AI 광고 자동화 사례 3건으로 본 광고주 통제권 회수법

무슨 일이 일어나고 있나

네이버가 16일부터 베타로 내놓는 ADVoost 플레이스는 자동 소재 생성, 자동 입찰, 자동 타깃팅을 묶은 AI 광고대행 서비스입니다. 광고 이미지와 홍보 문구는 스마트플레이스에 등록된 이미지와 혜택으로 만들어지고, 스마트플레이스 정보가 바뀌면 광고에도 자동 반영됩니다. 광고주가 손댈 수 있는 건 요일과 시간대뿐이에요. 제작된 소재는 수정 불가, 개별 입찰가 설정 불가, 세부 타깃 설정 불가입니다. 과금은 CPC이고 입찰 단가는 경쟁 상황과 광고품질을 반영해 실시간 조정됩니다. 노출 지면은 PC, 앱 지도, '새로오픈' 탭, PC, 모바일 통합검색이고, 사전 심의가 필수인 병의원 업종은 대상에서 빠졌습니다.

숫자는 이미 나왔습니다. 김희철 네이버 CFO는 2분기 실적발표 콘퍼런스콜에서 광고지면 최적화와 타깃팅 고도화로 AI가 광고 매출 증가분의 60% 이상을 기여했다고 밝혔고, 2분기 광고 매출은 1조4472억원으로 전년 동기 대비 7.5% 늘었습니다. 먼저 나온 애드부스트 쇼핑은 지난 7월 기준 네이버 쇼핑 광고주를 전년 동기 대비 2.5배로 키웠어요. 카카오는 자동입찰을 이미 운영 중이고, 소재 자동 생성과 캠페인 운영, 의사결정까지 지원하는 AI 인텔리전스를 담은 'AI 크루'를 개발하고 있습니다. 대상 시장은 800만 소상공인입니다.

같은 시기 OpenAI는 일부 광고주에게 AI 네이티브 광고를 테스트하고 있습니다. 광고의 콜투액션이 'Chat with us' 같은 문구이고, 누르면 브랜드 웹사이트가 아니라 ChatGPT 안의 브랜드 전용 채팅으로 들어갑니다. Wayfair가 Sponsored Agent 파일럿에 참여한다고 확인했고, paid media 디렉터 Morgan Brown은 제품 정확성과 투명성, 서비스 핸드오프에 가드레일을 두고 제한된 규모로 테스트한다고 밝혔어요. Sarah Friar OpenAI CFO는 9월 8일 Goldman Sachs Communacopia and Technology 콘퍼런스에서 지금 ChatGPT 응답 하단에 붙는 광고(무료, Go 플랜 대상)는 '기본적인 출발점'일 뿐이며 더 AI 네이티브한 형식의 '초기 신호'를 보고 있다고 했습니다.

세 번째 조각은 법정에서 나왔습니다. 제9연방항소법원이 Perplexity의 AI 브라우저 Comet의 Amazon 접속을 막았던 예비적 금지명령을 취소하고 사건을 지방법원으로 환송했어요. Comet의 Assistant는 이용자 컴퓨터에서 Amazon에 접속하고 화면 스크린샷을 Perplexity 서버로 보내 다음 행동 지시를 받습니다. Perplexity는 Safari가 이용자 대신 주소와 결제 정보를 자동 입력하는 것과 같다고 주장했고, 항소법원은 화면 수신과 지시 전달만으로 서버 침입이 성립하지 않는다고 봤습니다. 캘리포니아 북부 연방지방법원이 2026년 3월에 낸 금지명령이 뒤집힌 겁니다.

왜 중요한가

세 사건은 광고 실행의 어느 지점을 누가 쥐는가라는 같은 질문을 다룹니다. 네이버는 소재와 입찰이라는 캠페인 입력값을, OpenAI는 클릭 이후의 랜딩이라는 출력값을, Comet 판결은 사이트 방문 주체의 정의를 건드립니다.

