최고의 마케팅 팀들이 지금 AI 도구를 활용하여 무엇을 하고 있을까요?

추천: 기능 전체에 계획 및 합의를 가속화하고, 원하는 결과에 도달하도록 이해관계자를 안내하는 유용한 프롬프트를 제공하는, 전문화되고 소유주 중심의 AI 워크플로우를 구축합니다. 책임 소재를 명확히 하기 위해 교차 기능 입력을 조정할 소유주를 지정합니다. 이 프레임워크는 이해관계자가 영향에 집중하고 편향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

디자인 personas 데이터를 기반으로, 그런 다음 제작합니다. prompts 이러한 지침은 이해 관계자를 안내하며, 이러한 접근 방식 creates 각각의 값에 대해 prospect. 실제로, 우수한 성과를 내는 그룹은 역할별로 프롬프트를 표준화합니다. 소유자 감독합니다. 감독 승인합니다. 전문적인 분석가들은 미세 조정을 합니다. 그들은 사용합니다. 모델링 통찰력을 행동으로 전환하여, 감소시키는 문제점들 and ensuring 정렬.

분기별 주기 도입 업데이트 인간 피드백 루프에 연결하고 구현합니다. 모델링 콘텐츠 성과를 예측하기 위해. 사용 dynamic 신호로부터 조정되는 프롬프트가 prospect 상호작용; 외부 데이터가 변동해도 AI 출력은 관련성을 유지합니다.

예약 lower-tier 탐색적 테스트를 위한 출력; 중요한 결정은 에스컬레이션합니다. 소유자 and 감독. Track 문제점들 using a living 계획 보드; 코딩 루틴은 지연 시간을 줄이는 작은 개선 사항을 구현할 수 있습니다.

컴팩트한 KPI 세트 정의: 응답률 기준 프롬프트, 대상 고객층에서 전환율 증가 prospect 구간, 및 정렬 창의적 신호와 수요 신호 간의 관계를 파악합니다. 각 주기마다 간략하게 게시합니다. 업데이트 이해관계자에게 요약을 제공하고, 교훈과 다음 단계를 문서화합니다. 이러한 체계적인 주기는 가시성을 높이고 잠재적인 문제를 줄입니다.

Concrete AI Practices Top Marketing Teams Run Daily

다중 채널 미디어의 신호를 단일 대시보드로 통합하여 매일 AI 브리핑을 시작합니다. 이를 통해 좌절감을 줄이고, 노이즈를 줄이며, 의사 결정자를 위해 직접 제작된 패턴, 변경 사항 및 사례를 도출합니다.

모델링 작업량을 줄이기 위해 제작자, 편집자, 분석가를 위한 쉽고 개인화된 브리핑을 생성하는 스마트 템플릿을 설정합니다. 이는 추진력을 구축하는 속도를 높입니다.

일상적인 루틴은 자동화된 노트 공유, 이상 징후 감지, 서류 결정 등을 통해 그룹 간 협업을 통합해야 합니다.

스프린트 후 중대(squad)를 조사하여 요구 사항을 파악합니다. Microsoft가 CRM, 분석 및 콘텐츠 저장소를 통합하는지 확인합니다.

다양한 사례와 패턴으로 방대한 라이브러리를 구축한 다음, 모델을 검증하기 위해 기준 진실과 비교하여 실험을 실행합니다.

불필요한 단계를 피하고, 성공을 기록하며, 복잡성을 줄이고, 쉬운 자동화를 설계하십시오. 이것은 규율을 필요로 합니다.

Warm, personal signals inform creative briefs without sacrificing scale; multichannel content creators receive rapid feedback.

Daily checks include researching audience changes; document results; manage detection gaps. Results wasnt perfect, so groups adjust.

Scaling email personalization with LLMs: data inputs, templates, and delivery

Main objective: begin centralized, self-hosted data layer unifying first-party signals from CRM, web, and support; run a monthly trial of LLM-driven emails across three segments. Engineer agentic prompts that let models pick content blocks, personalize tone for each reader, and activate tailored CTAs without manual rewrite. Track lift across variations via a single page funnel to minimize leaks.

Input signals to feed LLMs include: purchase history and lifecycle stage (global scope across channels) plus on-site behavior (page views, scroll depth, churn risk), email engagement (open, click, reply), form submissions, catalog context, and localization. Normalize into a single, monthly-updated profile. Favor first-party and privacy-preserving signals; avoid third-party cookies where possible. looking to maximize yield, align data toward business goals. Provide examples for each segment, such as a lead showing interest on a product page and a renewal cue for SaaS clients.

