퍼포먼스 마케팅 산업의 AI 에이전트란 무엇일까?
국내 플레이어 중에서는 대중에게도 잘 알려진 B2B SaaS 솔루션이 많지 않지만, 글로벌에서는 슬랙(Slack), 세일즈포스(Salesforce), 노션(Notion), 줌(Zoom) 등 유명한 솔루션들이 있습니다. 하지만 2025년 들어 "B2B SaaS"라는 표현이 줄어들게 되었습니다. 그 이유가 무엇일까요?
B2B SaaS 2.0: AI 에이전트란 무엇입니까?
AI 에이전트(Artificial Intelligence Agent)의 단어 자체를 해석해본다면, 인공지능 에이전트, 즉 AI 기술로 구현한 업무 비서 내지는 에이전시를 생각해볼 수 있습니다. 우리가 업무를 수행할 때 활용하는 도구를 넘어 협업하는 동료로 진화하게 되는 것입니다. 인공지능은 결국 지능(Intelligence), 즉 사람을 돕거나, 대체하거나, 혹은 너무나 많은 사람들이 필요해서 구현하기 어려웠던 것들을 실현하는 형태로 일상생활에 녹아들 수밖에 없습니다.
한편 B2B SaaS 솔루션은 기본적으로 업무 프로세스의 고도화 내지는 자동화를 목적으로 합니다. 세일즈포스는 영업을 직접 수행하는 세일즈맨들의 업무를 자동화하는 툴이고, 슬랙은 회사 내 업무 커뮤니케이션을 더 편하게 해주는 툴이며, 아틀라시안(Atlassian)의 지라(Jira)나 컨플루언스(Confluence)는 업무 관리와 문서화를 잘 정리하고 수행하게 해주는 툴입니다.
기존의 업무 프로세스 고도화가 반복적인 업무를 자동화하고 더 개선된 형태의 업무 방식을 제시하는 형태였다면, AI 기술을 만났을 때에는 사람이 해오던 수많은 업무 범위를 AI가 직접 수행하게끔 하는 형태로 변화할 수밖에 없습니다. 즉 B2B SaaS는 AI 기술을 만나 단순한 도구에서 협업 직원의 역할로 변모하게 되며, 글로벌에서 AI 및 B2B SaaS 업계 전문가들이 AI 에이전트를 SaaS 2.0이라고 부르는 이유이기도 합니다. 그 결과로 기존 B2B SaaS 산업을 주도해오던 솔루션들이 AI를 장착하고 있죠.
퍼포먼스 마케팅 AI 에이전트란 무엇입니까?
가장 잘 알려진 AI 솔루션들은 구글의 Gemini, OpenAI의 chatGPT 인데요, 일부 산업 혹은 기능에서 특정 비즈니스에 특화된 AI 솔루션들이 등장하고 있습니다. 이를 버티컬 AI(Vertical AI)라고 부르는데, 몇 가지 대표적인 모델로는 법률 영역의 하비(Harvey), 헬스케어 영역의 히포크라틱 AI(Hippocratic AI) 등이 있습니다.
모든 산업에서 버티컬 AI가 등장할 수 있는 것은 아닙니다. 일반적인 LLM(Large Language Model)이 접근할 수 없는 데이터의 독점성(Proprietary Data)과 복잡하거나 특화된 워크플로우(High-Stakes Workflows)가 핵심 조건입니다.
데이터의 독점성은 의료 영상이나 공장의 센서 로그, 법률 판례처럼 접근하기 어려운 데이터들을 의미합니다. 특수 장비나 전문 지식 없이 해석하기 어려운 경우가 많습니다. 이러한 데이터들을 학습시킨 AI 모델일수록 일반적인 LLM과의 차별성을 가져갈 수 있습니다.
복잡하고 특화된 워크플로우는 해당 산업에서만 존재하는 독특한 업무 프로세스를 의미합니다. 건설 현장의 설계 소프트웨어나 병원의 전자의무기록 시스템 등과의 연동이 필요한 경우들이 있죠.
퍼포먼스 마케팅 산업은 이 두 가지 측면에서 버티컬 AI가 발생하기 좋은 환경을 가지고 있습니다.
데이터의 독점성
온라인 상에는 수많은 광고 이미지와 영상들이 존재하지만, 각 광고 이미지와 영상들이 실제로 어떤 성과를 냈는지를 판단하기는 어렵습니다. 특히 퍼포먼스 마케팅에서 가장 중요한 건 광고 성과 분석입니다. 일반적으로 어떤 광고 성과 분석들이 이루어지고, 분석 결과를 어떻게 해석하고 개선할지 실제 광고 운영 활동과 연결된 성과를 알지 못하면 올바른 인사이트를 제시할 수 없죠.
