리테일 미디어는 온라인 쇼핑몰이나 오프라인 매장처럼 구매가 실제로 발생하는 공간에서 운영되는 광고 환경을 뜻한다. 소비자가 상품을 검색하고 비교한 뒤 결제에 이르는 모든 과정이 한 플랫폼 안에서 이뤄지기 때문에, 리테일 미디어는 오래전부터 ‘가장 성과에 가까운 광고’로 평가받아 왔다.
유럽의디지털 광고 협회인 IAB Europe(Interactive Advertising Bureau Europe)에 따르면 리테일 미디어는 단순한 쇼핑몰 광고가 아닌, 유통사가 보유한 자사 데이터와 매체를 활용해 구매 여정 전반을 아우르는 커머스 미디어로 정의된다. 광고 노출부터 구매, 재구매까지 하나의 흐름으로 연결되기 때문이다.
시장 성장 속도도 이를 뒷받침한다. 글로벌 광고·마케팅 리서치 기관 WARC(World Advertising Research Center)에 따르면 전 세계 리테일 미디어 광고 시장 규모는 약 1533억달러(2024년 기준)로 추산된다. 이는 이미 전통 매체를 넘어서는 수준이다.
그런데 최근 이 시장의 변곡점으로 떠오른 키워드가 있다. 바로 ‘AI(인공지능)’이다. 리테일 미디어는 본래 데이터 기반 광고였지만, AI 기술이 본격적으로 접목되면서 광고 운영 방식 자체가 바뀌기 시작했다. 누구에게 무엇을 보여줄지, 얼마를 써야 할지, 어떤 메시지가 효과적인지까지 AI가 판단하는 구조다.
동시에 신뢰에 대한 요구도 커지고 있다. 이를테면, AI가 만들어낸 성과가 실제로 ‘광고 덕분에 추가로 발생한 매출’인지가 분명해야 한다는 것이다. 실제 IAB와 미국 미디어측정위원회(MRC) 역시 리테일 미디어 측정 가이드를 통해 순증 효과 검증과 투명성을 강조하고 있다. 즉, 리테일 미디어는 이제 기술을 넘어, ‘어떻게 증명할 것인가’라는 단계로 접어들고 있다.
리테일 미디어에 AI가 더해졌을 때
AI가 리테일 미디어에 처음으로 변화를 가져온 영역은 광고 운영이다. 과거에는 사람이 직접 예산을 나누고, 키워드를 조정하고, 성과를 보며 다시 수정했다. 하지만 이제는 AI가 고객의 검색 기록, 구매 이력, 장바구니 정보 같은 신호를 학습해 광고 노출과 입찰을 자동으로 최적화한다.
이러한 변화를 통해 우선 운영 효율이 크게 높아졌다. 광고주는 세부 조정에 매달리기보다 목표 설정에 집중하고, AI는 실시간으로 가장 성과가 좋은 조합을 찾아냈기 때문이다. 그렇게 리테일 미디어는 ‘손이 많이 가는 채널’에서 ‘자동화된 성과 채널’로 인식됐다.
또 하나의 변화는 광고 소재 제작이다. 리테일 미디어는 수많은 상품(SKU)을 동시에 운영해야 하는 구조다. 생성형 AI는 이 지점을 파고들었다. 상품 이미지와 간단한 정보만으로도 다양한 광고 이미지를 빠르게 만들어내며, 소재 제작의 속도와 규모를 근본적으로 바꿨다.
이 결과 리테일 미디어는 대규모 개인화 단계로 접어들고 있다. 같은 상품이라도 소비자마다 다른 메시지와 이미지를 보여주는 것이 기술적으로 가능해 졌다. ‘하나의 광고’를 모두에게 보여주던 시대에서, ‘사람마다 다른 광고’를 보여주는 시대로 이동하고 있는 셈이다.
다만 AI 자동화가 강해질수록 측정의 중요성은 더 커진다. 가령 광고가 없었어도 살 고객, 혹은 광고 때문에 추가로 구매한 고객은 구분돼야 했기 때문이다. 즉 AI가 리테일 미디어의 엔진이라면, 측정은 그 엔진을 검증하는 계기판 역할을 하는 셈이다.
AI + Retail Media, 커머스의 다음 물결은 이미 시작됐다
이제까지 정리한 바와 같이 AI는 리테일 미디어의 효율을 끌어올리는 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 그렇다면 이 흐름은 어디까지 확장될 수 있을까. 이는 최근 진행된 디지털 마케팅 인사이트 2026(DMI 2026)를 통해 짐작할 수 있다.
특히 DMI 2026 연사 중 ‘AI + Retail Media, Next Big Wave of Commerce’를 주제로 무대에 오른 펄스애드 고무성 부사장의 발표는 직접적인 답이 될 듯하다. 이날 고 부사장은 리테일 미디어와 AI의 결합을 발표 주제와 같이 ‘커머스의 다음 큰 물결’로 규정하며, 그 방향성을 구체적으로 설명했다.
고 부사장은 먼저 리테일 미디어가 왜 주목받는지를 아마존 사례로 풀어냈다. 아마존은 글로벌 넘버 원 이커머스 플랫폼이자 글로벌 넘버 3 광고 회사이기도 하다. 고 부사장은 아마존이 커머스 기업이 동시에 거대 광고 회사로 성장하고 있다는 점을 강조하며 “2021년부터 아마존 광고 매출은 유튜브를 넘어섰다”고 운을 뗐다. 한마디로 광고 시장의 중심축이 이동하고 있다는 것이다. 그러면서 고 부사장은 이 변화의 핵심 동력으로 ‘쇼핑 데이터’를 꼽았다.
