전석원 “광고주 맥락까지 이해하는 AI 에이전트”

[이데일리 신수정 기자] “단순히 예산을 올리라는 메시지가 아니라, ‘예산을 10% 증액하면 클릭이 20% 증가할 것’이라는 구체적인 제안을 하는 것이 목표입니다.”

[이데일리 노진환 기자] 2025 이데일리 E-마케팅 인사이트 서밋이 6일 서울 영등포구 여의도동 FKI타워 컨퍼런스센터에서 열렸다. 전석원 카카오 AdOpt스쿼드 리더가 ‘카카오 데이터와 AI로 완성하는 광고 캠페인 최적화’를 주제로 발표하고 있다.

6일 전석원 카카오 AdOpt스쿼드 리더는 ‘2025 이데일리 E-마케팅 인사이트 서밋’에서 AI와 카카오 데이터를 활용한 광고 캠페인 최적화 방안을 발표하며, 광고주가 AI 기술을 통해 기대하는 광고 운영 효율과 성과 개선을 동시에 달성하는 것을 목표로 한다고 밝혔다.

모먼트 AI는 광고주가 직접 광고를 설정하고 운영하는 기존 ‘모먼트’ 플랫폼 위에 탑재된 AI 에이전트 서비스다. 전 리더는 “광고주들이 광고 예산, 타겟 유저, 소재 컨셉을 결정하고, 특히 노출이나 전환 같은 지표가 급락했을 때 원인을 파악하고 대응해야 하는 ‘모든 순간의 의사결정’을 AI가 지원하도록 계획했다”고 밝혔다.

카카오는 광고주의 여정을 전략 수립, 캠페인 집행, 운영 및 최적화, 성과 분석 및 회고의 4단계로 구분했다. 2025년 현재 ‘모먼트 AI’는 이 중 ‘운영 및 최적화’와 ‘성과 분석 및 회고’ 두 단계에 초점을 맞춰 서비스를 제공한다.

핵심은 방대한 데이터를 광고주가 이해하기 쉽게 ‘의미 있는 메시지’로 전달하는 것이다. 모먼트 AI는 광고 데이터를 ‘인지(노출)-관심(클릭)-고려(웹/앱 활동)-전환(구매)’의 4단계 마케팅 퍼널로 구조화한다. 여기에 ‘선물하기’, ‘톡딜’ 등 다양한 카카오 서비스에서 발생하는 사용자 행태 데이터를 결합해 각 퍼널 단계별 사용자 특성을 파악한다.

전 리더는 “퍼널의 각 단계마다 8~11개의 그래프가 존재해 총 30개가 넘는 데이터를 광고주가 한 번에 보고 인사이트를 얻기 어렵다”며 “AI 에이전트가 이 중에서 ‘의미 있는 데이터만 뽑아 의미 있는 메시지만 전달’하도록 설계했다”고 설명했다.

모먼트 AI는 ‘멀티 에이전트’ 시스템을 기반으로 한다. 카카오는 사내 마케터, 광고주, 광고대행사 마케터를 대상으로 한 FGI(포커스 그룹 인터뷰)를 통해 ‘디지털 마케팅 전문가’, ‘퍼포먼스 마케터’, ‘데이터 분석가’ 등 핵심 전문가 역할을 AI 에이전트로 구현했다.

특히 주목할 점은 ‘광고 목표 프로파일링 에이전트’의 도입이다. 전 리더는 “동일한 지표도 광고주의 브랜드와 컨텍스트에 따라 의미가 다르다”며 “AI가 광고주의 환경과 맥락을 먼저 이해해야 한다는 판단에 따라 이 에이전트를 구현했다”고 강조했다.

이 에이전트는 ‘브랜드 웹 검색 툴’로 광고주의 브랜드를 파악하고, 모먼트 플랫폼 내 설정값(타겟, 예산 등)을 조회해 해당 광고주의 고유한 상황을 프로파일링한다.

전 리더는 헬스앤뷰티(H&B) 스토어 사례를 들어 이를 설명했다. 프로파일링 적용 전 AI는 ‘남성’ 타겟 데이터가 없다거나 ‘50대 이상’ 성과 하락을 지적하는 일반적인 분석을 내놨다. 하지만 ‘20~30대 여성’이 핵심 타겟임을 프로파일링한 후 AI는 “10대 후반의 성과가 저조하니 ‘가성비 좋은 스킨케어’ 프로모션을 고려하라”와 같이 해당 브랜드에 적합하고 구체적인 인사이트를 제공했다.

카카오는 현재의 성과 분석을 넘어 AI가 더 구체적인 액션을 제안할 수 있도록 고도화할 계획이다. 전 리더는 “내부 ML(머신러닝) 예측 모델을 구현해 ‘예산을 10% 증액 시 클릭, 전환이 약 5% 증가할 수 있다’와 같이 광고주가 행동을 결정할 수 있는 구체적인 메시지를 제공한다”고 밝혔다.

나아가, AI 에이전트가 스스로 양질의 데이터를 학습하고 더 똑똑해지기 위한 핵심 방안으로 ‘A/B 테스트’를 꼽았다. 그는 “전문 마케터들도 가장 좋은 세팅을 찾기 위해 A/B 테스트를 자주 활용한다”며, “AI가 A/B 테스트 설계를 돕고, 그 결과를 학습해 더 나은 제안을 하는 선순환 구조를 만들 것”이라고 밝혔다.

발표에서는 ‘블랙프라이데이’ 시즌을 겨냥한 가상 시나리오가 제시됐다. 광고주가 11월 캠페인을 설정하자 AI가 ‘블랙프라이데이’ 이벤트를 인지하고, ‘나를 위한 선물’과 ‘타인을 위한 선물’이라는 두 가지 소구점 A/B 테스트를 제안한다.

캠페인 집행 후 AI는 ‘성향-점수-매칭(PSM)’ 같은 통계 기법을 활용해 “단순히 성과가 좋았던 것이 아니라, ‘나를 위한 선물’ 메시지가 ‘30대 여성 패션 관심사’ 그룹의 구매 확률을 순수하게 1.8배 높였다”와 같은 인과관계를 분석해낸다. 최종적으로 AI는 “성과가 검증된 A그룹에 예산을 90% 집중하고, 최고 효율을 보인 ‘30대 여성’ 세그먼트 대상 신규 캠페인을 생성하라”는 구체적인 액션을 제안하게 된다.

전 리더는 “광고주가 광고를 단순히 ‘관리(Managing)’하는 것을 넘어 ‘최적화(Optimizing)’할 수 있도록 지원하는 서비스를 준비할 것”이라고 강조했다.