서치엔진랜드(Search Engine Land)가 구글 광고용 AI 에이전트를 도입하려면 ‘4단계 로드맵’이 필요하다고 제안했다.
서치엔진랜드는 1단계로 AI에 앞서 지식 베이스와 데이터라는 기반을 먼저 갖춰야 한다고 밝혔다. 모델 성능보다 비즈니스 지식에 대한 접근성과 데이터가 플랫폼별로 흩어지지 않도록 하는 맥락이 중요하며, 제품·서비스·업무 규칙·톤오브보이스·캠페인 구조·내부 프로세스를 AI가 이해할 형태로 정리하고 마케팅 데이터는 정확하며 연결되고 접근 가능해야 한다고 설명했다.
2단계는 상용 ‘오프더셸프’ 도구를 먼저 충분히 소진하라고 했다. 캠페인 데이터를 챗GPT(ChatGPT)나 클로드(Claude)로 내보내 계정 구조 점검, 낭비 지출 탐지, 검색어 기회 발굴, 쇼핑 피드 검토 등을 진행할 수 있고, 이어 구글 광고·구글 애널리틱스·구글 머천트센터와 ‘모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)’ 커넥터로 연결해 라이브 계정 데이터를 조회하면서도 비즈니스 맥락을 프로젝트나 커스텀 GPT로 유지할 수 있다고 전했다. 3단계에서는 필요해질 때만 맞춤 시스템을 개발하라고 강조했다. 광고 성과에 재고·가격·마진·CRM 데이터를 결합하거나 승인 자동화와 통제 장치를 함께 두는 등 복잡한 요구가 생길 때 커스텀 MCP, 가드레일, 오케스트레이션, 스케줄링, 비용 최적화가 데모를 일상 사용 가능한 시스템으로 만든다고 덧붙였다.
마지막 4단계로는 기술보다 ‘사람’이 가장 큰 장애물이라고 지적했다. 빠르게 진행하는 조직은 전사적으로 모두를 AI 전문가로 만들기보다, 열성적인 초기 도입자를 찾아 실험 공간을 주고 성과를 공유한 뒤 점차 팀 전반에 워크플로를 확산한다고 설명했다. 서치엔진랜드는 에이전트형 AI가 클릭을 대행하는 ‘자율 마케팅’을 목표로 삼는 방식은 피해야 하며, 반복적이고 데이터 집약적인 작업(계정 감사·성과 모니터링·트렌드 분석·최적화 기회 발굴)을 경험 많은 마케터의 업무에서 덜어 전략·판단 영역에 시간을 더 쓰게 하는 데 가치가 있다고 강조했다.