퍼포먼스 효율이 떨어진 자리에 무엇을 둘까 — 아임웹이 말한 '딥 커머스'

마케팅 환경 변화로 이전의 성공 공식을 지탱하던 퍼포먼스 마케팅의 효율이 하락하고, 검색엔진 기반 노출의 영향력이 약화되면서 브랜드 성장 방식이 전환되고 있다.

김태오 아임웹 최고제품책임자(CPO) 가 서울 코엑스에서 열린 브랜드콘에서 제시한 진단이다. 그는 다음 성장 축으로 '딥 커머스' 를 제시했다.

발견 방식이 바뀌었다

소비자가 브랜드를 발견하는 방식이 두 갈래로 바뀌고 있다.

1. AI 질의의 고도화
2. 블로그·커뮤니티 등 UGC 및 크리에이터 채널의 영향력 확대

이 변화의 규모를 보여주는 수치가 있다. 지난해 미국 홀리데이 시즌 온라인 매출에서 크리에이터 관련 마케팅 비중이 20%를 넘었다.

즉 사이트 밖 언급이 브랜드 노출에 중요한 역할을 한다는 뜻이다. 자사 채널을 아무리 정교하게 다듬어도, 발견은 점점 다른 곳에서 일어난다.

이 구조는 AI 검색에서도 동일하게 확인된다. 모델이 이미 아는 브랜드를 우선 검색한다는 연구는 AI는 이미 아는 브랜드를 3.2배 더 검색한다 — 신규 브랜드에 불리한 구조에서 다뤘다. 사이트 밖에서 쌓인 언급이 곧 AI가 아는 브랜드를 만든다.

AI가 실행 업무를 흡수한다

운영 측면의 변화는 더 직접적이다. 발표에서 언급된 사례에 따르면 AI가 실행 업무를 흡수하면서 전환율 최적화(CRO) 인력이 6명에서 1명으로 줄어든 경우가 발생했다.

이 숫자를 어떻게 읽을지가 중요하다. 인력 감축 자체가 목적이라면 단순한 비용 절감 이야기다. 하지만 발표의 논지는 다른 쪽이다.

실행이 자동화될수록 실행 역량은 차별화 요소가 되지 못한다. 누구나 같은 도구로 같은 수준의 A/B 테스트와 페이지 최적화를 돌릴 수 있다면, 그 영역에서 우위를 만들기 어렵다.

그래서 남는 것: 데이터와 사람

김 CPO의 결론은 명확하다. 궁극적 경쟁력은 보유한 데이터와, 사람의 평가·아이디어 같은 사람의 역량에서 나온다.

• 데이터: 남이 갖지 못한 고객 이해
• 사람: 무엇이 좋은 것인지 판단하는 능력, 그리고 아이디어

AI가 실행을 가져갈수록 무엇을 실행할지 정하는 판단의 값이 올라간다는 논리다. 그것이 '깊이(deep)'가 다음 성장 축이라는 주장의 근거다.

마케터가 가져갈 것

첫째, 퍼포먼스 효율 하락을 개별 계정 문제로 진단하지 않는다. ROAS가 떨어질 때 소재와 입찰부터 손보는 것이 습관이다. 하지만 발견 경로 자체가 이동 중이라면, 계정 최적화로 되돌릴 수 있는 몫에는 한계가 있다.

둘째, 사이트 밖 언급을 측정 항목에 넣는다. 크리에이터 마케팅 비중이 20%를 넘는다는 수치는 이것이 실험이 아니라 채널이라는 뜻이다. 국내 흐름은 2026년 3분기 인플루언서 마케팅 트렌드: AI 커머스와 '취향 소비'가 바꾸는 하반기 전략에서 정리한 바 있다.

셋째, CRO 인력 감축 사례를 그대로 적용하지 않는다. 6명에서 1명은 특정 사례이며, 조직 규모와 성숙도에 따라 결과가 다르다. 다만 실행 업무의 비중을 줄이고 판단 업무의 비중을 늘리는 방향은 참고할 만하다.

넷째, 데이터 자산을 정의한다. "우리 데이터가 경쟁력"이라는 말은 흔하지만, 실제로 경쟁사가 못 가진 데이터가 무엇인지 적어보면 목록이 짧다. 그 목록을 늘리는 것이 딥 커머스의 실무적 출발점이다.