AI 대화 광고는 몇 번째 질문에 끼어들까?

AI 대화 광고는 첫 질문에 무조건 붙이는 것보다 고객의 뜻이 분명해지는 때를 골라 넣을 때 수익이 더 높았다. 징둥(JD.com) 연구진의 모의 실험에서는 순수익이 0.733에서 0.818로 11% 높아졌다. 광고가 답 문장 속으로 들어가면 광고 수입은 더 올라가지만 답을 만드는 시간도 크게 늘었다.

왜 첫 질문에 바로 광고를 붙이지 않을까?

검색광고는 검색 결과 화면에 정해진 광고 자리가 있다. 고객이 무엇을 찾는지 검색어에 어느 정도 드러나기 때문에 그 자리에 광고를 넣으면 된다.

AI와 대화할 때는 상황이 다르다. 고객이 처음에는 넓게 묻고, 다음 질문에서 조건을 붙이는 경우가 있다. 그래서 광고를 언제 보여줄지는 별도의 문제가 된다.

징둥 연구진은 쇼핑 대화 1만 4,918건을 대상으로 광고를 한 번만 넣는 모의 실험을 했다. 광고를 첫 질문에 늘 넣는 방식과 마지막 질문에 넣는 방식, 아무 때나 넣는 방식, 대화를 보며 시점을 고르는 방식을 비교했다.

광고를 늦게 넣으면 돈이 더 될까?

실험 결과는 단순히 「빨리 보여줄수록 좋다」고 말하지 않는다. 첫 질문에 늘 광고를 넣으면 예상 클릭률은 0.849로 가장 높았지만, 순수익은 0.733이었다.

대화를 보며 광고를 넣을 때를 고르면 예상 클릭률은 0.841로 조금 낮아졌다. 그런데 순수익은 0.818까지 올라갔다. 연구의 모의 값으로 보면 11% 높은 수준이다.

광고를 넣는 시점도 한곳에 몰리지 않았다. 때를 고르는 방식에서는 광고의 65%가 첫 질문에 들어갔고, 32%가 두 번째 질문, 4%가 세 번째 질문에 들어갔다.

즉, 첫 질문이 가장 흔한 광고 자리는 맞지만 두 번째 질문도 큰 비중을 차지했다. 대화가 이어지면서 고객의 조건이 구체화되는 과정 자체가 광고를 넣을 시점을 고르는 정보가 된 셈이다.

고객이 광고를 누르는 이유는 무엇일까?

연구진은 광고를 클릭할지를 예측할 때 무엇이 중요한지도 따로 살펴봤다. 대화 전체와 광고 정보를 함께 사용하면 예측 정확도인 AUC가 0.932였다.

반면 지금 질문과 광고만 사용하면 0.908이었고, 광고 정보만 사용하면 0.689까지 떨어졌다. 고객이 광고를 누를 가능성은 광고 자체만으로 설명하기보다 앞선 대화에서 고객이 무엇을 말했는지를 함께 볼 때 더 잘 설명됐다.

여기서 동네 사장님이 볼 부분이 있다. AI가 고객의 질문을 여러 번 읽고 있다면 홈페이지에 있는 정보도 첫 질문 하나만 보고 판단할 때와 달라질 수 있다.

예를 들어 고객이 처음에는 넓게 묻고 다음 질문에서 조건을 좁힌다면, AI가 답을 만들 때 필요한 것은 단순한 상품 이름만이 아니다. 고객이 말한 조건에 맞춰 설명할 수 있는 정보가 함께 있어야 한다.

광고비가 AI 답변에 들어가면 어떻게 될까?

연구진은 광고비가 광고 문장을 만드는 과정에 영향을 주지 않도록 하는 문제도 살폈다. 입찰가를 광고 문장을 쓰는 AI에 넣으면 입찰가와 클릭 가능성 사이에 0.42의 상관이 생겼다.

클릭 예측 모델에 입찰가를 넣었을 때는 그 상관이 0.58로 커졌다. 광고주가 얼마를 냈는지가 고객에게 어떤 광고를 보여줄지뿐 아니라 광고 내용에까지 영향을 주면 광고를 정하는 기준과 답을 만드는 기준이 섞일 수 있다.

광고를 언제 넣을지 AI가 결정하게 했을 때도 기존 규칙과 같은 결정은 18%뿐이었다. 대화 상황을 보고 광고 시점을 고르는 방식이 규칙에 따라 정해진 방식과 상당히 다르게 움직였다는 뜻이다.

광고가 답 문장 안에 들어가면 더 자연스러울까?

런민대·스탠퍼드대 연구진은 광고를 답과 분리해서 보여주는 방식에서 더 나아가 광고주가 답을 만드는 과정에 참여하는 방식도 시험했다. 운동, 여행, 자동차 분야의 실제 검색어를 사용했고 각 분야에서 광고주는 셋이었다.