Templates are modular, built inside odin builder, using blocks: Hook, Value, Social proof, CTA. Use dynamic placeholders for name, product, locale, plus data dots from signals. Provide example of 2-3 variants per scenario; ensure fully actionable copy and natural tone. Include agentic prompts to boost engagement. Keep content concise; less noise.

Delivery rules: activate emails via Odin-driven automation, schedule monthly sends, and trigger events at key moments (abandoned cart, post-purchase, activation). Use self-hosted delivery to keep control; send from domain using DKIM/SPF to improve deliverability. Include links to policy and opt-out. Create global cadence respecting time zones and reading patterns so recipients see messages when receptive. Show links in every email to measure click paths, and maintain a simple dashboard for revenue and engagement metrics. Ideally, deliver insights in monthly readings to leadership to keep alignment high.

Adoption plan: set ninety-day runway; track adoption rate among squads. Define KPI: open rate, CTR, conversions, lead rate, unsubscribe rate, revenue per email. Expect open rates around 15–25%, CTR 2–6% for personalized messages; target biggest lift versus baseline using data-driven personalization. Expand reach by adding 2–4 new segments each quarter. Run a feedback loop unifies results across squads; monthly readings go to leadership. Avoid stuck journeys; map data dots to action steps. they’ve adopted this path; results show faster iteration. Use Odin builder and self-host to keep data in-house; global rollout covers localization, currency, and regulation compliance; adoption remains ongoing.

Automating SEO content pipelines: keyword clustering to publish workflow

start by ingesting signals from google, facebook, reddit, and internal search logs. within 24 hours, map volumes and intent into 8–12 clusters representing core topics. built clusters get validated via rapid checks against headline-to-content alignment and competitor benchmarks. result: better targeting and faster publish workflow.

create a lightweight pipeline that converts each cluster into a topic brief, including target keywords, intent notes, outline blocks, and an editor-ready format. automation rules trigger content drafts via jaspers templates, followed by editor validation of structure, SEO signals, and internal links, then scheduling. address lack of signals by pulling data from multiple sources.

streamlines operations by linking a semantic clustering model to a publishing calendar in a single system. compare outcomes against baseline to quantify impact: written content quality, index presence, and traffic change. detects subtle intent shifts across clusters. nuance in user intent is captured by signals and guides adjustments.

leads come from targeted pages; within 90 days expect ctr increase of 15–35% and organic visits growth of 20–40% for top clusters. google rankings rise as internal links strengthen context.

cases across ecommerce, media, and b2b show nuance: readers respond better to cluster-specific sections; editors deliver faster iterations; jaspers drafting reduces write time by half. leads conversion improves alongside brand signals. delivers measurable outcomes.

final take: build core playbooks that codify keyword clusters, writing templates, seo checks, internal linking patterns, and publishing cadence; keep a detailed, repeatable format. dive into learned cases to refine strategy, increase accuracy, and deliver faster results for google-rich intents.

Generating ad creative variants: prompt engineering and creative QA checklist

Start by building a purpose-built prompt library and a compact modeling framework to generate ai-generated variants across formats. Early tests on a scattered set of assets reveal nuance between headline and visual treatment; capture results and prioritize high-potential options using actionable criteria.

Run a fast test on key variants to confirm direction before rollout.

Teach copywriters to frame prompts that extract signals from audience intent; maintain attribution across page experiences and website touchpoints.

Think of this as an opus of experimentation to continuously refine prompts.

Keep a repository of prompts available for rapid reuse across units.

Establish a hierarchy for prompts: base prompts, variant prompts, scoring prompts; enable quick ranking and reuse across campaigns.

Set up prioritization workflows: visiting stakeholders, collect feedback, and convert insights into concise briefs. Could scale via ai-generated summaries to support praise from engaged units and reduce cycle time.

Provide living assistance via systems that surface nuance in prompts; use a compact creative QA checklist to catch edge cases and ensure consistency across assets.

From early experiments, assign responsibility for each prompt family to dedicated owners; measure success with attribution page metrics such as click-through rate, conversion, and lift per impression.

유료 미디어 입찰에 퍼스트파티 신호 통합: 데이터 흐름 및 지표

실제 첫 번째 당사자 신호를 자체 호스팅 데이터 계층으로 등록하여 드래그 앤 드롭 매핑을 사용하여 카탈로그, CRM, 사이트 이벤트 및 오프라인 영수증을 연결합니다. 일반적인 세그먼트에 대한 의존성을 피하면서 시장 활성화를 위한 통합된 잠재고객 풀을 구축합니다.

