대부분의 마케팅 팀은 창의성(Creativity)의 문제를 겪고 있지 않습니다.

그들은 워크플로우 (Workflow)의 문제를 겪고 있습니다.

오늘날의 평균적인 마케터는 너무 많은 탭을 오가며 작업합니다. 키워드 조사용 도구 하나, 경쟁사 분석용 도구 하나, 광고 플랫폼용 하나, 랜딩 페이지용 하나, 보고용 하나, 자동화용 하나, 그리고 콘텐츠 초안, 분석, 고객 커뮤니케이션을 위한 몇 가지 도구까지 말입니다.

AI는 이 과정의 일부를 더 빠르게 만들었습니다. 광고 카피를 작성하고, 조사를 요약하며, 콘텐츠 아이디어를 생성하고, 성과 데이터를 설명할 수 있습니다.

하지만 많은 팀에서 AI는 새로운 종류의 혼란을 야기하기도 했습니다. 더 많은 초안, 더 많은 제안, 더 산만해진 결과물들이 생겨났지만, 인사이트 (Insight)에서 실행 (Execution)으로 이어지는 명확한 경로는 여전히 존재하지 않습니다.

그것이 바로 AI 마케팅의 다음 단계가 단순히 더 나은 프롬프트 (Prompts)가 아닌 이유입니다.

그것은 바로 더 나은 워크플로우 (Workflows)입니다.

프롬프트 기반 마케팅의 문제점

프롬프팅 (Prompting)은 유용합니다. 마케터가 첫 번째 초안, 브레인스토밍, 또는 요약이 필요할 때 더 빠르게 움직일 수 있도록 도와줍니다.

하지만 프롬프트 기반의 작업은 첫 번째 결과물이 나온 이후에 종종 무너집니다.

마케터는 AI에게 다음과 같은 것들을 요청할 수 있습니다:

• 경쟁사 광고 소구점 (Ad angles)
• Google Ads 헤드라인 아이디어
• SEO 키워드 클러스터 (Keyword clusters)
• 랜딩 페이지 카피
• 캠페인 보고 인사이트
• 이메일 제목
• 오디언스 (Audience) 조사 요약

각각의 결과물은 그 자체로는 유용할 수 있습니다.

문제는 이 중 어느 것도 서로 연결되어 있지 않다는 점입니다.

경쟁사 조사가 자동으로 캠페인 전략이 되지 않습니다. 캠페인 전략이 광고 카피로 이어지지 않습니다. 광고 카피가 랜딩 페이지 테스트와 연결되지 않습니다. 성과 보고서가 다음 단계의 크리에이티브 아이디어로 피드백되지 않습니다.

결국 마케터는 여전히 가장 어려운 부분인 '점들을 연결하는 것 (Connecting the dots)'을 수동으로 수행해야 합니다.

그 지점에서 워크플로우 (Workflows)가 중요해집니다.

워크플로우는 AI를 보조자에서 시스템으로 변화시킨다

프롬프트는 질문에 답합니다.

워크플로우는 작업을 앞으로 나아가게 합니다.

예를 들어, 다음과 같이 묻는 대신:

페이스북 광고 아이디어 10개를 줘.

워크플로우는 다음과 같은 모습일 수 있습니다:

1. 해당 카테고리의 경쟁사 광고를 분석합니다.
2. 반복되는 페인 포인트 (Pain points), 오퍼 (Offers), 훅 (Hooks), 그리고 랜딩 페이지 (Landing pages)를 식별합니다.
3. 가장 강력한 앵글 (Angles)을 타겟 오디언스 (Audience) 및 퍼널 단계 (Funnel stage)별로 그룹화합니다.
4. 각 앵글에 대한 광고 컨셉을 생성합니다.
5. 각 컨셉을 랜딩 페이지 방향성에 맞게 매칭합니다.
6. 결과를 평가하기 위한 리포팅 템플릿 (Reporting template)을 만듭니다.
7. 학습된 내용을 다음 테스트 계획에 다시 반영합니다.

이것은 매우 다른 종류의 AI 활용 방식입니다.

단순한 콘텐츠 생성 (Content generation)이 아닙니다. 이는 구조화된 마케팅 실행 (Marketing execution)입니다.

