디지털 마케터의 필살기! 오늘은 생성형 AI로 광고 소재와 카피를 만드는 법을 소개해드리겠습니다.
디지털 마케터의 업무 중 가장 반복적이고 에너지를 많이 소모하는 작업이 무엇일까? 바로 ‘광고 소재’와 ‘카피라이팅’이다. 타깃에 따라 다른 문장, 플랫폼에 따라 다른 톤앤매너, A/B 테스트용으로 수십 개씩 뽑아야 하는 문구들… 이 모든 과정은 마케터의 크리에이티브를 바닥까지 끌어다 써야 한다.
하지만 이제는 다르다. 생성형 AI가 마케터의 손과 머리를 동시에 덜어주는 도구로 자리 잡았다. 특히 ChatGPT, Jasper, Copy.ai 같은 생성형 AI는 단순한 문장 생성 수준을 넘어, 브랜드 관점에 맞는 크리에이티브 전략까지 지원하고 있다.
이 글에서는 “툴 소개”가 아닌, 실무에서 마케터가 정말로 AI를 어떻게 활용하고 있는지에 집중한다. 광고 문구 한 줄이 어떻게 만들어지고, 어떤 식으로 카피 아이디어를 AI로 발화시키고 다듬는지, 실제 업무 플로우를 기준으로 정리해본다.
브랜드 메시지에 맞는 카피 방향부터 설정하기
광고 소재 제작의 시작은 ‘아이디어’가 아니다. 대부분 브랜드 팀이나 마케팅 팀은 기획회의에서 “이번 캠페인의 메시지 톤은 진정성 있는 느낌으로 가자”, “2030 여성 대상이라 감성적인 표현이 좋을 것 같다” 같은 방향을 먼저 정한다.
이처럼 추상적인 요구는 마케터의 해석에 따라 완전히 다른 결과물을 만든다. 이때 AI에게 먼저 방향을 설명하고, 그것을 ‘언어적 기준’으로 잡는 작업이 유용하다. 예를 들어 ChatGPT에게 다음과 같이 요청할 수 있다:
“2030 여성을 타깃으로 한 화장품 브랜드입니다. 캠페인 메시지는 ‘자연스러운 아름다움’을 강조하고 싶습니다. 이 메시지를 반영해, 브랜드의 톤앤매너를 설명해줘.”
이렇게 하면 AI가 메시지의 핵심 키워드, 정서적 톤, 적절한 문체를 정리해준다. 이후 광고 문구를 뽑을 때 이 톤을 기준으로 삼을 수 있고, 실무에서는 초반 기획안의 메시지 해석을 통일하는 데 큰 도움이 된다. 마케터가 혼자 고민해서 애매하게 뽑던 문장 방향성을 AI가 명확하게 언어화해주는 셈이다.
타깃, 목적, 플랫폼별로 세분화된 카피 만들기
이제 본격적으로 광고 문구를 만들어야 한다. 예전에는 마케터가 A안, B안, C안을 직접 짜고 상상력으로 뽑아내는 방식이었다면, 지금은 AI를 브레인스토밍 파트너처럼 활용하는 것이 가능하다.
가령 아래와 같은 식이다:
“30대 직장인 여성을 타깃으로, 인스타그램 피드 광고용 문구를 3가지 스타일로 만들어줘. 1) 감성적인 버전, 2) 실용 강조형, 3) 유머 감각이 있는 스타일로.”
AI는 이 요청에 따라 구체적인 문장을 만들어낸다. 중요한 점은 이 결과물을 그대로 쓰는 것이 아니라, 이를 출발점으로 다양한 각도의 문장을 빠르게 실험해볼 수 있다는 점이다. 예를 들어, ‘감성적 버전’ 중 가장 공감이 높은 문장을 기준으로 A/B 테스트용 문장을 더 요청할 수 있다. “이 문장을 3단계 감정 밀도로 나눠서 변형해줘” 같은 요청도 실전에서 유용하게 쓰인다.
