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AI와 콘텐츠 마케팅의 결합, 왜 2025년에 폭발했나

nine-ai 2025. 12. 12. 12:00
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2025년은 “AI가 콘텐츠를 만든다”라는 말이 더 이상 과장이 아닌 해입니다. 예전에는 몇몇 실험적인 브랜드와 얼리 어답터만 생성형 AI를 썼다면, 이제는 전 세계 기업 대부분이 본격적으로 AI를 마케팅·콘텐츠 제작 workflow의 한 축으로 끌어들였습니다.

글로벌 리포트에 따르면, 2025년 기준 전 세계 기업의 약 78%가 이미 한 개 이상의 업무 영역에서 AI를 사용하고 있고, 그중 71%는 생성형 AI를 정기적으로 활용하고 있습니다. 특히 마케팅·콘텐츠 부문은 생성형 AI 활용 비율이 가장 높은 영역 중 하나로 꼽힙니다. 관련 통계는 맥킨지의 「The State of AI」 보고서나, 여러 기업 도입 현황을 정리한 리포트에서 반복적으로 확인됩니다.

이제 “AI를 쓸까 말까?”가 아니라, “얼마나 깊게, 어디까지 AI에게 맡길 것인가?”가 논의의 중심으로 옮겨간 상황입니다.

이 글에서는 2025년 현재 기준으로,

  • 왜 AI가 콘텐츠·마케팅 영역에서 이렇게 빠르게 확산됐는지,
  • 실제로 브랜드와 기업들이 어떤 방식으로 AI를 콘텐츠에 활용하고 있는지,
  • 구체적인 성공·실패 사례에서 무엇을 배울 수 있는지,
  • 1인 크리에이터·블로거 입장에서 어떤 전략을 취하면 좋은지

를 차분하게 정리해 보겠습니다.

Human and AI collaboration illustration

1. 2025년, 왜 모두가 ‘AI로 콘텐츠’를 만들기 시작했나

AI가 마케팅·콘텐츠 영역에서 급속도로 확산된 가장 직접적인 이유는 간단합니다. “많이, 빨리, 개인화해서, 여러 채널에 동시에” 내보내야 하는 영역이기 때문입니다.

마케터와 크리에이터 입장에서 콘텐츠 제작 과정을 곰곰이 떠올려 보면, 아이디어를 찾고, 자료를 조사하고, 기획서를 쓰고, 카피를 만들고, 이미지를 만들고, 영상을 편집하고, 다시 여러 채널에 맞게 재가공하고, 업로드하고, 성과를 분석하는 일까지… 거의 모든 단계가 반복 업무의 집합입니다.

맥킨지와 여러 리서치가 공통으로 강조하는 지점은, 기업이 AI를 도입하는 가장 대표적인 이유가 “생산성 향상과 비용 절감”이라는 점입니다. 특히 생성형 AI는 텍스트·이미지·코드·데이터 분석까지 동시에 다룰 수 있기 때문에, “사람이 지적 노동으로 반복하던 작업”을 대거 가져갈 수 있습니다.

마케팅만 놓고 보면, Taboola의 「AI Marketing Trends 2025」 자료에 따르면, 마케터들이 생성형 AI를 활용하는 가장 대표적인 용도는 콘텐츠 작성(76%), 크리에이티브 아이디어 발굴(71%), 시장 데이터 분석(63%), 이미지 생성(62%)입니다.

이제는 “AI가 콘텐츠를 대신 만들어 주면 좋겠다”가 아니라, “AI를 쓰지 않으면 속도·볼륨·개인화 측면에서 경쟁 자체가 안 되는 상황”에 가까워졌다고 보셔도 무방합니다.

2. 기획부터 분석까지, AI가 뒤집어 놓은 콘텐츠 워크플로우

이제 조금 더 구체적으로 들어가 보겠습니다. 
실제 현장에서 AI는 콘텐츠 라이프사이클 전체에 걸쳐 들어가고 있습니다. 편의상 아래 네 단계로 나누어 볼 수 있습니다.

  • 기획(리서치·전략)
  • 제작(텍스트·이미지·영상 생성)
  • 유통(채널별 배포·자동화)
  • 분석(성과 평가·학습)

2-1. 기획 단계: “이번 주에 뭘 써야 잘 터질까?”를 AI가 먼저 알려준다

과거에는 마케터가 직접 검색 트렌드, 경쟁사 캠페인, 뉴스, 고객 리뷰 등을 일일이 훑어보면서 아이디어를 뽑았습니다. 지금은 이 역할 상당 부분을 AI가 맡고 있습니다.

