버리고 무엇을 남길지를 판단하는 사람의 개입이다.

무신사 민승기 팀장과 류예지 시니어 리드가 다루는 크리에이티브 조직의 시행착오, GS리테일 이은진 매니저와 삼양식품 불닭부문 박가영 매니저가 살펴보는 최근 성과를 내는 콘텐츠의 특징도 같은 문제와 맞닿는다. 아모레퍼시픽 한다혜 Brand Content Director 등이 던지는 질문은 더 직접적이다. 왜 사람들은 대부분의 브랜드 콘텐츠를 보지 않는가. 생산 능력이 부족해서가 아니라 소비자가 볼 이유를 찾지 못하는 콘텐츠가 많다는 문제다.

따라서 AI 시대의 콘텐츠 전략은 생산량만으로 설계하기 어렵다. AI가 초안과 변형, 편집과 반복 작업을 맡는다면 사람은 무엇을 만들지 결정하고, 브랜드와 맞지 않는 결과물을 걸러내며, 소비자가 반응할 문화와 감정의 맥락을 읽어야 한다. Human + AI Creativity가 중요한 이유도 여기에 있다. AI의 생산성과 인간의 판단력을 결합하는 운영 체계를 얼마나 정교하게 만드는지가 콘텐츠 조직의 성과를 좌우한다.

콘텐츠 생산 변화기업이 해결해야 할 문제

AI로 제작 속도 상승	생산량보다 선택과 편집 기준 확립
콘텐츠 공급 급증	비슷한 결과물 사이에서 차별성 확보
자동화 확대	Human-in-the-loop 품질 관리
제작비 하락	절감된 자원을 기획·실험·브랜드 경험에 재배치
생성형 콘텐츠 증가	브랜드 일관성과 저품질 AI 콘텐츠 통제
숏폼·영상 확대	플랫폼 형식보다 소비자가 볼 이유를 먼저 설계

고객이 검색엔진 대신 AI에게 묻기 시작하면서 브랜드 관리의 대상도 바뀐다

콘텐츠 생산 못지않게 큰 변화는 검색과 발견에서 일어난다. 소비자가 브랜드를 찾는 출발점이 검색엔진만이 아니기 때문이다. 생성형 AI와 대화형 검색이 상품과 브랜드를 설명하고 비교하며 추천하는 역할을 맡기 시작하면 기업은 검색 결과 상단에 노출되는 것과 다른 문제를 만나게 된다. AI가 자사 브랜드를 어떻게 이해하고 있으며 어떤 질문에서 자사를 후보로 제시하는지를 관리해야 한다.

전 Google DeepMind의 Arpita Kumar가 참여하는 ‘AI는 당신의 브랜드를 어떻게 이해하고 추천하는가?’와 전 Canva·Netflix의 Ben Barone-Nugent가 다루는 ‘모두가 같은 AI를 쓰는 시대, 어떻게 우리 브랜드로 남을 것인가?’는 이 변화를 서로 다른 각도에서 다룬다. 버블쉐어 이수아 대표의 ‘왜 경쟁사를 추천할까? AI가 추천하는 브랜드 콘텐츠 시스템을 만드는 법’은 기업 실무에 더 가까운 질문을 던진다.AI Search 시대에는 브랜드가 소비자에게 무엇을 말할 것인지뿐 아니라 AI가 브랜드를 어떤 정보 구조로 이해할 것인지까지 관리 범위에 넣어야 한다.

SEO 이후의 GEO와 Marketing Agent를 다루는 VCAT.AI 정범진 대표의 세션도 같은 흐름에 있다. 네이버쇼핑과 현대자동차 사례를 토대로 생성형 AI와 마케팅 에이전트가 실제 마케팅 업무에 어떻게 들어오는지를 살펴보는 구성이다. 검색 환경의 변화는 검색 기술 하나를 추가하는 문제가 아니다. 기업 내부의 상품 정보와 브랜드 정보, 콘텐츠, 고객 데이터가 서로 분리돼 있다면 AI가 일관된 답변과 추천을 만들어내기도 어렵다.

이 때문에 콘텐츠는 광고팀이나 콘텐츠팀만의 자산으로 남기 어렵다. 브랜드의 역사와 가치, 제품 특징, 표현 원칙, 고객 질문, 검증된 설명을 AI가 활용할 수 있는 형태로 관리해야 한다. CMS 마스터클래스에서 사이버한국외대 박인영 교수가 다루는 ‘Agentic AI 콘텐츠 생산의 출발점, Brand Wiki’도 이런 배경에서 읽을 수 있다. AI에게 콘텐츠 제작을 맡기기 전에 브랜드가 무엇인지 기계가 참조할 수 있는 지식 기반부터 만들어야 한다는 접근이다.

