AI는 마케팅 에이전시의 유형마다 어떻게 영향을 미칩니까? 고르지 않게 미칩니다. 각 분야에서 반복적이고 데이터 비중이 높은 업무가 먼저 AI로 넘어가는데, 이 업무는 미디어 대행사와 PR 회사에서 서로 다릅니다. 또한 소규모와 대규모 에이전시가 이제 같은 도구를 쓰기 때문에, 도구가 모르는 것을 아는 전문 에이전시가 보상을 받습니다.
IW Group의 사장 Nita Song은 Marketing Dive에서 이 두 번째 요점을 날카롭게 제기했습니다. Song의 주장은 AI가 에이전시 규모에 보상을 주지 않는 최초의 대형 기술 변화라는 것입니다. 10명 규모의 부티크와 1,000명 규모의 홀딩 컴퍼니 소속 에이전시가 같은 플랫폼을 쓸 수 있기 때문입니다. Song의 표현대로, “도구는 그 차이를 알지 못합니다.”
AI는 대형 에이전시와 소형 에이전시 중 어느 쪽에 유리합니까?
광고 역사 대부분의 기간 동안 규모가 승리했습니다. 더 큰 제작 예산, 더 큰 리서치 부서, 위험을 감수할 더 많은 여력 덕분입니다. Song의 논지는 AI가 이런 이점 상당 부분을 평평하게 만든다는 것입니다. 예전에는 몇 달이 걸리던 리서치가 이제 누구에게나 며칠이면 됩니다.
디지털 격차를 연구하는 사회학자들은 몇 해 전에 비슷한 패턴을 발견했습니다. 첫 번째 격차는 접근에 관한 것으로, 누가 기술을 가졌는가의 문제였습니다. 접근이 확산되자 두 번째 격차가 기술과 활용을 둘러싸고 열렸습니다. 누가 그것으로 실제 가치를 얻어 내는가의 문제입니다. 에이전시는 지금 그 경계를 넘고 있습니다. AI에 대한 접근은 거의 보편화되었습니다. 격차는 각 에이전시가 AI를 얼마나 잘 활용하는지, 그리고 모델이 한 번도 본 적 없는 무엇을 더하는지에 있습니다.
Song의 사례는 훌륭합니다. 대규모 언어 모델은 아시아계 미국인 소비자가 지난 분기에 무엇을 샀는지 요약할 수 있습니다. 하지만 같은 메시지가 로스앤젤레스의 2세대 중국계 미국인 가정과 휴스턴의 1세대 베트남계 미국인 가정에서 왜 다르게 받아들여지는지는 설명하지 못합니다. 그런 지식은 데이터셋이 아니라 커뮤니티에 있습니다.
AI는 마케팅 에이전시 유형별로 무엇을 바꿉니까?
분야별로 우리가 보는 바는 이렇습니다. 패턴은 일관됩니다. AI는 잡무를 먼저 가져가고, 가치는 판단으로 옮겨 갑니다.
| 에이전시 유형 | AI가 먼저 흡수하는 것 | 가치가 높아지는 것 | 현상 유지의 위험 |
|---|---|---|---|
| 크리에이티브 | 버전 제작, 리사이징, 초안, 무드보드 | 아이디어, 안목, 그리고 어떤 콘셉트에 미디어 예산을 쓸 가치가 있는지 아는 것 | 생산 라인처럼 가격이 매겨지는 것 |
| 미디어·퍼포먼스 | 입찰 관리, 페이싱, 일상적인 최적화, 보고 | 측정, 예산 배분, 상업적 협상 | 클라이언트가 최적화를 직접 운영하는 것 |
| CRM | 세분화, 여정 설계, 캠페인 집행 | 고객 인사이트, 오퍼 전략, 데이터 거버넌스 | 조언자가 아닌 플랫폼 운영자가 되는 것 |
| PR·커뮤니케이션 | 미디어 모니터링, 보도 성과 보고서, 보도자료 초안 | 관계, 내러티브 판단, 위기 대응 결정 | 모니터링 수수료가 조용히 사라지는 것 |
| 인플루언서 | 크리에이터 검색, 성과 보고, 계약 행정 | 크리에이터와의 관계, 문화적 적합성, 크리에이티브 디렉션 | 셀프서비스 플랫폼에 마진이 압박받는 것 |
| 소셜 | 스케줄링, 커뮤니티 분류 대응, 리스닝 요약 | 플랫폼 네이티브 아이디어와 실시간 문화 읽기 | 물량에서 인하우스 팀과 경쟁하는 것 |
자사 클라이언트 두 곳이 이 패턴에 들어맞습니다. 글로벌 인플루언서 에이전시 SAMY는 Defy Agents를 도입해 성과 보고를 간소화했고, 사흘 걸리던 업무를 하루로 줄였습니다. 영국 CRM 에이전시 Enchant는 Defy Monitor를 도입해 모든 클라이언트의 인사이트 도출과 캠페인 집행을 자동화했습니다. 두 경우 모두 자동화가 겨냥한 것은 판단이 아니라 해당 분야에서 가장 반복적인 부분입니다.
