이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
디지털 마케팅에서 AI 활용 사례로 제가 직접 써본 건 ChatGPT를 활용한 카피 초안 생성입니다. 방향과 톤을 프롬프트로 넣으면 여러 버전을 빠르게 만들어주는 속도가 확실히 유용했습니다. 성과를 측정하는 데도 AI가 쓰이는데, Meta의 Advantage+ 캠페인처럼 AI가 타깃을 자동 최적화하는 기능은 실제로 전환 단가를 낮추는 데 효과가 있다고 알려져 있습니다. 효과가 있는 반면 한계도 있어서, AI가 생성한 카피는 브랜드 톤이 흐려지는 경우가 있었고 사람의 편집이 어김없이 필요했습니다. 본인 시각으로는 AI는 속도와 초안 생성에 강하고, 최종 판단과 방향 설정은 여전히 사람이 하는 게 중요하다고 생각합니다. 앞으로는 AI 도구를 어떻게 협업하느냐가 마케터의 역량을 가르는 기준이 될 것 같습니다.
AI 카피라이팅 툴을 실제 SNS 콘텐츠 초안 작업에 써본 경험이 있습니다. 처음엔 시간이 훨씬 줄어들 거라고 기대했습니다. 결과물을 보니 문장 구조는 자연스러웠는데 브랜드 톤이 전혀 반영되지 않았고, 초안을 수정하는 데 새로 쓰는 것과 비슷한 시간이 들었습니다.
처음엔 툴이 나쁘다고 생각했는데, 내가 준 프롬프트가 너무 포괄적이었다는 걸 나중에 알았습니다. 브랜드 목소리와 타깃을 구체적으로 지정하자 결과물 퀄리티가 달라졌습니다. AI 툴 효과는 툴 자체보다 입력의 정확도에 달려 있다는 걸 직접 경험하면서 알게 됐습니다. 이후로는 AI 툴을 쓸 때 프롬프트 설계에 더 많은 시간을 씁니다. 툴이 얼마나 잘 만들어졌는지보다 내가 무엇을 잘 넣는지가 더 중요하다는 걸 이 경험에서 배웠습니다.
인턴 때 AI 툴로 생성한 마케팅 문구를 검수 없이 바로 게시물에 쓴 적이 있었습니다. 나중에 팀원이 해당 문구에 사실과 다른 수치가 포함돼 있다고 알려줬습니다. AI가 자연스럽게 생성한 문장이라 의심하지 않고 넘겼는데, 구체 숫자가 들어간 부분은 생성 모델이 그럴듯하게 만들어낸 것이었습니다. 게시물은 빠르게 수정했지만, 확인을 안 한 게 문제였다는 걸 알았습니다.
그 이후로 AI가 만든 결과물은 수치·출처가 있는 부분을 따로 검증하는 단계를 추가했습니다. 생성 속도와 정확성은 별개이고, 빠른 초안이 검수를 없애도 된다는 뜻은 아니었습니다. 지금은 AI 결과물을 세 가지 기준으로 걸러봅니다. 수치가 맞는지, 톤이 맞는지, 출처가 확인 가능한지를 기본값으로 씁니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 KB자산운용 디지털·퍼포먼스 마케팅 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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