AI 마케팅 활용법, AI가 다 해도 사람이 필요한 이유

블로그 글 하나 쓰는데 반나절이 훌쩍 지나가 본 적 있으신가요.

월간 리포트 만드느라 야근한 날은 또 얼마나 많았나요.

마케팅 업무 중에는 유난히 손이 많이 가면서도 티가 잘 안 나는 일들이 있습니다.

키워드 조사, 콘텐츠 초안, 리포트 취합, SNS 게시물 작성까지, 반복은 되는데 자동화는 어려웠던 일들이죠.

요즘은 이 반복 업무 상당수를 AI가 대신하고 있습니다.

국내 챗지피티 앱 사용자는 이미 2천만 명을 넘어섰고, 전 국민의 40% 수준까지 퍼졌다는 조사도 있습니다.

해외 마케터 대상 조사에서는 응답자의 73%가 매일 AI를 업무에 쓴다고 답했는데요.

2024년 37%였던 수치가 2년 만에 두 배 가까이 늘어난 셈입니다.

이제 AI 마케팅 활용법은 선택이 아니라 기본기에 가까워지고 있습니다.

한 줄 정리하면, AI 마케팅은 얼리어답터만의 이야기가 아니라 이미 마케터 대부분의 일상이 됐다는 겁니다.

AI 마케팅, 정확히 뭘 말하는 걸까요

본격적으로 활용법을 살펴보기 전에 개념부터 짚고 갈게요.

AI 마케팅이란 사람처럼 글이나 이미지, 코드를 만들어내는 생성형 AI를 마케팅 업무에 적용하는 것을 말합니다.

챗지피티나 클로드 같은 도구로 블로그 글을 쓰는 것도, 검색 데이터를 분석해 리포트를 자동으로 뽑는 것도 여기 포함됩니다.

중요한 건 AI가 마케팅 전체를 대신하는 게 아니라는 점입니다.

키워드 찾기, 초안 쓰기, 데이터 정리처럼 업무를 잘게 쪼갠 다음, 반복적이고 시간이 많이 드는 부분만 AI에 맡기는 방식이 지금 가장 널리 쓰이고 있습니다.

AI가 다 해준다는 착각, 실제로는 다릅니다

AI 마케팅을 처음 접하면 흔히 하는 오해가 있습니다.

프롬프트 하나만 잘 쓰면 완성된 블로그 글이나 광고 카피가 뚝딱 나올 거라는 기대인데요.

막상 해보면 결과물은 대체로 밋밋하고 뻔합니다. 개성도 없고 근거도 부족하고, 심하면 사실관계까지 틀립니다.

이런 저품질 AI 생성물을 업계에서는 슬롭이라고 부릅니다. 공교롭게도 이 단어는 2025년 메리엄웹스터 올해의 단어로 뽑힐 만큼 이제 업계 공용어가 됐습니다.

반대로 성과를 내는 마케터들의 공통점은 다릅니다.

한 번에 다 맡기지 않고, 자료 조사, 개요 잡기, 초안, 사실 확인, 편집으로 단계를 나눈 다음 매 단계마다 사람이 결과를 확인하고 넘깁니다.

며칠씩 걸리던 콘텐츠 작업을 두 시간 안팎으로 줄였다는 해외 콘텐츠 마케팅 디렉터의 사례도, 결국 이 단계 나누기가 핵심이었습니다.

완성품을 기대하지 말고, 검토할 초안을 기대하는 것. 이게 AI를 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람을 가르는 가장 큰 차이더라구요.

검색엔진최적화에 AI를 붙이면 벌어지는 일

SEO 작업은 원래 손이 많이 갑니다.

키워드를 찾고, 검색 결과 상위 페이지를 하나하나 뜯어보고, 내부 링크를 어디에 넣을지 고민하는 일이 대표적이죠.

이 부분에 AI를 붙이면 속도가 확 달라집니다.

사람이 손으로 하면 한나절 걸리던 키워드 리서치를 AI 도구로 20분 만에 끝냈다는 마케터도 있습니다.

니치 하나를 입력하면 AI가 관련 키워드를 뽑고, 검색 결과를 읽어 의도와 난이도를 판단하고, 우선순위까지 매겨주는 식입니다.

내부 링크 작업도 마찬가지입니다.

예전에는 수백 개 글의 내용을 사람이 다 기억해야 어디에 링크를 넣을지 알 수 있었는데, 지금은 AI가 글의 의미를 벡터 값으로 바꿔 비교한 다음 주제가 가장 비슷한 글을 찾아줍니다.

콘텐츠 제작, 통으로 맡기지 말고 단계별로

콘텐츠 마케팅에서도 AI를 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람의 차이는 명확합니다.

못 쓰는 사람은 주제 하나만 던지고 완성된 글을 기대합니다.

잘 쓰는 사람은 주제 선정, 브리핑, 개요 작성, 초안, 사실 확인, 편집, 메타데이터 작성까지 과정을 미리 정리해 두고 AI와 함께 한 단계씩 밟아 나갑니다.

핵심은 속도보다 매 단계마다 사람이 검토하고 되돌릴 수 있다는 점입니다.

