애피어(Appier)와 AB180, 플레이오(Playio), 틱톡(TikTok)이 공동으로 'Game UA 2026: AI로 여는 성장 전략 세미나'를 4일 열었다. 게임·앱 마케터를 대상으로 한 이번 세미나에서 박선교 애피어 코리아 어카운트 매니지먼트 총괄은 '하나의 크리에이티브로 모두를 만족시킬 수 없다: 에이전틱 AI 시대, 크리에이티브 인텔리전스로 성과를 만드는 법'을 주제로 발표를 진행했다.
박 총괄은 미국 휘트워스대학교에서 국제경영·경제학을 전공한 뒤 에코마케팅, 애드큐브(AdCube), 모비데이즈 등에서 디지털 마케팅과 광고 운영 경력을 쌓았다. 현재는 애피어에서 한국을 포함한 KR·US·EMEA 지역 Account Management 리더이자 애드 클라우드 솔루션 클라이언트 관리를 맡고 있다.
박 총괄은 다가오는 월드컵 시즌을 화두로 발표를 시작했다. 그는 2022년 부상 투혼을 보여준 손흥민 선수의 사진을 띄운 뒤, 전문가들이 토너먼트마다 최고의 선수를 주목하며 손흥민 선수가 그 대표적인 사례라고 운을 뗐다.
이어 그는 "더 좋은 성적을 내기 위해 모든 포지션에 손흥민 선수를 배치하면 과연 더 잘할 수 있을까"라는 질문을 던졌다. 골키퍼를 예로 들며, 골키퍼는 손을 쓰고 공중볼 처리와 신체 조건(키·팔 길이)이 중요한 특수 포지션이라는 점을 강조했다. 박 총괄에 따르면 손흥민 선수의 키는 약 183cm인 반면, 이번 월드컵 출전 골키퍼들의 평균 키는 약 189~190cm 수준이다. 가장 뛰어난 선수라도 모든 자리에 들어맞는 것은 아니라는 의미다.
박 총괄은 이 같은 고민이 마케터의 의사 결정과 닮아 있다고 짚었다. 위닝 소재를 발굴할 때 한 곳에서 빠르게 학습시켜 전 매체에 투입하는 방식과, 매체 특성을 고려해 소재 전략을 세분화·차별화하는 방식 사이에서 마케터가 매일 선택을 내린다는 것이다.
박 총괄은 페이드 미디어 이용자가 콘텐츠를 소비할 때 몰입도가 가장 높아지는 구간을 매체별로 비교했다. 소셜 앱(릴스·숏폼)에서는 첫 0~3초의 집중도가 가장 높고, 유튜브에서는 스킵 가능한 광고 특성상 이용자가 건너뛰려는 시점인 5~6초 구간에서 몰입도가 정점에 오른다는 설명이다.
반면 애피어가 다루는 프로그래매틱 DSP 영역, 즉 유틸리티 앱이나 미니게임 내 광고에서는 양상이 다르다. 25~30초 무렵 닫기(X) 버튼 UI가 노출되며 이용자가 원래 쓰던 앱으로 돌아가려는 시점에 오히려 몰입도가 후반부로 집중된다는 것이다. 박 총괄은 이 때문에 콘텐츠뿐 아니라 매체에 맞는 레이아웃까지 고려한 소재 제작이 중요하다고 강조했다.
애피어는 지난달 미국에서 열린 모바일 앱 마케팅 콘퍼런스 'MAU 라스베이거스(MAU Vegas)'에 참가해, 각 버티컬의 리더들과 라운드 테이블을 진행했다. 박 총괄은 이 자리에서 얻은 두 가지 인사이트를 공유했다.
첫째는 매체별로 크리에이티브 엔진이 어떻게, 그리고 왜 더 잘 작동하는지를 직관적으로 이해하고 싶다는 현장의 수요였다. 둘째는 한 리더의 발언에서 나온 것으로, 높은 성과를 내는 팀의 핵심은 더 나은 소재나 캠페인 운영이 아니라 '압도적인 성과 측정 인프라'에 있다는 지적이었다. 좋은 소재를 만드는 것 못지않게, 그 성과를 정확하게 측정하는 일이 더 중요하다는 의미다.
