MGS 2026 Appier 세션 정리, 에이전틱 AI 광고 소재 최적화

설치율이 가장 높은 광고 소재를 골랐는데, 왜 가입과 매출은 따라오지 않을까요? 한 단계의 숫자만 보고 소재의 승패를 정하면, 다음 단계에서 새는 전환을 놓친 채 같은 방향의 소재만 계속 만들게 됩니다.

에이전틱 AI 광고 소재 최적화는 AI가 소재를 읽고, 퍼널 단계별로 어디가 막혔는지 진단하고, 새 소재를 만든 뒤 성과를 다시 학습하는 순환 방식입니다. 이 글은 Modern Growth Stack(MGS) 2026 첫날 MAIN HALL에서 이보혁 Appier Korea 발표자가 진행한 세션 「크리에이티브에서 전환으로: 에이전틱 AI를 활용한 소재 기반 스케일업」을 정리한 것입니다.

다글로 마케팅팀은 MGS 2026에서 들은 세션을 다글로로 받아써 두고, 받아쓴 내용을 다시 읽으며 실무에 바로 쓸 수 있는 내용만 골라 정리했습니다. 발표에서 나온 핵심 수치는 두 가지입니다. 위닝 크리에이티브를 찾는 성공률은 5~8%이고, 영상 소재 하나를 기획부터 테스트까지 돌리는 데 평균 약 7일이 걸립니다.

타겟팅의 중심이 '누구에게'에서 '무엇을 보여줄지'로 옮겨 갔다

발표자는 이제 퍼포먼스 광고의 경쟁력이 '맞는 유저 찾기'가 아니라 '맞는 유저에게 어떤 소재를 어떻게 바꿔 보여줄지'에 있다고 말했습니다. 유저 타겟팅은 미디어의 기본 역량이 됐고, 차별점은 크리에이티브 최적화로 넘어왔다는 진단입니다.

1. 인벤토리 타겟팅: 여행 캠페인이면 여행 블로그 같은 관련 지면에 노출했습니다. '어디에 노출할지'가 핵심이었습니다.
2. 유저 타겟팅: 앱과 서비스가 많아지면서 알맞은 유저를 찾는 일이 중요해졌습니다.
3. 크리에이티브 최적화: 생성형 AI가 등장하면서 질문이 "어떤 타입의 소재를 쓸까"에서 "이 소재의 어떤 부분을 어떻게 바꿀까"로 바뀌었습니다.

설치율 승자도 다음 퍼널에서는 진다: 퍼널 신호로 소재 진단하기

소재는 단일 승패로 판정하지 말고 퍼널 단계별로 나눠 평가해야 합니다. 설치율에서 이긴 소재가 가입에서 지고, 진 소재가 클릭률에서 이기는 일이 실제로 일어나기 때문입니다.

유럽 OTA 플랫폼 오미오는 같은 캠페인에서 두 방향의 소재를 테스트했습니다.

발표자는 마케터들이 예전에는 결과에 집중했다면 지금은 "이 소재가 왜 이런 성과를 냈는지"에 집중하기 시작했다고 말했습니다. 진단은 신호를 읽고, 차이를 찾고, 행동하는 순서로 진행합니다.

• 후크율은 높은데 CTR이 낮다: 주목은 받았지만 메시지가 분명하지 않습니다. 소재의 핵심 메시지를 고칩니다.
• CTR은 높은데 전환이 낮다: 호기심은 만들었지만 약속을 지키지 못했습니다. 광고 메시지와 랜딩 메시지를 맞춥니다.
• 전환은 됐는데 나중에 이탈한다: 오디언스는 맞았지만 고도화가 부족합니다. 타겟팅을 다듬습니다.

병목을 찾을 때는 전환수 = 노출수 × CTR × CVR이라는 식을 기준으로 삼습니다. 클릭이 적으면 CVR을 아무리 올려도 전환이 늘지 않고, 클릭이 많은데 전환이 없으면 CTR을 더 올려도 랜딩에서 계속 샙니다.

