MGS 2026에서 들은 5가지 세션 요약해보기

앱 성장을 막는 건 엔지니어링일 수 있다

개발팀을 의심하라는 게 절대 아닙니다. 그로스와 직결된 엔지니어링 문제를 그로스 쪽에서 먼저 발견해서, 개발자가 풀 수 있는 문제로 만들어주는 것만으로도 효과를 보실 수 있습니다.

레비뉴캣 엄재웅 시니어 데브렐 엔지니어. 12만 개 남짓의 앱 데이터를 모은 State of Subscription Apps 리포트를 근거로 들었다.

구독이 끊기는 이유의 1위는 결제 오류다. 구글 플레이 취소의 32.2%, 앱스토어의 15.2%. 카드가 만료됐거나 잔액이 부족해 자동 결제가 실패한 경우인데, 정작 유저에게 물으면 기술적 문제였다는 응답은 3~7%에 그친다. 본인도 결제 수단이 막힌 걸 모르니 문의를 남기지 않는다. 고비는 첫 자동 갱신이다. 월간 구독자의 약 절반, 연간 구독자의 네 명 중 세 명이 여기서 떨어진다. 고치기 어려운 건 결제와 재시도 권한을 애플·구글·스트라이프가 쥐고 있어서다. 유예 기간 규칙이 iOS와 안드로이드와 웹에서 다 다르고, 새 결제 API가 나올 때마다 시스템을 옮겨야 한다.

유료 전환의 59.6%는 첫날 일어난다. 그런데 정작 결제 화면은 좀처럼 손대지 못한다. 문구 하나 바꾸는 데 앱 심사와 배포를 다시 거쳐야 하니, 웹에서 한 시간이면 될 일이 모바일에서는 2주짜리가 된다. 체험은 짧을수록 좋다는 통념도 데이터와 어긋난다. 32일 체험의 전환율이 4일 이하의 1.7배인데 업계는 짧은 쪽으로 가고 있다.

해법으로 든 건 화면 구성을 서버에서 내려주는 방식이다. 체험 길이와 가격 문구, 할인을 띄우는 시점이 코드에서 설정값으로 빠지면 배포 없이 한 달에 서너 개를 시험해볼 수 있다. 처음부터 유료 기능을 다 열어주고 기간이 끝나면 무료로 내리는 거꾸로 체험으로 전환율이 0.4%에서 4.5%로 오른 사례를 들었다.

돈이 조용히 새는 지점도 짚었다. 구글 플레이에서 요금제를 바꿀 때 남은 기간을 어떻게 계산할지 정하는 옵션이 여섯 가지인데, 잘못 고르면 유료 기능을 공짜로 준다. 월 9.99달러에서 연 99.99달러로 올리는 유저가 1만 명이면 약 5만 달러다. 코드 설정 한두 줄 차이인데 대시보드 어디에도 그 이유로 찍히지 않는다.

AI는 어떤 브랜드를 인용하는가

NNT 조경상 대표. 200개 이상의 검색 최적화 프로젝트에서 나온 이야기다.

한 글로벌 브랜드에 관한 ChatGPT 답변 840개를 뜯어봤더니 그 브랜드의 한국 공식 채널이 인용된 횟수가 0회였다. AI는 모른다고 답하는 대신 빈자리를 다른 누군가의 정보로 채운다.

AI 답변에 브랜드가 제대로 인용되게 만드는 일을 GEO라고 부르는데, NNT는 이걸 네 영역으로 갈라 본다. 판매(네이버 쇼핑 가격비교, 구글 쇼핑, ChatGPT 상품 추천), 마케팅(사람이 쓰는 고품질 콘텐츠와 자동 대량 생산 두 갈래), 홍보·커뮤니케이션(내년에 가장 중요해질 영역으로 봤다), 기술·운영.

사람이 월 18~30개를 만든다면 자동 생산으로는 수천 개까지 갈 수 있다. 다만 AI가 그냥 찍어낸 글은 사이트 신뢰를 떨어뜨려 검색에 아예 안 잡히거나 순위가 밀릴 수 있다. 한 식품 브랜드는 "OO 효능"이 법적으로 걸릴 수 있어 "OO 칼로리" 같은 조합으로 페이지를 늘리고, 거기에 실시간 검색 데이터와 고객 리뷰처럼 자기만 가진 자료를 섞었다. 리뷰를 붙이기 전과 후로 구매 전환율이 8~19배 차이 났다.