네이버 구조를 뜯어보면 통제권 이전의 성격이 분명해집니다. 소재 수정 불가와 개별 입찰가 설정 불가가 한 세트로 묶였다는 건, 광고주가 크리에이티브 품질과 획득 단가 어느 쪽도 직접 조정할 수 없다는 뜻입니다. 여기서 한 단계 더 파고들면 메커니즘이 보여요. 소재가 스마트플레이스 등록 정보에서 자동 생성되므로 광고의 진위 책임은 스마트플레이스 관리자에게 남는데, 노출 시점의 문구를 결정하는 건 네이버의 생성 로직입니다. 프로모션 종료일이나 가격 변경이 스마트플레이스에 늦게 반영되면 광고 문구와 실제 조건이 어긋난 채 지도와 통합검색에 걸리고, 소상공인 계정에서는 이 불일치를 감지할 사람도 절차도 없습니다. 자동 반영은 편의 기능이자 책임 전가 경로예요.

AI 기여 60% 이상이라는 발표도 방향을 읽어야 합니다. 이건 광고 매출 증가분의 기여이지 광고주 ROAS 개선치가 아닙니다. 매출 증가분은 광고주 수 증가, 클릭 수 증가, 클릭 단가 상승 세 갈래로 분해되는데 어느 쪽이 얼마인지는 공개되지 않았습니다. 애드부스트 쇼핑 광고주가 2.5배로 늘었다는 수치는 첫 번째 갈래의 비중이 크다는 신호로 읽히고, 자동입찰이 '클릭 수가 극대화되도록 입찰 단가를 실시간 조정'하는 방식이라는 원문 설명은 세 번째 갈래도 배제할 수 없다는 뜻입니다. 클릭 극대화 목적함수에서 광고주 전환 효율은 직접 최적화 대상이 아니에요.

OpenAI 쪽은 측정 구조를 흔듭니다. 랜딩페이지가 없어지면 GA4 세션도 없고, 스크롤 깊이도 장바구니 이벤트도 없습니다. 의도와 이탈 시점은 대화 로그 안에 있는데 그 로그를 광고주가 어디까지 받을지는 공개되지 않았습니다. Zeno Group의 Shamsul Chowdhury는 지금까지 투자 대비 성과가 크지 않았다고 말했고, 원문 자체가 출시 7개월이 지난 ChatGPT 광고를 여전히 'promising, still unproven'으로 표현합니다. Google과 Meta의 비용 상승과 정체된 성과 때문에 연말 쇼핑 시즌 대안으로 거론되는 상황이지만, 대안이라는 판단을 뒷받침할 공개 성과 데이터는 없습니다.

Comet 판결은 트래픽 측정의 바닥을 건드립니다. 분쟁의 핵심 중 하나가 AI 에이전트 활성화 여부를 알리는 User-Agent 문자열을 Perplexity가 쓰지 않은 점이었어요. 그 문자열이 있으면 Amazon은 Assistant 접근을 식별해 차단할 수 있습니다. Amazon이 처음 Assistant를 식별해 차단한 뒤 Perplexity가 이를 피하려고 문자열을 의도적으로 바꿨는지는 당사자 간에 다툼이 있습니다. 식별자가 없으면 차단도 안 되고 분류도 안 됩니다. 이 문제는 이미 숫자로 나타나고 있어요. Cloudflare 집계로 자동화 에이전트와 봇이 전체 웹 요청의 절반 이상을 차지하고, GoFish는 전자상거래 고객사의 봇 트래픽이 전년 대비 80% 늘면서 리타게팅 성과가 지난해 4분기부터 계속 나빠졌고 타게팅 범위를 좁히자 평균 CPM이 20% 올랐다고 설명했습니다. 반대로 John Lewis는 AI 에이전트 검색 비중이 1년 만에 0.3%에서 2.5%로 늘었다고 했고, Mellow Sleep은 AI 어시스턴트발 트래픽 전환율이 사이트 평균보다 여러 배 높다고 밝혔습니다. 같은 트래픽이 누구에게는 매출이고 누구에게는 CPM 20% 청구서인데, 지금 대부분의 스택은 이 둘을 구분하지 못합니다.

