이비스

 즘 업계에서 가장 많이 들리는 말 중 하나가 "에이전틱 마케팅"인 것 같다. 처음엔 그냥 또 새로운 버즈워드인가 싶었는데, 막상 들여다보니 단순한 유행어는 아닌 것 같다는 생각.  AI가 일을 "하는" 시대 지금까지 AI는 사람이 시키는 일을 빠르게 처리해주는 보조 역할을 했다. 근데 2026년 흐름은 좀 다른 것 같다. AI가 자율적으로 업무를 수행하는 디지털 워크포스 역할을 하고, 마케터는 AI 에이전트를 리딩하면서 브랜드 전략과 감성적 가치를 설계하는 전략적 디렉터로 역할이 바뀌고 있다는 분석이 나오는데 실제로 일하다 보면 이게 정말 인 듯싶다. 쉽게 말하면, AI한테 "이 캠페인 카피 써줘" 정도가 아니라 "이번 주 캠페인 운영해" 수준의 일을 맡기는 구조로 가고 있다는 말이다. 실제로 나도 그렇게 사용한다. AI프로그램으로 실행 시켜놓고 일 돌아가는 동안 멍 때릴 때도 있기도 하고.   실제로 2026년 AI 에이전트는 고객 반응 데이터를 분석해서 어떤 캠페인을 언제 실행해야 할지 제안하고, 콘텐츠를 만들고, 예산 배분이나 타겟팅 전략까지 주도적으로 손보는 수준까지 와 있다고 한다. 아마 큰 에이전트에서는 반영해서 사용하고 있겠지. 여튼 이쯤 되면 마케터가 손으로 일일이 하던 반복 업무는 AI가 가져가고, 사람은 "이 방향이 맞나"를 판단하는 쪽에 더 집중하는게 옳은 방향 같다.  근데 여기서 한 가지 짚고 싶은 게 있다. AI 에이전트는 데이터 기반으로 움직이지만, 브랜드가 추구하는 톤앤매너나 고객을 대하는 태도까지 스스로 판단하긴 어렵다는 거다. 그래서 마케터가 방향성과 기준을 명확히 정해주고 그 안에서 AI가 움직이게 조율하는 역할이 여전히 필요하다는게 내 의견. AI한테 다 맡기고 손 놓는 게 아니라, AI가 일할 틀을 짜주는 사람이 되어야 한다는 뜻이다. 고객이 더 이상 "찾아보지" 않는다 또 하나 눈에 띄는 변화는 검색 방...

마케팅을 위해서 AI도구를 고를 때 "뭘 잘하는 도구냐"보다 "내 작업 흐름 어디에 끼워 넣을 수 있냐"를 먼저 보는 것이 좋다. 하지만 어떻게 해야 할지 모르는 사람들도 많길래 내 기준으로 종류별로 나눠서 정리해봤다. 단, 이건 어디까지나 나의 의견일 뿐. 오피셜한 건 아니니 그냥 참고만 할것.  시장 리서치 / 트렌드 파악 요즘은 검색창에 직접 키워드 치는 것보단 AI한테 바로 물어보는 게 빠를 때도 있다. 퍼플렉시티는 실시간 웹 검색으로 최신 트렌드를 요약하고 출처까지 같이 보여주는 게 강점이고, 경쟁사 신제품 반응이나 SNS 여론 같은 걸 빠르게 정리할 때 쓰는 게 가장 나았던 것 같다.  Brandwatch는 SNS, 뉴스, 리뷰 사이트의 브랜드 언급을 실시간으로 분석해주는 글로벌 1위 소셜 리스닝 툴인데, 바이럴 원고 작업할 때처럼 특정 키워드 반응을 추적해야 하는 일에 유용하게 사용했다.  텍스트 콘텐츠 제작 카피나 블로그 초안은 여전히 사람 손이 많이 가는 영역이지만, 시작점을 만들 때는 AI를 쓰는 게 시간을 확실히 아낄 수 있다. Copy.ai는 키워드만 입력하면 광고 문구부터 블로그 글까지 자동으로 생성해주는 AI 카피라이터이고, 서퍼 SEO는 경쟁 콘텐츠를 분석해서 검색엔진이 선호하는 구조와 키워드를 제시해주는 SEO 전문툴이라고 보면 된다. 근데 이걸로 나온 초안을 그대로 쓰는 건 비추천. 특히 블로그로 수익을 벌게 하는 애드센스 붙일 거면 AI 특유의 패턴 - 예를들어 비슷한 문장 구조 반복, 너무 매끄러운 전환 - 이 그대로 남아있으면 통과율이 떨어진다. 초안은 AI로, 다듬기는 직접하는게 확실히 낫다는 게 다수의 의견이기도 하고.  비주얼 콘텐츠 제작 이 영역은 내가 가장 많이 굴려본 부분이라고 할 수 있다. 물론 이건 어디까지나 내 기준. 캔바는 템플릿 기반으로 카드뉴스나 SNS 이미지를 빠르게 만드는 실무형 편집 도구로, 협업이나 공유가 편해서 팀 단위 작업에도 잘 맞는다. 클라이언트 컨펌도 ...

