AI가 광고를 운영하는 시대, 전환을 설계하는 법

마케팅 인사이트2026.07.30

다 읽고 나면 이런 걸 알 수 있어요

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당근 전문가모드에서 확인할 수 있는 글로벌 광고 시장 트렌드

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AI가 성과를 극대화할 수 있게 하는 마케터의 역할

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전환 설계에 최적화된 당근의 광고 도구 활용법

AI에게 광고 운영을 맡기는 이유가 분명해지고 있어요

마케터의 일상은 이미 AI와 함께 움직이고 있어요. 시장 조사뿐 아니라 컨셉 기획, 카피라이팅, 캠페인 전략을 세울 때에도 AI의 손을 빌리죠. 그런데 유독 광고 운영만큼은 여전히 수동을 고집하는 경우가 많아요. 마케터가 손수 타겟을 설정하고, 매일 루틴처럼 입찰가를 조정하고, 예산까지 직접 배분해야 한다고 여기죠. 사람의 눈과 손이 더 정교하다고 믿어왔기 때문이에요.

그런데 글로벌 광고 시장이 보내는 신호는 전혀 달라요. 주요 광고 매체들은 이미 자사 매체에 특화된 AI 기반 캠페인 자동화를 기본값으로 전환했고, 실제 광고주 대다수가 이를 도입해 의미 있는 성과 향상을 경험하고 있기 때문이죠. 이러한 변화는 단순히 AI의 편의성 때문이 아니에요. 타겟팅도, 입찰 전략도, 예산 배분도 AI가 탁월하게 운영하기 때문이에요.

당근도 마찬가지예요. 당근 RISE는 실시간으로 발생하는 수많은 유저 데이터로 학습된 AI가 지금 우리 광고에 반응할 가능성이 높은 유저를 찾고, 최적의 입찰가로 성과를 끌어올려요. 실제로 2026년 2월 RISE 타겟팅 최적화 출시 이후 신규 생성된 광고 그룹을 보면, RISE 타겟팅 최적화 적용 비중은 출시 첫 달 대비 약 3배 수준으로 상승했어요.

더욱 주목할 점은, RISE 타겟팅 최적화를 적용한 광고 그룹에서 두 그룹 중 한 그룹이 RISE 자동 입찰을 함께 적용했다는 점이에요. 심지어 그 비중도 늘어나고 있죠. 타겟팅, 입찰 등 전반적인 광고 운영에 대해 AI 자동화를 선택하는 흐름이 뚜렷해진 전세계적인 흐름이 당근에서도 동일하게 보여지고 있는 셈이에요.

RISE 타겟팅 최적화 및 자동 입찰 적용률 그래프

AI가 성과를 최대화할 수 있는 환경을 만들어야 해요

그럼 이제 마케터는 어떤 역할에 집중해야 할까요? 바로 AI가 가장 잘 작동할 수 있는 최적의 환경을 만드는 것이에요. 그 출발점은 AI가 양질의 데이터를 꾸준히 공급받을 수 있도록 세팅하는 것이죠. 어떤 데이터를 얼마나 확보하느냐에 따라 AI의 성능이 달라지기 때문이에요.

이 원리를 아는 마케터들은 캠페인 목표와 연결된 주요 이벤트가 빠짐없이 수집되도록 구성하고 있어요. 이를 위해 자사 앱·웹에서 발생하는 전환 데이터를 픽셀·MMP로 연동하여 이벤트 신호를 기반으로 AI를 학습시키고 있죠. 누적되는 데이터로 실시간으로 학습하는 AI는 각 캠페인 목표에 부합하는 진짜 잠재 고객을 더 잘 찾아낼 수 있기 때문이에요. 실제로 픽셀과 MMP를 연동한 앱/웹사이트 내 전환 늘리기 캠페인에서 시간이 지날수록 최적화 학습이 진행되며 CPA는 낮아지고 CVR은 높아지는 흐름이 나타났어요.

픽셀·MMP 연동 후 '앱/웹사이트 전환 늘리기 캠페인' 성과 추이

또한, 데이터가 한 곳에 모여있을수록 효과적인 학습이 이루어질 수 있어요. 서비스마다 데이터가 흩어져 있으면, AI가 같은 유저의 행동을 하나의 맥락으로 연결하지 못하기 때문이죠. 당근은 이 문제가 구조적으로 해결되어 있어요. 하나의 앱 내에 중고거래, 모임, 부동산, 중고차, 알바 등 여러 서비스를 사용하는 각 유저의 행동 데이터가 모두 쌓이기 때문에, AI가 학습할 수 있는 데이터의 밀도가 달라요.

