AI 네이티브 마케팅 조직은 이를 상대하는 에이전시에 무엇을 의미합니까? 한마디로, 클라이언트는 아주 작은 팀을 유지하고, 자체 데이터와 AI 레이어 위에서 마케팅을 운영하며, 실행 시간에 대해서는 더 이상 에이전시에 비용을 지불하지 않습니다. 대신 구매하는 것은 시스템, 데이터 파이프라인, 정확성 검증, 그리고 모델이 제공할 수 없는 판단력입니다.
이것이 이번 달 현실이 되었습니다. Marketing Dive는 Advertising Week New York 패널 현장에서 Liquid Death의 최고 미디어·디지털 커머스 책임자 Benoit Vatere가 에이전시 Power Digital Marketing과 함께 구축한 AI 운영 시스템 위에서 미디어와 리테일 미디어 최적화를 운영하고 있다고 설명한 내용을 보도했습니다. 이 브랜드는 Omega라는 이름의 이 시스템을 약 3주 만에 17개 버전까지 거쳤습니다. 목표는 “내부 인력 두 명만으로” “꽤 상당한 규모의 예산”을 운용하는 것입니다.
두 명입니다. 에이전시를 운영하고 있다면, 이 숫자는 다음 기획 워크숍의 안건으로 올릴 만합니다.
AI 네이티브 마케팅 조직이란 무엇입니까?
Power Digital의 CEO Jeff Mason은 패널에게 유용한 사다리를 제시했습니다. 그에 따르면 대부분의 브랜드는 AI 탐색 단계(AI-curious)에 있습니다. ChatGPT나 Claude 같은 프런티어 모델에 자사 데이터를 일부 결합해 사용하는 단계입니다. 다음 단계는 AI 지원 단계(AI-assisted)로, 모든 직원이 쓸 수 있으며 팀의 업무 방식을 학습할수록 개선되는 맞춤형 인텔리전스 레이어를 갖춥니다. 최상위 단계는 AI 네이티브 단계(AI-native)로, 그 위에 오케스트레이션 레이어를 얹어 업무 자체가 맞춤형 애플리케이션 안에서 돌아갑니다.
Marketing Dive가 전한 Mason의 견해는, 이제 프런티어 모델만으로는 누구도 우위를 확보할 수 없다는 것입니다. 경쟁의 해자는 자사 데이터 위에 쌓아 올리는 인텔리전스와 오케스트레이션이며, 시간이 지날수록 더 깊어집니다.
Liquid Death는 다소 의외의 대표 사례입니다. 이 브랜드의 광고 크리에이티브는 AI 데이터센터를 비판합니다. 그럼에도 Vatere는 AI 덕분에 10억 달러 규모의 이 음료 브랜드가 “군더더기 없이 강하게” 유지되고, 성과로 이어지지 않는 미디어에 큰 비용을 쓰는 일을 막을 수 있다고 말합니다.
Liquid Death는 에이전시에서 실제로 무엇을 구매하고 있습니까?
자세히 보면 에이전시는 사라진 것이 아니라 자리를 옮겼습니다. Power Digital은 8월에 자체 AI 에코시스템을 발표했습니다. 인텔리전스 레이어인 Iris, 운영 시스템인 Omega, 크리에이티브 인텔리전스 레이어인 Creative Affinity입니다. Omega는 에이전시의 엔지니어링에 클라이언트의 데이터와 프로세스를 결합합니다.
눈에 띄는 변화는 주기입니다. 예전에는 주 1~2회 검토하던 리테일 미디어 캠페인이 이제 매일 최적화됩니다. Vatere는 Slack을 쓰거나 쿼리를 작성하거나 팀에 게시물을 요청하는 대신, 지금 무슨 일이 일어나는지 직접 확인하고 내부에 공유할 수 있다고 말합니다. 다른 마케터들에게 건네는 그의 조언은 스프레드시트에서 벗어나라는 것, 그리고 5분 넘게 걸리는 작업은 모두 자동화하라는 것입니다.
즉 클라이언트가 사는 것은 미디어 플랜과 월간 보고서가 아닙니다. 월간 보고서를 필요 없게 만드는 기계, 그리고 그것을 만들고 계속 조율하는 사람들입니다.
에이전시의 시각에서 Mason의 세 단계를 해석하면 다음과 같습니다.
| 클라이언트 단계 | 모습 | 에이전시에서 더 이상 구매하지 않는 것 | 더 많이 구매하는 것 |
|---|---|---|---|
| AI 탐색 단계 | 팀이 자사 데이터를 일부 결합해 ChatGPT나 Claude를 사용 | 아직은 거의 없음. 데스크 리서치와 초안 작업의 단가에 대한 압박 예상 | 활용 사례 선정, 가드레일, 교육 지원 |
| AI 지원 단계 | 모든 직원이 질의할 수 있는 맞춤형 인텔리전스 레이어 | 월간 보고, 정형 분석, 진행 현황 보고 | 데이터 통합, 튜닝, 레이어가 도출하는 결과의 해석 |
| AI 네이티브 단계 | 오케스트레이션 레이어, 업무가 맞춤형 애플리케이션 안에서 실행 | 수작업 최적화, 버전 제작, 대부분의 실행 시간 | 시스템 설계와 운영, 산출물 검증, 아이디어, 문화적 판단 |
왜 기술이 모든 것을 결정하는 것처럼 느껴집니까?