이해관계, 역학

네이버가 얻는 건 광고 매출만이 아닙니다. 업계는 네이버 목표를 데이터 선순환 체계 구축으로 봅니다. 축적한 광고 데이터로 소상공인 광고 서비스를 만들고, 그들이 만드는 데이터를 다시 AI 고도화에 넣는 구조예요. 800만 소상공인 계정에서 나오는 소재 반응 데이터는 대형 광고주 수백 곳에서 얻는 것보다 업종, 지역, 시간대 다양성이 큽니다. 소재 수정을 막은 설계가 여기서 의미를 가집니다. 광고주가 임의로 소재를 바꾸면 생성 모델의 학습 신호가 오염되고 A/B 비교의 통제 조건이 깨지니까요. 광고주 편의라는 설명과 학습 데이터 품질 관리라는 동기가 같은 방향을 가리킵니다. 업계 관계자가 '네이버가 UGC와 광고 사업으로 축적한 데이터는 해외 AI 기업 기술력이 상향 평준화될 때 빛을 발할 것'이라고 말한 대목이 이 유인을 정확히 짚습니다. 즉 이 서비스의 손익은 CPC 매출이 아니라 데이터 자산 축적으로 계산되고 있을 가능성이 높아요.

OpenAI의 유인은 체류와 의도 데이터입니다. 클릭이 외부 사이트로 나가면 그 이후 행동은 OpenAI가 볼 수 없어요. 대화창 안에 브랜드 에이전트를 붙이면 구매 의도의 전 과정이 플랫폼 안에서 벌어집니다. Accuracast의 Farhad Divecha가 이 형식을 WhatsApp으로 보내는 Meta 광고에 비유한 게 정확한데, 메시징으로 유도하는 광고는 광고주에게 리드를, 플랫폼에는 대화 데이터를 남깁니다. 여기에 배경 하나를 더해야 유인이 선명해집니다. MarTech 분석에 따르면 ChatGPT 사용자층은 2025년 9월 이후 정체됐고 이 중 구글과 겹치지 않는 비중은 5%뿐이에요. 독자 유통망 없이 사용자 증가가 멈춘 플랫폼이 광고 단가를 정당화하려면 노출량이 아니라 데이터 깊이로 승부해야 합니다. 대화창 광고는 그 계산의 산물로 읽는 게 자연스럽습니다.

OpenAI의 매출 구조도 이 판단을 보강합니다. 2030년 매출 전망 2800억 달러 중 ChatGPT Ads는 1000억 달러이고 나머지 1800억 달러는 B2B 제품에서 나올 것으로 예상되며, 최근 임원 교체도 모두 엔터프라이즈 B2B 출신입니다. 광고는 주력이 아니라 보조 엔진이라는 뜻이고, 그래서 광고주 입장에서 장기 플랫폼 전략으로 삼기에는 근거가 약합니다. 반면 Microsoft가 최근 회계연도에 OpenAI에서 240억 달러 매출을 올렸고 이것이 Microsoft AI 사업의 약 70%에 해당하니 ChatGPT 자체의 존속 가능성은 높습니다. 존속은 하되 광고 우선순위는 낮은 채널, 이게 지금 ChatGPT Ads의 위치예요. SE Ranking 조사에서 BestMoney 한 광고주가 전체 ChatGPT 광고의 13.56%를 차지한다는 수치도 기회의 신호가 아니라 시장 미성숙의 신호로 읽는 게 맞습니다. 2026년 8월 유럽 31개국으로 확장했다는 사실은 인벤토리가 늘고 있다는 뜻이고요.

같은 시기 Amazon Ads는 Amazon DSP를 통해 광고주가 ChatGPT 앱 안에서 광고를 살 수 있는 파일럿을 미국 일부 광고주 대상으로 시작했고 Delta Vacations가 첫 참여 브랜드로 이름을 올렸습니다. 지난 18개월간 Netflix, Roku, Spotify, SiriusXM, Disney, Hulu, ESPN 인벤토리를 잇달아 확보해온 흐름의 연장이에요. OpenAI 입장에서는 Criteo, StackAdapt, 주요 에이전시 홀드코에 이어 Amazon이라는 가장 큰 이름을 붙인 것이고, Amazon 입장에서는 대화형 트래픽을 자사 구매 데이터와 타겟팅 로직에 편입시키는 작업입니다. 광고주가 보는 건 인벤토리 하나가 늘어난 것이지만, 실제로 움직이는 건 데이터 파이프라인의 연결 지점입니다.