“아마존은 유튜브에 이어 메타의 광고 매출도 조만간 뛰어 넘을 거라고 합니다. AI에게도 물어보니 메타의 서드파티 데이터보다 아마존이 가진 쇼핑 데이터의 힘이 결국 이길 것’이라는 의견을 주더군요(웃음). 특히 북미에서는 상품 검색의 시작점이 포털에서 커머스 플랫폼으로 이동하고 있죠.”
고 부사장의 말에 따르면 북미 소비자 10명 중 6명은 상품을 구매하려고 할 때 더 이상 구글에서 검색하지 않고 아마존에서 검색을 시작하고 있다. 그러면서 쇼핑데이터의 힘을 강아지 팬페이지를 사례로 설명했다.
“강아지 팬페이지에 좋아요를 누른 사람에게 사료를 추천하는 것과, 한 달 전에 사료를 산 사람에게 다시 추천하는 것은 엄청난 큰 차이가 있죠. 그래서 북미에서 리테일 미디어가 엄청난 속도로 성장을 하기 시작했고, 한국에서도 올리브영을 비롯한 대부분 커머스 사이트들이 리테일 미디어를 구축하기 시작했습니다. 아마존의 경우는 이 리테일 미디어가 커머스 미디어로 확장되고 있는 대표적인 사례죠. 아마존은 자사 애플리케이션 내부 뿐 아니라 자신들이 터치하고 발행할 수 있는 대부분의 지점에서 쇼핑 데이터를 기반으로 DSP 광고 플랫폼을 구축하고 있어요. 수십년 전 웹에서부터 시작한 디지털 광고는 2010년 대 앱 광고를 지나 이제는 커머스 플랫폼에서 리테일 미디어로 중심점을 옮겨가고 있습니다.”
그러면서도 고 부사장은 현재 리테일 미디어 시장이 아직 초기 단계에 머물러 있다고 진단했다. 대부분의 브랜드가 검색 광고 중심의 단순한 성과 광고에만 집중하고 있다는 것이다. 이와 관련, 고 부사장은 “커머스 채널에서도 인지부터 전환, 리텐션까지 전반적인 풀퍼널 마케팅이 필요하다”며 “단기 매출을 넘어 고객 관계를 쌓는 방향으로 전략이 바뀌어야 한다” 설명했다.
이 전환을 가능하게 하는 기술로 고 부사장이 언급한 것이 아마존 마케팅 클라우드(AMC)다.고 부사장은 AMC를 두고 “자사몰 수준의 데이터 기반 마케팅이 가능해진 역사적인 변화”라고 표현하며 “아마존 이용자의 행동 로그를 기반으로 정교한 타기팅이 가능해졌다”고 말했다.
펄스애드가 그리는 ‘AI 네이티브 리테일 미디어 워크플로우’
이날 고 부사장은 “리테일 미디어와 AI의 결합이 단순한 기술 도입이 아니라, 일하는 방식 자체의 변화로 이어져야 한다”고 강조하기도 했다. 그러면서 고 부사장은 “기존 프로세스에 AI를 일부 도입하는 방식으로는 한계가 있다”며 “리테일 미디어 운영 전반을 AI 중심으로 재설계해야 한다”고 말했다.
고 부사장이 제시한 해법은 ‘AI 네이티브 워크플로우’다. 이는 광고 기획, 집행, 분석, 보고까지의 전 과정을 AI가 자연스럽게 관통하는 구조를 의미한다. 고 부사장은 아마존의 향후 10년 10배 이상 성장을 언급하며 그 배경으로 AI 기술의 고도화와 함께 ‘셀러들의 판매 역량이 빠르게 상향 평준화될 것이기 때문’이라는 전망을 제시했다.
그러면서 고 부사장은 특히 “중소 셀러(SMB)에게 AI가 새로운 기회가 될 수 있다”고 강조했다. 과거에는 콘텐츠 제작 능력이나 데이터 분석 역량의 차이가 곧 성과의 차이로 이어졌지만, 이제는 AI가 실력 차이와 정보 격차를 줄여줄 것이라는 것이 고 부사장의 설명이다.
이는 대형 브랜드뿐 아니라 소규모 브랜드도 커머스 플랫폼에서 경쟁할 수 있는 환경이 만들어지고 있음을 의미한다.
이러한 문제의식 속에서 펄스애드는 리테일 미디어 운영 전반을 AI로 재구성한 ‘펄시 AI(Pulsy AI)’를 MVP(최소기능제품) 형태로 선보였다. 고 부사장에 따르면 이 제품은 분산돼 있던 광고 채널을 AI 네이티브 워크플로우로 통합하는 것에 목표를 두고 있다.
펄시 AI는 아마존, 틱톡, 메타, 구글 등 여러 채널의 성과 데이터를 연동해, 채팅 형태로 질문하고 즉시 분석 결과를 확인할 수 있도록 설계됐다. 고 부사장은 “성과 분석, 인사이트 도출, 다음 액션 추천까지 한 번에 이뤄진다”며 “팀 내 커뮤니케이션 비용도 크게 줄어들 것”이라고 강조했다.
발표 말미, 고 부사장은 “AI로 마케터와 브랜드의 성장을 최대한 돕고자 한다”며 “리테일 미디어를 통해 매출과 성장을 동시에 달성할 수 있는 그런 세상을 만들어 갈 것”이라고 포부를 밝혔다.
