"예전엔 콘텐츠만 잘 만들면 됐는데, 이젠 AI가 뭘 좋아하는지까지 알아야 하나?"

 

요즘 마케터들 사이에서 자주 들리는 고민입니다. 맞습니다. 2025년 현재 네이버, 카카오, 메타, 구글 등 주요 플랫폼이 단순히 AI 기능을 추가하는 수준을 넘어서 AI를 중심으로 전체 생태계를 재편하고 있습니다.

 

이는 마케터에게 단순한 도구 변화가 아닌 사고방식의 근본적 전환을 요구하는 구조적 변화입니다. 이제 우리는 플랫폼이 아닌 'AI'와 소통해야 하는 시대에 살고 있습니다.

 

플랫폼별 AI 전환 현황: 무엇이 달라졌나?

 

네이버: 콘텐츠 유통의 AI 중심 재설계

네이버는 2024년부터 본격적으로 AI 중심의 콘텐츠 생태계를 구축하고 있습니다.

 

피드메이커 프로그램: 2024년 출시된 이 프로그램은 단순히 블로그 창작자를 지원하는 것을 넘어, AI가 분석한 사용자 선호도를 기반으로 피드형 콘텐츠를 최적화하는 시스템입니다.

AI 검색 서비스 'Cue:': 2024년 출시된 AI 검색 엔진으로, 기존 키워드 중심 검색에서 맥락 이해 기반 검색으로 패러다임을 전환했습니다.

AI 기반 상품 추천: 자체 개발한 AI를 활용해 개인화된 상품 큐레이션을 제공하고 있습니다.

마케터가 알아야 할 점: 네이버 AI가 선호하는 콘텐츠 형식과 타이밍을 파악하고, 이에 맞춘 콘텐츠 최적화 전략이 필요합니다.

 

카카오: OpenAI와의 전략적 제휴로 'AI 네이티브' 전환

카카오는 2025년 2월 OpenAI와 국내 최초 전략적 제휴를 체결하며 AI 중심 서비스로의 전환을 가속화하고 있습니다.

 

카나나(Kanana) 서비스: AI 에이전트 카나와 나나를 탑재한 독립 메신저 앱으로, AI 기반의 새로운 커뮤니케이션 방식을 제시

카카오톡 AI 통합: 기존 카카오톡에 OpenAI의 최신 AI 기술 API를 활용한 서비스 고도화

AI 모델 오케스트레이션: 다양한 AI 모델을 상황에 맞게 활용하는 전략 강화

마케터의 준비사항: CRM 전략을 AI 중심으로 재설계하고, AI가 효과적으로 활용할 수 있는 메시지 형식과 고객 데이터 구조 구축이 필요합니다.

 

메타: 콘텐츠 생태계의 AI 통합 관리

메타는 인스타그램, 페이스북, 스레드 등에서 콘텐츠 제작부터 유통, 소비까지 전 과정을 AI가 조율하는 구조로 전환 중입니다.

 

독립형 메타 AI 앱: 2025년 출시 예정인 독립형 AI 어시스턴트 앱으로 챗GPT에 정면 도전

에디츠(Edits) 앱: 2025년 4월 출시된 AI 기반 영상 편집 앱으로 TikTok의 CapCut에 대응

Advantage+ 광고: AI 기반 자동화 솔루션으로 광고 전환율을 5% 향상시키는 성과 달성

마케터의 새로운 역할: AI가 선호하는 콘텐츠 패턴과 반응 유도 방식을 이해하고 활용하는 것이 핵심입니다.

 

구글: 검색과 광고의 AI 기본값 설정

구글은 검색과 광고 영역에서 AI를 기본값으로 설정하며 마케터의 역할을 근본적으로 바꾸고 있습니다.

 

AI 오버뷰: 2024년 5월 정식 출시 후 전 세계 100개국으로 확대, 검색 결과에서 AI가 요약된 답변을 우선 제공

AI Max 검색 캠페인: 광고 소재, 문안, 타깃팅 전략까지 AI가 종합 판단하는 베타 서비스 출시

AI 오버뷰 광고: 2024년 10월 미국 론칭 후 확산 중

마케터의 적응 과제: SEO를 넘어선 새로운 노출 전략과 AI 성과 지표에 대한 이해가 필요합니다.

 

2025년 마케터를 위한 AI 시대 생존 전략

 

1. 플랫폼별 AI 알고리즘 이해하기

각 플랫폼의 AI가 어떤 콘텐츠를 선호하고, 어떤 패턴으로 유저에게 노출시키는지 파악해야 합니다. 단순한 키워드 최적화를 넘어 AI의 판단 기준을 이해하는 것이 핵심입니다.

 

플랫폼별 AI 업데이트 공지사항 정기 모니터링

A/B 테스트를 통한 AI 반응 패턴 분석

각 플랫폼의 공식 가이드라인과 베스트 프랙티스 연구

 

2. AI 친화적 콘텐츠 제작 프로세스 구축

AI가 이해하고 선호할 수 있는 콘텐츠 구조와 형식을 개발해야 합니다.

 

명확한 구조: AI가 쉽게 분석할 수 있는 일관된 콘텐츠 형식

데이터 기반 접근: AI가 성과를 측정할 수 있는 명확한 지표 설정

개인화 가능성: AI가 다양한 사용자에게 맞춤화할 수 있는 유연한 콘텐츠

 

3. 자동화와 인간 창의성의 균형 찾기

AI가 많은 부분을 자동화하더라도, 인간 마케터만이 할 수 있는 전략적 사고와 창의적 기획은 여전히 중요합니다.

 

AI 성과 해석: 자동화된 결과를 비즈니스 목표와 연결

브랜드 스토리텔링: AI가 전달할 핵심 메시지와 가치 정의

전략적 방향성: AI 도구를 활용한 중장기 마케팅 전략 수립

 

4. 데이터 품질과 피드백 루프 최적화

AI가 효과적으로 작동하려면 양질의 데이터와 지속적인 피드백이 필요합니다.

 

데이터 정제: AI가 학습할 수 있는 깨끗하고 일관된 데이터 구축

실시간 모니터링: AI 성과를 실시간으로 추적하고 개선점 도출

피드백 시스템: AI 결과에 대한 체계적인 평가와 개선 프로세스 구축

 

변화에 앞서 나가는 마케터가 되자

2025년 현재, AI는 더 이상 보조 도구가 아닙니다. 콘텐츠 제작부터 고객 응대까지 모든 마케팅 활동의 중심에 AI가 자리잡고 있습니다. 지금이야말로 각 플랫폼의 변화를 면밀히 분석하고, 그 흐름에 맞춘 새로운 전략을 설계해야 할 가장 중요한 시기입니다.

 

『AI로 팔아라』 저자 김민영

📬 문의: agnes.aimarketing@gmail.com

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