[FOCUS] AI 검색·플랫폼 경쟁, 제조·B2B 마케팅 접점 다시 짠다

네이버는 지난 4월 27일 인공지능(AI) 검색 서비스 ‘AI탭’을 네이버플러스 멤버십 이용자를 대상으로 베타 출시했다고 밝혔다. AI탭은 사용자의 검색 의도와 맥락을 이해해 최적의 정보를 제시하고, 대화형으로 질문을 이어가며 탐색 범위를 넓혀주는 서비스다. PC 메인 검색창과 AI 브리핑, 쇼핑·플레이스 통합검색 결과 등에 적용해, 검색 단계에서 예약·구매까지 이어지는 ‘실행형 검색 경험’을 구현하는 데 초점을 맞췄다.
이 내용은 네이버 보도자료와 조선비즈, 연합뉴스, 뉴시스, 이데일리 등 주요 IT·경제지 보도를 바탕으로 정리했다.

네이버는 상반기 동안 베타에서 사용성을 검증한 뒤 지난 25일과 26일 사이 AI탭을 전체 이용자에게 정식 제공하기 시작했다. 검색창 자체를 AI 중심으로 재편하면서, 자사 서비스 전반을 에이전트형 경험으로 엮겠다는 의지를 분명히 한 셈이다.

네이버의 통합 콘퍼런스 ‘단25(DAN25)’에서는 소비자 서비스와 B2B를 잇는 AI 전략이 함께 공개됐다. 네이버는 통합 에이전트 ‘에이전트N’을 통해 검색·쇼핑·로컬·금융 등 주요 서비스에 AI를 적용하고, 네이버클라우드를 중심으로 반도체·조선·에너지·바이오 등 제조업의 AI 전환(AX)을 지원하겠다고 밝혔다. 통합 에이전트가 이용자의 맥락을 이해해 다음 행동을 실행하는 한편, 산업 현장에서는 데이터를 기반으로 생산성·품질·에너지 효율을 높이는 역할을 맡는 구조다.

제조·B2B 마케팅 관점에서 보면, 네이버는 검색을 ‘정보 목록’이 아니라 ‘실행형 에이전트’로 전환하며 산업재·설비·솔루션 영역까지 접점을 확장하고 있다. 산업재·부품 공급사는 제품 스펙 나열에 그치는 대신, AI가 이해할 수 있는 구조화된 제품 정보·레퍼런스·FAQ·사례를 준비하고, 네이버플러스 스토어와 비즈니스 솔루션을 통해 견적·상담·예약 등 행동으로 이어지는 경로를 설계해야 할 필요성이 커지고 있다.

메타 Advantage+ 광고, B2B 리드 확보 채널로 부상
메타는 공식 블로그와 주요 마케팅 행사에서 Advantage+ 캠페인을 중심으로 한 AI 기반 광고 전략을 확대하고 있다. 광고주는 상품 카탈로그와 브랜드 자산을 등록하면, 메타가 다양한 소재와 타깃 조합을 자동으로 생성·테스트하면서 캠페인을 최적화하는 구조다. 캠페인 세팅과 타깃팅, 크리에이티브 운영까지 AI가 지원해 광고비 대비 매출 효과를 높이는 것이 목표다.
이 부분은 메타 비즈니스 공식 발표와 국내 디지털 마케팅 업계에서 정리한 자료를 참고했다.

디지털 마케팅 업계에서 공유되는 사례를 보면, Advantage+ 캠페인을 활용한 리타깃팅·전환 캠페인이 기존 수동 운영보다 전환률과 광고 효율을 개선한 사례가 적지 않다. 특히 직무·산업·관심사 기반 타깃팅을 결합한 B2B 리드 제너레이션 캠페인이 늘고 있으며, 일부 사례에서는 일반 소비재 캠페인보다 높은 리드 전환율이 보고되고 있다.


국내 제조·부품·장비 업체 입장에서는 메타 광고가 해외 바이어·엔지니어·구매 담당자를 정밀하게 겨냥할 수 있는 채널로 의미를 가진다. 전시회·에이전트를 통한 전통적 영업 채널을 유지하되, 메타 광고를 통해 업종·직무·국가별 타깃을 설정하고, 다양한 크리에이티브를 테스트해 어떤 메시지·이미지가 실제 견적 문의·자료 요청으로 이어지는지 데이터를 축적할 수 있기 때문이다. 이를 위해 제품 카탈로그와 응용사례·레퍼런스를 단순 스펙 나열이 아닌 문제 해결 중심 스토리로 재구성하고, 영어·현지어 버전까지 갖춰 두는 작업이 필요하다.

올리브영·센서타워 데이터, 앱·웹·멤버십 기반 고객 관리 모델
글로벌 마켓 인텔리전스 기업 센서타워는 ‘2026년 전 세계 이커머스 현황’ 리포트를 통해 한국 뷰티 이커머스 시장 데이터를 공개했다. 이 리포트와 이를 인용한 대한경제 보도에 따르면, 올리브영은 지난해 5월부터 올해 4월까지 한국 뷰티 이커머스 모바일 앱 다운로드와 웹사이트 방문 점유율에서 압도적인 1위를 차지했다. 지난 1분기 기준 모바일·웹 통합 실사용자는 1,300만 명을 넘어섰고, 앱 전용 사용자 비중도 절반 이상으로 나타났다.
관련 수치는 센서타워 리포트와 대한경제 보도를 기준으로 했다.

센서타워는 전 세계적으로 뷰티 이커머스 성장의 무게중심이 모바일 앱에서 웹사이트로 이동하고 있다고 분석했다. 다만 한국에서는 올리브영이 앱·웹·멤버십을 모두 활용해 트래픽과 실사용자를 확보하고 있다는 점이 특징으로 지적된다. 통합 데이터 기반 고객 관리, 외부 플랫폼 광고와 자사 앱·콘텐츠를 하나의 체계로 묶어 운영하는 전략이 성과로 이어진 사례다.

