솔직히 말해서, 요즘 마케팅은 ‘감’으로 버티기엔 너무 힘든 영역이 됐다고 생각합니다. 예전에는 야근하면서 키워드 모으고, 카피 수십 개 쥐어짜고, 엑셀로 데이터 뒤지던 게 당연했다면, 이제는 그 시간의 상당 부분을 AI가 대신 처리할 수 있는 시대가 되었죠. 2025년 현재, 마케터가 활용할 수 있는 AI 도구는 상상 이상으로 다양합니다. 단순히 문장 몇 줄 뽑아주는 수준이 아니라, 캠페인 방향성을 잡아주고, 타깃 페르소나를 제안하고, 광고 성과 데이터를 해석하고, 심지어는 광고 이미지와 영상까지 자동으로 만들어줍니다. 특히 카피라이팅, 데이터 분석, 광고 제작 영역은 AI 덕분에 실무 방식 자체가 바뀌고 있습니다. 이 글에서는 실제 마케터들이 자주 사용하는 유료/부분 유료 AI 툴들을 중심으로, 카피라이팅, 분석, 광고 제작 세 가지 관점에서 어떤 도구를 어떻게 활용하면 좋은지 구체적으로 정리해 보겠습니다.
카피라이팅 AI – ChatGPT, Copy.ai, Wrtn, Jasper
마케터가 AI의 힘을 가장 먼저 체감하는 지점은 바로 ‘카피라이팅’입니다. 하루에도 수십 개의 문구를 만들어야 하는 직군 특성상, 카피라이팅 AI는 사실상 필수 도구가 되었죠. 가장 대표적인 도구는 여전히 ChatGPT입니다. 단순히 한두 줄 문장을 만들어주는 것을 넘어서, 캠페인 기획 단계에서부터 슬로건 후보, 랜딩페이지 구조, 스토리텔링 흐름, A/B 테스트용 카피 세트까지 한 번에 생성할 수 있습니다. 예를 들어 “20대 여성 타깃, 가성비 화장품 론칭, 인스타그램 광고에 쓸 감성 카피 10개 만들어줘”라고 입력하면, 실제 테스트에 바로 걸어볼 수 있을 정도의 문구가 쏟아집니다. 또한 브랜드 톤을 학습시켜 “우리 브랜드는 차분하고 진정성 있는 톤을 써줘”라고 조건을 걸면 그에 맞게 조정된 결과를 보여주기 때문에, 장기적으로 브랜드 보이스를 유지하는 데도 도움이 됩니다. Copy.ai는 보다 ‘마케팅 특화 AI’라는 느낌에 가깝습니다. 랜딩페이지, 이메일 시퀀스, 세일즈 페이지, 상품 설명 등 마케팅 포맷별 템플릿이 잘 정리되어 있어, 구조 자체를 빠르게 잡고 싶은 마케터들에게 적합합니다. 특히 AIDA, PAS, BAB 같은 고전적인 카피라이팅 프레임워크를 자동으로 적용해 주기 때문에, 처음 기획을 잡을 때 ‘도대체 어디서부터 써야 하지?’라는 공포감이 크게 줄어듭니다. Wrtn(라잇나우)는 한국어 카피에 강점이 있는 도구로, SNS 게시물, 쇼핑몰 문구, 블로그 도입부, 뉴스레터 콘텐츠 등에 많이 활용됩니다. GPT 기반이지만 한국어 튜닝이 잘 되어 있고, 한글 특유의 말투·리듬감을 잘 살려줘서, 실제 한국 마케터들 사이에서 사용 후기가 빠르게 쌓이고 있습니다. 짧고 임팩트 있는 문구, 공감형 카피, 커뮤니티형 글에 특히 강합니다. 여기에 Jasper AI까지 더하면 카피라이팅 툴 라인업이 완성됩니다. Jasper는 브랜딩 설정 기능과 캠페인 단위 워크플로우가 잘 만들어져 있어, 하나의 캠페인에 대해 블로그 글 → 랜딩 페이지 → 광고 카피 → 이메일 시퀀스까지 한 덩어리로 관리할 수 있다는 장점이 있습니다. 정리하자면, 빠르고 범용적인 아이디어·초안: ChatGPT, 구조화된 마케팅 카피: Copy.ai / Jasper, 한국어 감성, 실전 카피: Wrtn 이렇게 나눠서 쓰면 카피라이팅 관련 대부분의 업무를 효율적으로 커버할 수 있습니다.
