애드테크로 돈 버는 AI…모든 기업이 ‘추천 AI’ 내재화하는 시대

애드테크와 AI의 융합은 디지털 광고 시장을 혁신하며 기업 수익을 극대화합니다. 추천 AI를 활용한 개인화된 광고는 모든 기업이 주목하는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 이 글에서는 그 흐름과 사례를 살펴봅니다.

광고 기술, 흔히 애드테크라고 불리는 분야는 최근 몇 년간 인공지능과의 결합으로 급격한 변화를 맞이했습니다. 과거에는 단순히 배너 광고나 키워드 기반 타겟팅에 의존하던 방식이 주를 이뤘다면, 이제는 방대한 데이터를 분석해 사용자의 행동을 예측하고 최적의 광고를 제공하는 방향으로 나아갑니다. 예를 들어, 글로벌 시장조사 기관 스태티스타에 따르면 2024년 전 세계 디지털 광고 지출은 약 6,700억 달러에 달하며, 이 중 AI 기반 광고가 차지하는 비중이 점점 커지고 있습니다. 이는 기업들이 더 나은 결과를 얻기 위해 기술 도입을 가속화하고 있다는 방증입니다.

국내에서도 이러한 흐름이 두드러집니다. 네이버와 카카오 같은 플랫폼은 이미 사용자 데이터를 기반으로 한 맞춤형 광고를 제공하며 시장을 선도하고 있습니다. 네이버 재팬의 자회사 라인(Line)은 AI를 활용해 광고주와 사용자를 연결하는 데 성공하며 2023년 기준 연간 수익이 약 3조 원에 달한다고 발표했습니다. 이런 사례는 AI가 단순한 도구를 넘어 수익 창출의 핵심 요소로 자리 잡았음을 보여줍니다.

추천 시스템은 오늘날 디지털 환경에서 빼놓을 수 없는 기술입니다. 넷플릭스와 유튜브가 콘텐츠 추천으로 사용자 경험을 향상시켰듯, 광고 분야에서도 비슷한 방식이 적용됩니다. 사용자가 이전에 검색한 키워드나 구매 이력을 바탕으로 관련 광고를 노출시키는 것은 기본입니다. 하지만 최근에는 이보다 한 단계 더 나아가 실시간으로 변하는 사용자의 관심사를 반영해 광고를 조정하는 기술이 주목받고 있습니다.

아마존은 이 분야의 대표적인 사례입니다. 아마존의 추천 알고리즘은 사용자가 사이트에 머무는 동안 발생하는 모든 행동을 분석해 즉각적으로 광고와 상품을 제안합니다. 2023년 아마존의 광고 사업 부문은 약 470억 달러의 매출을 기록했으며, 이는 전체 수익의 약 10%를 차지합니다. 이는 추천 기술이 단순히 사용자 경험을 개선하는 데 그치지 않고 직접적인 수익으로 이어질 수 있다는 점을 입증합니다.

국내 기업 중에서는 쿠팡이 비슷한 행보를 보입니다. 쿠팡은 고객의 구매 패턴과 검색 기록을 분석해 개인화된 광고를 제공하며, 2024년 기준 광고 수익이 전체 매출의 중요한 부분을 차지하고 있습니다. 이는 중소기업조차도 이러한 기술을 도입하면 경쟁력을 높일 수 있다는 가능성을 시사합니다.

과거에는 대기업이나 기술 중심 기업만이 AI를 활용한 광고 전략을 구사할 수 있었습니다. 하지만 클라우드 컴퓨팅과 오픈소스 기술의 발달로 이제는 중소기업도 손쉽게 접근할 수 있는 환경이 조성되었습니다. 구글 클라우드나 마이크로소프트 애저 같은 플랫폼은 AI 모델을 쉽게 통합할 수 있는 도구를 제공하며, 이를 통해 기업들은 자체적으로 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.

국내에서도 이런 변화가 가속화되고 있습니다. 중소기업벤처부에 따르면 2023년 기준 AI를 도입한 국내 중소기업은 약 1만 5천 개로, 전년 대비 20% 이상 증가했습니다. 특히 전자상거래 업체들은 고객 데이터를 활용해 광고 효율을 높이는 데 집중하고 있습니다. 예를 들어, 패션 플랫폼 무신사는 AI를 통해 사용자의 스타일 선호도를 분석하고 맞춤형 광고를 제공하며 매출 성장을 이끌어냈습니다.

이러한 움직임은 단순히 기술 도입을 넘어 기업 문화와 전략의 변화를 의미합니다. 데이터를 기반으로 한 의사결정이 중요해지면서, 기업 내부에 AI 전문 인력을 충원하거나 외부 솔루션을 적극 활용하는 사례가 늘고 있습니다. 이는 모든 산업군에서 경쟁 우위를 확보하려는 필연적인 선택으로 보입니다.

세계적인 애드테크 기업인 크리테오(Criteo)는 AI를 활용해 리타겟팅 광고 시장을 장악한 대표적인 사례입니다. 크리테오는 사용자가 웹사이트에서 본 제품을 다른 플랫폼에서도 다시 보여주는 방식으로 높은 전환율을 기록하며, 2023년 연간 매출 약 20억 달러를 달성했습니다. 이는 AI가 광고의 정확성을 높이고 사용자 행동을 예측하는 데 얼마나 효과적인지를 보여줍니다.

하지만 한계도 존재합니다. 데이터 의존도가 높아질수록 개인정보 보호 문제가 대두됩니다. 2023년 유럽연합은 GDPR(개인정보 보호 규정)을 강화하며 AI 기반 광고에 대한 규제를 확대했고, 이는 기업들에게 새로운 도전을 안겼습니다. 국내에서도 개인정보보호법 개정으로 데이터 활용에 제약이 생기며, 기업들은 투명성과 신뢰를 확보하는 데 더 많은 노력을 기울여야 합니다.

또한, AI 모델이 의존하는 데이터의 품질이 낮거나 편향될 경우, 광고의 효과가 떨어질 수 있습니다. 예를 들어, 특정 사용자 그룹만을 타겟으로 한 광고가 반복되면 다른 잠재 고객을 놓칠 가능성이 커집니다. 이를 해결하기 위해 기업들은 데이터 수집과 분석 과정을 정교화하고 있습니다.

2025년을 앞두고 애드테크와 AI의 결합은 더욱 심화될 전망입니다. 가트너에 따르면 2025년까지 전 세계 기업의 80% 이상이 AI 기반 광고 기술을 도입할 것으로 예측됩니다. 특히 생성형 AI의 발전으로 광고 콘텐츠 자체를 자동으로 제작하는 사례가 늘고 있습니다. 예를 들어, 오픈AI의 기술을 활용해 텍스트와 이미지를 결합한 광고를 실시간으로 생성하는 기업들이 등장하고 있습니다.

국내에서도 이러한 흐름이 이어질 가능성이 높습니다. 네이버는 2024년 하이퍼클로바X를 기반으로 광고주를 위한 콘텐츠 생성 서비스를 확장할 계획을 밝혔고, 카카오는 카카오톡 내 광고에 AI를 접목해 사용자 맞춤형 경험을 강화하고 있습니다. 이는 광고 시장이 단순한 노출을 넘어 사용자와의 상호작용을 중시하는 방향으로 진화하고 있음을 나타냅니다.

결국, AI와 애드테크의 미래는 기술의 발전뿐 아니라 사용자 신뢰와 데이터 윤리를 어떻게 조화시키느냐에 달려 있습니다. 기업들은 이를 균형 있게 다루며 지속 가능한 성장 전략을 모색해야 합니다.