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.

따뜻하고 개인적인 신호는 규모를 희생하지 않으면서 크리에이티브 브리프에 영향을 미치며, 다중 채널 콘텐츠 제작자는 신속한 피드백을 받습니다.

매일 확인 사항에는 청중 변화 조사, 결과 문서화, 감지 격차 관리가 포함됩니다. 결과가 완벽하지 않았으므로 그룹에서 조정합니다.

LLM을 이용한 이메일 개인화 확장: 데이터 입력, 템플릿 및 배송

주요 목표: CRM, 웹 및 지원에서 1차 당사 시그널을 통합하는 중앙 집중식, 자체 호스팅 데이터 계층 시작; 세 세그먼트에서 LLM 기반 이메일의 월별 테스트 실행. 모델이 콘텐츠 블록을 선택하고 각 독자를 위해 어조를 개인화하며 수동 재작성 없이 맞춤형 CTA를 활성화할 수 있는 에이전트 프롬프트를 설계합니다. 단일 페이지 퍼널을 통해 다양한 버전에서 얻은 효과를 추적하여 누출을 최소화합니다.

LLM에 공급할 입력 신호에는 구매 내역 및 라이프사이클 단계(채널 전체의 글로벌 범위)와 더불어 사이트 내 행동(페이지 뷰, 스크롤 깊이, 이탈 위험), 이메일 참여도(열람, 클릭, 회신), 양식 제출, 카탈로그 컨텍스트 및 현지화가 포함됩니다. 단일, 월간 업데이트 프로필로 정규화합니다. 퍼스트파티 및 개인 정보 보호 신호를 우선시하고 가능한 경우 서드파티 쿠키를 피합니다. 최대 수익을 위해 데이터를 비즈니스 목표에 맞추십시오. 각 세그먼트에 대한 예를 제공합니다. 예를 들어 제품 페이지에 관심을 보이는 잠재 고객과 SaaS 고객에 대한 갱신 신호가 있습니다.

템플릿은 모듈화되어 있으며 odin 빌더 내부에 구축되며 블록: 훅, 가치, 사회적 증거, CTA를 사용합니다. 이름, 제품, 지역과 같은 동적 플레이스홀더와 신호에서 가져온 데이터 도트를 사용합니다. 시나리오당 2-3가지 변형의 예시를 제공하고, 완전히 실행 가능한 카피와 자연스러운 어조를 보장하십시오. 참여도를 높이기 위해 주체적인 프롬프트를 포함하십시오. 콘텐츠를 간결하게 유지하고 소음을 줄이십시오.

배송 규칙: Odin 기반 자동화를 통해 이메일 활성화, 월별 발송 일정 설정, 핵심 시점(장바구니 이탈, 구매 후, 활성화)에 이벤트 트리거. 제어를 유지하기 위해 자체 호스팅 배송 사용; DKIM/SPF를 사용하여 도메인에서 발송하여 배송 가능성 향상. 정책 및 선택 해제 링크 포함. 수신자가 메시지를 수신할 준비가 되어 있을 때 메시지를 표시하도록 시간대 및 읽기 패턴을 존중하는 글로벌 리듬 생성. 클릭 경로를 측정하기 위해 모든 이메일에 링크 표시하고 수익 및 참여 지표를 위한 간단한 대시보드 유지. 이상적으로, 최고 경영진의 정렬도를 높이기 위해 월별 보고서로 인사이트 제공.

입양 계획: 90일의 유예 기간을 설정하고 스쿼드 간의 입양률을 추적합니다. KPI 정의: 오픈율, CTR, 전환율, 리드율, 구독 취소율, 이메일당 수익. 개인화된 메시지에 대한 오픈율은 15–25%, CTR 2–6% 정도를 예상하며, 데이터 기반 개인화를 사용하여 기준 대비 가장 큰 효과를 목표로 합니다. 분기별로 2~4개의 새로운 세그먼트를 추가하여 도달 범위를 확장합니다. 결과를 스쿼드 전체에서 통합하는 피드백 루프를 실행합니다. 월별 보고서는 리더십에 전달됩니다. 막힌 여정을 피하십시오. 데이터 점을 실행 가능한 단계에 매핑합니다. 그들은 이 경로를 채택했습니다. 결과는 더 빠른 반복을 보여줍니다. 데이터를 내부에서 유지하기 위해 Odin 빌더를 사용하고 자체 호스팅합니다. 글로벌 롤아웃은 현지화, 통화 및 규정 준수를 다룹니다. 입양은 계속 진행 중입니다.

