인터랙션 AI 에이전트 기업 버즈빌이 광고 산업의 다음 10년을 ‘인터랙션’으로 정의했다. AI가 검색, 비교, 추천, 구매 의사결정의 일부를 대신하는 이른바 ‘제로 클릭’ 시대가 본격화되면서, 광고의 성패를 가르는 기준이 더 이상 단순 노출이나 타겟팅에 머물지 않는다는 판단에서다.
29일 버즈빌은 ‘BUZZVIL MEDIA DAY 2026’에서 자체 개발한 AI 엔진 ‘다이내믹 트리오(Dynamic Trio)’를 공개하고, 광고가 노출되기 전부터 노출 이후 구매 전환에 이르기까지 사용자의 참여 경험을 AI로 설계하는 새로운 광고 모델을 제시했다.
이날 버즈빌은 광고 산업의 변화를 짚고, AI 등장으로 재편되는 시장 환경에 대응하기 위한 전략을 제시했다. 과거 광고가 “얼마나 많이 보여줄 것인가”에 집중했다면, 모바일 퍼포먼스 광고 시대에는 “누구에게 보여줄 것인가”가 경쟁력이 됐다. 그러나 AI 에이전트가 소비자의 탐색과 선택 과정에 개입하기 시작한 지금, 광고 경쟁의 축은 다시 이동하고 있다.
이날 버즈빌은 새로운 광고 경쟁의 방향을 “어떻게 사용자가 스스로 참여하게 만들 것인가”라는 화두로 제시했다. 테크42와 만난 이관우 버즈빌 대표는 “대부분의 빅테크·애드테크 기업은 여전히 적합한 사용자를 찾는 발견(Discovery) 영역에 집중하고 있지만, 광고의 진짜 전장은 노출 이후에 있다”고 강조했다.
다이내믹 트리오 엔진이란?
이번에 공개된 다이내믹 트리오 엔진은 세 가지 AI 모듈로 구성된다. 사용자별로 반응 가능성이 높은 광고 소재를 자동 매칭하고 개선하는 ‘다이내믹 크리에이티브’, 사용자의 몰입 순간과 이탈 징후를 실시간으로 포착해 다음 행동을 설계하는 ‘다이내믹 멀티미션’, 이탈 직전 맞춤 혜택을 집중 투입하면서 어뷰징 가능성은 자동 차단하는 ‘다이내믹 리워드’가 그것이다. 버즈빌은 이 세 모듈을 타겟팅 AI와 결합해 누구에게, 어떤 형식으로, 어떤 혜택과 함께 광고를 전달할지를 수 초 안에 결정하는 구조를 구축했다.
성과 사례도 함께 공개됐다. 2024년 출시된 게임 UA 광고는 첫해 캠페인 수가 전년 대비 2,800% 증가했다. 단순 노출형 광고에 한계를 느낀 게임 업계가 상호작용 기반 광고로 빠르게 이동하고 있음을 보여주는 지표다. CPI, 즉 설치당 비용은 30% 낮아졌고, 현장 발표에서는 게임 설치 이후 30일 내 구매를 기준으로 한 ROAS 성과도 다른 매체 대비 20% 높게 나타났다.
지난해 12월 출시된 올리브영 협력광고 역시 실증 성과를 보였다. 버즈빌의 실제 캠페인 데이터에 따르면 인터랙션 광고를 경험한 사용자의 구매 기여도는 광고 미참여 사용자 대비 420%p, 배너 단독 참여 사용자 대비 359%p 높았으며, 캠페인 종료 이후에도 구매 효과가 12일간 지속됐다.
버즈빌 측은 이러한 성과가 단순한 광고 포맷의 변화가 아니라, 독자적으로 구축한 3중 데이터 생태계에서 비롯됐다고 강조했다. 국내 주요 리테일사에 자체 리테일 미디어 플랫폼을 제공하며 확보한 퍼스트파티 데이터, 500여 프리미엄 제휴 매체의 광고 데이터를 개인정보 공유 없이 학습하는 연합학습 체계, 그리고 구글·메타·틱톡 등 외부 매체까지 자체 AI 모델을 확장하는 개방형 구조가 그 기반이다. 쿠키리스 시대에 광고 데이터 경쟁력을 외부 환경에 의존하지 않고 직접 설계하겠다는 전략이다.
이관우 대표 “제로 클릭 시대, 광고의 역할은 다시 정의돼야 한다”
이날 이관우 대표는 AI 에이전트가 소비자 행동을 어떻게 바꾸고 있는지에 대해 진단하며 말문을 열었다.
