구글 AI 기반 검색·광고, 지금 어떻게 바뀌고 있나? AI 광고 3종 실제 적용 사례까지

AI로 재정의되는 검색 행동, 무엇이 달라졌나

구글 검색의 변화는 표면적인 '검색 횟수'가 아닌 검색의 방식과 깊이에 더 큰 의미가 있습니다. 특히 Z세대는 단순히 키워드를 입력하는 방식을 넘어, 실제 고민이나 상황을 열린 질문 형태로 던집니다. 예를 들어 "피자 배달" 대신, "늦은 밤 먹어도 속이 덜 부담스러운 음식은?"과 같은 문장이 대표적입니다. 이 흐름은 이제 전 세대로 확장되고 있으며, 구글의 AI 기반 오버뷰(Overview) 기능이 전 세계 월 20억 명에 가까운 이용자에게 새로운 검색 경험을 제공합니다.

이 기능으로 인해 검색자는 한 가지 질문에 여러 각도에서 답변을 접하게 되고, 본인이 미처 생각하지 못했던 종류의 추가 질문까지 유도받게 됩니다. 실제로 AI 오버뷰를 사용하는 이들은 검색 빈도가 오히려 증가하며, 새로운 유형의 질문 생성도 꾸준히 늘어나는 추세입니다. 미국과 인도 등 주요 시장에서는 신규 검색 쿼리 증가율이 10% 이상에 달한 것으로 나타났습니다.

광고 캠페인 전략, AI로 다시 설계하다

이제 단일 키워드 전략이나 전통적 키워드 매칭 방식으론 잠재 고객의 복잡한 검색 패턴을 따라잡기가 어렵습니다. 구글은 AI의 '이해력'을 광고에도 적용하여, 개별 검색자의 성향·배경·관심 경로를 실시간으로 파악합니다. 과거에는 위치나 기기 종류 같은 기본 정보에 의존했다면, 최근에는 토픽별 선호, 구매 직전 행동, 콘텐츠 소비 맥락 등 까지 종합적으로 분석하여 반영합니다.

이러한 AI 광고는 사용자가 다음 행동을 취하기 전, 바로 그 순간에 가장 적합한 광고를 제공하기 시작했습니다. 결과적으로 검색 광고와 디스플레이 광고, 유튜브·지도 등 구글 전 채널이 동시다발적으로 작동하게 되었고, 사용자가 본인도 인식하기 전부터 광고 노출이 시작되어 탐색에서 구매까지 한 번에 이어집니다.

사례 분석: Pmax로 시장점유율을 바꾼 브랜드

국내외에서 실제로 Performance Max(퍼포먼스 맥스) 광고를 도입한 기업의 결과에 주목할 만합니다. 미국 베이비푸드 시장의 Little Bellies는 대기업과 경쟁하면서도 2% 미만의 점유율로 시작했으나, 다양한 구글 채널에서 AI가 자동으로 가장 '전환 가능성 높은' 타겟에게 콘텐츠를 노출하며 빠른 성장을 실현했습니다.

AI는 유튜브에서 육아 콘텐츠를 보는 부모, 지메일로 육아 정보를 받아보는 이용자, 구글 지도에서 인근 매장을 찾는 이들을 모두 연결지어 확인하고, 구매 가능성이 높은 시점을 포착해 광고를 띄웁니다. 비브랜드 검색 노출이 363% 증가, 획득 비용은 13달러에서 4달러로 69% 감소, 그리고 미국 내 시장점유율이 56% 증가했습니다. 캠페인은 이미지, 동영상 등 다양한 크리에이티브를 공급받으면서 전 여정을 자동 최적화하도록 설계되었습니다.

AI 광고 3종: Dgen, Pmax, AIAX의 핵심 구조

광고 집행 방식 역시 단일 채널 집행보다 복합 운영의 필요성이 커지고 있습니다. 주요 구조는 다음과 같습니다.

