안녕하세요. 근거 있는 자신감으로 무장한 고지훈 AE입니다.제가 왜 이렇게 당찬 태도로 인사를 드릴까요?지난번 한 인사이트에서 저는 이렇게 주장했습니다."엔비디아와 협업을 통해 발전한 네이버 AI를, 네이버 플랫폼의 주요 BM인 광고 상품에 적용할 확률은? 100%입니다!"네, 제 예측이 정확히 맞았습니다. 네이버가 새로운 AI 광고 기능인 ADVoostMAX를 전격 선보입니다.ADVoostMAX, 도대체 무엇이 다를까요?당장 다가오는 2026년 7월 21일부터 시행되는 이 기능은, 이용자가 검색어를 입력할 때 상/중단에 노출되는 'AI 브리핑' 영역에 맥락에 맞는 상품 추천 광고를 띄워주는 혁신적인 시스템입니다.기존의 검색 광고가 단순히 검색어와 URL링크의 연관도에 그쳤다면, 이제는 AI가 이용자의 진짜 검색 니즈와 탐색 맥락을 파악해 가장 적합한 형태의 광고를 알아서 매칭해 줍니다. 확장 검색을 넘어, 타겟을 발굴하고 추천하는 광고 생태계 전반에 AI가 깊숙이 관여하게 된 것입니다.광고의 성패, 이제 '랜딩페이지'가 결정합니다.AI가 랜딩페이지의 콘텐츠를 분석해 적합한 타겟에게 노출하기 때문에, 화려한 광고 소재를 넘어 랜딩페이지 자체의 퀄리티가 전환 성과를 판가름하는 핵심 덕목이 되었습니다. 네이버가 광고 세팅의 리소스를 AI로 덜어줄 테니, 광고주는 '브랜딩'과 '본질'에 집중하라는 전략적인 메시지이기도 합니다.애드부스트맥스 도입이 코앞으로 다가온 지금, 광고주분들이 당장 점검하셔야 할 5가지는 다음과 같습니다.랜딩페이지 첫 화면(초반 3문장)에 "누구를 위한 서비스인지"가 명확히 보이는가?AI가 우리 서비스의 핵심 소구점(USP)을 확실하게 포착할 수 있도록 설명이 직관적인가?브랜드명, 업종, 상품 정보가 광고주센터와 랜딩페이지 간 정확히 일치하는가?사전 심의가 필요한 업종일 경우, AI 매칭 집행 가능 여부를 확인했는가?ADVoostMAX의 성과는 기존과 분리된 개별 대시보드에 나타나는걸 인지했는가?우리 브랜드, AI에게 얼마나 매력적일까요?네이버 홈 검색창 우측의 AI 버튼을 활용해 보세요. 이용자들은 이제 "서울 근교 캠핑카 렌트 업체 추천해 줘"처럼 긴 문장으로 질문합니다.AI는 여러 브랜드를 분석해 표 형태로 장단점과 USP를 일목요연하게 정리해 줍니다. 지금 바로 검색창에 '###(자사 브랜드) 분석해 줘'라고 입력해 보세요. AI가 우리 브랜드의 강점을 제대로 인지하고 있는지 미리 진단해 볼 수 있습니다. 다만 현 네이버 AI 검색기능이 출처로 네이버 블로그와 같은 네이버 소속 채널을 주로 인용하여, 블로그 바이럴 발행, SEO를 갖춘 블로그 관리 등도 효용이 있을것으로 판단됩니다. 또, 해당 구좌에도 애드부스트맥스의 영향권에 있을지는 지켜볼만한 부분인 것 같습니다.7월 21일, 발등에 불이 떨어진 광고주분들이 많으실 겁니다.기초적인 브랜딩부터 점검해야 하는데 어디서부터 손대야 할지 막막하시다면, 저 고지훈 마케터를 찾아주십시오.캠페인 기획, 퍼포먼스 마케팅 목표 설정, 브랜드 USP 추출부터 최적의 성과 개선까지. 빠르게 변화하는 AI 광고 생태계를 완벽히 이해하고 브랜딩까지 조율할 줄 아는 마케터가 확실한 방향성을 제시해 드리겠습니다. 감사합니다.👇 상담 요청Contact: 02-6049-4452카카오톡: ing9696@naver.comE-mail: zentangle0319@ampm.co.krWeb:https://home.ampm.co.kr/ae-zentangle0319

