최근 마케팅 업계에서 가장 두드러지는 변화는 광고 자동화의 위상이 달라졌다는 점입니다. 

과거에는 자동 입찰이나 자동 소재 생성이 선택적으로 활용되는 기능이었다면, 

현재는 이를 전제로 하지 않으면 경쟁이 어려운 환경으로 빠르게 전환되고 있습니다.

특히 AI 기반 광고 운영은 단순히 효율을 개선하는 수준을 넘어, 

노출 기회 자체를 결정하는 핵심 요소로 작용하고 있습니다. 

전환 데이터, 소재 반응, 사용자 행동과 같은 자동화 신호가 충분하지 않을 경우 

알고리즘은 보수적으로 작동하게 되며, 이는 예산 미소진이나 노출 감소로 직결됩니다.

 반대로 데이터 구조가 안정적으로 구축된 계정은 동일한 예산 내에서도 더 많은 테스트와 확장 기회를 확보할 수 있습니다.

이러한 변화는 마케터의 역할 변화로도 이어지고 있습니다. 

직접 입찰가나 타겟을 세밀하게 조정하는 역할에서 벗어나, AI가 효과적으로 학습할 수 있도록 환경을 설계하는 역할이 더욱 중요해졌습니다. 

그 과정에서 세부 타겟 분할보다 전환 정의의 명확성, 데이터 신호의 품질 관리가 성과에 더 큰 영향을 미치고 있습니다.

결국 광고 성과의 차이는 자동화를 사용하느냐의 문제가 아니라, 

자동화가 정상적으로 작동할 수 있는 구조를 구축했는지 여부에서 발생합니다. 

AI 광고 환경에서의 경쟁력은 기술 자체가 아니라, 이를 뒷받침하는 전략적 설계 능력에 달려 있습니다.

이제 마케터가 풀어야 할 과제는 AI 도입 속도 경쟁이 아니라 사람 중심 전략과 AI의 통합 설계 능력입니다.

전략과 방향은 사람이 정하고, 실행과 확장은 AI가 맡는 구조를 잘 설계할 수 있어야 합니다.