IT 기술이 빠르게 발전하면서 디지털 마케팅은 더 이상 ‘어느 채널에 광고를 할까?’를 결정하는 문제에 머물지 않습니다. 이제는 각 플랫폼이 어떻게 바뀌고 있는지, 그 구조와 흐름을 먼저 읽은 뒤에 마케팅 전략을 세우는 일이 더 중요해졌습니다.
마케터에게 플랫폼은 단순한 광고 수단이 아니라 전략의 방향을 결정짓는 환경이 되었기 때문입니다. 콘텐츠를 어떻게 구성하고, 메시지를 어떤 흐름으로 전달할 뿐 아니라 예산을 어디에 배분하고 성과를 어떻게 해석할지도 각 플랫폼이 설계한 구조 안에서 결정됩니다.
올해 네이버·카카오·메타·구글 같은 주요 마케팅 플랫폼은 저마다 다른 방식으로 구조적인 변화를 시도했습니다. 어떤 곳은 콘텐츠 유통 방식을 바꾸고, 어떤 곳은 AI 기술을 마케팅 시스템에 통합하기 시작했죠. 이런 변화는 기능 하나 늘어났다고 끝나는 문제가 아니라 마케팅 전략 전체를 다시 점검해야 한다는 신호에 가깝습니다.
이번 글에서는 2025년 하반기 디지털 마케팅 전략을 준비하는 마케터를 위해 주요 플랫폼의 현재 변화와 하반기에 주목해야 할 방향성을 정리했습니다. 각 플랫폼이 향하고 있는 방향을 이해하는 것만으로도 하반기 디지털 마케팅 전략의 출발점을 다시 세우는 데 충분한 실마리를 얻을 수 있을 것입니다.
하반기 플랫폼 변화의 중심에 선 ‘AI’
플랫폼의 변화는 해마다 이어졌지만, 2025년의 흐름은 분명히 다릅니다. 네이버, 카카오, 메타, 구글 등 주요 플랫폼이 공통적으로 AI를 중심에 두고 콘텐츠 유통과 고객 접점 방식을 근본적으로 재편하고 있기 때문입니다. 기존의 변화가 기능 추가나 화면 구성 정도였다면, 지금은 마케터의 일 자체가 달라지고 있는 셈입니다.
가장 큰 변화는 콘텐츠와 광고의 전달 주도권이 플랫폼 내부 AI로 넘어가고 있다는 점입니다. 과거에는 마케터가 타깃을 설정하고 메시지를 구성한 뒤 채널을 선택해 집행하는 순서가 일반적이었습니다. 그러나 이제는 플랫폼이 자체 AI 모델로 타깃을 추론하고, 적절한 콘텐츠나 메시지를 자동으로 선택해 보여주는 방식으로 바뀌고 있습니다. 예를 들어, 메타는 'AI 어시스턴트를 통해 고객 응대를 자동화하고 있고, 카카오는 메시지 추천 알고리즘을 실험 중입니다. 구글의 AI Max는 검색광고의 문안과 타이밍을 자동 조절하고, 네이버는 피드 콘텐츠와 쇼핑 물류를 AI 기반으로 최적화하고 있습니다.
이런 변화는 단지 기술이 발전했다는 의미를 넘어서 마케팅 전략을 짜는 방식의 뼈대를 바꾸는 일입니다. 콘텐츠를 어떤 주제로 만들지, 어떤 흐름으로 전달할지, 어떤 데이터를 기준으로 성과를 해석할지가 이 흐름 안에서 다시 정의되고 있습니다. 단순히 새로운 기능을 익히는 수준이 아니라 콘텐츠와 광고가 플랫폼 안에서 어떻게 움직이는지를 이해해야만 마케팅 전략이 성립하는 시기가 된 것입니다.
AI 기술은 아직 모든 것을 대체하지는 못합니다. 하지만 각 플랫폼이 AI 중심으로 개편되면 될수록 마케터는 전략의 전제를 바꿔야만 실질적인 성과를 만들 수 있습니다. 특히 하반기에는 상반기에 발표된 AI 기능이 실질적으로 적용되고, 실무에 영향을 주기 시작할 가능성이 큽니다. 지금 이 흐름을 제대로 읽고 준비하지 않으면, 어떤 채널에서든 원하는 결과를 얻기가 점점 더 어려워질 수 있습니다.
네이버, 콘텐츠 유통 방식을 AI 중심으로 재설계하다
네이버는 2025년 상반기부터 커머스와 콘텐츠 중심 플랫폼이라는 기존 전략을 이어가면서, 그 기반을 AI 중심의 콘텐츠 유통 구조로 전환하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 표면적으로는 쇼핑, 피드, 검색 등의 서비스에 변화가 있었지만, 이 흐름을 조금 더 들여다보면 플랫폼 내부에서 AI가 콘텐츠 노출 흐름을 설계하는 방식으로 바뀌고 있다는 점이 뚜렷하게 나타납니다.