이 대표는 “최근 소비자들이 제품 검색, 비교, 여행 일정 구성, 구매 후보 탐색 등 일상적 의사결정의 상당 부분을 AI에 위임하기 시작했다”고 짚었다. 사용자가 직접 검색 결과를 훑고, 여러 광고를 클릭하며, 상세 페이지를 비교하던 전통적 탐색 여정이 약화되고 있다는 것이다. 이는 광고 산업 입장에서는 중대한 변화다. 사용자가 직접 클릭하고 탐색하는 시간이 줄어들수록, 기존 광고가 개입할 수 있었던 접점도 함께 줄어들기 때문이다.
그러면서 이 대표는 광고의 진화 과정을 세 단계로 정리했다. 첫 번째는 TV와 인쇄 매체가 중심이던 브랜드 광고의 시대다. 이 시기 광고의 핵심 질문은 “얼마나 많은 사람에게 보여줄 것인가”였다. 두 번째는 모바일과 빅테크가 주도한 퍼포먼스 광고의 시대다. 스마트폰 보급과 앱 기반 결제가 확산되면서 개인의 행동 데이터를 추적하고, 타겟팅과 리타겟팅을 통해 구매 전환 효율을 높이는 방식이 광고 산업의 표준이 됐다. 이때의 핵심 질문은 “누구에게 보여줄 것인가”였다. 이 대표는 AI 에이전트 시대에는 세 번째 질문이 등장한다고 봤다. “사용자가 어떻게 능동적으로 상호작용하게 만들 것인가”다.
“AI 에이전트가 나오면서 지면 자체가 사라지고 있다고 봅니다. 사람이 직접 여러 정보를 보고 비교한 뒤 결정하는 시간이 줄어들면, 광고가 사용자의 시간을 확보하는 것 자체가 훨씬 어려워집니다. 그렇기 때문에 앞으로는 단순히 많이 보여주거나, 더 정교하게 타겟팅하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 사용자가 스스로 참여하고 싶어지는 경험을 만드는 것이 광고의 새로운 경쟁력이 될 것입니다.”
이 대표가 말한 ‘인터랙션’은 단순 클릭을 의미하지 않는다. 광고 노출 전후의 모든 경험을 설계해 사용자가 광고 메시지를 거부감 없이 받아들이고, 관심을 유지하며, 최종 행동까지 이어지도록 만드는 기술적 구조에 가깝다.
버즈빌은 이를 위해 광고가 노출되기 전의 ‘프리 임프레션(Pre-impression)’ 경험과, 광고 노출 이후 구매 전환까지 이어지는 ‘포스트 임프레션(Post-impression)’ 경험을 모두 설계했다. 예를 들어 광고가 뜨기 전 짧은 퀴즈나 간단한 게임형 상호작용을 제공해 사용자의 거부감을 낮추고, 광고 노출 이후에는 미션·리워드·소재를 개인별로 다르게 조합해 전환까지 이어지도록 한다는 방식이다.
버즈빌이 이날 공개한 다이내믹 트리오 엔진은 이 전략의 핵심 기술이다. 다이내믹 멀티미션은 사용자가 구매 여정에서 어디에 머물러 있는지, 어떤 시점에 이탈할 가능성이 높은지, 어떤 미션을 제공했을 때 다음 단계로 이동할 가능성이 높아지는지를 AI가 분석한다.
가령 게임 광고의 경우 단순히 앱 설치를 유도하는 데 그치지 않고, 특정 레벨 달성, 아이템 체험, 일정 기간 내 구매 같은 단계별 미션을 제공한다. 또 커머스에서는 장바구니에 상품을 담고 고민하는 사용자에게 적절한 할인이나 페이백을 제시하고, 상품에 대한 이해가 부족한 사용자에게는 퀴즈나 쇼츠형 콘텐츠를 통해 관심을 높이는 식이다.
다이내믹 리워드는 사용자별로 반응하는 보상의 성격이 다르다는 점에 주목한다. 어떤 사용자는 소액이라도 즉각적인 보상을 선호하고, 어떤 사용자는 더 큰 리워드를 얻기 위해 긴 미션을 수행한다. 또 어떤 포인트는 특정 가맹점에서만 쓸 수 있지만, 네이버페이·카카오페이·은행 계좌 입금형 보상처럼 현금화 가능성이 높은 리워드는 반응률을 더 크게 끌어올릴 수 있다.
