생성형 AI 마케팅 사례, 영상 단가 인하와 검색 트래픽 70% 감소 대응법

무슨 일이 일어나고 있나

첫째는 영상 제작 단가입니다. Google DeepMind는 Gemini Omni 1.2 Flash를 Gemini API와 Gemini for business에 정식 출시(generally available)했어요. 영상 길이는 Omni 1.1의 10초에서 15초로 늘었고, 3초부터 15초까지 1초 단위로 지정할 수 있습니다. 가격은 Omni 1.1 대비 30% 내린 720p 기준 초당 0.07달러예요. 이 단가로 단순 계산하면 720p 15초 클립 한 편의 생성 비용은 1.05달러입니다. 다만 360p 초안 단가, 후속 편집 과금, 1080p와 4K 업스케일 비용은 원문 발췌에 공개되지 않았어요.

비용을 낮추는 장치는 가격표보다 워크플로 쪽에 있습니다. 구글이 제시한 흐름은 360p나 720p로 빠르게 초안을 만들고, 세부를 고칠 때는 클립 전체를 다시 생성하지 않고 대화형 후속 편집(multi-turn conversational editing)으로 바로잡은 뒤, 잘 나온 결과만 1080p나 4K로 올리는 방식이에요. 메커니즘으로 보면 '실패한 생성'의 비용을 줄이는 구조입니다. 기존에는 손 모양 하나가 어긋나도 10초를 통째로 다시 뽑아야 했다면, 이제는 고칠 부분만 지시하고 고해상도 비용은 최종 후보에만 쓰는 식이에요. 레퍼런스로는 인물, 제품, 스타일 이미지와 3초 이하 모션 클립, 오디오 큐를 함께 넣을 수 있고, 구글은 얼굴, 의상, 패키지 타이포그래피, 브랜드 컬러가 카메라 앵글이 바뀌어도 유지된다고 설명했습니다. 원문 예시는 모델 사진 한 장과 의상 세 벌의 앞뒤 제품 사진으로 360도 회전과 매치컷이 들어간 15초 가상 착용(virtual try-on) 영상을 만드는 장면이에요.

둘째는 비정형 데이터 분석의 엔지니어링 부담입니다. BigQuery는 AI.AGG 함수를 원문 발표 시점 기준 프리뷰로 공개했어요. 기존 AI.GENERATE, AI.CLASSIFY가 행 단위로 동작했다면 AI.AGG는 수백만 행 전체에 자연어 지시문을 적용합니다. 막혀 있던 지점은 LLM 컨텍스트 윈도우였어요. 수백만 행을 프롬프트 하나에 넣으면 잘리거나 실행이 실패하니, 데이터 엔지니어링 팀이 외부 map-reduce 파이프라인을 짜고 rate limit 백오프를 관리하고 조각 요약을 재귀적으로 이어 붙여야 했습니다. AI.AGG는 이 과정을 엔진 안으로 옮겼어요. 행 검증(10 MiB를 넘는 행은 제외하거나 오류 반환), 선택한 Gemini 엔드포인트의 토큰 한도에 맞춘 배치 분할, Vertex AI를 거친 병렬 추론, 중간 요약의 재귀 합성 순서로 진행됩니다. 과금 방식과 단가는 원문 발췌에 공개되지 않았어요.

셋째는 유입 지표입니다. AdExchanger 보도에 따르면 People Inc.의 구글 검색 추천 트래픽은 최근 2년간 70% 줄었고, 2분기에 40%, 3분기에 22% 감소했어요. CEO Neil Vogel은 People Inc. 콘텐츠와 연관된 구글 검색의 90%에서 상단에 AI Overview 요약이 뜬다고 말했습니다. 감소는 구글 검색에만 국한되지 않았어요. 핵심 세션(core sessions)은 3분기에 26% 줄어 회사가 겪은 가장 큰 단일 분기 감소를 기록했고, Vogel은 그 트래픽이 돌아오지 않는다고 투자자들에게 인정했습니다. 이 손실은 실적 발표 직전 주에 직원의 약 6%인 195명을 감원한 배경의 하나로 보도됐어요.

왜 중요한가

세 건을 나란히 놓으면 비용 곡선이 엇갈립니다. 제작과 분석은 단가와 구축 부담이 내려가는데, 검색이라는 무료 유통 채널은 적어도 이 퍼블리셔 기준으로 2년 만에 70%가 빠졌어요. 콘텐츠 공급은 늘어날 조건이 갖춰지는데 그 콘텐츠가 사람에게 닿는 통로는 좁아지는 구조입니다.