마케팅 팀에는 결과물뿐만 아니라 컨텍스트 (Context)가 필요합니다

AI의 결과물이 종종 일반적이고 평범하게 느껴지는 한 가지 이유는 컨텍스트 (Context)가 부족하기 때문입니다.

훌륭한 마케팅 결정은 다음과 같은 요소들에 달려 있습니다:

• 타겟 오디언스 (Target audience)
• 오퍼 (Offer)의 강점
• 예산 (Budget)
• 채널 (Channel)
• 퍼널 단계 (Funnel stage)
• 과거 성과 (Past performance)
• 경쟁사 포지셔닝 (Competitor positioning)
• 랜딩 페이지 품질 (Landing page quality)
• 세일즈 사이클 (Sales cycle)
• 고객 가치 (Customer value)

이러한 컨텍스트 (Context) 없이는, AI는 대개 세련되긴 했지만 피상적인 결과물을 만들어낼 것입니다.

워크플로우 (Workflow)는 단계 전반에 걸쳐 컨텍스트 (Context)를 보존할 수 있습니다.

예를 들어, 리서치 (Research) 단계에서 경쟁사들이 "에이전시를 위한 시간 절약"에 집중하고 있다는 점을 식별했다면, 크리에이티브 (Creative) 단계에서 이를 기억해야 합니다. 랜딩 페이지 단계에서도 이를 반영해야 합니다. 리포팅 (Reporting) 단계에서는 해당 앵글 (Angle)이 실제로 성과를 냈는지 측정해야 합니다.

AI가 더 유용해지는 지점은 바로 여기입니다. 더 많이 쓰는 것이 아니라, 무엇이 중요한지를 기억함으로써 말입니다.

최고의 AI 마케팅 유스케이스 (Use cases)는 부서 간 협업(Cross-functional)에 있습니다

가장 가치 있는 AI 마케팅 워크플로우 (Workflows)는 대개 기능과 기능 사이에 위치합니다.

단순히 SEO만이 아닙니다.

단순히 유료 광고 (Paid ads)만이 아닙니다.

단순히 콘텐츠만이 아닙니다.

진정한 가치는 인수인계 (Handoff)에 있습니다.

SEO에서 유료 광고로

키워드 리서치 (Keyword research)를 통해 광고 카피와 랜딩 페이지 메시지에도 반영되어야 할 고의도 (High-intent) 언어를 찾아낼 수 있습니다.

경쟁사 리서치에서 캠페인 계획으로

경쟁사 광고를 통해 어떤 오퍼 (Offers), 페인 포인트 (Pain points), 그리고 훅 (Hooks)이 이미 시장에서 활성화되어 있는지 파악할 수 있습니다.

유료 광고에서 콘텐츠 전략으로

광고 성과를 통해 어떤 메시지가 더 깊이 있는 SEO나 블로그 콘텐츠로 이어질 가치가 있는지 확인할 수 있습니다.

리포팅에서 다음 단계 계획으로

보고서는 단순히 무슨 일이 일어났는지를 설명하는 데 그쳐서는 안 됩니다. 다음에 무엇을 테스트해야 하는지를 권장해야 합니다.

그것이 마케팅이 복리로 쌓이는(compounds) 방식입니다.

실용적인 AI 마케팅 워크플로우 (Workflow)

어느 팀이든 사용할 수 있는 간단한 워크플로우는 다음과 같습니다.

1. 시장에서 시작하기

카피(copy)를 쓰기 전에 시장을 이해하십시오.

다음 사항들을 살펴보세요:

• 경쟁사 광고
• 랜딩 페이지 (landing pages)
• SEO 페이지
• 고객 리뷰
• Reddit 및 포럼 토론
• 검색 키워드
• 소셜 댓글

목표는 반복되는 페인 포인트 (pain points)와 언어 패턴을 식별하는 것입니다.

2. 패턴을 앵글 (Angles)로 전환하기

조사에서 바로 카피 작성으로 건너뛰지 마십시오.

먼저, 메시징 앵글 (messaging angles)을 정의하십시오.

