한눈에 보는 핵심 5가지
- TAG, ANA, 피두시아가 2026년 1분기 데이터를 분석한 결과, AI 슬롭이 오픈웹 프로그래매틱 광고비의 1.3~2.4%를 차지하는 것이 처음으로 통계적으로 확인됐다.
- AI 슬롭은 뷰어빌리티 77.2%, IVT 0.05%로 기존 품질 지표에서 클린 인벤토리보다 오히려 좋은 점수를 받아, 일반적인 광고 품질 측정 도구만으로는 식별이 어렵다.
- 광고주별 AI 슬롭 노출 비중은 0.11%에서 13.84%까지 100배 이상 차이를 보이며, 소규모·네이티브 광고 거래소와 롱테일 인벤토리에 집중된다.
- AI 슬롭의 88%는 기존 MFA와 겹치지만, 나머지 12%는 MFA 탐지 체계로도 걸러지지 않아 별도 대응이 필요하다.
- 소셜미디어 동영상 인벤토리의 25~40%가 콘텐츠 품질 기준에 미치지 못하는 환경에 놓여 있으며, AI 슬롭이 그 비중을 빠르게 늘리고 있다.
뷰어빌리티 수치는 업계 평균을 웃돌고, 무효 트래픽 비율도 정상 범위 안에 있는 광고 지면이 있다. 그런데 그 지면을 채운 콘텐츠는 AI가 클릭을 유도하려고 찍어낸 저가치 페이지였다. 기존 품질 지표가 이상 없음을 가리키는 동안, 광고비의 일부는 엉뚱한 곳으로 흘러가고 있었다.
AI 슬롭이란 무엇이고, 광고비의 얼마가 거기에 흘러가나
AI 슬롭은 수익화를 목적으로 AI가 대량 생성했지만 사람의 창작이나 편집이 거의 없고, 독창성과 독자 가치가 부족한 콘텐츠다.
2026년 1분기, TAG(Trustworthy Accountability Group)와 ANA(Association of National Advertisers), 기술 파트너 피두시아(Fiducia)가 프로그래매틱 광고 공급망에서 AI 슬롭 규모를 처음으로 통계적으로 산출했다. 프로그래매틱 광고란 사람이 직접 협상하지 않고 자동화된 시스템으로 광고 지면을 사고파는 방식을 말한다.
분석은 두 가지 방법으로 이뤄졌다. 딥시(DeepSee)의 도메인 단위 분류를 활용한 분석은 3,397만 달러 규모의 오픈웹 프로그래매틱 광고비를 대상으로 했다. 모비안(Mobian)의 렌더링 페이지 단위 평가는 2억 3,300만 개 URL과 44억 5,000만 건의 광고 노출, 1,484만 달러 규모의 광고비를 대상으로, 3만 건 이상의 사람 검증을 거쳤다.
두 방법 모두 유사한 결론을 냈다. 사람 검증을 거친 페이지 단위 분석에서 AI 슬롭 비중은 1.3%(99% 신뢰구간 0.98~1.56%)였고, 도메인 단위 분석에서는 2.4%로 집계됐다. 업계에서 꾸준히 문제로 지적받아 온 MFA(Made-for-Advertising, 광고 수익만을 목적으로 만들어진 저품질 사이트) 인벤토리 비중이 1.1%인 것과 비교하면 비슷하거나 더 높은 수준이다.
TAG CEO 마이크 재네이스(Mike Zaneis)는 "문제를 해결하려면 먼저 정의가 필요하고, 개선은 데이터에서 시작된다"며 "AI 슬롭을 처음으로 정의하고 규모를 계량화함으로써 광고주가 공급망을 평가하고 개선할 수 있는 기준을 마련했다"고 밝혔다.
기존 광고 품질 지표가 AI 슬롭을 놓치는 이유
AI 슬롭은 뷰어빌리티·IVT 같은 광고 품질 지표에서 오히려 클린 인벤토리보다 좋은 점수를 받아, 기존 도구만으로는 구분이 어렵다.
이것이 이번 분석 결과에서 가장 주목해야 할 부분이다. AI 슬롭 인벤토리의 IVT(무효 트래픽, 봇·클릭 어뷰징 등 실제 사람이 아닌 트래픽) 비율은 0.05%였다. 정상 지면인 클린 인벤토리의 IVT 비율 0.32%보다 오히려 낮았다. 뷰어빌리티(광고가 실제로 화면에 노출됐는지를 측정하는 지표)도 77.2%로, 클린 인벤토리 74.9%를 웃돌았다.
측정 가능성을 반영한 평가에서는 AI 슬롭 인벤토리의 70% 이상이 프리미엄 등급으로 분류됐다. 광고 노출 1,000회당 실제 비용인 TrueCPM도 AI 슬롭 지면이 7.08달러로, 클린 인벤토리 6.15달러보다 높게 나타났다.
광고 집행 담당자가 일반적으로 확인하는 수치만 보면, AI 슬롭 지면을 오히려 품질 좋은 지면으로 착각할 수 있다. 보고서는 "높은 뷰어빌리티와 낮은 IVT를 동시에 보이는 템플릿 기반 사이트는 AI 슬롭을 의심할 수 있는 신호"라고 지적했다.
AI 슬롭은 어디에서 집중적으로 발생하나
AI 슬롭은 템플릿 기반 사이트와 롱테일 인벤토리, 소규모 광고 거래소에 집중되며, 소셜미디어 동영상 인벤토리에서 가장 빠르게 늘고 있다.