Amazon 쪽 계산도 봐야 합니다. Amazon은 2025년에 자체 에이전트형 AI 제품을 냈고, Comet 출시 전부터 Perplexity에 AI 제품의 Amazon Store 접근을 허용하지 않겠다고 통보했으며 출시 후에도 재차 알렸습니다. 남의 에이전트는 막고 내 에이전트는 키우는 구조인데, 이번 판결은 그 전략의 법적 수단 하나를 약화시켰을 뿐이에요. 판결문이 현재 소송기록의 접근 방식에 한정된 판단이라고 못 박았고, 이용약관을 통한 접근 규제는 별개라고 명시했습니다. 다음 라운드는 약관 개정과 기술적 식별 차단으로 갑니다. Amazon이 지금 규제 리스크를 안고 있다는 점도 변수인데, FTC가 8월 31일 7년 넘게 숨겨진 최저 입찰가(soft reserve price)로 광고주에게 웃돈을 물렸다는 혐의로 Amazon을 제소했습니다. 경매 투명성 압박과 에이전트 접근 통제를 동시에 방어해야 하는 상황이에요.

한 발 떨어져서 보면 규칙을 만드는 쪽이 그 규칙으로 가장 이득을 보는 패턴이 반복됩니다. AI 안전 담론도 마찬가지예요. OpenAI Sam Altman, Anthropic Dario Amodei, Google DeepMind Demis Hassabis, SpaceX Elon Musk가 주말 사이 개발 속도 조절에 느슨하게 합의했고, 제3자 감사 도입과 자국 연구소 규제, 글로벌 감속 협정이라는 3단계 제안이 Amodei 에세이에 담겼습니다. 비판자들은 경쟁자를 막고 오픈소스 진영을 약화시키며 실질 규제를 피하려는 '카르텔'이라고 불렀어요. AI Futures Project의 Daniel Kokotajlo는 이 아이디어가 CEO들의 독창적 발상이 아니라 수년간 외부에서 요구해온 내용이라고 지적했고, 지난 7월 1000명 넘는 AI 연구소 직원이 감속을 요구하는 공개서한에 서명했습니다. NYU 겸임교수이자 국토안보부 신기술정책 전 디렉터인 Nick Reese는 업계 전체에 새로운 챔피언이 필요하다면서, 우리가 무엇을 향해 만들고 있는지에 대한 현실적 비전이 한 번도 없었다고 했습니다. 제3자 감사와 국가별 규제는 스타트업과 오픈소스에는 감당하기 어려운 비용이고 자본과 데이터를 선점한 대형 연구소에는 상대적으로 가벼운 부담입니다. 광고 쪽에서도 소재 생성과 입찰 최적화 규칙을 플랫폼이 독점하면, 저가 자동화로 버티던 마테크 대행사는 가격 경쟁력만으로 살아남기 어렵습니다.

실무에 주는 함의

스마트플레이스를 소재 원본 관리 대상으로 승격하세요. ADVoost 플레이스처럼 소재 수정이 원천 불가한 상품에서 실제로 통제 가능한 건 입력 데이터뿐입니다. 상호명, 대표 이미지, 혜택 문구를 브랜드 가이드에 맞게 먼저 정리하고, 프로모션 시작, 종료를 스마트플레이스 업데이트 시점 기준으로 캘린더에 박아두세요. 종료일 하루 전 갱신 같은 관행을 남겨두면 자동 반영 구조에서 그대로 사고가 됩니다. 조정 가능한 운영 레버는 요일과 시간대 둘뿐이니, 영업시간과 픽업 가능 시간대에 맞춘 노출 스케줄이 유일한 최적화 포인트입니다.

자동화 캠페인 옆에 수동 대조군을 남기세요. 개별 입찰가를 정할 수 없는 상품에서는 성과 변화의 원인 분해가 불가능합니다. 예산의 일부를 기존 수동 캠페인으로 유지하고 CPC와 전환당 비용을 주 단위로 별도 시트에 쌓아 자동화 전후를 비교하세요. 플랫폼이 발표하는 'AI 기여 60%'는 플랫폼 매출 기준 수치이니 내 계정 단가 판단에는 쓰지 않는 게 맞습니다. 대조군을 없애는 순간 비교 기준 자체를 잃습니다.

봇, 에이전트 트래픽 분류를 서버 로그 레벨에서 먼저 검증하세요. User-Agent로 AI 에이전트를 식별할 수 없는 상황이 진행 중이니, 리타게팅 성과가 나빠졌을 때 예산부터 옮기지 말고 봇 트래픽 비중을 먼저 재야 합니다. GoFish 사례처럼 타게팅 범위를 좁히는 대응은 CPM 20% 상승이라는 대가를 동반하니, 원인 확인 없이 쓰면 비용만 늘어요. 세션당 페이지뷰와 체류시간 분포에서 비정상 패턴을 찾는 쪽으로 기준을 옮기고, 검증 후에야 퍼스트파티 데이터나 리테일 미디어로의 이동이 회피책인지 트렌드 편승인지 판단할 수 있습니다.