홍보 쪽은 이런 논리다. ChatGPT나 제미나이는 사용자의 질문 하나를 여러 갈래로 쪼개 스스로 검색하는데, 자료가 없는 자리는 커뮤니티 글이나 자체 추측으로 메운다. 그중 우리가 채울 수 있는 조각을 채우면 AI가 브랜드를 설명하는 방식이 달라진다.

조사 결과 숫자들.

• 구글 1위 문서가 AI 답변에 인용될 확률은 40% 이상이고 1~7위까지 확률이 높다. 인과관계는 아니지만, AI 대응이 기존 검색 최적화와 별개의 활동은 아니다
• 약 30개 사이트에서 전체 인용의 약 70%가 나온다
• 콘텐츠는 길고 상세할수록 유리하다. 핵심 요약을 맨 위에, 그다음 근거, 마지막에 상세

좋은 콘텐츠의 조건은 비평가처럼 독특한 관점으로 볼 것, 우리만 가진 자료를 쓸 것, 독자를 아주 구체적으로 잡을 것. "30대 여성이 자동차를 산다" 수준이 아니라 "32세, 연봉 9,600만 원, 예산 8천만 원, 브랜드 중시, 출퇴근 편도 15km" 정도는 돼야 한다고 했다. 쓸 때는 핵심을 앞에, 질문과 답변 구조를 활용하고, 브랜드명·제품명·인물·구체적 수치를 촘촘하게 넣을 것.

끝에 붙인 말이 기억에 남는다. 올해 AI와 내년 AI는 화면도 쓰는 방식도 다르니, 지금의 기술적 요령만 파면 유행을 쫓다 만다. "AI가 좋아질수록 더 가치 있어지는 활동은 무엇인가"를 물으면 답은 결국 가치 있는 콘텐츠다.

설치 비용을 넘어 평생 가치로

미스트플레이 김선우 이사의 모바일 게임 마케팅 이야기.

유저 한 명을 설치시키는 데 드는 광고비가 급등했다. 안드로이드는 48% 넘게, iOS는 3.5배. 그런데 같은 기간 게임 내 결제 매출은 4% 성장에 그친 반면, 접속 횟수는 12%, 플레이 시간은 8% 늘었다. 유저에게 설치는 시작일 뿐이고 그 뒤로 첫 플레이, 게임 안의 목표 달성, 결제로 이어지는데, 대부분의 마케팅 예산은 여전히 설치에만 보상을 건다.

그래서 나온 게 플레이 시간 보상이다. 보상 축을 둘로 쪼갠다. 하나는 시간이 쌓일 때마다 구간마다 보상을 주고, 다른 하나는 스테이지 클리어나 레벨 10 달성, 첫 결제, 길드 가입 같은 게임 안의 목표에 건다. 게임당 평균 플레이 시간 30%, 하루 접속자 20%가 늘었다. 순서를 짚어줬는데, 플레이 시간이 먼저 늘었고 광고비 대비 매출이 뒤따라 올랐다. 보상 받고 들어온 유저의 질이 낮다는 업계 인식은 설치에 보상을 걸어서 생긴 것으로 봤다.

규모를 키우는 방법으로는 검증된 보상 모델을 게임 바깥으로 내보내는 것을 들었다. 금융 앱 포인트, 쇼핑 캐시백, 멤버십처럼 보상을 위해 행동하는 습관이 이미 자리 잡은 분야를 연결해 4천만 명 이상의 월간 이용자를 확보했다. 한국 MMORPG 사례에서는 한 중국 개발사가 7일 차 광고비 회수 목표의 2.5배, 다음 날 재접속률 40%를 냈다. 일반 설치 광고 채널보다 16%p 높다.

국가별로도 갈렸다. 미국과 영국 유저는 여러 게임을 동시에 돌리고, 한국과 일본 유저는 소수의 게임을 깊이 판다. 같은 보상 예산이라도 서구에서는 다시 와볼 이유(신규 콘텐츠·이벤트 교체)에, 동아시아에서는 떠날 수 없는 이유(캐릭터·랭킹·장비처럼 시간을 들일수록 커지는 자산)에 넣어야 한다.

