에이전트 AI, 마케팅 판도를 뒤바꿀 혁신? 활용과 가능성

에이전트 AI, 마케팅 판도를 뒤바꿀 혁신? 활용과 가능성

에이전트 AI, 마케팅 판도를 바꿀 게임체인저인가

최근 OpenAI를 비롯한 여러 테크 기업들이 ‘에이전트 AI’라는 용어를 밀고 있어. 챗봇, 프롬프트 엔지니어링을 넘어선 새로운 화두로 떠오르고 있지. Adobe도 라스베이거스에서 열린 서밋 컨퍼런스에서 에이전트 AI 도구를 공개하면서 이 흐름에 합류했어.

에이전트 AI는 간단히 말해 여러 AI 에이전트가 협력해 복잡한 업무를 수행하는 시스템을 의미해.
인간의 개입을 최소화하면서 말이지. Ogilvy Paris의 David Raichman은 기존 생성 AI가 질문과 답변에 초점을 맞췄다면, 지금은 “행동의 세계”로 접어들었다고 언급해.
Monks의 Wesley ter Haar는 에이전트 AI를 “인간의 개입 없이 독립적으로 업무를 수행하는 AI 모델”이라고 정의해.
기존의 자동화 워크플로우와는 달리, 에이전트 AI는 스스로 업무 수행에 필요한 단계를 결정하고 실행한다는 점에서 차이가 있어.
Anthropic의 정의에 따르면, LLM이 자체 프로세스와 도구 사용을 동적으로 지시하는 시스템이라고 할 수 있지.

하지만 아직 초기 단계인 만큼, 에이전트 AI가 실제로 마케팅에 어떻게 적용될 수 있을지 궁금할 거야.

마케팅 분야, 에이전트 AI 활용의 무한한 가능성

Monks가 Nvidia와 협력해 제작한 Puma의 30초 브랜드 필름은 에이전트 AI의 가능성을 보여주는 좋은 사례야. 단, 고객의 법적 준수 요구 사항에 따라 인간의 개입 정도는 달라질 수 있어. 이들은 단 5개의 에이전트만을 활용, 클라이언트 브리핑 자료를 바탕으로 영상 제작에 필요한 모든 과정을 자동화했어. AI 에이전트가 대본을 쓰고, 무드 보드를 만들고, 촬영 감독 역할까지 수행한 거야. 그 결과, 기존 방식으로는 상상할 수 없을 정도로 짧은 시간에 결과물을 만들어 낼 수 있었지.

Adobe 역시 청중 및 데이터 인사이트 애플리케이션을 포함한 다양한 에이전트 AI 도구를 선보였어. 그중에는 플래너를 위해 전체 오디언스 세그먼트를 생성하는 기능도 포함돼 있어. 아직 크리에이티브 분야만큼 활발하진 않지만, Monks는 AI 오디언스 프로파일링 도구를 적극적으로 활용하고 있다고 해. Monks는 “Clarity”라는 미디어 믹스 모델링 도구를 개발했는데, 수천 개의 AI 에이전트가 예측을 수행하고, 가장 효과적인 예측의 중첩을 통해 최적의 미디어 계획을 수립하는 방식이야.

물론, 에이전트 AI의 활용은 아직 초기 단계에 머물러 있지만, 머지않아 마케팅 실무에 큰 변화를 가져올 것으로 예상돼.

퍼블리셔, 에이전트 AI 도입의 초기 단계와 잠재적 활용

퍼블리셔 업계에서 에이전트 AI의 도입은 아직 미미한 수준이야.
많은 뉴스룸에서는 AI가 생성하는 환각(hallucinations) 현상에 대한 우려 때문에 광범위하게 사용하기를 꺼리고 있지.
하지만 몇 가지 흥미로운 활용 사례도 나타나고 있어.

한 가지 예로, “SEO 에이전트”를 활용해 콘텐츠 관리 시스템(CMS) 백엔드에서 기사를 검색 엔진에 최적화하는 방법을 자동 제안할 수 있어.
기자들은 버튼 클릭 한 번으로 대체 제목, 설명, 키워드에 대한 아이디어를 얻을 수 있지. 또 다른 예로, “drafter agent”는 기자가 취재 과정에서 수집한 모든 자료(오디오 녹취록, 비디오, 텍스트)를 활용해 초고를 작성하는 데 도움을 줄 수 있어. 기자는 AI가 생성한 초고를 기반으로 추가적인 데이터나 맥락을 더해 기사를 완성해 나갈 수 있지. 완성된 기사는 SEO 에이전트를 통해 다듬고, 다양한 사이트나 소셜 플랫폼에 맞게 여러 버전으로 제작할 수 있어.

이러한 과정에서 민감한 소스 자료가 외부로 유출되지 않도록 모든 정보는 퍼블리셔의 도메인 내에서 관리된다는 점도 중요해.

결론적으로, 에이전트 AI는 아직 극복해야 할 과제가 많지만, 브랜드, 에이전시, 미디어 소유주에게 매력적인 가능성을 제시하고 있어. 시간 절약을 통해 창의적인 작업과 전략 수립에 더 많은 시간을 투자할 수 있도록 해준다는 점에서 말이지. VCCP의 Peter Gasston은 “AI에 업무를 위임하고 결과를 기다리는 것이 현실이 되는 날이 얼마나 남았는지 확신할 수 없다”고 말하지만, 업계의 관심과 투자는 계속될 것으로 전망돼.

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