GPT 시대의 광고 시장 변화

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서론: 왜 이 주제를 다루는가?

디지털 정보 소비의 판도가 AI 시대에 급변하고 있다. 사용자들은 검색 엔진 대신 대화형 AI에 질문하여 바로 답을 얻는 방식을 선호하기 시작했다. 실제로 2025년 기준 OpenAI의 ChatGPT는 전 세계 주간 활성 이용자가 4억 명에 달하며​kmib.co.kr, 검색 시장에 서서히 침투하고 있다. 이처럼 생성형 AI의 부상으로 사용자들은 링크를 일일이 클릭해 정보를 찾기보다, 요약된 답변을 즉시 얻는 경험에 익숙해지고 있다.

 

이러한 변화는 기존 광고 모델에 대한 위협으로 직결된다. 검색 결과에 노출되는 광고(특히 검색 광고)는 한 페이지에 여러 개의 스폰서 링크를 포함해 수익을 창출해왔지만, GPT 기반 답변은 한 번에 하나의 답만 제시하여 다중 광고 노출이 어렵다​geeklab.blog. 한 분석에 따르면 “ChatGPT가 제공하는 한 개의 답변은 여러 페이지의 검색 결과를 보여주는 기존 방식보다 디지털 광고 노출에 훨씬 불리”하며, 이는 매출의 약 80%를 광고에 의존하는 구글에 가장 큰 위협이 되고 있다​geeklab.blog. 요컨대 AI 챗봇이 사용자 이탈 없이 정보를 제공함으로써, 전통적인 광고 노출 기회 감소와 수익 구조 약화를 가져올 수 있다는 우려가 커지고 있다. 기업들은 이러한 변화에 대응해 새로운 모델을 모색하고 있고, 광고주와 콘텐츠 제작자들 역시 생존 전략을 재정비하는 등 광고 생태계 전반의 지각변동이 시작되었다. 아래에서는 GPT 시대의 광고 시장 변화 양상을 다각도로 분석하고, 향후 시나리오와 전통 매체까지 아우르는 광고 시장의 미래를 살펴본다.

GPT 시대의 광고 시장 변화

2.1 GPT가 기존 검색 기반 광고에 미치는 영향

검색 트래픽 감소와 광고 수익 타격: 생성형 AI 답변이 검색 엔진 결과를 대체하면서, 웹사이트들의 유기적 트래픽이 크게 줄어들 조짐을 보이고 있다. 2023년 구글이 공개한 생성 검색 경험(SGE) 베타는 사용자 질문에 대한 AI 요약 답변을 SERP 상단에 제공했는데, 미디어 업계는 이에 따라 **20%에서 최대 60%**까지 검색 트래픽 감소를 예상했다​thecore.media. 웹매체 트래픽 감소는 곧바로 디지털 광고 수익 감소로 이어진다. 실제 광고 네트워크 Raptive의 임원은 SGE 도입 시 자사 네트워크 내 5천개 언론사의 검색 트래픽이 평균 25% 줄어들고, 이에 따른 연 20억 달러 규모의 광고 수익 손실이 발생할 수 있다고 추산했다​thecore.media. 일부 출판사는 검색 유입이 60% 이상 급감할 것이라는 비관적 전망도 내놓았다​thecore.media. 이런 대규모 트래픽 손실은 해당 매체들이 게재하던 배너 광고, 애드센스 광고 수익의 감소로 직결된다.

 

“제로 클릭” 현상의 심화: 검색 사용자들이 AI의 즉답에 만족해 링크를 클릭하지 않는 경향이 강해지면서, 이른바 ‘제로 클릭(Zero-Click)’ 현상이 한층 심화되고 있다. 원래도 구글 검색의 절반 이상은 클릭 없이 끝난다는 보고가 있었는데, GPT 답변은 그 경향을 극단까지 밀어올릴 수 있다. AI가 필요한 정보를 한 화면에 요약해주면 사용자가 굳이 원문 사이트를 방문하지 않기 때문에, 기존처럼 검색 광고를 클릭하거나 콘텐츠 내 광고를 볼 기회가 감소한다. 이는 검색 광고주 입장에서 노출수와 클릭수 감소로 이어져 광고 효과를 떨어뜨린다. 구글 전체 매출 중 1750억 달러가 검색 광고로부터 나오며 영업이익율도 75% 이상인데​inblog.ai, ChatGPT로 인한 검색량 감소가 장기화될 경우 구글 제국의 수익 기반이 흔들릴 수 있다는 경고도 나온다​geeklab.blog. 한 투자분석은 검색 점유율 1%p 하락만으로도 구글 연간 매출 약 20억 달러가 줄어들 수 있다고 추정했다​geeklab.blog. 결국 GPT로 대표되는 AI 검색은 기존 퍼포먼스 마케팅의 기본 토대였던 검색 트래픽과 클릭을 잠식하여, 검색 광고 및 디스플레이 광고 모델에 구조적인 도전이 되고 있다.

 

플랫폼 대응 전략: 이러한 위협에 대응해 검색 플랫폼들은 AI 답변으로 줄어드는 클릭을 보완하고자 움직이고 있다. 예를 들어 마이크로소프트는 Bing 챗봇에 콘텐츠 출처 링크를 풍부하게 달고, 사용자가 더 자세한 정보를 원하면 해당 사이트로 이동하도록 유도하고 있다​blogs.bing.com. Bing은 “새 Bing이 출시 이후 전체 웹사이트 트래픽을 증가시켰다”고 밝히며, 챗봇 답변 본문에 출처 웹사이트 링크와 “더 알아보기” 링크를 제공해 퍼블리셔로의 유입을 유도하고 있다​blogs.bing.com. 또한 구글도 SGE 도입 초기 “AI가 생성한 답변은 외부 콘텐츠로의 관심을 불러일으키도록 디자인되었다”며, 답변에 원문 출처 링크를 최대한 포함하겠다고 강조했다​madtimes.org​madtimes.org. 이는 AI 답변으로 인한 트래픽 급감에 대한 콘텐츠 제공자들의 우려를 달래기 위한 조치다. 그럼에도 불구하고 AI 시대에 광고를 통한 수익 창출을 지탱하려면, 검색 플랫폼과 콘텐츠 제공자 모두 트래픽 감소를 전제로 한 새로운 수익 배분 모델을 고민해야 하는 상황에 놓였다.

 

2.2 AI 요약형 검색 모델의 수익 구조 실험 (Google SGE, Bing Copilot, OpenAI 전략)

구글 SGE – 광고 삽입 시도: 구글은 생성형 AI 검색인 SGE를 출시하면서도 기존 검색 광고의 잔존을 모색하고 있다. SGE 답변 영역 내에도 광고를 통합하는 실험을 진행 중인데, AI가 생성한 답변 중간에 “Sponsored” 레이블을 단 광고 슬롯을 넣어 사용자에게 노출하는 방식이다​madtimes.org. 이는 현재의 검색 결과 페이지와 유사한 형태로, 답변 내용과 시각적으로 구분되어 표시된다. 구글은 이러한 AI 답변 내 광고도 “신중하고 책임감 있게 운영할 것”이며, 이미 퍼포먼스 맥스(Performance Max) 등 광고 생성에 AI를 활용해 온 경력을 강조했다​madtimes.org. 요컨대 답변 형식이 바뀌어도 광고 비즈니스는 유지하겠다는 것이다. 다만 초기 SGE의 광고량은 제한적이어서, 한때 언론사들은 SGE 도입 이후 구글로부터 오는 트래픽이 줄면서 광고 수익이 크게 감소할 것으로 우려했다​thecore.media. 구글은 이러한 우려를 불식하기 위해 2024년 들어 SGE 참여 퍼블리셔들과 광고 수익 공유 파일럿을 시작했고, 일부 사이트는 광고 수익이 15% 상승하는 결과도 얻었다는 소식이 있다​pinterest.com. 이는 SGE 답변에 노출된 링크가 양질의 트래픽을 보내 광고 단가가 오른 효과로 풀이된다. 구글은 또한 SGE를 통한 쇼핑 검색에도 공을 들여, 제품 리뷰, 평점, 가격, 이미지 등을 AI가 종합 제공하면서도 관련 제품 광고를 함께 배치해 커머스 수익을 추구하고 있다​madtimes.org. 결국 구글의 전략은 AI를 도입하되 광고는 놓치지 않는 균형점을 찾아가는 것이다.

