소개
서비스를 운영하다 보면 콘텐츠 하나를 쓰는 일도 단순한 글쓰기로 끝나지 않는다. 주제 선정, 규제 리스크 확인, 브랜드 톤 조정, 발행 승인, 이미지 구성, 성과 측정까지 이어진다.
이번 작업에서 한 일은 “AI에게 블로그 글 하나 써줘”가 아니었다. 서비스의 B2B 마케팅 운영 방식을 AI와 함께 조금씩 시스템화한 과정이었다.
어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용하셨나요?
처음에는 이런 질문에서 출발했다.
“B2B 서비스의 마케팅은 어떤 식으로 해야 할까? 규제와 신뢰가 중요한 서비스라면, 마케터에게 어떤 소양이 필요할까? 이런 기준을 에이전트와 스킬로 만들어서 계속 물어보고 계획을 세울 수 있을까?”
B2B서비스는 일반 소비재처럼 강한 후킹 문구만으로 팔 수 없다. 말이 과하면 오해할 수 있고, 너무 약하면 고객이 왜 지금 확인해야 하는지 느끼지 못한다.
그래서 AI에게 단순히 문장을 맡기기보다, 우리서비스의 B2B 마케팅에 필요한 판단 기준을 계속 쌓는 방향으로 접근했다.
## 역할을 나누니 일이 보이기 시작했다
작업 과정에서 마케팅 루틴은 여러 역할로 나뉘었다.
- 매일 다룰 만한 주제와 키워드를 찾는 역할
- 블로그와 LinkedIn 초안을 쓰는 역할
- 과장 표현, 신뢰를 해치는 문장을 검토하는 역할
- 발행 후 성과를 확인하는 역할
이 구조의 장점은 AI가 “한 번에 다 해주는 존재”가 아니라, 업무의 각 단계를 맡는 작은 담당자처럼 움직일 수 있다는 점이다.
## 실제 문제는 발행 직전에 드러났다
실제 블로그 글을 준비하는 과정에서 승인 플로우를 사용했다. 글 자체는 만들어졌지만, 발행 전 검토에서 문제가 발견됐다.
본문에 이미지가 없었다.
단순히 “글이 괜찮다”만으로는 부족했다. 블로그에는 대표 썸네일 1장과 본문 이해를 돕는 삽화가 필요했다. 그래서 승인 건을 반려하고, 반려 사유를 기준으로 다시 수정했다.
이때 AI는 기존 승인 건의 상태를 확인하고, 반려 사유를 구조화하고, 썸네일과 본문 삽화가 포함되도록 수정 승인 흐름을 다시 점검했다.
중요한 변화는 발행 전 검토 기준이 “문장 품질”에서 “콘텐츠 완성도”로 확장됐다는 점이다.
결과와 배운 점
## AI 활 용의 핵심은 자동화가 아니라 기준화였다
이번 작업에서 가장 유용했던 점은 AI가 글을 대신 써준 것이 아니다. 더 중요한 것은 업무 기준이 명확해졌다는 점이다.
- B2B 콘텐츠는 어떤 톤이어야 하는가
- 초안과 최종 검토는 왜 분리해야 하는가
- 발행 승인 전 무엇을 확인해야 하는가
- 반려 사유는 어떻게 다음 수정 작업으로 이어져야 하는가
- 반복되는 마케팅 업무를 어떤 역할 단위로 나눌 수 있는가
이런 기준이 생기면 AI는 단순한 문장 생성기가 아니라 운영 시스템의 일부가 된다.
## 비개발자에게도 의미 있는 이유
이 사례는 개발자가 코드를 짜는 이야기만은 아니다. 비개발자도 충분히 적용할 수 있다.
핵심은 AI에게 결과물만 요청하지 않는 것이다. 내가 실제로 하는 일을 단계별로 나누고, 각 단계마다 AI에게 맡길 수 있는 역할과 사람이 직접 판단해야 하는 기준을 정하는 것이다.
마케팅 업무라면 오늘 다룰 주제 찾기, 고객이 이해할 언어로 초안 작성하기, 오해되는 표현 줄이기, 발행 전 체크리스트 확인하기, 성과를 보고 다음 주제에 반영하기처럼 나눌 수 있다.
AI를 잘 쓰는 방법은 결과물을 한 번에 받는 것이 아니라, 내가 일하는 방식을 AI와 함께 기록하고 개선하는 것일수도 있겠다.