AI Search 시대의 과제기존 접근필요한 대응

브랜드 발견	검색 순위 관리	AI 답변·추천 내 브랜드 존재 관리
콘텐츠 최적화	SEO 중심	SEO와 GEO를 함께 설계
브랜드 정보	사람을 위한 가이드	사람과 AI가 함께 활용하는 Brand Wiki
경쟁 분석	키워드·검색 순위	AI가 경쟁사를 추천하는 질문과 맥락 분석
콘텐츠 관리	채널별 제작	브랜드 지식과 콘텐츠 데이터 연결
마케팅 실행	사람이 도구를 조작	Marketing Agent가 실행하는 업무까지 설계

검색하지 않는 소비자가 늘면서 콘텐츠와 커머스의 경계도 흐려진다

AI Search와 함께 바뀌는 또 하나의 영역은 상품 발견이다. CJ ENM 성동훈 본부장이 다루는 ‘검색하지 않는 고객, 브랜드는 어떻게 발견되는가?’는 검색, 콘텐츠, 크리에이터, 커머스가 하나의 소비 경로로 연결되는 변화를 보여준다. 소비자가 구매하려는 제품명을 먼저 입력한 뒤 정보를 찾는 전통적인 경로와 달리 콘텐츠를 보다가 상품을 발견하고, 크리에이터의 추천을 거쳐 구매를 결정하는 흐름이 커지고 있다. AI는 여기에 새로운 추천 인터페이스로 들어온다.

삼양 Popow 강석환 CEO가 다루는 불닭 사례는 콘텐츠 성과를 바라보는 지표에도 질문을 던진다. 주제부터 ‘조회수보다 강한 지표, 검색 욕구’다. 콘텐츠를 본 사람이 영상을 끝까지 봤는지만 측정하는 것이 아니라 이후 브랜드와 제품을 직접 검색했는지, 구매 의향과 행동이 어떻게 달라졌는지 살펴보겠다는 접근이다. 콘텐츠 ROI 역시 노출과 조회수만으로 설명하기 어려워진다.

이 변화는 인플루언서 마케팅에도 영향을 미친다. 진콘 주성균 대표, 샌드박스네트워크 차병곤 대표, Spotify 이하영 PR & Communications Lead가 다루는 인플루언서 마케팅의 변화와 브랜드 투자 전략은 크리에이터 시장이 성숙하면서 나타나는 선택 문제와 연결된다. 모든 크리에이터를 동일한 도달 수단으로 보는 방식에서 벗어나 브랜드와 문화적 적합성, 팬과의 관계, 구매 행동에 미치는 영향까지 살펴야 한다.

상하이를 숏폼·라이브커머스·리테일이 결합하는 ‘거대한 콘텐츠 실험실’로 바라보는 Global Trend 세션도 같은 흐름을 확장한다. 콘텐츠와 판매 채널이 분리돼 있던 구조가 무너지면서 발견과 관심, 관계 형성, 구매가 하나의 화면과 경험 안에서 이어질 수 있다. 콘텐츠 커머스는 콘텐츠에 구매 버튼을 붙이는 문제가 아니라 소비자가 제품을 처음 알게 되는 순간부터 구매 이후 관계까지 다시 설계하는 문제에 가깝다.

AI는 고객이 말하기 전에 수요를 읽고 마케팅 업무 자체를 바꾼다

AI의 역할은 콘텐츠 생성에 머물지 않는다. Meltwater 오지은 Regional Growth Lead가 다루는 ‘고객이 말하기 전에 AI 시그널로 수요를 파악하라’는 마케팅의 출발점을 제작 이전으로 옮긴다. 시장과 고객이 남기는 다양한 신호를 읽고 어떤 관심이 커지는지 파악한 뒤 콘텐츠와 캠페인을 설계하는 방식이다. AI가 콘텐츠 생산 도구에서 시장 감지 시스템으로 확장되는 흐름이다.