버즈빌은 500여 파트너와 쌓은 보상 데이터를 바탕으로 사용자가 선호할 가능성이 높은 혜택을 개인별로 붙이는 방식을 고도화하고 있다. 동시에 리워드만 받고 실제 전환으로 이어지지 않는 ‘체리피커’ 유형의 사용자는 자동으로 필터링하는 구조도 포함했다.
다이내믹 크리에이티브는 사용자 행동 데이터와 상품 정보를 바탕으로 광고 소재 자체를 다르게 구성한다. 같은 화장품 광고라도 피부 톤이나 성분에 민감한 사용자에게는 성분·피부 타입 중심의 메시지를, 가격 민감도가 높은 사용자에게는 가격 경쟁력이나 혜택 중심의 메시지를 보여주는 방식이다. 광고 형식도 퀴즈, 초성 퀴즈, OX 퀴즈, 리뷰 유도, 알림 구독, 쇼츠 영상 등으로 달라질 수 있다. 이와 관련 이 대표는 “세 모듈이 결합될 때 광고가 단일 소재를 불특정 다수에게 노출하는 방식에서 벗어나, 개인별로 다른 경험을 실시간으로 제공하는 AI 에이전트 형태로 진화한다”며 말을 이어갔다.
“기존 광고 산업의 많은 기업은 여전히 디스커버리, 즉 누구에게 보여줄 것인가를 고도화하는 데 집중하고 있습니다. 버즈빌도 그 영역을 고도화하고 있지만, 그 위에 어떤 혜택을 줄지, 어떤 경험을 어느 지점에 제공할지, 궁극적으로 어떤 형태로 보여줄지를 함께 설계합니다. 이 모든 판단을 수 초 안에 개인화된 경험으로 제공하는 것이 저희가 말하는 인터랙션 AI 에이전트입니다. 광고는 이제 노출의 문제가 아니라, 사용자의 참여를 어떻게 설계하느냐의 문제로 이동하고 있습니다.”
이 대표는 버즈빌이 인터랙션 AI 에이전트로 나아갈 수 있는 이유로 데이터 생태계와 보상 인프라를 꼽았다. 버즈빌은 카카오뱅크, 케이뱅크 등 금융사와 포인트 사업자, 신세계·롯데 등 리테일 계열 파트너, 프리미엄 매체 네트워크를 통해 대규모 광고 행동 데이터와 리워드 데이터를 축적해왔다. 여기에 각 산업별 리테일 미디어 플랫폼을 제공하며 확보한 퍼스트파티 데이터, 500개 제휴 매체를 기반으로 한 연합학습 구조, 오픈 인터넷 매체로 확장 가능한 AI 모델을 결합하고 있다. 광고주와 매체, 사용자 간의 네트워크 효과와 리워드 인프라가 기술적 해자를 만든다는 설명이다.
궁극적으로 버즈빌이 그리는 방향은 광고 운영 전 과정을 AI가 자동화하는 ‘셀프 드라이브 마케팅’이다. 이 대표는 “사용자는 AI 에이전트에 의해 대체되는 존재가 아니라, 재미와 정보, 혜택을 느끼며 광고에 참여하는 주체로 남아야 한다”고 강조했다.
“저희가 만들고 싶은 것은 광고주가 예산과 랜딩 페이지, 목표만 입력하면 모든 것이 AI로 자동 운영되는 구조입니다. 소재도 자동화되고, 매체 배분도 자동화되고, 보상도 동적으로 할당되며, 체리피커 필터링까지 함께 작동하는 그림입니다. 파트너에게는 앱 수익화와 활성화 기회를 제공하고, 광고주에게는 성과를 제공하며, 사용자에게는 혜택과 재미를 제공하는 생태계를 만들고자 합니다. 버즈빌의 미션은 사람들이 좋아하는 방식으로 고객의 성장을 이끄는 것입니다.”
고재희 제품총괄 “초개인화 인터랙션 광고는 수많은 고객 맞춤 판매원을 배치하는 것”
이어진 고재희 제품총괄의 발표는 이 대표가 제시한 전략을 제품과 기술 관점에서 구체화하는 내용으로 채워졌다.
고 총괄은 기존 광고의 성공 방정식을 “수많은 오디언스를 확보하고, 그중 광고에 관심이 있을 법한 사용자를 잘 고르고, 이목을 끌 만한 소재를 노출하는 방식”으로 설명했다. 구글, 메타, 네이버, 카카오 등 대형 광고 매체 역시 이 구조를 바탕으로 성장했다. 그러나 아무리 타겟팅을 정교하게 하고 크리에이티브를 잘 만들어도, 사용자가 광고를 클릭하는 비율은 매우 제한적이다. 고 총괄은 이를 사용자가 배너 광고를 무의식적으로 지나치는 ‘배너 블라인드니스’ 현상으로 설명했다. 사용자는 하루에도 수많은 광고를 스쳐 지나가지만, 실제로 기억하거나 클릭하는 광고는 극히 일부라는 것이다.