대표적인 예가 피드메이커 도입입니다. 브랜드나 판매자가 텍스트·이미지 중심의 피드형 콘텐츠를 직접 제작할 수 있도록 한 이 기능은 단순히 콘텐츠 제작 도구를 제공하는 데 그치지 않습니다.
네이버는 이 콘텐츠를 자사 AI 피드 추천 시스템을 통해 자동으로 유통하고 있으며, 콘텐츠 유형, 주제, 반응 데이터를 분석해 어떤 정보가 더 오래, 더 널리 노출될지를 결정합니다. 다시 말해 콘텐츠 성과의 기준이 단순한 노출수가 아니라 AI 알고리즘에 맞는 구조로 전환되고 있는 셈입니다.
검색 영역에서도 변화가 있습니다. ‘브랜드 SNS 소식’이 검색 결과에 함께 노출되도록 한 기능은 단순한 콘텐츠 확장이 아니라 브랜드와 사용자의 접점을 검색 기반으로 재설계한 시도입니다. 네이버는 검색어와 관련된 콘텐츠를 더 정교하게 묶고, 이를 AI 기반 필터링과 매칭으로 노출하기 위해 검색 결과 구조를 조금씩 바꾸고 있습니다. 기존 SEO(Search Engine Optimization, 검색 엔진 최적화)만으로는 충분하지 않으며, 플랫폼이 중요하게 여기는 콘텐츠 속성과 맥락을 파악하는 것이 더 중요해지고 있습니다.
이 외에도 ‘도착보장’의 ‘네이버배송’ 리브랜딩은 단순한 명칭 변경이 아니라 물류 경험 자체를 플랫폼 내부의 AI가 통합 설계하는 흐름의 일환으로 볼 수 있습니다. 고객의 구매 행동 데이터를 바탕으로 예측 배송 시간을 계산하고, 그에 따라 검색 및 상품 추천 흐름도 맞춰 조정되고 있기 때문입니다.
네이버는 플랫폼 전체의 구조를 한 번에 바꾸기보다 각 서비스 접점에 AI를 점진적으로 삽입하는 방식으로 운영 원리를 전환 중입니다. 이 변화는 마케터에게 단순히 광고 콘텐츠를 더 잘 만드는 것을 넘어서 네이버 AI 시스템이 선호하는 형식, 주제, 흐름을 이해하고 반영하는 전략을 요구하고 있습니다.
카카오, AI로 메시지 흐름과 서비스 구조를 다시 짜다
카카오는 2025년 상반기부터 모든 핵심 서비스에 AI 기술을 내재화하려는 방향성을 뚜렷하게 드러냈습니다. CPO(Chief Product Officer, 최고제품책임자) 조직을 신설하고, 산발적으로 흩어져 있던 AI 연구·개발 조직을 하나로 통합한 것은 단순한 조직 개편이 아니, 카카오톡·다음·비즈메시지 등 플랫폼 전반을 AI 기반 구조로 전환하겠다는 선언입니다. 기술을 따로 두지 않고, 서비스 그 자체로 엮겠다는 전략입니다.
이 변화의 핵심은 카카오톡 채널을 비롯한 고객 접점에서의 메시지 흐름을 AI가 주도하게 된다는 점입니다. 카카오는 이미 AI 기반 추천 알고리즘을 활용해 뉴스, 콘텐츠, 쇼핑 정보 등을 사용자에게 맞춤형으로 제공하고 있으며, 이러한 흐름은 앞으로 기업 메시지와 광고 메시지에도 적용될 가능성이 큽니다.
기존에는 마케터가 시나리오를 설계하고, 고객 데이터를 직접 분석해 메시지를 나눴다면, 이제는 AI가 고객 행동 데이터를 바탕으로 시기·내용·형식을 판단하고 자동 발송을 추천하거나 실행하게 될 것입니다.
카카오의 변화는 단순히 도달률을 높이는 기술적 시도가 아닙니다. 메시지가 전달되는 흐름 자체를 설계하는 방식이 바뀌고 있다는 점이 중요합니다. 같은 프로모션 메시지라도 어떤 고객에게는 텍스트 중심의 알림이, 다른 고객에게는 카드형 콘텐츠가 더 적절할 수 있습니다. 카카오는 이를 고객별 맥락과 반응 데이터를 기반으로 판단하고, 더 나아가 고객의 반응을 예측하는 시스템을 설계하려고 있습니다. 즉, 메시지를 ‘누가’ 보낼지가 아니라 ‘무엇을 어떻게’ 보내야 효과적인지를 플랫폼이 먼저 판단하는 구조로 전환 중입니다.
