인공지능(AI)이 산업 전반의 게임 체인저로 부상하며 마케팅 현장에서도 'AI 기반 자동 분석'에 대한 기대감이 극에 달하고 있다. 하지만 정작 구글 애널리틱스4(GA4)라는 강력한 도구를 손에 쥔 마케터들 사이에서는 "AI가 아무런 답도 내놓지 못한다"는 냉소적인 반응이 적지 않다. 이는 AI의 지능 문제가 아니라, AI가 학습할 데이터의 '기초 체력'이 부실하기 때문이라는 지적이 나온다.
전문가들은 AI가 GA4 데이터 앞에서 침묵하는 근본적인 원인으로 '데이터 부채(Data Debt)'를 꼽는다. 과거 유니버설 애널리틱스(UA) 시절의 관행을 그대로 답습해 GA4로 옮겨온 기업들이 데이터의 정합성을 맞추지 못하면서, AI가 해석 불가능한 쓰레기 데이터(Garbage In)를 양산하고 있다는 분석이다. AI는 고도의 논리 구조를 갖췄지만, 맥락 없이 흩어진 이벤트 데이터나 정의되지 않은 매개변수 사이에서는 아무런 상관관계를 찾아낼 수 없기 때문이다.
특히 GA4의 핵심인 '이벤트 기반 데이터 구조'에 대한 이해 부족이 가장 큰 걸림돌로 지목된다. 단순히 클릭 수나 페이지 뷰를 수집하는 수준을 넘어, 비즈니스 목적에 맞는 맞춤형 이벤트와 사용자 속성이 정교하게 설계되지 않으면 AI는 학습의 방향성을 상실한다. 아무리 성능 좋은 엔진을 장착한 자동차라도 진흙탕 길에서는 속도를 낼 수 없는 것과 마찬가지다. AI가 인사이트를 도출하기 위해서는 데이터의 '양'보다 '질적 일관성'이 담보되어야 한다는 의미다.
데이터의 '맥락(Context)' 부재 역시 AI를 무용지물로 만드는 요인이다. 마케팅 현장에서는 구매 전환이나 이탈률 같은 결과값에만 매몰되기 쉽지만, AI가 유의미한 예측을 내놓기 위해서는 사용자의 유입 경로와 머무른 시간, 상호작용의 순서 등 비즈니스 로직이 녹아든 '정제된 데이터 세트'가 필수적이다. 데이터 간의 연결고리가 끊어진 상태에서 AI에게 정답을 요구하는 것은 백과사전을 찢어놓고 내용을 요약하라는 것과 다를 바 없다.
업계 관계자들은 AI를 제대로 활용하기 위해서는 '툴'이 아닌 '설계'에 집중해야 한다고 입을 모은다. 한 데이터 마케팅 전문가는 "AI는 마법 지팡이가 아니라 정교하게 셋업된 데이터를 가공하는 기계에 불과하다"며 "GA4 도입 초기 단계부터 비즈니스 목표에 맞춘 데이터 가비지(Garbage) 제거와 표준화된 태깅 가이드라인을 수립하는 것이 AI 시대를 준비하는 기업의 최우선 과제"라고 강조했다. 결국 AI 마케팅의 성패는 알고리즘의 화려함이 아닌, 가장 기본이 되는 데이터의 투명성과 구조화에서 결정될 전망이다.
남학현 기자 info@dowaseum.org
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인공지능(AI)이 산업 전반의 게임 체인저로 부상하며 마케팅 현장에서도 'AI 기반 자동 분석'에 대한 기대감이 극에 달하고 있다. 하지만 정작 구글 애널리틱스4(GA4)라는 강력한 도구를 손에 쥔 마케터들 사이에서는 "AI가 아무런 답도 내놓지 못한다"는 냉소적인 반응이 적지 않다. 이는 AI의 지능 문제가 아니라, AI가 학습할 데이터의 '기초 체력'이 부실하기 때문이라는 지적이 나온다.전문가들은 AI가 GA4 데이터 앞에서 침묵하는 근본적인 원인으로 '데이터 부채(Data Debt)'를 꼽는다. 과거 유니버설 애널리틱스(UA) 시절의 관행을 그대로 답습해 GA4로 옮겨온 기업들이 데이터의 정합성을 맞추지 못하면서, AI가 해석 불가능한 쓰레기 데이터(Garbage In)를 양산하고 있다는 분석이다. AI는 고도의 논리 구조를 갖췄지만, 맥락 없이 흩어진 이벤트 데이터나 정의되지 않은 매개변수 사이에서는 아무런 상관관계를 찾아낼 수 없기 때문이다.
특히 GA4의 핵심인 '이벤트 기반 데이터 구조'에 대한 이해 부족이 가장 큰 걸림돌로 지목된다. 단순히 클릭 수나 페이지 뷰를 수집하는 수준을 넘어, 비즈니스 목적에 맞는 맞춤형 이벤트와 사용자 속성이 정교하게 설계되지 않으면 AI는 학습의 방향성을 상실한다. 아무리 성능 좋은 엔진을 장착한 자동차라도 진흙탕 길에서는 속도를 낼 수 없는 것과 마찬가지다. AI가 인사이트를 도출하기 위해서는 데이터의 '양'보다 '질적 일관성'이 담보되어야 한다는 의미다.
데이터의 '맥락(Context)' 부재 역시 AI를 무용지물로 만드는 요인이다. 마케팅 현장에서는 구매 전환이나 이탈률 같은 결과값에만 매몰되기 쉽지만, AI가 유의미한 예측을 내놓기 위해서는 사용자의 유입 경로와 머무른 시간, 상호작용의 순서 등 비즈니스 로직이 녹아든 '정제된 데이터 세트'가 필수적이다. 데이터 간의 연결고리가 끊어진 상태에서 AI에게 정답을 요구하는 것은 백과사전을 찢어놓고 내용을 요약하라는 것과 다를 바 없다.
업계 관계자들은 AI를 제대로 활용하기 위해서는 '툴'이 아닌 '설계'에 집중해야 한다고 입을 모은다. 한 데이터 마케팅 전문가는 "AI는 마법 지팡이가 아니라 정교하게 셋업된 데이터를 가공하는 기계에 불과하다"며 "GA4 도입 초기 단계부터 비즈니스 목표에 맞춘 데이터 가비지(Garbage) 제거와 표준화된 태깅 가이드라인을 수립하는 것이 AI 시대를 준비하는 기업의 최우선 과제"라고 강조했다. 결국 AI 마케팅의 성패는 알고리즘의 화려함이 아닌, 가장 기본이 되는 데이터의 투명성과 구조화에서 결정될 전망이다.
남학현 기자 info@dowaseum.org
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