디지털마케팅/AI마케팅
[AI마케팅 시리즈(1편)] AI마케팅이란 무엇인가?- AI마케팅 정의 및 특징-
Marketcast
2025. 8. 18. 09:00
오늘날 마케팅의 패러다임은 AI의 눈부신 발전과 함께 빠르게 재편되고 있다. 특히 생성형 AI와 예측 분석 기술의 결합은 마케팅의 효율성과 개인화를 한 차원 끌어올리며, 고객 경험을 새롭게 정의하고 있다.
조사기관 에 따르면, 2025년 전 세계 AI마케팅 시장 규모는 약 473억 달러에 이를 것으로 전망되며, 2028년까지 연평균 성장률(CAGR) 36.6%를 기록해 1,075억 달러 규모로 확대될 것으로 보인다. 더 넓게 보면 전체 AI 시장은 2025년 3,910억 달러에서 2030년 1조 8,100억 달러까지 성장할 것으로 예상된다(FF.co, 2025).
광고 제작과 운영 방식도 급격히 변하고 있다. IAB 보고서에 따르면 전 세계 광고주의 86%가 이미 AI를 활용해 영상 광고를 제작 중이거나 향후 활용 계획을 갖고 있으며, 2026년에는 전체 영상 광고의 40% 이상이 AI 기반으로 제작될 것으로 전망된다(TVTechnology, 2025). 마케터 85.8%는 향후 2~3년 내 AI 활용을 확대할 계획을 밝히고 있고, 이 중 75%는 AI 도입 예산을 늘렸다고 답했다. 그러나 여전히 AI 리터러시 부족은 주요한 도전 과제로 지적되고 있다(Lifewire, 2025). 이러한 수치는 AI마케팅이 이미 ‘미래의 기술’이 아닌 ‘현재의 필수 전략’으로 자리 잡았음을 보여준다.
AI마케팅은 머신러닝(ML), 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 등 다양한 인공지능 기술을 기반으로, 데이터 수집·분석부터 마케팅 실행까지 전 과정을 자동화하는 전략을 의미한다.
전통적 마케팅이 주로 사람의 경험과 직관에 의존했다면, AI마케팅은 방대한 데이터를 실시간으로 분석해 최적의 메시지, 채널, 타이밍을 자동으로 도출한다(IBM, 2025). Salesforce는 AI마케팅을 “고객 세분화, 콘텐츠 생성, 캠페인 최적화를 위해 생성형 AI와 예측 AI를 결합한 접근 방식”이라고 정의하며, 이러한 방식이 이미 글로벌 마케팅 조직에서 표준이 되고 있다고 강조한다.
이 같은 AI마케팅의 부상에는 세 가지 핵심 배경이 있다.
첫째, 소비자 행동의 변화다. 고객은 이제 모든 접점에서 맞춤형 경험을 기대하며, AI는 이를 대규모로 구현할 수 있다.
둘째, 데이터의 폭발적 증가다. 소셜 미디어, 웹사이트, 모바일 앱 등에서 생성되는 방대한 데이터를 AI가 실시간으로 분석함으로써, 과거에는 불가능했던 정밀 타겟팅이 가능해졌다.
셋째, 광고 효율성의 향상이다. AI는 예산 대비 최대 ROI를 제공하는 채널과 전략을 예측하고, 이를 바탕으로 실시간 최적화를 진행한다. Cubeo AI(2025)에 따르면, AI마케팅 시장은 2022년 200억 달러에서 2025년 400억 달러로 두 배 성장했으며, 앞으로도 매년 20% 이상 성장할 것으로 전망된다.
AI마케팅의 주요 기능은 크게 네 가지로 나눌 수 있다.
첫째, 데이터 분석과 고객 인사이트 도출이다. AI는 대규모 데이터를 수집·정제한 뒤, 패턴을 식별하고 예측 분석을 통해 고객의 구매 가능성을 점수화한다.
둘째, 개인화 마케팅이다. 추천 엔진과 맞춤형 콘텐츠 제작을 통해 고객 개개인에게 최적화된 경험을 제공하며, 넷플릭스와 아마존의 추천 시스템이 대표적 사례다.
셋째, 마케팅 자동화다. 이메일 발송, 광고 집행, 소셜 미디어 게시와 같은 반복 업무를 자동화하고, 챗봇과 CRM 시스템 연동도 포함한다.
넷째, 예측 분석과 캠페인 최적화다. 과거 데이터와 AI 모델을 결합해 캠페인 성과를 미리 예측하고, 실행 과정에서 실시간으로 전략을 조정한다.
이러한 기능은 이미 다양한 산업과 기업에서 실질적인 성과를 내고 있다. 코카콜라는 생성형 AI를 활용해 소비자 맞춤형 광고 이미지를 제작했고, 아마존은 예측 AI로 상품 추천의 정확도를 높였다. 중소기업의 경우 저비용 AI 툴을 활용해 페이스북 광고 타겟팅 효율을 30% 이상 개선한 사례가 보고됐다. 국내에서는 네이버와 쿠팡이 AI 기반 추천과 개인화 프로모션을 통해 구매 전환율을 크게 높였다. 이러한 사례들은 기업 규모와 상관없이 AI마케팅이 가져올 수 있는 ROI 향상 효과를 잘 보여준다.
물론 AI마케팅은 장점만 있는 것은 아니다. 데이터 기반 의사결정으로 ROI를 극대화하고, 고객 만족도와 재구매율을 높이며, 콘텐츠 제작과 캠페인 실행 속도를 단축하는 장점이 있지만, 데이터 편향과 같은 문제도 존재한다. 학습 데이터의 한계로 인해 특정 집단에 불리한 결과가 발생할 수 있으며, 실제 AI 기능이 거의 없으면서 ‘AI’라는 용어만 마케팅적으로 사용하는 ‘AI 워싱’ 문제도 있다. 또한 개인정보 보호와 관련한 규제를 철저히 준수해야 하는 과제도 뒤따른다.
종합하면, AI마케팅은 단순히 기술의 도입이 아니라 마케팅의 패러다임 자체를 변화시키고 있다. 데이터와 알고리즘이 이끄는 정밀한 분석과 개인화 전략, 그리고 자동화된 실행 과정은 마케팅을 더 빠르고, 더 스마트하게 만들고 있다. 다만 이러한 변화를 제대로 활용하기 위해서는 AI 리터러시 확산, 데이터 품질 관리, 윤리적 활용 방안 마련이 필수적이다. 앞으로의 마케팅 경쟁력은 단순히 AI를 ‘도입했는가’가 아니라, AI를 ‘얼마나 전략적으로 활용하는가’에 의해 결정될 것이다.