퍼즐의 잣대로 전략 게임 광고를 7일 차에 평가하면 멀쩡한 캠페인을 접게 된다. 대시보드의 첫 칸을 설치 비용에서 플레이 시간과 결제 행동 지표로 바꾸라고 했다. 설치 이후 유저가 핵심 재미에 도달하는 경로도 마케팅 팀이 직접 설계할 몫이고, 잘된 캠페인 구조라도 시장과 장르가 다르면 복사해 쓰지 말라고 덧붙였다.

가상자산 앱 마케팅 플레이북

리프트오프 모바일 김종림 님.

전 세계 가상자산 보유자는 5.6억 명으로 인터넷 인구의 10% 정도이고, 지난 3년간 매년 32%씩 늘었다. 거래의 78%가 모바일에서 일어나지만 기관 투자자나 큰손은 PC 거래도 활발하다. 유저 심리는 세 가지로 봤다. 뉴스에 따라 급등락이 심해 생기는 조바심, 출석체크 보상이나 순위표를 즐기는 성향, 거래 보상이나 캐시백에 민감한 성향.

고객사들은 보통 두 종류의 서비스를 같이 굴린다. 코인 거래는 최근 시가총액 2.16조 달러를 기록했지만 고점 대비 -50%까지 빠질 만큼 변동성이 크다. 예측 거래는 베팅 심리를 쓴다. 축구 경기가 50:50으로 시작해도 한 골이 들어가면 배당이 오르는 식이라 경기 도중에도 수익을 낼 수 있고, 성장률이 303%다.

신규 유저에게는 자극적인 메시지보다 앱이 얼마나 쓰기 쉬운지를 보여주는 쪽이 잘 먹힌다. 예측 거래를 함께 운영하는 곳은 NFL이나 월드컵에서 선수의 골 수를 맞히는 게임형 소재를 쓰는데, 클릭률이 특히 높다.

광고를 어디에 붙일지는 세 갈래다. 신규 유저는 캐주얼 게임·라이프스타일·엔터테인먼트 앱에서 잡고, 조바심형과 안정 수익형은 금융·날씨·뉴스 앱 비중을 높이고, 예측 거래 유저는 스포츠 앱에만 집중한다. 이미 돈을 많이 쓰는 유저를 따로 골라 집중적으로 광고하는 방법도 있다. 상위 10~20% 유저가 전체 매출의 70~80%를 차지하는 경우가 많아서다. 매출은 극대화되지만 대상이 적어 규모를 키우기 어렵다. 시간 배분도 다룬다. 유저는 경기 직전에 친구에게 연락하고 뉴스와 댓글을 확인하기 때문에, 하루 예산을 균일하게 쓰지 않고 경기 직전 4시간에 광고비를 몰아넣는다.

AI로 일하는 방식 바꾸기

아정당과 컬리에서 AI 도입을 맡은 사람들이 나온 패널.

컬리의 상품 상세페이지는 상품기획자(MD) 기획안, 에디터 원고, 디자이너 작업, 최종 승인 순서로 평균 2~4주 걸렸다. 단계마다 AI를 하나씩 붙였는데 전체 시간이 거의 줄지 않았다. 병목은 단계 사이에 넘기고 기다리는 시간에 있었다. 순서 자체를 바꿔 상품기획자가 AI 툴 하나로 기획안부터 상세페이지까지 만들게 하자 짧으면 2~3시간에 나온다. 대신 왜 기획자가 상세페이지까지 만드느냐, 디자인 기준은 누가 책임지느냐 하는 R&R(역할과 책임) 충돌이 따라왔다.

업무의 80% 이상은 소통 비용과 의사결정 비용이 진짜 문제다. 단위 업무는 GPT나 클로드로 금방 끝나지만, 여러 팀과 이해관계자가 얽힌 일은 그렇지 않다.

아정당은 상담 쪽이었다. 고객이 누를 수 있는 버튼이 전화 걸기와 상담 요청 둘뿐이라, 상담원이 300여 명 있어도 전화가 몰리면 기다리는 동안 고객이 경쟁사로 넘어간다. 그래서 상담 요청이 들어오면 AI가 곧바로 전화를 걸어 대화하고, 녹음을 글로 옮겨 정리한 내용을 고객 관리 시스템에 넘겨 사람 상담사가 이어받게 했다. 기다리는 동안 관심이 식지 않게 붙잡으면서, 고객이 이미 한 번 시간을 들인 상태를 만든다. 전환율과 매출이 같이 올랐다.

무엇부터 AI로 풀 것인가는 두 회사가 갈렸다.