 

빙(ChatGPT/Bing) – 새로운 광고 포맷과 수익 공유: 마이크로소프트는 Bing의 GPT 챗봇에 일찍이 광고 게재 실험을 시작했다. 예컨대 사용자가 Bing 챗에 “최고의 선글라스는 무엇인가요?”라고 묻는 경우, 챗봇 답변 중에 관련 제품에 대한 쇼핑 광고 카드를 이미지와 함께 띄우는 식이다​seroundtable.com​seroundtable.com. MS에 따르면 이러한 챗봇 내 광고는 전통 검색 광고 대비 클릭률이 1.8배 높게 나타나는 등 사용자 참여도가 오히려 증가한 것으로 나타났다​seroundtable.com. 특히 이미지와 가격을 보여주는 쇼핑 광고의 경우 눈에 띄기 때문에 사용자 시선을 더 끌며, 체류 시간도 늘어나 광고 효과가 높았다는 분석이다​seroundtable.com. 이를 토대로 MS는 “Compare & Decide” 등 챗봇 대화에 어울리는 비교형 광고 포맷을 개발하고, 타사도 자신의 애플리케이션에 챗봇을 도입해 광고를 띄울 수 있는 솔루션을 내놓았다​about.ads.microsoft.com​about.ads.microsoft.com. 더 나아가 Bing팀은 챗봇 광고 수익을 콘텐츠 제공 파트너와 공유하는 방안을 발표했다. Bing 챗답변을 만들 때 활용된 콘텐츠의 퍼블리셔에게 해당 답변에 붙은 광고 수익 일부를 배분하는 모델로, 이미 MS Start 제휴 매체 콘텐츠를 챗봇 옆에 띄우고 해당 페이지의 광고 수익을 나누는 실험을 진행 중이다​blogs.bing.com. 또한 챗봇 답변에 사용된 파트너 콘텐츠 옆에 **추가 링크 목록(Hover 시 확장)**을 제공해 더 많은 방문을 유도하는 등, 생태계 전체의 이익을 높이는 방향을 모색하고 있다​blogs.bing.com. 이처럼 MS는 공동 번영형 광고 모델로 생성 AI 검색을 키우려는 전략인데, 이는 광고 생태계의 반발을 줄이면서 자사 검색 점유율을 확대하려는 포석으로 해석된다.

 

OpenAI와 기타 – 유료화와 제휴 모델: 한편 ChatGPT를 개발한 OpenAI의 전략은 검색 광고와 거리를 두고 있다. OpenAI는 현재 ChatGPT를 **유료 구독(프리미엄)**과 API 판매로 수익화하고 있으며, **ChatGPT용 웹검색 기능(ChatGPT Search)**을 도입할 때에도 광고를 탑재하지 않았다​techcrunch.com. 대신 서드파티 플러그인 생태계를 만들어 전자상거래, 여행예약 등으로 확장하고 있는데, 장차 플러그인 플랫폼을 통한 중개 수수료나 추천 커미션 모델을 고려하는 것으로 보인다. 또한 OpenAI는 콘텐츠 제공자와의 제휴를 통해 간접 수익 모델을 구축 중이다. 2023~24년에 걸쳐 OpenAI는 프랑스의 르몽드(Le Monde), 스페인의 Prisa 등 해외 언론사들과 계약을 맺어, ChatGPT 사용자들이 해당 매체의 최신 뉴스를 볼 수 있게 했다​thecore.media. 이를 통해 자사 AI의 훈련 데이터로 양질의 뉴스를 확보하는 한편, 언론사에는 라이선스 비용을 지급하는 구조를 취했다​thecore.media. 알려진 바에 따르면 OpenAI는 Shutterstock, AP통신, 독일 Ax.el Springer 등에 매년 400만~2천만 달러 규모의 라이선스 대가를 지불하며 콘텐츠를 확보하고 있다​thecore.media. 이러한 투자로 고품질 데이터 확보와 법적 분쟁 회피라는 두 마리 토끼를 잡으려는 것으로, 일종의 “데이터를 돈으로 사는” 전략이다. 결과적으로 OpenAI는 직접적인 광고 플랫폼은 아니지만, 향후 GPT 기반 플랫폼에서 광고를 도입할 가능성도 배제할 수 없다. 다만 2025년 현재까지는 신뢰성 확보와 모델 개선에 주력하며, 수익은 프리미엄 구독과 기업용 제품에서 창출하고 있다. 이는 AI 답변의 객관성 훼손이나 사용자 거부감을 초래할 수 있는 광고 도입을 서두르지 않겠다는 의지로 해석된다​techcrunch.com. 대신 다른 기업들이 AI 검색 광고 실험에 앞장서도록 관망하며, **가치사슬의 다른 부분(예: 데이터, API)**에서 수익을 취하는 전략이라 할 수 있다.

 

그 외 새로운 모델 – Perplexity의 시도: 중소 AI 검색 스타트업들도 자체 수익화 모델을 모색 중인데, 대표적 사례가 Perplexity AI이다. 챗GPT 유사 서비스인 Perplexity는 2024년 말 광고 실험을 시작하며, 답변 옆에 표시되는 “스폰서 후속 질문” 형식의 광고를 도입했다​techcrunch.com. 예를 들어 “LinkedIn으로 취업 준비를 향상하려면?” 같은 후속 질문을 스폰서가 제안하는 방식으로, 답변 옆에 별도 표기된다​techcrunch.com. 이 광고는 객관적 답변 흐름을 방해하지 않도록 설계되었으며, Perplexity는 이를 통해 발생한 수익을 자사와 콘텐츠 출처 파트너가 공유할 것이라고 밝혔다​techcrunch.com. 특히 구독만으로는 충분한 수익이 안 되므로 **“광고가 가장 안정적인 수익원”**이며 이를 통해 퍼블리셔와 나눌 재원을 마련하겠다고 설명했다​techcrunch.com. 이러한 행보는 거대 플랫폼뿐 아니라 신규 플레이어들도 AI 검색+광고 접목에 뛰어들고 있음을 보여준다. 궁극적으로 GPT 시대의 검색 광고는 기존 배너나 텍스트 광고에서 벗어나 네이티브하고 대화 흐름에 어울리는 형태로 진화하고 있으며, 수익 배분과 사용자 경험의 균형을 찾기 위한 다양한 실험이 전개되고 있다.

 

2.3 광고주의 입장 변화: 광고 목적과 방식의 재편

퍼포먼스 마케팅에서 콘텐츠 마케팅으로: GPT 기반 검색이 확산되자 광고주들의 전략적 목표에도 변화가 나타나고 있다. 과거에는 키워드 검색 결과 최적화와 즉각적 클릭 유도에 초점을 맞춘 퍼포먼스 마케팅이 주류였다. 그러나 이제 사용자가 AI의 한 번에 제공하는 답변만 보고 행동할 가능성이 높아지면서, 광고주들은 단순 클릭 유도보다 브랜드 인지와 선호도 구축에 무게를 두는 콘텐츠 마케팅으로 선회하고 있다​geeklab.blog. 예를 들어, 한 여행사가 예전엔 “저렴한 호텔” 키워드 광고로 홈페이지 방문을 유도했다면, 이제는 ChatGPT나 Bing에게 **“여행 팁”**을 묻는 사용자들에게 자연스레 자사 서비스가 언급되도록 전략 콘텐츠를 제공하려 한다. 이는 AI 답변 속 자연스러운 브랜드 노출을 통해 사용자의 의식 속에 각인되고, 추후 구매 결정에 영향을 주려는 접근이다. SEO의 개념도 확장되어, 단순 검색 엔진 최적화를 넘어 **AI 답변 최적화(AEO: Answer Engine Optimization)**라는 말까지 나오고 있다​bain.com. 광고주들은 자사 제품이나 브랜드가 **생성형 AI의 답변에 언급될 만한 “권위있는 정보원”**으로 인식되도록 전문성 있는 콘텐츠를 생산하거나, 위키, 뉴스 등 AI 학습 데이터로 활용될 채널에 정보를 제공하는 전략을 펼치고 있다.