오래된 글을 새로 고치는 작업에도 AI가 유용합니다.

몇 년 전에 쓴 글의 낡은 통계를 최신 자료로 바꿔주고, 지금 상위 노출된 경쟁 글과 비교해 빠진 내용을 짚어주는 식이죠.

저도 처음엔 새 글 쓰는 데만 신경 썼는데, 알고 보니 방치된 콘텐츠를 손보는 일이 새 글 쓰는 것만큼이나 중요하더라구요.

리포트와 데이터 분석, 가장 자동화하기 쉬운 영역

마케팅 업무 중 가장 반가운 자동화 대상은 아마 리포트일 겁니다.

매달 트래픽 데이터를 뽑아 표로 정리하고 전월 대비 증감을 계산하는 일은 누구도 좋아하지 않지만 꼭 해야 하는 일인데요.

AI는 이 작업을 정해진 날짜에 맞춰 자동으로 처리할 수 있습니다.

검색 콘솔이나 애널리틱스 데이터를 가져와 핵심 지표를 표로 만들고, 지난 12개월 추이 그래프까지 그려주는 식입니다.

다만 여기서 AI가 못 하는 부분이 하나 있습니다.

숫자가 왜 그렇게 나왔는지, 그래서 다음 달에 무엇을 해야 하는지에 대한 해석은 여전히 사람의 몫입니다.

국내 기업들은 실제로 어디까지 와 있을까요

국내 상황도 빠르게 바뀌고 있습니다.

인크루트가 직장인 667명을 대상으로 조사한 결과 46.3%가 생성형 AI를 써본 경험이 있다고 답했는데요.

흥미로운 건 경력별 격차입니다. 1~3년 차 직장인의 사용 경험 비율이 7년 차 이상보다 두 배 넘게 높았고, 경력 15년 차 이상에서는 이용 빈도가 5.5%에 그쳤습니다.

IDC 전망에 따르면 일본을 제외한 아시아태평양 지역 마케팅 책임자의 37.8%가 이미 생성형 AI를 업무에 적극 도입했고, 2027년까지 일상적인 마케팅 업무의 30%를 생성형 AI가 대체할 것으로 내다봤습니다.

글로벌 AI 마케팅 시장 규모도 2025년 약 354억 달러에서 2026년 465억 달러 수준으로, 연평균 31%가 넘는 속도로 커지고 있다는 조사도 나왔습니다.

2026년까지 기업의 80% 이상이 생성형 AI를 업무 자동화 워크플로우에 실제로 배포할 것이라는 전망도 있는데, 2023년만 해도 이 비율이 5%가 채 안 됐다는 걸 생각하면 체감상 훨씬 빠른 속도입니다.

해외에서는 오래된 블로그 글에 자주 나오는 질문과 답변을 AI로 찾아 추가했더니 해당 글들의 트래픽이 평균 32% 늘었다는 실험 결과도 있습니다. 같은 기간 손대지 않은 글들은 오히려 4% 줄었다고 하니, 방치된 콘텐츠를 손보는 일이 새 글을 쓰는 것 못지않게 중요하다는 걸 다시 한번 보여주는 셈입니다.

AI 마케팅 시대, 마케터의 일은 어떻게 바뀔까요

여기까지 보면 자연스럽게 이런 질문이 떠오릅니다. 그럼 마케터는 앞으로 뭘 해야 할까요.

업계에서 나오는 답은 비교적 일관됩니다.

콘텐츠를 직접 하나하나 만드는 실행자에서, AI가 만든 결과물을 판단하고 방향을 잡아주는 디렉터 역할로 무게중심이 옮겨간다는 것입니다.

실제로 해외 조사에서는 생성형 AI 때문에 웹사이트 트래픽이 이미 줄고 있다고 느끼는 마케터가 60%에 가깝다는 결과도 나왔는데요.

그만큼 콘텐츠의 구조와 정확성, 일관성 같은 기본기가 오히려 더 중요해졌다는 뜻이기도 합니다.

다만 분명한 전제가 하나 있습니다.

AI가 좋은 결과를 내는 건 애초에 마케팅을 잘 아는 사람이 그 AI를 다루기 때문입니다.

업무 경험도 판단 기준도 없는 사람이 AI를 쓰면, AI는 그 부족함까지 그대로 확대해서 보여줄 뿐입니다.

AI는 부족한 실력을 감춰주는 도구가 아니라, 있는 실력을 더 빠르게 보여주는 도구라는 말, 저는 이 말이 요즘 가장 와닿더라구요.

마무리

AI 마케팅 활용법의 핵심은 결국 하나입니다.

통째로 맡기지 말고, 업무를 잘게 나눠서 반복적인 부분만 AI에게 맡기고, 판단이 필요한 부분은 사람이 쥐고 있는 것입니다.

SEO 리서치든 콘텐츠 초안이든 월간 리포트든 마찬가지입니다.

오늘 하고 계신 업무 중에서 가장 반복적이고 손이 많이 가는 일 하나를 골라, 그 부분부터 AI 도구에 맡겨보시길 권합니다.