이제 최적의 전환 설계를 고민할 때예요

AI가 찾아온 잠재 고객을 어떻게 실제 전환까지 이끌 수 있을까요? 우선, 유저의 이탈을 최소화해야 해요. 클릭 이후 전환까지의 과정에서 앱 전환, 긴 로딩, 복잡한 입력 과정이 허들이 되어 유저를 떠나게 만들어요. 앱 내에서 모든 과정이 이루어지도록 설계하는 것이 좋아요. 또한, 캠페인을 통해 얻고자 하는 최종 목표와 광고를 클릭한 유저의 랜딩 경험이 일치해야 해요. 목표로 하는 전환의 성격에 따라 유저의 액션을 유도하는 방식이 다르기 때문이에요.

그래서 당근 전문가모드를 잘 활용하는 마케터들은 DB 수집, 구매 증대, 오프라인 방문 유도 등 다양한 캠페인 목표에 알맞은 광고 도구 선택해 랜딩 경험까지 최적화하여 전환을 설계하고 있어요.

잠재 고객 DB를 수집하고 싶다면 — 리드폼

DB 수집 목표에 최적화된 전환 설계가 필요하다면 당근 광고 도구 중 ‘리드폼’을 사용해 보세요. 당근의 리드폼은 유저의 이탈률을 최소화하기 위해 전략적으로 구성되어 있어요. 앱 내에서 리드 수집이 완결되기 때문에 개인 정보 작성 중 유저가 앱을 벗어날 필요가 없고, 당근에 이미 등록된 정보가 자동으로 채워지는 프리필(pre-filled) 기능이 있어 입력 부담도 최소화돼요. 고객 정보 수집부터 객관식 및 주관식 의견까지 다양한 양식 구성이 가능해서 캠페인 목적에 맞게 유연하게 설계할 수 있어요.

리드폼 캠페인 성과 그래프

실제 성과는 어떨까요? 내부 데이터를 살펴보니, 같은 잠재 고객 수집 목표로 집행되었지만 앱/웹사이트 전환 늘리기 캠페인 대비 리드폼으로 고객 확보하기 캠페인의 CPA가 33% 더 저렴하고 CTR이 31% 더 우수한 결과가 나타났어요. AI가 잘 찾아낸 잠재 고객을 놓치지 않고 전환까지 온전히 이끌어가는 구조가 효과적으로 작동한 셈이예요.

출시 이후 계속해서 광고주 수가 늘며 많은 브랜드에서 성과를 체감하고 있는 당근의 리드폼은 계속해서 고도화되고 있어요. 다양한 기능 업데이트도 계속되고 있어, 앞으로 더 다양한 방식의 전환 설계가 가능해질 예정이에요.

상품 구매를 늘리고 싶다면 — 카탈로그

구매 증대가 가장 중요한 목표라면 '카탈로그'를 사용해 보세요. 당근의 카탈로그는 광고주의 상품 DB를 당근 안에서 직접 노출하는 방식으로, 해당 상품에 이미 관심이 있는 고객에게 해당 상품을 보여주어 구매 심리를 자극할 수 있어요. 상품 DB만 있으면 손쉽게 캠페인을 세팅할 수 있고, 이미 다른 매체에 피드 URL을 연동하고 있다면 해당 URL 하나로 당근 캠페인에도 바로 연동이 가능해요.

카탈로그의 핵심은 연동 상품의 수예요. 상품을 많이 연동할수록 AI가 더 다양한 데이터를 학습하고, 각 유저의 행동 맥락을 바탕으로 현재 해당 유저가 가장 반응 가능성이 높은 상품을 노출해요. 상품 DB 연동으로 AI가 더 잘 운영할 수 있는 환경을 만들어줄 수 있죠.

카탈로그 성과 그래프

내부 데이터를 살펴보니, 동일 광고주의 캠페인에서 카탈로그의 DB 연동 상품수가 1천 개를 돌파한 이후 구매 CPA가 58% 감소하고 구매 전환율이 2.7배 상승했어요. AI가 학습할 수 있는 데이터가 풍부해질수록 전환 성과도 함께 향상됨을 알 수 있어요.