특화된 워크플로우
또 다른 퍼포먼스 마케팅의 특성 중 하나는 퍼포먼스 마케팅에 최적화된 광고 데이터 가공 방식이 존재한다는 점입니다. 가장 중요한 건 각종 광고 매체의 성과 데이터와 Google Analytics, Appsflyer와 같은 트래킹 툴, 내부적으로 분석에 활용하기 위한 인덱싱 테이블 등을 통합하여 하나의 DB, 즉 One Source of Truth를 구축한다는 것이죠.
이 통합 DB가 중요한 이유 중 하나는 일반적으로 광고 매체가 주는 데이터를 온전히 신뢰하지 않는다는 것입니다. 예를 들어 인스타그램에서 처음으로 특정 상품의 광고를 본 유저가, 카카오톡에서 본 광고를 보고 결심하여 네이버에 검색해서 해당 상품을 구매했다고 한다면 각 광고 매체들은 모두 해당 구매를 각자의 성과로 인식합니다. 반면 실제로 광고주에게 발생한 구매는 1건에 불과하죠. 이러한 데이터를 보다 중립적으로 해석하기 위해 Google Analytics, Airbridge, 믹스패널(Mixpanel) 등의 별도 데이터 추적 솔루션을 사용하게 되며 각 광고 매체의 성과 데이터와 이 트래커(Tracker) 데이터를 하나의 테이블로 머지(Merge)하여 분석이 이루어집니다.
이 외에도 API를 제공하지 않는 광고 매체들이 너무 많은 문제, 각 광고 매체의 API를 최신 버전으로 유지하지 못하는 문제 등 퍼포먼스 마케팅 산업에 특화된 워크플로우가 존재하기 때문에 일반 LLM으로 자동화하기에는 어려운 점들이 있습니다.
이러한 2가지 특성을 토대로 퍼포먼스 마케팅 산업만의 버티컬 AI 에이전트 시장이 형성되고 있으며, 이 버티컬 AI 에이전트는 퍼포먼스 마케터들이 수행하는 다음의 영역들을 자동화하고 지원하게 됩니다.
1. 데이터 수집/가공/분석
2. 광고 이미지/영상 데이터 수집/전처리/분석
3. 광고 이미지/영상 자동 생성
4. 디지털 광고 운영 (광고 상태 및 예산 변경, 업로드 등)
퍼포먼스 마케팅의 AI 에이전트, 레버 엑스퍼트(LEVER Xpert)는 무엇입니까?
레버 엑스퍼트는 퍼포먼스 마케팅 산업의 AI 에이전트로서 상기 언급된 데이터 수집/가공/분석 업무에서 시작하여 광고 이미지나 영상에 대한 분석, 그리고 운영 영역까지의 광범위한 퍼포먼스 마케터 업무를 자동화하고 지원합니다.
레버 엑스퍼트를 개발한 매드업의 시작은 퍼포먼스 마케팅 에이전시(Agency)였습니다. 즉 퍼포먼스 마케팅 AI 에이전트(Agent)가 갖추어야 할 기능의 범위와 업무의 특성들을 정확하고 이해하고 있다는 뜻입니다.
현재 AI 에이전트는 100% 사람의 업무를 대체할 수 없습니다. 에이전트로서 업무를 제대로 수행하기 위해서는 사람의 존재가 필수적이라는 의미이기도 합니다. 결국 최종적인 AI 에이전트를 구현하기 위해서는 일부를 사람이 수행하며, 점진적으로 사람의 업무 범위를 줄이고 AI가 수행하는 범위를 넓혀나가는 모양새가 될 수밖에 없습니다. 즉 이상적인 AI 에이전트를 구현하기 위해서는 에이전시 경험과 역량이 필수적이라는 뜻입니다.
퍼포먼스 마케팅 산업에서 레버 엑스퍼트(LEVER Xpert)가 국내 시장뿐만 아니라 글로벌 시장에서도 기술과 비즈니스 모델 양쪽에서 앞설 수 있는 힘은 국내를 선도하고 있는 퍼포먼스 마케팅 에이전시 사업의 기여도가 높습니다. 300명이 넘는 퍼포먼스 마케터의 수, 10년동안 육성해온 퍼포먼스 마케팅 역량과 경험, 국내 최고 수준의 개발 인력 등을 보유하고 있습니다.
매드업의 광고 취급액은 2019년부터 2025년까지 연평균 50%를 넘게 성장하여, 2025년에는 4000억 원에 육박하는 수치를 기록하였습니다 .국내 디지털 광고 시장에서 명백한 선도 지위를 보유하고 있다고 무방합니다. 특히 K뷰티와 국내 컨텐츠 산업의 성장으로 미국, 일본, 동남아 등 다양한 지역을 대상으로 에이전시 업무를 수행하고 있죠.
레버 엑스퍼트(LEVER Xpert)는 이런 경험치를 토대로 구현한 AI 에이전트로서, 국내 시장을 넘어 글로벌 시장으로 향하는 솔루션입니다.
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레버 엑스퍼트 팀이 정리한 2025년 퍼포먼스 마케팅 산업의 변화가 궁금하다면?