People Inc.의 매출 구성이 이 변화를 숫자로 보여 줘요. 3분기 디지털 매출은 전년 대비 2% 늘어 289 million 달러였고 12분기 연속 성장을 이어 갔습니다. 반면 미디어 사업 전체 매출은 5% 줄어 409.9 million 달러였어요. 디지털 안을 쪼개면 차이가 더 선명합니다. 웹사이트 방문과 무관한 비세션(non-session) 매출은 디지털 매출의 43%를 차지하고 3분기에 전년 대비 15% 늘었지만, 나머지 57%인 세션 기반 매출은 같은 분기에 6% 줄었어요. 방문 수에 비례해 붙는 매출은 유입이 빠지는 만큼 깎이고, 성장은 방문과 연결이 끊긴 매출이 받치는 구조입니다. People Inc.가 꼽은 비세션 우선순위는 라이브 이벤트와 액티베이션, 뉴스 애그리게이터와의 콘텐츠 라이선싱 계약이고, 함께 D/Cipher 같은 문맥 타기팅 광고 상품에도 힘을 싣고 있다고 밝혔습니다.

브랜드 마케터에게도 남의 일이 아니에요. 오가닉 검색으로 블로그나 상품 상세 페이지에 사람을 데려오던 모델은 같은 압력을 받습니다. 여기서 연결 고리가 하나 더 있어요. 방문이 줄면 매출만 줄어드는 게 아니라 클릭, 체류, 전환 경로 같은 행동 데이터도 함께 얇아집니다. 고객이 무엇을 원하는지 읽던 신호원이 마르는 셈이죠. 이때 상담 전사본, 리뷰, 앱 로그처럼 이미 쌓여 있는 비정형 퍼스트파티 데이터를 대량으로 읽어 고객 언어와 불만 주제를 뽑는 일이 그 공백을 일부 메울 후보가 됩니다. AI.AGG가 이 지점에 걸리고, 단가가 내려간 영상 생성 모델은 그렇게 찾은 메시지를 여러 변형으로 시험하는 도구로 이어져요. 다만 이 연결은 세 발표를 묶은 해석이며, 실제로 효과를 낸 사례는 원문에 공개되지 않았습니다.

이해관계, 역학

세 발표 중 두 건이 구글에서 나왔다는 점이 출발점입니다. 구글은 AI Overview로 검색 결과 상단에서 답을 직접 보여 주며 퍼블리셔로 가던 클릭을 줄이는 쪽에 서 있고, 동시에 Gemini API로는 제작 도구를, BigQuery와 Vertex AI로는 분석 도구를 팝니다. 유입이 줄어 곤란해진 기업이 대안으로 찾는 도구까지 같은 회사가 공급하는 구도예요. 영상 단가 30% 인하는 호출량을 늘리는 가격 정책으로 읽히고, AI.AGG는 쿼리 하나가 엔진 안에서 다수의 Vertex AI 추론으로 펼쳐지는 구조라 사용량 기반 매출과 맞물립니다. 데이터 팀이 얻는 '파이프라인을 직접 짜지 않아도 된다'는 편의는 반대로 보면 추론 호출 규모를 사용자가 직접 통제하던 손잡이가 엔진 안으로 들어갔다는 뜻이기도 해요. 그 단가가 발췌에 없다는 점이 도입 검토에서 가장 큰 공백입니다.

AI.AGG 글의 필자가 Google Cloud의 Strategic Cloud Engineer Pramod Niralakeri와 Cloud Migration Consultant Shruti Malgatti라는 점도 봐 둘 만해요. 사용 사례와 모범 사례는 도입과 마이그레이션을 돕는 쪽의 설명이고, 정확도나 비용을 독립적으로 잰 수치는 발췌에 없습니다. Omni 1.2의 레퍼런스 일관성 비교도 구글이 고른 포스터 애니메이션 예시 하나예요.

People Inc.의 발언은 투자자를 상대로 한 3분기 실적 발표 자리에서 나왔습니다. 회사는 구글 AI 검색 개편의 최악을 견뎌 냈고 가장 큰 유입 감소는 지나갔다고 본다고 말했어요. CFO Tim Quinn은 비세션 투자의 첫 큰 성과가 2027년에 나올 것이라고 전망했고, chairman and senior executive인 Barry Diller는 내년(원문 표현 next year)에 두 자릿수 성장으로 돌아가지 못하면 "매우 실망할 것"이라고 했습니다. 이 세 발언은 서로 다른 역할을 해요. '최악은 지났다'는 감원 직후 투자자 불안을 누르는 메시지이고, '2027년 성과'는 회수 시점을 뒤로 잡아 당장의 숫자에 대한 압박을 분산하며, Diller의 발언은 경영진에게 성과 기준선을 공개적으로 박아 둡니다. Vogel이 'Google Zero'라는 말을 자사가 만들었다고 강조한 것도 '우리는 3년 전부터 대비했다'는 서사를 세우는 장치예요. 비세션 비중 43%와 성장률 15%는 실적이지만, 2027년 성과와 두 자릿수 성장은 아직 전망과 기대치입니다.