예를 들어:

• 시간 절약
• 수동 작업 감소
• 리포팅 품질 향상
• 캠페인 더 빠르게 출시
• 대행사 의존도 낮추기
• 대행사가 더 많은 클라이언트를 확장하도록 지원
• 조사와 실행의 연결

앵글은 조사와 크리에이티브 사이의 가교 역할을 합니다.

3. 앵글을 퍼널 단계 (Funnel Stage)에 맞추기

모든 메시지가 모든 곳에 어울리는 것은 아닙니다.

퍼널 상단 (top-of-funnel)의 기사는 문제를 설명할 수 있습니다.

랜딩 페이지는 가치를 빠르게 명확히 전달해야 합니다.

유료 광고는 더 날카로운 훅 (hook)이 필요합니다.

리타겟팅 (retargeting) 광고는 증거, 긴급성, 또는 반론 처리 (objection handling)가 필요할 수 있습니다.

좋은 워크플로우는 동일한 인사이트를 여러 채널에 걸쳐 적응시킵니다.

4. 제약 조건을 활용하여 에셋 (Assets) 생성하기

AI는 제약 조건 (constraints)이 있을 때 더 잘 작동합니다.

단순히 "광고 카피"를 요청하는 대신, 다음을 제공하십시오:

• 타겟 오디언스 (target audience)
• 채널
• 오퍼 (offer)
• 페인 포인트 (pain point)
• 톤 (tone)
• 퍼널 단계 (funnel stage)
• 랜딩 페이지 약속
• 형식 제한

입력이 더 구조화될수록 출력물은 더 유용해집니다.

5. 실제로 중요했던 것에 대해 보고하기

좋은 보고서는 단순한 데이터 덤프 (data dump)가 되어서는 안 됩니다.

다음 질문에 답해야 합니다:

• 무엇이 변했는가?
• 왜 변했는가?
• 어떤 오디언스나 메시지가 효과적이었는가?
• 어떤 랜딩 페이지나 오퍼가 성과가 저조했는가?
• 다음에 무엇을 테스트해야 하는가?

리포팅 워크플로우는 다음 계획 워크플로우로 이어져야 합니다.

그것이 마케팅이 복리로 쌓이는 방식입니다.

AI는 마케팅적 판단을 대체하지 못할 것입니다

AI 워크플로우의 목적은 인간의 판단을 제거하는 것이 아닙니다.

반복적인 조정 업무 (coordination work)를 제거하는 것입니다.

인간은 여전히 다음 사항들을 결정해야 합니다:

• 어떤 포지셔닝 (positioning)이 타당한가
• 어떤 주장 (claims)이 신뢰할 수 있는가
• 고객이 실제로 무엇에 관심을 갖는가
• 어떤 트레이드오프 (tradeoffs)를 감수할 가치가 있는가
• 브랜드가 말하지 말아야 할 것은 무엇인가

AI는 조사 (research), 종합 (synthesis), 초안 작성 (drafts), 구조화 (structure), 그리고 보고 (reporting)를 도울 수 있습니다.

하지만 전략에는 여전히 판단이 필요합니다.

최고의 팀은 모든 것을 자동화하는 팀이 아닐 것입니다.

그들은 무엇을 자동화할지, 무엇을 검토할지, 그리고 무엇을 스스로 결정할지를 아는 팀이 될 것입니다.

다음 단계의 우위는 운영 (Operational)에 있습니다

AI 마케팅은 신기함의 단계를 지나고 있습니다.

우위는 다른 모든 사람이 사용하는 것과 동일한 모델에 접근할 수 있다는 점에서 오지 않을 것입니다.

그것은 모델을 중심으로 더 나은 시스템을 구축하는 데서 올 것입니다.

조사, 실행, 그리고 보고를 연결할 수 있는 팀은 단순히 더 많은 콘텐츠를 생성하기만 하는 팀보다 더 빠르게 움직일 것입니다.

AI 마케팅의 미래는 더 나은 프롬프트 라이브러리가 아닙니다.

그것은 마케팅 업무를 위한 더 나은 운영 체제 (operating system)입니다.

Soku.ai에서 우리는 AI가 마케팅 조사, 유료 광고 (paid ads), 콘텐츠 워크플로우 (content workflows), 자동화, 그리고 보고를 한 곳에서 연결하도록 팀을 어떻게 도울 수 있는지 탐구하고 있습니다.