SEO 콘텐츠 파이프라인 자동화: 키워드 클러스터링에서 게시 워크플로우까지

구글, 페이스북, 레딧 및 내부 검색 로그에서 신호를 수집하여 시작합니다. 24시간 이내에 볼륨과 의도를 8~12개의 클러스터로 매핑하여 핵심 주제를 나타냅니다. 구축된 클러스터는 헤드라인과 콘텐츠의 일치성 및 경쟁사 벤치마크에 대한 신속한 검사를 통해 검증됩니다. 결과: 더 나은 타겟팅 및 더 빠른 게시 워크플로우.

각 클러스터를 대상 키워드, 의도 노트, 개요 블록 및 편집기 준비 형식으로 변환하는 경량 파이프라인을 만듭니다. 자동화 규칙은 자스퍼 템플릿을 통해 콘텐츠 초안을 트리거하고, 편집기는 구조, SEO 신호 및 내부 링크를 확인한 다음, 콘텐츠를 예약합니다. 신호 부족 문제를 해결하기 위해 여러 소스에서 데이터를 가져옵니다.

단일 시스템에서 의미론적 클러스터링 모델을 출판 일정과 연결하여 운영을 간소화합니다. 기준선과 결과를 비교하여 영향력을 정량화합니다. 작성된 콘텐츠 품질, 인덱스 존재 여부, 트래픽 변화입니다. 클러스터 간의 미묘한 의도 변화를 감지합니다. 사용자 의도의 미묘함을 신호로 파악하고 조정을 안내합니다.

타겟 페이지에서 리드가 발생합니다. 90일 이내에 15–35%의 CTR 증가 및 상위 클러스터의 20–40%의 유기적 방문자 증가를 기대할 수 있습니다. 내부 링크가 강화됨에 따라 Google 순위가 상승합니다.

이커머스, 미디어, B2B 사례에서 미묘한 차이가 나타납니다. 독자들은 클러스터별 섹션에 더 잘 반응하며, 편집자들은 더 빠른 반복을 제공하고, Jasper 초안 작성은 작성 시간을 절반으로 줄입니다. 리드 전환율은 브랜드 신호와 함께 개선되며, 측정 가능한 결과를 제공합니다.

최종 결정: 키워드 클러스터, 작문 템플릿, SEO 검사, 내부 링크 패턴 및 게시 주기 등을 명시하는 핵심 플레이북 구축; 상세하고 반복 가능한 형식을 유지합니다. 학습된 사례를 심층 분석하여 전략을 개선하고 정확도를 높이며 Google 리치 인텐트의 더 빠른 결과를 제공합니다.

광고 크리에이티브 변형 생성: 프롬프트 엔지니어링 및 크리에이티브 QA 체크리스트

목적에 맞는 프롬프트 라이브러리와 간결한 모델링 프레임워크를 구축하여 다양한 형식으로 AI 생성 변형을 생성하는 것부터 시작합니다. 흩어져 있는 자산 세트에 대한 초기 테스트 결과 헤드라인과 시각적 표현 사이에 미묘한 차이가 있음을 보여줍니다. 실행 가능한 기준을 사용하여 결과를 캡처하고 잠재력이 높은 옵션을 우선순위화합니다.

배포 전에 방향을 확인하기 위해 주요 변형에 대한 빠른 테스트를 실행합니다.

카피라이터에게 청중 의도에서 신호를 추출하는 프롬프트를 구성하는 방법을 교육합니다. 페이지 경험 및 웹사이트 터치포인트 전반에 걸쳐 귀속을 유지합니다.

이것을 프롬프트를 지속적으로 개선하기 위한 실험의 걸작으로 생각하십시오.

단위 전체에서 신속한 재사용을 위해 사용할 수 있는 프롬프트 저장소를 유지하십시오.

프롬프트에 대한 계층 구조를 설정합니다: 기본 프롬프트, 변형 프롬프트, 평가 프롬프트; 캠페인 전체에서 빠른 순위 결정 및 재사용을 지원합니다.

우선순위 워크플로우 설정: 이해관계자 방문, 피드백 수집, 그리고 통찰력을 간결한 브리프로 변환합니다. 참여 부서로부터의 칭찬을 지원하고 사이클 시간을 줄이기 위해 AI 생성 요약으로 확장할 수 있습니다.

요청의 미묘한 뉘앙스를 파악하는 시스템을 통해 생활 지원을 제공하고, 창의적인 QA 체크리스트를 활용하여 예외 사항을 포착하고 자산 전반의 일관성을 확보합니다.

초기 실험부터 프롬프트 패밀리별 책임자를 지정하고, 클릭률, 전환율, 인상당 리프트와 같은 속성 페이지 지표를 통해 성공을 측정합니다.

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.