·AI
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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·AI
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.
·AI
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.
·AI
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.