구글이 2026년 2월 예정된 Demand Gen 제품군 업데이트를 통해 광고의 '의도'를 '전환'으로 연결하는 과정을 간소화하며 AI 우선 광고 전략을 강화하고 나섰다. 고도화된 머신러닝 모델을 활용한 이번 업데이트는 유튜브와 디스커버리 피드 전반에서 가치가 높은 잠재 고객을 자동으로 식별하는 최적화 타겟팅 및 고객 확보 목표 기능을 핵심으로 한다.

단순히 적절한 대상을 찾는 것을 넘어 캠페인의 기술적 건전성을 높이는 데에도 주력했다. 특히 웹사이트 전체 트래킹을 간소화하는 '구글 태그 게이트웨이'를 도입하여 오프라인 데이터와 디지털 신호 사이의 간극을 메웠으며, 이에 따라 AI가 더욱 정교한 예측 입찰을 수행할 수 있도록 고품질 데이터를 공급하는 기반을 마련했다.

이러한 기술적 진보는 실질적인 성과로 이어지고 있다. 구글 내부 데이터에 따르면 타겟팅, 입찰, 소재, 데이터 등 4가지 핵심 권장사항 중 최소 3가지를 준수한 광고주는 전환수가 40% 급증하는 결과를 얻었다. 특히 의류 브랜드 크롭(Cropp)은 AI 생성 소재와 자동화된 타겟팅 솔루션을 결합해 광고비 대비 매출액(ROAS)을 50%나 끌어올리는 데 성공했다.

이와 같은 변화는 구글 AI가 디지털 마케팅의 미세한 조정 업무를 도맡고, 인간 전략가는 고차원적인 서사 구축과 창의적인 방향 설정에만 집중하게 되는 업계의 거대한 흐름을 잘 보여준다. 결과적으로 광고주들은 복잡한 운영 부담을 덜면서도 데이터 기반의 정교한 마케팅 성과를 누릴 수 있을 것으로 기대된다.

구글이 2026년 2월 예정된 Demand Gen 제품군 업데이트를 통해 광고의 '의도'를 '전환'으로 연결하는 과정을 간소화하며 AI 우선 광고 전략을 강화하고 나섰다. 고도화된 머신러닝 모델을 활용한 이번 업데이트는 유튜브와 디스커버리 피드 전반에서 가치가 높은 잠재 고객을 자동으로 식별하는 최적화 타겟팅 및 고객 확보 목표 기능을 핵심으로 한다.

단순히 적절한 대상을 찾는 것을 넘어 캠페인의 기술적 건전성을 높이는 데에도 주력했다. 특히 웹사이트 전체 트래킹을 간소화하는 '구글 태그 게이트웨이'를 도입하여 오프라인 데이터와 디지털 신호 사이의 간극을 메웠으며, 이에 따라 AI가 더욱 정교한 예측 입찰을 수행할 수 있도록 고품질 데이터를 공급하는 기반을 마련했다.

이러한 기술적 진보는 실질적인 성과로 이어지고 있다. 구글 내부 데이터에 따르면 타겟팅, 입찰, 소재, 데이터 등 4가지 핵심 권장사항 중 최소 3가지를 준수한 광고주는 전환수가 40% 급증하는 결과를 얻었다. 특히 의류 브랜드 크롭(Cropp)은 AI 생성 소재와 자동화된 타겟팅 솔루션을 결합해 광고비 대비 매출액(ROAS)을 50%나 끌어올리는 데 성공했다.

이와 같은 변화는 구글 AI가 디지털 마케팅의 미세한 조정 업무를 도맡고, 인간 전략가는 고차원적인 서사 구축과 창의적인 방향 설정에만 집중하게 되는 업계의 거대한 흐름을 잘 보여준다. 결과적으로 광고주들은 복잡한 운영 부담을 덜면서도 데이터 기반의 정교한 마케팅 성과를 누릴 수 있을 것으로 기대된다.