마케팅 기술 스택은 2026년을 전후해 구조적 혁신이 가속되고 있다. SAS는 AI 기반 의사결정 구조 변화, 검색 환경의 제로클릭 전환, 다중 AI 에이전트 생태계 확장, 결합형(Composable) 데이터 인프라 부상 등이 기존 퍼널 중심 모델의 근본적 한계를 드러내고 있다고 분석했다. SAS는 고객 행동이 선형 구조를 따르지 않는다는 점을 기술적으로 증명하며, 한국을 포함한 글로벌 시장에서 프랙탈 기반 AI 인텔리전스가 마케팅 기술의 핵심 표준으로 자리 잡을 것이라고 전망했다.

프랙탈 기반 AI 인텔리전스·제로클릭 분석 체계...고객 흐름 기술의 전면 재정의

퍼널(Funnel) 마케팅은 인지→관심→전환→구매처럼 “단계별 하향 이동”을 가정하는 선형 모델이다. 기술적으로는 각 단계에서 KPI를 수집하고 이동률을 분석하는 구조다. 하지만 SAS는 이 모델이 현대 고객의 행동 흐름을 반영하지 못한다고 지적했다. 고객은 리뷰→SNS→장바구니→이탈→회귀→친구 추천→비디오 소비 등 반복·우회·회귀·확산되는 비선형 패턴을 보이며, 행동은 하나의 직선이 아닌 프랙탈 구조적 유사성(Self-Similarity)을 띤다.

프랙탈 마케팅은 AI가 고객 행동 로그에서 재귀적 패턴을 탐지하고, 이탈 시점·재참여 타이밍·경로 반복률·영향 포인트를 예측하는 기술 기반 구조다. 이는 “단계 분석”이 아니라 패턴 예측 모델링 중심이라는 점에서 기술적 혁신 폭이 크다. SAS는 이러한 구조를 ‘AI 프랙탈 인사이트’로 정의하며, 선형 고객 여정 분석보다 예측 정확도를 크게 높일 수 있다고 설명했다.

SAS 제니퍼 주버는 2026년 검색의 주도권이 제로클릭(Zero-Click)에 완전히 넘어가며 기존 CTR·페이지뷰 분석이 사실상 의미를 잃게 된다고 평가했다. AI 검색 응답이 페이지 방문 없이 정보를 제공하면, 브랜드는 AI가 어떤 출처를 인용하고, 어떤 문맥에서 브랜드를 언급하며, 어떤 조건에서 요약에 포함되는지를 분석해야 한다.

이를 위해 필요한 기술은 ▲AI 기반 기여도 모델(Attribution AI) ▲AI 응답 내 정보 존재감 분석 엔진(Brand Presence Modeling) ▲클릭 없이 이루어지는 여정 추적 모델(Non-Click Journey Analytics) 등이다. 이는 웹로그 중심의 분석 기반과 완전히 다른 기술 체계다.

양자 머신러닝·결합형 CDP·AI 애드테크 인프라…기술 아키텍처의 대전환

SAS는 다중 에이전트 기반 AI 생태계가 확산되면서 기존 컴퓨팅으로는 감당하기 어려운 대규모 연산과 복잡도 증가 문제가 나타난다고 분석했다. 양자 머신러닝(QML)은 프랙탈 기반 행동 분석, 초세분화 모델링, 대규모 최적화 문제에서 기존 연산 대비 빠른 처리 능력을 제공하게 된다. SAS는 2026년 이후 이러한 하이브리드 양자 도입 기업이 경쟁 우위를 선점한다고 전망했다.

SAS 리사 로프티스는 “독립형 CDP는 시장에서 급격히 역할을 잃고 있다”고 평가했다. 2025년 이후 결합형(Composable) 구조가 확산되면서 고객 데이터 수집·정규화·프로필 병합·실시간 활성화가 한 플랫폼에서 동작하는 구조가 표준이 되고 있다. 현재 CDP의 3분의 2는 이미 활성화 중심 구조에 포함되며, 단일 기능형 CDP는 기술적 경쟁력을 상실하는 흐름으로 전개되고 있다.

SAS  코넬리어 레이팅거(Cornelia Reitinger)는 예측·인벤토리 관리·프라이버시 규정 준수·노출 제어·최적화 등 셀사이드 기술 전 계층에 AI가 내재화될 것으로 전망했다. 그러나 전략 없이 AI를 덧씌우는 방식은 규제 리스크·투명성 저하·광고주 신뢰 붕괴를 초래한다고 경고했다.

승자는 개방형 AI 인프라 기반 방송사·리테일·퍼블리셔이며, 패자는 구식 기술 위에 AI만 추가한 플랫폼이다.

국내 시장, 프랙탈·제로클릭·결합형 데이터 아키텍처 도입 가속

한국 시장은 SNS·커머스·커뮤니티 플랫폼이 고도로 통합돼 있어 프랙탈 행동 패턴의 복잡성이 세계 최고 수준이다.

네이버 검색 → 인스타 릴스 → 카카오톡 공유 → 리뷰 소비 → 쿠팡 장바구니 이동과 같은 순환형 행동이 일반화되어 있으며, 퍼널 모델의 적용성이 더 낮다. SAS의 프랙탈 기반 모델은 한국 시장에서 더욱 높은 실효성을 갖는다.

한국 이용자는 검색의 70% 이상을 포털·AI 기반 답변에서 소비하고 있으며, 네이버·카카오·구글 AI 오버뷰·딥서치 기반 응답 사용률이 세계적으로 높은 편이다. 따라서 CTR 중심 성과 평가에서 AI 응답 내부 존재감 분석으로의 전환 필요성이 한국 시장에서 특히 크다.

한국 대기업은 이미 CDP·DMP·CRM을 통합한 “전사 데이터 패브릭” 구축을 추진하고 있어, SAS가 전망한 독립형 CDP 소멸 흐름이 한국에서도 강하게 나타난다. 특히 금융·유통·제조 기업은 실시간 개인화·자동화 활성화를 요구하는 비즈니스 구조를 갖고 있어 결합형 CDP 도입 속도가 빠르게 가속될 것으로 보인다.

한국 방송사·포털은 자체 광고·콘텐츠 플랫폼을 보유하고 있어, AI 기반 인벤토리 제어·투명성 기반 프라이버시 준수·자동 최적화를 도입할 경우 광고 단가·광고주 신뢰·재구매율에서 큰 경쟁력 우위를 확보하게 된다. SAS가 제시한 승자 유형은 한국 시장 구조에 적합할 수 있다.

SAS는 2026년을 퍼널 기반 마케팅의 종말과 프랙탈 기반 기술 체계 표준화의 원년으로 규정했다. 프랙탈 AI 행동 모델링, 제로클릭 대응 분석 엔진, 양자 기반 고연산 구조, 결합형 CDP, 투명성 중심 애드테크 인프라 등 기술이 한국 시장에서도 핵심 경쟁력을 좌우하게 되며, SAS는 “고객 행동의 복잡성을 기술로 명확히 해석할 수 있는 기업이 한국과 글로벌 시장 모두에서 승자가 된다”고 강조했다.