이 흐름은 제조·B2B 기업에도 그대로 적용할 수 있다. 특정 플랫폼 입점 여부와 상관없이, 자사 웹·포털·멤버십을 통해 고객 데이터를 축적하고 교체 주기·A/S 이력·기술 문의를 통합 관리하는 구조를 만들면, 적절한 시점에 자동 리마인드·기술 세미나 초청·신제품 제안이 가능해진다. 산업재·설비 공급사는 앱이나 포털을 단순 카탈로그가 아니라, 견적·A/S·교육·콘텐츠까지 통합한 ‘데이터 허브’로 보는 관점 전환이 필요하다.

멜론 광고형 요금제, 가격·광고 결합 모델의 확산
국내 음원 플랫폼 멜론은 최근 광고형 요금제 도입을 추진하고 있다. 국내 주요 언론, 특히 한겨레 보도에 따르면 멜론은 광고를 시청하는 대신 무료 또는 저렴한 요금으로 음악을 들을 수 있는 상품을 검토 중이며, 한국음악저작권협회 등 저작권 단체·권리자와 수수료율과 정산 방안을 논의하고 있다. 기존 월 정기결제 상품보다 가격을 낮추는 대신 곡 재생 전후 광고 시청을 결합하는 구조가 거론된다.

멜론 측은 구체적인 상품 형태와 가격, 출시 일정은 아직 확정되지 않았다고 밝히고 있다. 다만 유튜브 뮤직·스포티파이 등 글로벌 플랫폼 공세 속에서 이용자 유입과 가격 경쟁력을 동시에 확보해야 한다는 문제의식이 반영된 전략이라는 점은 분명하다. OTT·콘텐츠 시장에서 이미 검증된 ‘저가+광고’ 결합 모델을 음악 서비스에 적용하려는 시도로 볼 수 있다.

이러한 가격·광고 결합 모델은 B2B 시장에도 영향을 줄 수 있다. 일부 산업용 소프트웨어와 모니터링 서비스, 온라인 교육 콘텐츠는 기본 기능을 무료 또는 저가로 제공하고, 프리미엄 기능·데이터 리포트·추가 서비스 판매를 통해 수익을 내는 구조를 채택하고 있다. 에너지·공조·효율 솔루션을 제공하는 제조 기업 역시 진단·모니터링·리포트 제공을 일정 부분 구독형으로 전환하고, 상위 서비스·장비 판매와 연동하는 방식까지 검토할 수 있다.

역시즌 마케팅, 고물가 환경에서 B2B 타이밍 전략으로
유통업계에서는 고물가와 에너지 비용 상승 속에 겨울 상품 프리오더와 역시즌 마케팅이 확산되고 있다. 백화점과 홈쇼핑 업체들은 모피·프리미엄 아우터·난방가전·침구류 등을 여름·초가을 시점에 프리오더와 비수기 특가 형식으로 판매하며, 가격이 낮을 때 미리 구매하려는 수요를 겨냥하고 있다. 비수기 재고를 줄이면서도 안정적인 매출을 확보하는 전략이다.
이 부분은 주요 유통사 보도자료와 국내 유통·경제지 보도를 종합했다.

이 흐름은 B2B 구매에도 참고가 된다. 에너지·난방·공조 설비, 공장 효율 개선 솔루션을 공급하는 기업은 성수기를 앞둔 대응에만 집중하지 않고, 그 이전 단계에서 고지·에너지·환율 등 비용 변수와 연계된 리스크를 설명하며 선제적인 투자 타이밍을 제안할 수 있다. 설비·소모품·서비스를 미리 도입했을 때의 비용·에너지·리스크 절감 효과를 수치로 제시하면, 고물가·불확실성 환경에서도 투자 설득력을 높일 수 있다.

AI 검색·데이터·타이밍이 바꾸는 제조·B2B 마케팅 접점
네이버 AI탭·에이전트N과 메타 Advantage+ 캠페인, 센서타워가 보여주는 올리브영의 앱·웹·멤버십 전략, 멜론의 광고형 요금제와 유통업계 역시즌 마케팅까지 최근 발표와 사례를 종합하면 제조·B2B 마케팅 접점은 세 방향에서 동시에 변하고 있다. 검색·포털 영역에서는 AI 에이전트가 사용자의 의도와 맥락을 이해해 다음 행동을 실행하는 구조가 자리잡고 있다. 플랫폼·데이터 영역에서는 앱·웹·멤버십과 글로벌 광고·산업 포털을 통해 수집한 데이터를 리드 관리와 후속 영업에 연결하는 역량이 중요해졌다. 타이밍 측면에서는 고물가·불확실성 환경 속에서 가격·구독·선구매·역시즌 전략을 결합해 구매 시점까지 설계하는 사고가 요구된다.

산업재·설비·솔루션 기업이 이 변화를 따라잡으려면, AI 에이전트가 읽고 추천할 수 있는 정보 구조를 갖추고, 플랫폼·웹·포털 전반에서 수집되는 데이터를 통합해 리드와 영업 파이프라인을 관리해야 한다. 동시에 고정된 가격·판매 방식만 고수하기보다, 구독형·저가+업셀·역시즌 프로모션 등 새로운 타이밍 전략을 시험해 보는 것이 필요하다. AI 검색과 플랫폼 경쟁이 제조·B2B 마케팅 접점까지 다시 짜고 있는 상황에서, 접점 설계와 데이터·타이밍 전략을 손보지 않으면 산업 현장의 AI 전환 속도보다 마케팅·영업 혁신이 뒤처질 수밖에 없다.