그러면서 고 총괄은 앞서 이 대표가 언급한, “광고의 전장이 노출 이후로 이동하고 있다”는 말을 재차 강조했다. 여기서 인터랙션은 사용자가 광고 메시지를 흡수하고, 광고주가 원하는 행동까지 완결할 수 있도록 돕는 기술이다. 고 총괄은 인터랙션을 더욱 구체적으로 설명하며 그것을 구성하는 세 가지 요소로 크리에이티브, 리워드, 미션을 제시했다.
“광고는 지금까지 노출까지가 전장이었습니다. 하지만 앞으로는 광고가 노출된 이후, 그 메시지를 사용자가 어떻게 받아들이고 관심과 전환으로 이어가느냐가 더 중요해집니다. 인터랙션은 사람들이 광고 메시지를 잘 흡수하고, 광고주가 원하는 행동까지 완결할 수 있도록 돕는 광고 기술입니다. 크리에이티브, 리워드, 미션이 각각 따로 존재하는 것이 아니라 복합적으로 작동할 때 제대로 된 인터랙션이 구현됩니다.”
고 총괄은 이를 유능한 판매원에 비유했다. 백화점 화장품 매장의 뛰어난 판매원은 상품을 잘 알고, 고객의 상황을 읽고, 그 사람에게 맞는 화법을 구사하며, 필요할 때 적절한 혜택을 제시한다. 문제는 현실에서 그런 판매원을 대규모로 배치하기 어렵다는 점이다. 하지만 버즈빌은 LLM(거대언어모델)을 활용함으로써 이 문제를 광고 영역에서 풀 수 있는 방식을 개발했다. 개인화와 대량 생산은 본래 모순된 개념처럼 보이지만, AI는 수많은 고객의 맥락을 읽고 각자에게 다른 메시지를 생성할 수 있다. 고 총괄은 이것을 “초개인화 인터랙션 광고”라고 설명했다.
기술 구조는 크게 세 레이어로 구성된다. 첫 번째는 고객과 상품에 대한 지식을 담는 ‘인텔리전스’ 레이어다. 여기에는 사용자 인텔리전스와 상품 인텔리전스가 포함된다. 광고 참여 데이터와 광고주가 제공한 고객 행동 데이터를 바탕으로 LLM이 사용자 리포트를 생성하고, 상품 페이지 URL이나 웹상 공개 정보를 분석해 상품 리포트를 만든다. 두 번째는 이 정보를 바탕으로 실제 인터랙션을 구성하는 ‘인터랙션 컴포저’다. 어떤 사용자에게 어떤 상품을 어떤 소재, 어떤 미션, 어떤 리워드와 함께 보여줄지 판단하는 역할이다. 세 번째는 사용자의 반응을 다시 학습하는 ‘유저 인텐트 시그널’이다. 사용자가 광고에 참여했는지, 이탈했는지, 어떤 메시지에 반응했는지가 다시 사용자 정보로 돌아가 다음 광고 생성에 반영된다.
현장 시연에서는 한 사용자의 최근 커머스 앱 활동 이력을 바탕으로 LLM이 페르소나를 추출하고, 특정 브랜드 상품 정보를 분석한 뒤, 해당 사용자에게 맞는 광고 메시지를 실시간 생성하는 흐름이 소개됐다. 사용자가 첫 광고를 무시하면 그 반응이 다시 사용자 인텔리전스에 반영되고, 인터랙션 컴포저는 이전과 다른 소구점을 활용해 새로운 광고를 만든다. 광고가 단일 노출에서 끝나는 것이 아니라, 사용자의 반응에 따라 다음 접점을 다시 설계하는 구조다.
고 총괄은 현재 이 기술이 적용된 대표 상품으로 게임 UA 광고와 커머스 협력광고를 소개했다. 게임 UA 광고는 단순히 앱 설치를 유도하는 광고가 아니다. 게임을 즐기고 아이템 구매 등 실제 매출 기여 가능성이 높은 진성 사용자를 획득하기 위한 광고다. 버즈빌은 사용자가 게임의 재미를 알기 전 이탈하지 않도록 단계별 미션과 리워드를 제공한다. 설치, 특정 레벨 달성, 일정 기간 내 구매, 특정 행동 수행 등 다양한 미션을 사용자별로 다르게 구성하고, 이탈 가능성이 감지되는 시점에는 추가 리워드 등을 제공한다.