사회학에는 기술결정론이라는 오래된 개념이 있습니다. 기술이 조직과 사회의 변화를 이끌고 사람은 그저 적응한다는 믿음입니다. 지금 에이전시 업계의 AI 논의 대부분이 이런 분위기입니다. 도구가 등장하면 클라이언트가 조직을 개편하고, 에이전시는 뒤따라 대응합니다.
Liquid Death 사례는 꽤 설득력 있는 반론입니다. 두 명을 선택한 것은 기술이 아니었습니다. 마케팅 리더가 선택했습니다. 시스템의 공급자가 되기보다 시스템의 엔지니어가 되기로 선택한 것은 한 에이전시였습니다. 같은 기술이라도 결정이 다르면 에이전시의 수익 구조는 크게 달라집니다.
우리가 계속 돌아오는 원칙은 이것입니다. 데이터를 인간성과 연결할 때 혼돈 속에서 명확함이 드러납니다. 매일 최적화되는 리테일 미디어 시스템은 두 사람이 읽어 낼 수 있는 것보다 많은 신호를 만들어 냅니다. 그것이 무엇을 뜻하는지, 어떤 신호가 중요한지, 숫자가 사람들의 실제 변화를 보여 주는지 아니면 피드의 일시적 이상 현상에 불과한지를 누군가는 여전히 판단해야 합니다. 그 역할은 에이전시가 맡을 수 있습니다.
어떤 에이전시 서비스는 가치를 잃고, 어떤 서비스는 가치가 높아집니까?
잡무부터 살펴보겠습니다. 가장 크게 노출된 업무는 광고업계에 들어온 사람 누구도 하려고 입사하지 않았을 일들입니다. 월간 보고서, 현황 회의, 예산 추적, 수작업 리사이징, 사람이 직접 정리하는 경쟁사 분석 등입니다. AI 네이티브 클라이언트에서는 이런 일이 시스템 안에서 지속적으로 이루어지며, 이를 위해 리테이너 계약 비용을 지불할 곳은 없습니다.
가치가 높아지는 것은 덜 눈에 띄지만 더 방어하기 쉬운 업무입니다.
- 데이터 통합. 패널의 첫 번째 조언은 데이터를 한곳으로 모으라는 것이었습니다. 대부분의 클라이언트는 여전히 서로 다른 팀이 관리하는 십여 곳에 데이터가 흩어져 있습니다.
- 산출물 검증. 패널은 AI 에이전트의 산출물은 정확성을 점검해야 한다고도 말했습니다. 시스템의 결론을 감사할 수 있는 에이전시는 클라이언트의 세컨드 오피니언이 됩니다.
- 시스템 설계. 무엇을, 어떤 순서로, 어떤 규칙 아래 자동화할지 정하는 일은 전략 업무이며, 비용을 청구할 수 있는 업무입니다.
- 크리에이티브와 문화적 판단. 모델은 이미 효과가 있었던 방향으로 최적화합니다. 다음에 무엇이 존재해야 하는지는 알지 못합니다.
독립 에이전시는 어떻게 준비해야 합니까?
- 리테이너를 업무별로 점검합니다. 반복되는 모든 산출물을 나열하고, 괜찮은 AI 레이어를 갖춘 2인 클라이언트 팀이 1년 안에 스스로 해낼 수 있는 업무를 표시합니다.
- 5분 규칙을 먼저 자사에 적용합니다. 클라이언트가 지적하기 전에, 5분 넘게 걸리는 내부 업무부터 자동화합니다.
- 클라이언트의 데이터 통합을 제안합니다. 눈에 띄지 않는 일이지만 다른 모든 것이 여기에 달려 있고, 이를 맡은 곳은 대체하기 어려워집니다.
- 검증 습관을 만듭니다. “이것이 맞다는 것을 어떻게 아는가?”를 고정 안건으로 삼고, AI의 결론이 클라이언트에게 가기 전에 원본 데이터까지 추적합니다.
- 성과와 시스템 기준으로 가격을 다시 정합니다. 클라이언트의 운영 주기가 매일 단위로 바뀌면, 시간으로 환산하는 월간 리테이너는 어느 쪽에도 맞지 않습니다.
- 자체 구축, 구매, 파트너십 중에서 정합니다. Power Digital은 자체 스택을 구축했습니다. 대부분의 독립 에이전시는 엔지니어링 팀의 비용을 감당할 수 없으며, 이때 역량을 구매하는 방법이 있습니다.
독립 에이전시도 자체 AI 운영 시스템을 구축해야 합니까?
아니요, 하지만 그 시스템이 제공하는 것은 필요합니다. Mason의 주장은 프런티어 모델이 이제 기본 조건이며 우위는 그 위의 레이어에 있다는 것입니다. 홀딩 네트워크나 자금이 풍부한 디지털 에이전시에는 그런 레이어를 구축하는 것이 자본 프로젝트입니다. 직원 40명 규모의 독립 에이전시에는 클라이언트가 실제로 의뢰하는 본업에서 주의를 흐트러뜨리는 일입니다.
이 격차가 바로 Defy 플랫폼이 존재하는 이유입니다. 이 플랫폼은 독립 에이전시에 홀딩 네트워크가 구축해 온 것과 같은 분석 및 AI 역량을 개발 비용이나 유지 부담 없이 제공합니다. 실시간 경쟁사·오디언스 인텔리전스를 Claude 안에서 동료에게 묻듯 질문할 수 있고, 반복적인 납품 업무는 에이전트가 맡습니다.
무엇을 선택하든 클라이언트보다 먼저 선택해야 합니다. AI 네이티브 클라이언트는 에이전시가 따라잡을 때까지 기다려 주지 않습니다. 이미 갖춘 에이전시를 선택할 것입니다.
