💌 이 글은 2026. 06.11 KV 뉴스레터로 발행된 글입니다.
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광고는 언제나 '딱 맞는 사람에게, 딱 맞는 순간에'를 목표로 해왔습니다. AI 기반 타겟팅이 실시간 대화 맥락과 잠재적 욕구까지 포착하게 된 지금, 드디어 그 목표에 가장 가까이 다가선 것처럼 보이는데요.

그런데, 기술이 정밀해진다고 해서 모든 영역이 해결되는 건 아닙니다. 수요가 예고 없이 발생해 사전 데이터가 아예 존재하지 않는 카테고리, 그리고 광고가 성공적으로 도달해도 오히려 불쾌감으로 이어지는 카테고리가 구조적으로 존재합니다.

이번 글에서는 검색, 알고리즘, AI가 도달하지 못하는 두 가지 사각지대와, 그것이 광고 전략에 무엇을 의미하는지 살펴봅니다.

• 📊 데이터가 존재하지 않는 수요: 알고리즘이 마주한 장벽
• 🔍 코호트 추적의 한계, AI가 넘을 수 있을까?
• 😬 크리피니스(Creepiness), 광고가 닿았는데 오히려 역효과가 나는 조건
• 🔄 광고 전략의 진짜 출발점은 어디일까?
   

광고는 언제나 ‘필요한 사람에게, 딱 맞는 순간에’ 제품을 선보이는 것을 목표로 해왔습니다. 그리고 지금 그 목표에 가장 가까이 다가선 기술이 있죠. AI 기반의 광고 타겟팅은 소비자의 검색 이력과 구매 패턴을 넘어, 대화 맥락과 실시간 행동 신호까지 정확하게 읽어내는 것을 목표로 합니다.

AI가 핵심 전략으로 떠오른 광고업계를 보면 비로소 기술의 완성형이 등장한 것만 같습니다. 그런데, 정말 그럴까요?

많은 사람들이 광고 타겟팅 기술을 선형적 발전으로 이해합니다. 검색 키워드 기반의 광고에서 알고리즘 기반의 개인화로, 다시 AI 기반의 초개인화로 발전하며 더 정교한 기술로 더 넓은 영역을 커버할 수 있다는 논리인데요.

실제로 대부분은 그렇지만, 사실 우리의 믿음이 작동하지 않는 뜻밖의 영역도 존재합니다. 알고리즘이 도달하지 못하는 검색 데이터의 영역, AI가 모으지 못하는 데이터의 회색지대는 과연 어디일지 살펴보려 합니다.

광고의 작동 원리

광고의 기본 원리는 단순합니다. 상품을 노출시키고, 사람들이 이를 선택할 수 있는 환경을 조성하죠.

인터넷 초기 시절에는 정확한 검색어를 통해 원하는 물건이나 서비스, 정보를 찾아내는 게 중요한 능력이었는데요. 이때 검색 광고는 사람들이 상품을 더 찾기 쉽게, 잘 볼 수 있게 만드는 게 목표였습니다.

알고리즘은 여기에 ‘상품에 맞는 사람을 찾아내는 능력’을 더했습니다. 사용자의 행동 이력을 바탕으로 개인의 선호를 파악하고, 선호에 맞는 상품을 추천하죠.

그리고 AI는 여기서 한 발 더 나아가 대화 내용과 실시간 맥락, 아직 명시적으로 표현되지 않은 욕구까지 포착해 광고를 최적화하고자 합니다.
 

이러한 타겟팅은 잘 맞는 영역에서는 실제로 강력합니다. 이커머스에서 ‘이 상품을 본 사람이 함께 구매한 상품’은 전환율을 높이고, 스트리밍 플랫폼의 콘텐츠 추천은 체류 시간을 효과적으로 늘려주죠. 패션, 식품, 엔터테인먼트처럼 반복 구매가 이루어지고 선호가 일관된 카테고리에서 알고리즘과 AI는 광고 효율을 실질적으로 높일 수 있습니다.

그런데, 이 논리가 통하지 않는 카테고리가 있습니다.

기술이 발전해도 메워지지 않는 틈

광고 타겟팅의 핵심 전제는 과거의 행동으로 미래 수요를 예측할 수 있다는 것입니다.

누군가 러닝화를 검색했다면, 그 옆의 배너로 스포츠 의류 광고를 띄우는 게 합리적입니다. 특정 장르의 책을 반복 구매했다면 비슷한 분위기와 장르의 도서를 추천하는 게 효과적이죠. 데이터가 쌓일수록 뾰족하게 취향을 예측할 수 있고, 광고의 구매 전환율이 올라갑니다.

데이터가 존재하지 않는 수요

하지만 이 전제가 성립하지 않는 영역이 있는데요. 대표적으로 요양병원이 있습니다.

요양병원에 대한 수요는 예고 없이 발생합니다. 어르신이 갑자기 쓰러지시거나, 주변에서 더 이상 혼자 일상생활을 하시기 어렵다고 판단하면 보호자는 그때 처음으로 요양병원을 검색하기 시작합니다. 이전까지는 관련된 검색 이력도, 행동 패턴도 없지만 병원을 최대한 빨리 찾아야 합니다. 수요가 0%에서 100%로 점프한 것입니다.

구글의 다양한 광고 타겟팅 설정 중에서도 Life Events 타겟팅을 들여다보면, 이 구조가 더 선명하게 드러납니다. 현재 구글이 제공하는 생애 이벤트 카테고리는 사업 창업, 대학 졸업, 주택 리모델링, 이직, 결혼, 이사, 반려동물 입양, 주택 구매, 은퇴로 총 9개입니다. 이들의 공통점은 모두 준비 기간이 있고, 예측 가능하며, 소비 지출이 따라오는 이벤트라는 점입니다.

즉, 사람들은 수개월에 걸쳐 예비 행동을 하기 때문에 구글이 데이터 흔적을 포착할 수 있는 것입니다. 반면 요양병원 입원이나 갑작스러운 수술, 예상치 못한 이혼 결정 등 예고 없이 발생하는 이벤트는 타겟팅할 수가 없습니다. 알고리즘이 예측할 수 없는 영역의 경계가 이 카테고리에서 드러나는 것이죠.
 

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