 

AI 플랫폼과의 직접 제휴: 광고 방식 측면에서도 변화가 감지된다. 일부 광고주는 AI 플랫폼과 직접 제휴하여 공식 플러그인이나 챗봇을 개발, 일종의 네이티브 광고로 활용하고 있다. 예를 들어 쇼핑몰은 ChatGPT 플러그인을 통해 사용자 대화 중 제품 추천이 가능하게 하거나, 항공사는 자사 예약 서비스를 Bing 챗봇과 연동함으로써 사용자 문의에 바로 자사 상품 연결을 시도한다. 이는 GPT 환경에서 기존 배너나 검색광고의 대안을 모색하는 움직임이다. 또한 데이터 제공형 광고도 부상하고 있다. 자동차 제조사가 자사 차량의 모든 제원을 AI가 읽기 쉬운 형태로 공개하면, 사용자가 “최신 전기차 추천”을 물을 때 AI가 해당 브랜드를 신뢰성 있게 소개할 확률이 높아진다. 이런 식으로 정확한 데이터를 AI에 공급하는 것이 새로운 광고/PR의 한 축이 되고 있다​searchengineland.com. 광고주 입장에선 소비자가 AI에게 물었을 때 자사 제품이 추천 리스트에 들도록 하는 것이 곧 새로운 SEO인 셈이다.

 

예산 재분배: 광고 예산의 흐름에도 조정이 일어나고 있다. 검색 광고의 **ROI(투자대비효과)**가 악화될 조짐이 보이자, 일부 광고주들은 예산을 다른 채널로 이동시키고 있다. 업계 조사에 따르면 다수 광고주가 2024-25년 광고 집행 전략에서 생성형 AI 검색을 고려한 변화를 주고 있으며, 소셜 미디어, 인플루언서 마케팅, 옥외 광고 등으로 분산 투자하는 경향이 나타난다​adexchanger.com​reuters.com. 특히 브랜드 인지도 제고를 위해 OOH(옥외) 광고와 TV 광고에 다시 관심을 갖는 사례도 있는데, 이는 뒤의 확장 논점에서 자세히 다룬다. 반대로 AI 검색 광고에 적극 참여하려는 광고주들도 있다. 예컨대 Whole Foods, Verizon 등은 앞서 언급한 Perplexity AI의 광고 프로그램에 초기 파트너로 참가하여 새로운 플랫폼에서의 광고 실험에 뛰어들었다​techcrunch.com. 또한 MS Bing의 챗봇 광고 효율이 높게 나타나자 패션, 리테일 업종 광고주들이 Bing 챗에 쇼핑 광고를 확대하기도 했다​seroundtable.com. 즉, 광고주들은 효율이 보장되는 곳에는 예산을 늘리고, 불확실성이 커진 기존 채널은 축소하거나 다른 용도로 전환하는 재배치를 진행 중이다.

 

창의적 활용과 효율화: 끝으로 광고주는 생성형 AI를 자체 마케팅 업무에 도구로 활용함으로써 효율성을 높이고 있다. GPT 모델은 광고 카피 작성, 아이디어 브레인스토밍, 소재 제작 등에 이미 널리 쓰이고 있다​blog.daehong.com. 예를 들어 글로벌 브랜드들은 AI를 활용해 다양한 버전의 광고 문구와 이미지를 신속히 생성, A/B 테스트를 거쳐 최적의 조합을 찾는다. 이는 광고 대행사에 의존하던 부분을 자동화해 비용을 절감하는 효과가 있다. 또 개인화 마케팅 측면에서도 AI가 기여하는데, 전자메일 마케팅이나 챗봇 응대에서 GPT가 개인별로 최적화된 메시지를 생성함으로써 고객 반응률을 높인다​xponent21.com. 이러한 AI 내재화 전략은 광고주로 하여금 동일 예산으로 더 많은 캠페인 변형과 실험을 가능케 하여, AI 시대에 요구되는 기민한 마케팅 대응을 뒷받침한다. 요약하면 GPT의 등장은 광고주의 목표 설정부터 채널 선택, 메시지 생산까지 마케팅 가치사슬 전반에 변화를 일으켰고, 광고주는 이에 맞춰 목적을 재설정하고 수단을 재구성하는 중이다.

2.4 콘텐츠 제작자의 대응 전략: 무단 요약 대응 및 직접 수익화

AI 크롤링 차단 확산: GPT가 웹상의 콘텐츠를 무단으로 학습·요약하여 트래픽 유입 없이 정보만 가져가는 현상이 늘어나자, 콘텐츠 원저작자들은 강력히 반발하고 있다. 2023년 OpenAI가 자사 웹크롤러 GPTBot을 공개하자 뉴욕타임스(NYT), CNN, 로이터 등 다수의 주요 매체가 robots.txt를 통해 GPTBot 접근을 차단했다​the-decoder.com. 2023년 8월 말 기준, 상위 1000개 웹사이트 중 9.2%가 GPTBot을 차단했고 그 수치는 주당 5%씩 증가하고 있었다​the-decoder.com. 이는 “AI에 콘텐츠를 공짜로 내어주지 않겠다”는 출판사들의 선언으로, 향후 AI에 원문이 이용되려면 정당한 대가 지불이나 계약 체결이 필요함을 시사한다. 실제로 NYT는 2023년 OpenAI에 법적 소송까지 검토하며 압박했고​thecore.media, 결과적으로 앞서 언급한 언론사-OpenAI 라이선스 계약 체결을 이끌어냈다. 한국에서도 일부 뉴스 미디어가 AI 학습을 거부하는 움직임이 있었고, 커뮤니티 사이트들은 ChatGPT의 웹 브라우징 접근을 차단하는 사례도 발생했다.

 

원저작자 보상 요구와 협상: 콘텐츠 제작자들은 한편으로 법·제도적 보완을 요구하고 있다. 언론계와 출판계는 “생성 AI가 저작권 보호 컨텐츠를 활용해 답을 생성할 경우 원저작자에 대한 보상 체계가 필요하다”고 주장한다​thecore.media. 현재까지는 법이 미비하여 AI가 웹상의 무료 콘텐츠를 학습·요약해도 뚜렷한 보상 의무가 없다. 이에 유럽연합(EU) 등에서는 **“출처 표기 및 보상”**을 의무화하는 방향의 논의가 시작되었다. OpenAI 등 AI 기업들은 Safe Harbor(안전항구) 조항 등을 통해 법적 책임을 완화받길 원하지만, 콘텐츠 업계는 데이터 사용료 징수를 추진하는 등 팽팽히 맞서고 있다​thecore.media. 이런 가운데 일부 선도적인 합의도 이루어졌다. 2023년 AP통신은 OpenAI와 계약을 맺고 자사 뉴스 아카이브를 AI 훈련용으로 제공하는 대신 기술 지원과 일정 비용을 받기로 했다​thecore.media. 또한 Shutterstock은 자사 이미지가 AI 학습에 쓰이면 창작자들에게 보상금을 분배하는 프로그램을 운영 중이다. 이러한 사례는 원저작자에 대한 정당한 보상이 새로운 업계 표준으로 자리잡을 가능성을 보여준다.

