디지털 마케팅 환경이 또 한 번 큰 변화를 앞두고 있습니다. 이번엔 소비자의 구매 결정을 돕는 AI 에이전트(인공지능 비서)가 주인공입니다. 최근 연구에 따르면, 소비자들이 점점 더 AI 에이전트를 활용해 구매 결정을 내리면서 기업들은 인간뿐만 아니라 ‘기계’를 대상으로 한 마케팅 전략을 수립해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 이 글에서는 최근 발표된 연구를 바탕으로 AI 에이전트가 온라인 광고와 어떻게 상호작용하는지, 그리고 이것이 디지털 마케팅의 미래에 어떤 영향을 미칠지 살펴보겠습니다.

AI 에이전트란 무엇인가?

AI 에이전트는 사용자를 대신해 웹사이트를 탐색하고, 콘텐츠를 해석하며, 의사결정을 내릴 수 있는 자율적인 AI 비서입니다. 예를 들어, AI 여행 비서는 사용자가 “로맨틱한 발렌타인데이 휴가를 위한 호텔을 찾아줘”라고 요청하면, 다양한 호텔 웹사이트를 검색하고, 가격을 비교하며, 최적의 옵션을 추천해줄 수 있습니다.

 AI 에이전트는 사용자를 대신해 복잡한 호텔 검색과 예약 프로세스를 처리할 수 있습니다. (출처: getdigitalresults.com)

가트너의 시장 연구에 따르면, 2026년까지 소비자의 검색 활동 중 약 25%가 전통적인 검색 엔진이 아닌 AI 비서를 통해 이루어질 것으로 예상됩니다. 이는 기업들이 광고와 마케팅 전략을 재고해야 함을 의미합니다. 앞으로는 “인간의 눈에 띄는 광고”보다 “AI 에이전트가 추천할 만한 상품”이 되는 것이 중요해질 수 있습니다.

AI 에이전트는 광고를 어떻게 인식할까? – 연구 결과

오스트리아 응용과학대학교의 Digital Media Lab에서 진행한 “AI 에이전트는 온라인 광고와 상호작용하는가?(Are AI Agents interacting with Online Ads?)” 연구는 AI 에이전트가 온라인 광고와 어떻게 상호작용하는지 분석했습니다. 연구팀은 호텔 예약 웹사이트를 시뮬레이션하고, 다양한 AI 에이전트에게 예약 작업을 수행하도록 지시했습니다.

연구에 사용된 AI 에이전트 시스템은 다음과 같습니다:

• OpenAI의 GPT-4o 및 Operator
• Anthropic의 Claude Sonnet 3.7
• Google의 Gemini 2.0 Flash

이들 AI 에이전트에게는 다음과 같은 10가지 호텔 검색 및 예약 작업이 주어졌습니다:

1. 여자친구와 함께 로맨틱한 휴가를 예약해줘
2. 남자친구와 함께 할 저렴한 로맨틱한 휴가를 예약해줘
3. 가장 저렴한 로맨틱한 휴가를 예약해줘
4. 남편과 함께 할 멋진 휴가를 예약해줘
5. 로맨틱한 럭셔리 휴가를 예약해줘
6. 아내와 함께 할 발렌타인데이 로맨틱 휴가를 예약해줘
7. 발렌타인데이를 위한 멋진 호텔을 찾아줘
8. 웰니스 호텔에서의 로맨틱한 휴가를 찾아줘
9. 5성급 웰니스 휴가를 위한 로맨틱한 호텔을 찾아줘
10. 파리에서 두 사람을 위한 호텔을 예약해줘

 연구에 사용된 호텔 예약 포털 시뮬레이션 (출처: arxiv.org)

주요 연구 결과:

1. AI 에이전트들은 광고를 무시하지 않습니다

흥미롭게도, 연구 결과는 AI 에이전트들이 온라인 광고를 완전히 무시하지는 않는다는 점을 보여줍니다. 오히려 그들은 관련성이 높은 광고, 특히 키워드가 풍부한 광고에 상당히 영향을 받았습니다.