"이번 달 메타 ROAS는 300%인데, 왜 월말 정산만 하면 통장에 남는 돈이 없을까요?" 최근 많은 커머스 브랜드 대표님들을 만나며 끊임없이 마주하는 질문입니다.그 원인은 명확합니다. 신규 고객 한 명을 우리 쇼핑몰로 데려오는 비용인 CAC(Customer Acquisition Cost, 고객 획득 비용)가 감당하기 힘들 정도로 치솟았기 때문입니다. 모든 매체가 고도화된 AI 자동화 입찰 경쟁을 벌이면서 단순 유입 광고의 단가는 매년 최고점을 경신하고 있습니다. 첫 구매를 유치하는 것만으로는 더 이상 마진을 남길 수 없는 시대가 도면한 것입니다.남들이 "매체 세팅을 바꿔서 어떻게든 효율을 10% 더 올리겠다"며 밑 빠진 독에 광고비를 계속 들이붓고 있을 때, 진짜 영리한 브랜드는 이미 확보한 고객의 지갑을 다시 열게 만드는 '초개인화 CRM(Customer Relationship Management, 고객 관계 관리)'에 사활을 걸고 있습니다. 2026년 퍼포먼스 마케팅의 무덤에서 살아남기 위한 유일한 탈출구를 단도직입적으로 제시합니다.1. '밑 빠진 독'에 물 붓기식 획득 마케팅의 종말신규 고객을 데려오는 획득(Acquisition) 광고는 반드시 필요합니다. 하지만 획득 마케팅에만 예산의 90% 이상을 배정하는 비즈니스는 시한부 선고를 받은 것과 같습니다. 첫 구매 고객이 다시는 우리 사이트로 돌아오지 않는다면, 그 고객을 데려오기 위해 지불한 광고비는 단번에 매몰비용으로 사라집니다.현재 지속 가능한 성장을 이루는 브랜드들의 공통점은 신규 고객 획득 비용(CAC)보다 해당 고객이 평생 우리 브랜드에 가져다주는 가치인 LTV(Lifetime Value, 고객 평생 가치)가 최소 3배 이상 높게 유지된다는 점입니다. 이를 달성하기 위해서는 첫 구매 고객을 2차, 3차 재구매로 이끄는 정교한 '재구매 순환 퍼널'이 반드시 내부에서 작동하고 있어야 합니다.이정택의 솔루션: 저희는 신규 유입 광고를 세팅하기 전에 자사몰의 '재구매 주기'와 '이탈 지점'부터 파악합니다. 고객이 첫 구매 후 14일 이내에 재구매하지 않으면 이탈 확률이 80%를 넘는다는 데이터가 있다면, 첫 구매 완료 즉시 7일 차와 12일 차에 해당 유저를 타겟팅하는 정교한 시나리오가 먼저 세팅되어야 광고비를 태울 자격이 주어지는 것입니다.2. 뻔한 단체 문자는 스팸일 뿐, 핵심은 '행동 기반 초개인화'아직도 "주말 특가 세일!" 같은 문장으로 가입자 전체에게 똑같은 단체 문자나 카카오 알림톡을 뿌리고 계십니까? 이는 소중한 마케팅 수신동의 유저들을 스스로 차단하게 만드는 가장 빠른 지름길입니다. 유저들은 자신과 무관한 정보를 '소음'으로 인식합니다.2026년의 CRM은 철저히 '실시간 행동 기반 초개인화(Real-time Behavior-based Hyper-personalization)'로 움직여야 합니다. 장바구니에 상품을 담아두고 3시간 동안 결제하지 않은 유저, 특정 상세페이지를 5회 이상 조회했으나 이탈한 유저, 지난달 구매 금액이 상위 5%에 속하는 VIP 유저 등 고객의 미세한 행동 흐름을 세그먼트(Segment)로 쪼개어 각각에게 완전히 다른 메시지를 꽂아 넣어야 합니다.이정택의 솔루션: 자사몰에 접속한 유저의 이벤트를 추적하는 툴(Braze, Klaviyo, TasOn 등)을 연동하여 트리거(Trigger) 시나리오를 설계해야 합니다. 예를 들어, "장바구니 방치 유저에게는 24시간 후 '장바구니에 담아두신 상품의 재고가 부족합니다'라는 알림톡 자동 발송", "특정 영양제를 구매한 유저에게는 28일 후 '영양제가 소진될 타이밍입니다'라는 맞춤 알림 발송"과 같은 자동화 파이프라인을 구축해 유입 대비 전환율을 극대화합니다.3. 