네이버 디스플레이 광고, 자연어 기반 AI ‘타겟 찾기’ 기능 10월 28일 론칭

최근 디지털 광고 시장에서 타겟팅의 정확도를 높이기 위한 플랫폼들의 기술 경쟁이 치열해지고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 네이버가 디스플레이 광고(DA) 영역에 인공지능(AI)을 활용한 새로운 타게팅 기능을 선보입니다. 오는 2026년 10월 28일부터 베타 서비스로 제공되는 ‘타겟 찾기’ 기능은 광고주의 계정 데이터나 직접 입력한 문장을 바탕으로 AI가 가장 적합한 고객 타겟을 제안하는 혁신적인 도구입니다. 업계에서는 이번 업데이트가 퍼포먼스 마케팅의 효율성을 한 단계 끌어올릴 중요한 변화가 될 것으로 관측하고 있습니다.

자연어 입력으로 정교해지는 타게팅

새롭게 도입되는 타겟 찾기 기능의 가장 큰 특징은 마케터가 원하는 타겟의 조건을 ‘문장’으로 입력할 수 있다는 점입니다. 기존에는 플랫폼이 제공하는 카테고리 내에서 관심사나 인구통계학적 특성을 수동으로 조합해야 했습니다. 하지만 이제는 AI가 광고주의 기존 데이터와 자연어 입력을 분석하여 최적의 잠재고객을 스스로 찾아냅니다.

제안된 타겟을 실제 광고그룹에 적용하기 전, 마케터는 다각도의 데이터를 미리 확인할 수 있어 보다 데이터에 기반한 의사결정이 가능해집니다. AI가 제공하는 사전 확인 지표는 다음과 같습니다.

• 예상 모수: 해당 타겟팅 적용 시 도달 가능한 잠재고객의 규모
• 추천 근거: AI가 해당 타겟을 적합하다고 판단한 데이터 기반의 이유
• 프로파일링: 타겟의 주된 관심사 및 인구통계학적 특성 요약

오디언스 관리의 진화와 한계

발굴된 타겟은 광고그룹 단위에서 핵심 고객을 겨냥하는 타게팅은 물론, 광고 효율을 떨어뜨리는 불필요한 노출을 사전에 차단하는 디타게팅(De-targeting) 용도로도 폭넓게 활용할 수 있습니다. 이와 함께 네이버는 기존에 사용하던 ‘잠재고객 관리’라는 메뉴 명칭을 ‘오디언스 관리’로 변경하여, 타겟 관리의 직관성을 한층 높였습니다.

다만, 실무 적용 시 유의해야 할 점도 존재합니다. 제안형 타겟은 네이버 내부 게재면 광고에만 제한적으로 적용되며, 플랫폼 측에서 광고 성과를 무조건적으로 보장하지는 않는다는 점을 명확히 하고 있습니다. 따라서 마케터의 지속적인 모니터링과 최적화 작업은 여전히 필수적일 것으로 추정됩니다.

BARO 인사이트

BARO Interactive는 네이버의 이번 ‘타겟 찾기’ AI 도입이 퍼포먼스 마케팅의 자동화와 고도화를 가속화할 핵심 모멘텀이라고 판단합니다. 특히 자연어 기반의 타겟 제안 기능은 롱테일 키워드나 니치한 관심사를 가진 고객군을 발굴하는 데 강력한 무기가 될 수 있습니다. 우리는 기존에 축적된 광고 계정 데이터와 AI의 추천 알고리즘을 결합하여, 기존 수동 타게팅 대비 전환율(CVR)이 얼마나 개선되는지 즉각적인 A/B 테스트를 실행할 계획입니다.

또한, 디타게팅 기능의 적극적인 활용에 주목해야 합니다. AI가 제안하는 프로파일링 데이터를 역으로 분석하면, 광고에 반응하지 않을 허수 트래픽을 사전에 차단하여 ROAS(광고수익률)를 극대화할 수 있습니다. BARO는 네이버 게재면에 특화된 이번 기능을 자사의 데이터 기반 자동화 솔루션과 연계하여, 광고주의 예산 낭비를 최소화하고 매출을 견인하는 최적의 매체 믹스 전략을 구축해 나갈 것입니다.