Genspark 강슬기 앰버서더의 ‘AI로 완성하는 차세대 콘텐츠 워크플로우’와 Tianyu Xu의 ‘Build Your Own Agentic AI Video Workflow’ 마스터클래스는 조직 운영의 변화를 다룬다. 마케터가 생성형 AI 서비스 하나를 사용하는 수준을 넘어 조사, 아이디어 개발, 제작, 변형, 검수와 배포로 이어지는 업무 전체에 AI를 배치하는 단계다. 개별 프롬프트를 잘 작성하는 능력보다 여러 작업과 도구를 연결해 반복 가능한 업무 구조를 만드는 역량의 가치가 커진다.

IDEO의 Emerging Technology & AI Managing Director Savannah Kunovsky가 ‘AI 시대, 마케터는 왜 Builder가 되어야 하는가?’를 주제로 나서는 것도 이 변화와 맞닿는다. 앞으로 마케터에게 필요한 기술은 완성된 도구를 잘 사용하는 능력에 국한되지 않는다. 자신이 해결하려는 문제에 맞춰 도구와 데이터, 콘텐츠, 워크플로우를 조합하고 직접 작은 시스템을 구축하는 역량이 업무의 일부가 된다.

마케팅 업무AI 적용 이전AI 적용 확대 이후

시장 조사	정기 조사·리포트	실시간 신호 탐색
기획	담당자 중심 아이디어 개발	AI 탐색과 인간 판단 결합
제작	전문 제작 인력 중심	AI 기반 초안·변형·자동화
영상	촬영·편집 중심	생성·편집·Agentic Workflow
검수	결과물 개별 검토	브랜드 규칙 기반 Human-in-the-loop
배포	채널별 수동 운영	자동화·에이전트 연계
마케터 역할	캠페인 운영자	시스템과 경험을 설계하는 Builder

영상은 ‘보는 콘텐츠’에서 사용자가 개입하는 경험으로 넓어진다

영상 콘텐츠의 변화도 CMS 2026의 중요한 축이다. 전 YouTube Originals 출신이자 Make Believe 창업자인 Ben Relles는 ‘보는 비디오의 시대는 끝났다’를 내걸고 AI가 만드는 인터랙티브 영상의 가능성을 다룬다. 지난 20년간 온라인 비디오의 기본 행동이 재생과 시청이었다면 앞으로는 이용자의 선택과 입력, 반응에 따라 영상 경험 자체가 달라질 수 있다는 관점이다.

이 변화는 개인화와 결합될 가능성이 크다. 모든 고객에게 동일한 영상을 전달하는 방식에서 벗어나 이용자의 관심이나 상황에 따라 이야기의 구성과 정보가 달라지는 콘텐츠를 설계할 수 있기 때문이다. 영상 제작의 정의도 바뀐다. 하나의 완성본을 만들어 배포하는 제작 방식과 여러 요소를 조합해 사용자마다 다른 경험을 생성하는 방식은 조직과 기술, 데이터 운영에서 전혀 다른 요구사항을 만든다.

다만 기술만으로 소비자의 관심을 얻지는 못한다. 아모레퍼시픽 등이 다루는 ‘왜 사람들은 대부분의 브랜드 콘텐츠를 보지 않을까?’라는 질문은 인터랙티브 영상 시대에도 그대로 남는다. 새로운 제작 기술보다 먼저 해결해야 할 문제는 소비자가 콘텐츠에 시간을 쓸 이유다. AI가 표현 방식을 넓힐수록 브랜드에는 기술을 과시하는 영상과 고객이 실제로 참여하고 싶어 하는 경험을 구별하는 판단이 더 중요해진다.

AI가 강해질수록 인간 창의성은 ‘제작 기술’보다 문화와 맥락을 읽는 능력에 가까워진다

Day 2의 중심은 Creativity, Culture & Connection이다. 트렌드코리아 시리즈 저자이자 서울대학교 명예교수인 김난도는 ‘AI 딸깍 시대의 인간 창작자’를 주제로 인간 창작자의 역할을 다룬다. IDEO Savannah Kunovsky의 Builder 관점과 연결하면 인간 창의성의 역할도 달라진다. 사람이 모든 결과물을 처음부터 직접 만들어야 창의적인 것이 아니라 어떤 문제를 풀 것인지 정하고, AI가 제시한 수많은 가능성 가운데 의미 있는 선택을 내리는 능력까지 창작의 영역에 포함된다.

Duolingo의 Pei Ling Ho가 다루는 ‘AI가 만들 수 없는 아이디어는 어디에서 오는가’는 답을 로컬 문화에서 찾는다. AI가 방대한 데이터를 학습해 많은 아이디어를 생성할 수 있어도 특정 지역과 집단이 공유하는 농담과 정서, 생활 방식, 사회적 맥락을 브랜드가 어떻게 읽고 활용하는지는 별도의 문제다. 코카콜라 이상수 상무의 ‘다름을 보는 사람이 다름을 만든다’ 역시 차이를 발견하는 인간의 관찰력을 창의성의 출발점에 놓는다.