광고주 쪽에서 볼 역학도 있어요. 세션이 줄어드는 퍼블리셔는 페이지뷰 기반 지면 대신 이벤트, 문맥 타기팅, 라이선싱 같은 상품을 더 적극적으로 팔 유인이 커집니다. 미디어 바이어가 앞으로 받는 제안서의 구성이 달라질 수 있다는 뜻인데, 그 상품들의 성과 측정 기준은 원문에 공개되지 않았어요.

실무에 주는 함의

다음 분기 계획 회의에서 꺼낼 수 있는 점검 항목을 조건과 확인 절차와 함께 정리했습니다.

• 유입 의존도를 먼저 분해해 보세요. 매출이나 리드 중 오가닉 검색 세션을 거쳐 나오는 비중을 People Inc.처럼 세션 기반과 비세션 성격으로 나눠 보는 작업이에요. 브랜드 키워드와 정보성 키워드의 유입 추이를 분리하면 감소가 어디에 몰리는지 가늠할 수 있습니다. 다만 감소 원인을 AI Overview 하나로 단정하기 전에 같은 기간의 순위 변화, 계절성, 사이트 개편 여부도 함께 확인하는 편이 안전해요.
• 영상 제작 단가표는 편당 총비용으로 다시 계산해 보세요. 720p 15초 생성 비용 1.05달러는 출발점일 뿐이고, 실제 비용은 초안 반복 횟수, 후속 편집 과금, 업스케일 과금, 검수 인력 시간이 더해져 정해집니다. Gemini for business 계약 조건과 해상도별 과금을 확인한 뒤 기존 외주 제작비와 비교하는 순서가 맞아요.
• 브랜드 일관성 QA 기준은 생성 도구를 쓰기 전에 만들어 두세요. 패키지 타이포그래피와 브랜드 컬러가 유지된다는 건 벤더 설명입니다. 로고 위치, 컬러 코드, 제품 디테일을 체크리스트로 만들고, 자사 제품 사진으로 같은 결과가 재현되는지 소규모로 시험한 뒤 집행 범위를 정하는 편이 사고를 줄여요.
• 비정형 퍼스트파티 데이터를 목록화하세요. 상담 전사본, 리뷰, 앱 로그가 BigQuery에 있다면 AI.AGG 파일럿 후보가 됩니다. 프리뷰 기능이므로 프로젝트에서 사용 가능한지와 과금 방식을 먼저 확인하고, 10 MiB를 넘는 행은 제외되거나 오류가 날 수 있으니 긴 전사본 테이블은 행 크기 분포부터 점검하세요. 비용이 공개되지 않은 상태라면 전체 테이블보다 작은 표본 테이블로 시작하는 쪽이 통제가 쉽습니다.
• 요약 결과는 원문 표본과 대조하는 절차를 붙이세요. 재귀 합성은 중간 요약을 다시 요약하는 구조라, 단계마다 빈도가 낮은 주제가 빠질 수 있어요. 무작위 원문 일부를 사람이 읽어 요약과 비교하고, 신규 불만이나 소수 의견이 결과에 남는지 따로 확인하는 단계가 있어야 보고서 근거로 쓸 수 있습니다.
• 퍼블리셔 제안서를 받는다면 측정 방식을 먼저 물어보세요. 이벤트, 문맥 타기팅, 라이선싱 기반 상품은 페이지뷰 지표로 비교하기 어려우니, 노출과 성과를 어떤 기준으로 보고하는지 확인한 뒤 기존 지면과 비교하는 게 좋아요.

리스크, 반대 관점

People Inc.는 광고 수익에 기대는 대형 퍼블리셔 한 곳입니다. 구글 검색 유입 70% 감소를 모든 브랜드 사이트에 그대로 대입하면 과잉 반응이 될 수 있어요. 90%라는 AI Overview 노출 비율도 People Inc. 콘텐츠와 연관된 검색에 한정된 회사 측 발언이고, 거래 의도가 강한 상품 검색에서도 같은 패턴이 나타나는지는 이 자료로 알 수 없습니다. 자사 데이터로 확인하기 전에 예산을 크게 옮기는 건 순서가 바뀐 결정이에요.

시나리오는 양쪽으로 열려 있습니다. 회사 판단대로 최악이 지났다면 유입 감소가 일정 수준에서 멈출 수 있고, 그 경우 검색 최적화 투자를 급히 줄인 팀은 남은 유입마저 놓칠 수 있어요. 반대로 경영진의 낙관이 틀릴 수도 있습니다. 구글 추천 트래픽의 분기 감소폭이 40%에서 22%로 작아진 건 사실이지만, 같은 3분기에 핵심 세션 감소폭 26%가 역대 최대였다는 점은 하락이 끝났다는 근거가 되지 못해요. 두 지표가 다른 방향을 가리킨다는 것 자체가 판단을 유보해야 할 이유입니다.

