전략적 우위 — 메타의 AI 채팅 신호가 참여 및 광고 타겟팅을 어떻게 재편할 것인가

작성자: Boxu Li at Macaron

소개:

메타의 과감한 AI 채팅 신호 피드 개인화 통합은 단순한 제품 수정이 아니라 사용자 참여도, 광고 ROI, 소셜 플랫폼의 경쟁 구도에 중요한 영향을 미치는 전략적 대작입니다. 대화 데이터를 활용하여(사용자들이 Meta AI와 묻고 논의하는 것들) 메타는 좋아요나 팔로우 같은 기존 신호보다 더 풍부한 의도를 파악하고 있습니다emarketer.com emarketer.com. 이 기사는 메타의 2025년 12월 업데이트가 소셜 미디어의 참여와 광고 타겟팅의 규칙을 어떻게 재정의할 수 있는지를 살펴봅니다. 대화 데이터를 통해 사용자의 요구를 이해하는 데 있어 전통적인 참여 신호를 능가하는 방법, 이 변화가 애플 ATT 이후 시대의 외부 데이터 의존도를 줄이려는 메타의 전환을 어떻게 지원하는지, 그리고 스냅챗, 아마존, 구글과 같은 경쟁자들에게 어떤 의미가 있는지를 분석할 것입니다. 궁극적으로 사용자 유지 및 플랫폼 체류 시간에서부터 광고 수익과 마케터 ROI에 이르기까지 예상되는 영향을 탐구하고, 메타의 AI 채팅 통합이 지속 가능한 전략적 우위를 제공할 수 있는 이유를 설명할 것입니다.

의도가 클릭을 이긴다: 대화형 신호가 타겟팅의 보물창고

디지털 광고에서 사용자의 의도를 이해하는 것은 성배와도 같습니다. 역사적으로, 소셜 네트워크는 간접적으로 의도를 추론했습니다 – 예를 들어, 피트니스 페이지를 팔로우했다면 체육관 장비에 관심이 있을 수도 있고, 하이킹 관련 게시물을 세 번 좋아했다면 여행을 계획하고 있을 수도 있습니다. 이러한 추론은 작동하지만, 이는 대리적인 것이며 종종 지연되거나 부정확합니다. 대화형 AI는 실시간으로 명확한 사용자 의도를 포착함으로써 게임의 판도를 바꿉니다. 사용자가 AI 비서에게 “현재 최고의 예산 4K TV는 무엇인가요?”라고 묻는 순간, 추측할 필요가 없습니다 – 사용자는 구매 고려 사항을 직접적으로 제시한 것입니다.

메타의 리더십은 이를 인식하고 있습니다. 내부 분석과 업계 논평에서는 대화 의도가 좋아요나 팔로우 같은 전통적인 신호보다 더 강력하다고 지적하며, 이는 '사람들이 그 순간에 적극적으로 고려하고 있는 것을 포착하기 때문'이라고 설명합니다emarketer.com emarketer.com. 즉, AI 챗은 사용자의 관심사에 대한 이유를 드러내지, 단순한 무엇을 드러내지는 않습니다. 광고주에게 이는 새로운, 자발적으로 선언된 필요에 기반하여 타겟팅할 수 있는 능력을 의미합니다. 한 마케팅 분석가는 이를 적절히 표현했습니다: “챗봇은 소비자 관심에 대한 새로운 1차 데이터 소스를 사회 플랫폼에 제공하여... 손실된 신호를 보완하고 각 앱에서의 광고 성능을 향상시킬 수 있습니다.”emarketer.com. 이 eMarketer 보고서에서의 인용문은 메타가 애플의 iOS 변경과 같은 프라이버시 조치로 인해 잃어버린 데이터를 보상할 수 있는 새로운 형태의 1차 의도 데이터 흐름을 도입할 수 있음을 강조하고 있습니다.

광고 타겟팅이 얼마나 더 정밀해질 수 있는지 생각해 보세요: 기존의 타겟팅은 당신이 "하이킹을 좋아하고 30-35세"라는 것을 알고 있을지도 모릅니다. 대화형 타겟팅은 "이틀 전에 3일 여행을 위한 최고의 경량 하이킹 백팩에 대해 물어봤다"는 것을 알 수 있습니다. 후자의 통찰은 아웃도어 장비 광고주에게 훨씬 더 유용합니다. 이는 즉각적인 의도(곧 여행을 계획 중)와 특정한 필요(경량 백팩)를 나타냅니다. 메타의 업데이트는 이러한 대화형 요소들이 광고 전달에 직접적으로 반영될 수 있음을 의미합니다. 실제로 메타는 누군가가 메타 AI와 하이킹에 대해 이야기하면 나중에 "부츠 광고"를 볼 수 있다는 예를 제시했습니다. 이는 대화를 상거래 기회로 전환하는 단순하지만 명확한 예입니다.

참여 관점에서, 사용자들은 자신의 채팅 쿼리에 기반한 콘텐츠(광고뿐만 아니라)가 더욱 즉각적으로 관련성이 있다고 느낄 수 있습니다. 만약 제가 개인 채팅에서 Meta AI에게 지역 라이브 음악에 대해 물었다면, 페이스북 피드를 스크롤하면서 이번 주말 콘서트 추천 이벤트를 보는 것은 얼마나 기쁨일까요. 이러한 즉각성은 플랫폼의 추천에 대한 지능 인식을 높일 수 있으며, 잠재적으로 사용자 만족도와 사용 시간을 증가시킬 수 있습니다. 사용자는 “Meta가 나를 정말 아는구나”라고 느낄 수 있으며, 방금 AI에게 말한 것과 일치하는 무언가를 보여줄 때 더욱 그렇습니다. 제대로 이루어진다면, 이는 참여를 깊게 할 수 있습니다: 플랫폼이 마치 개인 비서처럼 사용자의 요구에 즉각적으로 반응하는 느낌을 주며, 일반적인 피드가 아닙니다.