Demand Gen(디맨드젠): 사용자가 아직 명확한 구매 의도가 없을 때, 관심 분야(예: 러닝화 영상 시청)에 미리 광고를 노출하여 '욕구'를 생성합니다. 삼성전자의 TV 광고 사례에서는 기존 검색 유저만 노린 것과 달리, 유튜브에서 기술 리뷰를 보는 이들에게 미리 광고를 보여줌으로써 클릭률 400% 상승, 광고비 절감 효과를 확인했습니다.
Performance Max: 검색, 유튜브, 지도, 디스커버리 등 복수 채널을 한 번에 통합하여 운영하며, 수천~수십억 단위의 행동 데이터를 AI가 스스로 학습하고 타이밍을 최적화합니다. Pmax는 탐색과 전환 모두를 자동 조율합니다.
AIAX for Search: 기존 검색 광고 자산을 AI가 분석·확장하여 새로운 쿼리, 타겟, 컨텍스트까지 자동으로 발굴합니다. 예를 들어, 말레이시아 통신사 Maxis는 지역별 은어·긴 문장 검색까지 자동 반영되어 전환량 207% 증가를 경험했습니다. 이 세 가지 시스템은 서로의 학습 결과를 주고받으며, 광고 집행 전 과정—인지, 탐색, 구매—를 이어주는 역할도 강조됩니다.

광고 최적화, 데이터 품질이 핵심

여전히 많은 기업들은 '자동 광고'의 환상에만 기대거나, 한 가지 AI 캠페인만 단독으로 운영하는 경우가 많습니다. 그러나 실제 효과를 높이려면 양질의 크리에이티브 자산, 브랜드 메시지 일관성, 각 시스템을 병행 활용하는 전략 설계가 반드시 필요합니다. 단일 캠페인만 과도하게 신뢰할수록 AI가 엉뚱한 타겟으로 예산을 소진할 위험도 늘어납니다.

AI 광고 집행 시에는 브랜드 통제 기능을 적극 사용해 메시지가 분산되지 않도록 해야 하고, 새롭게 발견된 검색 쿼리와 리포트 데이터를 창의적 자산·컨텐츠 설계에 즉각 반영하는 것이 중요합니다.

실제 적용 방식 및 효과 극대화 전략

예산에 따라 전략적 접근법이 달라집니다. 소규모라면 퍼포먼스 맥스 단독으로도 구글 전 채널 도달이 가능하지만, 추가로 AIAX나 Demand Gen을 레이어드하면 결과가 크게 달라집니다. 반대로 예산이 수억대라면, 세 시스템을 복합 실행하여 서로의 학습 효과를 피드백 루프 형태로 활용하고, 다양한 고객 여정에 맞춰 노출 경로를 세분화해야 합니다.

특히 글로벌/로컬 브랜드의 경우, AI가 여러 언어·용어·행동 패턴을 반영하는지 꼼꼼히 검증하며, 신규 트렌드나 지역별 특성까지 맞춰 광고 자산을 설계하는 것이 변수입니다.

현실적으로 따져봐야 할 부분들

가장 눈에 띄는 변화는 검색과 광고의 경계가 모호해지고 있다는 점입니다. 과거에는 사용자가 명확한 구매 의도와 함께 검색을 시작했고, 필요한 광고를 직접 찾아봤다면, 이제는 AI가 단계별 탐색-비교-결정 과정을 실시간으로 인식하여 광고 노출을 자동화합니다. 이 구조 덕분에 브랜드 인지도·충성도가 빠르게 형성될 순 있지만, 실제로는 데이터 품질과 브랜드 이미지 관리가 더 중요해졌습니다.

예를 들어, 성공 사례의 대부분은 AI에게 품질 좋은 이미지·크리에이티브를 제공하거나, 사업의 키워드를 명확하게 학습시킨 브랜드에 한정됩니다. 반면, 상품군이 폭넓거나 서비스를 명쾌하게 설명하기 어려운 경우(예: B2B, 전문직)에는 AI 학습 효율이 떨어질 수 있습니다.

그리고 현장에서는 AI가 자동 확장하는 쿼리·타겟이 때로는 브랜드 메시지와 어긋나거나, 불필요한 예산 낭비로 이어질 수 있습니다. 매칭된 검색 쿼리 리포트와 실제 컨버전되는 경로를 수시로 점검해야만 AI 광고의 확장 효과를 제대로 누릴 수 있습니다.

또한 기존의 키워드 캠페인과 AI 기반 자동 집행을 병행하는 전략, 그리고 각기 다른 광고 시스템(Pmax, Dgen, AIAX)이 어떻게 서로 학습하며 성과를 보완하는지 체계적인 실험과 측정이 필요합니다.

정리하면, 반복적이거나 단순 비교·탐색이 많은 시장에서는 AI 광고의 파급력이 높게 나타날 수 있지만, 전문 지식이나 차별화된 브랜드 경험에 힘을 주는 분야에서는 기존 방식과 혼합하여 점진적으로 적용하는 것이 바람직합니다. AI 자동화가 모든 비즈니스에 만능 해법은 아니라는 점을 현실적으로 인지하는 것이 중요합니다.

출처 및 참고 :