퍼스트 파티 데이터를 활용한 리타겟팅 시너지초개인화 CRM 마케팅을 통해 자사몰 내부의 유저 데이터를 촘촘히 분류해 놓으면, 이는 소셜 매체 광고의 성과를 극대화하는 강력한 화약이 됩니다.메타나 구글의 AI 광고 에이전트에게 단순 방문자 모수를 던져주는 것보다, "우리 사이트에서 최근 30일간 2회 이상 구매하고 평균 객단가가 10만 원 이상인 핵심 VIP 유저"의 고품질 퍼스트 파티 데이터(First-Party Data)를 매칭 데이터로 넘겨주는 것이 훨씬 효과적입니다. 매체사의 알고리즘은 이 최고의 예비 고객 프로필을 학습하여, 외부에서 이들과 가장 유사한 타겟(Lookalike)을 엄청난 정확도로 찾아내기 시작합니다. CRM이 최고의 획득(Acquisition) 광고 소재가 되는 셈입니다.핵심 요약: 광고 매체 대시보드 안에서 입찰가 몇 원 깎는 대행사는 널려 있습니다. 진짜 브랜드의 생존을 책임지는 파트너라면 밑 빠진 독의 틈새(자사몰 이탈 구간)를 CRM 솔루션으로 완벽히 메우고, 안에서 정제된 고품질 데이터를 다시 광고 머신러닝에 먹여 성과를 순환시킬 줄 알아야 합니다. 저희는 단순 트래픽 몰이를 넘어, 브랜드가 스스로 자생하고 재구매가 반복되는 단단한 비즈니스 모델을 함께 만듭니다.🔗 인사이트 근거 자료Harvard Business Review: 신규 고객 유치보다 기존 고객 유지(CRM)가 비즈니스 수익성에 미치는 강력한 영향

클릭 몇 번이면 AI가 수십 개의 광고 카피를 쓰고, 어설픈 디자이너보다 훨씬 예쁜 배너 이미지를 순식간에 1,000장씩 뽑아내는 시대입니다. 많은 대행사들이 "우리는 AI 생성 도구를 활용해 매주 수백 개의 소재를 테스트한다"며 고도화된 기술력을 자랑하곤 합니다.하지만 광고주들의 실제 성적표는 어떻습니까? 소재의 양은 폭발적으로 늘어났는데, 정작 광고 클릭률(CTR)과 구매 전환율은 처참하게 무너지고 있습니다. 유저들이 AI 특유의 미끈하고 인위적인 이미지와 뻔한 카피 조합에 극심한 피로도(Creative Fatigue)를 느끼며 본능적으로 광고를 무시하기 시작했기 때문입니다.기계가 기계를 위해 학습하고 쏟아내는 콘텐츠가 범람하는 지금, 진짜 성과를 내기 위해 마케터가 쥐어야 할 '인간 기획의 본질'에 대해 단도직입적으로 말씀드립니다.1. 'AI 양산형 소재'가 브랜드의 가치를 갉아먹는 이유생성형 AI로 제작한 광고 소재들은 얼핏 보면 화려하고 완벽해 보입니다. 그러나 치명적인 약점이 있습니다. AI는 기존에 인터넷에 존재하는 수많은 데이터의 '평균값'을 학습해 결과물을 냅니다. 즉, AI가 만든 소재는 본질적으로 가장 대중적이고 뻔한 범용성에 갇힐 수밖에 없습니다.남들과 똑같은 도구를 사용해 비슷한 톤으로 찍어낸 광고는 시장에서 우리 브랜드만의 고유한 정체성(Identity)을 완전히 지워버립니다. 소비자는 더 이상 "지속 가능한 삶을 위한 혁신적인 선택" 같은 AI 특유의 영혼 없는 형용사구에 반응하지 않습니다. 브랜드의 결핍과 유저의 아주 구체적인 페인 포인트를 날카롭게 찌르는 인간의 직관이 배제된 소재는 그저 예쁜 쓰레기에 불과합니다.이정택의 솔루션: 저희는 AI에게 "우리 제품 홍보 카피 써줘"라고 묻지 않습니다. 실제 고객들의 부정적인 리뷰, 경쟁사 커뮤니티의 불만 글을 날것 그대로 수집하여 인간만이 느낄 수 있는 미묘한 감정적 결핍과 질투, 불안의 심리를 언어화합니다. AI는 이 기획의 뼈대 위에서 단순 변형(Scaling)을 돕는 도구로만 제한적으로 사용되어야 합니다.2. 