광고 소재를 디자이너에게 맡기면 보통 일주일은 걸립니다. 제품 사진 촬영, 카피 시안 3종, 배경 변형까지 포함하면 비용도 만만치 않고요. 급하면 스톡 이미지에 텍스트 올려서 대표가 직접 만드는 경우도 흔합니다.
그 과정이 통째로 바뀔 수 있다는 이야기가 나왔습니다.
메타가 GEM이라는 AI 모델을 본격 가동하기 시작했습니다. 상품 페이지 URL 하나와 예산만 입력하면 이미지, 카피, 헤드라인, 타겟팅까지 AI가 한 번에 만들어주는 구조입니다.
GEM이 뭔지부터 짚겠습니다
Generative Ads Recommendation Model. 줄여서 GEM입니다. 메타가 2025년 11월 엔지니어링 블로그를 통해 처음 공개했고, 2026년 들어 실제 광고 시스템 전반에 적용되고 있습니다.
기존 메타 광고는 광고주가 타겟, 소재, 입찰 전략을 각각 세팅하면 시스템이 조합해서 노출하는 방식이었습니다. GEM은 거기서 한 단계 더 갑니다. 상품 정보를 직접 읽고, 누구에게 어떤 메시지를 보여줘야 전환이 생기는지를 스스로 판단합니다. LLM 기반이라 텍스트, 이미지, 행동 데이터를 통합으로 처리합니다.
이전에 화제가 됐던 Andromeda 알고리즘이 “수천만 개 광고 중 뭘 보여줄까”를 빠르게 추리는 역할이었다면, GEM은 그 위에서 “이 광고를 어떤 소재로, 어떤 톤으로, 어떤 순서로 보여줄까”까지 설계합니다. 메타 스스로 업계 최대 규모의 추천 시스템 파운데이션 모델이라고 소개하고 있습니다.
URL 하나로 광고가 만들어진다는 게 실제로 무슨 뜻인지
메타가 테스트 중인 기능의 작동 방식입니다.
상품 페이지 URL을 입력합니다. AI가 해당 페이지에서 이미지, 텍스트, 가격 정보를 자동으로 긁어옵니다. 여기에 예산과 간단한 프롬프트를 추가합니다. “20대 여성 타겟”, “할인 강조” 정도면 충분합니다. 그러면 이미지 광고, 영상 소재, 헤드라인, 설명문, 타겟팅 세팅이 한꺼번에 나옵니다.
꿈같은 이야기처럼 들립니다. 실제로 얼리 액세스 사용자들 반응은 좀 갈립니다.
빠르다는 건 확실합니다. A/B 테스트용 소재 3종을 준비하는 데 3일 걸리던 게 30분이면 된다는 후기가 있습니다. 디자이너가 따로 없는 1인 쇼핑몰에서 특히 반응이 좋고요.
반면, 같은 업종 광고주들이 이 기능을 전부 쓰면 피드에 비슷하게 생긴 광고가 깔린다는 지적도 나옵니다. AI가 “여성 의류 쇼핑몰”이라는 정보로 만들어낼 수 있는 패턴은 한정적이니까요.
전환율 5% 상승이라는 수치를 어떻게 읽어야 합니까
메타 발표 기준으로, GEM 적용 이후 인스타그램에서 광고 전환율이 5% 올랐습니다. 페이스북 피드는 3%.
여기서 주의할 게 있습니다.
5% 상승은 상대적 수치입니다. 전환율이 2%였던 광고가 2.1%가 됐다는 뜻이지, 전환율이 5%p 뛰어서 7%가 된 게 아닙니다. 광고 수백만 건의 평균이기 때문에 개별 광고주 체감과는 차이가 큽니다. 이미 최적화가 잘 돼 있던 계정은 체감이 적을 수 있고, 세팅이 허술했던 곳은 오히려 효과가 클 수도 있습니다.
그래도 아예 무시할 숫자는 아닙니다. 메타가 마케팅 보도자료가 아니라 엔지니어링 팀 블로그에 기술 논문 수준으로 공개한 정보입니다. 수천 대 GPU로 학습시킨 모델이고, 검증 과정을 거친 수치라는 점에서 참고할 가치는 있습니다.
참고: ROAS 숫자는 괜찮은데 매출이 안 느는 팀이 놓치는 것 — 광고 성과 지표를 해석할 때 놓치기 쉬운 맥락을 다룬 글입니다.
소규모 팀에 좋은 소식만은 아닙니다
월 광고비가 100만 원 이하인 팀이라면 분명 반가운 소식입니다. 디자이너 비용을 아끼면서 소재 테스트를 빠르게 돌릴 수 있으니까요.
문제는 경쟁 조건이 같아진다는 겁니다.
같은 도구를 모두가 쓰면 소재 품질 격차가 줄어듭니다. AI 소재끼리 경쟁하는 상황이 되면 차별화 포인트는 결국 상품 자체, 가격, 랜딩페이지 경험으로 돌아갑니다. 소재에서 승부를 보던 팀에게는 오히려 불리해질 수 있습니다.