대표적으로, AI 기반 콘텐츠 전략 툴들은 아래와 같은 일을 합니다.

  • 특정 키워드·카테고리 관련 검색량 추이·연관 키워드·경쟁 난이도 분석
  • 트위터, 인스타그램, 레딧 등에서의 실시간 대화 흐름과 감정 분석
  • 브랜드가 과거에 발행한 콘텐츠를 통째로 읽어 들여 “어떤 포맷·주제·길이의 글이 성과가 좋았는지” 패턴 추출

국내에서도 이런 흐름을 잘 보여주는 예로, Zepeto AI 팀이 운영하는 기술 블로그를 들 수 있습니다. 이들은 “브랜드의 기존 콘텐츠 데이터(웹사이트, 블로그, 소셜 미디어)를 학습해 톤 앤 매너를 파악하고, 이를 기반으로 트렌드에 맞는 새 콘텐츠 방향을 제안하는 방식”을 소개합니다.

핵심은, 더 이상 “사람이 맨바닥에서 기획 아이디어를 끌어내는 구조”가 아니라,
AI가 데이터 기반으로 후보군을 던져주고, 사람이 그중에서 방향을 선택·조정하는 구조로 옮겨가고 있다는 점입니다.

2-2. 제작 단계: 텍스트·이미지·영상까지 ‘풀 스택’ 생성

기획이 잡히면, 다음은 실제 제작 단계입니다. 이 단계는 생성형 AI의 영향이 가장 직접적으로 체감되는 영역입니다.

텍스트 쪽에서는 이미 많은 분들이 경험하셨듯,

  • 블로그 포스트 초안 작성
  • 랜딩 페이지 카피·CTA 문구·슬로건 여러 버전
  • 이메일 제목·본문 A/B 테스트용 카피
  • 유튜브 스크립트, 인스타 캡션, 틱톡 짧은 대사

같은 것들이 AI로 빠르게 생성됩니다. 여기에 브랜드 톤·금기어 리스트·문체 가이드를 명시해 두면, 브랜드별로 꽤 일관된 목소리를 유지할 수 있습니다.

이미지·영상 쪽에서는, 여행사·패션·게임·IT 브랜드 등이 앞다퉈 생성형 이미지/영상 툴을 도입하고 있습니다. 글로벌 여행사 TUI는 생성형 AI로 여행 인스피레이션 영상, 맞춤형 플랜, 번역 콘텐츠를 생성하고, 이것을 바로 예약 가능한 상품과 연결하는 전략을 공식적으로 밝히고 있습니다.

이처럼 브랜드들은 AI를 활용해,

  • 썸네일·배너·SNS용 이미지
  • 짧은 홍보 영상·B-roll
  • 제품·여행지·서비스를 감성적으로 보여주는 무드 영상

까지 대량으로 만들고, 사람은 그중에서 브랜드와 맞는 것을 골라 다듬는 방향으로 작업 방식을 바꾸고 있습니다.

2-3. 유통 단계: “어디에, 언제, 어떻게 뿌릴까?”도 자동화

콘텐츠를 만드는 것 못지않게 중요한 게, 어디에 얼마나 자주 올리고, 어떤 타이밍에 어떤 버전을 노출할지 결정하는 일입니다. 이 영역에서도 AI는 점점 “자동화 엔진”의 역할을 강화하고 있습니다.

  • 블로그·SNS·뉴스레터·유튜브 등을 연결한 뒤, AI가
    • 업로드 스케줄을 제안
    • 각 채널 특성에 맞게 길이·톤·태그를 조정
    • 실시간 성과를 보면서 향후 스케줄을 자동으로 조정
  • 퍼포먼스 광고 영역에서는,
    • 하나의 캠페인 안에서 이미지·카피 조합을 수십~수백 개 생성
    • AI가 성과 데이터를 보면서 “살려둘 조합”과 “끊을 조합”을 자동으로 분류

여기에 최근 새로 떠오른 키워드가 GEO(Generative Engine Optimization)입니다. 단순히 Google SEO만 고려하는 것이 아니라, ChatGPT, Perplexity, Gemini 같은 ‘대화형 AI 엔진’ 안에서 자사 브랜드가 얼마나 추천되는지까지 최적화하는 전략입니다.

실제 사례로, TUI는 “사람들이 AI 에이전트에게 여행 관련 질문을 던질 때, TUI 상품이 자연스럽게 추천되도록 데이터·콘텐츠를 설계하는 작업”에 투자하고 있습니다. 이 흐름은 2025년 이후 본격적인 마케팅 용어로 자리 잡을 가능성이 큽니다.