'AI 최적화 매칭(DCO)'의 덫과 후크(Hook) 기획력메타의 어드밴티지+나 구글의 앱 캠페인은 마케터가 텍스트와 이미지를 던져주면 AI가 알아서 조합하여 노출하는 동적 크리에이티브 최적화(DCO)를 수행합니다. 하지만 많은 이들이 간과하는 사실은, AI가 최적의 조합을 찾기 위해 수많은 예산을 '테스트 비용'으로 먼저 태운다는 점입니다.기획 단계에서 명확한 가설 없이 무작정 AI에게 소재 조합을 맡기면, 알고리즘은 엉뚱한 조합을 실험하느라 광고주의 소중한 예산을 허공에 날려버립니다. 첫 3초 안에 유저의 스크롤을 멈추게 만드는 강력한 '도입부 후크(Hook)'는 철저히 타겟 페르소나의 라이프스타일을 집요하게 관찰한 마케터의 머리에서 나와야 합니다.이정택의 솔루션: 광고 소재 제작 전, 철저한 '가설 수립' 단계를 거칩니다. "30대 육아맘은 제품의 성분보다 '시간 단축'이라는 키워드에 더 직관적으로 멈출 것이다"와 같은 명확한 가설을 세우고, 이에 맞춘 후크 소재를 직접 기획합니다. AI는 이 가설이 검증된 '위닝 에셋(Winning Asset)'의 사이즈를 다변화하거나 배경을 바꾸는 단순 반복 작업에만 배치하여 테스트 효율을 극대화합니다.3. 2026년 퍼포먼스 마케팅의 핵심 승부처: Human-in-the-Loop결국 2026년 현재 뛰어난 퍼포먼스를 내는 브랜드와 그렇지 못한 브랜드의 차이는 '기술을 부리는 마케터의 기획 깊이'에서 갈립니다. 매체의 자동화 엔진이 고도화될수록 마케터의 기술적 세팅 능력은 평준화됩니다. 누구나 똑같은 버튼을 누르고 똑같은 AI 툴을 씁니다.차별화는 매체사 대시보드 밖에서 일어납니다. 고객이 실제로 어떤 상황에서 우리 제품을 필요로 하는지 현장의 목소리를 듣고, 제품 패키지를 뜯을 때 어떤 감정을 느끼는지 집요하게 파고드는 마케터만이 AI의 생산성을 무기 삼아 폭발적인 성과를 낼 수 있습니다. 이를 'Human-in-the-Loop(인간 참여형 시스템)' 마케팅이라 부릅니다.핵심 요약: AI가 1,000장의 배너를 그리는 시대일수록, 단 1장의 배너에 녹아 있는 '인간에 대한 이해와 기획력'이 광고주님의 진짜 전환 매출을 결정합니다. 저희는 화려한 기술의 껍데기 뒤에 숨지 않습니다. 소비자의 마음을 정확히 관통하는 기획을 무기로, 매체 알고리즘이 스스로 움직여 매출을 물어오게 만드는 본질적인 마케팅을 실행합니다.🔗 인사이트 근거 자료Harvard Business Review: AI 시대, 마케팅 크리에이티브에서 인간의 직관과 공감이 가지는 대체 불가능한 가치

그동안 수많은 대행사가 "특정 키워드로 블로그나 카페를 네이버 검색 1페이지에 올려놓겠다"며 광고주의 지갑을 열게 만들었습니다. 하지만 2026년 현재, 이 오래된 공식은 완전히 깨졌습니다.네이버와 구글의 검색창이 생성형 AI 검색(GEO, Generative Engine Optimization) 체제로 완전히 전환되었기 때문입니다. 유저가 질문을 던지면 AI가 블로그나 언론사 기사 수십 개를 알아서 요약해 답변을 내놓는 '제로 클릭(Zero-Click)' 비율이 이미 70%를 상회합니다. 이제 사용자는 굳이 하단의 파워링크나 블로그 탭을 클릭해 들어가지 않습니다. AI가 요약해 준 정답만 보고 탐색을 끝냅니다.남들이 "노출 순위가 떨어졌다"며 엉뚱한 키워드 단가만 올리고 있을 때, 진짜 영리한 브랜드는 AI 답변 영역에 자사 브랜드가 '정답'으로 인용되도록 설계하는 테크니컬 마케팅에 투자하고 있습니다. 