분석 AI – GA4 AI, Looker Studio, Tableau AI, Notion AI
좋은 카피를 만들려면 결국 데이터 해석이 뒷받침되어야 합니다. 2025년 현재 마케팅 분석 영역에서도 AI는 매우 중요한 역할을 맡고 있습니다. 특히 Google Analytics 4(GA4)의 AI 인사이트, Looker Studio, Tableau AI, 그리고 Notion AI는 마케터들이 실제로 자주 언급하는 조합입니다. GA4의 AI 인사이트 기능은 유입 경로, 전환율, 이탈 구간, 신규 유저 행동 등을 자동으로 분석해 줍니다. 과거에는 애널리틱스 화면을 하나씩 클릭하며 ‘어디가 문제인지’를 찾아야 했다면, 이제는 GA가 스스로 “특정 페이지에서 이탈률이 비정상적으로 높아졌다”, “특정 유입 채널에서 전환율이 급상승했다” 같은 인사이트를 알려줍니다. 마케터는 이 알림을 토대로 어떤 캠페인이 잘 되고, 어떤 랜딩이 문제인지 빠르게 파악할 수 있습니다. Looker Studio는 다양한 데이터 소스를 통합해 대시보드를 시각화하는 도구인데, AI 보조 기능 덕분에 자동 차트 추천, 지표 상관관계 분석, 트렌드 설명 문구 생성 등이 가능해졌습니다. 예를 들어 “지난달 대비 광고비는 늘었는데 전환은 줄어든 이유를 설명해 줘”라는 질문을 던지면, 채널별 성과 변화와 함께 해석을 문장으로 정리해 주는 식입니다. 이 기능은 특히 마케팅 리포트를 작성해야 하는 팀장·매니저급에서 매우 유용합니다. Tableau AI는 더 고급 분석이 필요할 때 사용됩니다. CRM, 광고, 웹로그 등 여러 시스템에서 데이터를 모아야 하는 환경에서 강력한 역할을 합니다. AI가 자동으로 군집 분석, 이상치 탐지, 패턴 발견을 수행해 주고, “어떤 고객 그룹이 고가 상품을 더 잘 구매하는지”, “재방문 고객의 공통 특성은 무엇인지” 같은 질문에 시각화된 결과로 답변해 줍니다. 그리고 마지막으로 Notion AI는 ‘요약과 정리’에 특화된 분석 도구라고 보면 됩니다. GA4, Looker, Tableau에서 뽑아낸 결과를 한데 모은 후, Notion AI에 “이번 달 캠페인 성과를 5줄로 요약해 줘”, “임원 보고용 한 페이지로 정리해 줘”라고 요청하면, 실제 보고서 초안으로 쓸 수 있을 정도의 요약본을 만들어줍니다. 이 과정에서 마케터는 복잡한 데이터 처리보다는, ‘어떤 결론을 낼 것인가’에 더 집중할 수 있게 됩니다. 결국 분석 AI 도구 조합을 잘 쓰는 마케터일수록, 숫자를 보는 시간을 줄이고 전략을 고민하는 시간을 늘릴 수 있습니다. 이게 진짜 의미 있는 생산성 향상이라고 생각합니다.
