티스토리 뷰

카테고리 없음

마케터 필수 AI 트렌드 (멀티모달, 생성형 AI)

미세스 인포 2025. 8. 19. 14:57

목차



    반응형

    마케터 필수 AI 트렌드
    마케터 필수 AI 트렌드

    2025년, 마케팅 산업은 생성형 AI와 멀티모달 기술의 발전으로 근본적인 변화를 맞이하고 있습니다. 이제 마케터는 콘텐츠 기획자이자 기술 활용자가 되어야 하며, AI 툴을 기반으로 창의성과 속도를 동시에 확보해야 하는 시대가 되었습니다. 특히 텍스트, 이미지, 음성, 영상까지 통합적으로 처리할 수 있는 멀티모달 AI와 자연스러운 콘텐츠 생성을 가능하게 하는 생성형 AI는 마케팅 전략의 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 본 글에서는 마케터가 반드시 알아야 할 최신 AI 기술 트렌드와 적용 사례, 그리고 향후 변화 방향을 자세히 소개합니다.

    멀티모달 AI: 콘텐츠 다양성의 기반

    멀티모달 AI: 콘텐츠 다양성의 기반
    멀티모달 AI: 콘텐츠 다양성의 기반

    멀티모달 AI는 서로 다른 데이터 유형(텍스트, 이미지, 오디오, 영상 등)을 동시에 이해하고 활용할 수 있는 AI 기술을 말합니다. 과거에는 텍스트 분석, 이미지 인식, 음성 인식이 각각 독립적으로 이루어졌지만, 이제는 하나의 모델이 다양한 입력을 통합 분석해 풍부한 콘텐츠를 생성하거나 사용자 반응을 예측할 수 있습니다. 마케터는 이를 통해 다양한 형식의 콘텐츠를 단일 플랫폼에서 자동 생성하고, 캠페인에서 사용자 맞춤형 메시지를 보다 정교하게 전달할 수 있습니다. 예를 들어, GPT-4o, Google Gemini, Meta의 LLaVA 모델 등은 제품 사진, 설명 텍스트, 고객 리뷰 데이터를 함께 분석해 구매 전환율이 높은 이미지 캡션이나 슬로건을 생성해 줍니다. 또한 멀티모달 AI는 소셜 미디어에서 이미지와 해시태그, 댓글을 동시에 분석하여 트렌드를 파악하거나 위기 대응 메시지를 자동 생성하는 데도 활용됩니다. 이는 마케팅 속도를 획기적으로 높이면서도 소비자와의 커뮤니케이션 품질을 개선하는 핵심 수단으로 작용하고 있습니다. 앞으로의 마케팅은 ‘단일 채널 최적화’가 아니라 ‘모든 채널의 통합 최적화’를 요구하며, 멀티모달 AI는 그 기반 기술이 될 것입니다. 멀티모달 AI의 또 다른 강점은 고객 반응 분석에 있습니다. 텍스트만으로는 파악하기 어려운 감정이나 맥락을 이미지, 음성, 표정, 제스처 등의 다양한 요소를 통해 정밀하게 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 브랜드 광고 영상에 대한 시청자 반응을 표정 인식과 음성 톤 분석을 통해 실시간으로 수집하고, 해당 데이터를 기반으로 다음 콘텐츠에 반영하는 방식입니다. 이처럼 정성적 데이터를 수치화할 수 있다는 점에서 멀티모달 AI는 시장 조사나 소비자 인사이트 도출에도 유용합니다. 또한 최근에는 AR·VR과 접목된 몰입형 콘텐츠 제작에도 멀티모달 기술이 활용되며, 인터랙티브 캠페인 기획에서 점점 더 핵심 기술로 부상하고 있습니다.