박 총괄은 에이전트 시대에 맞춰 소재 인사이트를 도출하는 시스템을 소개했다. 마케터가 반복적으로 수행하는 과정, 즉 소재 기획부터 매체 세팅과 운영, 리포트 분석, 인사이트 도출, 2차 기획과 디자인 협업에 이르는 흐름을 에이전트가 대신 수행하도록 한다는 접근이다. 박 총괄은 이를 크게 다섯 단계의 순환 구조로 설명했다.
먼저 생성(Launch) 단계에서는 산업의 과거 데이터를 결합해 AI가 소재를 만들어 낸다. 단순 템플릿이 아니라, 에이전트가 해당 브랜드의 앱스토어·구글스토어 위치와 웹사이트 등 자산을 수집한 뒤 톤앤매너와 브랜드 가이드라인, 커스텀 룰을 반영해 신규 소재를 생성한다. 박 총괄은 디자인 조직이 이미 만들 수 있는 작업이지만, 관건은 이를 확장성 있게(scalable) 수행할 수 있는지, 그리고 마케터와 디자이너 사이의 요청·커뮤니케이션을 에이전트 간 협업으로 대체할 수 있는지에 있다고 설명했다.
이후 AI가 생성한 소재의 성과(CTR, 전환율(CVR), CPI 등)를 측정해 우수 소재를 선별하는 위닝 소재 선별 단계, 실시간 광고 데이터를 모든 소재와 매핑하는 단계가 이어진다. 핵심은 요소 분석(Inspect) 단계다. 이 단계에서는 VLM(비전 언어 모델)이 영상·이미지 소재에 어떤 요소가 들어 있는지, 예컨대 실사·애니메이션 여부, 줌과 텍스트 오버레이, 영상 길이, CTA 버튼이나 앱 레이팅 노출 여부 등을 하나하나 라벨링한다. 이렇게 분해한 요소를 캠페인 성과 데이터와 결합해, 어떤 요소(시그널)가 실제 성과 개선에 기여했는지를 가려낸다.
마지막으로 단순한 상관관계 데이터를 넘어 "왜 이 요소가 효과가 있었는지 또는 없었는지"를 설명하는 이유 분석(Reason) 단계가 더해진다. 박 총괄은 이것이 앞서 글로벌 마케터들이 제기한 "왜 이 소재가 잘 작동하는지 알고 싶다"는 수요에 대응하는 지점이라고 짚었다. 이 인사이트를 바탕으로 기존(as-is) 소재와 개선(to-be) 소재 간의 격차를 찾아 다음 소재 제작 방향을 도출하며 루프가 다시 순환한다.
박 총괄은 애피어 팀이 최근 한두 달간 연구한 결과, DSP 생태계에서 성과에 가장 강하게 기여하는 요소가 CTA(콜투액션) 버튼이라고 밝혔다. 앞서 제시한 몰입도 그래프에서 DSP 이용자는 광고 후반부에 집중도가 가장 높아지는 만큼, 행동 전환을 유도하는 것이 결정적이라는 설명이다.
구체적으로는 영상 길이의 25~50% 구간 동안 CTA 버튼을 지속적으로 노출해 강조해야 하며, 30초 영상을 기준으로 하면 약 7.5초에서 15초가 이에 해당한다고 제시했다.
박 총괄은 매체별 소비 전략과 글로벌 마케터들의 니즈를 토대로 애피어가 에이전트 AI로 가능한 프레임워크를 제시했다고 정리하며, "이런 부분들은 마케터가 직접 적용할 수도 있지만, 애피어와 함께 더 깊이 고민해 보셨으면 좋겠다"는 말로 발표를 마무리했다.
Frann@inven.co.kr
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