광고 계정에 AI를 붙이자는 논의는 대부분 AI를 믿을 수 있느냐는 질문으로 시작하지만, 이 질문이 오히려 AI를 쓰지 말자는 결론으로 책임을 피하는 데 자주 쓰인다는 지적이 나왔다. 광고 운영 자동화 플랫폼 옵트마이저(Optmyzr)는 2026년 9월 15일 마케팅 전문 매체 마테크(MarTech)에 실은 스폰서 기고에서 광고 계정 AI 안전은 똑똑한 모델을 고르는 것으로 얻어지지 않으며, AI 둘레에 사람이 통제하는 절차와 장치를 겹겹이 쌓아야 얻어진다고 주장했다. 매시간 실제 돈이 오가는 광고 계정에 AI를 붙이려는 마케터라면 AI를 믿을지 말지보다 AI가 무엇을 볼 수 있고, 무엇을 할 수 없으며, 누가 먼저 승인하는지를 따져야 한다는 것이다.

광고 계정 AI 안전의 출발점, 믿음 대신 세 가지 질문

옵트마이저는 광고 계정 AI 안전을 따질 때 “AI를 믿는가”라는 질문을 버리고 “어떻게 하면 AI를 믿을 수 있는가”를 물어야 한다고 강조했다. 질문을 이렇게 바꿔야 비로소 AI 모델 둘레에 무엇을 갖춰야 사업에 안전하게 쓸 수 있는지로 논의가 옮겨 간다는 것이다.

여기서 말하는 AI는 AI 에이전트다. AI 에이전트란 사람의 지시를 받아 스스로 데이터를 조회하고 입찰가나 예산을 바꾸는 작업까지 실행하는 AI를 말한다. 무대는 클릭당 과금(PPC) 광고 계정이다. 클릭당 과금 광고란 검색창 위의 광고처럼 사용자가 광고를 누를 때마다 광고주가 돈을 내는 방식으로, 설정 하나가 잘못되면 그만큼 돈이 바로 빠져나간다.

옵트마이저는 새 광고 대행사를 고르는 장면에 빗대 설명했다. 새 대행사를 들일 때 막연히 믿느냐고 묻는 사람은 없다. 그 팀이 무엇에 접근할 수 있는지, 확인 없이 무엇을 바꿀 수 있는지, 누가 결과물을 검토하는지를 묻는다. 그저 믿는다는 대답으로 이 세 질문을 대신하는 광고주도 없다.

AI 에이전트에게도 같은 세 질문을 던지면 된다. 첫째는 AI가 무엇을 볼 수 있는가, 둘째는 AI가 무엇을 할 수 있는가, 셋째는 누가 승인하는가다. 두 번째 질문의 핵심은 AI에게 무엇을 시켰느냐가 아니라, 누가 무슨 말을 하든 구조적으로 무엇을 못 하게 막았느냐다. 세 번째 질문도 나중에 변경 이력을 훑어보는 사람이 아니라, 실행 전에 허락해야 하는 사람이 누구인지를 묻는다. 옵트마이저는 자사가 살펴본 에이전트형 광고 운영 환경 대부분이 첫 번째 질문에는 그럭저럭 답하지만 나머지 둘은 훨씬 엄격해질 여지가 있다고 진단했다.

첫 번째 잠금장치, 계정 전체를 보여주는 그라운딩

AI가 볼 수 없는 빈틈은 곧 AI가 지어낼 자리다. 옵트마이저는 그라운딩을 편의 기능이 아니라 안전 기능으로 봐야 한다고 밝혔다. 그라운딩(grounding)이란 AI가 추측이 아닌 실제 데이터에 근거해 답하도록 필요한 정보를 빠짐없이 연결해 주는 것을 말한다.

기고가 든 장면은 이렇다. 데이터가 빈약하게 연결된 AI에게 지난달 전환 1건당 비용(CPA)이 왜 올랐는지 물으면 AI는 막힘없이, 즉시 답한다. 다만 그 답은 AI가 실제로 닿을 수 있었던 계정의 일부 조각에만 근거한다. AI가 보지 못한 부분에 진짜 답이 통째로 있었을 수도 있다. 옵트마이저는 빈약한 데이터에 연결된 AI가 계정의 3분의 1만 보고도 자신 있는 답을 내놓을 수 있으며, 스스로 추측하고 있다는 사실을 모르기 때문에 추측이라고 알려주지도 않는다고 경고했다.

더 곤란한 점은 말투로 구분할 수 없다는 것이다. AI는 아는 것을 말할 때와 지어낸 것을 말할 때 똑같이 확신에 찬 어조를 쓴다. 마케터가 AI의 답을 읽고 이 부분은 추측 같다고 눈치챌 단서가 없다는 뜻이다.