    생성형 AI: 콘텐츠 기획과 제작의 자동화

    생성형 AI: 콘텐츠 기획과 제작의 자동화
    생성형 AI: 콘텐츠 기획과 제작의 자동화

    생성형 AI는 마케터가 마주하는 다양한 콘텐츠 제작 업무를 자동화하는 데 강력한 역할을 수행합니다. 블로그 포스팅, 뉴스레터, SNS 문구, 광고 카피, 영상 스크립트 등 대부분의 마케팅 콘텐츠는 이제 AI를 통해 초안 작성부터 문장 교정, 스타일 최적화까지 일괄 처리할 수 있습니다. 특히 ChatGPT, Claude, Mistral 등 다양한 생성형 언어 모델은 브랜드 톤 앤 매너에 맞춰 콘텐츠를 생산하고, A/B 테스트용 문구를 빠르게 다양화해 주는 기능도 제공합니다. 예를 들어, 특정 제품의 주요 기능을 기반으로 10개의 광고 문구를 즉시 생성하거나, 블로그 콘텐츠에 들어갈 FAQ 섹션을 자동 생성하는 것도 가능합니다. 생성형 AI는 단순한 반복 작업을 줄이는 수준을 넘어, 마케터의 전략적 사고를 강화하는 조력자로 작동합니다. 일부 기업은 Notion AI, Jasper, Copy.ai 등을 통해 대규모 캠페인을 운영하는 내부 콘텐츠 파이프라인을 자동화하고 있으며, 내부 데이터와 연계된 프롬프트 엔지니어링을 통해 브랜드 일관성 유지까지 실현하고 있습니다. 향후에는 영상, 3D 콘텐츠, 인터랙티브 콘텐츠까지 생성형 AI가 관여하는 범위가 확대되며 마케팅 전 과정을 재정의하게 될 것입니다. 생성형 AI는 기존 마케팅의 병목 지점이었던 ‘속도’ 문제를 획기적으로 해결해 주고 있습니다. 과거에는 기획 회의, 초안 작성, 검토, 수정에 수일이 걸리던 작업이 이제는 몇 분 내로 가능해졌으며, 특히 다국어 콘텐츠 생산에서 그 효과는 극대화됩니다. 글로벌 브랜드의 경우 한 번의 프롬프트로 영어, 한국어, 스페인어, 프랑스어 등 다양한 언어로 콘텐츠를 동시 생성할 수 있어 현지화 마케팅이 용이해졌습니다. 뿐만 아니라, 생성형 AI는 고객 페르소나별 콘텐츠 맞춤화도 지원하여, 같은 캠페인에서도 고객군에 따라 다른 메시지를 생성하고 전송할 수 있습니다. 이는 마이크로 타기팅 기반의 퍼포먼스 마케팅에서 높은 효과를 발휘합니다.

    실제 활용 사례와 마케터 역량 변화

    실제 활용 사례와 마케터 역량 변화
    실제 활용 사례와 마케터 역량 변화

    2025년 현재 국내외 주요 기업들은 AI 기반 마케팅 시스템을 적극적으로 구축하고 있습니다. 삼성전자는 생성형 AI를 활용해 글로벌 광고 문구를 국가별 문화에 맞게 자동 번역·현지화하고 있으며, 쿠팡은 고객 구매 데이터와 리뷰 분석을 통해 맞춤형 추천 문구와 광고 배너를 자동 생성하고 있습니다. LG전자, 카카오, 하이브 등도 멀티모달 AI를 활용한 감성 기반 콘텐츠 전략을 시도하고 있으며, 다양한 산업군에서 AI 마케팅 오퍼레이션팀을 신설하는 추세입니다. 이러한 환경 속에서 마케터에게 요구되는 역량도 변화하고 있습니다. 단순한 콘텐츠 제작 능력을 넘어, AI 툴을 효과적으로 활용하고 결과물을 평가하며, 프롬프트 설계와 데이터 해석 역량까지 요구되고 있습니다. 특히 프롬프트 엔지니어링은 기획과 기술의 경계에서 핵심 스킬로 떠오르고 있으며, 마케팅 성과에 직접적인 영향을 주는 요소가 되고 있습니다. 앞으로 마케터는 콘텐츠 크리에이터를 넘어 데이터 기반 전략가이자, AI 협업 파트너로서 역할을 수행하게 될 것입니다. 기존의 직무 정의를 뛰어넘어 새로운 직무 설계와 교육이 필요한 시점이 도래했습니다. 마케터의 역할 변화는 조직 구조에도 영향을 주고 있습니다. 과거에는 콘텐츠 팀, 퍼포먼스 팀, 브랜딩 팀 등이 분리되어 있었으나, 이제는 AI 툴을 기반으로 통합 캠페인을 운영하는 'AI 마케팅 전략팀'이 등장하고 있습니다. 이 팀은 툴 운영, 프롬프트 디자인, 데이터 분석을 한 번에 수행하며, 내부적으로는 UX 디자이너, 데이터 애널리스트, 콘텐츠 크리에이터가 협업하는 구조로 재편되고 있습니다. 이에 따라 채용 시장에서도 ‘AI 활용 경험’을 요구하는 마케터 포지션이 늘어나고 있으며, 마케팅 관련 교육 과정에도 생성형 AI 활용법, 자동화 툴 셋업, 멀티모달 콘텐츠 운영 등이 포함되고 있습니다. 이는 단기적인 트렌드가 아닌, 마케팅 직무의 구조적 변화로 자리 잡아가고 있습니다.

    멀티모달 AI와 생성형 AI는 더 이상 미래 기술이 아닌, 오늘날 마케터가 당면한 현실적 도구입니다. 이들을 어떻게 이해하고 활용하느냐에 따라 마케팅 성과와 커리어 경쟁력이 결정되는 시대가 열렸습니다. 콘텐츠 품질, 실행 속도, 고객 반응 예측력까지 모두 AI와의 협업에서 나오는 만큼, AI는 마케팅 부서의 핵심 파트너로 자리를 굳히게 될 것입니다. 마케터는 지금 AI를 배우고 실험하며 전략적 무기로 전환할 준비를 해야 합니다.

    📚 출처 정보