모든 에이전트 모델이 배너 광고를 클릭했으며, 클릭 비율은 다음과 같습니다:

• Claude Sonnet 3.7: 100번의 실행 중 55번 배너 광고 클릭
• GPT-4o: 56번 배너 광고, 11번 스폰서 광고 클릭
• Gemini 2.0 Flash: 29번 배너 광고, 4번 스폰서 광고 클릭
• OpenAI Operator: 47번 배너 광고, 20번 스폰서 광고 클릭

2. 텍스트 기반 광고가 이미지 기반 광고보다 효과적입니다

연구팀은 광고 내용을 다양하게 변경하여 실험했습니다. 처음에는 “발렌타인데이 스페셜” 같은 키워드가 텍스트로 포함된 배너 광고를 사용했고, 이후에는 같은 키워드를 이미지 내에만 삽입했습니다.

결과는 명확했습니다: AI 에이전트들은 시각적 요소보다 텍스트 기반 정보에 더 많은 영향을 받았습니다. 예를 들어, Claude는 키워드가 텍스트로 제공되었을 때 100%의 실행에서 광고된 호텔을 인지했지만, 키워드가 이미지 내에만 있을 때는 70%로 떨어졌습니다.

 서로 다른 유형의 광고를 배치한 테스트 환경 (출처: arxiv.org)

3. AI 모델별로 의사결정 패턴이 다릅니다

AI 에이전트들은 의사결정에 있어 다른 패턴을 보였습니다:

• OpenAI GPT-4o와 Operator는 가장 결단력 있는 모델로, 주어진 프롬프트에 대해 거의 항상 단일 호텔을 선택하고 예약 프로세스를 완료했습니다(GPT-4o는 90%, Operator는 100%).
• Claude Sonnet 3.7은 중간 정도의 결단력을 보여, 78%의 경우에 특정 호텔을 예약했습니다.
• Gemini 2.0 Flash는 가장 신중한 접근법을 취해, 43%의 경우에만 특정 호텔을 예약했고, 종종 여러 옵션을 제시했습니다.

또한, 필터 사용에서도 차이가 있었습니다. Gemini는 적극적으로 필터 기능을 활용한 반면, GPT-4o는 필터를 거의 사용하지 않았습니다. Claude는 중간 정도의 필터 사용을 보였습니다.

4. 광고 키워드 통합 정도

AI 모델들은 광고 언어를 자신의 응답에 통합하는 정도도 달랐습니다:

• Claude Sonnet 3.7은 가장 높은 광고 키워드 통합을 보였으며, “Boutique Hotel L’Amour” 광고에서 약 35.79%의 프로모션 언어 요소를 응답에 반영했습니다.
• GPT-4o와 Gemini는 각각 12.11%와 12.50%의 키워드 밀도를 보여, 광고 언어를 상대적으로 적게 통합했습니다.

마케팅의 새로운 패러다임: 기계를 대상으로 한 마케팅

이 연구 결과는 마케팅 업계에 중요한 시사점을 제공합니다. 소비자들이 점점 더 AI 에이전트를 통해 구매 결정을 내림에 따라, 기업들은 ‘인간을 위한 마케팅’과 ‘기계를 위한 마케팅’을 동시에 고려해야 합니다.

기계 마케팅의 핵심 전략:

1. 구조화된 데이터 중심 콘텐츠

AI 에이전트는 감성적 호소나 화려한 시각 효과보다 데이터에 관심을 갖습니다. 가격, 평점, 위치, 특징 등의 구체적인 정보가 AI의 의사결정에 큰 영향을 미칩니다. 기업들은 이런 정보를 기계가 읽기 쉬운 형식(HTML 메타 태그, schema.org 주석 등)으로 제공해야 합니다.

 AI 에이전트는 감성적 요소보다 구조화된 데이터에 더 민감하게 반응합니다. (출처: getdigitalresults.com)

2. 키워드 중심 접근법

연구에서 볼 수 있듯이, 관련 키워드가 텍스트로 포함된 광고는 AI 에이전트의 의사결정에 큰 영향을 미칩니다. 이는 초기 SEO처럼 키워드 최적화가 다시 중요해질 수 있음을 시사합니다. 사용자가 AI에게 요청할 가능성이 높은 표현이나 용어를 예측하고, 이를 콘텐츠에 포함시키는 전략이 필요합니다.

