AI 마케팅 ROI 측정이 어려운 이유와 성과를 높이는 방법

AI를 마케팅에 도입하는 기업은 빠르게 늘고 있습니다. 글로벌 AI 마케팅 시장 규모가 2025년 기준 약 473억 달러에 이를 정도로 투자 규모도 커졌죠. 하지만 정작 자기 마케팅 활동의 ROI를 증명할 수 있다고 답한 마케터는 36%에 불과합니다.

수십억 원을 투자하고도 성과를 숫자로 보여줄 수 없다는 이야기가 나오는 건 기술이 부족해서가 아닙니다. AI 마케팅 ROI가 유독 측정하기 어려운 데는 마케팅 생태계 고유의 구조적 이유가 있기 때문입니다.

AI 마케팅에 쏟아진 투자, 성과는 달랐다

AI를 마케팅에 적용하는 기업이 늘면서, 같은 기술을 도입하고도 성과가 뚜렷하게 갈리는 사례가 나타나고 있습니다.

로레알은 구글 AI Max를 광고 캠페인에 적용해 칠레 시장에서 전환율을 2배로 높이면서 전환당 비용은 31% 절감했습니다. AI가 검색 키워드를 자동으로 확장하고 크리에이티브를 맥락에 맞게 조합한 결과였죠.

또 메타의 Advantage+ 쇼핑 캠페인을 활용한 캠페인들은 수동 캠페인 대비 16% 높은 ROAS인 314%를 기록하면서, AI 기반 자동화가 광고 수익성에 직접적인 영향을 줄 수 있다는 걸 보여줬습니다.

반면 같은 시기에 AI를 도입하고도 기대한 성과를 만들지 못한 사례도 적지 않습니다. RAND 연구소의 2024년 보고서에 따르면 AI 프로젝트의 70~85%가 기대한 성과에 도달하지 못하고 있고, 2025년에는 기업의 42%가 진행 중이던 AI 프로젝트 대부분을 중단한 것으로 나타났습니다. 이는 전년도 17%에서 크게 늘어난 수치입니다.

이런 차이를 만든 건 AI 기술 자체의 성능이 아니라, 성과가 숫자로 바로 확인되는 영역에 적용했는지 여부였습니다. 전환율과 광고 비용이 실시간으로 추적되는 캠페인에서는 AI 도입 효과가 빠르게 드러나지만, 성과 지표가 모호한 영역에서는 투자 대비 효과를 증명하기 어려웠던 거죠.

AI 마케팅 ROI, 왜 대부분은 성과를 증명하지 못할까

추적이 끊기는 전환 경로

마케팅에서 ROI를 증명하려면 고객이 어떤 경로를 통해 전환했는지를 추적할 수 있어야 합니다. 하지만 현실에서는 이 추적 자체가 점점 어려워지고 있습니다.

통상 마케팅에서는 픽셀이라는 전환 추적 값을 통해 성과를 측정합니다. 그러나 이 픽셀 추적의 한계가 나날이 커지며 전환값의 약 30~40%의 전환이 유실되고 있죠. 그 뿐만 아니라 아예 마케팅 전환 기여도를 포착하지 못하는 다크 퍼널 영역 역시 38%에 달하기도 합니다.

예를 들어, 실무에서는 AI 마케팅을 통해 도달한 광고의 고객이 나중에 상품을 직접 검색해서 구매하거나 모바일에서 광고를 클릭했지만 데스크톱에서 결제하는 일 등이 빈번히 발생합니다. 하지만 고객의 두 행위를 정확히 연결 짓는 일이 쉽지 않기 때문에 마케팅 성과는 마지막 행위에 귀속됩니다.

이러면 AI가 광고 성과를 높였더라도 그 ROI에 대한 계산은 어려워지죠.

데이터 기반이 약해지는 프라이버시 환경

더 나아가 개인정보 보호에 대한 인식 발전도 AI 마케팅 ROI 계산을 어렵게 하고 있습니다.

이미 사파리와 파이어폭스 등 여러 브라우저가 서드파티 쿠키를 차단하고 있고 이 흐름은 더 확대되는 추세입니다. 여기에 더해 ATT(앱 추적 투명성) 역시 도입되면서 미국 내 광고 매체사의 수익이 평균 20% 정도 하락한 것으로 보고되고 있기도 하죠.

ATT 이후 앱 마케팅 시장에 발생한 변화는 이 글에서 더욱 자세히 확인하실 수 있습니다.

여기에 광고 플랫폼의 AI 구조도 문제를 더합니다. 구글이나 메타 같은 플랫폼의 AI는 클릭과 전환을 최적화해 주지만, 그 AI가 어떤 기준으로 의사결정을 내리는지는 마케터가 확인할 수 없거든요.

조사에 따르면 평균적인 마케팅 팀이 19개의 솔루션을 운영한다고 하는데, 각 도구의 데이터 정의와 기준이 다르다 보니 AI가 개선한 성과가 실제 비즈니스 가치와 일치하는지 검증하기 어려운 구조이기도 합니다.

