PPC 20년을 지켜본 사람의 결론 — "키워드가 아니라 의도를 사는 것"

사이프러스 노스 공동창업자 그렉 핀(Greg Finn)은 20년 넘게 검색 마케팅이 손이 많이 가고 세밀하던 분야에서 자동화와 AI, 알고리즘이 점점 더 형태를 결정하는 산업으로 바뀌는 것을 지켜봤다. PPC 자동화가 무엇을 바꿨고 무엇을 남겼는지에 대한 그의 정리다.

PPC는 정밀함에 보상하던 분야였다

핀은 초기 PPC가 아주 숙련된 실무자에게 더 쉬웠다고 본다. 무엇을 하는지 아는 광고주와 모르는 광고주 사이의 격차가 훨씬 넓었기 때문이다.

광고주는 키워드, 광고, 랜딩페이지를 촘촘히 통제할 수 있었다. 완전일치는 이름 그대로 훨씬 더 문자 그대로 작동해, 개별 검색을 중심으로 극히 구체적인 경험을 구성할 수 있었다. 팀은 광고 카피부터 랜딩페이지의 작은 디자인 변경까지 집요하게 테스트했다.

"잘한다면, 더 쉬웠습니다."

지금은 자동화가 그 전문성 격차를 좁혔다. 구글은 덜 정교한 광고주를 더 경쟁력 있게 만들 수 있고, 동시에 퍼포먼스 맥스나 AI 맥스 같은 상품은 광고주가 의도적으로 선택하지 않은 경매에서 경쟁하게 만들기도 한다.

자동화가 시작된 순간

핀에게 PPC의 가장 큰 전환점 중 하나는 2014년, 구글이 캠페인에 완전일치의 근접변형 사용을 요구했을 때였다.

그전까지 숙련된 광고주는 매칭, 제외 키워드, 광고, 랜딩페이지에 극히 정밀한 통제를 행사할 수 있었다. '완전'이 반드시 완전을 뜻하지 않게 되자 핀은 구글 애즈가 어디로 향하는지 보였다. "그것이 자동화의 시작이었습니다."

확장 텍스트 광고도 큰 이정표였지만, 완전일치 정의의 변화는 더 큰 것을 뜻했다. 광고주들이 유료 검색을 정의해 온 통제권의 일부를 내주기 시작한 것이다.

이후 몇 년에서 그가 얻은 결론은 단순하다. 마케터는 자동화에 반대할 수 있지만 결국 그 안에서 성공하는 법을 배워야 한다.

광범위 검색: 피하라던 것에서 어디에나 쓰는 것으로

PPC의 변화를 가장 잘 보여주는 예가 광범위 검색이다. 핀은 한때 광고주에게 광범위 검색을 쓰지 말라고 사실상 경고하는 책 집필을 도왔다. 지금은 계정 전반에 쓴다.

이유는 광범위 검색 자체가 바뀌었기 때문이다. 현대의 매칭은 문자 그대로의 키워드를 넘어 이전 검색과 랜딩페이지 맥락 같은 신호를 고려할 수 있다. 스마트 입찰과 결합하면, 광고주는 개별 검색어가 완벽해 보이는지에 집착하기보다 결과를 평가해야 한다는 것이 핀의 견해다.

"키워드를 하는 게 아니라 의도를 하는 겁니다."

여전히 관리해야 할 명백한 제외 키워드는 있다. 다만 검색어가 이상해 보이는데 캠페인이 수익성 있는 결과를 내고 있다면, 구글이 그 개별 검색만으로는 볼 수 없는 맥락을 쓰고 있을 가능성을 고려해야 한다.

20년의 최고 혁신은 스마트 입찰

지난 20년 최고의 PPC 혁신을 꼽아달라는 질문에 핀은 결국 스마트 입찰을 택했다.

가치의 일부는 지루한 수동 입찰 관리를 없앤 데 있다. 개별 키워드를 반복해 조정하는 대신, 광고주는 목표 CPA나 목표 ROAS 같은 원하는 사업 결과를 전달하고 시스템이 경매 수준의 입찰을 결정하게 할 수 있다.

구글을 맹목적으로 신뢰한다는 뜻은 아니다. 핀은 광고주와 경쟁자가 사실상 같은 광고 플랫폼에 자기가 얼마를 낼 의향이 있는지 말하고 있다는 점을 의식하고 있다. 다만 기반이 되는 측정이 건전하다면, 자동 입찰은 수천 개의 입찰을 수동 관리하는 것보다 큰 개선이라고 본다.

