[응마클럽] AI를 잘 쓰는 마케터는 무엇이 달랐을까?

(에디터 루카🏀)  구독자 응답이 안녕!

지난 6월 6일 토요일, 스파크플러스 홍대점에서 마케터의 50가지 AI 생존 기술 공유회를 열었어. 행사 이름만 보면 대단한 AI 툴 50개를 알려주는 강의처럼 느껴질 수도 있는데, 사실 우리가 만들고 싶었던 자리는 조금 달랐어.

스파크플러스 홍대점

AI 기능을 배우는 시간이 아니라,각자의 반복 업무를 AI가 도울 수 있는 문제로 바꿔보는 시간.

요즘 SNS를 보면 “AI로 월 500만원을 벌었다”, “링크 하나만 넣으면 콘텐츠가 자동으로 만들어진다” 같은 이야기가 많잖아. 나도 그런 콘텐츠를 보면서 조급함을 느낀 적이 있어. 근데 막상 실무에 붙이려고 하면 질문이 달라져.

이번 응마클럽은 바로 이 질문을 가지고 모인 자리였어. 광고대행사 콘텐츠 마케터, 교육 콘텐츠 마케터, 온라인 MD, 게임 회사 마케터, SEO 컨설턴트, 데이터 플랫폼 담당자, AI 광고 영상 제작자까지 꽤 다양한 사람들이 모였고, 관심사도 광고 소재 자동화부터 리뷰·키워드 분석, SNS 콘텐츠 전략, 트렌드 뉴스레터, 마케팅 AI 에이전트까지 넓었어.

그런데 이야기를 나누다 보니 결론은 한 방향으로 모인 것 같아 🤔

AI를 잘 쓰는 사람은 툴을 많이 아는 사람이 아니라, 자기 일을 잘게 설명할 수 있는 사람이었다는 것.

AI 공유회를 한 이유!

우린 세 가지 목표로 이 자리에 모여 다 같이 얘기를 나누었는데 나(루카)와 마파만 발표를 하면서 시작을 했어.

내가 발표에서 보여준 사례는 실제 내가 겪는 문제를 해결하는 데 초점을 맞춘 사례였어. 멋진 AI 에이전트 데모가 아니라, 퍼포먼스 마케터가 매일 겪는 귀찮은 일들이었지.

사실 이런 일들은 하나하나 보면 어렵진 않아. 그런데 매일 하다 보면 시간을 잡아먹고, 정작 마케터가 해야 할 판단을 뒤로 밀리게 만들지.

그래서 이걸 Claude Code로 자동화하면서 업무를 방법서 → 명령어 → 실행 결과로 쪼개서 진행했어. 중요한 건 “AI가 알아서 다 해줘”가 아닌, 사람이 하던 일을 AI에게 설명할 수 있을 정도로 잘게 나누는 게 먼저였지😉

마파도 티오더에서 프로모션 URL을 만들고, SNS 리포트를 정리하고, 매장 리포트를 만들 때 처음부터 거창한 자동화를 만든 건 아니었다고 해. 시작은 늘 이거였어.

“아, 이거 너무 귀찮은데 자동화할 수 없나?”

이번 응마클럽에서 가장 많이 나온 출발점도 이거였어. AI를 배워야 한다는 압박보다, 내 업무에서 계속 반복되는 불편함을 먼저 찾는 것.

다른 응답들의 얘기 중 가장 생생했던 이야기는 AI 광고 영상 제작 사례였어.

비록 자료를 여기에서 공개할 순 없지만 실제 결과물을 보니, 예전 같으면 촬영하거나 3D 모델링을 해야 했을 장면들이 이제는 AI로 만들어지고 있었거든.

그런데 더 인상 깊었던 건 “AI 영상이 다 된다”는 이야기가 아니었어. 오히려 반대였어. AI 영상은 비용도 많이 들고, 결과물이 미묘하게 이상할 때가 많고, 인물이나 상품이 조금만 어색해도 사람이 바로 알아차린다고 하더라구.

특히 기억에 남은 방식은 캐릭터 시트였어. 텍스트로 길게 설명하기보다, 먼저 인물의 앞모습, 뒷모습, 전신, 분위기 같은 이미지를 만들어두고 그 이미지를 기준으로 영상을 만드는 방식이 오류를 줄인다는 거야.