또한 플랫폼마다 요구하는 톤앤매너가 다르다. 인스타그램 피드는 짧고 직관적인 문구가 좋고, 블로그나 랜딩 페이지는 설명과 설득력이 중요하다. 이 역시 다음처럼 AI에 명확히 요청할 수 있다:
“이 제품 설명을 블로그용 콘텐츠 카피로 3문단으로 재구성해줘.”
“동일한 메시지를 유튜브 쇼츠용 영상 스크립트 스타일로 바꿔줘.”
그 결과, 마케터는 ‘기본 메시지’를 다양한 포맷으로 빠르게 재생산할 수 있게 된다. 결국, AI는 창의성을 대체하지 않되, 변주와 반복을 자동화함으로써 시간과 에너지를 절약해준다.
소재 기획부터 A/B 테스트까지 이어지는 전체 흐름 자동화하기
단일 문장을 만드는 것만으로는 부족하다. 실전 마케팅에서는 여러 버전의 문구를 실험하고, 소재 방향을 비교하고, 반응을 수치로 분석해 다음 카피의 힌트를 얻는다. 이 전체 과정에도 AI는 깊숙이 들어올 수 있다.
예를 들어 A/B 테스트를 할 경우, 마케터는 종종 이런 고민에 빠진다. “A안과 B안 모두 반응이 괜찮은데, 다음 버전을 어디에 맞춰야 하지?” 이때 AI에게 다음처럼 질문할 수 있다:
“두 카피 버전의 주요 차이를 분석해줘. A안은 감성, B안은 정보 강조형이야. 어떤 상황에서 각각이 더 효과적일까?”
AI는 마케팅 원칙, 소비자 심리, 미디어 활용성 등을 기준으로 논리적인 해석을 제공한다. 이 분석을 기반으로 마케터는 카피의 방향성을 좀 더 전략적으로 세울 수 있게 된다.
또한 Jasper나 Copy.ai와 같은 도구는 ‘캠페인 목적 – 타깃 – 제품 특징 – 플랫폼’만 입력하면 자동으로 다수의 카피 조합을 제안해주는 기능이 있다. 여기에 미리 학습된 브랜드 가이드라인을 넣으면 훨씬 정교한 결과가 나오며, GPT 기반 자체도 세분화된 톤 적용이 가능해지고 있다.
디자인 팀과 협업할 경우에도 AI는 생산성을 높인다. Figma AI 같은 도구로 광고 배너 템플릿을 만들고, 문구를 자동으로 삽입하면 디자이너가 직접 텍스트를 다듬지 않아도 된다. 즉, AI가 마케터와 디자이너 사이의 소통 허들을 줄여주는 ‘자동 번역기’ 역할을 한다.
생성형 AI는 마케터의 창의력을 대체하지 않는다. 대신 마케터의 반복 업무를 덜고, 더 많은 실험과 변형을 가능하게 한다. 단순한 광고 문구 생성을 넘어서, 브랜드 메시지를 언어화하고, 타깃 맞춤형 카피를 빠르게 실험하고, 소재 전략을 분석하는 모든 과정에 AI는 실무 도구로 자리 잡고 있다.
무엇보다 중요한 것은 AI를 단지 도구로만 쓰지 않고, ‘함께 일하는 파트너’로 대하는 태도다. 반복 업무를 넘겨주고, 더 전략적인 질문을 던지는 마케터만이 AI 시대에 진짜 경쟁력을 가질 수 있다.
이제 마케터의 역량은 단순한 카피 작성 능력이 아니라, AI를 활용해 10배 빠르게, 5배 더 정교하게 메시지를 설계할 수 있는 능력으로 바뀌고 있다. 이 변화를 먼저 체감하고 선점하는 사람이 곧 새로운 마케팅 패러다임을 이끌게 될 것이다.