ChatGPT 광고를 테스트한다면 데이터 반출 조건을 먼저 물어보세요. 대화 로그 원문, 의도 분류 결과, 이탈 시점 중 무엇을 받을 수 있는지, 자사 CDP에 넣을 식별자가 있는지가 핵심입니다. 지금 공개된 내용에는 없습니다. Wayfair도 제품 정확성, 투명성, 서비스 핸드오프에 가드레일을 두고 제한된 규모로 테스트한다고 했으니 파일럿 범위는 좁게 잡는 게 맞고, 예산은 전체의 한 자릿수 비율에서 3개월 단위로 끊어 CPM과 전환 데이터를 쌓는 정도가 현실적입니다. Amazon DSP 경로가 열렸으니 수수료 구조 비교도 함께 해보세요.

측정 파이프라인을 채널 구조 변화에 견디게 만드세요. BigQuery Augmented Analytics의 Table-Valued Functions처럼 지표 변화 원인 진단과 핵심 요인 분석을 SQL 체이닝으로 처리하면, 랜딩 구조가 바뀌어도 원인 분석 흐름을 유지할 수 있습니다. 실험 쪽은 Datadog Experiments의 CUPED 분산 감소나 Global Lift 같은 기법으로 자동화 도입 효과를 대조군과 비교 검증하는 구조를 만들어두면, 플랫폼이 주는 숫자 없이도 판단할 수 있어요. 요점은 도구가 아니라 '플랫폼 리포트와 독립된 판단 근거를 하나는 갖고 있는가'입니다.

리스크, 반대 관점

이 흐름이 과장일 가능성부터 봅시다. ChatGPT 광고는 출시 7개월이 지났는데도 unproven이고, 광고주들은 ROI에 확신이 없습니다. Sponsored Agent는 파일럿이고 접근 광고주 수도 명확하지 않아요. 여기에 구조적 제약이 하나 더 있습니다. ChatGPT 사용자 중 구글과 겹치지 않는 비중이 5%뿐이라면, 이 채널은 새 오디언스를 여는 창구가 아니라 기존 검색 예산을 옮겨 담는 그릇에 가깝습니다. 증분이 없는 채널에 예산을 옮기면 총 매출은 그대로인데 측정만 어려워져요. 대화창 광고가 매출 기여를 증명하지 못하면 조용히 축소될 수 있습니다.

네이버 자동화도 대상이 한정적입니다. ADVoost 플레이스는 전문 마케터를 고용하기 어려운 소상공인과 중소기업 대상 상품이고 병의원은 제외됐습니다. 대형 광고주의 브랜드 캠페인 운영 방식이 곧바로 이렇게 바뀐다고 보기는 어려워요. 다만 애드부스트 쇼핑이 광고주를 2.5배로 늘린 전례가 있으니 플랫폼이 상위 상품군으로 확장할 동기는 충분합니다. 반대 시나리오도 있습니다. 소재 획일화로 클릭률이 떨어지기 시작하면 네이버가 먼저 부분 수정 기능을 열 수도 있어요. 통제권은 플랫폼 성과가 나빠질 때 되돌아오기도 합니다.

Comet 판결은 과대 해석 위험이 큽니다. 판결문은 AI 에이전트 전반의 면책을 인정한 게 아니라고 명시했고, 다른 사실관계에서의 책임은 별개라고 했습니다. CFAA를 해킹 방지법에서 광범위한 정보 부정이용 규제법으로 확대해서는 안 된다는 기존 판례를 강조한 판단이에요. 지방법원은 차단 도구 개발과 탐지 대응 비용이 5,000달러를 크게 넘는다고 봤으니 손해 요건 자체가 부정된 것도 아닙니다. 에이전트 접근이 자유로워졌다고 읽으면 틀립니다.