이 얘기는 영상에만 해당되는 게 아니라고 생각해. 콘텐츠 기획도, 상세페이지도, 광고 문구도, 리포트도 결국 똑같아. AI에게 좋은 결과를 받으려면 좋은 입력값과 검수 기준이 있어야 해.

결국 AI가 초안을 만들 수는 있지만, 좋은 결과물인지 판단하는 일은 여전히 사람의 몫이다.

교육 콘텐츠 회사에서 일하는 참가자의 이야기도 기억에 남아. 강사 영상 분석, 학부모·학생 타깃별 광고 문구 생성, EBS 연계 콘텐츠 영상화 같은 업무에 AI를 써보고 있다고 했는데, 고전 문학이나 교육 콘텐츠처럼 도메인 지식이 필요한 영역에서는 AI가 자꾸 이상한 결과를 내는 순간이 있었다고 해.

겉보기엔 그럴듯해도, 그 분야를 아는 사람이 보면 바로 틀렸다는 걸 알 수 있는 결과물이지. 이 이야기를 들으면서 확신이 더 들었어👍

AI 시대에 도메인 전문성은 약해지는 게 아니라 오히려 더 중요해지고 있어.

AI는 빠르게 초안을 만들 수 있지만, 그 초안이 맞는지 틀렸는지, 쓸 수 있는지 버려야 하는지 판단하려면 결국 업무를 아는 사람이 필요하거든.

이번 응마클럽에서 마파가 가장 강조하고 싶었던 건 스킬화였어. 프롬프트는 한 번의 답변을 만들지만, 스킬은 다음 업무의 출발점을 바꿔.

예를 들어 매장 주문 데이터를 리포트로 바꾸는 일을 한다고 해보자. 처음에는 “CSV를 분석해줘”, “사장님이 이해할 수 있게 써줘”, “모바일에서 보기 좋은 HTML로 만들어줘”처럼 계속 대화해야 해. 그런데 한 번 결과물이 마음에 들면, 그때 이렇게 말할 수 있어.

“이 업무 방식을 스킬로 만들어줘.”

그러면 다음부터는 같은 일을 처음부터 다시 설명하지 않아도 돼. 리포트 형식, 말투, 분석 기준, 검증 방식이 저장되니까. 나는 Obsidian에 작업 기록을 남기는 데, 이것도 같은 맥락이라고 생각해. AI를 매번 새로 쓰는 게 아니라, 내가 일하는 방식을 계속 쌓아가는 거야.

참가자들이 실제로 이야기한 사례를 업무별로 묶어보면 이래.

이 리스트를 보면서 다시 느낀 건, AI 활용이 꼭 거창한 서비스 개발일 필요는 없다는 거야. 오히려 좋은 시작점은 아주 작고 구체적인 일일 수 있어.

응마클럽  응답이들!

이번 응마클럽에 참여한 사람들에게 마지막으로 남기고 싶었던 질문은 하나였어.

“다음 주에 내 업무에서 AI에게 맡겨볼 수 있는 일 하나는 무엇인가?”

거창하지 않아도 돼. 아래 네 가지만 적어봐도 충분해.

이 네 가지가 정리되면, AI 활용은 훨씬 현실적으로 시작돼. 도구를 많이 아는 것보다 중요한 건 내가 하는 일을 설명할 수 있는 것. 그리고 한 번 해결한 일을 다음에도 반복할 수 있게 남기는 것.

AI를 잘 쓰는 마케터는 프롬프트를 많이 외운 사람이 아니라, 자기 일을 잘게 정의하고 반복 가능한 시스템으로 바꾸는 사람이라는 것을.

🤖 AI 공유하고 싶은  사람?

이번에 루카와 마파가 처음으로 진행한 응마클럽 AI 공유회는 참여한 응답이들의 매우 만족스러웠다는 피드백을 들었어.

단순히 AI 쓰는 방법을 자랑하는 것이 아닌, 서로의 고민점에서 출발해서 어떻게 하면 활용할 수 있을까에 초점을 맞추다 보니 많은 공감과 배움을 얻어갔다고 생각해.

그래서 다음에도 공유회를 또 진행할 예정이야!😃 만약 이번에 참여못한 응답이가 있다면 다음 기회때 꼭 참석해보길 바라!

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