 

트래픽 다각화와 직접 수익화: 콘텐츠 제작자의 대응은 수익 모델 측면에서도 변화하고 있다. AI 시대에 검색 트래픽 감소가 현실화되자, 언론사와 크리에이터들은 광고 외 수익원 확보에 박차를 가하고 있다​thecore.media. 대표적으로 유료 구독 모델의 강화가 있다. 뉴욕타임스, 워싱턴포스트 등은 디지털 구독자를 크게 늘리며 광고 의존도를 낮추는 전략을 구사 중이다. 한국의 언론사들도 프리미엄 콘텐츠 유료화를 확대하거나, 뉴스레터, 팟캐스트, 웨비나 등으로 독자를 락인하는 시도를 하고 있다. 크리에이터 개인의 경우에도 유튜브나 블로그 광고 수입 감소를 우려해, 팬덤을 기반으로 한 유료 멤버십, 후원 플랫폼 등 직접 수익화에 나서는 추세다. 예를 들어 한 전문 블로거는 자신의 글이 AI에 요약되어 트래픽이 줄자, 유료 뉴스레터로 충성 독자를 모아 안정적 수입을 창출하기 시작했다. 또한 플랫폼에 의존하지 않는 자체 채널 구축도 활발하다. 인기 유튜버들은 영상이 AI로 무단 편집되거나 요약되는 것에 대응해, 자신의 웹사이트나 앱을 통해 콘텐츠를 제공하고 굿즈 판매 등으로 수익을 올리는 식이다. 이는 중개자를 배제하고 팬과 직접 연결됨으로써 AI 시대에도 흔들리지 않는 수익 파이프라인을 만드는 전략이다.

 

AI 기술의 활용과 차별화: 흥미롭게도 일부 콘텐츠 제작자는 AI를 적극 활용하여 AI와 차별화되는 콘텐츠를 만드는 역발상을 보여주고 있다. 예컨대 미국의 디지털 매체 BuzzFeed는 ChatGPT를 활용해 퀴즈, 리스트 기사 등을 대량 생산하면서도, 한편으로는 인간 기자의 심층 취재 기사에 집중 투자하고 있다. 일반 정보성 콘텐츠는 AI로 작성해 비용을 절감하고, 고유한 스토리텔링이나 조사보도 등은 인간의 몫으로 남겨 차별화 가치를 높이는 전략이다. 이를 통해 AI가 대체 못하는 영역에서 프리미엄 광고나 구독을 유도하고 있다​thecore.media. 유튜브에서도 AI 음성 합성으로 평범한 설명 영상을 찍어내는 채널이 있는 반면, 인기 크리에이터들은 인간적 매력과 커뮤니티 소통을 강화하여 AI 생성 요약 영상과 구분되는 팬덤을 구축하고 있다. 또한 몇몇 언론사는 자체 AI 요약 서비스를 제공하여 사용자 이탈을 방지한다. 예를 들어 BBC는 자사 뉴스 앱에 AI 기사요약 기능을 넣어, 구독자가 다른 AI로 이탈하지 않고 자체 플랫폼 내에서 편리하게 뉴스를 소비하도록 유도했다. 이런 움직임들은 콘텐츠 제작자가 생성 AI를 적으로만 간주하지 않고 도구로 활용하면서, 동시에 자신만의 콘텐츠 가치를 재정의하는 노력이라 할 수 있다.

 

요약하면, GPT로 대표되는 AI가 콘텐츠 유통 지형을 바꾸자 제작자들은 기술적·사업적 대응에 나섰다. 크롤러 차단과 법적 대응으로 권리를 주장하는 한편, 새 수익 모델 개척과 콘텐츠 차별화로 생존 기반을 다지고 있다. 이는 단순히 광고 수입 감소를 만회하는 차원을 넘어, 정보 생태계의 공정한 가치 분배와 콘텐츠의 질적 향상이라는 과제와도 맞물려 있다.

결론: 향후 시나리오 예측

광고 모델의 구조적 전환

GPT 및 생성형 AI의 부상으로 광고 모델은 근본적인 구조 재편을 맞이할 전망이다. 우선 검색 광고 중심에서 추천/대화형 광고 중심으로 무게추가 이동할 가능성이 크다. 과거에는 사용자가 검색어를 입력하면 관련 광고를 보여주는 수동적 노출 모델이 지배적이었지만, 이제 AI 비서가 사용자의 맥락과 의도를 파악하여 주도적으로 정보를 제공하는 시대다. 이에 따라 광고도 사용자의 대화 흐름과 필요에 능동적으로 결합된 형태로 진화할 것이다. 예를 들어 **“신발 추천해줘”**라고 AI에게 말하면, 검색 결과 페이지에 배너를 나열하던 대신 대화형으로 몇 가지 제품을 제안하고 그 중 하나는 스폰서된 제품일 수 있다. 즉 광고가 정보 제공의 일부로 자연스럽게 녹아드는 네이티브 광고화가 가속화된다​geeklab.blog. 또한 과금 모델에도 변화가 예상된다. 광고주 입장에서 AI 챗봇 내 광고의 효과를 계량하기 위해 클릭당 비용(CPC) 대신 대화 참여당 비용(CPE: Cost per Engagement), 추천 노출당 비용 등의 새로운 지표가 등장할 수 있다. 광고 플랫폼들은 AI 추천으로 제품이 판매되면 수수료를 떼는 성과형 모델이나, AI 답변 상단에 자신을 후원한 브랜드 정보를 삽입하는 유료 프리미엄 모델 등을 검토할 것이다. 이러한 변화는 기존 검색광고-디스플레이광고-동영상광고로 나뉘었던 틀을 허물고, 사용자 인터랙션 기반의 새로운 광고 상품을 탄생시킬 것으로 보인다.

 

한편, 광고 수익 분배의 패러다임도 재편될 것이다. 앞서 살펴보았듯 Bing은 광고 수익을 콘텐츠 제공자와 공유하는 모델을 시험하고 있고​blogs.bing.com, OpenAI도 대규모 라이선스 비용을 집행 중이다​thecore.media. 이는 “콘텐츠 제공자 – AI 플랫폼 – 광고주” 간 3자 가치사슬이 형성되고 있음을 의미한다. 미래에는 AI 플랫폼이 광고주로부터 돈을 받고, 그 일부를 원저작자에게 로열티처럼 지급하는 구조가 정착될 가능성이 있다. 예를 들어 AI가 어떤 웹기사 내용을 답변에 활용하면 그 매체에 마이크로페이먼트가 적립되는 식이다. 나아가 각국 정부가 저작권 및 공정이용 규제를 통해 이러한 보상 체계를 의무화할 가능성도 있다. 궁극적으로 **“AI 시대의 광고 수익”**은 창작자, 배포자(AI), 광고주가 새로운 공존 방식을 찾아가며 재분배될 것이다.