Hakuhodo의 Tomoka Takada가 소개하는 ‘모먼트 디자인’은 통찰을 실제 행동이 일어나는 순간과 연결하는 문제를 다룬다. 파일러 오재호 대표의 ‘콘텐츠가 무한히 쏟아지는 시대, 맥락으로 고객에게 닿는 법’, 인라이플 이근옥 부대표의 소비자 행동 세션도 같은 방향을 가리킨다. 콘텐츠가 넘칠수록 더 큰 소리로 말하는 것보다 고객이 어떤 상황에 있고 무엇을 하려는지를 정확하게 읽는 능력이 중요해진다.

브랜드는 콘텐츠를 넘어 문화와 커뮤니티, IP를 만들어야 한다

AI가 콘텐츠 공급을 늘리면 브랜드가 기억되는 방식도 달라진다. 전 Levi Strauss & Co. 출신 Samuel Minns는 문화적 트렌드와 비즈니스를 연결하고 브랜드가 고유한 컬처와 커뮤니티를 형성하는 방법을 다룬다. 한국 맥도날드 이해연 CMO는 한국의 맛을 브랜드 IP로 만드는 과정을, 코오롱FnC 황보상우 CIPO는 브랜드 세계관을 콘텐츠에서 패션까지 확장하는 방법을 살펴본다.

스튜디오드래곤 유상원 SVP의 ‘Beyond the Story’도 콘텐츠 제작 이후의 행동을 바라본다. 좋은 이야기를 만드는 데서 끝나지 않고 그 이야기를 접한 사람이 무엇을 하고 싶어지는지를 상상해야 한다는 접근이다. 콘텐츠 IP는 시청되는 작품 하나가 아니라 후속 경험과 상품, 커뮤니티, 행동으로 확장될 때 사업 자산이 된다.

팬덤 역시 같은 관점에서 볼 수 있다. 소비자데이터연구소 차현나 소장은 데이터와 심리학을 토대로 콘텐츠와 릴레이션십 마케팅을 다루고, KBS 편은지 PD와 비마이프렌즈 세션은 한국 브랜드가 K-pop처럼 팬덤을 가질 수 있는지를 묻는다. 팬은 광고 노출의 대상과 다르다. 브랜드와 지속적인 관계를 맺고 자발적으로 콘텐츠를 소비하며 때로는 다른 사람에게 브랜드를 확산시키는 참여자에 가깝다.

A+MAZE 김양아 대표가 공간·서비스·콘텐츠를 연결하는 브랜드 경험을 다루는 것도 같은 맥락이다. 브랜드 경험이 디지털 콘텐츠에만 머무르지 않고 매장과 공간, 서비스, 고객 접점 전체로 확대되면 마케팅 조직 역시 광고 메시지를 만드는 부서에 머물 수 없다. 고객이 브랜드를 만나는 여러 순간을 하나의 경험으로 연결해야 한다.

브랜드 자산기존 관리 방식AI 시대 확장 방향

콘텐츠	캠페인 단위 제작	지속적으로 축적되는 브랜드 자산
브랜드 세계관	메시지·광고 표현	콘텐츠·패션·제품·공간으로 확장
커뮤니티	팔로워 관리	관계와 참여 중심 운영
팬덤	충성 고객	자발적 콘텐츠 소비·확산 참여자
브랜드 경험	광고·디지털 접점	공간·서비스·콘텐츠 통합
IP	콘텐츠 결과물	후속 행동과 사업으로 확장되는 자산

AI 광고의 질문은 ‘쓸 것인가’보다 어디까지 맡길 것인가로 이동한다

AI 콘텐츠가 실제 마케팅 현장에 깊숙이 들어오면서 새로운 경계 설정도 필요하다. ‘AI로 만든 광고, 어디까지 써도 되는가?’라는 세션과 Tianyu Xu의 ‘AI 콘텐츠 자동화 물결 속에 인간애를 느끼게 하는 방법’은 기술 도입만으로 해결되지 않는 문제를 다룬다. AI가 카피와 이미지, 영상을 제작할 수 있다는 사실과 소비자가 그 결과물을 신뢰하거나 좋아한다는 것은 별개의 문제다.