스포츠 마케팅도 같은 구분을 따릅니다. 매치데이 콘텐츠를 모든 플랫폼과 스폰서에 맞게 버전 제작하는 일은 잡무입니다. 더비 패배 이후 팬덤의 분위기를 읽는 일은 그렇지 않습니다.
전문 에이전시는 왜 AI 서비스를 추가하지 않고 서비스를 줄입니까?
새로운 기술이 등장하면 새 부서를 덧붙이고 싶어지는 것이 본능입니다. 근거는 그 반대를 가리킵니다. Campaign US는 디지털 에이전시에 관한 Promethean Research의 2026년 보고서를 인용했습니다. 서비스를 줄인 에이전시는 13% 성장했고, 확장한 에이전시는 9.8%, 현상을 유지한 에이전시는 5.7% 성장했습니다. 그리고 조사에 응한 에이전시의 86%가 스스로를 전문 에이전시라고 설명합니다.
사례가 시사하는 바가 큽니다. Dept는 외부 업체가 “절반의 비용”에 비슷한 서비스를 제공하자 네이티브 모바일 개발 부문을 닫았습니다. Spark는 틈새 전문 업체와 경쟁할 수 없다는 이유로 자체 웹 개발과 스튜디오 팀을 폐쇄했습니다. Conscious Minds는 리서치 부문과 커뮤니티 관리를 접고 소셜과 크리에이티브에 집중하면서, 제작, AI, 스포츠처럼 그 핵심을 심화하는 전문 영역만 추가했습니다.
Spark의 창업자 Michael Peters는 에이전시들이 AI 업무도 같은 방식으로 다루고 외주를 줄 것으로 예상합니다. 모든 것을 사내에서 구축하려는 본능과는 크게 다른 본능입니다.
우리 에이전시 유형에 맞는 AI 도구를 고르는 방법
- 가장 많이 반복되는 업무 열 가지를 나열합니다. 타임시트, 월간 보고서, 현황 회의, 클라이언트 수정 요청, 수작업 리사이징, 경쟁사 분석 등입니다. 각 업무에 드는 시간을 솔직하게 적습니다.
- 잡무와 판단 업무로 분류합니다. 잡무는 규칙 기반이고 데이터 비중이 높은 일입니다. 판단 업무는 품질이 떨어지면 클라이언트가 알아차릴 모든 일입니다.
- 핵심이 무엇인지 정합니다. 업무가 전문 분야 밖에 있다면 자동화하기 전에 파트너 협력이나 중단을 검토합니다.
- 분야별로 도구 카테고리를 고릅니다. 미디어 팀은 측정과 최적화, 크리에이티브 팀은 버전 제작과 사전 점수화, CRM은 세분화와 집행, PR과 소셜은 리스닝, 인플루언서는 보고를 살펴봅니다.
- 기준선을 두고 클라이언트 한 곳에서 파일럿을 진행합니다. 현재의 소요 시간과 품질을 적어 두고, 한 달간 도구를 돌린 뒤 비교합니다.
- 확보한 시간을 도구가 알 수 없는 것에 재투자합니다. 문화적 지식, 관계, 안목이 전문성이 깃든 곳입니다.
혁신은 왜 경쟁이 아니라 연결에서 나옵니까?
AI가 역량에 대한 접근을 평준화한다면, 모든 분야를 한 지붕 아래 두는 네트워크의 오랜 이점은 약해집니다. 더 흥미로운 모델은 연결입니다. 서로 파트너가 되고, 도구를 공유하며, 가장 잘하는 곳에 일을 넘기는 전문 독립 에이전시들입니다. 서로를 신뢰하는 CRM 에이전시와 크리에이티브 숍은 간접비 없이도 네트워크와 매우 비슷한 제안을 조립할 수 있습니다.
혁신은 경쟁이 아니라 연결 속에서 자랍니다. Song도 관련된 지적을 합니다. 다문화 소비자가 나중에 주류 마케팅에 닿는 트렌드를 먼저 시작하는 경우가 많다는 것입니다. 그 지식은 그것을 가진 전문가들이 그것을 필요로 하는 브랜드 및 에이전시와 연결되어 있을 때만 전달됩니다.
이는 독립 에이전시에 무엇을 의미합니까?
경쟁의 장은 그 어느 때보다 평평하지만, 그 위에서 뛸 역량이 있을 때에만 그렇습니다. 네트워크는 분석, AI, 인텔리전스 스택에 막대한 비용을 투입해 왔습니다. Defy 플랫폼은 독립 에이전시에 구축 비용이나 유지 부담 없이 같은 분석 및 AI 역량을 제공하므로, 전문 에이전시는 자신의 전문성에 에너지를 쏟을 수 있습니다.
도구는 부티크와 네트워크의 차이를 알지 못합니다. 클라이언트는 그 차이를 알게 해야 합니다.