브랜드 입찰은 필요악으로 남았다

핀은 구글이 경쟁사 브랜드 검색어 입찰에 훨씬 엄격했던 시기를 그리워한다. 지금은 의도적이든 자동 캠페인 유형에서 자연스럽게 발생하든, 경쟁 입찰 때문에 많은 광고주가 자기 브랜드 검색을 보호하는 데 돈을 써야 한다고 느낀다.

그는 대행사가 브랜드 검색에 귀속된 거대한 매출을 축하하면서 그 고객들이 이미 회사를 찾고 있었다는 사실을 인정하지 않는 것을 경계해야 한다고 말한다. 다만 경쟁 환경 때문에 광고주는 브랜드 입찰이 존재하지 않는 척할 수 없다.

자동화 시대에도 실수는 여전히 중요하다

핀은 뼈아픈 PPC 실수들도 떠올렸다. 커리어 초기에 한 달에 약 3만 달러를 쓰려던 캠페인이 그 금액을 일 예산으로 설정되는 사고가 있었다. 몇 년 뒤에는 구글 캠페인 데이터를 마이크로소프트 애드버타이징으로 옮기는 과정의 문제로 한 클라이언트의 광고와 키워드가 다른 클라이언트 계정에 나타났다. 그의 대행사는 잘못된 지출을 해당 클라이언트에게 보상했다.

이 경험들은 자동 임포트, 계정 구조, 캠페인 설정을 꼼꼼히 확인하는 것의 중요성을 강화했다. 자동화는 수작업을 없애지만 책임을 없애지는 않는다.

AI 모드는 좋든 싫든 미래다

핀의 예측은 단호하다. 마케터는 AI 검색이 일어날지 말지를 결정할 수 없다. "당신에게는 발언권이 없습니다. 원하는 만큼 불평할 수 있죠. 확실히 미래입니다."

그는 AI 오버뷰를 과도기적 제품으로, AI 모드를 구글이 궁극적으로 향하는 곳을 훨씬 명확히 보여주는 지표로 본다. 그의 예측은 전통적인 파란 링크를 중심으로 만들어진 익숙한 구글 경험이 5년 뒤에는 현재 형태로 존재하지 않으리라는 것이다. 구글이 AI 오버뷰를 자동으로 완전 펼치기 시작한 것도 같은 방향의 신호다.

다만 링크가 완전히 사라질 수는 없다. 구글과 다른 AI 플랫폼은 여전히 정보를 생산하는 퍼블리셔와 웹사이트 생태계에 의존한다. 과제는 검색 인터페이스가 스스로 답하는 비중이 커지는 동안 그 생태계를 지속 가능하게 유지할 경제 모델을 찾는 일이다.

AI 콘텐츠가 늘수록 진정성이 값어치를 갖는다

AI가 괜찮은 콘텐츠를 싸고 흔하게 만든다면, 사람의 진정성이 더 큰 차별화 요소가 된다고 핀은 본다. 사람들은 이미 정형화된 AI 생성 링크드인 게시물 같은 콘텐츠를 알아본다.

따라서 마케터의 질문은 AI가 '좋은' 것을 만들 수 있느냐가 아니다. 끝없이 공급되는 '충분히 좋은' 기계 생성물 사이에서 눈에 띌 만큼 훌륭한 것을 사람이 어떻게 만드느냐다. 알아볼 수 있는 목소리를 갖고, 진짜 의견을 표현하고, 오디언스가 일부러 소비하고 싶어 하는 것을 만드는 일이다.

같은 원칙이 유료 매체 안에도 적용된다. 복잡한 사업은 여전히 마케터가 여러 전환 유형, 사업 경제성, 측정, 그리고 그 모든 신호가 입찰에 어떻게 반영돼야 하는지를 이해할 것을 요구한다. AI는 실행을 가속할 수 있지만 그 뒤의 사고를 대체하지는 않는다는 것이 핀의 견해다.

젊은 자신에게 준다면: 기다리지 말고 만들라

글을 쓰고 싶으면 쓰기 시작하고, 팟캐스트를 하고 싶으면 만들고, 업계에 참여하고 싶으면 사람들에게 연락하라. 로고를 완벽하게 다듬거나 모든 가능한 결과를 계획하는 데 시간을 쓰지 말라.

일부 프로젝트는 실패하겠지만, 실패는 다음 시도를 더 낫게 만드는 정보를 준다.