2-4. 분석 단계: 수많은 콘텐츠의 성과를 AI가 요약·해석

마지막으로, 성과 분석과 학습 영역에서도 AI의 역할은 계속 커지고 있습니다.

예전에는 광고 관리자·웹 분석 툴·CRM 데이터를 각각 열어 보고, 엑셀에 옮겨 정리한 뒤, “어떤 콘텐츠가 전환율이 좋았는지, 어떤 채널에서 반응이 좋았는지”를 사람이 수작업으로 뽑아야 했습니다. 이제는 AI가 이 역할을 상당 부분 대신해 줍니다.

AI 분석 툴들은,

  • 채널별 노출·클릭·전환·체류 시간
  • 제목·이미지·길이·포맷별 성과 패턴
  • 특정 키워드·톤·CTA 문구가 성과에 미친 영향

을 종합해, “이번 달에는 튜토리얼 형식의 짧은 영상 + 체크리스트 구조의 블로그 글이 가장 성과가 좋았다” 같은 인사이트를 자연어로 정리해 줍니다.

이 덕분에 마케터와 크리에이터는 “데이터를 모으는 일”에서 벗어나,
“어떤 전략을 채택할지, 어떤 메시지를 강화할지”를 판단하는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있게 되었습니다.

3. 실제 사례로 보는 AI 콘텐츠 마케팅: 성공과 실패의 단면

생각을 조금 더 구체적으로 만들기 위해, 최근 실제로 화제가 된 사례들을 살펴보겠습니다.

3-1. TUI: AI 인스피레이션 영상과 GEO 전략으로 ‘여행의 처음과 끝’을 모두 잡다

유럽의 대형 여행사 TUI는 2025년에 들어서, AI를 마케팅과 영업의 거의 모든 접점에 끌어들이고 있다고 공개적으로 밝히고 있습니다.

먼저, 여행 인스피레이션 영상·이미지를 생성형 AI로 만들고 있습니다. 사람마다 원하는 여행 스타일과 예산, 선호지, 계절, 동행자 등이 모두 다른데, 이런 요소를 자연어 프롬프트로 받으면 AI가 무드보드에 가까운 영상을 만들어 줍니다. 고객 입장에서는 단순한 텍스트 추천이 아니라, “내가 가게 될 법한 여행의 분위기”를 직관적으로 느낄 수 있는 것이죠.

둘째, TUI는 AI 여행 플랫폼 Mindtrip과의 전략적 제휴를 통해, AI가 제안한 여행 코스가 바로 예약 가능한 상품으로 전환되도록 만들고 있습니다. 사용자는 자연어로 하고 싶은 여행을 설명하고, AI는 여정을 설계하며, 그 안에 TUI의 상품이 녹아들어 갑니다.

셋째, 이렇게 AI로 생성된 콘텐츠와 추천이 단지 ‘읽고 끝’이 아니라, 실제 매출로 이어지도록 하는 단계에서 GEO 전략이 사용됩니다. 사용자가 AI 에이전트에게 질문하는 것 자체가 검색 행위로 바뀌고 있기 때문에, TUI는 이런 AI 플랫폼 안에서 자사 상품이 얼마나 자연스럽게 노출되는지, 대화 흐름 상 어디서 언급되는지까지 의식적으로 설계하고 있습니다.

이 사례는 “AI가 마케팅용 콘텐츠와 실제 상품·경험을 연결하는 통로가 될 때, 완전히 새로운 형태의 세일즈 채널이 열린다”는 점을 잘 보여줍니다.

3-2. Zepeto AI: 한국식 “AI 콘텐츠 팀원”의 전형

국내 사례로 눈을 돌리면, Zepeto AI 팀이 운영하는 블로그와 사례 소개가 꽤 흥미롭습니다. 이들은 AI를 “브랜드의 톤과 개성을 학습한 콘텐츠 팀원”으로 묘사합니다.

Zepeto AI는 브랜드의 기존 홈페이지, 블로그, SNS 콘텐츠를 학습한 뒤,

  • 브랜드의 톤 앤 매너를 최대한 유지하면서
  • 각 채널(블로그, 인스타그램, 뉴스레터 등)에 맞게
  • 속도는 기존보다 훨씬 빠르게

콘텐츠를 만들어 내는 것을 목표로 합니다. 관련 포스트에서는 “콘텐츠 제작 시간을 50% 이상 단축하면서도 메시지 일관성을 유지하는 방법”을 다양한 예시와 함께 설명합니다.