여기에 더해 카카오는 자체 AI 모델 연구 결과도 꾸준히 공개하고 있으며, AI를 단순 도입이 아닌 주도 기술로 활용하겠다는 의지를 내비치고 있습니다. 이는 단순한 백엔드 기술의 고도화가 아니라 앞으로 카카오 내 모든 정보 전달이 AI 중심으로 정렬될 것임을 예고합니다.
마케터 입장에서 중요한 점은 카카오라는 플랫폼이 더 이상 고정된 발신 채널이 아니라는 사실입니다. 이제는 카카오 내부의 AI가 어떤 메시지를 효과적이라고 판단할지, 어떤 흐름이 사용자에게 더 자연스럽게 받아들여질지를 기준으로 전략을 세워야 합니다. 카카오의 메시지 시스템이 스스로 판단하는 구조로 전환되고 있다는 것을 감안하면, 콘텐츠 기획과 고객 분류 방식 자체를 다시 설계할 필요가 있습니다.
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메타, 콘텐츠 설계부터 응대까지 AI가 주도하는 소셜 환경
메타는 2025년 상반기 동안 인스타그램, 페이스북, 스레드 등 각 플랫폼의 사용자 경험을 확장하는 동시에 내부 시스템을 AI 중심으로 재편하고 있습니다. 메타의 변화는 단순히 기능을 늘리는 차원이 아니라 콘텐츠가 만들어지고 유통되며 반응을 얻는 방식 전반을 AI가 조정하는 구조로 전환하는 방향입니다.
대표적인 변화는 AI 어시스턴트의 독립형 앱 출시입니다. 단순한 챗봇이나 검색 보조 도구가 아니라 사용자의 질문에 답하고 콘텐츠를 탐색하며 심지어 브랜드와의 커뮤니케이션까지 연결하는 새로운 정보 접점으로 등장했습니다. 이는 향후 브랜드 계정이 AI를 통해 자동 대응하거나 브랜드 콘텐츠에 AI 기반 추천 기능이 결합되는 구조로 발전할 가능성을 보여줍니다.
또한, 메타는 인스타그램의 동영상 콘텐츠 제작 앱 ‘에디츠(Edits)’를 선보이며 릴스 콘텐츠 제작의 접근성을 높이고 있습니다. 겉보기에는 영상 편집 툴에 불과하지만, 실제로는 사용자의 제작 패턴과 성과 데이터를 기반으로 AI가 추천 포맷을 자동 제시하고, 최적화된 결과물을 유도하는 흐름이 탑재되어 있습니다. 이는 콘텐츠의 형식이나 길이, 전개 방식까지 플랫폼이 실질적으로 ‘안내’하는 시스템에 가깝습니다.
페이스북에서는 ‘친구 탭’ 신설을 통해 알고리즘 중심 콘텐츠 소비에서 벗어나고자 하는 시도를 하고 있습니다. 당장 큰 성과는 보이지 않지만, 장기적으로 AI가 관계 기반 콘텐츠를 어떻게 우선순위에 두고 노출할지를 조정하는 실험의 일부로 해석할 수 있습니다. 단순히 사람 간 소통을 부활시키려는 것이 아니라 플랫폼이 각 사용자의 관계망 안에서 어떤 콘텐츠를 보여줄지 AI가 판단하도록 구조를 정비하는 것입니다.
아울러 메타는 구글 애널리틱스 연동을 확대하면서 광고 성과 측정도 AI 기반으로 정교화하고 있습니다. 타겟팅, 캠페인 운영, 크리에이티브 조합 등 광고 집행의 거의 모든 영역이 AI 분석을 통해 자동으로 재구성되는 흐름 속에 들어가고 있으며, 이 구조는 향후 더 가속화될 전망입니다.
메타의 전반적인 방향성은 분명합니다. 콘텐츠 소비뿐 아니라 제작과 응대, 광고와 소통까지 모든 흐름에 AI를 침투시켜 사용자와 브랜드 사이의 접점을 재설계하는 것입니다. 마케터 입장에서는 어떤 콘텐츠를 만들지만 고민할 것이 아니라 AI가 어떤 콘텐츠를 선호하고, 어떤 방식으로 반응을 유도하는지까지 고려해 콘텐츠를 기획하고 운영해야 하는 상황이 되고 있습니다.