이처럼 AI 마케팅 ROI 측정이 어려운 건 기술력의 문제가 아니라, 마케팅 생태계 자체의 구조적 한계에서 비롯된 부분이 큽니다.

그렇다면 이런 한계 속에서 AI 마케팅의 성과는 어떻게 평가할 수 있을까요?

AI 마케팅 ROI를 측정하는 두 가지 기준

AI의 긍정적 효과 중 상당수는 추상적이고 간접적이며 단기간에 드러나지 않습니다. 이 때문에 ROI 계산이 어려운 건데, 재무 분석에서 흔히 사용하는 하드 ROI와 소프트 ROI 구분을 적용하면 측정 방향이 좀 더 명확해질 수 있습니다.

하드 ROI : 매출과 직접 연결되는 수치

하드 ROI는 수익성과 직접적으로 관련된 성과를 의미합니다.

앱 마케팅에서는 광고 수익 증가분, eCPM(유효 1,000회 노출당 수익), CTR(클릭률), 전환율, ARPU(사용자당 평균 수익) 등이 여기에 해당하죠. AI를 광고 타겟팅에 적용해서 CTR이 올라가고 광고 수익이 늘었다면, 비교적 명확하게 숫자로 확인할 수 있는 하드 ROI입니다.

앱 광고 수익화에서 하드 ROI가 중요한 이유는 결과가 실시간으로 추적 가능하다는 점입니다. 광고가 노출되고 클릭되고 수익이 발생하는 과정이 대시보드에서 바로 확인되기 때문에, AI 도입 전후의 변화를 비교하기 수월한 편이거든요.

소프트 ROI : 당장 매출은 아니지만 장기적으로 영향을 미치는 지표

소프트 ROI는 즉각적으로 매출과 연결되지는 않지만 장기적인 비즈니스 성과에 영향을 미치는 지표입니다.

유저 리텐션 개선, 앱 인게이지먼트 증가, 앱 내 경험 만족도 향상, 이탈률 감소 등이 대표적이죠. 예를 들어 AI 기반 개인화 푸시를 도입한 후 Day 30 리텐션이 올라갔다면, 당장 이번 달 매출에는 반영되지 않더라도 고객 생애 가치(LTV)에는 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이렇게 판단되는 성과들이 소프트 ROI 입니다.

앱 비즈니스에서 AI ROI를 제대로 평가하려면 하드 ROI만 볼 게 아니라 소프트 ROI까지 함께 추적하는 게 중요합니다. 다만 처음부터 두 가지를 동시에 정교하게 측정하기보다는, 하드 ROI로 빠르게 성과를 확인한 뒤 소프트 ROI를 점진적으로 추가하는 접근이 현실적인 편입니다.

앱 비즈니스에서 확인해야 할 AI ROI 핵심 지표

ROI를 계산하려면 구체적인 수치 데이터가 필요합니다. 앱 광고 수익화에서 AI 도입 효과를 확인할 때 주로 보는 지표들을 하드 ROI와 소프트 ROI로 나누어 정리하면 다음과 같습니다.

하드 ROI 지표

1. eCPM(유효 1,000회 노출당 수익)

광고 1,000회 노출당 실제로 발생하는 수익입니다. AI 기반 타겟팅을 적용하면 관심사에 맞는 사용자에게 광고가 더 정확하게 노출되면서 eCPM이 올라가는 경우가 많습니다. 업계에서는 워터폴 방식에서 인앱 비딩으로 전환할 때 eCPM이 10~25% 상승하는 것으로 알려져 있죠.

2. CTR과 전환율

광고를 본 사용자 중 실제로 클릭하거나 행동으로 이어진 비율입니다. 사용자의 관심사와 맥락에 맞는 광고가 노출될수록 CTR과 전환율이 동시에 올라가는데, 이 부분이 AI 타겟팅이 기존 방식과 가장 크게 차이를 만드는 지점이기도 합니다.

3. ARPU(사용자당 평균 수익)

전체 활성 사용자 대비 발생하는 평균 수익입니다. AI 도입 전후의 ARPU 변화를 비교하면 투자 대비 성과를 가장 직관적으로 확인할 수 있습니다. 여기에 광고 수익과 인앱 결제 수익을 분리해서 추적하면 AI가 어떤 영역에 더 큰 영향을 미쳤는지도 파악할 수 있죠.

소프트 ROI 지표

1. 유저 리텐션

AI 기반 개인화가 적용된 후 Day 7, Day 30, Day 90 리텐션이 어떻게 변했는지를 추적합니다. 광고 수익을 높이면서도 유저가 이탈하지 않는지 확인하는 데 중요한 지표거든요.

2. 광고 경험과 이탈의 관계

광고를 추가한 뒤 앱 이탈률이 높아졌다면, 단기적으로 광고 수익이 늘었더라도 장기적으로는 손실일 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 최근 기업들은 AI를 활용해 사용자 맥락에 맞는 광고를 노출하는 방식으로 광고 수익과 사용자 경험 사이의 균형을 잡고자 하는데, 이 과정에서 두 지표를 함께 추적해야 AI 도입의 종합적인 효과를 판단할 수 있습니다.