고려해야 할 소셜 리스닝 각도도 있습니다. 메타의 AI 채팅은 개인정보 보호를 준수하며 수집되어 사용자 기반의 새로운 트렌드나 욕구를 파악하는 데 도움이 됩니다. 이는 수백만 개의 포커스 그룹 세션을 동시에 가지고 있는 것과 같습니다. 스냅의 CEO 에반 스피겔은 My AI 챗봇에서 얻은 통찰력이 강력한 *"소셜 리스닝 도구"*로 작용할 수 있으며, 사용자들이 브랜드 이름까지 물어본다고 언급했습니다emarketer.com. 메타의 경우, 10억 명 이상의 사용자가 AI를 사용하고 있다는 것은reuters.com 새로운 다이어트나 새로운 기기에 대한 관심이 급증하는 것을 감지할 수 있음을 의미합니다. 이는 유행하는 콘텐츠를 제공하거나 광고주에게 무엇이 인기 있는지를 알려줄 수 있습니다. 전략적으로, 메타의 대화형 데이터 풀은 순수 소셜 경쟁자나 심지어 구글조차도 같은 규모나 세밀도로 가질 수 없는 경쟁력 있는 데이터 자산이 될 수 있습니다.

ATT 이후의 전환: 퍼스트파티 데이터 및 플랫폼 내 행동을 기반으로 구축

메타의 움직임은 디지털 광고 생태계의 중요한 변화 속에서 이루어졌습니다. 애플의 앱 추적 투명성(ATT)이 2021년에 도입되면서 플랫폼이 사용자의 동의 없이 오프사이트 사용자 데이터(예: 브라우징 활동이나 타사 앱 사용)의 수집 능력을 제한했습니다. 이로 인해 메타의 광고 타겟팅 효율성이 크게 타격을 받았고, 회사는 ATT 도입으로 인한 100억 달러의 수익 손실을 추정했습니다. 이에 대응하여 메타는 일차 데이터에 더 의존하는 쪽으로 전환하고 있습니다. 이는 메타 자체 앱 내에서 생성되는 데이터로, ATT에 의해 차단되지 않습니다. AI 채팅 신호의 통합은 이러한 전략적 맥락에서 이해되어야 합니다. 이는 메타가 백그라운드 추적을 통해 수집된 데이터가 아닌, 플랫폼 내에서 자발적으로 제공된 데이터에 집중하는 것을 의미합니다.

eMarketer 분석가들이 언급했듯이, 이러한 챗봇 상호작용은 소비자 관심사에 대한 **「일차 데이터」**로, 손실된 3자 신호를 보완하는 데 도움을 줍니다emarketer.com. 이전에는 Meta가 사용자가 자동차 웹사이트를 방문하는 것을 보고 당신이 자동차를 구매하려 한다고 추론해야 했을지 모릅니다 (이 데이터는 이제 ATT로 인해 종종 숨겨집니다). 이제, 당신이 Meta AI에게 “새 차가 필요해요, 어떤 점을 고려해야 할까요?”라고 말하면, Meta는 외부 추적이 필요 없이 직접적으로 통찰을 얻을 수 있습니다. 쿠키도, 기기 ID도 없이, Meta 앱 내에서 사용자의 말만으로 가능합니다. 이는 프라이버시 중심 시대에 매우 가치가 있습니다. 왜냐하면 이는 동의된 데이터이기 때문입니다: 사용자가 Meta의 서비스와 상호작용하여 그 질문을 하기로 선택했기 때문입니다.

게다가, 이러한 신호로 플랫폼 내 관련성을 개선함으로써 Meta는 데이터 브로커나 다른 덜 프라이버시 친화적인 방법에 대한 의존을 줄일 수 있습니다. 이것은 폐쇄형 생태계 전략입니다: 사용자가 당신의 생태계 내에 머물도록 하고 (당신의 AI를 사용하고, 당신의 콘텐츠를 보며) 그들에게 광고를 제공하기 위해 필요한 모든 것을 수집합니다, 외부 웹 추적에 의존하지 않고. 어느 정도 Meta는 소셜 미디어 내부에서 검색 광고 모델을 복제하고 있습니다. Google은 당신이 다른 사이트에서 무엇을 원하는지 직접 묻는다면 당신을 추적할 필요가 없습니다; 비슷하게, Meta는 사용자가 Meta에게 직접 자신의 의도를 말하는 채널을 만들고 있습니다.

규제 및 PR 관점에서 이 전략에는 장단점이 있습니다. 한편으로 Meta는 동의한 데이터를 사용하고 있다고 주장할 수 있습니다. 사용자는 AI 상호작용이 광고를 개인화할 것이라는 정보를 받게 됩니다(알림 및 정책 업데이트를 통해). 사용자의 선택권이 어느 정도 존재합니다: 원하지 않는다면 AI 기능을 사용하지 않으면 됩니다. (그러나 AI가 경험의 필수 요소가 된다면 그 선택이 얼마나 자유로울지는 의문입니다.) 다른 한편으로 감시 기관들은 신중합니다. 유럽 및 기타 관할 지역에서는 서비스 간 데이터 결합이나 플랫폼 내에서의 데이터 재사용이 GDPR 또는 기타 개인정보 보호법 문제를 초래할 수 있습니다. 이러한 이유로 Meta는 출시에 EU, 영국, 그리고 한국을 제외했을 가능성이 큽니다. Meta는 이들 지역에서 사용자 동의 및 규제 승인을 얻기 위해 노력해야 합니다. 전략적으로 Meta는 나머지 지역에서의 롤아웃을 통해 사용자에게 가치를 제공하고 해를 최소화하는 사례를 구축하여 올바른 안전장치를 갖추고 결국 이러한 지역으로 확장하려고 할 것입니다.

또 다른 포인트: 자체 데이터를 풍부하게 함으로써 Meta는 제3자 쿠키나 기기 ID 같은 외부 신호에 대한 의존을 더욱 줄입니다. 이는 Meta의 광고 사업을 미래의 충격으로부터 보호합니다. 예를 들어, 구글이 결국 쿠키를 폐기하거나 새로운 개인정보 보호법이 데이터 흐름을 제한하는 경우, Meta의 전략은 자체 신호(소셜 그래프, 참여도, 그리고 이제는 대화)를 풍부히 보유하여 광고의 관련성을 유지하는 것입니다. 이는 점점 강화되는 개인정보 보호 환경에 맞서 미래를 대비하는 전략입니다. Meta는 AI 어시스턴트를 "소비자 기능 및 데이터 엔진"으로 재구성하고 있습니다emarketer.com – 사용자 신뢰를 유지할 수 있다면 강력한 시너지가 될 것입니다.