데이터 흐름 청사진

1. 데이터 수집 및 정규화: 기존 소스에서 신호를 가져와 형식을 통합하고, 사용자 여정, 제품 카탈로그 상호 작용 및 포트폴리오 수준 속성과 같은 컨텍스트를 파악하기 위해 비정형 데이터를 보존합니다.
2. 특징 추출 및 점수화: 실행 가능한 특징 도출; 주간 점수화를 통해 가장 성능이 좋은 신호 식별; 효과 증대 잠재력 입증.
3. 입찰 파이프라인에서 활성화: 플랫폼 전반의 입찰 알고리즘에 피드 신호를 공급하고, 신호 및 시장 컨텍스트에 따라 입찰을 조정하기 위해 드래그 앤 드롭 규칙을 배포합니다.
4. 측정 및 검토: 점진적인 영향을 모니터링합니다. 시장 내 코호트의 모델 및 순위를 매주 검토하고 개선합니다.

추적해야 할 주요 지표

• 포트폴리오별 시장 세분 시장에서의 실제 리프트 및 ROAS
• 정형화되지 않은 데이터에서 획득한 엣지 신호를 통한 기준선 대비 점진적 도달 범위
• CPA 및 CPC 트렌드, 주간 단위로 목표 대비 측정
• 청중 점수화의 품질, 점수 정확도와 증명 잠재력을 사용하여
• 워크플로우 효율성: 등록 주기, 카탈로그 업데이트, 그리고 드래그 앤 드롭 규칙 변경

작업 팁

• 기존 플랫폼을 활용하여 일관된 워크플로우에 신호를 등록하고, 중앙 집중식, 자체 호스팅 파이프라인을 유지하여 데이터가 고립되는 것을 방지하십시오.
• 매주 최고 성과를 내는 여정을 검토하고, 캠페인 및 채널 전반에 걸쳐 시장 내 코호트를 비교합니다.
• 비정형 신호(메모, 이벤트 스트림)를 카탈로그에 보관한 다음, 점수를 매기기 위해 구조화된 기능으로 변환합니다.
• 시장 신호에 연결된 창의적인 변형 목록을 유지하여 배너와 카피를 신속하게 조정합니다.
• 통제된 테스트와 홀드아웃 주을 통해 실제 점진적인 영향을 입증하십시오.
• 드래그 앤 드롭 규칙 세트를 통해 무거운 개발 주기 없이 빠른 반복이 가능합니다.

각 부서에서 노선을 통해 결과 및 카탈로그 업데이트를 공유함으로써 매주 일정한 간격으로 조율하도록 합시다.

거버넌스 FAQ: PII 처리, 공급업체 위험, 그리고 감사 추적 관리

PII, 공급업체 위험, 신속한 감사 추적을 위한 감사 가능한 거버넌스 프레임워크를 채택합니다.

AI 생성 처리를 하기 전에 개인 식별 정보(PII)에 대해 데이터 최소화, 암호화, 엄격한 접근 제어, 토큰화를 구현합니다. 매우 민감한 입력을 피하십시오.

코드 없는 통합이 보안 검사를 우회하는 것을 금지합니다. 완전하게 문서화된 DPAs, 명확한 역할, 그리고 온보딩 시 개인정보 영향 검토를 요구합니다.

프롬프트 기반 로깅은 입력 프롬프트, 엔진 버전, 데이터 계보, 작업 결과 및 타임스탬프를 캡처해야 하며, 불변 저장소는 책임감을 보여주고 임원 감독을 위한 위험 검토를 간소화합니다.

벤더 위험 관리는 복잡한 설정에서도 각 제공업체의 장단점을 평가하고, 데이터 접근 제어를 확인하고, 하위 프로세서를 추적하고, 정책 위반을 문서화하며, 실행 가능한 에스컬레이션 경로를 확보하는 것을 포함합니다.

운영 주기: 매시간 리뷰를 진행하고, 주기마다 수십 개의 프롬프트를 사용하며, 브랜드 일관성을 유지하고 접근성이 좋은 결과물을 제공하면서 더 빠른 문제 해결을 수행합니다. 위험 관리자의 지원을 받습니다.

예시 시나리오: 이커머스 프롬프트를 통해 AI 생성 요약이 생성됩니다. 데이터는 토큰화되고, 단점은 기록되며, 프롬프트 기반 액션은 감사 가능합니다.

제한 사항: 민감한 입력값을 푸시하지 않도록 주의합니다. 엔진 기능 요구 사항을 설정합니다. 모델 호출을 승인된 프롬프트에만 제한합니다. 로그는 임원 및 브랜드 관리자에게 접근 가능합니다.

중요 프롬프트의 경우 매시간 감사 주기(audit cadence)가 실행됩니다.