AI 마케팅 ROI를 높이는 실무 전략

AI 마케팅 도구를 도입한 팀 중 71%가 6개월 이내에 긍정적인 ROI를 보고했다는 조사 결과가 있습니다. 하지만 이 성과는 아무 영역에서나 나온 게 아니라, 몇 가지 실무적인 조건을 갖춘 경우에 집중되어 있었습니다.

1. 결과가 바로 확인되는 영역부터 적용하기

AI 도입에서 흔한 실수 중 하나는 성과가 드러나기까지 시간이 오래 걸리는 영역에 먼저 적용하는 것입니다. AI 도입 효과를 빠르게 검증하기 위해서는 eCPM, CTR, 수익 데이터와 같은 하드 ROI 측정이 실시간으로 확인되는 앱 광고와 같은 영역부터 도입하는 것이 좋습니다.

앱 광고 분야에서 이 전략이 실제로 작동한 대표적인 사례가 있습니다.

모바일 광고 플랫폼 앱러빈은 AI 엔진 AXON을 광고 타겟팅에 적용한 후 2025년 2분기 매출이 전년 대비 77% 성장했고 마진 역시 81%에 달했다고 하는데, 이는 AI가 광고주의 ROI를 높여주니 광고비 투자가 늘고, 늘어난 데이터가 다시 AI 정밀도를 높이는 선순환이 만들어진 결과였습니다.

이처럼 하드 ROI가 먼저 확인되면 추가 투자에 대한 내부 설득도 수월해집니다.

2. 기존 서비스와 충돌하지 않는 방식으로 도입하기

AI 솔루션이 기존에 쓰고 있던 광고 네트워크나 앱 구조와 맞물리지 않으면 성과보다 관리 부담이 먼저 커집니다. 따라서 AI 솔루션이 기존 앱의 UX를 건드리지 않으면서 위에 얹을 수 있는 구조인지, 이미 사용 중인 광고 플랫폼과 병행할 수 있는지를 먼저 확인하는 게 좋습니다.

실제로 기술 부채를 정리한 뒤 AI를 도입한 팀이 그렇지 않은 팀보다 높은 ROI를 보고하는 경향이 일관되게 나타나고 있습니다.

3. 개인정보 규제 대응까지 함께 고려하기

ATT 도입 이후 서드파티 데이터에 의존하는 타겟팅 방식이 점점 어려워지고 있습니다. 따라서 AI를 광고에 적용할 때는 프라이버시 규제를 준수하면서도 타겟팅 정밀도를 유지할 수 있는 방식인지를 함께 따져봐야 합니다.

이게 최근 앱 마케팅에서 서버로 데이터를 전송하지 않고 기기 내에서 분석하는 온디바이스 방식이 주목받고 있는 이유이기도 합니다.

4. 작은 단위로 시작해서 데이터를 쌓기

높은 ROI를 달성한 마케팅 팀들의 공통점은 피드백을 적극적으로 수집하고 AI를 작은 단위로 반복 도입했다는 점이었습니다. 처음부터 전사적으로 확장하기보다 일부 사용자 대상으로 시범 운영하면서, 어떤 타겟팅이 효과적이고 어떤 광고 포맷이 반응이 좋은지를 데이터로 확인하며 조정해 나가는 게 현실적입니다.

AI 마케팅 ROI, 측정보다 어디에 적용하느냐가 먼저입니다

AI 마케팅 ROI를 논의할 때 많은 기업이 빠지는 함정이 있습니다. AI를 도입하면 모든 영역에서 한꺼번에 성과가 나올 거라고 기대하는 거죠. 하지만 앞서 살펴본 것처럼 성과 추적의 구조적 한계, 프라이버시 규제, 플랫폼의 구조적 한계 등을 고려하면 모든 영역에서 동시에 ROI를 증명하기란 현실적으로 어렵습니다.

다만 앱 비즈니스에서 광고 수익화는 AI 도입의 효과가 비교적 빠르게 확인되는 영역이기도 합니다. 광고가 노출되고 클릭되고 수익이 발생하는 과정이 실시간으로 추적 가능하니까요. eCPM이 올랐는지, CTR이 변했는지, 사용자당 수익이 늘었는지를 바로 확인할 수 있어서 다른 영역보다 AI 도입의 성과를 숫자로 보여주기가 수월합니다.

앱 광고 수익에 AI를 적용하는 방식도 다양해지고 있습니다. 사용자 행동을 기기 내에서 분석해서 관심사에 맞는 광고를 보여주는 온디바이스AI 타겟팅, 여러 광고 네트워크의 입찰을 실시간으로 최적화하는 인앱 비딩 등이 실무에서 활용되고 있죠.

지금 AI 마케팅에 투자하고 있는데 성과를 체감하기 어렵다면, 모든 영역을 한꺼번에 바꾸려 하기보다 결과가 숫자로 바로 확인되는 곳부터 집중해 보는 것도 방법입니다.

앱에서 기존 UX를 건드리지 않으면서 광고 수익을 추가하는 구조가 궁금하다면 아래 글에서 더 자세히 다루고 있습니다.

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