구글, 검색과 광고, 모든 흐름에 AI를 기본값으로 설정하다
구글은 2025년 상반기부터 자사의 핵심 자산인 검색과 광고 시스템 전반에 AI를 기본값으로 설정하는 작업을 본격화했습니다. 가장 주목할 변화는 AI 기반 검색광고 솔루션 ‘AI Max’의 출시입니다. 이 도구는 기존 자동 입찰이나 키워드 매칭 수준을 넘어 광고 소재 선택, 문구 최적화, 타겟팅 전략까지 AI가 종합적으로 판단하고 실행하는 시스템입니다. 마케터는 이제 예산과 목표만 입력하면, 나머지 전략과 운영은 AI가 전담하는 방식으로 옮겨가고 있습니다.
이러한 변화는 단순히 업무 효율을 높이는 도구가 아닌, 광고 집행 자체의 ‘사고방식’을 바꾸는 흐름으로 작용하고 있습니다. 예전에는 사람이 광고 세트를 직접 구성하고 타겟을 구분했다면, 이제는 AI가 수많은 시나리오를 실시간으로 테스트하고, 가장 반응이 좋은 조합을 빠르게 적용합니다. 이로 인해 성과 해석 기준도 전통적인 클릭률이나 전환율보다는 AI가 분석한 ‘잠재 성과’와 추천 모델의 설득력으로 이동하고 있습니다.
검색 환경 자체도 AI 중심으로 크게 바뀌고 있습니다. 구글은 이미 검색 결과 상단에 AI 요약 정보를 노출하는 ‘AI 오버뷰’ 기능을 시험 중이며, 이는 검색이 단순 정보 탐색에서 ‘AI가 미리 정리해 주는 정답형 정보 소비’로 변하고 있음을 보여줍니다. 마케터 입장에서는 검색 결과에 노출되는 텍스트뿐 아니라 AI 요약에 어떤 정보가 반영될지까지 고려한 콘텐츠 설계가 필요해지고 있습니다.
동시에 유튜브 영역에서도 AI가 콘텐츠 흐름을 바꾸고 있습니다. ‘유튜브 프리미엄 라이트’와 같은 새로운 구독 요금제 출시는 사용자 경험을 광고 없이 최적화하는 방향이지만, 이는 곧 광고 노출 환경의 변화로 이어집니다. 유료 사용자 비율이 증가할수록, AI 기반 추천 시스템의 정밀도와 타겟 광고 전략의 중요성은 더 커질 수밖에 없습니다.
광고주 입장에서는 이제 ‘어디에 얼마를 쓸까?’보다 AI가 설정한 예측 모델 안에서 어떻게 콘텐츠를 제작하고 데이터를 해석할지가 더 중요한 과제가 되고 있습니다. 구글이 제공하는 자동화 도구의 성능을 이해하고, 그것이 어떤 기준으로 결정을 내리는지 파악하지 못하면 광고 성과가 떨어지는 것을 넘어서 잘못된 방향으로 최적화될 위험도 커집니다.
결국, 구글은 검색, 광고, 영상까지 전 영역을 아우르는 플랫폼에서 AI 중심 작동 방식을 ‘디폴트’로 바꾸고 있으며, 이는 마케터에게 완전히 새로운 방식의 전략 수립을 요구하고 있습니다. 단순한 광고 기술의 발전이 아니라, 플랫폼이 사고하는 방식 자체가 바뀌었다는 사실을 이해하는 것, 그것이 하반기 구글을 다룰 때 가장 필요한 인식입니다.
하반기 디지털 마케팅 전략을 다시 짤 시간
2025년 하반기 디지털 마케팅 전략은 단순한 채널 선택이나 실행 계획 수립을 넘어 플랫폼이 만들어가는 AI 중심 구조를 얼마나 잘 이해하고 반영하느냐에 따라 성패가 갈릴 가능성이 큽니다. 네이버는 콘텐츠 유통 흐름을, 카카오는 메시지 설계를, 메타는 소셜 접점을, 구글은 광고와 검색의 기본 원리를 AI 중심으로 다시 짜고 있습니다.
이 변화들은 서로 다른 방식으로 진행되고 있지만, 공통적으로 ‘콘텐츠가 만들어지고, 유통되고, 평가되는 방식 전체를 AI가 설계하는 구조’로 옮겨가고 있다는 점에서 하나로 연결됩니다.
이제 마케터는 광고 예산을 어디에 쓸지보다 각 플랫폼의 AI가 어떤 데이터를 기반으로 콘텐츠를 분류하고 추천하는지를 파악하는 일이 더 중요해졌습니다. 콘텐츠의 형식, 메시지의 방식, 사용자 접점의 시점까지 모두 AI의 판단 기준을 고려해야 실질적인 성과를 만들 수 있습니다.
2025년 하반기, 우리가 다시 짜야 할 것은 단지 실행 계획이 아니라 AI 중심으로 재편된 플랫폼 환경을 전제로 한 전략의 출발점입니다. 이 글에서 살펴본 각 플랫폼의 변화가 그 전략을 재설계하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