그래서 옵트마이저는 AI가 광고 데이터를 판단할 때 연결되어야 할 정보의 기준을 구체적으로 제시했다. 구글 애즈(Google Ads) API가 제공하는 모든 항목을 직접 조회할 수 있어야 하고, 누군가 골라 놓은 요약 보고서만으로는 부족하다. 광고 클릭 뒤 사이트에서 무슨 일이 일어났는지 볼 수 있도록 구글 애널리틱스 4(GA4) 데이터가 같은 자리에 있어야 한다. 사람이 화면에서 바꾼 것, 스크립트가 바꾼 것, 외부 도구가 바꾼 것을 가리지 않는 전체 변경 이력도 필요하다. 그래야 3월에 광고비 대비 매출(ROAS)을 흔든 변경을 누가 했는지 묻는 질문이 단체 대화방의 추리 게임이 아니라 답이 있는 질문이 된다.

광고를 띄우지 않을 검색어를 지정하는 제외 키워드도 계정, 공유 목록, 캠페인, 광고 그룹의 네 단계에 흩어져 있어 한데 모아 봐야 한다. 옵트마이저는 제외 키워드가 AI가 자신 있게 틀리는 대표적인 영역이라고 짚었다. 이 밖에 경쟁사와 겹치는 키워드에서 우리 광고 성과를 보여주는 구글 애즈의 입찰 통계(Auction Insights), 같은 업종 계정 사이에서 우리 계정의 클릭률, 클릭당 비용, 전환율, 노출 점유율이 몇 번째쯤인지 보여주는 백분위 순위, 구글, 마이크로소프트, 메타, 아마존, 링크드인, 오픈AI, 틱톡, 야후까지 여러 광고 플랫폼 데이터, 그리고 계정의 사업 모델과 과거에 시도했던 전략을 담은 계정 프로필을 기준으로 들었다. 특히 경쟁사 관련 질문은 답을 따로 확인할 방법이 없어, AI가 사실이 아닌 내용을 사실처럼 만들어내는 환각을 잡아내기 가장 어렵다고 덧붙였다.

두 번째 잠금장치, AI도 바꿀 수 없는 계정 정책

AI가 실수로 한 달 치 광고비를 날리지 못하게 막는 방법은 AI에게 조심해 달라고 부탁하는 것이 아니다. 옵트마이저는 AI가 할 수 있는 일과 없는 일을 정하는 정책 계층을 AI와 분리해 두어야 하며, 그래야 AI가 규칙 자체를 바꿀 수 없다고 밝혔다. 기고는 이를 한 번 정하고, 어디서나 항상 집행하는 규칙이라고 표현했다.

이 발상의 뿌리는 기고자가 수년간 여러 저서에서 다뤄 온 자동화 레이어링(automation layering)이라는 개념이다. 기고에 따르면 자동화 레이어링은 한 시스템이 일을 하고, 두 번째 시스템이 그 결과가 우리 사업에 맞는지 검증한 뒤에야 반영하는 방식이다. 원래는 구글의 자동 입찰과 예산 자동화가 첫 번째 시스템, 광고주가 만든 규칙과 스크립트가 두 번째 시스템이었다. 이제 첫 번째 자리를 AI가 차지했을 뿐이다. 옵트마이저는 AI가 더 창의적이고 때로 예측하기 어렵기 때문에 두 번째 검증 계층이 덜 필요해진 것이 아니라 오히려 더 필요해졌다고 설명했다.

계정 정책은 절대 하면 안 되는 일을 적어두는 규칙이다. 기고가 든 예시는 한 번에 입찰가를 10% 넘게 올리지 않기, 정해진 한도를 넘는 예산 변경 금지, 특정 캠페인은 손대지 않기, 경쟁사 브랜드 검색어 추가 금지 같은 것들이다.

이 정책의 핵심은 누가 요청했는지를 따지지 않는다는 점이다. 입찰가를 20% 올리자고 제안한 AI도 막히고, 환각에서 나온 변경도 막힌다. 문서 안에 몰래 숨겨진 지시문도 막힌다. 소수점을 잘못 찍은 신입 직원도 막히고, 금요일 밤 11시에 휴대폰으로 급하게 설정을 바꾸려는 마케터 본인도 막힌다. 선의나 직급에 따른 예외는 없다.

그래도 꼭 반영해야 한다면 의도적으로 예외 승인을 하면 된다. 이때 승인한 사람의 이름이 기록에 남는다. 옵트마이저는 알아차리지도 못한 채 넘어갈 수 있는 예외 승인은 안전장치가 아니라 페인트로 그려 놓은 과속방지턱에 불과하다고 표현했다.