브랜드가 고려할 대상도 넓다. 제작 효율뿐 아니라 브랜드 정체성, 창작자의 역할, 콘텐츠 품질, 소비자가 느끼는 진정성까지 함께 관리해야 한다. AI 사용 사실 자체보다 소비자가 어떤 경험을 받는지가 중요하며, 모든 제작 단계를 자동화하는 것이 항상 최적의 선택이라고 보기도 어렵다. 특히 사람의 얼굴과 목소리, 감정 표현이 브랜드 신뢰와 직접 연결되는 영역에서는 자동화 범위를 세밀하게 정할 필요가 있다.

그래서 Human Touch와 Human-in-the-loop는 기술에 반대하는 개념이 아니다. 사람이 반복 작업을 모두 수행하자는 의미도 아니다. AI가 조사와 제작, 변형을 빠르게 처리하되 사람이 브랜드 기준과 문화적 맥락을 적용해 결과를 선택하고 책임지는 구조에 가깝다. 콘텐츠 자동화의 수준이 높아질수록 사람의 역할은 생산에서 판단으로 이동한다.

조회수 중심의 콘텐츠 ROI도 다시 설계해야 한다

CMS 2026에서 반복해서 등장하는 또 하나의 문제는 성과 측정이다. 콘텐츠가 검색과 구매, 팬덤, AI 추천까지 연결되면 조회수와 노출만으로 콘텐츠의 경제적 가치를 설명하기 어려워진다. 삼양의 불닭 사례가 ‘검색 욕구’를 강조하는 이유도 여기에 있다. 콘텐츠를 본 이후 사람이 브랜드를 검색하거나 상품을 탐색하고 구매한다면 콘텐츠 성과를 행동의 연쇄로 측정할 수 있다.

기업 입장에서는 콘텐츠 KPI의 범위를 넓힐 필요가 있다. 도달과 조회, 참여율은 여전히 필요하지만 그것만으로 끝나서는 부족하다. 검색량 변화, 브랜드 관련 질문, 상품 상세 페이지 방문, 장바구니와 구매, 재방문, 커뮤니티 참여, 콘텐츠 공유, 팬덤 형성 같은 후속 행동을 함께 살펴야 한다. AI Search가 커지면 AI 답변에서 브랜드가 얼마나 정확하게 설명되고 추천되는지도 새로운 측정 대상이 될 수 있다.

이렇게 보면 콘텐츠 ROI는 개별 콘텐츠 한 편의 직접 매출을 계산하는 문제보다 넓어진다. 콘텐츠가 브랜드 발견에 기여했는지, 검색을 만들었는지, 구매 의도를 높였는지, 고객 관계를 강화했는지 단계별로 추적해야 한다. 브랜드팀과 퍼포먼스팀, 커머스팀이 서로 다른 지표만 바라보는 구조로는 이 흐름을 제대로 읽기 어렵다.

30년 경력의 마케터와 AI 시대의 Builder가 같은 질문을 던진다

LG전자 지인숙 상무가 삼성, Dell, Apple, LG에서 쌓은 30년 경험을 토대로 다루는 ‘시장을 만드는 마케터의 조건’과 IDEO Savannah Kunovsky의 ‘마케터는 왜 Builder가 되어야 하는가?’는 서로 다른 세대의 마케팅 역량처럼 보이지만 접점이 있다. 기술을 사용하는 능력보다 시장과 고객을 이해하고 새로운 기회를 구조화하는 능력이 중요하다는 점이다.

AI 시대에는 여기에 구현 능력이 추가된다. 좋은 아이디어를 외부 제작사나 기술 조직에 전달하는 데서 끝나지 않고 마케터가 직접 프로토타입을 만들고, AI 워크플로우를 시험하고, 데이터와 콘텐츠를 연결하며 빠르게 검증하는 방식이다. 그렇다고 모든 마케터가 개발자가 되어야 한다는 의미는 아니다. 자신의 아이디어를 실행 가능한 형태로 빠르게 만들 수 있는 수준까지 기술과 가까워지는 것이 중요해진다.

브랜드 마케팅의 역할도 사라지지 않는다. 강남언니 남경아 Brand Marketing Lead, 말해보카 문동민 브랜드 마케팅 리드, Open Your Eyes 서기석 대표가 다루는 ‘브랜드캠페인의 시대는 정말 끝났을까?’라는 질문은 퍼포먼스와 자동화가 강해지는 상황에서도 브랜드가 성장을 만드는 조건을 다시 살핀다. AI가 효율을 높이는 동안 브랜드가 소비자에게 선택받아야 하는 이유까지 자동으로 만들어주지는 않는다.

