최근 AI 에이전트가 우리를 대신해 온라인에서 상품을 검색하고 예약하는 시대가 열리고 있다. 이러한 변화는 디지털 마케팅의 근본적인 패러다임 전환을 예고한다. 화려한 이미지와 감성적인 문구로 소비자의 마음을 사로잡던 기존 광고 전략이 더 이상 유효하지 않을 수 있다는 분석이 제기되었다. 오스트리아 응용과학대학(University of Applied Sciences Upper Austria) 연구진이 발표한 "AI 에이전트는 AI 광고와 상호작용하는가?(Are AI Agents Interacting With AI Ads?)"라는 논문은 바로 이 지점을 파고들며, AI 에이전트를 타겟으로 한 광고를 어떻게 구현해야 하는지를 분석하였다. 

이 연구는 AI 에이전트가 온라인 광고에 어떻게 반응하는지를 실험적으로 분석하며, 광고주들이 이제 '인간'이 아닌 '기계'를 새로운 고객으로 인식하고 그에 맞는 전략을 수립해야 함을 보여준다.  

실험 설계: AI 에이전트의 호텔 예약 시뮬레이션

연구진은 AI 에이전트와 광고의 상호작용을 관찰하기 위해 여행 예약 사이트 환경을 구축했다. 이 실험에는 OpenAI의 'Operator'와 오픈소스 프레임워크인 'Browser Use'라는 두 가지 시스템이 활용되었다. 특히 Browser Use 프레임워크를 통해 현재 AI 시장을 주도하는 세 가지 거대언어모델(LLM)을 API로 연동하여 통제된 환경에서 각 모델의 특성을 비교 분석했다.

실험에 참여한 AI 모델은 다음과 같다:

- GPT-4o: OpenAI의 최신 모델로, 높은 수준의 추론 능력과 작업 수행 능력을 보여준다.

- Claude Sonnet 3.5: Anthropic의 모델로, 문맥 이해와 생성 능력에서 강점을 보인다.

- Gemini 1.5 Flash: Google의 경량화 모델로, 빠른 응답 속도와 효율성을 특징으로 한다.

각 AI 에이전트는 "파리에서 두 사람을 위한 호텔을 예약해줘" 또는 "남자친구와 저렴하고 로맨틱한 휴가를 예약해줘" 와 같이 실제 사용자가 사용할 법한 10개의 프롬프트를 받아 호텔 예약 과업을 수행했다. 이 과정에서 에이전트들은 광고에 노출되고, 목록을 평가하며, 최종적으로 예약을 완료하는 전 과정을 거쳤다.

AI 모델별 광고 반응성의 현저한 차이

연구 결과, 모든 AI 에이전트는 광고를 단순히 무시하지 않고 일정 수준 반응하는 것으로 나타났다. 하지만 광고에 대한 참여도와 광고가 최종 결정에 미치는 영향은 모델별로 뚜렷한 차이를 보였다.

- GPT-4o: 가장 좋은 결과를 보여주었다. 주어진 프롬프트 대부분에 대해 명확한 하나의 호텔을 선택하고 예약을 완료했다. 광고에 포함된 핵심 키워드에 민감하게 반응했지만, 불필요한 정보에는 크게 흔들리지 않는 안정적인 성능을 보여주었다.

- Claude: 비교적 일관된 결과를 도출했지만, 때때로 여러 옵션을 나열하며 최종 결정을 사용자에게 미루는 경향을 보였다. 특히 Claude는 광고 문구를 자신의 응답에 가장 적극적으로 통합하는 독특한 특징을 나타냈다. 광고에 사용된 프로모션 문장을 그대로 인용하는 비율이 35.79%에 달해, 광고 메시지를 흡수하고 전달하는 데 가장 뛰어난 모델임이 확인되었다.

Gemini: 가장 탐색적이고 비결정적인 성향을 보였다. Gemini는 단일 선택을 하기보다 다양한 옵션을 제시하는 경우가 많았고, 이로 인해 예약 완료율도 가장 낮았다. 또한, 사이트 내의 다양한 필터(가격, 평점 등)를 가장 적극적으로 활용하여 여러 가능성을 탐색하는 모습을 보였다. 이는 신중한 접근일 수 있으나, 명확한 답을 원하는 사용자에게는 비효율적으로 느껴질 수 있다.

