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에이전시가 AI에게 진짜 필요한 것은 더 많은 콘텐츠가 아니다
나는 AI 도구들이 에이전시에게 콘텐츠 볼륨을 팔려는 모습을 계속 본다. 하지만 실제 클라이언트 관계를 다뤄 본 적이 있다면, 더 어려운 문제는 신뢰라는 걸 안다. 격리, 권한, 맥락, 그리고 한 클라이언트의 사고가 다른 클라이언트 쪽으로 새지 않게 하는 것 말이다.
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코스를 잘라서 YouTube 영상으로 만들려고 했어요. 결국 처음부터 다시 만든 이유를 알려드릴게요.
코스 모듈 하나를 잘라 붙이고 전환 몇 개만 다듬으면 YouTube 영상이 될 줄 알았어요. 틀렸습니다. The Parade Problem을 만들면서 깨달은 건, 좋은 리퍼포징은 클리핑이 아니라는 것이에요. 다른 약속, 다른 청중, 그리고 완전히 다른 첫 30초를 위해 아이디어 자체를 재설계하는 것이었습니다.
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13개월 만에 Claude Max를 해지한 이유, 그리고 앞으로 30일 동안 Codex로 시험해 볼 것들
저는 13개월 동안 총 US$1,892.38을 내고 쓰던 Claude Max를 해지했습니다. 이건 승리 선언이 아닙니다. STRATUM, DIALOGUE, 강의 플랫폼, 그리고 이 사이트를 Codex를 주력 도구로 써도 같은 속도로 계속 밀어갈 수 있는지 확인해 보는 30일짜리 실험입니다.
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Codex 2주 사용 후 $200 Claude Code 플랜을 해지하려고 해요
첫 비교 글을 쓴 지 2주 만에 두 도구 모두 대규모 업데이트를 했어요. Codex는 Claude Code가 하지 못한 방식으로 제 제품 전략에 도전했고, Claude Code는 Agent Teams와 AutoMemory를 출시했어요. 결과적으로 저는 월 $200 Max 플랜을 줄이면서도 더 나은 결과물을 얻고 있어요.
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2026년, AI 네이티브 마케팅 팀에 실제로 필요한 역할은 무엇인가
AI와 팀 설계에 관한 대화는 대부분 인원수에서 시작됩니다. 저는 그게 잘못된 출발점이라고 생각해요. 더 나은 질문은 팀에 어떤 '기능'이 필요한가이고, 그 답은 4명이든 40명이든 같습니다.
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DIALØGUE를 shipping하며 배운 다국어 AI 제품의 진짜 난점
DIALØGUE는 7개 언어를 지원하지만, 진짜 다국어 작업은 strings를 번역하는 일이 아니었습니다. 오디언스 현지 날짜, TTS 일관성, UI 언어 드리프트, 그리고 어디에서 품질을 위해 일부러 속도를 늦춰야 하는지를 결정하는 일이었습니다.
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왜 대부분의 AI 마케팅 도구는 빨라 보이면서 팀의 판단력을 떨어뜨리는가
저는 광고업계에서 수년간 팀들이 움직임을 진전으로 착각하는 모습을 봐 왔습니다. 그러다 AI 마케팅 도구를 직접 만들기 시작했고, 문제가 오히려 더 심해지고 있다는 걸 깨달았습니다. 실행은 더 빨라졌는데, 판단력은 더 약해졌습니다.
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시니어의 판단 없이, AI가 미디어 운영에서 여전히 틀리는 것들
AI는 이제 미디어 플랜, 성과 요약, 측정 프레임워크, 캠페인 셋업을 인상적인 속도로 만들어냅니다. 문제는 결과물이 명백히 나쁘다는 게 아닙니다. 문제는 가볍게 검토하면 통과할 만큼 충분히 괜찮으면서도, 정작 중요한 비즈니스 맥락을 놓치고 있다는 것입니다.
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마케팅 팀에게 AI '기억'이 모델 선택보다 중요한 이유
대부분의 팀은 여전히 어떤 모델을 써야 하는지를 묻습니다. 제 경험상, 그건 더 이상 핵심 질문이 아닙니다. AI 시스템이 클라이언트나 브랜드, 카테고리, 그리고 '좋은 것'이 무엇인지를 잊어버린다면, 세상에서 가장 똑똑한 모델도 매번 제로에서 시작합니다.
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3년이 지난 지금: 생성 AI가 SEO에 실제로 가져온 변화
2023년에 저는 생성 AI가 저렴한 콘텐츠로 검색을 넘치게 하고 SEO의 수익률을 떨어뜨릴 거라고 생각했어요. 3년이 지난 지금, 그건 현실이 됐어요. 하지만 더 큰 변화는 콘텐츠 생산 자체가 더 이상 경쟁력이 아니라는 거예요. 구조, 신뢰, 품질 관리, 로컬라이제이션 퀄리티, 그리고 앤서 엔진에서의 가시성이 진짜 중요해졌어요.
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풀타임으로 일하면서 7개 모듈 과정을 혼자 만든 방법
한 사람. 7개 모듈. 3시간 분량의 영상. 15개 템플릿. 18개 레이아웃 타입의 커스텀 슬라이드 파이프라인. 프로페셔널 보이스 클론. 모두 VP로서 풀타임 근무를 유지하면서. 이것이 AI-first 운영 모델을 자기 자신에게 적용하면 어떤 모습인지 보여줍니다.
·AI
AI는 바닥을 올린다. 승리하는 방법은 '깊이'다.
AI가 엔트리 레벨 업무를 대체한다는 이야기는 엔트리 레벨 인재가 실제로 무엇을 하는지 오해하고 있습니다. 활성화 담당 주니어는 단순 작업을 하는 게 아닙니다. DV360 타겟팅을 구성하고, 트래킹 픽셀을 QA하고, 입찰 전략을 관리합니다. 진짜 질문은 이것입니다: AI가 모두의 바닥을 올렸을 때, 우위는 어디서 오는가? 깊이입니다.