앞으로 마케터에게 필요한 역량실제 역할

AI 활용	생성·조사·분석 업무의 생산성 향상
Builder 역량	도구와 데이터를 조합해 직접 실험
문화 이해	지역·세대·커뮤니티의 맥락 파악
브랜드 판단	AI 결과물 가운데 브랜드에 맞는 선택
고객 이해	데이터와 행동 신호에서 수요 발견
콘텐츠 설계	노출이 아니라 다음 행동까지 설계
경험 설계	콘텐츠·서비스·공간을 연결
성과 측정	조회수 이후 검색·구매·관계까지 추적

2026년 마케팅의 경쟁력은 AI 사용 여부가 아니라 AI 이후 무엇을 남길 것인가에 달렸다

CMS 2026의 프로그램 전체를 관통하는 변화는 AI 도입 그 자체가 아니다. AI 사용은 이미 여러 영역에서 전제가 되고 있다. 콘텐츠 제작과 검색, 시장 조사, 개인화, 영상, 커머스, 업무 자동화로 적용 범위가 빠르게 넓어지면서 이제 기업 간 차이는 AI를 사용하는지 여부보다 AI를 어디에 배치하고 사람에게 어떤 역할을 남기는지에서 생긴다.

Day 1이 보여주는 변화는 기술과 운영 체계다. 기업은 AI가 이해할 수 있도록 브랜드 지식을 구조화하고, SEO와 GEO를 함께 관리하며, 콘텐츠와 커머스를 연결해야 한다. 고객이 남기는 신호를 AI로 분석하고 콘텐츠 생산과 영상 제작에는 새로운 워크플로우를 도입해야 한다. AI가 경쟁사를 추천하는 이유를 분석하는 일도 브랜드 관리에 들어온다. 마케팅 조직의 운영 방식 자체가 달라지는 셈이다.

Day 2가 집중하는 영역은 그 기술로도 쉽게 대체하기 어려운 인간의 역할이다. 사람은 문화적 맥락을 읽고, 다른 사람이 지나친 차이를 발견하며, 어떤 아이디어를 선택할지 판단한다. 브랜드는 콘텐츠만 생산하는 것이 아니라 문화와 세계관, 커뮤니티, 팬덤, 공간과 서비스 경험을 연결해야 한다. AI가 콘텐츠 생산비를 낮출수록 이런 차이는 오히려 더 선명해질 수 있다.

기업의 실행 순서도 여기서 정리할 수 있다. 먼저 브랜드 지식과 콘텐츠 데이터를 정리해 AI가 정확하게 참조할 기반을 만들고, 검색엔진과 생성형 AI에서 브랜드가 어떻게 발견되고 설명되는지 함께 관리해야 한다. 그 위에 조사와 제작, 변형, 검수, 배포를 연결하는 AI 워크플로우를 구축하되 최종 판단에는 사람을 남겨야 한다. 콘텐츠 성과는 조회수에서 끝내지 않고 검색과 구매, 재방문과 관계 형성까지 연결해 측정해야 한다. 마지막으로 AI가 만들기 어려운 문화적 맥락과 브랜드 경험, 커뮤니티와 IP에 사람과 자본을 배분해야 한다.

2026년의 마케팅 경쟁은 사람과 AI 가운데 누가 콘텐츠를 더 잘 만드는지를 가리는 싸움이 아니다. AI는 콘텐츠 생산의 속도와 규모를 바꾸고, 검색과 발견의 관문이 되며, 마케팅 업무의 일부를 직접 수행하기 시작했다. 그만큼 인간에게 남는 일도 분명해진다. 무엇을 만들지 결정하고, 무엇을 버릴지 판단하며, 어떤 문화와 관계를 브랜드의 자산으로 만들 것인지 선택하는 일이다.

AI가 만드는 콘텐츠가 많아질수록 소비자가 기억하는 브랜드의 수까지 같은 속도로 늘어나지는 않는다. 생산의 희소성이 사라진 시장에서는 선택받을 이유의 희소성이 더 커진다. CMS 2026이 제시하는 Human + AI Creativity의 의미도 여기에 있다. 앞으로 강한 마케팅 조직은 AI를 가장 많이 사용하는 조직이 아니라, AI가 맡을 일과 사람이 책임질 일을 가장 정교하게 나누고 다시 연결하는 조직에 가까워질 것이다.