AI 자동화 툴은 마케팅 실무를 어떻게 바꾸고 있을까?
B2B SaaS 마케팅 인턴십을 통해 얻은 인사이트
이번 학기 마케팅 인턴십을 시작했을 때, AI는 저에게 단순히 콘텐츠를 빠르게 작성해 주는 도구에 가까웠습니다. 하지만 B2B SaaS 기업인 리터놀에서 SEO 콘텐츠, 이메일 마케팅, 그리고 콘텐츠 운영 업무를 경험하면서 생각이 바뀌었습니다.
AI의 가치는 글을 대신 쓰는 데 있는 것이 아니라, 콘텐츠가 만들어지고 활용되는 과정을 구조화하는 데 있었습니다.
콘텐츠를 만드는 것보다 운영하는 것이 중요해지고 있다
인턴십 기간 동안 저는 SEO 블로그 콘텐츠 작성, 링크드인 콘텐츠 제작, 뉴스레터 작성, 너처링 이메일 캠페인 운영, 콜드 이메일 작성 등의 업무를 경험했습니다. 처음에는 각각 별개의 업무라고 생각했습니다. 하지만 실제 업무를 진행하면서 모든 콘텐츠가 하나의 흐름 안에서 연결된다는 사실을 발견했습니다.
하나의 블로그 콘텐츠는
- 링크드인 게시물로 재가공되고
- 뉴스레터로 발송되며
- 잠재 고객 대상 너처링 이메일로 활용되고
- 세일즈 아웃리치 메시지로 확장됩니다.
결국 중요한 것은 콘텐츠를 얼마나 많이 만드는가가 아니었습니다. 하나의 콘텐츠를 얼마나 다양한 채널에서 활용할 수 있는가가 더 중요한 문제였습니다. 최근 B2B 마케팅 업계에서 ‘Content Operations’라는 개념이 주목받는 이유도 같은 맥락이라고 생각합니다. 콘텐츠 제작 역량만큼이나 콘텐츠를 효율적으로 운영하는 역량이 중요해지고 있습니다.
AI는 글쓰기 도구보다 운영 도구에 가까웠다
이번 인턴십에서 가장 인상 깊었던 경험 중 하나는 Google OPAL을 활용한 콘텐츠 업무 자동화였습니다. 처음에는 AI가 단순히 글을 대신 작성해 주는 도구라고 생각했습니다. 하지만 실제로 사용하면서 느낀 AI의 가치는 콘텐츠 생산 자체보다 운영 효율화에 있었습니다.
예를 들어 블로그 콘텐츠를 작성한 뒤에는 동일한 내용을 기반으로 링크드인 게시물, 뉴스레터, 너처링 이메일, 콜드 이메일을 추가로 제작해야 했습니다. 과거에는 각각 별도의 작업으로 진행되었을 업무들이 AI를 활용하면서 하나의 연결된 워크플로우로 전환될 수 있었습니다. 특히 반복적인 초안 작성 업무를 자동화함으로써 콘텐츠 기획과 검수에 더 많은 시간을 투자할 수 있다는 점이 인상적이었습니다.
AI의 가장 큰 가치는 콘텐츠를 대신 만들어주는 것이 아니라 사람이 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 시간을 확보해주는 데 있다고 느꼈습니다.
AI를 사용하는 것과 AI 워크플로우를 설계하는 것은 다르다
이번 인턴십에서 가장 흥미로웠던 경험 중 하나는 Google OPAL을 활용해 콘텐츠 제작 프로세스를 구조화해 보는 것이었습니다. 처음에는 AI를 활용해 블로그 초안을 작성하는 것에만 관심이 있었습니다. 하지만 반복적으로 콘텐츠를 제작하다 보니 문제는 글쓰기 자체보다 콘텐츠가 만들어지는 과정에 있다는 사실을 발견했습니다.
실제로 하나의 블로그 콘텐츠가 발행되기 위해서는
- 주제 선정
- 트렌드 조사
- 자료 수집
- 콘텐츠 작성
- 이미지 제작
- 검수
등의 여러 단계가 필요했습니다.