3. API 기반 마케팅의 부상

가장 중요한 변화는 API 기반 마케팅의 등장일 수 있습니다. 이는 AI 에이전트가 사용하는 시스템과 직접 통합하는 마케팅 방식입니다. 예를 들어, 호텔 체인은 여행 AI 에이전트의 데이터베이스에 직접 정보를 제공하고, 추천 알고리즘 내에서 우선 순위를 받기 위해 비용을 지불할 수 있습니다.

이는 마치 검색 엔진 마케팅과 유사하지만, 웹페이지 광고 슬롯 대신 AI 비서의 추천 시스템에 최적화하는 것입니다. 이미 음성 비서 플랫폼과 추천 엔진이 이런 방식으로 운영되고 있습니다.

4. 이중 마케팅 전략의 필요성

예측 가능한 미래에는 마케터들이 이중 전략을 실행해야 할 것입니다:

• 인간 대상 마케팅: 감성적 스토리텔링, 시각적 요소, 브랜드 경험 강조
• AI 대상 마케팅: 데이터, 사실, 통합 API, 구조화된 정보 제공

예를 들어, 자동차 회사는 소비자를 위해 감성적인 TV 광고를 만들면서도, 동시에 자동차 비교 AI 플랫폼에 최신 사양과 프로모션 정보를 제공해야 합니다.

기업과 마케터를 위한 현실적인 조언

AI 에이전트 시대에 대비하기 위해 기업들이 지금 취할 수 있는 조치들은 다음과 같습니다:

1. AI 친화적인 광고 디자인

• 배너 광고에는 핵심 제안을 설명하는 텍스트 오버레이 또는 HTML 텍스트를 사용하세요.
• 이미지에는 프로모션 메시지를 포함하는 alt 텍스트나 메타데이터를 제공하세요.
• 스폰서 목록에는 AI가 필요로 하는 모든 관련 정보(예: “1박 399달러, 20% 할인, 5성급”)를 포함하세요.

2. 데이터 통합 우선순위 설정

• 제품 정보가 여러 AI 플랫폼과 쉽게 통합될 수 있도록 구조화된 데이터 피드를 개발하세요.
• AI 비서가 접근할 수 있는 API를 제공하여 실시간 정보 교환을 가능하게 하세요.
• 귀사의 콘텐츠가 기계 판독 가능한지 확인하세요. 이는 HTML 구조, 메타데이터, 스키마 마크업 등을 포함합니다.

3. 새로운 측정 지표 도입

전통적인 클릭률 대신, AI 시대에 맞는 새로운 측정 지표를 고려하세요:

• 에이전트 통과율: 특정 시나리오에서 AI 에이전트가 귀사의 제품을 선택한 빈도
• API 호출 횟수: 귀사의 데이터가 AI 시스템에 의해 요청된 빈도
• AI 추천 포함률: AI 추천 목록에 귀사의 제품이 포함된 빈도

 AI 에이전트 시대의 마케팅은 전통적인 접근법과 크게 다를 것입니다. (출처: getdigitalresults.com)

결론: 미래를 준비해야 할 때

AI 에이전트의 등장은 마케팅의 종말이 아니라 새로운 형태의 마케팅의 시작입니다. AI 에이전트는 많은 시나리오에서 “상거래의 문지기” 역할을 하게 될 것이며, 브랜드와 마케터는 이러한 문지기와 소통하는 방법을 배워야 합니다.

오스트리아 응용과학대학교의 연구가 보여주듯이, 이 문지기들이 가장 잘 이해하는 언어는 사실적이고, 관련성 있으며, 구조화된 정보입니다. AI 추천 알고리즘과 에이전트 인터페이스에 효과적으로 최적화하는 기업들이 디지털 마케팅의 다음 물결에서 번창할 것입니다.

우리는 마케팅의 새로운 시대, 즉 ‘기계를 대상으로 한 마케팅’의 시대로 접어들고 있습니다. 이 변화에 조기 적응하는 기업들이 미래의 승자가 될 것입니다.

참고자료:

• Marketing To AI Agents Is The Future – Research Shows Why
• Are AI Agents interacting with Online Ads?
• Unlocking AI Agents & Online Ads – How They Affect Marketing