규칙을 AI에게 주는 지시문, 즉 프롬프트에 적어두면 안 되는 이유도 분명하다. 기고에 따르면 프롬프트 속 규칙은 말솜씨 좋은 사용자에게 설득당하거나, AI가 읽도록 건네받은 문서에 숨은 지시문에 넘어가거나, 긴 작업 도중 AI 스스로 조금씩 흐트러지면서 무너질 수 있다. 반면 계정에 걸린 규칙은 AI든 스크립트든 사람이든 어떤 경로로 계정에 들어오더라도 똑같이 적용된다.

세 번째 잠금장치, 실행 전 사람의 승인 5단계

계정 정책이 넘지 말아야 할 선을 긋는다면, 세 번째 장치는 그 선 안에서 이뤄지는 변경까지 사람이 먼저 보게 만든다. 모두가 사람이 중간에서 확인한다고 말하지만, 어느 화면에서 누가 어떤 대기열로 확인하는지 답할 수 있는 곳은 드물다. 옵트마이저는 흔히 돌아오는 대답인 “변경 이력을 나중에 확인한다”는 말이 사실상 아무도 확인하지 않는다는 뜻이라고 꼬집었다.

옵트마이저가 가져온 해법은 소프트웨어 개발 현장의 오래된 관행이다. 개발자는 다른 사람이 검토한 변경 요청 없이 코드를 실제 서비스에 반영하지 않는다. 기고는 매달 수십만 달러를 쓰는 광고 계정이 웹페이지 디자인 한 줄 수정보다 허술한 절차로 운영되는 이유를 업계가 제대로 답한 적이 없다고 지적했다.

옵트마이저가 소개한 절차는 다섯 단계다. 먼저 AI가 제안한다. 입찰가, 예산, 캠페인 일시 중지, 새 제외 키워드 추가 같은 모든 변경은 초안 형태의 변경 요청이 되고, 이 단계에서는 아무것도 광고 플랫폼에 반영되지 않는다. AI의 역할은 이렇게 하면 좋겠다는 제안과 그 이유를 내놓는 데서 끝난다. 다음으로 계정 정책이 각 항목을 검사하고 판정 결과를 붙인다. 막힌 항목은 막혔다는 표시와 이유가 함께 보인다.

그림1. AI 제안이 광고 계정에 반영되기까지의 변경 요청 5단계 (자료: 옵트마이저, 마테크 기고)

세 번째 단계에서 사람이 검토 화면을 연다. 변경 항목, 항목별 이유, 정책 경고, 시간순 기록, 승인 권한이 있는 사람 목록이 한 화면에 나온다. 네 번째 단계에서는 실제로 반영될 내용을 미리 본다. AI가 하려는 일을 말로 풀어 쓴 설명이 아니라, 브랜드 캠페인의 목표 광고비 대비 매출이 200%에서 220%로 바뀐다는 식의 정확한 수치다. 마지막으로 사람이 확인 버튼을 눌러야 비로소 광고 계정에 변화가 생긴다.

AI가 제안하든 동료가 제안하든 모든 변경은 같은 통로를 지난다. 옵트마이저는 동료가 올린 변경 요청에서 검토자는 두 번째 눈이지만, AI가 올린 변경 요청에서는 검토자가 첫 번째 눈이라고 표현했다. 동료의 제안은 이미 한 사람의 판단을 거쳤지만, AI의 제안은 사람이 처음 들여다보는 것이라는 의미로 읽힌다.

3월에 바뀐 목표 CPA, 11월에도 설명할 수 있는 기록

승인 대기열은 안전장치를 넘어 계정의 의사결정 기록이 된다. 옵트마이저는 안전을 위해 만든 변경 요청 대기열이 자사가 가져 본 것 중 가장 좋은 계정 문서가 됐다고 밝혔다.

기고가 든 장면은 광고 대행사라면 한 번쯤 겪는 일이다. 11월에 광고주가 3월에 왜 목표 CPA를 바꿨는지 묻는다. 변경 요청 기록이 있으면 당시 제안 내용, 이유, 정책 판정, 승인자와 승인 시점을 바로 꺼내 보여줄 수 있다. 사람이 제안했는지 AI가 제안했는지, 추천의 근거가 된 데이터가 무엇이었는지, 최종 결정을 누가 내렸는지도 확인된다.