 

원저작자 보상 문제와 신뢰성 확보

원저작자 보상은 향후 광고 생태계의 지속가능성을 좌우할 핵심 이슈다. 만약 콘텐츠 창작자들이 AI로 인해 충분한 보상을 받지 못하면 양질의 콘텐츠 생산이 위축되고, 이는 AI 답변의 품질 저하로 이어져 악순환이 발생할 수 있다. 따라서 업계 전반이 원저작자에게 정당한 몫을 돌려주는 시스템을 구축하는 것이 중요하다. 한 시나리오로, 주요 언론사와 플랫폼 간에 일괄 라이선싱 협약이 맺어져 AI가 뉴스를 요약 제공할 때마다 정해진 비용이 지불되는 모델이 거론된다. 또 다른 시나리오는 콘텐츠 블록체인을 통해 AI가 이용한 콘텐츠를 추적하고 자동 정산하는 기술적 해결책이다. 어찌되었든 콘텐츠의 가치가 제대로 인정받고 신뢰할 수 있는 출처가 보호받아야, 광고주도 안심하고 AI 플랫폼에 광고를 집행할 수 있다. 최근 발생한 생성 AI의 허위 정보 문제도 광고 생태계에 리스크다. 잘못된 답변으로 사용자가 피해를 보면 AI 기반 광고에 대한 신뢰도 추락과 규제 압력이 커질 수밖에 없다. 따라서 AI 플랫폼은 **사실 확인(팩트체크)**과 출처 표기 강화에 투자하여 콘텐츠 신뢰성을 높이고, 이를 기반으로 한 광고 모델을 발전시켜야 한다. 요약하면, 원저작자 보상과 콘텐츠 신뢰성 확보는 GPT 시대 광고 시장의 윤리적·사회적 기반이며, 이를 잘 구축하는 플레이어가 장기적으로 경쟁우위를 가질 것이다.

 

GPT 플랫폼이 광고 생태계를 재편하는 방식

앞으로 GPT 기반 플랫폼들이 광고 생태계의 새로운 게이트키퍼로 부상할 가능성이 높다. 과거 검색 엔진이나 SNS가 정보 유통을 지배하며 광고 시장을 재편했던 것처럼, 이제는 GPT를 장착한 플랫폼이 소비자와 브랜드의 접점을 장악할 수 있다. 예를 들어 미래형 AI 비서는 사용자 일상 대화 속에서 필요를 포착해 즉각적인 상거래로 연결할 수 있다. “세탁기가 고장났어” 한마디에 AI가 수리기사를 불러주거나 신제품을 추천하며, 거기에 해당 브랜드의 스폰서 광고가 자연스럽게 녹아들 수 있다. 이 경우 전통적인 매체를 거치지 않고 AI 플랫폼이 직접 수요를 창출하고 충족시키므로, 플랫폼 자체가 거대 광고 매체가 된다. Google이나 Meta 등 기존 강자들은 자사 AI에 이런 기능을 탑재해 끝단까지 비즈니스 모델을 통제하려 할 것이다. 실제로 구글은 AI 검색에서 쇼핑 그래프를 연계해 구매까지 책임지려 하고​madtimes.org, 메타는 AI 캐릭터들이 사용자와 대화하며 제품을 홍보하는 구상을 발표했다.

 

또 한 가지 변화는 광고 대행사와 미디어렙의 역할 축소이다. GPT 플랫폼이 광고주와 직접 연결되어 캠페인 기획부터 집행, 성과분석까지 자동화할 수 있기 때문이다. 이미 구글은 AI 광고 생성 툴을 통해 광고주가 몇 가지 프롬프트만 입력하면 문구와 이미지를 만들어주는 서비스를 제공하고 있다​madtimes.org. 앞으로는 한 발 더 나아가 AI가 광고주 목표에 맞게 매체 믹스도 추천하고 실시간 조정함으로써, 사람 전문가의 개입 없이도 캠페인이 돌아갈 수 있다. 이는 광고업계 밸류체인의 재편을 의미한다. 반면 새로운 기회도 있다. GPT 챗봇용 앱스토어나 AI에 특화된 마케팅 툴 등 전혀 새로운 광고 생태계 서비스들이 등장할 것이다. 예를 들어 기업들이 자체 GPT를 운영할 때 광고를 수익화하는 솔루션, AI가 생성한 콘텐츠 속 브랜드 노출을 측정하는 기술 등이 각광받을 수 있다.

 

궁극적으로 “GPT가 바꾸는 광고 시장의 미래”는 보다 개인화되고, 맥락지향적이며, 협력적인 생태계로 요약된다. 광고는 사용자 개인의 맥락에 깊숙이 녹아들어 유용한 정보처럼 느껴지게 될 것이고, 성공한 광고 캠페인은 AI와 콘텐츠 제공자, 광고주가 가치와 보상을 공유하며 윈윈(win-win)할 것이다. 이러한 재편 과정에서 투명성과 혁신을 조화시킨 플레이어가 신뢰를 얻어 시장을 선도할 것으로 전망된다.

 

확장 논점: 디지털을 넘어 광고 시장 전체에 미치는 영향

 

4.1 디지털 광고 외 타 매체의 변화 가능성

GPT로 인한 디지털 광고 지형 변화는 곧 광고 예산의 재분배와 타 매체에 대한 재평가로 이어지고 있다. 검색 광고 성장세가 둔화되고(구글 검색 광고 수익은 2023년 1분기 겨우 2% 증가​madtimes.org) AI로 인한 불확실성이 커지자, 광고주들은 **옥외 광고(OOH)**나 TV/극장 등 전통 매체에 다시 관심을 돌리고 있다. 특히 온라인 매체에 편중됐던 마케팅 믹스를 재균형하면서, 광고 효과를 다각화하려는 움직임이 나타난다. 이는 두 가지 측면에서 이뤄지는데, 첫째 애드센스 기반 광고(웹사이트 배너, 네이티브 광고 등)의 감소 가능성이다. AI가 웹 방문을 줄이면 구글 애드센스나 네트워크 광고의 노출도 줄어들어, 광고주들은 동일 예산으로 이전만큼 도달하지 못하는 상황에 직면할 수 있다. 이러한 환경에서는 광고 단가 상승 또는 예산 효율 악화가 불가피해진다. 이에 광고주들은 대안 매체를 찾게 된다. 둘째, 기존 매체의 재조명이다. 한동안 “전통 매체의 시대는 갔다”는 분위기였으나, 매체 분산 전략이 다시 부각되며 TV, 라디오, 옥외, 극장 등의 강점이 재평가된다. 예를 들어, TV는 여전히 대규모 동시 도달이 가능하고 브랜드 이미지를 구축하는 데 효과적이며, 극장 광고는 몰입감 있는 환경에서 관객의 광고 주목도가 높다는 장점이 있다​post.naver.com. 또한 옥외 광고는 광고 차단 불가하고 실제 세계의 맥락에서 소비자에게 다가간다는 특징이 있어, 디지털 광고의 대체제로 각광받는다.

 

이렇듯 광고 시장의 판도가 AI로 인해 변하면서, **“올드 미디어의 새로운 기회”**라는 역설적인 상황이 전개되고 있다. 다만 과거와 똑같은 방식의 부활이 아니라, 디지털 기술과 접목된 진화 형태라는 점이 중요하다. 아래에서는 OOH, 레거시 미디어, 스트리밍, 스크린(극장) 광고 각각에 대해 이러한 변화 가능성과 사례를 구체적으로 살펴본다.

 

4.2 OOH 광고의 부상: 실시간 데이터 분석 기반의 타겟팅 광고

**옥외 광고(Out-Of-Home)**는 AI 시대에 새로운 전성기를 맞을 수 있는 영역으로 꼽힌다. 팬데믹 이후 야외 활동이 늘어나고, 디지털 사이니지 기술이 발전하면서 옥외 광고 시장은 빠른 회복과 성장을 보이고 있다. 실제 미국 옥외광고 업계 매출은 2024년 91억 달러를 돌파하여 사상 최고치를 기록했으며, 전년 대비 4.5% 성장하는 견조한 상승세를 보였다​reuters.com. 특히 **디지털 옥외 광고(DOOH)**가 전체 OOH의 34%를 차지하며 7.5% 성장해 견인을 하고 있는데​reuters.com, 이는 광고주들이 창의적이고 유연한 옥외 매체에 투자를 늘리고 있음을 보여준다. 실제 2024년 상위 100대 옥외 광고주 중 60%가 집행을 늘렸고, 13개 기업은 지출을 두 배 이상으로 확대했다​reuters.com. 이 중에는 Apple, Amazon, Google, Meta 등 기술기업들도 다수 포함되어 있다​reuters.com​reuters.com. 아이러니하게도 디지털 광고의 제왕들이 전통적 옥외 매체에도 적극 투자하는 양상인데, 이는 브랜드 캠페인을 위한 대안 채널 확보와 광고 포트폴리오 분산 전략으로 풀이된다.

