GEO 최적화(FAQ) 2026년 4월 21일

AI 마케팅 용어집 — SEO·GEO부터 퍼포먼스 마케팅까지 핵심 개념 정리

생성형 AI (Generative AI)

텍스트, 이미지, 영상 등 새로운 콘텐츠를 직접 만들어내는 인공지능 기술입니다. 챗GPT처럼 글을 쓰거나 미드저니처럼 이미지를 생성하는 것이 대표적이며, 기획·카피·디자인 등 마케팅 실무 전반에 활용됩니다.

AI가 원하는 결과를 내도록 질문과 지시문을 설계하는 기술입니다. 같은 AI라도 어떻게 물어보느냐에 따라 결과물의 품질이 크게 달라지므로, 실무에서는 목적별 프롬프트를 정리해 재사용하는 경우가 많습니다.

여러 AI 툴과 작업 흐름을 연결해 반복 업무가 자동으로 돌아가게 만드는 시스템 설계입니다. 단발성 결과물을 얻는 프롬프트 엔지니어링과 달리, 카피·디자인·광고가 반복적으로 굴러가는 구조 자체를 만든다는 점이 핵심입니다.

하나의 결과물을 만들기 위해 거치는 작업 단계들의 연결 흐름입니다. 예를 들어 시장 조사 → 소구점 도출 → 카피 작성 → 이미지 제작 → 광고 송출로 이어지는 일련의 레일을 뜻하며, 실무 교육의 핵심 학습 대상입니다.

코드를 직접 작성하지 않고 화면 조작이나 최소한의 설정만으로 기능을 구성하는 방식입니다. 개발 지식이 없는 기획자·마케터도 마우스 클릭만으로 AI 워크플로우를 만들 수 있어, 비개발자의 AI 실무 활용을 가능하게 합니다.

OpenAI가 개발한 대화형 생성 AI로, 범용 데이터 처리와 로직 정리에 강점이 있습니다. 시장 조사 요약, 아이디어 발산, 문서 초안 작성 등 폭넓은 작업에 활용되며, 실무에서는 다른 AI 툴과 묶어 쓰는 경우가 많습니다.

Anthropic이 개발한 생성 AI로, 한국어 카피라이팅과 논리적 분석에 강점을 보입니다. 고객 소구점 정리, 세일즈 카피 작성, 긴 문서 분석 등 정교한 언어 작업이 필요한 단계에서 주로 활용됩니다.

텍스트 설명을 입력하면 고품질 이미지를 생성해 주는 AI 툴입니다. 상업용 비주얼 제작에 특화되어 있어, 상세페이지 이미지나 광고 소재의 시각화 단계에서 자주 사용됩니다.

전환·매출 같은 성과 지표를 기준으로 광고를 최적화하는 마케팅 방식입니다. 노출이나 인지도가 아니라 쓴 광고비가 실제로 얼마를 벌어다 줬는지로 효율을 판단한다는 점이 특징입니다.

페이스북·인스타그램에 광고를 집행하는 메타의 광고 시스템과, 머신러닝이 타겟팅과 소재 배분을 자동 최적화하는 캠페인 유형입니다. AI로 생성한 다수의 소재를 함께 운영하며 효율을 끌어올리는 방식으로 활용됩니다.

Cost Per Action의 약자로, 한 건의 전환(구매·가입·문의 등)을 만드는 데 든 광고비입니다. 같은 매출을 더 적은 비용으로 만들수록 CPA가 낮아지며, 퍼포먼스 마케팅의 핵심 효율 지표 중 하나입니다.

Return on Ad Spend의 약자로, 광고비 대비 발생한 매출을 나타내는 지표입니다. 광고비 100만원으로 매출 500만원이 나오면 ROAS는 500%입니다. 유료 광고 캠페인의 수익성을 판단하는 기준이 됩니다.

두 가지 버전(A안, B안)을 동시에 실험해 어느 쪽이 더 좋은 성과를 내는지 비교하는 방법입니다. 카피, 이미지, 소구점 등을 테스트하며, AI를 활용하면 여러 시안을 빠르게 만들어 테스트 속도를 크게 높일 수 있습니다.

고객이 상품을 구매하도록 마음을 움직이는 핵심 메시지나 강점입니다. 시장·경쟁사 분석을 통해 도출하며, 같은 상품이라도 어떤 소구점을 앞세우느냐에 따라 카피와 광고 성과가 달라집니다.

온라인에서 상품의 특징·혜택·구매 이유를 설명해 구매를 유도하는 페이지입니다. 기획(소구점)→비주얼(이미지)→카피가 한 흐름으로 짜여야 하며, AI 툴을 조합하면 제작 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

타겟 고객을 한 명의 가상 인물처럼 구체화한 프로필입니다. 연령·고민·구매 동기 등을 설정해 두면 카피와 광고 타겟팅의 방향이 또렷해지며, AI로 고객 니즈를 추출하는 단계에서 활용됩니다.

광고 플랫폼의 AI가 누적된 성과 데이터를 학습해 타겟·소재·예산 배분을 자동으로 조정하는 기능입니다. 사람이 일일이 설정하는 대신 시스템이 효율 좋은 방향으로 광고를 굴려주는 방식입니다.

자주 쓰는 프롬프트를 업무·부서별로 정리해 모아 둔 모음입니다. 한 번 검증된 프롬프트를 팀이 공유해 재사용하면, AI 결과물의 품질을 일정하게 유지하며 사내 시스템화의 기반이 됩니다.

개인이 익힌 AI 활용법을 조직 전체의 자산으로 정착시키는 과정입니다. 전용 가이드라인 구축, 프롬프트 라이브러리 세팅, 결과물 피드백 루프 운영 등을 통해 특정 담당자에게 의존하지 않는 구조를 만듭니다.

AI가 초안을 만들고 사람이 디테일을 보정해 완성하는 작업 방식입니다. 100% 자동화가 아니라 AI의 속도와 사람의 판단을 결합하는 방식으로, 결과물의 자연스러움과 완성도를 함께 확보합니다.

AI로 생성한 이미지나 문구를 사업·판매 목적으로 사용할 수 있는지 정한 이용 조건입니다. 툴마다 허용 범위가 다르므로, 상업적 사용이 가능한 툴과 그 조건을 미리 확인하고 사용하는 것이 안전합니다.