경쟁 구도: Meta vs. Snap, Amazon, Google (AI 데이터 경쟁)

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Meta는 AI에서 파생된 신호를 주목하는 유일한 플레이어가 아니지만, 다른 경쟁자들보다 더 공격적이고 대규모로 움직이고 있다고 할 수 있습니다. 비교해 봅시다:

Snapchat의 My AI: Snap Inc.는 2023년 초에 OpenAI의 GPT로 구동되는 My AI 챗봇을 처음에는 구독자에게, 이후에는 모든 Snapchat 사용자에게 도입했습니다. Snap은 작은 플랫폼임에도 불구하고 소셜 AI 챗봇에서 선구자 역할을 했습니다. 2023년 중반까지 1억 5천만 명 이상의 사람들이 My AI를 사용하고 100억 개 이상의 메시지를 보냈습니다emarketer.com newsroom.snap.com. Snap의 리더십은 My AI를 *“광고 전략의 일환”*으로 공개적으로 설명합니다. Cannes Lions 행사에서 CEO Evan Spiegel은 My AI 채팅에서 얻은 통찰력이 *“Snapchat의 광고를 개선하는 데 도움이 될 수 있다”*고 말했습니다emarketer.com. Snap은 이미 이러한 대화를 활용하여 광고 타겟팅 카테고리를 향상시키고 있습니다. My AI 채팅 데이터를 “Snapchat 라이프스타일 카테고리”에 입력하여 사용자가 광고에 대한 버킷으로 분류되는 방식을 세분화하고 있습니다newsroom.snap.com. 예를 들어, 사용자가 AI와 스킨케어나 피트니스에 대해 많이 이야기하면 Snap은 해당 관심사에 대한 더 정확한 하위 카테고리로 이동시켜 광고의 관련성을 높입니다newsroom.snap.com. Snap은 또한 스폰서 링크를 테스트 중이며, 챗봇이 관련 비즈니스를 제안할 수 있습니다. 예를 들어, 저녁 식사 아이디어를 요청하면 파트너를 통해 테이블 예약 링크를 보여줄 수 있습니다newsroom.snap.com. 이는 Snap과 Meta가 챗봇 상호작용을 통해 광고 타겟팅과 사용자 참여를 강화하려는 비슷한 경로에 있음을 나타냅니다.
차이점은 규모와 통합입니다. Snap의 My AI 사용자는 2023년 기준으로 전체 월간 사용자 중 약 20%였습니다emarketer.com. Meta의 Meta AI 사용은 10억 명 이상으로 보고되며, 가족 앱 사용자 중 약 33% 이상입니다reuters.com – 약 3억 명 이상의 사용자 기반 중. Meta의 통합은 Facebook, IG 등으로 크로스 앱이며 Snap의 통합은 Snapchat 내에만 있습니다. 또 다른 차별점은 Snap의 핵심 제품은 빠른 시각적 메시징과 Stories이며 AI는 다소 주변적입니다(재미있는 친구, 신기함). 실제로 Snap은 많은 My AI 대화가 일반적이거나 조언 중심임을 관찰했습니다. 하지만 상당수는 브랜드나 추천 쿼리였습니다emarketer.com. Snap은 신기함이 사라지지 않도록 증명해야 합니다 – 사용자 “기이함” 우려와 Snap의 AI 봇이 이상하게 행동한 보고가 있었습니다(한 사건에서는 My AI가 자발적으로 Story를 게시하여 일부 사용자를 놀라게 했습니다). 반면 Meta는 검색, 콘텐츠 생성, 고객 서비스 등 다양한 사용 사례에 AI를 유틸리티로 내장하고 있습니다 (일부 비즈니스는 Messenger에서 FAQ에 AI를 사용할 수 있음).
경쟁 우위: Meta는 Snap의 초기 시도를 통해 배울 수 있습니다. Snap은 긍정적인 징후를 보았습니다 – 예를 들어, Snapchat 사용자의 20%가 AI와 상호작용하고 제품에 대해 묻는 것은 새로운 데이터 소스입니다emarketer.com. Meta의 장점은 한 앱에서 얻은 통찰력을 즉시 다른 앱의 광고 전달에 전파할 수 있다는 것입니다. 또한 Meta의 데이터 세트와 AI 훈련 자원은 Snap보다 큽니다. Meta는 잠재적으로 채팅 신호를 해석하기 위한 더 정교한 모델을 개발할 수 있습니다 (게다가 Meta는 기본 모델 Llama를 소유하고 있으며 Snap은 OpenAI에서 라이센스를 받음). 그러나 Snap은 과소평가되어서는 안 됩니다: 민첩하고 젊은 층에서 높은 참여를 보이고 있습니다. Snap이 My AI가 시간을 증가시키거나 광고 클릭율을 높이는 것을 보여준다면, 이는 전체 산업에 대한 개념을 입증하는 것입니다. 실제로 Snap은 상업적으로 지향된 채팅이 콘텐츠 및 광고의 기본 순위 모델을 개선하는 데 탐색되고 있다고 보고했습니다newsroom.snap.com. 따라서 두 회사는 같은 목표를 추구하며 – Snap이 먼저였지만 Meta는 더 큰 규모로 실행할 수 있습니다.
Amazon Alexa (및 Alexa+): Amazon의 Alexa 음성 비서는 날씨에서 쇼핑 목록에 이르기까지 음성 질의를 처리하며 거의 10년 동안 가정에 자리 잡았습니다. Meta와 Snap과 달리 Alexa는 소셜 네트워크 기능이 아니며, 더 유틸리티에 가깝지만 Alexa 지원 장치 수백만 개의 도달 범위를 가지고 있습니다. 수년 동안 업계 관찰자들은 Amazon이 Alexa 상호작용을 어떻게 사용하는지에 대해 추측했습니다. 2022년 연구 보고서는 눈을 뜨게 하는 증거를 제공했습니다: Amazon은 Alexa의 음성 데이터를 처리하여 사용자 관심사를 추론하고 자사 플랫폼과 웹 전반에 걸쳐 타겟 광고를 제공, 이를 위해 광고주들이 최대 30배 더 높은 비용을 지불하게 합니다theverge.com theverge.com. 예를 들어, Alexa에게 무언가를 주문하거나 노래를 재생해 달라고 요청하면, 그 기록이 나중에 Amazon이나 Amazon이 광고를 게재하는 사이트에서 볼 수 있는 광고에 영향을 줄 수 있다고 Amazon은 확인했습니다theverge.com. 본질적으로 Alexa 질의 – AI 챗 질의와 마찬가지로 –는 Amazon 생태계 (제품 추천 등)와 플랫폼 외부 광고 (Amazon의 광고 네트워크를 통해)를 개인화하기 위해 채굴되고 있습니다.
