[기획특집: AI와 마케팅의 미래] 알고리즘이 브랜드를 설득할 수 있을까

AI는 이제 마케팅을 ‘감’이 아닌 수치의 싸움으로 만들었다. 클릭률, 이탈률, 구매 전환율 같은 데이터가 실시간으로 쌓이고, 그 속에서 기계는 최적의 메시지를 계산한다. 누구에게, 언제, 어떤 문구를 보여줄지를 판단하는 주체가 사람이 아닌 알고리즘이 된 시대다. 마케팅은 과학이 되었다. 그러나 정교해질수록 잃어버리는 무언가도 분명 존재한다.

포스코경영연구원(POSRI)은 최근 이 같은 흐름을 "마케팅의 정의 자체가 바뀌고 있다"고 표현했다. 이제 마케팅은 고객 데이터를 분석해 타깃을 세분화하고, 고객의 선호를 예측해 맞춤형 콘텐츠와 쿠폰을 제공하며, 전체 전환율까지 실시간으로 추적·조정하는 체계로 재편되고 있다. 고객 경험의 모든 접점이 AI 기반으로 설계되는 흐름이다.

시장 성장세도 가파르다. 글로벌 시장조사기관 Spherical Insights에 따르면, 마케팅 분야에서 AI 기술의 시장 규모는 2022년 약 123억5천만 달러에서 2032년 약 940억 달러에 이를 것으로 예측된다. 연평균 성장률은 22.5%에 달한다. Jasper, SurveyMonkey 등의 보고서를 종합하면 마케터의 약 88%가 이미 AI를 일상적으로 활용하고 있으며, 콘텐츠 제작과 리서치에서 AI의 도움을 받는 비율도 절반 이상에 이른다.


기업들은 더는 ‘광고 한 편’으로 승부하지 않는다. 한 명의 고객에게 수십 가지 조합의 메시지를 시험하고, 성과가 좋은 조합에 자동으로 예산을 몰아주는 방식이 정착됐다. 마케터의 역할도 변화하고 있다. 실무 집행자에서 실험 설계자, 브랜드 철학 조율자로 이동 중이다. 글로벌 대형 브랜드뿐 아니라 중소 기업까지도 이미지·영상·음성 합성을 통해 수준 높은 콘텐츠를 빠르게 생산한다. 생성형 AI는 마케팅의 접근 장벽을 허물었다.

그러나 이 모든 것이 진보라고만 말하긴 어렵다. POSRI는 보고서에서 ‘합성 고객’이나 ‘디지털 트윈 페르소나’의 활용을 비중 있게 소개한다. 이는 실제 고객 데이터를 기반으로 가상의 소비자 군을 만들고, 제품이나 아이디어에 대한 반응을 사전 시뮬레이션하는 방식이다. 일부 글로벌 컨설팅사 역시 비슷한 실험을 수행 중이라고 밝힌다. 고객의 응답을 예측하고 테스트하는 데 들어가는 시간과 비용을 절감할 수 있기 때문이다.

하지만 이 과정은 '진짜 인간'의 복잡성과 모순을 반영하지 못할 수 있다. POSRI는 LLM 기반 가상 고객이 특정 기능이나 콘셉트를 과대평가하거나, 연령·지역·문화에 따른 미묘한 차이를 반영하지 못할 위험을 경고한다. 특히 AI의 학습 데이터에 이미 편향이 포함되어 있다면, 그 결과물 역시 구조적으로 왜곡될 수밖에 없다. 이는 단순한 ‘정확도’의 문제가 아니라, 브랜드가 내리는 판단 자체를 오도할 가능성을 낳는다.

법적·윤리적 쟁점도 첨예해지고 있다. 고객 데이터를 수집해 극도로 정교한 타기팅을 진행할 경우, 소비자는 감시받고 있다는 불쾌감을 느낄 수 있다. 글로벌 보고서들은 이를 "브랜드 신뢰를 갉아먹는 결정적 리스크"로 본다. 생성형 AI 역시 예외는 아니다. Jasper 등에서 조사한 바에 따르면 많은 마케터들이 "자신이 사용하는 AI의 학습 데이터 출처를 명확히 알 수 없다"고 응답했다. 이에 따라 각국 규제기관은 저작권 명시, 데이터 출처 표기, 알고리즘 투명성 강화 등의 기준을 논의 중이다.

결국 AI는 마케팅을 더 빠르고, 넓고, 싸게 만들었다. 그러나 설득은 속도나 효율만으로 완성되지 않는다. 고객을 움직이는 일은 여전히 ‘맥락’을 읽고, ‘관계’를 설계하고, ‘신뢰’를 구축하는 과정이다. POSRI는 마케팅의 미래를 ‘인간 vs 기계’의 대결이 아닌, ‘인간+기계’의 협업으로 본다. AI가 데이터 패턴을 분석하고 시뮬레이션을 반복한다면, 인간은 그 결과를 해석하고 브랜드 철학의 방향을 잡아야 한다는 것이다.

기술이 아무리 정밀해져도, 질문은 여전히 사람 쪽에서 나와야 한다. 무엇을 계산할 것인가, 어떤 기준으로 평가할 것인가, 어떤 감정을 존중할 것인가. 이 질문들을 생략한 채 AI가 ‘가장 잘 팔릴 무언가’를 찾아낸다면, 그것은 마케팅이 아니라 조작일 수 있다. 데이터는 길을 제시할 수 있지만, 방향을 선택하는 것은 사람이어야 한다.