광고 제작 AI – Canva, Midjourney, DALL·E, Runway, 플랫폼 자동화
마케팅 현장에서 마지막에 가장 눈에 보이는 결과물은 결국 광고 크리에이티브입니다. 이미지·영상·배너·슬라이드 등의 제작 속도를 극적으로 올려주는 AI 도구가 2025년에는 이미 실무 표준이 되고 있습니다. 먼저 Canva는 거의 모든 중소 규모 마케팅팀에서 필수로 쓰는 툴입니다. 기존에도 활용도가 높았지만, 최근에는 AI 기능이 대폭 강화되면서 광고용 배너 자동 생성, 텍스트-이미지 변환, 브랜드 키트 기반 자동 디자인, 슬로건 자동 배치, SNS 채널별 규격 자동 조정 등 사실상 ‘반자동 아트웍 시스템’에 가까운 수준으로 진화했습니다. 디자인 전공자가 아닌 마케터도 캔바만 있으면 꽤 준수한 수준의 시안들을 빠르게 뽑아낼 수 있습니다. Midjourney는 고급 비주얼, 감성적인 아트웍, 무 OOD 이미지 제작에 자주 쓰입니다. 예를 들어, 패션 브랜드 시즌 캠페인, 프리미엄 이미지가 필요한 뷰티 광고, 라이프스타일 사진이 필요한 브랜드 브랜딩 페이지 등에 활용됩니다. 텍스트 프롬프트만으로도 상당히 완성도 높은 이미지를 얻을 수 있고, 이를 나중에 포토샵이나 캔바로 재편집하는 방식이 일반적입니다. DALL·E는 보다 실용적인 광고 이미지 제작에 적합합니다. 특히 GPT와 통합되어 있기 때문에, “이 카피에 맞는 광고 이미지를 가로형 배너용으로 만들어줘. 오른쪽은 제품, 왼쪽은 문구가 들어갈 수 있게 여백을 남겨줘” 같은 식의 세부 요청이 가능합니다. 또한 기존 이미지를 업로드한 뒤 일부만 수정하는 인페인팅 기능을 활용해, 제품 색상 변경, 배경 교체, 오브젝트 추가 같은 작업을 쉽게 할 수 있습니다. 영상 쪽에서는 Runway가 대세입니다. 짧은 광고 영상, 인트로 컷, 제품 데모 영상 등을 텍스트로 지시만 해도 자동으로 생성해 주며, 기존 영상을 업로드해서 스타일만 변경하거나 배경만 갈아 끼우는 것도 가능합니다. 쇼트폼 영상이 중요한 시대이니만큼, 마케터들이 Runway로 베이스 영상을 만들고, 이후 세부 편집만 프리미어나 캡컷으로 보완하는 식의 활용 패턴이 늘고 있습니다. 여기에 더해, Meta 광고 매니저의 Advantage+, 구글 광고의 자동 입찰·자동 소재 조합 기능처럼 플랫폼 내장형 AI도 상당히 고도화되었습니다. 이제는 한두 개의 카피·이미지 조합으로 모든 타깃을 커버하려 하기보다는, 여러 버전의 카피와 이미지를 AI에게 맡겨, 어떤 조합이 가장 잘 먹히는지 실시간으로 테스트하는 방식이 점점 기본값이 되고 있습니다. 정리하자면, 광고 제작 AI는 크리에이티브의 생산량을 폭발적으로 증가시키고, 테스트 가능한 변형 버전을 쉽게 만들어, 더 빠르게 효율 좋은 조합을 찾게 해주는 도구라고 할 수 있습니다.
결론: 요약 및 작성자 의견 포함
개인적으로, AI를 쓰는 마케터와 안 쓰는 마케터의 격차는 앞으로 더 빠르게 벌어질 거라고 생각합니다. 이미 현실적으로도, 같은 시간 안에 만들어낼 수 있는 아이디어의 양과 테스트할 수 있는 변수 개수가 완전히 다르기 때문입니다. 2025년 현재, 마케터가 선호하는 AI는 크게 세 가지 축으로 나눌 수 있습니다. 첫째, 카피라이팅 AI는 문장을 대신 써주는 단계를 넘어, 캠페인 구조와 메시지 전략까지 함께 설계해 주는 역할을 하고 있습니다. 둘째, 분석 AI는 숫자의 홍수 속에서 핵심 인사이트를 뽑아주고, 마케터가 전략에 집중할 수 있도록 돕습니다. 셋째, 광고 제작 AI는 이미지와 영상을 빠르게 양산하고, 다양한 버전을 만들어 실제 성과 기반으로 최적 조합을 찾게 해 줍니다. 결국 중요한 건 “AI를 쓸까 말까”가 아니라, 어떤 AI를 어떤 업무에, 어디까지 맡길 것인가입니다. 지금부터라도 자신이 맡고 있는 마케팅 업무를 카피라이팅·분석·광고 제작 관점에서 나누어 보고, 그 각 영역에 맞는 AI 도구를 한두 개씩 도입해 본다면, 같은 시간에 훨씬 더 좋은 결과를 만들 수 있을 것이라고 확신합니다.