 

AI 기술은 OOH 광고의 타겟팅 정교화와 운영 효율화를 크게 높여주고 있다. 과거 옥외 광고는 불특정 다수를 향한 일방향 매체로서 타겟팅 한계가 뚜렷했지만, 이제는 실시간 데이터 분석으로 상황에 맞게 광고 내용을 바꾸는 프로그램매틱 DOOH가 현실화됐다. 예를 들어 런던 피카딜리광장의 디지털 빌보드는 카메라와 AI를 활용해 거리의 차량 종류를 인식, 주변에 고급차량이 많으면 럭셔리 브랜드 광고를, 대중차가 많으면 패스트푸드 광고를 내보내는 식의 타겟팅을 시도했다. 또한 날씨, 시간대, 인구통계 데이터에 기반해 콘텐츠를 자동 조정하는 사례도 늘고 있다. 한 패션 브랜드는 서울 강남의 버스정류장 디지털 사이니지에 AI를 연동해, 비가 오면 우산과 레인코트를 광고하고, 맑은 날에는 선글라스 광고를 내보냈다. 이런 상황 대응 광고는 관련성 높은 메시지로 소비자 관심을 끌어 광고 효율을 높인다​risevision.com.

 

나아가 인터랙티브 옥외 광고도 AI의 도움으로 발전 중이다. 일부 버스쉘터 광고판은 얼굴 인식 AI로 앞에 선 사람의 나이/성별을 추정해 그에 맞는 제품 광고를 표시하거나, 터치스크린/음성인식으로 소비자와 교감하는 광고를 실행한다​forbes.com. 예컨대 한 화장품 브랜드는 디지털 키오스크에 셀피를 찍으면 AI가 피부 상태를 분석해 해당 피부에 맞는 제품 광고와 쿠폰을 제공하는 설치물을 운영해 호응을 얻었다. 이러한 맞춤형 OOH는 전통 옥외 광고의 약점이던 임팩트 측정 문제도 개선한다. 얼마나 많은 사람이 어떤 반응을 보였는지 데이터를 수집할 수 있어 성과 분석과 ROI 산출이 가능해진다.

 

OOH의 부상은 프라이버시 규제로 정교한 개인 타겟팅이 어려워진 온라인 광고의 빈틈을 메우는 측면도 있다. 쿠키 규제와 개인정보 보호로 디지털 광고의 타겟팅이 제약을 받자, 차라리 장소 기반 타겟팅이 가능한 옥외로 눈을 돌리는 것이다. 특히 자차 통근층을 겨냥한 고속도로 Billboard, 젊은층 밀집 지역의 대형 전광판 등 원하는 라이프스타일 그룹에 어필할 수 있는 OOH 매체 전략이 각광받는다.

 

종합하면, OOH 광고는 AI 시대에 기술 융합을 통해 새로운 경쟁력을 확보하고 있다. 실시간 데이터 연동으로 타이밍 좋고 맥락에 맞는 메시지를 전달함으로써 과거보다 타겟 정확도와 임팩트가 상승했다. 이에 힘입어 광고주들은 OOH를 멀티채널 캠페인의 중요한 축으로 편입시키고 있으며, 앞으로도 스마트시티 인프라, 자율주행차 내부 디스플레이 등과 연계한 진화된 옥외 광고가 계속 등장할 것으로 예상된다. AI는 이러한 옥외 매체에서 창의성과 효율성을 극대화하는 엔진 역할을 할 것이다.

 

4.3 레거시 미디어의 반전 전략: 감정 기반 자동 광고 삽입과 콘텐츠 자동화

한때 쇠퇴 일로에 있던 레거시 미디어(TV, 라디오, 신문 등 전통 매체)도 AI 시대를 맞아 반전의 기회를 모색하고 있다. TV 방송의 경우, Addressable TV 등의 기술로 시청자 타겟팅 광고를 도입하여 디지털에 빼앗겼던 정교함을 되찾는 중이다. 미국에서는 2024년 기준 광고주의 53%가 Addressable TV를 “필수 구매”로 여기고, 2024~2025년 TV 업프론트 딜의 63%에 이 기술이 언급될 정도로 빠르게 확산되고 있다​adexchanger.com​adage.com. Addressable TV란 케이블/IPTV 셋톱박스 데이터를 기반으로 가구별 다른 광고를 내보내는 것으로, 예컨대 같은 드라마를 보더라도 어린이 있는 집엔 장난감 광고, 1인 가구엔 여행상품 광고를 송출할 수 있다. AI는 여기서 시청 데이터 분석과 실시간 최적화를 맡아, 어떤 시간대에 어떤 가구에게 어떤 광고 조합이 효과적인지 학습한다​stackadapt.com​destinationcrm.com. 또한 CTV(커넥티드 TV) 광고에서도 AI가 오디언스 세분화와 캠페인 성과 예측을 정밀하게 수행해주어, TV 광고가 디지털 수준의 타겟팅과 측정을 구현하게 되었다​adage.com. 이는 TV 광고의 부활을 이끄는 핵심 요소로, 광고주는 큰 화면에서 브랜드 스토리를 전달하면서도 낭비 노출을 줄일 수 있는 이점을 얻고 있다.

 

감정 기반 광고 삽입은 미래에 기대되는 혁신 중 하나다. AI가 방송 혹은 스트리밍 콘텐츠의 맥락과 시청자 감정을 분석하여, 가장 적절한 순간에 최적의 광고를 삽입하는 개념이다. 예를 들어 스포츠 경기 중계를 실시간 분석해 긴장감이 최고조일 때는 광고를 지연시키고, 인터벌에 맞춰 흥미를 이어갈 수 있는 스폰서 영상(예: 하이라이트 모음 광고)을 내보내는 식이다. 드라마 스트리밍에서는 AI가 감동적인 장면 직후 시청자가 여운을 느낄 때 정서에 맞는 광고(예: 따뜻한 이미지의 브랜드 광고)를 매칭하거나, 공포 영화 시청 중엔 오싹한 분위기를 이어 받아 스릴있는 게임 광고를 붙일 수 있다. 이러한 감정 연계 광고는 시청자의 광고 거부감을 낮추고 몰입도를 높일 것으로 기대된다​forbes.com​saleshub.ca. 현재는 주로 파일럿 연구 단계지만, 스트리밍 플랫폼들이 콘텐츠 분석 AI를 이미 활용하고 있어 상용화도 머지않았다는 평가다.

 

콘텐츠 자동화 역시 레거시 미디어가 AI로 혁신하는 분야다. 뉴스 통신사들은 오래전부터 기계작성 알고리즘으로 주식시세 기사나 스포츠 점수 기사를 생산해왔는데, GPT 계열 등장으로 문장 품질과 범위가 크게 향상되었다. 이를 통해 인력은 심층 취재나 해설에 집중하고, 단순 기사는 AI가 도맡게 되어 콘텐츠 생산 효율이 올라가고 있다​magazine.cheil.com. 예를 들어 AP통신은 분기 실적 발표 기사 상당수를 AI가 작성하게 해 기자들이 기획취재에 더 많은 시간을 쓰게 되었다고 밝혔다. 라디오 방송에서는 AI 합성 음성을 이용한 AI DJ가 등장했다. 캐나다의 일부 방송국은 실제 인기 DJ의 목소리와 화법을 학습한 AI DJ를 심야 시간대에 투입하여, 청취자들에게 음악 소개와 간단한 멘트를 제공하고 있다. 흥미로운 점은 이 AI DJ가 스폰서 멘트도 자연스럽게 녹여 전하는데, 청취자들은 큰 어색함 없이 받아들였다는 보고가 있다. 이는 향후 라디오 광고를 24시간 퍼스널라이즈드하게 전달할 가능성을 보여준다. 신문 잡지 분야에서도 자동 편집과 개인별 맞춤 에디션을 AI가 만들어주는 실험이 진행 중이다. 예컨대 온라인 경제신문은 구독자의 관심사와 행태를 AI로 분석해, 개인별 뉴스 레터를 자동 구성하고 그에 맞는 광고를 첨부한다. 독자마다 다른 지면 구성과 광고를 보는 셈이다.