각 단계는 반복적으로 수행되지만 담당자가 바뀌거나 작성 시점이 달라지면 결과물의 품질에도 차이가 발생했습니다. 이를 해결하기 위해 Google OPAL을 활용해 콘텐츠 제작 프로세스를 단계별 워크플로우로 구성했습니다.
단순히 글을 생성하는 것이 아니라
Research → Evidence Collection → Content Drafting → Image Generation → Review
과정을 하나의 흐름으로 연결하는 데 집중했습니다.
이 과정에서 가장 크게 느낀 점은 AI 활용의 핵심이 프롬프트 작성 능력 자체가 아니라 업무 프로세스를 얼마나 명확하게 정의할 수 있는가에 있다는 사실이었습니다. 좋은 결과물은 좋은 프롬프트에서 시작되는 것이 아니라 좋은 업무 구조에서 시작된다는 점을 배울 수 있었습니다.
실제로 제가 설계한 OPAL 워크플로우는 블로그 발행일을 입력하면 업계 트렌드 리서치를 수행하고, 관련 근거 자료를 수집한 뒤 콘텐츠 초안을 작성하고 이미지 생성 프롬프트까지 제안하도록 구성했습니다. 마지막 단계에서는 사실관계와 논리 구조를 검토하는 검수 프로세스도 포함했습니다.
AI를 사용할수록 오히려 사람의 역할이 더 중요해진다
흥미로운 점은 AI를 적극적으로 활용할수록 사람의 역할이 더 명확하게 보인다는 사실이었습니다. AI는 빠르게 초안을 생성할 수 있습니다.
하지만
- 어떤 주제를 다룰 것인가
- 어떤 고객 문제를 해결할 것인가
- 어떤 메시지가 설득력을 가질 것인가
- 어떤 데이터가 신뢰할 만한가
와 같은 질문에는 여전히 사람의 판단이 필요했습니다.
실제로 콘텐츠 작성 과정에서 가장 많은 시간이 소요된 부분은 생성이 아니라 검토였습니다. AI가 작성한 내용을 검증하고, 브랜드 톤에 맞게 수정하고, 실제 고객이 관심을 가질 만한 방향으로 조정하는 과정이 중요했습니다. 결국 좋은 결과물을 만드는 것은 AI 자체가 아니라 문제를 정의하는 사람이라는 점을 실무에서 체감할 수 있었습니다.
특히 실무에서는 AI가 놓치는 부분을 사람의 피드백으로 보완하는 과정이 중요했습니다. 실제로 이메일 캠페인 작성 과정에서도 “서비스 소개보다 고객 인사이트 전달에 집중해야 한다”, “콜드메일은 광고가 아니라 사람 간 대화처럼 느껴져야 한다”와 같은 피드백을 반복적으로 받았습니다.
이러한 피드백은 AI가 스스로 만들어낼 수 없는 실무적 판단이었습니다.
앞으로 필요한 것은 AI를 활용할 수 있는 마케터
이번 인턴십을 통해 얻은 가장 큰 인사이트는 마케팅의 본질은 크게 변하지 않는다는 점이었습니다. 좋은 콘텐츠를 만들고, 고객을 이해하고, 문제를 해결하는 일은 여전히 중요합니다. 다만 이를 수행하는 방식은 빠르게 변화하고 있습니다. SEO, 콘텐츠 마케팅, 이메일 마케팅과 같은 기존의 마케팅 역량에 더해 데이터 활용 능력과 자동화 도구 활용 능력이 점점 더 중요해지고 있습니다.
앞으로는 AI를 잘 사용하는 사람이 경쟁력을 갖는 것이 아니라, 변화하는 기술 환경을 이해하고 이를 실무에 효과적으로 적용할 수 있는 마케터가 더욱 중요해질 것이라고 생각합니다. 아직 학생으로서 배워야 할 것은 많습니다. 하지만 이번 경험을 통해 한 가지는 분명히 느낄 수 있었습니다.
앞으로의 마케터는 콘텐츠, 데이터, 자동화, 그리고 AI를 각각 분리된 영역으로 바라보지 않을 것입니다.
저 역시 변화하는 마케팅 환경 속에서 기술을 이해하고 활용할 수 있는 마케터로 성장해 나가고자 합니다.
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