이것은 Meta의 목표와 유사합니다: 일차 대화 데이터를 활용하여 타겟팅을 강화하는 것입니다. 그러나 Amazon의 초점은 상업입니다. Alexa는 종종 구매 의도를 직접 포착합니다 (“Alexa, 종이 타월 주문해” 또는 “최고의 에어프라이어는 뭐야?”). Amazon은 이를 통해 제품을 직접 판매하거나 나중에 Amazon.com에서 관련 프로모션을 보여줄 수 있습니다. Meta의 영역은 더 광범위한 관심사와 광고 지원 콘텐츠에 있으며 직접 판매보다는 그렇습니다. 그러나 기본 원리는 동일합니다 – 음성 AI 상호작용은 수익화할 수 있습니다. 특히, Amazon은 2025년 2월에 **Alexa+**를 발표했으며, 이는 더 자연스러운 대화를 나누고 심지어 적극적으로 대처할 수 있는 생성 AI 개편입니다reuters.com reuters.com. Alexa+는 더 개인화된 비서로 자리 잡고 있으며 (귀하의 선호도를 알고, 제안 제공)aboutamazon.com aboutamazon.com. 이는 사용자 생활에 대한 더 세분화된 데이터 (일정, 선호도 등)가 Amazon으로 흐르게 됨을 의미합니다. 주요 차이점: Amazon의 비즈니스 모델은 하이브리드입니다 – 더 많은 상품/서비스를 판매하고 광고 수익을 성장시키고자 합니다. Amazon에게 Alexa의 가치는 종종 고객을 Amazon의 쇼핑 우주에 묶어두는 것입니다.
경쟁 우위: Meta는 물리적 상품을 판매하지 않습니다. 그들의 통화는 주의와 광고 노출입니다. 그러나 AI 채팅을 사용함으로써 Meta는 전형적으로 Google이나 Amazon으로 가던 후속 구매 의도를 포착할 수 있습니다. 사용자가 제품 조언을 위해 Alexa나 Google에 물어볼 수도 있으며 이제는 WhatsApp의 Meta AI에 물어볼 수도 있습니다. Meta는 그 의도를 가로챘습니다. 이는 결국 Meta가 거래를 촉진할 수 있게 할 수 있습니다 (아마도 제휴 링크나 자체 시장을 통해). 성숙한 음성 플랫폼을 가진 Amazon은 사용자가 상담하는 비서의 소유권 측면에서 경쟁자입니다. 하지만 Amazon은 소셜 미디어 참여 시간을 직접적으로 경쟁하지 않습니다. 경쟁은 광고주 달러에 대한 것입니다: Meta의 의도 데이터가 더 나은 광고 전환을 이끌어낸다면, 광고주는 Amazon 광고에서 Meta 광고로 예산을 전환할 수 있으며, 그 반대도 가능합니다.
중요한 점은, Amazon의 Alexa 데이터 사용은 해당 개념이 작동함을 보여줍니다: 음성 데이터가 광고 타겟팅 가치를 크게 향상시킬 수 있습니다, 이는 광고주들이 Alexa에서 유래된 프로필에 대해 극적으로 더 높은 비용을 지불하는 것으로 나타납니다theverge.com theverge.com. Meta는 광고주들에게 유사한 주장을 할 수 있습니다: Meta AI와 제품에 대해 채팅하는 사람은 높은 가치의 잠재 고객이며, 프리미엄 입찰의 가치가 있습니다. 전략적 관점에서, Meta는 이 모델을 사회 및 관심 기반 광고로 확장하여 Amazon을 따라잡고 어쩌면 뛰어넘고 있습니다.
Google (검색 생성 경험 및 Gemini AI): Google은 검색 의도 데이터에서 군림합니다 – 입력하는 모든 질의는 광고를 개인화하는 데 사용됩니다 (즉시 스폰서 결과를 통해, 그리고 장기적으로는 프로필을 통해). 생성 AI의 부상으로 Google은 **Search Generative Experience (SGE)**를 도입했으며, 이는 검색에서 더 대화형이고 자세한 답변을 제공할 수 있으며 이후 Q&A를 진행할 수 있습니다. Google은 SGE에 광고를 삽입하여 수익화할 계획입니다 (이미 AI 답변 내 광고 프로토타입을 보여주었습니다)techcrunch.com. 하지만 더 미묘한 각도가 있습니다: 사용자가 Google에서 ChatGPT 스타일처럼 다중 턴 대화를 참여하면, Google은 사용자가 하려는 일에 대한 더 많은 컨텍스트를 얻습니다. 그러나 2025년 말 기준으로, Google은 “Gemini” (채팅을 위한 차세대 AI 모델) 대화 기록을 사용하여 검색 이외의 Google 서비스나 광고를 개인화하는 것을 아직 발표하지 않았습니다. 분석가들은 Google이 AI 채팅 기록을 타겟팅에 사용하는 것에 대해 Meta보다 더 공격적이지 않다는 점을 강조했습니다emarketer.com.
왜 그럴까요? Google은 평판 및 규제 위험 때문에 신중합니다. 이미 반독점 조사의 대상이 되고 있습니다. 또한 Google은 다른 생태계를 가지고 있습니다: Google Assistant가 있지만, 널리 수익화되지는 않았습니다 (주로 Google 또는 Android를 사용하는 데 도움을 주며, 일부 쇼핑 연결이 있음). 실제로, Google은 Assistant 질의를 사용하여 Google 계정의 광고 프로필을 개선합니다 – Alexa와 유사하게, Android Assistant에게 레시피에 대해 물어보면 나중에 YouTube에서 요리 기구 광고를 볼 수 있습니다. 하지만 Google은 이를 Meta가 AI 채팅에 대해 방금 한 것처럼 공개적으로 발표하지 않았습니다.
경쟁 우위: Meta가 대화 신호에 뛰어드는 것은 부분적으로 Google의 의도 데이터에 대한 우위를 점하기 위한 시도입니다. 소셜 플랫폼은 역사적으로 검색이 가진 명백한 의도가 결여되어 있었습니다. 이제 Meta는 “우리도 AI 채팅에서 오는 검색과 유사한 질의를 가지고 있으며, 이를 콘텐츠와 광고 전반에 사용할 것입니다”라고 말하고 있습니다. Google은 이에 대응하여 AI를 통해 YouTube 댓글, 사용자 논의를 검색 결과에 통합하고 있습니다 – 모든 기술 거대 기업들은 대화형, 개인화된 경험의 유사한 지평선으로 수렴하고 있습니다. 현재 Meta의 크로스 플랫폼 범위 (소셜, 메시징, AR 안경)는 Google이 주로 상업적 또는 정보적 의도를 검색을 통해 보는 것보다 더 다양한 의도를 수집할 수 있다는 것을 의미합니다. Meta는 Google이 보지 못할 수 있는 사회적 의도 (“내 AI에게 친구를 놀리기 위한 농담 요청”)와 개인적 의도 (“물 마시기 알림”을 스마트 안경 AI를 통해)를 볼 수 있습니다.
TikTok도 고려해야 합니다 (프롬프트에서 명시적으로 요청되지 않았지만). TikTok의 AI에 대한 진출은 지금까지 주로 콘텐츠 생성 (AI 필터, AI 챗봇 “Tako” 테스트 중) 쪽에 더 많이 있습니다. TikTok의 알고리즘은 비디오 시청 행동을 통한 수동 추론에 뛰어나기로 유명합니다. Meta의 AI 신호가 활성 사용자 선언으로 알고리즘을 더욱 향상시킨다면, TikTok과의 관련성 경쟁에서 Meta는 지상 획득할 수 있습니다. TikTok은 Meta가 곧 가질 풍부한 명시적 대화 데이터를 아직 가지고 있지 않습니다.