광고 형식의 효과: 시각적 요소보다 '키워드'가 중요

이번 연구에서 가장 주목할 만한 발견 중 하나는 광고 형식에 따른 효과의 차이다. 인간 소비자에게 효과적이었던 시각적, 감성적 요소들이 AI 에이전트에게는 큰 영향을 미치지 못했다.

텍스트 기반 광고의 압도적 우위: AI 에이전트들은 이미지나 디자인 같은 시각적 요소보다 텍스트에 포함된 키워드에 훨씬 더 민감하게 반응했다. 예를 들어 '로맨틱', '저렴한', '5성급'과 같은 사용자의 요구사항과 직접적으로 관련된 단어가 포함된 텍스트 광고가 이미지 광고보다 훨씬 높은 효과를 보였다.

배너 광고의 역할: 흥미롭게도 세 모델 모두 배너 광고를 가장 많이 클릭했다. 하지만 이는 배너의 시각적 디자인 때문이 아니라, 배너 안에 기계가 읽을 수 있는 명확한 텍스트 키워드가 포함되었을 때의 결과였다. 즉, 배너는 광고를 담는 '그릇'일 뿐, 그 안의 '내용물'인 텍스트가 AI의 선택을 좌우한 것이다.

Claude의 광고 문구 활용: 앞서 언급했듯, Claude는 광고 문구를 응답에 반영하는 경향이 가장 강했다. 이는 광고주가 Claude를 타겟으로 할 경우, 프로모션 문구를 AI가 쉽게 인용하고 사용자에게 전달할 수 있도록 명확하고 간결하게 작성하는 것이 효과적일 수 있음을 보여준다.

에이전트 성능 비교: 일관성과 구체성의 차이

사용자 경험 측면에서 AI 에이전트의 성능을 평가하는 중요한 두 가지 척도는 '일관성'과 '구체성'이다. 일관성은 동일한 요청에 대해 얼마나 일관된 답변을 내놓는지를, 구체성은 여러 대안이 아닌 명확한 단일 선택지를 제시하는지를 의미한다.

이 비교에서 GPT-4o는 압도적인 우위를 보였다. 95%의 구체성으로 거의 모든 요청에 단 하나의 명확한 추천을 제시했으며, 일관성 또한 가장 높았다. 이는 사용자가 AI 에이전트에게 업무를 위임했을 때, 가장 빠르고 확실하게 원하는 결과를 얻을 수 있음을 의미한다. 반면 Gemini는 가장 낮은 일관성과 구체성(60%)을 보여, 결정을 내리기보다는 다양한 정보를 탐색하고 사용자에게 선택권을 넘기는 보조적인 역할에 더 가까운 모습을 보였다.

이번 오스트리아 응용과학대학의 연구는 디지털 마케팅 분야에 중대한 화두를 던진다. 연구진은 "AI 에이전트를 타겟으로 한 온라인 광고를 최적화하려면, 텍스트 콘텐츠가 예상 사용자 질의와 작업에 밀접하게 맞춰져야 하며, 시각 요소는 부차적인 역할을 한다"고 결론 내렸다.

이는 광고의 중심이 인간 중심의 시각적 소구에서 AI 중심의 기계 가독성(Machine Readability)으로 이동해야 함을 의미한다. 광고주들은 이제 화려한 그래픽이나 감성을 자극하는 카피를 고민하는 대신, AI가 명확하게 인식하고 분석할 수 있는 구조화된 데이터와 핵심 키워드를 광고에 심는 데 집중해야 한다. 예를 들어, 호텔 광고라면 '파리 중심부', '에펠탑 전망', '무료 조식'과 같은 구체적이고 사실적인 키워드를 AI가 쉽게 파싱할 수 있는 형태로 제공하는 것이 중요하다.

궁극적으로 이 연구는 광고와 마케팅의 미래가 인간과 AI의 상호작용 속에서 새롭게 정의될 것임을 보여준다. AI 에이전트가 소비의 대리인으로 부상함에 따라, '기계'를 설득하고 그들의 알고리즘에 최적화된 메시지를 전달하는 능력이 기업의 새로운 경쟁력이 될 것이다. 이제 광고계는 인간의 심리를 파고들던 시대를 지나, 기계의 논리를 이해해야 하는 새로운 도전에 직면했다.

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