오늘은 모든 플랫폼에서 이제는 필수가 되어버린 자동화 캠페인! 이것과 관련하여 마케터의 역할은 어떻게 바껴야 하는지에 대해 알아보겠습니다!

AI 자동화 캠페인은 이미 퍼포먼스 마케팅의 기본 구조가 되었습니다

Google P-Max, Meta Advantage+, 네이버의 자동 입찰·자동 타겟팅처럼 대부분의 매체가 광고 운영의 반복 업무를 자동화하고 있습니다.

실무자는 버튼을 누르는 사람이 아니라 데이터·구조·크리에이티브를 설계하는 사람이 되어야 합니다.

AI는 예산 분배·입찰·타겟 확장을 스스로 수행하지만,
어떤 데이터를 기반으로 학습할지, 어떤 오브젝트가 전환으로 잡힐지, 무엇을 목표로 돌릴지는 사람이 설계해야 합니다.

2. 데이터 구조 설계: AI가 학습할 수 있는 환경을 만드는 것이 핵심

자동화 캠페인이 성과를 내는지 아닌지는 결국 학습 데이터의 질에 달려 있습니다.
마케터가 개입해야 하는 대표 지점은 다음과 같습니다.

전환 이벤트 구조화 / 신호의 양을 확보하는 세팅

자동화 캠페인 성능의 80%는 초기 데이터 설계에서 결정된다고 해도 과언이 아닙니다.


3. 트래킹 세팅: 자동화 캠페인의 ‘시력 교정’ 역할
정확한 트래킹 없이 자동화를 쓰면 오히려 효율이 떨어집니다.

픽셀·SDK 설치 정확성 / 앱+웹 간 딥링크 구조 / 광고 플랫폼별 어트리뷰션 기준 차이 보정 / 광고 플랫폼별 어트리뷰션 기준 차이 보정
자동화 캠페인에서 트래킹은 단순 기술 작업이 아니라 전략의 일부입니다.

4. 크리에이티브 전략: 자동화 시대일수록 ‘소재력’이 경쟁력

AI는 크리에이티브를 ‘배분’할 뿐, ‘개발’하지 않습니다
자동화된 시대일수록 소재의 차이가 성과의 차이를 만든다는 점이 더욱 뚜렷해지고 있습니다.

5. 캠페인 구조 설계: 자동화는 단순하지만, 구조 설계는 더 복잡해졌습니다
P-Max나 Advantage+는 단일 캠페인으로 모든 것을 해결할 수 있을 것처럼 보이지만 실제로는 그렇지 않습니다.
‘자동화니까 간단하다’가 아니라 자동화라서 더 정교한 구조가 필요하다로 개념이 바뀌고 있습니다.

6. 데이터 기반 커뮤니케이션: 대행사의 존재 이유는 ‘해석’에 있습니다

결과가 나오기 위해 어떤 과정이 있었고 왜 그 결과가 나왔는지 해석하는 것은 여전히 실무자의 역할입니다.

7. 결국 자동화 시대에 마케터의 핵심 역할은 ‘설계·품질 관리·전략 제안’입니다
자동화 이전 → 운영 중심
자동화 이후 → 전략 중심 + 데이터 설계 + 크리에이티브 기획

오늘 글을 요약해보면, 다음 한 문장으로 정의할 수 있을 것 같습니다!

자동화로 인해 실무자의 역할이 줄어든 것이 아니라
더 고도화된 방향으로 이동한 것 입니다.