그 결과 게임 UA 광고는 2024년 출시 이후 첫해 캠페인 수가 전년 대비 2,800% 증가했고, CPI는 30% 낮아졌다. 설치 후 30일 이내 구매를 기준으로 한 ROAS는 다른 매체 대비 20% 높게 나타났고, 2025년 매출은 2024년 대비 2.4배 성장한 것으로 제시됐다. 고 총괄은 “게임 광고에서 인터랙션이 단순 참여율을 높이는 수준을 넘어, 광고주가 실제로 원하는 유저 획득과 매출 성과로 이어질 수 있음을 보여준다”고 설명했다.
한편 커머스 협력광고는 리테일 플랫폼과 광고 매체가 협력해 입점 브랜드의 광고 성과를 추적하고 최적화하는 모델이다. 고 총괄은 리테일 플랫폼 안에서 브랜드사가 상품을 판매하더라도, 리테일러의 데이터를 직접 활용하기 어려워 광고가 ‘깜깜이로 집행되는’ 문제가 있었다고 설명했다. 고 총괄에 따르면 버즈빌의 협력광고는 리테일러의 데이터를 바탕으로 사용자가 현재 인지, 고려, 전환, 로열티 중 어느 퍼널에 있는지를 판단하고, 그 단계에 맞는 광고 포맷과 메시지를 제공한다.
“커머스 협력광고는 사용자가 퍼널상 어디에 있는지를 보고, 그 위치에 맞는 포맷과 메시지로 구매를 유도하는 광고입니다. 처음 보는 브랜드라면 가볍게 친밀감을 높이는 콘텐츠를 보여주고, 고려 단계에 있다면 사용자가 중요하게 여기는 성분이나 가격 정보를 중심으로 인터랙션을 구성합니다. 장바구니에 담아두고 오래 고민하는 사용자에게는 쿠폰이나 페이백을 알려줄 수 있습니다. 결국 같은 상품이라도 누구에게 보여주느냐에 따라 콘텐츠, 미션, 리워드가 모두 달라지는 구조입니다.”
커머스 협력광고의 초기 성과도 공개됐다. 출시 후 약 4~5개월 동안 61개 브랜드가 광고를 집행했고, 분기 단위 재집행률은 70%에 가까운 수준으로 나타났다. 평균 광고 참여율은 26%였고, 브랜드가 가져가는 ROAS 성과는 300% 이상으로 제시됐다.
이날 버즈빌은 세 축으로 구성된 향후 로드맵도 제시했다. 첫째는 인터랙션 엔진 강화다. 현재 버즈빌은 6종의 인터랙션 포맷과 200가지 콘텐츠 베리에이션을 기반으로 약 2000개의 사용자 그룹에 맞춰 광고를 제공하고 있다. 향후에는 이를 사실상 무한대에 가까운 포맷과 콘텐츠 조합으로 확장하겠다는 계획이다. 다만 개인화 해상도가 높아질수록 비용과 속도 최적화, 브랜드 세이프티, 허위 광고 방지, 품질 관리가 중요해지는 만큼 가드레일 설계도 함께 강화한다.
둘째는 매체 확장이다. 지금까지 버즈빌은 금융사, 포인트사, 프리미엄 앱 매체를 중심으로 500여 개 제휴 매체 네트워크를 구축해왔다. 앞으로는 ‘리워디드 리테일 미디어 네트워크’를 통해 광고주의 상품이 실제 판매되는 쇼핑몰 안에도 리워드형 인터랙션 지면을 확장한다. 이후에는 직접 제휴 매체를 넘어 프로그래매틱 방식의 오픈 인터넷 지면에서도 버즈빌의 인터랙션 광고가 집행될 수 있도록 확장한다는 계획이다.
셋째는 광고주 확대다. 현재는 게임 UA 광고와 커머스 협력광고를 중심으로 인터랙션 엔진이 적용되고 있지만, 향후 버즈빌에서 집행되는 모든 광고 상품으로 확대하는 것이 목표다. 이를 위해 버즈빌은 광고주가 상품 랜딩 페이지, 캠페인 목표, 예산만 입력하면 AI가 자동으로 광고를 구성하는 ‘AI 네이티브 광고센터’를 준비하고 있다.
