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퍼포먼스 마케터는 사실상 '1인 기업'의 대표라고 해도 과언이 아닙니다

최근 본 퍼포먼스 마케터 채용 공고 이야기예요.

담당 업무만 옮겨 적어도 A4 반 장이 훌쩍 넘어요. 이쯤 되면 마케터가 아니라 1인 스타트업 대표라고 해도 과언이 아닌데요. 기획하고, 매체 핸들링하고, 돈 관리하고, 성과 뜯어고치고. 비단 이 채용 공고만 그런 게 아니라 실제로 저 과정을 혼자 다 굴려야 하는 게 퍼포먼스 마케터의 현실이에요.

지금은 그 나머지 서너 명 몫을 AI가 채우고 있어서 마케터 한 명이 이 스코프를 실제로 감당할 수 있게 되었는데요. 하지만 문제는 그 팀원 자리에 AI를 어떻게 앉혀야 하는지, 아무도 안 가르쳐준다는 거죠.

그래서 오늘은 퍼포먼스 마케터의 가장 주축이 되는 세 파트(기획·분석, 광고 관리, 성과분석)로 나눠서 어떻게 AI를 활용할 수 있는지 이야기해보도록 하겠습니다.

실무에 바로 써먹는 AI 활용법 3가지

저효율 광고 탐지부터 카피 생성까지 자동화하기

저효율 소재를 찾아내고 새 카피를 만드는 이 흐름, 사실 앤트로픽 자체 그로스마케팅팀도 똑같은 고민을 했더라고요. 원래는 광고 하나 만들 때마다 캠페인 데이터를 확인하고, 저효율 소재를 골라내고, 새 카피를 쓰고, 글자 수를 맞추는 과정을 전부 수작업으로 반복했대요.

지금은 슬래시 명령어 하나(/rsa)로 이 전체를 돌려요.

캠페인 데이터·기존 카피·타겟 키워드를 넣으면, 내부적으로 헤드라인 담당·설명 담당 두 서브에이전트가 나눠서 작업하고, "브랜드 톤은 이렇게, 제품 설명은 사실과 어긋나면 안 되고, 구글 RSA 규격은 이렇게" 같은 규칙을 스킬로 미리 박아둬서 매번 다시 설명할 필요가 없게 만들어뒀어요. 성과가 낮은 광고를 CSV에서 자동으로 골라내고, 그 자리를 대체할 헤드라인 15개·설명 4개를 글자 수 제한(헤드라인 30자, 설명 90자)까지 맞춰서 구글 애즈에 바로 업로드할 수 있는 CSV로 뽑아줘요. 광고 하나당 30분 걸리던 작업이 30초로 줄었다고 해요.

매번 이 정도 파이프라인을 다 짤 필요는 없어요. 저라면 이 구조를 흉내 내서 아래처럼 한 번에 요청할 것 같아요.

이 CSV에서 성과 하위 20% 광고를 골라내고, 각각에 헤드라인 30자·설명 90자 제한 맞춰서 대체 카피 3세트씩 만들어줘. 우리 브랜드 톤은 OOO이고, 없는 기능은 넣지 마.

서브에이전트나 별도 스킬까지 안 만들어도, 이 한 문장 안에 앤트로픽이 규칙으로 박아둔 조건들을 눌러 담으면 비슷하게 돌아가요.

더 자세한 내용은 앤트로픽 블로그에서 확인하실 수 있어요.
How Anthropic uses Claude in Marketing
* 참고로 /rsa는 앤트로픽 내부용으로 만든 전용 명령어라, 클로드에 기본으로 들어있는 기능은 아니에요. 언젠가 앤트로픽이 이것도 공개해주면 참 좋겠네요!

2. 모든 광고 채널을 하나로 통합관리하기

매체마다 로그인해서 들어가고, 캠페인 하나 끄는 데도 광고관리자 안에서 메뉴 몇 번을 타야 하죠. AI로 이 과정 자체를 없앨 수 있는데요. MCP로 연결해둔 데이터를 아예 대시보드 하나에 몰아넣고, 그 화면 안에서 캠페인 온오프까지 처리할 수 있거든요.

