[AI 이야기] ChatGPT 광고 시작! 생성형 AI 광고 시대

ChatGPT의 광고 예시 화면 [1]

 

마케터 여러분, 일이 하나 더 늘었습니다.

 

2026년 6월 19일, ChatGPT가 한국에서 광고 파일럿을 시작했습니다. 무료 및 Go 요금제 사용자라면 오늘부터 ChatGPT 화면에서 처음 보는 글자를 만나게 됩니다. "Sponsored." 미국에서 2월 9일 시작한 광고 파일럿이 마침내 한국에 상륙한 것입니다 [1].

 

네이버가 하락하는 사이 계속 점유율을 넓혀 어느새 Top4에 올라온 ChatGPT [2]

 

이것을 마케터 입장에서 그냥 지나치기 어려운 이유는 ChatGPT가 현재 한국에서 가장 많이 쓰이는 생성형 AI이기 때문입니다. 이용 경험률 54%로 압도적인 1위를 유지하고 있습니다 [2]. 그리고 ChatGPT는 단순히 많이 쓰이는 플랫폼이 아닙니다. 사람들이 가장 솔직하게 쓰는 플랫폼입니다. 검색창에 치기 민망한 고민, 아직 누구에게도 말하지 않은 계획, 사고 싶은 것들에 대해서도 무심하게 이런저런 정보를 확인하면서 자기의 취향을 정말 솔직하게 드러내는 그 대화창에 광고가 들어오기 시작했다는 것입니다.

 

아직 초창기이지만 이 플랫폼이 어떻게 작동하는지, 기존 광고 시스템과 무엇이 다른지, 그리고 왜 우려와 가능성이 동시에 거론되는지는 지금 살펴볼 이유가 충분하다고 생각합니다.

 

데이터를 덜 주면서 더 비싼 광고 - ChatGPT가 광고주에게 말해주지 않는 것들

 

ChatGPT 광고의 가장 큰 특징은 역설적이게도 '덜 주는 것'에 있습니다.

 

기존 디지털 광고 플랫폼, 특히 구글과 메타는 광고주에게 굉장히 많은 것을 줍니다. 어떤 키워드에서 클릭이 발생했는지, 어떤 연령대가 반응했는지, 어떤 관심사를 가진 사람이 구매로 이어졌는지 — 캠페인을 최적화하는 데 필요한 데이터를 실시간으로 제공합니다. 반면 ChatGPT는 광고주에게 노출수, 클릭수, CTR 정도의 집계값만 제공합니다. 사용자가 어떤 대화를 하다가 광고를 봤는지, 어떤 맥락에서 클릭이 발생했는지는 알 수 없습니다. 광고주는 사용자의 채팅 내역, 이름, 이메일, 저장된 메모리에 접근할 수 없습니다 — 기술적 한계가 아니라 정책적 결정입니다 [3].

 

구분	Google Ads	Meta Ads	ChatGPT Ads
성과	인텐트 기반 추적의 표준 • 키워드별 정확한 성과 데이터 제공 • 기기·위치별 세분화 리포트 • 전환당 비용(CPA) 상세 추적	풍부한 인구통계·심리통계 데이터 • 사용자 행동·체류 시간 데이터 • 관심사 매칭 세분화 • 크로스 플랫폼 리타겟팅	집계 수준의 거시 지표만 제공 • 노출수·CTR 집계값만 확인 가능 • 키워드·오디언스별세분화 없음
로직	키워드 • 사용자가 구체적 키워드를 검색 • 즉각적 클릭·구매에 최적화	행동데이터 • 관심사·유사 타겟·과거 행동 기반 • 광고가 사용자를 찾아가는 구조	대화 컨텍스트 전체 • 단순 키워드가 아닌 대화 흐름 전체에서 인텐트 추론

 

그런데 제공해 주는 데이터의 깊이와는 반대로 가격은 높습니다. CPM 기준 $60으로, 메타 대비 약 3배입니다 [4]. OpenAI의 논리는 "ChatGPT 사용자는 무언가를 적극적으로 묻고 결정하려는 고인텐트(high-intent) 사용자이기 때문에 클릭이 낮아도 전환율이 높다"는 것입니다. 맞는 말일 수 있습니다. 검색창에 짤막하게 두세 단어를 치는 것과, "예산은 이 정도인데 어떤 제품이 나에게 맞을지 설명해 줘"라고 대화하는 것은 인텐트의 깊이 자체가 다르니까요.