 

레거시 미디어의 이러한 대응은 단순히 옛 방식을 답습하는 생존이 아니라, AI를 통해 매체 고유의 강점을 극대화하는 재탄생 전략이라 할 수 있다. TV와 스트리밍은 광범위한 감성적 연결 능력을 AI로 증폭시키고, 라디오와 신문은 친숙함과 신뢰라는 강점을 AI로 보완하며 경쟁력을 유지하려 한다. 물론 이 과정에서 프라이버시와 콘텐츠 품질 저하 우려 등 해결해야 할 과제도 있다. 그러나 AI를 적절히 활용하면 전통 매체와 디지털 매체의 경계가 허물어지며, 소비자 입장에서는 더 개인화되고 공감가는 광고 경험을 얻게 될 가능성이 크다.

 

4.4 스트리밍 플랫폼 광고(Youtube, Netflix 등)에 대한 GPT의 영향

스트리밍 플랫폼은 현대인의 주요한 콘텐츠 소비 창구로, 광고 시장에서도 큰 축을 차지한다. 이러한 OTT/동영상 플랫폼 역시 GPT 시대의 영향권에 들어와 있다. 유튜브를 예로 들면, 사용자가 궁금한 점이 있을 때 기존에는 유튜브에 검색해 영상을 시청했겠지만, 이제는 ChatGPT 등에 물어 텍스트 답변이나 요약만 보고 넘어갈 수 있다. 이는 유튜브의 검색 유입 트래픽 감소로 이어질 수 있다. 실제로 2023년 하반기부터는 “How to…” 유형의 튜토리얼 영상 조회가 정체되고, 대신 AI가 생성한 블로그형 요약이나 Q&A 사이트 활용이 늘었다는 보고가 있다. 이에 따라 유튜브 크리에이터들은 자신의 영상이 AI에 요약만 되고 정작 재생수가 줄어들까 우려하고 있다. 또한 유튜브 자체도 자동 요약 기능을 테스트 중인데​socialmediatoday.com, 이는 이용자가 영상 시청 여부를 결정하기 쉽게 돕지만, 역설적으로 일부 내용만 확인하고 영상을 끝까지 보지 않게 할 위험도 있다. 만약 시청시간이 줄어들면 프리롤/미드롤 광고 노출 기회도 줄어들 수밖에 없다. 다만 아직까지 유튜브의 총체적인 이용량은 성장세에 있고, AI 요약으로 소비가 대체되는 사례는 **제한적 분야(교육/튜토리얼)**에 머물러 있다는 분석이 많다. 엔터테인먼트나 블로그 영상은 직접 보는 경험을 대체하기 어렵기 때문이다. 그럼에도 유튜브는 미래를 대비해 AI 활용한 챕터 자동 생성, 영상 내용 태깅 등을 도입하여 광고 타겟팅을 고도화하고 있다. AI가 영상의 주제, 분위기, 제품 노출 등을 파악해 해당 부분에 적합한 광고를 책정하는 식이다. 예를 들어 게임 리뷰 영상에서 AI가 “5분~6분: 특정 게임기 언급”을 인식하면 그 구간 전후로 게임기 광고를 삽입하는 형태다. 이는 일종의 챕터별 광고 상품화로, 광고주에게 더욱 정교한 컨텍스트 광고 기회를 제공한다.

 

Netflix와 Disney+ 등 프리미엄 OTT의 경우 GPT의 영향은 다소 간접적이다. 이들 플랫폼은 과거 구독형(VOD) 모델만 있었으나, 2022년부터 **광고 지원 플랜(AVOD)**을 도입하며 광고를 받기 시작했다. 이 모델에서는 전통 TV 광고와 유사한 15~30초 광고를 시청 전후에 넣는데, GPT가 당장 이를 바꾸진 않는다. 다만, 콘텐츠 소비 형태 변화가 OTT 수익에 영향을 줄 수 있다. 만약 ChatGPT 같은 AI가 드라마나 영화 내용을 잘 요약·스포일러해버리면, 일부 이용자는 직접 시청을 건너뛰거나 빠르게 넘길 가능성도 있다. 예컨대 시즌제 드라마의 줄거리만 파악하고 싶은 경우 AI에게 물어보는 식으로 소비하면 시청 시간이 감소할 수 있다. 그렇다고 대다수가 그렇게 할 것으로 보기는 어렵지만, OTT 입장에선 이탈 지표를 예의주시할 필요가 있다. 한편 AI는 콘텐츠 검색/추천 개선으로 OTT 이용을 촉진할 수 있다. Netflix는 이미 강력한 추천 엔진을 갖고 있지만, 여기에 GPT를 접목해 사용자가 자연어로 요청하면 취향에 맞는 콘텐츠를 대화형으로 추천해주는 기능을 시험 중이다​vitrina.ai. “요즘 기분 전환될 로맨틱 코미디 있어?”라고 물으면 AI가 몇 가지를 대화로 추천하고 재생까지 연결하는 식이다. 이렇게 되면 사용자는 더 만족스러운 선택을 빨리 하고 더 오래 시청하게 될 것이므로, 광고 노출 기회도 늘어날 수 있다.

 

광고 포맷의 혁신 측면에서, 스트리밍 플랫폼들은 인터랙티브 광고나 **전략적 PPL(Product Placement)**을 AI로 강화할 것으로 보인다. Netflix는 이미 일부 콘텐츠에 QR코드형 인터랙티브 광고를 시험한 바 있는데, AI가 시청자의 관심 신호(일시정지, 음량조절 등)를 분석해 가장 관심 있어 할 광고의 QR을 띄울 수 있다. 또한 가상 PPL은 AI 컴퓨터비전 기술로 영상 속에 동적으로 브랜드 이미지를 삽입하는 것으로, 앞서 언급한 Mirriad 같은 기업과 OTT들이 제휴를 확대하고 있다. Hallmark 채널 실험 결과 가상 PPL이 광고 상기도를 16%p 높였다는 연구도 있어​nexttv.com, OTT들이 이를 적극 도입할 가능성이 크다. AI는 어떤 장면에 어떤 제품을 넣으면 효과적일지 콘텐츠 맥락을 분석해 제안하는 역할을 한다. 예를 들어 주인공이 차를 타고 가는 장면에 최신 전기차 모델을 자연스럽게 합성해 넣고, 해당 지역 시청자에게만 보이도록 하는 식의 동적 광고가 실현될 수 있다. 이는 OTT의 새로운 수익원이자 광고주의 새로운 접근 방식이 될 것이다. GPT 그 자체라기보다 AI 기술 전반의 융합 효과라고 할 수 있다.

 

결론적으로, 유튜브와 넷플릭스로 대표되는 스트리밍 플랫폼들은 GPT 시대에 위협과 기회를 모두 마주하고 있다. 정보 검색형 영상 소비는 GPT에 일부 잠식될 수 있으나, 엔터테인먼트 영상 소비는 AI로 오히려 증폭될 여지가 있다. 이들 플랫폼은 AI를 추천과 광고 타겟팅 무기로 활용하여, 개인화된 시청 경험을 제공하고 광고 효율을 높이는 데 주력할 것이다. 광고주 입장에서도 동영상 문맥 기반의 정교한 광고가 가능해지므로, 스트리밍은 여전히 매력적인 매체로 남을 전망이다.