연구진이 분석한 1만 1,552개의 AI 슬롭 도메인에서 공통 특징이 드러났다. AI 슬롭 사이트의 30%가 템플릿 구조를 사용한 반면, 클린 인벤토리에서는 1.2%에 불과했다. 약 25배 차이다. 육아·여행·레시피·헤어스타일·개인 재무·생활 정보 같은 주제가 반복적으로 나타났으며, 허위 바이럴 스토리와 AI 이미지로 만든 클릭 유도 콘텐츠가 유사 도메인 네트워크를 통해 대량 생산되는 패턴도 확인됐다.
롱테일 도메인에서도 AI 슬롭이 두드러졌다. 잘 알려지지 않은 도메인에서는 광고 노출 약 27건 중 1건(3.7%)이 AI 슬롭으로 분류됐다. 대형 광고 거래소에서는 비중이 한 자릿수를 유지했지만, 소규모·네이티브 광고 거래소에서는 4~8%까지 높아졌다.
소셜미디어는 보고서가 별도로 주목한 영역이다. 소셜 동영상 인벤토리의 25~40%가 콘텐츠 품질 기준에 미치지 못하는 환경에 놓여 있으며, AI 슬롭이 그 비중을 빠르게 늘리고 있다. 주요 플랫폼들이 관련 정책과 식별 체계를 마련하고 있지만, 아직 개선이 필요한 상황이다.
광고주가 지금 당장 점검해야 할 것들
보고서는 광고주에게 검증 파트너와 함께 공급망을 재점검하고, 소규모 광고 거래소 활용 여부를 재검토할 것을 권고했다.
같은 데이터셋 안에서도 광고주별 AI 슬롭 노출 비중은 0.11%에서 13.84%까지 차이를 보였다. 캠페인 설정 방식과 활용하는 광고 거래소 종류에 따라 결과가 크게 달라진다는 뜻이다.
AI 슬롭의 88%는 기존 MFA와 겹친다. MFA 차단 목록을 적극적으로 활용하고 검증된 퍼블리셔 위주로 인벤토리를 구성한 광고주는 AI 슬롭 노출도 함께 줄일 수 있다. 보고서는 잘 알려진 퍼블리셔에서는 AI 슬롭이 사실상 발견되지 않았다고 밝혔다.
나머지 12%는 기존 MFA 탐지 체계로도 걸러지지 않는다. 보고서는 다음 세 가지를 권고했다.
- 검증 파트너와 함께 IVT·뷰어빌리티 지표가 AI 생성 콘텐츠를 충분히 구분하고 있는지 점검한다.
- AI 슬롭 비중이 높은 소규모·네이티브 광고 거래소 활용 여부를 재검토한다.
- 억제 목록(Suppression List) 등 다양한 관리 도구를 활용해 롱테일 인벤토리 위험을 줄인다.
자주 묻는 질문
Q. AI 슬롭과 MFA는 같은 개념인가요?
A. 비슷하지만 다르다. MFA는 광고 수익을 목적으로 만들어진 저품질 사이트를 가리키는 기존 개념이고, AI 슬롭은 AI로 대량 생성한 저가치 콘텐츠라는 생성 방식에 초점을 둔다. 이번 분석에서 AI 슬롭의 88%는 MFA와 겹쳤지만, 나머지 12%는 MFA 탐지 체계에서도 걸러지지 않아 별도 식별 기준이 필요하다.
Q. AI로 만든 콘텐츠는 모두 AI 슬롭인가요?
A. 그렇지 않다. AI를 활용했더라도 사람의 편집과 독창적인 관점이 더해진 기사, AI가 생성한 스포츠 경기 기록이나 기업 실적 요약, 고품질 AI 기반 서비스, AI 지원 디자인 도구 등은 AI 슬롭에 해당하지 않는다고 보고서는 밝혔다. 판단 기준은 AI 활용 여부가 아니라 콘텐츠 품질이다.
Q. 브랜드 세이프티 검증 도구로 AI 슬롭을 막을 수 있나요?
A. 현재로서는 완전한 차단이 어렵다. 뷰어빌리티·IVT 같은 기존 품질 지표가 AI 슬롭에서 오히려 높게 나타나기 때문이다. 당장은 소규모 거래소 활용을 줄이고 검증된 프리미엄 퍼블리셔 비중을 높이는 것이 현실적인 대안이다.
지금 당장 내 광고 공급망을 점검해야 하는 이유
광고 품질 관리의 기준이 다시 바뀌어야 할 시점이다. IVT·뷰어빌리티 같은 지표가 오히려 AI 슬롭에서 더 좋은 점수를 내는 상황에서, 숫자만 보고 인벤토리를 신뢰하기 어려워졌다.
이번 분석은 광고비의 몇 퍼센트가 어디로 가는지를 처음으로 통계적으로 밝혔다는 점에서 의미가 있다. 수치는 전체 광고비의 2.4% 수준이지만, 소셜미디어에서 빠르게 증가하고 있고 기존 도구로는 잡히지 않는 부분이 남아 있다. 공급망 점검의 출발점은 내가 활용하는 거래소와 인벤토리에 AI 슬롭이 얼마나 섞여 있는지를 검증 파트너와 함께 확인하는 것이다.
