“광고비 줄이고 매출 노린다”…네이버가 내놓은 ‘AI 광고 비서’
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밤늦게 가게 문을 닫은 뒤 노트북을 켜는 순간이 가장 막막했다.
검색 광고는 따로 관리하고, 배너 광고는 또 다른 화면에서 확인해야 했다.
예컨대 특정 키워드의 클릭률이 급격히 떨어지거나 노출 대비 구매 전환이 낮은 경우, AI가 이를 감지해 광고 문구 수정이나 예산 재배분을 권고하는 방식이다.
광고비 부담이 커지는 상황에서 AI 기반 최적화 도구는 소상공인에게 새로운 기회가 될 수 있다.
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밤늦게 가게 문을 닫은 뒤 노트북을 켜는 순간이 가장 막막했다. 검색 광고는 따로 관리하고, 배너 광고는 또 다른 화면에서 확인해야 했다. 광고비는 꾸준히 나가는데 실제 매출로 이어졌는지는 체감하기 어려웠다. 자영업자들에게 광고 운영은 또 하나의 ‘숨은 노동’이었다.

그동안 광고주들은 검색 광고와 디스플레이 광고를 각각 다른 시스템에서 관리해야 했다. 캠페인 성과를 비교하려면 데이터를 따로 내려받아 정리해야 하는 번거로움이 뒤따랐다.
새 플랫폼은 이 과정을 단순화했다. 광고주는 단일 대시보드에서 모든 캠페인의 주요 지표를 확인할 수 있다. 요일·시간대별 성과, 전환 유형, 광고비 집행 흐름 등을 한눈에 파악할 수 있어 운영 시간과 관리 부담을 줄일 수 있을 것으로 보인다.
특히 기간 비교 기능이 추가돼 과거 대비 성과 변화를 직관적으로 확인할 수 있다. 광고 전략 수정 시점도 보다 빠르게 판단할 수 있다는 의미다.
이번 개편에서 가장 눈에 띄는 변화는 AI 기반 분석 기능이다. 플랫폼 내 ‘인사이트’ 기능은 광고 데이터를 실시간으로 분석해 맞춤형 운영 정보를 제공한다.
예컨대 특정 키워드의 클릭률이 급격히 떨어지거나 노출 대비 구매 전환이 낮은 경우, AI가 이를 감지해 광고 문구 수정이나 예산 재배분을 권고하는 방식이다. 마케팅 전담 인력을 두기 어려운 소상공인에게는 일종의 ‘AI 광고 코치’ 역할을 할 수 있다.
또 새롭게 도입된 ‘기여전환 지표’는 소비자의 구매 경로를 입체적으로 분석하는 기능이다. 예를 들어 사용자가 검색 광고를 본 뒤 배너 광고를 다시 접하고 최종 구매로 이어진 경우, 각각의 광고가 매출에 어떤 영향을 미쳤는지를 파악할 수 있다. 광고 효율을 보다 정교하게 따질 수 있는 기반이 마련되는 셈이다.
네이버의 이번 플랫폼 개편은 광고 시장 전반의 인공지능 전환 흐름과 맞물린다. 광고 운영 편의성은 높아지지만, 동시에 데이터 해석 능력에 따라 성과 격차가 더 벌어질 가능성도 제기된다.
광고비 부담이 커지는 상황에서 AI 기반 최적화 도구는 소상공인에게 새로운 기회가 될 수 있다. 반면 플랫폼 의존도가 높아질수록 데이터 정확성과 추천 알고리즘의 신뢰성이 향후 경쟁력을 좌우할 변수로 꼽힌다.
김현주 기자 hjk@segye.com
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