요약하자면, 각 주요 기업들은 생성적 AI를 다르게 활용하고 있지만, Meta의 경쟁 차별화 요소는 AI 상호작용을 대규모로 통합하여 통합된 소셜 광고 스택에 적용하는 것입니다. Snapchat은 집중적으로 하지만 작은 규모로, Amazon은 상업에 활용하지만 소셜 콘텐츠가 부족하며, Google은 검색에 활용하지만 소셜이나 상업과 같은 유동적인 방식으로 완전히 통합하지 않았습니다. Microsoft와 같은 다른 기업들은 (Bing/ChatGPT와 함께) 더 검색 지향적이거나 기업 중심입니다. Meta는 다양한 플랫폼에서 AI 채팅 신호를 사용하여 콘텐츠와 광고 개인화를 시도하는 면에서 두드러집니다. reuters.com Reuters에 따르면 다른 소수의 기업들만이 이러한 규모로 플랫폼 전반에 걸쳐 AI 채팅을 개인화에 사용했습니다. 이는 Meta에게 소셜 미디어 거대 기업들 사이에서 의도 기반 개인화의 새로운 영역에서 선도적인 위치를 제공할 수 있습니다.

사용자 참여 및 유지에 미치는 영향

큰 전략적 질문 중 하나: AI 채팅 신호를 피드에 통합하는 것이 사용자 참여를 더 높일 것인가? Meta는 사용자들이 콘텐츠와 광고를 더 마음에 들어 하여 앱에서 더 많은 시간을 보내고 더 자주 돌아올 것이라고 예측하고 있다. 잠재적인 영향을 분석해 보자:

관련성 증가, 유지율 증가: 메타의 개인화 기능이 실제로 더 '심리적'으로 변하면, 즉 사용자가 실질적으로 원하는 것을 예측하면 사용자는 플랫폼을 더 많이 사용하게 될 것입니다. 예를 들어, 아침에 Meta AI에게 운동 팁을 요청하면, 오후에는 인스타그램 피드에 새로 오픈한 지역 헬스장이나 친구의 마라톤 포스트가 나타나 흥미를 끌고 상호작용할 수 있습니다. 플랫폼이 점점 내 삶에 맞춰진 느낌이 들기 시작합니다. 시간이 지나면서 이것은 습관 형성을 강화할 수 있습니다. 사용자는 AI를 더 많이 사용할 수 있으며, 이는 전반적인 경험을 향상시키기 때문입니다. 이는 즉각적인 보상을 통해 알고리즘을 훈련하는 것과 비슷합니다. 메타에게 이는 세션 길이 증가 및 더 많은 일일 활성 사용자를 의미할 수 있습니다.
AI 기능 자체의 '고착성': 이러한 앱에 Meta AI가 존재하는 것은 유지율을 높이는 요소가 될 수 있습니다. 예를 들어, WhatsApp은 역사적으로 메시징에 높은 유지율을 보였지만, 이제 사람들이 Meta AI 채팅봇을 진정으로 유용하다고 느낀다면 (빠른 답변, 계획, 재미를 위한), WhatsApp의 생태계 내에 머무를 또 다른 이유가 됩니다. Snap은 My AI를 모든 사용자에게 도입한 후, 전송된 메시지 수와 같은 참여 지표가 증가했음을 언급했습니다. My AI는 출시 직후 하루에 약 200만건의 채팅을 처리하며 사용자가 정기적으로 시도했음을 시사합니다. 새로움이 일부 사라질 수 있지만, Snap의 데이터는 사용자들이 구체적이고 실용적인 질문을 한다는 점을 보여주며 지속적인 유용성을 암시합니다emarketer.com. 메타가 마찬가지로 실시간 정보 제공이나 Ray-Ban 안경을 통한 작업 관리 등에서 유용성을 입증할 수 있다면, 이는 전통적인 소셜 사용 사례를 넘어 메타 앱에 대한 사용자 의존도를 심화시킬 수 있습니다. 이러한 다기능 유용성은 유지율을 높일 수 있습니다 – 메타의 앱이 소셜 + 정보 + 개인 비서 역할을 모두 수행한다면 왜 떠날 이유가 있을까요?
피드 시간 및 콘텐츠 소비: 메타는 2025년 2분기 기준, 미국에서 사람들이 페이스북과 인스타그램에서 하루 평균 65분을 소비한다고 보고했습니다emarketer.com. 피드 시간이 약간만 증가해도 메타의 규모에서는 광고 노출이 크게 증가할 수 있습니다. 콘텐츠가 사용자의 현재 관심사와 더 잘 맞도록 조정함으로써 메타는 사람들이 더 오래 스크롤하게 할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 무관한 게시물을 보고 관심을 잃을 수 있지만 이제 피드가 AI에게 물어본 질문에 대한 답변을 포함한 게시물을 보여준다면, 그들은 멈추고 상호작용할 가능성이 높습니다. 10억 명 이상의 사용자에게 이러한 미세한 참여 개선은 누적됩니다. 메타는 피드 순위 최적화가, 심지어 사소한 것이라도, 막대한 광고 수익을 변화시킬 수 있다고 밝혔습니다emarketer.com. 더 나은 개인화는 일반적으로 더 많은 콘텐츠 소비와 관련이 있습니다 (사용자에게 더 많은 신호, 더 적은 노이즈 때문).
잠재적 함정: 그러나 메타는 사용자가 불편함을 느끼지 않거나 맥락을 잘못 해석하지 않도록 균형을 맞춰야 합니다. AI에게 말한 내용과 피드에서 보는 것이 너무 적나라하면, 일부 사용자는 사생활이 침해되거나 '그들이 듣고 있다'는 편집증을 느낄 수 있습니다. 메타는 이러한 개인화를 자연스럽게 느끼도록 기존 신호와 혼합하여 도입할 것입니다. 또한 AI 자체가 잘못된 응답을 하거나 문제가 발생할 경우 (Tay의 초기 사례나 부적절한 출력을 한 메타의 AI 인격을 기억하세요), 이는 신뢰에 반작용을 일으킬 수 있습니다. 그러나 메타가 AI 품질을 계속 개선한다고 가정하면, 이는 관리 가능한 문제일 것입니다.