 

다만 이 주장이 실제로 맞는지 아직 검증된 데이터가 없습니다. 그 확인은 결국 광고주와 마케터의 몫이 된 셈입니다.

 

"아 이거 사고 싶다" - 내가 하는 말을 핸드폰이 듣고 있다?

 

ChatGPT로 생성되었으며, CMG의 보고서에 따라 예측되는 프라이버시 침해 과정을 도식화한 예시

 

ChatGPT 광고가 화제가 되면서 자연스럽게 불안도 함께 커지고 있습니다. AI 어시스턴트가 우리의 개인 정보를 광고에 활용한다는 이야기, 사실 처음이 아닙니다.

 

2024년 9월, 페이스북의 마케팅 파트너사 콕스 미디어 그룹(CMG)의 내부 프레젠테이션 자료가 유출됐습니다. 내용은 충격적이었습니다. CMG는 스마트폰, 노트북, 홈 어시스턴트의 마이크를 통해 사용자 음성을 실시간으로 수집·분석해 맞춤 광고를 만드는 '액티브 리스닝(Active Listening)' 소프트웨어를 운영하고 있었고, 구글·메타·아마존이 파트너로 거론됐습니다. 파장이 커지자 구글은 CMG를 파트너 프로그램에서 즉시 삭제했습니다 [5].

 

연구도 이 우려를 뒷받침합니다. 개인화 광고의 효과를 분석한 53개 연구의 메타분석에 따르면 [6] 개인화 광고가 설득력을 높이는 핵심 메커니즘이 '지각된 관련성(perceived relevance)'이라는 것을 보여줍니다. 하지만 항상 그럴까요? 다른 연구에 의하면 고강도 개인화가 사용자의 프라이버시 우려를 자극하는 순간, 설득력이 오히려 급락한다는 것을 보여줍니다. '개인화의 임계점'이 존재한다는 것입니다 [7]. 같은 기술이 잘 쓰이면 가장 관련성 높은 광고가 되고, 잘못 쓰이면 가장 거부감이 강한 광고가 되는 셈입니다.

 

ChatGPT는 경우가 다르지 않을까요? 직접 입력했으니까요!

 

그럼에도 불구하고 저는 ChatGPT는 다를 수도 있을 것이라고 생각합니다.

 

앞서 말씀드린 Siri, 구글 어시스턴트, CMG 액티브 리스닝 스캔들의 공통점은 하나입니다. 사용자가 몰랐다는 것입니다. 말한 적도 없는데, 동의한 적도 없는데, 내 목소리가 수집됐습니다. 스마트 스피커 사용자 중 자신의 녹음이 영구 보존된다는 사실을 인지한 사람은 48.3%에 불과합니다 [8]. 음성은 말하는 행위 자체가 수집 의식 없이 이루어집니다.

 

ChatGPT는 다릅니다. 사용자가 직접 키보드로 쳐서 건넨 정보입니다. 무엇을 쓸지 선택하고, 어떻게 표현할지 결정하고, 전송 버튼을 누릅니다. 이것은 수동적으로 녹음되는 음성과 근본적으로 다른 동의의 구조입니다. 저는 이 차이가 단순히 기술적인 문제가 아니라 심리적 수용도의 문제라고 생각합니다. [7]에서 보여 드린 개인화 광고의 역효과도 "내가 모르는 사이에" 수집된 데이터를 전제로 할 때 가장 강하게 나타납니다. 능동적으로 입력한 정보라면, 같은 개인화도 '나를 이해하는 광고'로 받아들여질 가능성이 높아집니다.

 

다만 한 가지는 분명히 짚어야 합니다. OpenAI 정책을 보면 음성 녹음은 옵트인(사용자가 선택해야 진행되는 것)이지만, 텍스트는 음성 공유를 해제해도 모델 학습에 사용될 수 있습니다 [9]. 사용자가 프라이버시를 위해 음성 기능을 끄더라도 타이핑한 내용은 학습 데이터로 남을 수 있다는 의미입니다. 이러한 리스크는 앞으로 계속 문제가 제기될 것이라고 봅니다. 그렇기 때문에 ChatGPT 광고가 음성 기반 이슈들과 동일한 문제를 겪지 않으려면, OpenAI가 얼마나 투명하게 이 구조를 사용자에게 설명하느냐와 철저한 보안이 생명일 것입니다.