반대로 이 기록이 없는 대행사를 떠올려 보면 차이가 선명하다. 여섯 달이 지난 뒤 대화 기록을 뒤지거나 변경 이력을 들여다봐야 하는데, 변경 이력은 무엇이 바뀌었는지는 알려줘도 왜 바뀌었는지는 알려주지 않는다. 옵트마이저는 대행사에게 이 기록이 안전 문제이면서 동시에 광고주의 신뢰를 얻는 근거가 된다고 강조했다.

지루할수록 좋은 AI, 한 층씩 쌓는 안전장치

세 잠금장치를 모두 갖춘 AI 광고 운영 환경을 옵트마이저는 칭찬의 의미로 지루하다고 표현했다. 성능이 모자라서가 아니라, AI가 무엇을 보는지, 무엇을 구조적으로 할 수 없는지, 사람 없이는 아무것도 반영되지 않는다는 사실을 모두 알고 있기 때문이다. 기고는 흥미진진함은 분석 결과에서 나와야지, 점심 먹는 사이 AI가 무슨 일을 벌였을지 걱정하는 데서 나오면 안 된다고 적었다.

세 장치를 한꺼번에 갖출 필요는 없다. 옵트마이저는 각 장치가 서로 다른 실패를 막고, 켜는 날부터 따로 효과를 낸다고 설명했다. 아무것도 없다면 효과가 가장 빠르고 절차 부담이 가장 적은 그라운딩부터 시작하고, 이미 AI에게 변경 권한을 줬다면 이번 주에 계정 정책을 더하라고 권했다. 둘 다 갖췄다면 승인 대기열이 개인이 쓰는 도구를 팀 전체가 쓰는 체계로 바꿔 준다.

세 장치는 서로를 강화한다. 그라운딩이 AI 제안의 질을 높이면 검토가 숙제가 아니라 도움이 되고, 계정 정책이 말도 안 되는 제안을 먼저 걸러내면 대기열이 짧게 유지돼 사람들이 계속 열어 보게 된다. 옵트마이저가 순서보다 쌓아 가는 것 자체가 중요하다고 강조한 이유다.

기고는 한 번 AI 광고 운영을 시도했다가 자신 있게 틀린 답을 받고 조용히 접은 마케터에게 다시 시험해 보길 권했다. AI 모델이 틀린 답을 낸 원인이 모델 자체보다 AI가 볼 수 있던 데이터와 둘레의 장치에 있었을 수 있다는 뜻이다.

다만 이 글은 옵트마이저가 자사 제품을 소개하는 스폰서 기고라는 점을 함께 봐야 한다. 마테크는 기고의 결론을 확인하지도 반박하지도 않는다고 밝혔고, 기고에는 세 장치가 실제로 사고를 얼마나 줄였는지 보여주는 수치가 없다. 그럼에도 AI 안전을 모델 선택이 아니라 사람이 통제하는 구조의 문제로 본 관점은 특정 도구와 상관없이 따져볼 만하다. AI에게 광고 계정 권한을 주기 전에 우리 조직이 세 질문 중 어디까지 답할 수 있는지 점검해 볼 필요가 있다.

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

Q1. 광고 계정에 AI를 연결하면 어떤 위험이 있나요?
AI가 계정 데이터를 일부만 볼 수 있으면 보지 못한 부분을 추측으로 채우고, 그 추측을 확신에 찬 말투로 전달할 수 있습니다. 또 변경 권한이 있는 AI가 잘못 판단하면 입찰가나 예산이 곧바로 바뀌어 실제 광고비 손실로 이어질 수 있습니다.

Q2. AI에게 주는 지시문에 규칙을 적어두면 안전하지 않나요?
옵트마이저는 지시문에 적은 규칙은 사용자의 교묘한 설득, 문서에 숨겨진 지시문, 긴 작업 중 AI의 흐트러짐으로 무너질 수 있다고 설명합니다. 그래서 규칙을 AI가 아닌 광고 계정 자체에 걸어 AI, 스크립트, 사람 모두에게 똑같이 적용하라고 권합니다.

Q3. 광고 계정 AI 안전장치는 어디서부터 시작하면 좋나요?
기고는 아무 장치도 없다면 AI가 계정 전체 데이터를 보도록 연결하는 그라운딩부터 시작하라고 권합니다. 이미 AI에게 변경 권한을 줬다면 계정 정책을 먼저 추가하고, 이후 사람이 승인하는 변경 요청 절차를 더하는 방식으로 한 단계씩 쌓으면 됩니다.

기사에 인용된 리포트 원문은 마테크(MarTech)에서 확인할 수 있다.
리포트명: 3 ways to make AI safer in a live ad account (Optmyzr 스폰서 기고, MarTech, 2026년 9월 15일)
이미지 출처: AI 생성 콘텐츠
해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.