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    AI matters

    마케터가 AI에 던지는 질문 10개 중 9개는 ‘검색’에 머물렀다

    2026.06.29. 17:45:58
    읽음215

    마케터들이 AI를 다룬다고 말할 때, 실제로 하는 일은 검색창에 단어를 넣는 수준에 가깝다. 앱스플라이어(AppsFlyer)가 2026년 발표한 구독 앱 마케팅 보고서를 보면, AI 어시스턴트에 던지는 질문 가운데 “왜 이런 결과가 나왔지?”라고 원인을 캐묻는 진단형 질문은 단순 조회형 질문의 10분의 1에 불과했다. 같은 보고서는 사진·비디오 앱 시장에서 AI 도구들이 기존 강자들의 점유율을 64%에서 45%로 끌어내린 ‘판도 뒤집기’도 함께 기록했다. AI가 마케팅의 기본 인프라로 깔린 시대에, 정작 그 도구를 가진 사람들이 얼마나 활용하고 있는지를 들여다본 데이터다.

    AI가 입찰과 광고 제작을 떠맡은 2026년 구독 앱 시장

    앱스플라이어 보고서는 2025년 이후 구독 앱 마케팅을 재편한 첫 번째 힘으로 인공지능(AI)을 지목한다. 여기서 말하는 AI는 더 이상 부가 기능이 아니라 마케팅이 돌아가는 바탕, 즉 인프라(infrastructure)다. 인프라란 전기나 수도처럼 없으면 일이 멈추는 기반 설비를 뜻한다. 실제로 광고 입찰을 결정하는 알고리즘은 수천 개의 변수를 실시간으로 계산해 어디에 돈을 쓸지 자동으로 정하고, 광고 소재를 만드는 생성 기술은 캠페인 준비 기간을 주 단위에서 시간 단위로 줄였다. 그 결과 경쟁의 승부처가 ‘예산이 얼마나 많은가’에서 ‘데이터가 얼마나 좋고 실행이 얼마나 빠른가’로 옮겨가고 있다는 것이 보고서의 진단이다. 이 분석은 2024년 10월부터 2026년 2월까지 17억 건의 유료 설치와 약 21억 달러 규모의 광고비, 2,900여 개 구독 앱을 집계한 익명 데이터에 기반한다.

    정보 조회와 진단 질문의 비율 10대 1, 마케터의 AI 활용 한계

    그림1. 구독 마케터의 AI 어시스턴트 활용 질의 현황(유형별) (출처: Appsflyer)

    그림1. 구독 마케터의 AI 어시스턴트 활용 질의 현황(유형별) (출처: Appsflyer)



    마케터들이 AI 어시스턴트에 던진 질문 2,532건을 분석한 결과, 전체의 절반가량이 채널 성과와 비용을 묻는 단순 조회에 몰려 있었다. 핵심은 비율이다. “7일 차 ROAS가 가장 높은 캠페인이 뭐야?”처럼 순위만 묻는 조회형 질문과, “이 캠페인의 ROAS가 왜 떨어졌지?”처럼 원인을 캐는 진단형 질문의 비율이 약 10대 1로 나타났다. 진단형 질문(Diagnostic Query)이란 결과의 원인이나 숨은 패턴을 찾아내도록 요청하는 질문을 말한다. 매체와 ROAS 영역에서 이 진단형 질문은 6%에 그쳤다. 여기서 ROAS(Return on Ad Spend)는 광고비를 1만큼 썼을 때 얼마를 벌었는지 보여주는 광고 수익률 지표다. 숫자가 작아 보이지만, 광고비를 어디에 더 쓸지 결정하는 가장 중요한 판단이 정작 AI에게 거의 위임되지 않고 있다는 뜻이다. 보고서는 이 현상을 두고 마케터들이 AI를 ‘저항이 가장 적은 경로’, 즉 답을 가장 쉽게 얻을 수 있는 용도로만 쓰고 있다고 표현했다.

    사진·비디오 앱 점유율 64%에서 45%로 끌어내린 AI 도구의 시장 파괴

    AI가 사용하는 쪽에서는 잠자고 있어도, 만드는 쪽에서는 시장을 뒤흔들고 있다. 보고서에서 가장 극적인 변화를 보인 곳은 사진·비디오 카테고리로, 상위 5개 앱이 가져가던 광고비 점유율이 64%에서 45%로 떨어졌다. 데이터셋 안에서 시장 집중도가 뚜렷하게 ‘낮아진’ 드문 사례다. 원인은 차별화된 기능을 앞세운 AI 기반 도구들의 대거 진입이었다. 이들은 기존 강자와 정면으로 부딪치는 대신 독자적인 자리를 잡으며 광고 예산을 나눠 가졌고, 그 결과 소수가 독식하던 시장이 여러 신규 진입자에게 열렸다. 반대 사례도 분명하다. 같은 기간 건강·피트니스 카테고리는 상위 5개 앱 점유율이 54%에서 73%로 치솟으며 오히려 소수 독식이 심해졌다. 자본이 탄탄한 앱만이 비싼 광고 단가를 감당하며 살아남고, 영세한 앱은 입찰 경쟁에서 밀려난 것이다. 같은 ‘AI 시대’ 안에서도 어떤 시장은 AI 신규 주자가 문을 열고, 어떤 시장은 기존 강자가 문을 닫는 상반된 장면이 동시에 펼쳐지고 있다.

