안녕하세요,
데이터로 말하는 퍼포먼스 마케터 송영선입니다.

최근 광고를 운영하면서 이런 고민 한 번쯤 해보셨을 겁니다.
광고는 돌고 있는데

• 전환이 기대만큼 나오지 않는 경우
• 고객이 어디서 이탈하는지 명확히 보이지 않는 경우

이 문제의 핵심은 단순히 광고 세팅이 아니라
AI 소비 트렌드 변화, 즉 소비 방식 자체가 바뀌고 있다는 점에 있습니다.

1. AI 소비 트렌드 : 소비 방식이 바뀌고 있습니다.

최근 소비 환경에서 가장 큰 변화는 AI 기반 소비 구조 변화입니다.
이제 소비자는 여러 플랫폼을 이동하며 검색하지 않습니다.

대신 하나의 AI 플랫폼 안에서
제품 탐색 → 비교 → 구매까지 한 번에 진행합니다.

이러한 흐름을 제로클릭 소비(Zero-Click 소비)라고 합니다.

기존에는 검색 → 상세페이지 → 후기 → 비교 과정을 거쳤다면
이제는 AI가 소비자의 의도를 분석하고 최적의 제품을 추천하며 구매까지 연결합니다.

이 변화는 단순한 트렌드가 아니라 이미 네이버, 챗지피티, 카카오 등 다양한 플랫폼에서 AI 커머스 / AI 쇼핑 구조를 빠르게 확장하고 있습니다.

예를 들어,
1. 네이버 AD BOOST/키워드가 아닌 문장 형태 검색 도입된 예시로 “피부 상태 + 상황”에 따라 입력하면 입력한 문장 기반 제품을 추천해줍니다.

[출처:네이버 AD BOOST]

2. 오늘의 집/이용자가 공간 및 원하는 인테리어를 올리면 인테리어와 공간에 맞는 제품을 추천해줍니다.

[출처: 오늘의 집]

이로써 위의 예시들은 검색 중심 소비에서 AI 추천 중심 소비로의 전환을 의미하는 것으로 볼 수 있습니다.

2. 마케팅 전략 변화 : 마케터가 봐야 할 핵심 포인트

이 흐름에서 가장 중요한 포인트는 하나입니다. 소비자는 이제 검색하지 않고 추천받는다는 것

1.키워드 전략

기존 키워드 중심 검색 대응뿐만 아니라 이제는 “상황 + 목적 + 취향” 기반 검색 키워드도 확장해야합니다.

따라서 단순 키워드 대응만으로는 한계가 있으며, 사용자의 특성을 반영한 콘텐츠 설계가 중요해졌습니다.

2.AI 기반 전환 구조 최적화 전략

AI는 단순 노출이 아니라 구매 가능성이 높은 사용자 중심으로 추천합니다.

따라서 초기단계에서는 최대한 많은 유입 데이터를 빠르게 확보하고, 이를 기반으로 전환 가능성이 높은 고객군을 선별해 광고 세팅을 정교하게 조정해야 합니다.
즉, 데이터 확보 속도와 타겟 정교화가 광고 효율을 좌우하게 됩니다.

3.AI 추천 구조에서 콘텐츠, 리뷰 데이터 활용 전략

AI는 광고뿐 아니라 리뷰 / 후기 / 사용 맥락 데이터를 함께 반영합니다.

따라서 콘텐츠 소재 역시 실제 사용 경험 콘텐츠, 문제 해결형 콘텐츠, 후기 기반 콘텐츠 등으로 구성해야 되며, 이런 소재들이 전환에 직접적인 영향을 미치게 됩니다.

특히 바이럴 광고 및 체험단 운영을 통해 리뷰와 사용자 데이터를 빠르게 확보하는 것이 중요합니다.

4.매체 역할 분리 전략(미디어 믹스) 역할 강화

이제 광고는 단순 집행이 아니라 각 매체의 역할을 명확히 나누는 것이 중요합니다.

예를 들어,

·Meta 광고 → 관심/유입 확보

·네이버 검색광고 → 구매 의도 고객 확보

·Meta, 네이버 GFA 광고 등 → 리타게팅 운영

이렇게 구조적으로 설계된 광고만이 성과를 만듭니다.

3. AI 소비 트렌드 시대, 결론 광고 전략은 이렇게 바뀌어야 합니다.

이제 광고 성과는 단순 노출이나 예산으로 결정되지 않습니다.
AI 소비 구조를 이해하고 설계하는 것이 핵심입니다.

• 광고는 돌고 있지만 매출이 정체된 경우
• 소재를 바꿔도 성과 차이가 없는 경우
• 광고 구조에서 어디가 문제인지 모르는 경우

이럴 때는 광고를 늘리는 것이 아니라AI 소비 구조에 맞게 전략을 재설계해야 합니다.

광고 운영 및 전략 관련 문의가 있으신 경우,
맞춤 컨설팅을 진행하고 있으니

편하게 연락 주시면 도움 드리겠습니다.

출처: 메조미디어
오늘의 집
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