균형을 맞추면, 효과적인 AI 개인화 레이어는 Meta의 앱을 더욱 개인적으로 공감되고 유용하게 만들어 참여도와 유지율을 높여야 합니다. 이는 일반적인 소셜 미디어가 아닌 삶의 콘텐츠를 개인화된 피드로 변화시키고 있습니다. 이 전략적 움직임은 여전히 획일적인 알고리즘이나 순전히 암묵적 행동에 더 의존할 수 있는 경쟁자들로부터 Meta를 차별화합니다. 언급할 가치가 있는 것은 Snap의 내부 데이터가 낙관적이었다는 점입니다: 그들은 “My AI와의 대화가 우리 커뮤니티의 관심사를 프라이버시 중심적으로 이해함으로써 Snapchat 전반의 다양한 경험을 개선할 가능성이 있다”newsroom.snap.com고 발견했으며, 이를 통해 사용자에게 더 관련성 있는 Spotlight 비디오나 AR 렌즈를 제공할 수도 있습니다. Snap이 1억 5천만 명의 사용자와 함께 그 가능성을 본다면, Meta는 훨씬 더 큰 성장을 기대할 것입니다.

또 다른 관점은 신규 사용자 확보입니다: AI 기능이 판매 포인트가 된다면, Meta는 통합된 소셜+AI 경험을 원하는 사용자를 유치할 수 있습니다. 예를 들어, 누군가는 Meta AI와 채팅하기 위해 Messenger를 사용하기 시작할 수 있습니다 (사람들이 My AI를 시도하기 위해 Snapchat에 가입했다는 보고가 있었습니다). 일단 들어오면, 이들은 광고 노출에 기여하고, 아마도 앱의 나머지 기능도 채택할 것입니다. AI 어시스턴트에 대한 열광을 고려하면 불가능하지는 않지만 다소 과장된 기대일 수 있습니다.

광고주 ROI 및 수익 함의

결국, 메타는 광고 사업을 강화하기 위해 이러한 일을 하고 있습니다. 광고는 메타의 연간 1,600억 달러 이상의 매출의 95% 이상을 차지합니다emarketer.com emarketer.com. 이처럼 규모가 큰 경우, 타겟팅 효율성이나 클릭률의 작은 개선조차도 수십억 달러로 이어질 수 있습니다. AI 채팅 신호가 광고 ROI와 수익에 어떻게 영향을 미치는지 살펴봅시다:

Sharper Targeting & Higher Conversion: Advertisers care about reaching the right user at the right time. Conversational signals provide both precise topic targeting and timing cues. If someone just chatted about a Caribbean vacation, showing them a travel insurance ad or resort ad shortly after is hitting them when intent is high. We can expect click-through and conversion rates on ads that leverage these signals to be higher than baseline. Advertisers might see this through improved performance metrics. When ad performance goes up, advertisers are willing to bid more for that inventory. It becomes a virtuous cycle for Meta’s auction: better targeting -> better ROI for advertisers -> more demand for ads -> higher prices on ads. As eMarketer noted, advertisers “see potential for sharper targeting and higher ROI” with these conversational signalsemarketer.com. If Meta can demonstrate that (and they likely will via case studies to big advertisers), it could attract more ad spend or justify premium targeting offerings.
New Targetable Categories: Meta could roll out new ad targeting options explicitly around AI-derived interests. For example, a segment like “Users who have asked Meta AI about [topic] in last 7 days.” This is similar to search retargeting in the web ad world. If Meta offers that (even if not directly visible to advertisers, it might be under the hood in their algorithms), it enriches the ad delivery. Meta might also enable conversational retargeting: if a user asked the AI “I’m looking for running shoes recommendations,” an athletic apparel brand could target that user with ads for running shoes for a window of time. These are things advertisers used to rely on Google search for (buying keywords). Meta could usurp some of that by leveraging its AI chat data similarly.
Revenue Scale: With 3.1 billion monthly users reached by Meta’s ads in mid-2025emarketer.com, even a slight uptick in ad effectiveness can shift huge sums. For instance, if leveraging AI signals increases average ad relevance score and thus lowers cost-per-action for advertisers, many might reinvest those savings back into more ads on Meta (or at least not cut budgets). Meta can potentially also increase the total ad load or prices if users are more engaged (the more time users spend, the more ads can be shown without harming experience). It’s plausible that by late 2025 or 2026, Meta will credit this AI integration as a factor in revenue growth during earnings calls.
Competitive Ad Market Position: Meta’s main digital ad competitors are Google (search + YouTube) and increasingly Amazon (for product ads). If Meta’s AI signals lead to better intent capture on Meta’s own turf, advertisers might shift budgets from search ads to Meta ads for certain campaigns. For example, a travel agency might have heavily invested in Google keywords, but if they see Meta can capture travel intent via AI chats on WhatsApp and deliver trip ads effectively, they could allocate more to Meta. This cross-competition could expand Meta’s share of the ad market (currently ~20% of global digital ad spendemarketer.com).
Also, consider small businesses: Many small advertisers lost targeting capabilities after ATT (like retargeting website visitors, etc.). If Meta can tell a small outdoor gear shop, “We can now reach people who have told our AI assistant they are interested in buying hiking gear,” that’s a very compelling new lever for them. It’s basically injecting search-like targeting into social ads, which SMBs would love as an option.
Ad Creative and Formats: Another subtle impact – if conversational context is known, ad creative might eventually dynamically adapt. Meta hasn’t said this, but one can imagine in the future, an AI could generate a custom ad response if someone asks a commercial question to the chatbot (“What phone should I buy?” might yield a sponsored recommendation or interactive ad). Meta said they have “no plans imminently to put ads in its AI products”techcrunch.com, but Mark Zuckerberg has hinted they may be coming in the futuretechcrunch.com. In fact, Snap’s sponsored links experiment is a toe in that water. If Meta sees success in just using the data for targeting, the next step could be native ads or suggestions within the AI chat interface – perhaps in 2026+ timeframe. That would open an entirely new revenue stream (conversational ads), but it must be done carefully to not degrade the user experience of the assistant.
Measuring ROI improvements: We might soon see case studies (e.g., Meta Marketing blog posts) touting examples like: “Outdoor retailer X saw a 20% lower cost per purchase by using Meta’s new AI-powered targeting, reaching people who chatted about camping” – backed by the new signals. This will drive broader advertiser adoption. Meta will also need to be transparent enough to avoid the creepiness factor for users; perhaps they will anonymize and aggregate in how they present it to advertisers (“interest category: Hiking Enthusiasts (via AI)” without exposing that user Jane specifically asked the bot – this remains to be seen).