제작 단가 하락에도 함정이 있어요. 단가가 내려가는 건 경쟁사에게도 똑같이 적용되므로, 같은 도구로 만든 비슷한 영상이 늘어나면 소재 피로가 빨라지고 차별화에 드는 기획 비용이 다시 올라갈 수 있습니다. 초당 0.07달러는 생성 비용일 뿐, 기획, 검수, 법무 확인, 성과 측정 비용은 들어 있지 않아요. 레퍼런스 일관성 개선도 구글이 고른 예시로 보여 준 것이라, 자사 제품 이미지에서 재현되는지는 직접 확인해야 합니다.

AI.AGG는 프리뷰라서 정식 출시 전에 동작과 가격이 바뀔 수 있어요. 쿼리 한 줄이 내부에서 다수의 추론 호출로 펼쳐지는 구조라 테이블 크기와 과금 방식을 모른 채 실행하면 비용 예측이 어렵습니다. 그리고 요약은 해석이 섞인 결과물이에요. '고객 불만 1위 주제' 같은 결론을 의사결정에 쓰려면 원문 표본 대조가 반드시 붙어야 합니다.

자주 묻는 질문

bigquery 란 무엇인가요

BigQuery는 Google Cloud의 데이터 분석 서비스로, 원문 표현대로 10년 넘게 페타바이트 규모 데이터에서 합계, 활성 사용자 수, 평균 같은 정형 집계를 몇 초 안에 처리해 왔어요. AI.GENERATE, AI.CLASSIFY 같은 행 단위 AI 함수에 이어, 수백만 행 텍스트를 한 번에 의미 요약하는 AI.AGG가 원문 발표 시점 기준 프리뷰로 추가됐습니다. 마케팅 팀은 상담 전사본이나 리뷰 같은 비정형 데이터를 SQL로 분석하는 용도로 검토할 수 있어요.

생성형 AI 마케팅 사례에는 어떤 것이 있나요

구글이 Gemini Omni 1.2 Flash로 보여 준 예시는 모델 사진 한 장과 의상 세 벌의 앞뒤 제품 사진으로 15초 가상 착용 영상을 만드는 방식이에요. 제품 사진이나 캐릭터 시트를 카탈로그 회전 영상, 브랜드 광고 영상으로 바꾸는 활용도 소개됐습니다. 분석 쪽에서는 BigQuery AI.AGG로 수백만 건의 로그나 상담 기록에서 핵심 주제를 요약하는 방식이 제시됐어요. 둘 다 벤더가 공개한 예시라 자사 데이터로 결과를 검증하는 단계가 필요합니다.

AI 광고 영상 제작 비용은 얼마나 드나요

Gemini Omni 1.2 Flash는 720p 기준 초당 0.07달러로 Omni 1.1보다 30% 낮아요. 단순 계산하면 720p 15초 클립 한 편의 생성 비용은 1.05달러입니다. 360p 초안, 후속 편집, 1080p와 4K 업스케일 비용은 원문 발췌에 공개되지 않았고 반복 생성과 검수 인력 비용도 따로 들기 때문에, 실제 편당 비용은 계약 조건을 확인한 뒤 계산하는 편이 정확해요.

AI 시대 마케팅 전략은 어떻게 바꿔야 하나요

People Inc.는 구글 검색 유입이 2년간 70% 줄자 웹사이트 방문과 무관한 비세션 매출에 집중하고 있어요. 3분기 기준 이 매출은 디지털 매출의 43%이고 전년 대비 15% 늘었지만, 세션 기반 매출은 6% 줄었습니다. 브랜드 마케터라면 오가닉 검색 의존도를 먼저 측정하고, 그 결과에 따라 퍼스트파티 비정형 데이터 분석과 저비용 영상 실험의 우선순위를 정하는 순서가 현실적이에요.

AI Overview 때문에 검색 트래픽이 얼마나 줄었나요

People Inc. CEO Neil Vogel은 자사 콘텐츠와 연관된 구글 검색의 90%에서 AI Overview가 상단에 뜬다고 밝혔어요. 같은 회사의 구글 검색 추천 트래픽은 최근 2년간 70% 줄었고, 2분기 40%, 3분기 22% 감소했습니다. 다만 퍼블리셔 한 곳의 수치이고 감소 전체를 AI Overview 하나로 설명한 자료는 아니므로, 자사 유입은 키워드 유형별로 따로 확인해야 합니다.