참고: 랜딩페이지에 공 들였는데 전환이 안 나오는 팀의 패턴 — 소재가 아니라 랜딩페이지 구조가 전환에 미치는 영향을 다룬 글입니다.
한 가지 더 신경 쓸 부분이 있습니다. AI가 계속 새 소재를 뽑아주니까 돌아가는 것 같은 느낌이 드는데, 사실은 같은 패턴의 변형만 반복되고 있을 수 있습니다. 소재가 자동이라도 성과 데이터를 주 단위로 직접 확인하는 습관은 빠지면 안 됩니다.
참고: A/B 테스트를 열심히 돌리는데 결론이 안 나오는 이유 — 테스트 자체보다 판단 기준 설정의 문제를 다룬 글입니다.
대행사 관계에도 변화가 옵니다
“소재 제작 + 운영 관리”를 패키지로 묶어 월정액을 받는 구조가 많습니다. 소재 제작 부분이 AI로 자동화되면 이 패키지의 가격 근거가 흔들립니다.
물론 바로 무너지지는 않습니다. AI 소재를 검수하고 브랜드 톤에 맞게 다듬고, 성과를 분석해서 다음 캠페인 방향을 잡는 건 여전히 사람 몫입니다. 다만 “소재 N장 제작”이라는 항목에 예전만큼 돈을 매기기는 점점 어려워질 겁니다.
광고주가 직접 URL 넣고 소재를 뽑아보는 순간, 대행사의 소재 제작 단가에 의문을 갖게 됩니다. 이건 시간문제입니다.
대행사에 맡기고 있다면 보고서에 “AI 생성 소재 vs 직접 제작 소재 성과 비교”가 포함되어 있는지 한번 물어보십시오. 이걸 먼저 제안하는 곳이라면 변화에 대응하고 있는 대행사입니다.
참고: 광고비 월 300만 원 넘어가면 대행사 구조가 달라져야 하는 이유 — 광고비 규모에 따른 대행사 관계 변화를 정리한 글입니다.
AI 소재 공시 의무도 같이 확인해야 합니다
메타가 2026년 초에 광고 정책을 대폭 개편했습니다. 새로 추가된 규정만 47개. 그중 실무에서 바로 영향을 주는 건 AI 투명성 조항입니다. AI 도구로 이미지나 영상을 생성해서 광고에 사용했으면, 그 사실을 명시해야 합니다.
메타 심사 시스템이 AI 생성 콘텐츠를 자동 감지하기 시작했다는 발표도 있었습니다. 표시 없이 올리다 걸리면 광고 반려, 심하면 계정 제한까지 갈 수 있습니다.
GEM이 메타 안에서 직접 만들어주는 소재는 별도 공시가 필요 없을 가능성이 높습니다. 메타 자체 시스템이니까요. 문제는 ChatGPT나 미드저니 같은 외부 AI로 만든 소재를 메타 광고에 쓸 때입니다. 이쪽은 광고주가 직접 표시해야 합니다. 내부 도구와 외부 도구를 섞어 쓰는 팀이라면 소재별로 출처를 정리해 두는 게 안전합니다.
자주 묻는 질문
Q. GEM 기능은 모든 광고주가 쓸 수 있나요?
A. 추천 알고리즘으로서의 GEM은 이미 메타 광고 전반에 적용되어 있습니다. URL 기반 자동 소재 생성은 아직 얼리 액세스 단계라 전체 공개는 아닙니다. Advantage+ 크리에이티브를 활성화하면 일부 자동 생성 기능을 써볼 수 있습니다.
Q. AI 소재가 직접 만든 것보다 항상 나은가요?
A. 평균 전환율이 높아졌다는 건 메타 발표 기준입니다. 브랜드 톤이 뚜렷한 광고에서는 사람 손을 거친 소재가 더 나을 수 있습니다. 둘을 함께 돌려보고 데이터로 비교하는 게 확실합니다.
Q. 대행사를 쓰고 있는데 GEM 때문에 끊어야 하나요?
A. 소재 제작만을 이유로 쓰고 있었다면 재검토 시점이 맞습니다. 성과 분석, 예산 배분, 채널 전략까지 맡기고 있다면 그 부분은 AI가 대체하기 어렵습니다. 대행사에 뭘 맡기고 있는지 항목별로 따져보는 게 먼저입니다.
Q. 외부 AI로 만든 소재를 메타 광고에 올려도 되나요?
A. 됩니다. 다만 AI 생성 소재임을 반드시 공시해야 합니다. 메타가 자동 감지를 강화하고 있기 때문에, 표시 없이 올리면 반려나 계정 제한 리스크가 있습니다.
Q. 구글에도 비슷한 기능이 있나요?
A. 구글 Performance Max가 유사한 방향입니다. 에셋을 넣으면 AI가 조합해서 광고를 만들어주지만, URL 하나로 소재까지 자동 생성하는 수준은 아직 아닙니다. 이 부분에서는 메타가 한 발 앞서 있습니다.