광고 입찰가를 조정하거나 소재별 성과를 분석하는 데는 이미 AI가 활용되고 있습니다.
하지만 매체사와 직접 광고상품을 협의하는 과정은 조금 다릅니다. 광고주는 여러 매체의 상품을 살펴보고, 노출 대상과 집행 기간, 가격 등을 비교한 뒤 구매 여부를 결정해야 합니다.
2026년 9월, IAB Tech Lab은 이러한 광고상품 정보를 AI 에이전트가 주고받을 수 있도록 새로운 규격안을 발표했습니다.
입찰가 조정부터 소재 분석까지, 이미 활용되는 AI
Google Ads의 스마트 자동 입찰(Smart Bidding)은 광고 운영에 AI를 활용하는 대표적인 사례입니다.
광고주가 목표 CPA(전환당 비용)나 목표 ROAS(광고비 대비 매출)를 설정하면 Google은 머신러닝으로 전환 가능성과 전환 가치를 예측해 입찰가를 자동으로 조정합니다.
이 과정에서 기기, 위치, 시간대 등 다양한 신호를 활용합니다. 같은 검색어라도 광고 경매가 발생한 상황에 따라 입찰가가 달라질 수 있습니다.
AI는 광고 성과를 분석하는 업무에도 사용됩니다.
ADN에서는 광고 소재별 반응 비교, 캠페인 리포트 분석, 고객군 추천에 AI를 적용하고 있습니다. 운영자가 소재별 성과 차이를 살펴보고, 먼저 확인할 캠페인이나 테스트할 고객군을 찾는 데 활용하는 방식입니다.
ADN의 AI 활용 사례는 기존에 발행한 「ADN은 AI를 어디에 먼저 적용했을까」에서 자세히 확인할 수 있습니다.
자료: Google Ads 고객센터, 스마트 자동 입찰 안내
광고상품 정보를 AI에 전달하는 새로운 규격, OpenProposal
광고를 집행하는 과정뿐 아니라 광고상품을 검토하고 구매하는 과정에도 AI를 활용하려는 시도가 시작됐습니다.
2026년 9월 22일, 디지털 광고 기술 표준 기구인 IAB Tech Lab은 AAMP 3.0(Agentic Advertising Management Protocols)과 함께 OpenProposal이라는 규격안을 공개했습니다.
OpenProposal은 광고상품을 판매하는 매체사와 구매하려는 광고주 측의 AI 에이전트가 상품 정보와 구매 조건을 일정한 형식으로 주고받도록 만든 규격입니다.
매체사는 광고 지면과 노출 대상, 가격 등의 정보를 제공하고, 구매 측에서는 이를 조회하거나 광고주의 요구에 맞는 별도 제안을 요청할 수 있습니다.
OpenProposal은 이러한 정보 교환 방식을 정합니다. 실제로 여러 상품을 비교하거나 적합한 상품을 추천하는 기능은 이 규격을 사용하는 시스템에서 구현해야 합니다.
자료: IAB Tech Lab, AAMP 3.0 및 OpenProposal 발표(2026.09.22)
광고상품 비교에 AI를 활용한다면?
한 브랜드가 신제품 출시를 앞두고 4주간 광고 캠페인을 진행한다고 가정해 보겠습니다.
광고 담당자는 목표 고객과 예산을 정한 뒤 여러 매체의 광고상품을 검토합니다.
매체에 따라 모바일 앱 배너 광고를 판매하기도 하고, 특정 이용자층을 대상으로 한 동영상 광고상품을 제안하기도 합니다. 가격을 계산하는 방식이나 구매 조건도 다를 수 있습니다.
각 매체사가 OpenProposal을 지원한다면 구매 측 AI 에이전트는 매체별 상품 정보를 받아 광고주의 요구에 맞는 후보를 추려낼 수 있습니다.
예를 들어 집행 기간이 맞지 않거나 예산을 초과하는 상품을 제외하고, 남은 상품의 노출 대상과 가격 등을 비교하는 기능을 구현할 수 있습니다.
담당자는 AI가 정리한 후보를 검토하면서 캠페인에 적합한 광고상품을 선택할 수 있습니다.
이 사례는 OpenProposal을 적용했을 때 가능한 활용 방식을 설명한 것입니다. 현재 모든 광고 매체에서 제공하는 기능은 아닙니다.
실제 광고 구매에 적용하려면 무엇이 필요할까?
OpenProposal은 아직 확정된 산업 표준이 아닙니다. IAB Tech Lab은 업계 의견 수렴 기한을 2026년 11월 10일까지 연장했습니다.
실제 도입을 위해서는 매체사가 판매하는 광고상품 정보를 해당 규격에 맞춰 제공해야 합니다. 구매 측에서도 이 정보를 처리할 수 있는 시스템을 갖춰야 합니다.
광고상품을 비교한 뒤 실제 구매까지 자동으로 처리하려면 추가적인 안전장치도 필요합니다.
예를 들어 AI 에이전트가 구매를 요청했지만 응답을 받지 못해 같은 요청을 다시 보낼 수 있습니다. 이때 주문이 두 번 처리되면 광고비가 중복 지출될 수 있습니다.
IAB Tech Lab은 AAMP 관련 개발 도구에서 에이전트의 신원을 확인하고 중복 주문을 방지하는 기능도 다루고 있습니다.
또한 AI가 추천한 광고상품이 반드시 좋은 성과를 낸다는 보장은 없습니다. 광고주는 노출 환경과 예상 효과, 실제 구매 조건을 검토한 뒤 예산 지출을 결정해야 합니다.
광고 구매에서 AI가 바꾸려는 것
Google의 스마트 자동 입찰은 광고 플랫폼 안에서 발생하는 경매 정보를 바탕으로 작동합니다. 반면 여러 매체사의 광고상품을 비교하려면 서로 다른 곳에서 제공하는 정보를 수집하고 정리해야 합니다.
OpenProposal은 바로 이 차이를 줄이려는 시도입니다.
AI가 아무리 뛰어나더라도 광고상품의 가격이나 구매 조건을 정확히 파악할 수 없다면 여러 매체를 제대로 비교하기 어렵습니다.
OpenProposal이 제안하는 변화는 AI가 광고주 대신 매체를 결정한다는 데 있지 않습니다. 매체사들이 광고상품 정보를 공통된 방식으로 제공하면, AI가 이를 활용해 상품을 찾고 비교하는 업무를 지원할 수 있다는 점에 있습니다.
앞으로 이 규격이 실제 광고 구매 과정에 자리 잡을지는 매체사의 참여와 이를 활용하는 시스템의 도입에 달려 있습니다.
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