마케터 89% '크리에이티브 최적화'의 중요성은 인정하지만 실시간 활용은 미흡

이마케터 (EMARKETER)와 퍼리온 (Perion)이 실시한 ‘크리에이티브 최적화 조사(Creative Optimization Survey)’에 따르면, 응답자의 36.9%는 실시간에 가까운 크리에이티브 최적화를 통해 캠페인 성과가 11~20% 향상될 것으로 전망했다. 전체 응답 가운데 가장 높은 비중이다.

성과가 5~10% 개선될 것이라는 응답은 19.8%였으며, 21~30%의 성과 향상을 예상한 응답자는 11.7%로 조사됐다. 30%를 초과하는 성과 개선이 가능하다고 본 응답자도 10.8%에 달했다. 반면 5% 미만의 개선을 예상한 응답자는 2.7%에 불과했다. 성과 향상 수준을 확신하지 못한다는 응답은 18.0%였다.

특히 응답자의 59.4%가 11% 이상의 성과 향상을 기대한 것으로 나타났다. 이는 크리에이티브를 고정된 광고 소재로 운영하는 데서 벗어나 캠페인 성과 데이터를 기반으로 지속적으로 분석·수정하는 방식이 퍼포먼스 마케팅의 새로운 성장 요인이 될 수 있음을 보여준다.

문제는 크리에이티브의 중요성에 대한 인식과 실제 운영 방식 사이에 상당한 격차가 존재한다는 점이다. 상당수 기업은 매출과 전환, 광고비 대비 수익률(ROAS) 등 비즈니스 성과를 기준으로 크리에이티브 효과를 평가하고 있지만, 이를 실시간으로 캠페인에 반영할 수 있는 체계는 충분히 구축하지 못하고 있다.

가장 큰 걸림돌은 ‘피드백 속도’다. 조사에서 마케터의 53%는 크리에이티브 관련 인사이트가 미디어 성과 데이터보다 늦게 전달된다고 답했다. 광고가 집행되는 동안 크리에이티브를 수정해야 하지만, 실제 분석 결과는 캠페인 시작 후 수주가 지나거나 캠페인이 종료된 뒤 전달되는 경우도 적지 않다는 것이다.

이 때문에 크리에이티브 최적화도 선제적 대응보다는 사후 대응에 머물고 있다. 조사 대상 마케터의 72%는 캠페인 성과가 떨어진 이후에야 크리에이티브를 교체하거나 수정하는 것으로 나타났다.

조직 구조도 문제로 지적됐다. 크리에이티브 제작과 미디어 집행, 데이터 분석 업무가 서로 다른 팀과 플랫폼으로 분리되면서 성과 데이터를 새로운 크리에이티브에 신속하게 반영하기 어렵다는 분석이다. 채널별로 데이터와 측정 방식까지 달라 캠페인 전체를 하나의 학습 구조로 연결하는 데도 한계가 있다.

이 같은 문제는 디지털 광고뿐 아니라 CTV와 디지털 옥외광고(DOOH)에서도 중요한 과제로 떠오르고 있다. 채널과 상황에 따라 광고 소재를 유연하게 변경할 수 있는 환경이 확대되고 있지만, 이를 뒷받침할 크리에이티브 분석과 최적화 시스템이 따라가지 못하면 기술적 장점을 충분히 활용하기 어렵기 때문이다.

퍼리온은 이러한 격차를 줄일 수 있는 핵심 기술로 인공지능(AI)을 제시했다. 조사에서는 절반 이상의 마케터가 향후 1년 안에 AI 기반 크리에이티브 시스템에 투자할 계획이라고 답했다.

현재 광고업계의 AI 활용은 이미지와 영상 등 광고 소재 제작이나 단순 업무 자동화에 집중돼 있다. 그러나 퍼리온은 AI의 보다 큰 잠재력이 ‘제작’보다 ‘지속적인 학습과 최적화’에 있다고 분석했다.

AI를 활용하면 캠페인이 진행되는 동안 성과 변화를 조기에 포착하고, 이용자와 시간·장소·환경 등 다양한 맥락과 실제 광고 성과에 따라 크리에이티브를 동적으로 변경할 수 있다. 또한 개별 미디어에서 발생하는 데이터를 서로 연결해 특정 캠페인에서 얻은 학습 결과를 다른 채널이나 다음 캠페인에 활용할 수 있다.

퍼리온은 이를 ‘적응형 크리에이티브 인텔리전스(Adaptive Creative Intelligence)’라는 개념으로 설명했다. 크리에이티브를 캠페인 시작 전에 완성되는 고정된 광고 소재가 아니라, 성과 데이터를 바탕으로 지속적으로 학습하고 변화하는 시스템으로 전환해야 한다는 것이다.

이를 위해서는 처음부터 빠른 수정과 반복 테스트가 가능한 크리에이티브를 설계하고, 크리에이티브 성과에 대한 책임 주체를 명확하게 해야 한다. 동시에 여러 광고 채널에서 발생하는 데이터를 하나의 학습 구조로 연결하고, 캠페인에서 확보한 인사이트를 다음 캠페인에 지속적으로 축적해야 한다고 강조했다.

결국 퍼포먼스 마케팅의 다음 경쟁력은 단순히 ‘더 좋은 광고’를 만드는 데 그치지 않을 것으로 보인다. 미디어가 실시간으로 구매되고 타기팅과 광고 노출이 빠르게 변화하는 환경에서는 크리에이티브 역시 미디어와 같은 속도로 성과를 학습하고 변화해야 한다. AI가 광고 제작 도구를 넘어 크리에이티브와 미디어 성과를 연결하는 최적화 기술로 확장되고 있다는 점에서 광고업계의 크리에이티브 운영 방식에도 변화가 예상된다.