이 방식에서는 광고주 이름이 답 문장 안에 자연스럽게 들어가고 그 이름에 링크가 걸렸다. 광고가 별도의 칸에 있는 것이 아니라 AI가 만드는 문장 안에 들어가는 방식이다.

이 실험에서 광고 수입은 0.7501에서 0.8305로 올라갔다. 답 품질 점수도 66.52점으로 가장 높았지만, 광고가 없는 답을 만드는 것보다 걸리는 시간은 3.53~3.94배 길었다.

수익만 볼 수는 없다. AI 답변을 이용하는 고객 입장에서는 광고가 답 문장 안에 들어갈수록 어디까지가 답이고 어디부터가 광고인지 구분하는 문제가 생긴다.

한국에서도 대화형 광고를 봐야 할까?

두 연구는 모두 모의 실험이다. 지금 챗GPT에서 실제로 어떤 광고가 어떤 방식으로 노출되는지를 보여주는 실험은 아니다.

오픈AI는 2026년 6월 19일 한국 시범을 시작하면서 광고를 답과 분리하고 「스폰서」 표시를 붙이며 광고주가 답 내용에 영향을 줄 수 없다고 밝혔다. 따라서 연구에서 시험한 방식과 현재 광고 운영 방식을 같은 것으로 보면 안 된다.

다만 한국 이용자의 대화 방식도 함께 볼 필요가 있다. 오픈서베이 2026년 7월 조사에서는 AI에 바로 질문하는 이용자가 56.9%였고, 첫 답 뒤에 이어서 묻는 이용자는 42.3%였다.

앞으로 대화 중간에 광고를 넣는 방식이 사용된다면 고객이 조건을 좁혀 말하는 두 번째 질문 무렵에도 광고가 들어갈 가능성을 생각할 수 있다. 이는 연구 결과를 바탕으로 한 예상이며, 실제 광고 노출을 뜻하는 것은 아니다.

동네 사장님에게 중요한 것은 광고 기술 자체보다 AI가 홈페이지에서 어떤 정보를 읽을 수 있느냐에 있다. 고객이 질문을 구체화했을 때 AI가 상품, 서비스, 지역, 가격, 이용 조건 같은 정보를 근거로 답하려면 홈페이지에 그 내용이 분명하게 적혀 있어야 한다.

광고가 답과 가까워질수록 고객은 광고와 일반 답변을 구분하기 어려워질 수도 있다. 미시간대 실험에서는 답 속에 녹인 광고가 표시되어 있어도 179명 중 49.15%가 광고인 줄 몰랐다.

AI 대화에서 광고가 언제 나오고 어디에 들어가는지는 앞으로 계속 바뀔 수 있다. 그래서 홈페이지를 운영하는 사장님에게는 「광고 자리를 차지하는 법」보다 고객이 AI에게 구체적으로 물었을 때 답에 넣을 수 있는 정보를 제대로 갖추는 일이 먼저 중요하다.

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• 홈페이지는 다음 질문까지 답해야 하나?
• AI가 광고를 답에 섞으면 작은 회사는 어떻게 될까?

자료 출처

• LLM-OSDA: An Optimal-Stopping Dynamic Auction for Native Advertising in Multi-Turn LLM Conversations(Fang 외 7인, 징둥·상하이재경대·시드니대·에든버러대, 2026년 7월 31일 arXiv 제출·8월 4일 개정, 모의 쇼핑 대화 1만 4,918건)
• LLM-OSDA 공개 코드(연구진 깃허브)
• Token-Level Advertising(Liu·Zhang·Yu·Ye·Qi, 런민대·스탠퍼드대, 2026년 8월 27일 arXiv 제출·9월 4일 개정, 검색어 1,239개·분야 3개)
• Ads in Conversations(Banchio·Mehta·Perlroth, 2024년 3월 arXiv 2403.11022 — 대화 광고의 경매 방식 비교)
• Ads that Talk Back: Implications and Perceptions of Injecting Personalized Advertising into LLM Chatbots(Tang 외, 미시간대, arXiv 2409.15436, 참가자 179명 — 광고 표시가 있어도 49.15%가 광고인 줄 모름)
• 오픈서베이 「AI 검색 트렌드 리포트 2026 하반기」(2026년 7월, 전국 1,000명 — 바로 질문 56.9%·이어서 묻기 42.3%)
• 머니투데이 「오픈AI, 한국서 무료·고(Go) 요금제 대상 '챗GPT 광고 파일럿' 시작」(2026년 6월 19일) — 답변과 분리·스폰서 표시·광고주 답변 영향 불가