 

4.5 스크린 광고(극장 광고)의 미래

극장 스크린 광고는 디지털 혁명 속에서도 고유한 위치를 차지해온 매체로, GPT 시대에도 간접적인 영향을 받을 것으로 보인다. 극장 광고는 영화 시작 전에 상영되는 영상 광고 및 로비/좌석 내 디스플레이 광고 등을 말한다. 이 매체의 강점은 큰 스크린과 고품질 사운드로 전달하는 몰입감 높은 브랜드 경험과, 관객들이 광고를 피하거나 건너뛸 수 없는 환경에 있다는 점이다. AI 시대에 사람들의 주목력이 분산되고 광고 회피 기술이 발달할수록, 이러한 캡티브(captive) 미디어로서 극장의 가치는 재조명된다. 실제 할리우드 대작 개봉 시기는 여전히 자동차, 통신, 정장 등 프리미엄 브랜드들이 극장 광고에 집행을 몰아주는 영역으로 남아 있다.

 

GPT 등 AI가 극장 광고에 직접 미치는 영향은 제한적이지만, 간접적 변화는 예상된다. 첫째, 광고주 예산 재분배 측면에서 앞서 언급했듯 디지털에서 전통 매체로 일부 이동이 일어나면, 극장 광고 수요도 완만한 증가를 보일 수 있다. 실제 2022~2023년 영화관 관객 수 회복과 함께 국내 극장 광고 시장도 성장세로 돌아섰다. 글로벌로 보면 2024년 미국 극장 광고 매출은 약 4억 달러대로 추산되며, 이는 2020년대 초반 팬데믹 시절 대비 크게 반등한 수치다. 둘째, 극장 광고의 디지털화가 가속될 것이다. 과거 필름으로 광고 영상을 상영하던 시대엔 유연성이 낮았지만, 이제는 극장 상영 시스템도 완전 디지털화되어 상영관별, 시간대별로 다른 광고를 내보낼 수 있다. 여기에 AI 기반 극장 광고 분석 솔루션이 도입되면서, 광고 효율 측정과 최적화가 가능해졌다. 국내 멀티플렉스 CGV는 AI 카메라로 상영관 내 착석 관객 수와 광고 시청률을 계측하는 매쉬(Mash) 시스템을 도입하여, 어떤 광고 콘텐츠에 관객이 더 집중하는지 데이터 축적을 시작했다​blog.may-i.io​blog.may-i.io. 이 데이터를 활용해 CGV는 영화 장르나 상영 시간대에 따라 가장 반응이 좋은 광고 유형을 선별 투입하고 있으며, 그 결과 광고 시청률을 16% 개선하는 성과를 거두었다고 보고했다​blog.may-i.io​blog.may-i.io.

스크린 광고 콘텐츠 실험 전후 영화 시작 전 착석률 변화 그래프​blog.may-i.io. 파란색이 새로운 AI 기반 광고 전략 적용 후 관객 조기 착석률로, 기존 대비 16%p 상승한 모습을 보여준다. 기업은 이처럼 데이터에 기반한 극장 광고 콘텐츠 기획으로 광고 효율을 높이고 있다.

 

셋째, 극장 광고 콘텐츠의 혁신이다. AI 기술은 극장 광고 크리에이티브 제작에도 활용되고 있다. 예를 들어 한 자동차 브랜드는 AI 영상 생성툴을 사용해 극장용 광고 영상을 만들었는데, 실제 차량 촬영 없이도 초현실적이면서 몰입감 있는 장면을 구현해 관객들의 시선을 사로잡았다​dudum.io. 생성형 AI를 통해 제한된 예산으로 고품질 영상 제작이 가능해지면서, 중소 광고주들도 극장 광고에 도전할 수 있는 문턱이 낮아졌다. 또한 극장 상영 콘텐츠와 연계된 광고도 시도되고 있다. CGV 사례에서 공연실황 영화 상영 전에 해당 아티스트의 인터뷰 영상을 광고 슬롯에 배치했더니, 관객들의 반응이 좋아 조기착석률이 크게 올라갔다는 결과가 있었다​blog.may-i.io. 이러한 콘텐츠 연계형 광고는 관객에게 자연스레 받아들여져 브랜드 호감도까지 높일 수 있는 기회로 평가된다. 앞으로 AI가 관객 구성을 분석해, 예를 들어 애니메이션 영화 상영 전에 가족 단위 관객에게 어울리는 제품 광고를 자동 추천·상영하는 등의 발전도 가능하다. 더불어 극장이라는 오프라인 공간을 활용한 옴니채널 캠페인도 AI로 정교화될 수 있다. 영화 시작 전 관객들의 스마트폰으로 극장 전용 쿠폰을 푸시한다든지, 영화 관람 후 설문에 응하면 경품을 주는 모바일 연동 프로모션을 AI 챗봇이 진행하는 식이다. 이는 극장 광고의 효과를 온라인으로 확장시키는 전략으로서, GPT 같은 챗봇이 관객과 소통하는 인터페이스가 될 수 있다.

 

극장 광고의 미래는 니치하지만 독자적인 생태계로 남을 것으로 보인다. AI 시대에도 사람들은 대형 스크린의 공감각적 체험을 추구하기 때문에, 극장 자체는 사라지지 않을 것이다. 다만 광고 클라이언트 입장에서는 도달 범위의 한계로 인해 극장 광고가 디지털만큼 주류가 되긴 어렵다. 그럼에도 ROI가 명확히 증명되고, 특정 타겟층에 대한 깊은 브랜드 인게이지먼트를 줄 수 있다면 투자 가치는 충분하다. AI는 극장 광고를 측정 가능하고 개선 가능한 미디어로 바꾸어가고 있으므로, 광고주는 극장을 고급 브랜드 마케팅 플랫폼으로 활용하는 방향으로 갈 것이다. 궁극적으로 GPT와 AI는 극장 광고를 포함한 오프라인 광고의 약점을 보완해주고, 각각의 매체가 가진 장점을 극대화함으로써 옴니채널 통합 마케팅 시대를 앞당기고 있다.

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이상의 분석을 통해, GPT가 바꾸는 광고 시장의 미래는 단순한 디지털 광고 지형의 변화에 그치지 않고, 광고 생태계 전체의 구조적인 재편으로 이어질 것임을 알 수 있다. 정보 소비 패턴의 변화는 검색 광고의 지형을 뒤흔들고, 광고주와 매체는 이에 적응하기 위해 전략을 혁신하고 있다. 동시에 OOH, 극장, TV 등 전통 매체는 AI와 접목하여 디지털에 뒤지지 않는 정교함과 새로운 크리에이티브로 부활을 모색 중이다. 관건은 원저작자에 대한 정당한 가치 환원과 사용자 신뢰 확보일 것이다. 이 두 가지를 토대로 삼아, GPT 기반 플랫폼들은 향후 광고의 형태를 현재 상상하기 어려울 만큼 진화시켜 나갈 것이다. 인간과 AI의 공존 속에서, 보다 개인화되고 유의미한 광고 경험이 사용자에게 제공되고, 창작자와 광고주 모두 윈윈하는 미래를 기대해본다.

 

참고 자료: Google SGE 관련 브리핑​thecore.media​thecore.media; Geeklab의 구글 광고 모델 분석​geeklab.blog; MADTimes 기사​madtimes.org; Bing 블로그 발표​blogs.bing.com; TechCrunch 보도​techcrunch.com; The Decoder 뉴스​the-decoder.com; The Core 미디어 브리핑​thecore.media; OAAA 옥외광고 보고​reuters.com​reuters.com; CGV 사례 연구​blog.may-i.io 등.

 

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