검색 판도가 뒤바뀐 지금, 광고주가 당장 실행해야 할 생존 공식 3가지를 단도직입적으로 공개합니다.1. SEO(검색엔진 최적화)의 종말, GEO(생성형 엔진 최적화)의 시작기존의 SEO는 검색엔진의 기계적인 크롤러가 읽기 좋은 키워드를 반복적으로 배치하는 수준이었습니다. 하지만 대형 언어 모델(LLM) 기반의 AI 검색 엔진은 글의 맥락과 전문성, 그리고 신뢰도(E-E-A-T)를 사람처럼 평가합니다.단순히 "홍대 맛집 추천" 같은 키워드를 열 번 반복해 쓴 저품질 글은 AI가 아예 거들떠보지도 않습니다. AI가 답변을 구성할 때 소스로 채택하는 콘텐츠는 '실제 경험에 기반한 구체적인 데이터'나 '업계 전문가의 명확한 해결책'을 담은 원천 콘텐츠뿐입니다.이정택의 솔루션: 블로그 글 하나를 쓰더라도 "이 글이 AI 검색 엔진에게 신뢰할 수 있는 소스로 인용될 만한가?"를 먼저 점검해야 합니다. 단순히 널리 알려진 정보를 짜깁기하는 것이 아니라, 실제 고객의 사용 후기 데이터, 구체적인 수치와 검증 가능한 연구 결과를 구조화된 텍스트 형태로 자사 웹사이트에 쌓아나가야 합니다.2. 비교형 쿼리(X vs Y)와 롱테일 질문의 장악2026년의 소비자는 검색창에 단어 하나만 치지 않습니다. "30대 직장인 주말 입문용 로드 자전거 브랜드 추천해 줘", "A사 유산균이랑 B사 유산균 중에 장 건강에 더 유익한 성분 비교해 줘"와 같이 구체적이고 대화체에 가까운 롱테일(Long-tail) 질문을 던집니다.AI 검색은 바로 이 질문을 정확하게 분석하여 두 제품의 성분을 직접 비교하는 테이블(표) 형태의 정답을 제공합니다. 이때 AI의 비교 목록에 우리 브랜드가 당당히 한 자리를 차지하게 만드는 것이 새로운 검색 마케팅의 본질입니다.이정택의 솔루션: 제품 상세페이지나 자사몰 블로그에 고객이 던질 법한 구체적인 질문과 이에 대한 명확한 답변 구조를 의도적으로 설계해 놓아야 합니다. 특히 '우리 브랜드 제품 vs 경쟁사 제품'의 객관적인 비교 분석 콘텐츠를 스스로 발행하여, AI 크롤러가 두 브랜드를 비교할 때 참고할 수 있는 가장 신뢰도 높은 레퍼런스를 직접 제공해 주어야 합니다.3. 기계가 읽을 수 있는 데이터(Machine-Readable Data) 구축아무리 훌륭한 브랜드 스토리를 가지고 있어도, AI가 그 데이터를 읽지 못하면 추천 목록에서 완전히 배제됩니다. AI 에이전트가 우리 사이트의 정보를 오차 없이 긁어갈 수 있도록 기술적인 뼈대를 갖추는 것이 중요합니다.자사몰의 웹사이트 구조가 스키마 마크업(Schema Markup)과 JSON-LD 구조화 데이터로 정교하게 짜여 있는지 진단해야 합니다. 제품의 가격, 평점, 재고 현황, 제조사 정보 등이 표준 규격에 맞게 코딩되어 있어야만 구글의 AI 오버뷰나 네이버 검색 엔진이 우리 제품을 정방향 데이터로 즉각 수집해 답변으로 내보낼 수 있습니다.핵심 요약: 이제는 단순히 예쁜 랜딩페이지를 만들고 광고 세팅 버튼만 잘 누르는 대행사는 설 자리가 없습니다. 매체 기술의 저변을 이해하고, 우리 브랜드가 'AI가 가장 신뢰하고 자주 인용하는 정답'으로 포지셔닝될 수 있도록 웹사이트의 기초 체력(GEO)부터 뜯어고쳐야 합니다. 저희는 기술적 구조 진단부터 AI 인용 최적화까지 완벽한 풀패키지 솔루션을 지원합니다.🔗 인사이트 근거 자료구글 검색 개발자 가이드: 구조화된 데이터(Schema.org)를 활용한 AI 오버뷰 노출 가이드