퍼뜨리는 방식은 정반대였다. 아정당은 실무자가 알아서 만들게 두는 쪽이다. AI에게 시켜 데이터 분석 툴을 만들어 배포했더니 일주일 뒤 쓰는 사람이 없었고, 해커톤과 워크숍으로 바꾸자 자발적으로 만드는 사람들이 나왔다. 대신 만들어진 툴이 30~40개를 넘어가자 관리 부담과 AI 사용료가 급증했다. 가이드와 규칙을 도입했지만 지키는 비율이 50% 수준이라 점검 역할을 따로 두는 중이다. 가장 효과가 좋았던 건 매주 30분에서 한 시간짜리 사내 AI 모임이었다. 지난주에 뭘 만들었는지 공유하는 자리인데 업무와 무관해도 상관없다.

컬리는 경영진이 밀어붙이는 쪽이고, 세 가지를 꼽았다. 역할 재조정이 가장 중요하다. 소통 비용을 줄이려면 한 사람이나 한 팀이 더 넓은 역할을 맡아야 하는데 경영진의 의지 없이는 불가능하다. 다음은 쉬운 사용 환경, 비개발자에게 개발자용 프로그램 설치부터 시키지 말라는 이야기다. 마지막은 교육이고, 강제성 있는 필수 교육이 가장 효과적이었다고 했다.

마케팅에서 무엇이 바뀌느냐는 질문에 아정당은 검증을 꼽았다. 시제품을 하루에 수백 개씩 찍어내는 시대에는 빠르게 실패하고 고쳐가며 성공 지점을 찾는 일이 남는다. 만드는 값이 싸질수록 확인하는 일이 커지니 결국 기본기로 돌아온다고 했다. 컬리는 숫자를 들었다. 자체 뷰티 브랜드의 미국 출시를 마케터 한 명이 콘텐츠 기획부터 틱톡·아마존 설정, 운영까지 전부 담당한다. 예전엔 팀이 필요했던 일이라 인건비로 나가던 돈을 광고비로 돌릴 수 있고, 목표 수익률의 기준선 자체가 달라진다.

2009년부터 앱 100개, 프로젝트 300개를 해온 컬리 쪽은 앱 사업이 더 이상 회사 차원에서 할 일이 아니라고 했다. 1인 창업으로 월 수백만 원에서 천만 원을 버는 프로젝트로는 여전히 유효하지만, 다섯 명 이상 팀이 앱 하나로 출시하는 건 성공도 기대수익도 만들기 어렵다.

마무리 조언. 의사결정자에게는 AI를 보조 도구가 아니라 팀원으로 보고 역할을 다시 짜라, 소통 비용을 줄이는 방향으로 조직 구조와 역할을 직접 손대라. 실무자에게는 문제 정의를 데이터에서 시작하라, 그리고 일 잘하는 사람이 AI도 잘 쓴다. 회사 목표에 맞춰 우선순위를 세우고 협업을 잘하는 사람이 AI에게도 일을 잘 시키더라는 관찰이었다.

들은 곳

MGS WEEK 2026 (2026.07.21, 웨스틴 서울 파르나스). 슬로건은 "Stack AI, Rewrite Everything".

Main Hall

• 앱 성장을 막는 건 그로스 전략이 아니라 엔지니어링일 수 있다 — 엄재웅 (레비뉴캣 시니어 데브렐 엔지니어) · 10:15–10:40

Play Hall

• Beyond the ROAS Wall: CPI를 넘어서 LTV로 — 김선우 (미스트플레이 이사·커머셜 디렉터) · 10:55–11:20
• AI는 어떤 브랜드를 인용하는가 — 조경상 (NNT 대표) · 11:30–11:55
• 크립토 UA 플레이북: 유저 페르소나별 최적의 크리에이티브·타겟팅 전략 — 김종림 (리프트오프 모바일, Pan-APAC 담당) · 12:05–12:30

Main Hall (이어서)

• AI & 에이전틱 워크플로우: 조직 운영과 그로스를 다시 설계하다 — 모더레이터 남성필 (에이비일팔공 CEO), 패널 이하석 (아정당 마케팅 총괄 이사) · 곽근봉 (컬리 AX센터장) · 18:35–19:00

함께 읽을 것

• MGS 2026 현장 스케치 — "이제 AI로 마케팅을 다시 써야 할 때" (AB180, 2026.08.03) — 주최사가 정리한 행사 전체 리캡