이 접근법의 핵심은, 생성형 AI를 하나의 “에이전트형 팀원”으로 보는 관점입니다.
AI는 반복적인 문서화·요약·재가공 작업을 맡고,
사람은 전략·우선순위 결정·리스크 관리·브랜드 감수성을 담당하는 방식입니다.

특히 한국처럼, 브랜드마다 고유한 반말/존댓말·섞어 쓰는 말투, 은근한 유머, 세대 언어가 중요한 시장에서는 “브랜드 고유 톤을 얼마나 잘 재현하느냐”가 AI 활용의 관건이 됩니다. Zepeto AI는 이 지점을 전면에 내세우며, “효율 + 일관성”이라는 두 마리 토끼를 동시에 잡으려는 방향으로 나아가고 있습니다.

3-3. 맥도널드 네덜란드 AI 크리스마스 광고: 기술은 완벽했지만, 감정은 놓쳤다

AI와 콘텐츠 마케팅의 결합이 항상 긍정적인 결과만 낳는 것은 아닙니다. 오히려 위험한 순간도 분명히 존재합니다. 가장 최근 크게 회자된 사례가 바로 맥도널드 네덜란드의 AI 크리스마스 광고입니다.

이 광고는 생성형 AI로 제작된 영상으로, 연말 시즌의 혼란스럽고 피곤한 분위기, “사실은 연말이 가장 끔찍한 때”라는 메시지를 담으려 했습니다. 그런데 많은 시청자들은 이를 보고 오히려 “크리스마스의 즐거움을 망치는, 차갑고 우울한 광고”라고 느꼈고, 소셜 미디어에서 “무섭다”, “이상하다”, “내 크리스마스 기분을 망쳤다”는 반응이 쏟아졌습니다.

결국 맥도널드는 해당 광고를 공식 채널에서 내리고,
“의도는 이랬지만, 많은 고객들에게는 크리스마스가 여전히 가장 즐거운 시기라는 점을 충분히 고려하지 못했다”며 사과 성명을 냈습니다.

이 사례에서 중요한 지점은 두 가지입니다.

첫째, 기술적으로 광고를 만드는 것 자체는 이제 어려운 일이 아니라는 것입니다. 몇 년 전만 해도 대형 브랜드의 TV·온라인 광고를 통째로 AI로 만드는 것은 상상하기 어려웠지만, 지금은 턴어라운드 시간과 비용을 줄이며 충분히 가능해졌습니다.

둘째, 그럼에도 불구하고 브랜드가 고객과 공유해야 할 감정·가치·문화적 맥락을 읽는 일은 여전히 인간의 역할이라는 점입니다. AI가 만들어낸 결과물을 그대로 쓰는 것이 아니라, “이 콘텐츠가 정말 우리 브랜드의 정체성과 맞는지, 고객에게 어떤 감정 경험을 주는지”를 사람이 마지막으로 점검해야 한다는 사실을 강하게 상기시켜 준 사건입니다.

4. 장점과 리스크: 속도·스케일 vs 신뢰·규제·브랜드 감수성

지금까지 내용을 정리하면, AI와 콘텐츠 마케팅의 결합은 다음과 같은 강점을 가집니다.

  • 콘텐츠 제작 속도 극단적 향상
  • 다국어·다채널·다포맷 전개가 쉬워짐
  • 개인화·세분화된 타깃별 메시지 구현 가능
  • 성과 데이터를 빠르게 분석하고 전략을 조정할 수 있음

전문가들은 AI 도입이 성공적으로 이뤄졌을 때 26~55% 수준의 생산성 향상과 상당한 ROI를 제공할 수 있다고 분석합니다. 하지만 동시에, AI 프로젝트의 70~80%는 실제로 기대만큼 구현되지 못하고 실패하거나 중단된다는 리포트도 함께 나옵니다.

이 말은 곧, 도구 자체가 아니라 활용 방식과 조직 문화가 성패를 좌우한다는 뜻입니다.

리스크 측면에서 특히 중요한 포인트는 아래와 같습니다.