전반적으로, 예상되는 결과는 광고 효율성의 향상이며, 메타의 규모를 고려할 때 이는 잠재적으로 수십억의 추가 수익으로 이어질 수 있습니다. 참여도가 오르면, 이는 이중으로 좋은 일입니다: 더 많은 노출량 공급과 더 나은 타겟팅 덕분에 수요 증가. 이것이 일부 평론가들이 이를 메타의 가장 공격적인 AI 수익화 전략이라고 부르는 이유입니다emarketer.com – 그들은 사실상 “개인적인 상호작용을 광고 신호로” 전환하고 있는 것입니다emarketer.com. 이는 고전적인 격언을 강조합니다: 서비스가 무료라면, 사용자(혹은 그들의 데이터)가 제품입니다emarketer.com. 메타는 단순히 더 나은 “제품”(타겟 가능한 데이터)을 진짜 고객(광고주)에게 제공하는 새로운(그리고 논란의 여지가 있지만 사용자에게 도움이 되는) 방법을 찾고 있으며, 사용자를 더 나은 콘텐츠로 만족시키려 하고 있습니다.

도전과 경쟁자의 대응

어떠한 전략적 변화도 위험 없이 오지 않습니다. 메타의 움직임은 규제 기관과 경쟁자들의 반응을 불러일으킬 가능성이 높습니다:

Privacy and Regulatory Scrutiny: Meta’s AI chat personalization is already getting scrutiny. Lawmakers and watchdogs might raise questions: Are users truly aware their chats are being used this way? Is sensitive data being handled properly? Meta preemptively noted it won’t use sensitive topics and is avoiding certain countries initiallyreuters.com theverge.com. Nonetheless, the concept of scanning personal conversations (even with an AI) for ad targeting could be a lightning rod in privacy debates. There’s also the matter of minors – Snapchat faced UK regulatory review for My AI’s impact on teensreuters.com. Meta will need to show it has strong safeguards (e.g., perhaps not using under-18s’ AI chats for ads, though it hasn’t explicitly said that publicly – it might internally).
User Sentiment: If users perceive their assistant interactions turning into “ads following them around,” there could be backlash. Meta’s challenge is to make the personalization feel welcome, not intrusive. The initial implementation seems to incorporate it into existing recommendation systems rather than something overt like “because you asked the AI this, here’s an ad.” Over time, users might simply appreciate more relevance, but Meta must be ready to handle concerns. Snap, for instance, had to add clear messaging that My AI may use chats to personalize (in their support docs, etc.). Transparency and control (like allow users to delete AI chat history or turn off its ad usage if possible) might be pressure points.
Competitor Moves: Seeing Meta’s stride, others will up their game. Snap might accelerate its own AI monetization: it could fully roll out sponsored links or allow advertisers to target users who chatted about certain topics on My AI. Snap could try to pitch itself as a more privacy-safe or youth-friendly alternative, though Snap itself is doing similar data use. Google might integrate Bard (their AI chatbot) more tightly with user accounts – for example, use Bard interactions to personalize your Discover feed on Android or target ads in Gmail. If Google sees Meta poaching ad dollars with this method, they’ll likely respond in kind, albeit quietly. Amazon might expand Alexa advertising now that Alexa+ is a paid service as well – interestingly they introduced a $20/month fee for full generative AI Alexa for non-Prime usersreuters.com, which indicates Amazon sees monetary value in AI features (through subscription) beyond ads. But Amazon could also start showing more sponsored suggestions via Alexa, knowing others are monetizing AI chat.
Competitive Advantage Window: Meta’s head start here might be a year or two ahead of a full competitor response. Snap is already in, but smaller scale. Google and Amazon do it but in their silos. If Meta can demonstrate a measurable lift in engagement and revenue by H2 2026 from these AI signals, it cements an edge. It could even funnel those gains to invest further in AI (more advanced models, better features), creating a virtuous cycle that’s hard for competitors to match. Meta’s scale of social data + AI usage is its fortress. Snap can’t match the breadth (no separate IG/WA type apps), Google can’t match the social context, Amazon can’t match the content breadth. Meta’s multi-app ecosystem is a strategic asset here – it can optimize across different user contexts (social, commerce, communication).

재정적으로 애널리스트와 투자자들은 Meta의 광고 타겟팅 성능 지표(예: 전환율이나 광고당 가격)가 개선되는지 주목할 것입니다. 우리는 Meta가 수익 발표에서 AI를 내세우며 프라이버시 변화에도 불구하고 타겟팅이 견고하다는 혁신으로 프레임할 가능성을 볼 수 있습니다. 주목할 점은 *“개인화의 작은 조정도 엄청난 광고 수익의 변화를 가져올 수 있다”*는 한 분석의 지적입니다emarketer.com. 이것이 바로 Meta가 목표로 하는 바입니다 – 작은 조정(AI 신호 추가)이 큰 수익을 가져오는 것입니다.