에이전틱 AI 크리에이티브 엔진은 어떻게 일하나

에이전틱 AI 크리에이티브 엔진은 성공률이 낮고, 시간이 오래 걸리고, 학습할 데이터가 부족하다는 세 가지 문제를 풀기 위한 구조입니다. AI가 소재를 분석하고, 목표에 맞춰 새 영상을 만들고, 성과를 다시 학습합니다.

• 읽기: 이미지와 영상을 이해하는 AI 모델(VLM)로 포맷, 훅, 톤, 디자인을 분석합니다. 데이터는 여행·엔터테인먼트 같은 카테고리 단위로 모아, 특정 브랜드의 데이터를 드러내지 않고 업계의 베스트 프랙티스를 쌓습니다.
• 만들기: 소스 영상의 위닝 포인트를 진단하고 CVR·CTR·IPM 같은 목표별로 새 영상을 만듭니다. 산업별 베스트 프랙티스, 브랜드 가이드라인, 기존 성과 데이터를 함께 반영합니다.
• 검수: 생성된 소재에는 무엇을 왜 바꿨는지 태그가 붙고 AI의 판단 근거가 함께 표시됩니다. 쓸지 말지는 마케터가 정합니다.

생성부터 리뷰까지 약 14일이 걸리며, 성과를 실시간으로 학습해 다시 개선하는 순환 구조입니다.

증분은 한 번이 아니라 상시로 측정한다

증분 측정은 "이 채널이 정말 전환에 기여하는가"를 확인하는 일입니다. 발표자는 광고를 끄는 실험이 두렵다는 현실적인 문제를, 대조군을 상시로 유지하는 방식으로 풀었다고 소개했습니다.

• Appier는 구글 오픈소스 Meridian을 활용한 마케팅 믹스 모델(MMM)로, 노출의 90%는 정상 집행하고 10%는 일부러 노출하지 않는 대조군으로 남깁니다.
• 두 그룹의 차이를 증분 점수(I-Score)로 매기고 소재 그룹, 크리에이티브, 인벤토리별로 계산합니다. 증분이 확인된 지면에는 예산이 자동으로 더 배분됩니다.

한 유럽 칼로리 관리 앱은 이 방식으로 증분 금액 10%, 증분 ROAS 168%를 기록했습니다. 증분이 확인된 앱 전면 비디오에 예산을 모으고, 앱 배너에는 저비용 광고로 접점을 유지했다고 합니다.

정리: 광고 소재 운영에 바로 적용할 체크리스트

이 세션의 결론은 소재를 많이 만드는 것보다, 어디가 막혔는지 먼저 진단하고 바꾼 이유를 남기는 것이 스케일업의 출발점이라는 것입니다. 성공률이 5~8%라는 숫자를 전제로 두면 소재 제작은 '잘 만들기'보다 '많이 시도하고 빨리 배우기'의 문제가 됩니다.

• 소재 성과를 노출, 클릭, 전환, 잔존 단계로 나눠 기록하고 있는가
• 지금 캠페인의 병목이 CTR인지 CVR인지 먼저 확인했는가
• AI로 만든 소재에 무엇을 왜 바꿨는지 기록을 남기고 있는가
• 광고를 끄는 대신 작은 대조군을 상시로 두는 증분 측정을 검토했는가

다글로 보이스매칭은 발표자가 여럿인 세션이나 질의응답처럼 누가 말했는지 구분이 중요한 기록에 유용한 기능입니다. 한 번 이름을 지정한 목소리를 기억해 다음 받아쓰기부터 '참석자 1' 대신 실제 이름을 자동으로 넣어 주며, 이 기능을 모든 사용자에게 제공하는 것은 국내 최초입니다.

다른 세션의 인사이트는 MGS 2026 전체 정리 글에서 이어서 볼 수 있습니다. 행사 정보는 MGS 2026 공식 사이트에 있습니다.

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