MGS 2026 AB180 세션 정리, AI 마케팅 워크플로우를 다시 쓰는 법

AI 도구를 여럿 들였는데 왜 팀의 일하는 방식은 그대로일까요? 도구만 바꾸고 일의 구조를 그대로 두면 생산성은 조금 오르는 데서 멈춥니다.

MGS 2026(Modern Growth Stack Week 2026) 첫날 MAIN HALL에서 AB180 정헌재 님이 'Stack AI, Rewrite MMP'를 발표했습니다. AB180은 MMP(모바일 광고 성과 측정 플랫폼) 에어브릿지를 운영하는 회사이자 이번 행사의 주최사입니다. 발표의 핵심은 AI를 기존 워크플로우에 얹지 말고, AI가 데이터와 맥락으로 스스로 판단·실행·평가할 수 있게 기반부터 다시 짜야 한다는 것이었습니다.

다글로 마케팅팀이 MGS 2026에서 들은 세션을 다글로로 받아써 두고 다시 읽으며 정리했습니다.

라인 샤프트 이야기: 도구 교체와 기반 재설계의 차이

AI 마케팅 워크플로우를 바꾼다는 것은 도구를 갈아 끼우는 일이 아니라 일의 기반을 다시 설계하는 일입니다. 발표자는 이를 전기가 공장을 바꾼 과정으로 설명했습니다.

1880년대 직물공장은 천장의 증기기관이 돌리는 라인 샤프트에 모든 기계를 매달았습니다. 그래서 기계는 샤프트 근처에만 둘 수 있었고, 기계 하나가 고장 나면 전체가 멈췄습니다. 전기가 들어왔을 때 공장은 먼저 샤프트를 돌리는 동력만 증기에서 전기로 바꿨고, 생산성은 조금 올랐을 뿐 두 제약은 그대로였습니다.

생산성이 폭증한 것은 공장 전체에 배선을 깔고 기계마다 모터를 단 뒤였습니다. 라인 샤프트가 사라지자 제약도 함께 사라졌습니다. 다만 이 전환에는 30년이 걸렸습니다. 기반을 다시 짜는 일은 어렵지만 반드시 해내야 한다는 것이 이 이야기의 교훈입니다.

AI 마케팅 워크플로우를 다시 짜는 세 가지 질문

새 기술로 기반을 다시 짤 때는 기술의 본질적 특성, 그 특성이 없앨 수 있는 제약, 그 가능성을 키우기 위해 다시 설계할 대상을 차례로 묻습니다.

발표자는 작은 사례로 이 원칙을 보여 줬습니다. 2주마다 10~30분씩 걸리던 법인카드 적요 입력을 AI에게 맡기고, 거래 내역·캘린더·경비 정책을 보고 확실한 건 직접 제출하고 모호한 건 슬랙으로 묻게 했습니다. 틀린 건 고치고 기록으로 남겨 다음 판단에 반영합니다. 판단, 실행, 평가가 한 바퀴 도는 구조입니다.

평가 기반: 쪼갤 수 있는 지표와 조직의 맥락

AI가 실행을 잘하려면 무엇이 잘한 실행인지 평가 기준이 먼저 서야 합니다. 발표자는 평가 대상은 잘게 쪼갤 수 있어야 하고, 평가 기준에는 조직의 맥락이 들어가야 한다고 정리했습니다.

설치 수를 채널별·소재별로 나눠야 어떤 채널과 소재가 좋았는지 알 수 있습니다. "쪼개야 평가할 수 있다"는 것입니다. 에어브릿지는 330개 메트릭과 100개 group by를 제공하고, 수집 중인 이벤트로 원하는 지표를 직접 만드는 커스텀 메트릭도 내놓았다고 소개했습니다.

맥락의 효과는 같은 데이터, 같은 질문 비교로 보여 줬습니다.

에어브릿지의 AI 에이전트 '파일럿'은 Personal Instruction에 조직의 목표·우선순위·제약을 넣어 두면 답변할 때 항상 참고합니다. 결국 평가 기반이란 잘게 쪼개 볼 수 있는 지표와 조직의 맥락을 늘 참고할 수 있는 환경입니다.

판단과 실행 기반: 캠페인을 움직이는 10가지 레버

캠페인 단위의 레버는 생성, 수정, 유지, 중단, 재개 다섯 가지입니다. 생성하거나 수정할 때는 목표와 타입, 타겟팅, 소재, 랜딩 경험, 예산과 입찰 다섯 가지를 더 정합니다.

• 타겟팅, 시그널 엔지니어링: 타겟팅은 매체가 판단하므로 매체가 더 잘 판단하도록 보내는 행동 데이터를 설계합니다. 발표에서 소개한 Signal Hold는 구매 후 일정 기간 취소를 기다렸다가 취소가 없을 때만 구매를 보냅니다. 클로즈드 베타에 참여한 한 구독 앱은 이 기능을 켜기만 했는데 구독 이벤트가 120% 늘고 CPI가 20% 줄었습니다.
• 랜딩 경험, 첫날 개인화: 구독 앱은 첫날에 사실상 승부가 납니다. 앱 진입 후 5분 데이터로 3일 내 구매 확률을 예측해 보니, 앱 안 이벤트만 쓸 때보다 광고 터치포인트를 함께 쓸 때 정확도가 크게 올랐습니다. 이를 바탕으로 사용자마다 완료 확률이 높은 온보딩을 돌려주는 Entry API를 소개했습니다.
• 나머지 레버, Airbridge GO: 앱 URL을 넣으면 캠페인 전략과 소재 생성, 리포팅 연동까지 AI가 돕는 도구로, 현재 Google Ads, Meta, Apple Ads를 지원한다고 밝혔습니다.

정리: 우리 팀의 라인 샤프트부터 찾기

발표는 "데이터와 맥락을 바탕으로 판단·실행·평가하는 기반으로 마케팅 워크플로우를 다시 써야 한다"는 말로 끝났습니다. 마케터가 바로 해 볼 수 있는 점검은 다음과 같습니다.

1. 우리 워크플로우의 라인 샤프트를 찾으세요. 특정 사람이 없으면 멈추는 단계가 후보입니다.
2. 목표·우선순위·제약을 문서로 적으세요. CAC 페이백 기간, 월 예산 상한처럼 구체적일수록 AI의 판단이 달라집니다.
3. 주요 지표를 채널·소재·세그먼트로 쪼갤 수 있는지 확인하세요.
4. 매체에 보내는 이벤트 정의를 다시 보세요. 취소·환불이 섞인 구매를 그대로 보내고 있지 않은지 점검합니다.

발표자가 여럿이거나 질의응답이 길게 이어지는 세션처럼 누가 말했는지 구분이 중요한 기록이라면 보이스매칭이 유용합니다. 회의 참석자의 목소리를 기억해 다음 녹음부터 '참석자 1' 대신 실제 이름을 자동으로 넣어 주는 기능으로, 다글로가 국내 최초로 모든 사용자에게 제공합니다. 보이스매칭 자세히 보기

MGS 2026에서 들은 다른 세션은 MGS 2026 전체 세션 정리에서 이어서 볼 수 있습니다. 행사 정보는 MGS 2026 공식 사이트에 있습니다.

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