결론: Meta의 AI 신호 이점

이 모든 것을 종합하면, Meta의 AI 채팅 신호 통합은 회사의 두 가지 강력한 분야인 소셜 플랫폼에서의 비할 데 없는 도달 범위와 AI에 대한 막대한 투자를 결합한 전략적 진화입니다. 이를 통해 Meta는 AI 기반 개인화가 표준이 되는 다음 단계의 디지털 참여를 주도할 위치에 있습니다. 이 시나리오에서 Meta는 단순히 친구들이 게시한 내용을 보는 곳이 아니라, 모든 상호작용에서 배워서 당신을 계속 참여시키고 당신이 가장 관심을 가질 콘텐츠와 제품을 연결하는 지능형 어시스턴트 생태계입니다.

제품 리드와 기술 결정자들을 위해, Meta의 플레이북은 핵심 지표를 향상시키기 위한 AI 활용 사례 연구를 제공합니다. 그들은 풍부한 데이터 스트림(AI 채팅)을 식별하고 이를 주요 비즈니스(광고)를 강화하면서 사용자 경험(관련성)을 개선하는 데 사용하고 있습니다. 이 움직임은 ATT와 같은 도전 속에서 혁신에 대한 Meta의 이야기를 지원하며, 잠재적인 약점(제3자 데이터 부족)을 강점(더 많은 1차 데이터 통찰력)으로 전환하고 있습니다. 경쟁적인 측면에서 Meta는 사용자들에게 초대장을 보내고 있습니다: 우리의 정원에 머무르세요, 우리의 AI가 당신의 필요를 충족시켜 드립니다, 질문에 답하거나, 즐겁게 해드리거나, 당신의 세상을 큐레이팅하는 것이든 간에 말이죠. 성공한다면, 이는 사용자 기대치를 재편할 수 있습니다 – 사람들은 AI 개인화 레이어가 있는 플랫폼을 더 선호하게 될 수도 있으며, 그것이 없는 플랫폼은 불리해질 수 있습니다.

경쟁자들은 이 전략의 일부를 모방할 것이 분명하지만, Meta의 규모와 통합은 따라잡기 어려울 수 있습니다. Snapchat은 개념이 작동한다는 것을 보여주고, Amazon은 수익화 가능성을 입증하며, Google은 알고리즘을 가지고 있지만, Meta는 이를 소셜, 메시징, 기기 전반에 걸쳐 하나의 패키지로 통합하고 있습니다. Meta의 전략적 우위는 이미 지배적인 광고 기계와 AI 채팅 신호를 조기에 통합하는 데서 옵니다. 이는 소셜 네트워크가 처음으로 알고리즘 피드를 도입했을 때를 연상시킵니다: 이를 마스터한 자들은 엄청난 참여도 우위를 얻었습니다. 이제 대화 의도 추가가 다음 차별화 요소가 될 수 있습니다.

학습 곡선이 있을 것입니다. Meta는 AI 채팅 데이터가 결과를 개선하는 정확한 방법, 이를 사용자에게 전달하는 방법, 규제 기관을 만족시키는 방법에 대해 반복적으로 검토할 것입니다. 그러나 경로는 이미 정해진 것으로 보입니다: 대화형 AI는 사용자 상호작용의 핵심 부분이 되고 있으며, Meta는 이를 완전히 활용할 계획입니다. 한 Reuters의 인사이트에 따르면, 소수의 기업만이 Meta의 규모에서 여러 플랫폼을 통해 콘텐츠와 광고를 개인화하기 위해 AI 채팅 상호작용을 사용해왔습니다reuters.com. Meta가 성공적으로 실행한다면, 산업의 새로운 길을 개척하게 될 것입니다 – “검색”과 “사회화”의 경계가 흐려지고, AI와의 대화가 플랫폼에 자신의 요구를 표현하는 또 다른 방법이 되어 콘텐츠와 광고를 제공받게 되는 것입니다.

실질적인 측면에서, 우리는 내년에 Meta의 앱에서 사용자 유지율과 피드 참여가 증가할 것으로 예상합니다. 특히 AI 기능을 많이 사용하는 사용자들 사이에서 말입니다. 광고주는 2026년 초에 더 나은 ROI를 보게 될 것이며, Meta는 개선된 타겟팅 덕분에 광고 가격이 상승할 가능성을 보고할 수 있습니다. 다른 기술 대기업들은 이를 주의 깊게 지켜볼 것입니다; 우리는 AI 데이터에서의 제휴나 경쟁을 볼 수도 있습니다 (예를 들어, Meta가 AI 채팅 기반 타겟팅을 외부 사이트로 가져갈 수 있을까요? 현재로서는 가능성이 낮지만, 흥미로운 상상입니다).

Meta는 경쟁 게임의 목표를 본질적으로 이동시켰습니다: 단지 누가 더 많은 데이터를 가지고 있는지가 아니라, 누가 더 풍부한 의도 데이터를 가지고 있는지가 중요해졌습니다. 그리고 AI 채팅을 통해 사용자들이 그들의 의도를 말할 수 있도록 함으로써, Meta는 앞서 나갈 수 있을지도 모릅니다. 그 결과, 사용자 충성도와 광고 효율성 측면에서 전략적 우위가 Meta에게 기울어질 것으로 예상되며, 다른 경쟁자들은 현재 Meta가 지배하고 있는 영역, 즉 대규모 생성형 AI와 개인화의 융합에서 뒤처지지 않기 위해 따라잡아야 할 것입니다. 향후 1~2년 동안 이 베팅이 얼마나 성과를 거두는지가 밝혀질 것이지만, Meta가 대화형 AI 신호를 미래 차별화와 성장의 초석으로 보고 있음은 분명합니다emarketer.com.

Alexa의 AI 업그레이드를 위한 2025년 출시 행사에서 전시된 Amazon Echo 스마트 스피커. Amazon과 Google과 같은 기술 대기업들도 생성형 AI를 활용하여 보조기능을 강화하고 있지만, Meta의 경쟁력은 이러한 AI 상호작용을 대규모의 플랫폼 간 개인화로 번역하는 데 있습니다 (출처: Reuters).

Snapchat의 “My AI” 챗봇(Snap의 유령 로고 사진)이 소셜 AI 상호작용의 길을 열어 사용자 채택률을 높였습니다. Snap은 My AI 대화를 사용하여 광고 타겟팅과 콘텐츠 추천을 개선합니다newsroom.snap.comnewsroom.snap.com. Meta의 강점은 유사한 AI 채팅 기능을 훨씬 더 큰 사용자 기반과 여러 앱에 배포할 수 있어, 데이터 양과 영향력에서 Snap을 능가할 가능성이 있다는 점입니다.