 요즘 일하면서 부쩍 느끼는 게 있다. 클라이언트 미팅 들어가면 십중팔구 "AI로 좀 더 빨리 할 수 없냐"는 말이 나온다. 14년 넘게 이 일 하면서 도구는 계속 바뀌었지만, 이번 변화 속도는 좀 다르다는 걸 느낄 수 밖에 없다.  한 조사에 따르면 실제로 마케터들이 82%가 생산성 올랐다고 대답했다는데, 정작 그중에 정말 확 달라졌다는 사람은 35%밖에 안 된다고 했단다. 상당히 흥미로운 부분. 결국 어떻게 쓰느냐가 관건이라는 거지. 다시 말해 AI 도구 쓴다고 누구나 드라마틱한 변화를 겪는 건 아니라는 얘기라는 거다. 어떻게 쓰느냐가 관건이라는 뜻이기도 하고.  나도 처음엔 반신반의했다. 이게 진짜 도움이 될라나.. 미드저니로 캐릭터 그리고, 캔바로 텍스트 박아넣고, 클링으로 영상 뽑는 작업을 직접 돌려보기 전까진 그랬단 소리다. 예전엔 짧은 광고 영상 하나 만드는 데 컷 따고 자막 넣고 색감 보정까지 하루는 꼬박 걸렸는데, 지금은 같은 결과물을 반나절이면 끝낸다. 근데 시간이 줄었다고 해서 손을 완전히 놓을 수 있는 건 아니더라. 막상 해보니 결과물 퀄리티는 결국 내가 얼마나 디테일하게 방향을 잡아주느냐에 달려 있었다. AI가 다 해주는 게 아니라, 손이 빠른 조수 한 명 들어온 거라고 생각하면 된다 정도? 프롬프트를 대충 던지면 결과도 대충 나오고, 레퍼런스 이미지나 톤을 정확히 짚어주면 그만큼 퀄리티가 올라갈 수 밖에 없다 업계 쪽 분위기도 비슷하게 흘러간다고 느껴진다. 2026년 들어 AI는 더 이상 보조 도구가 아니라 마케팅 운영 전체를 받치는 기반 레이어로 자리 잡고 있다는 평가가 나오고 있기도 하고... 단순히 카피 한 줄 뽑아주는 수준을 넘어서, 기획부터 소재 제작, 성과 분석까지 전 과정에 AI가 끼어드는 구조로 바뀌고 있다는 얘기다. 동시에 신뢰 문제도 여전히 따라다닌다. 생성형 AI 결과물을 사람 업무만큼 믿는다는 응답이 절반 정도(48.3%)였고, 그보다 덜 믿거나 전혀 믿지 않는다는 응답도 38.6%나 됐다...