  1. 데이터 편향과 품질 문제
    AI가 학습한 데이터가 어느 집단·문화·언어에 치우쳐 있다면, 콘텐츠와 메시지도 그 방향으로 편향될 수밖에 없습니다. 특정 국가·세대·성별에 대한 고정관념을 강화하거나, 의도치 않게 혐오·차별적인 뉘앙스를 담아버릴 위험이 있습니다.
  2. 저작권·규제·라벨링 문제
    한국을 포함한 여러 국가에서는 AI로 생성된 콘텐츠, 특히 광고에서 “AI 생성” 여부를 표시해야 하는 규제가 논의·도입되고 있습니다. 이는 가짜 연예인 모델이나 딥페이크, 소비자를 속이는 행위에 대한 우려와 맞닿아 있습니다. 앞으로는 “AI로 만든 광고·이미지·영상”임을 어디까지, 어떻게 표기해야 하는지가 실무의 중요한 체크포인트가 될 것입니다.
  3. 브랜드 신뢰와 감정 경험
    맥도널드 사례처럼, AI 콘텐츠가 아무리 기술적으로 훌륭해도 고객의 감정과 기대를 벗어나면 오히려 역풍을 맞을 수 있습니다. 브랜드 입장에서는 “얼마나 싸게, 많이 만들 수 있는가”보다, “이 콘텐츠가 장기적으로 우리 브랜드에 어떤 인상을 남길 것인가”를 우선순위에 두어야 합니다.
  4. “AI 팀원”에 대한 관리 필요성
    맥킨지 보고서에 따르면, 생성형 AI를 도입한 조직 중 직원이 AI가 만든 모든 결과물을 사용 전에 검토한다고 답한 비율은 27%에 불과합니다. 나머지 다수 조직에서는 일부만 샘플링하거나 거의 검토하지 않는 경우도 상당 비율을 차지합니다. 이는 생성형 AI가 생산성을 크게 높여주지만, 동시에 “검수와 책임”이라는 새로운 업무 레이어를 만든다는 점을 의미합니다. AI는 ‘팀원’이 아니라 ‘강력한 도구’에 가깝기 때문에, 사람이 책임지는 구조를 명확히 설계해야 합니다.

5. 앞으로의 전략: AI를 ‘팀원’처럼 쓰되, 마지막 판단은 사람이

마지막으로, 이 흐름을 1인 크리에이터·블로거·소규모 브랜드 관점에서 정리해 보겠습니다.

첫째, AI를 빨리 도입하는 것 자체는 이제 ‘옵션’이 아니라 ‘필수’에 가깝습니다.
특히 글, 이미지, 간단한 영상, 리서치, 요약, 번역, 재가공 같은 작업에서 AI는 더 이상 “하면 좋고 말아도 되는 보너스”가 아닙니다. 이미 대다수 기업과 크리에이터들이 AI를 도입했고, 그만큼 “AI 없이 동일한 양과 질의 콘텐츠를 만들어내는 것”이 점점 물리적으로 불가능한 일이 되고 있기 때문입니다.

둘째, 그렇다고 해서 모든 일을 AI에게 던져두고 사람은 손 떼는 구조를 상상해선 안 됩니다.
맥도널드 광고 사례가 보여주듯, “마지막 5%의 감정·문화·문맥”을 읽어내는 것은 여전히 인간의 몫입니다. 이 5%가 브랜드 이미지와 신뢰를 좌우합니다.

셋째, 가장 현실적인 전략은 다음과 같은 역할 분담입니다.

  • AI가 잘하는 일:
    • 대량의 초안 만들기
    • 기존 콘텐츠의 요약·재편집·다국어 변환
    • 데이터 기반 패턴 탐색(어떤 포맷이 잘 먹히는지 등)
  • 사람이 꼭 해야 하는 일:
    • 무엇을 다룰지, 어떤 가치를 전달할지 결정하는 일
    • 브랜드 톤·윤리·규제·문화적 맥락에 대한 최종 판단
    • AI가 만든 결과물을 검수하고 책임지는 일

넷째, 앞으로는 “AI 안에서 발견되는 콘텐츠”라는 개념도 중요해질 것입니다.
검색 엔진뿐 아니라 ChatGPT, Perplexity, 각종 AI 에이전트가 사용자의 첫 번째 정보 창구가 되어 가는 만큼, 자신의 콘텐츠가 이들 AI에게 어떻게 인식되고 인용되는지를 신경 써야 합니다. TUI가 GEO 전략에 투자하는 이유도 바로 여기에 있습니다.

마지막으로, 이 모든 변화는 콘텐츠 제작자의 역할을 “타이핑하는 사람”에서 “디렉팅 하는 사람”으로 바꾸는 흐름이라고 볼 수 있습니다.

 

AI와 콘텐츠 마케팅의 결합은 이미 시작되었습니다. 이제 남은 질문은, “언제 도입할까?”가 아니라 “어떻게 설계해서 내 편으로 만들까?”입니다. 그 답을 찾는 과정 자체가, 앞으로 몇 년간 크리에이터와 마케터에게 가장 흥미로운 숙제가 될 것입니다.

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