오프라인 매장 방문을 늘리고 싶다면 — 브랜드 지점 방문 늘리기

우리 브랜드의 오프라인 가맹점이나 지점에 잠재 고객이 방문하도록 하는 것이 광고 목표라면, 당근 앱에서 해당 매장 자체를 랜딩으로 활용할 수도 있어요. 당근의 비즈프로필은 유저가 광고를 클릭한 순간부터 실제 매장 방문까지의 여정을 당근 안에서 완결할 수 있도록 설계되어 있는데요. 쿠폰 발행, 채팅·전화 문의, 단골 등록, 예약, 포장주문 등, 오프라인 전환을 유도하는 다양한 시나리오를 하나의 비즈프로필 안에서 구성할 수 있어요.

브랜드 지점 방문 늘리기 이미지

여기에 더해, 신규 광고 목표인 ‘브랜드 지점 방문 늘리기’가 오픈되었어요. F&B, 금융 서비스 등 전국에 많은 지점을 보유한 프랜차이즈 및 다점포 브랜드의 본사에서도 편리하게 지점 광고를 운영할 수 있는 목표인데요. 그동안 지점별 광고를 운영하기 위해서는 각 지점마다 별도의 광고 계정과 캠페인을 생성해야 했지만, 이제는 하나의 광고 계정으로 본사에서 손쉽게 전국 지점의 광고를 동시 운영할 수 있어요. 광고에 반응한 유저의 위치를 기반으로 근처 지점의 비즈프로필로 자동 연결되기 때문에, 유저가 오프라인 매장의 잠재 고객으로 자연스럽게 전환되도록 설계할 수 있어요.

수많은 지점의 광고를 하나의 캠페인으로 운영하는 것은 편의성 개선 측면을 넘어, 캠페인 최적화 측면에서도 긍정적인 액션이에요. 지점별 데이터가 하나의 계정 안에 누적되면서 AI가 더 풍부한 데이터로 학습할 수 있는 환경이 만들어지기 때문이에요. 유저의 행동 데이터가 쌓일수록 AI는 각 지점에 방문할 가능성이 높은 유저를 더 정확하게 판단하고, 결국 오프라인 전환 성과를 끌어올리는 최적의 환경을 만들어 가요.

성과 극대화를 위한 최적의 구조를 만들어 보세요

당근 RISE를 통해 최적의 입찰가로 반응 가능성이 높은 유저를 찾고, 캠페인 목표에 꼭 맞는 랜딩이 해당 유저를 전환까지 이끌어요. 그렇게 쌓인 전환 데이터가 다시 당근 RISE의 학습으로 이어지면서 AI가 점점 더 성과 극대화를 위해 최적화되죠. 시간이 지날수록 더 좋은 유저를 찾고, 더 높은 전환을 만드는 구조가 만들어지는 거예요.

광고 성과 개선 선순환

AI가 더 잘 작동할 수 있는 환경을 만들고, 캠페인 목표에 맞는 랜딩으로 전환을 설계하는 것. 이 두 가지가 선순환 구조의 핵심이에요. 새로워진 광고 운영의 흐름 속에서, 당근 전문가모드와 함께 전환 설계자로서 극대화된 성과를 만들어 보세요.

📝 오늘의 콘텐츠 요약

📌 광고 운영의 무게 중심이 바뀌었어요. 편의성을 넘어, 이제 탁월함 때문에 AI에게 광고 운영을 맡기는 시대가 됐고 당근 전문가모드 안에서도 RISE 타겟팅 최적화와 RISE 자동 입찰을 함께 선택하는 흐름이 뚜렷해지고 있어요. 📌 픽셀·MMP 연동으로 이벤트 신호를 학습시키고, 당근의 원앱 구조를 활용하면 AI가 학습할 수 있는 데이터의 밀도 자체가 달라져요. 마케터는 양질의 데이터를 공급하여 AI가 가장 잘 작동할 수 있는 최적의 환경을 만들어 주어야 해요. 📌 당근 전문가모드는 캠페인 목표별 최적 랜딩 도구를 갖추고 있어, AI가 찾아온 잠재 고객을 실제 전환까지 이끌어내요. DB 수집에는 리드폼, 구매 증대에는 카탈로그, 오프라인 지점 방문에는 브랜드 지점 방문 늘리기를 선택해 성과를 끌어올릴 수 있어요.

전환을 설계하는 마케터를 위한 당근 광고 인사이트
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