바이브코딩, 다음은 바이브마케팅
왜 하필 코드일까요? 이유는 단순합니다. 코드라는 언어 자체가 컴퓨터가 학습하기 가장 쉬운 형태이며, 웹상에 존재하는 코드 데이터는 거의 '날것(raw)'의 형태로 넘쳐나기 때문입니다. 이미지나 영상 생성 AI도 마찬가지죠.
데이터의 양과 구조화 수준이 AI의 성능을 결정합니다. 그래서 쉽게 적용 가능한 분야 중 한 가지가 퍼포먼스 마케팅입니다.
데이터드리븐 마케팅의 궁극, 바이브마케팅(Vibe-marketing)
바이브마케팅이란?
바이브마케팅은 AI와 자동화를 활용해 퍼포먼스 마케팅의 운영 효율을 극대화하고, 사람은 제품과 고객에 대한 전략적 판단에 집중할 수 있도록 하는 마케팅 방식입니다.
퍼포먼스 마케팅의 전 과정을 뜯어보면 대부분이 데이터 기반 활동입니다.
가설 수립
캠페인 기획
소재 제작
캠페인 집행
성과 분석 및 반복(iteration)
이 중 첫 단계인 ‘가설 수립’을 제외하면, 나머지는 거의 전부 웹/콘솔 상에서 수집 가능한 데이터를 기반으로 수행됩니다. 광고 클릭률, 전환율, 소재 A/B 테스트 결과 등은 이미 수십억 건의 사례가 축적되어 있죠. AI는 이 데이터를 바탕으로 최적의 문구, 이미지, 타겟 오디언스를 자동으로 조합해낼 수 있습니다.
그래서 캠페인 운영 인력을 AI로 대체하고, 광고비 지출을 늘리면, 성과가 더 좋을까요?
아니요.
“광고비는 무한할 수 있어도, 브랜드 자산은 유한하다.”
즉, 소비자의 머릿속에 남을 수 있는 ‘인지 자산’은 제한적입니다. 비효율적인 노출이 많아질수록 브랜드 피로도는 누적되고, 실험이 반복될수록 브랜드 이미지는 소모됩니다.
지나치게 반복 노출되는 자극적인 리타게팅 광고, 동일 카피의 바이럴 콘텐츠 남용 등은 단기 매출을 끌어올릴 수 있지만 기업의 자산인 ‘브랜드 가치’ 자체를 소모할 가능성이 높습니다.
결국 제품, 서비스, 기업이든 ‘브랜드’가 되어야 살아남습니다. 생산 비용이 아무리 낮아져도, 소비자의 인지 능력은 영원히 유한하기 때문입니다.
앞으로 마케팅의 핵심은 ‘브랜드 자산의 소모를 최소화하는 운영 전략’이 될 것입니다. 이 점에서 AI 기반 자동화의 진짜 가치는 ‘운영 비용 절감’ 혹은 ‘단순 매출 창출’이 아니라 ‘인지 자원의 효율적 사용’에 있다는 걸 이해해야 합니다.
마케팅의 본질: 제품과 고객에 대한 이해
바이브코딩이 개발자들의 속도를 높여주었듯, 바이브마케팅은 마케터의 단순 반복적인 업무를 줄이고 더 중요한 상위의 의사결정에만 **집중할 수 있도록 도와줍니다.
소재 생산은 AI가 하고, 광고 세팅은 알고리즘이 하며, 반복 최적화도 데이터 학습이 어느 정도 대체할 수 있습니다. 이러한 업무는 ‘단일 채널의 광고 집행과 운영’에서 극대화됩니다.
마케팅 운영이 자동화될 때 빛나는 것은 전략적 의사결정
하지만, 여전히 어떤 채널에서 어떤 방식으로 우리 제품이 가장 효율적으로 인지되고, 구매로 전환되는지는 AI가 알려주지 못합니다. 특정 채널의 카테고리 킬러가 되어야 할지, 혹은 최대한 입점 채널을 늘려야 할지, 인플루언서 바이럴에 투자해야 할지, 혹은 SEO에 투자해야 할지 같은 고민들의 해답은 전략에서 출발합니다.
상위의 마케팅 전략은 단순 채널 단위의 퍼포먼스를 창출하는 것이 아니라, 제품의 특징, 시장의 경쟁 제품, 그리고 타겟 고객에 대한 이해도에 달려있습니다.
전략 기반의 퍼포먼스 마케팅 그룹, 세렌디스트
세렌디스트는 고객과 시장, 제품에 대한 전략적 접근을 통해 ‘전략이 중심이 되는 마케팅’을 합니다.
세렌디스트는 마케팅을 단순히 채널 운영 최적화가 아니라, 브랜드 전략의 연장선에서 바라봅니다. 전체 사업과 브랜드의 맥락에서 마케팅 전략을 설계하고, 전략을 기반으로 예산의 캠페인/채널별 배분, 캠페인 집행과 소재 제작까지 일관되게 연결되도록 설계합니다.
우리는 브랜드 자산을 광고 소재로 단기적으로 소모하지 않고, 매출과 함께 브랜드의 가치가 동반 성장하는 마케팅을 합니다.