    생성형 AI 앱의 수익 모델 실험과 단건 결제 도입

    생성형 AI(Generative AI) 앱 자신도 돈 버는 방식을 바꾸는 실험대에 올라 있다. 보고서에 따르면 GenAI 카테고리의 순수 구독 비중은 65%에서 60%로 줄어든 반면, 구독에 단건 결제를 더한 모델은 20% 늘었다. 초기에는 매달 자동 결제되는 정기 구독만 제공하던 앱들이, 매월 빠져나가는 돈을 부담스러워하는 사용자를 붙잡기 위해 ‘필요할 때 한 번만 사는’ 인앱 결제 방식을 추가하고 있다는 것이다. 이는 구독이라는 단일 모델에 모든 것을 걸기보다 위험을 분산하려는 움직임이다. 같은 흐름의 정반대 편에는 OTT 및 라이브 스트리밍이 있다. 이 카테고리는 순수 구독 비중을 53%에서 62%로 끌어올리며 오히려 구독에 집중했다. 보고서는 수익 모델이 명확하고 예측 가능할수록 마케터가 사용자 확보에 더 과감하게 돈을 쓴다고 설명한다. 실제로 OTT의 광고비는 안드로이드(Android)에서 240%, iOS에서 120% 늘었다. 모든 분야를 아우르는 단 하나의 정답 모델은 없으며, AI 앱조차 자기 카테고리에 맞는 답을 찾아 헤매는 중이라는 신호다.

    똑똑한 도구와 서툰 질문 사이, 진짜 격차는 사람에게 있다

    이번 보고서가 던지는 가장 묵직한 메시지는 도구가 아니라 사람을 향한다. 보고서는 현재의 AI 어시스턴트가 “왜 ROAS가 떨어졌는가”, “이 지역의 이탈을 유발하는 요인은 무엇인가” 같은 진단형 질문에 충분히 답할 능력을 이미 갖췄다고 본다. 그런데도 마케터 대부분은 순위 확인과 데이터 조회에 머물러 있다. 원인으로는 진단형 질문을 어떻게 구성해야 할지 모르는 프롬프트(prompt) 작성 능력의 한계가 지목됐다. 다만 이 해석은 4,000여 건의 질문을 집계한 한 회사의 데이터에 기반한 만큼, 업계 전체로 일반화하기보다 하나의 경향으로 받아들이는 것이 안전하다. 그럼에도 방향은 분명해 보인다. AI가 입찰과 소재 제작을 떠맡으면서 경쟁의 무게중심이 ‘질문을 던지는 능력’으로 옮겨갈 가능성이 있다. 같은 도구를 손에 쥐고도 누군가는 검색창처럼 쓰고 누군가는 원인을 캐묻는다면, 몇 달 뒤 두 사람이 만들어내는 광고 성과의 격차는 지금 데이터가 보여주는 10대 1의 질문 비율보다 훨씬 크게 벌어질 수 있다.

    FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

    Q. 마케터가 AI를 ‘검색창처럼 쓴다’는 게 무슨 뜻인가요?
    순위나 수치를 단순히 확인하는 조회용으로만 쓴다는 의미입니다. 보고서에서는 “어떤 캠페인 성과가 가장 좋아?”처럼 답을 쉽게 얻는 질문이, “왜 성과가 떨어졌어?”처럼 원인을 캐는 질문보다 약 10배 많았습니다. AI가 원인 분석까지 할 수 있는데도 그 기능을 거의 쓰지 않는다는 뜻입니다.

    Q. 사진·비디오 앱 시장에서 AI 도구가 점유율을 떨어뜨렸다는 건 좋은 일인가요?
    신규 진입자에게는 기회가 열린 긍정적 신호입니다. AI 기능을 앞세운 새 앱들이 시장에 들어오면서 상위 5개 앱의 광고비 점유율이 64%에서 45%로 낮아졌습니다. 소수가 독식하던 구조가 풀리고 더 많은 앱이 경쟁할 수 있게 됐다는 의미입니다.

    Q. 생성형 AI 앱들이 구독 대신 단건 결제를 늘리는 이유는 무엇인가요?
    매달 자동 결제되는 정기 구독을 부담스러워하는 사용자를 붙잡기 위해서입니다. 보고서에 따르면 생성형 AI 앱의 순수 구독 비중은 65%에서 60%로 줄고, 필요할 때 한 번만 사는 인앱 결제를 더한 모델이 20% 늘었습니다. 한 가지 수익 방식에만 의존하는 위험을 줄이려는 전략입니다.

    기사에 인용된 리포트 원문은 앱스플라이어(AppsFlyer)에서 확인할 수 있다.
    리포트명: 마케터를 위한 구독 서비스 현황 – 2026 (Subscription Marketing Report)
    이미지 출처: AI 생성 콘텐츠, Appsflyer
    해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.




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