 

결국 본질이다 - 마케터가 지금 시작할 수 있는 것

 

다시 현실적인 이야기로 돌아오겠습니다.

 

앞서 말씀드렸듯이, ChatGPT는 광고주에게 사용자가 어떤 프롬프트를 입력해서 내 광고를 봤는지 알려주지 않습니다. 어떤 맥락에서 노출됐는지도 알 수 없습니다. 그렇다면 마케터는 어떻게 해야 할까요? 저는 가장 직접적인 방법은 직접 해보는 것이라고 생각합니다. 내 브랜드와 관련된 프롬프트를 ChatGPT에 입력해 보는 것입니다. "~를 추천해 줘", "~를 사려고 하는데", "~와 ~를 비교해 줘" — 실제 사용자들이 입력할 법한 문장들로. 내 브랜드가 어떻게 언급되는지, 어떤 맥락에서 추천되는지, 광고가 어떤 형태로 붙는지를 직접 확인하는 것이 지금 단계에서 가장 정확한 인사이트입니다.

 

여기서 GEO(Generative Engine Optimization)가 연결됩니다. AI가 콘텐츠를 검색하고, 인용하고, 추천하는 기준을 연구해보면 기술적인 최적화 요소들도 있지만 — 결국 사람이 읽기 좋고, 이해하기 쉽고, 신뢰할 수 있는 콘텐츠가 AI에게도 더 많이 선택됩니다. AI가 발전할수록 역설적으로 본질, 즉 사용자 경험(UX)과 고객 경험(CX)에 가까워지고 있다는 뜻입니다.

 

ChatGPT 광고도 같은 맥락입니다. 타겟팅 로직을 분석하는 것보다, 사용자가 ChatGPT에서 무엇을 원하고 어떤 답변을 기대하는지를 이해하는 것이 더 근본적인 준비입니다. 그리고 당연히 서비스나 제품의 품질, 경쟁력을 높이는 데 더 심혈을 기울이는 것이 결국 생성형 AI에서도 잘 인용되고, 광고도 적절하게 잘 나와서 결국 선택받는 브랜드가 될 것입니다.

 

※ 이 글의 리서치와 초안 정리에 LLM 기반 리서치 도구 Claude Cowork의 도움을 받았으며, 사례 선정과 해석, 최종 문장은 모두 필자의 판단과 수정을 거쳤습니다.

 

참고문헌

[1] OpenAI. (2026). Testing ads in ChatGPT. https://openai.com/index/testing-ads-in-chatgpt/

[2] 오픈서베이. (2025). 구독서비스 트렌드 리포트 2025. https://blog.opensurvey.co.kr/article/ai-search-2026-2/

[3] OpenAI. (2026). Ad policies. https://openai.com/policies/ad-policies/

[4] ALM Corp. (2026). ChatGPT ads testing & cost guide 2026. https://almcorp.com/blog/openai-chatgpt-ads-testing-cost-privacy-guide-2026/

[5] 중앙일보. (2024). 폰이 몰래 내 말 엿듣고 있다…페북·구글 맞춤광고 비결이었나. 중앙일보. https://www.joongang.co.kr/article/25275478

[6] Yeo, T.-E. D., Chu, T. Z., & Li, L. T. (2025). How persuasive is personalized advertising? A meta-analytic review of experimental evidence of the effects of personalization on ad effectiveness. Journal of Advertising Research, 65(4), 616–631. https://doi.org/10.1080/00218499.2025.2467763

[7] Kim, H., & Han, S. (2025). Triggering the personalization backfire effect: The moderating role of situational privacy concern. Behavioral Sciences, 15(10), 1323. https://doi.org/10.3390/bs15101323

[8] Porcheron, M., Fischer, J. E., Reeves, S., & Sheridan, J. G. (2021). Is someone listening?: Audio-related privacy perceptions and design recommendations. Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, 5(3), 1–29. https://doi.org/10.1145/3478091

[9] OpenAI. Voice mode FAQ. https://help.openai.com/en/articles/8400625-voice-mode-faq

 

이충헌 박사의 AI 트렌드와 인사이트 2026.06