가장 흔한 함정은 자동화 성과를 플랫폼 지표로만 판단하는 습관입니다. 자동입찰이 클릭 극대화를 목적함수로 삼으면 클릭 수와 CTR은 오릅니다. 그 클릭이 매출로 이어지는지는 별개 측정이 필요한데, 소재도 입찰도 타깃도 플랫폼이 쥔 상태에서는 어느 변수가 성과를 움직였는지 분해할 수 없어요. 그래서 대조군 유지가 비용이 아니라 판단 인프라입니다.

반대로 통제권을 지키려다 실행 속도를 놓치는 함정도 있습니다. 소재 검수와 승인 단계를 늘리면 계절 프로모션 타이밍을 놓치고, 그 손실이 소재 품질 개선분보다 클 수 있습니다. 통제권 회수는 전 영역에 균등하게가 아니라 브랜드 리스크와 금액 규모가 큰 지점에 선택적으로 걸어야 합니다. 리스크 낮은 지역 노출은 자동화에 맡기고, 가격, 혜택 문구처럼 사실관계가 걸린 영역만 원본 데이터 관리로 통제하는 이중 트랙이 현실적입니다.

자주 묻는 질문

AI 광고 자동화 사례로 뭐가 있나요

네이버 ADVoost 플레이스는 자동 소재 생성과 자동 입찰, 자동 타깃팅을 묶어 16일부터 베타로 나옵니다. 카카오는 자동입찰을 운영 중이고 소재 자동 생성과 캠페인 의사결정을 지원하는 AI 크루를 개발 중이에요. OpenAI는 클릭하면 브랜드 AI 에이전트 대화창이 열리는 Sponsored Agent 형식을 Wayfair 등과 파일럿하고 있고, Amazon Ads는 Amazon DSP로 ChatGPT 앱 내 광고를 살 수 있는 파일럿을 Delta Vacations와 시작했습니다.

네이버 ADVoost 플레이스는 광고 소재를 수정할 수 있나요

수정할 수 없습니다. 이미지와 홍보 문구는 스마트플레이스에 등록한 이미지와 혜택으로 자동 제작되고, 광고주는 제작된 결과를 직접 수정하지 못합니다. 개별 입찰가와 세부 타깃도 설정할 수 없고 조정 가능한 건 요일과 시간대뿐이에요. 스마트플레이스 정보를 바꾸면 광고에 자동 반영되니 소재 통제는 원본 데이터 관리로 해야 합니다. 사전 심의가 필수인 병의원 업종은 이용 대상에서 제외됐습니다.

ChatGPT 광고는 효과가 있나요

아직 증명되지 않았습니다. Zeno Group의 Shamsul Chowdhury는 지금까지 투자 대비 성과가 크지 않았다고 말했고, 광고주들도 ROI에 확신이 없는 상태입니다. Sarah Friar OpenAI CFO는 9월 8일 Goldman Sachs 콘퍼런스에서 현재 응답 하단 광고를 '기본적인 출발점'이라고 표현했어요. ChatGPT 사용자 중 구글과 겹치지 않는 비중이 5%라는 점을 감안하면 새 오디언스 확보보다 기존 검색 예산 이동에 가까울 수 있어, 단기 테스트 채널로 접근하는 편이 안전합니다.

AI 에이전트가 사이트에 접속하면 차단할 수 있나요

이용약관으로는 규제할 수 있습니다. 제9연방항소법원은 Comet 관련 금지명령을 취소했지만, 판결은 현재 소송기록의 접근 방식에 한정된 판단이며 Amazon의 약관을 통한 접근 규제는 별개라고 명시했어요. 기술적으로는 AI 에이전트 활성화를 알리는 User-Agent 문자열이 있으면 식별해 차단할 수 있는데, Perplexity가 이 문자열을 쓰지 않은 점이 분쟁의 핵심 중 하나였고 의도적으로 바꿨는지는 당사자 간 다툼이 있습니다.

AI 광고 자동화를 도입할 때 뭘 먼저 점검해야 하나요

소재와 입찰의 통제 범위를 상품 스펙에서 확인하고, 대조군으로 쓸 수동 캠페인을 일부 남겨두세요. CPC와 전환당 비용을 주 단위로 별도 보관해 자동화 전후를 비교하고, 리타게팅 성과가 흔들리면 서버 로그에서 봇 트래픽 비중부터 재야 합니다. 대화형 광고 형식은 대화 로그와 식별자 반출 조건을 계약 단계에서 먼저 확인하는 게 맞습니다.