1. 먼저 메타 광고 계정을 AI에 붙입니다. pipeboard.co에 가입해서 메타 비즈니스 매니저 계정으로 로그인 연동(OAuth 인증)을 하고, 접근 범위는 처음엔 "읽기 전용(read-only)"으로 시작하세요.

2. 인증이 끝나면 대시보드에서 API 토큰(PIPEBOARD_API_TOKEN)을 발급받고, ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(윈도우는 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json)의 mcpServers 항목에 서버 이름 meta-ads, 명령 uvx, 인자 meta-ads-mcp, 환경변수 PIPEBOARD_API_TOKEN을 넣어 등록합니다. GA4·서치콘솔도 각 서비스 토큰만 발급받아 같은 파일에 항목을 하나씩 추가하면 됩니다. Tip. 막히는 부분은 클로드에 캡쳐해서 넣으면 금방 정답을 알려준답니다.

3. 여기까지 되면 클로드 데스크톱을 재시작해서 연결을 확인하고, 클로드 코드로 넘어가서 이렇게 요청합니다.

지금 MCP로 연결된 메타 광고와 GA4 데이터를 한 화면에서 보여주는 대시보드를 HTML로 만들어줘. 캠페인별로 채널·지출·ROAS·전환수를 표로 보여주고, 캠페인 이름 옆에 켜기/끄기 버튼을 달아서 누르면 실제로 메타 캠페인 상태가 바뀌게 해줘.

4. 클로드 코드는 이 요청을 화면(HTML) 하나로 안 끝내고, 그 뒤에서 돌아가는 작은 로컬 서버까지 같이 만들어줍니다. 토큰을 브라우저에 그대로 노출시키면 안 되니까, 실제 API 호출은 서버 쪽에서 처리하고 화면은 결과만 받아 보여주는 구조예요. 다 만들어지면 클로드가 알려주는 명령어 한 줄(보통 npm run dev 같은 형태)로 로컬 서버를 켜고, 브라우저에서 localhost 주소를 열면 대시보드가 뜹니다.

5. 온오프 버튼은 처음부터 바로 실행되게 두지 마세요. "버튼 누르면 캠페인 이름과 지금 상태를 보여주는 확인창을 한 번 띄우고, 확인을 눌러야 실제로 API를 호출하게 해줘"라고 한 줄만 더 시키면, 실수로 잘못 누르는 사고를 막을 수 있어요.

이렇게 하나로 합쳐두면 매체별로 로그인해서 왔다갔다하는 시간이 사라지고, 성과 나쁜 캠페인을 발견한 순간과 실제로 끄는 순간 사이의 시차가 없어져요. 발견과 조치가 거의 동시에 일어나는 이 시차 단축 자체가 생산성이라는 사실!

3. 월요일 9시, 출근 전 슬랙으로 리포트 받아보기

예전엔 월요일 아침에 출근하자마자 매체별로 로그인해서 주말 지출과 매출을 하나하나 확인했어요. 지금은 제가 출근하기 전에 슬랙에 리포트가 이미 와있어요.

1. 클로드 코워크(사이드바의 Customize 탭, 또는 claude.com/plugins)에서 슬랙 커넥터를 연결하고, 리포트를 받을 채널을 지정해둡니다.

2. 앞서 2번에서 이미 붙여둔 메타·GA4 MCP를 이 리포트에도 그대로 씁니다. 따로 다시 연결할 필요는 없어요.

3. 리포트에 들어갈 고정 항목을 프롬프트로 적어둡니다.

① 매체별 광고비 지출 내역 ② 매출 ③ 주요 광고 성과 지표(ROAS·CPA·전환수) ④ 레드 시그널 — ROAS가 전주 대비 20% 이상 떨어졌거나, 예산 소진 속도가 비정상적으로 빠르거나, 전환수가 급감한 캠페인만 따로 짚어줘 ⑤ 오늘 당장 확인·조치해야 할 일 3가지. 이 순서로 슬랙 메시지 형식에 맞춰 정리해줘.

4. /schedule 명령으로 예약을 겁니다. "매주 월요일 오전 9시에 이 리포트를 [채널명]으로 보내줘"라고 자연어로 말하면 클로드가 이걸 cron 표현식(0 9 * * 1)으로 바꿔서 예약해줍니다. 이건 제 컴퓨터에서 도는 게 아니라 클라우드에서 돌아가는 방식이라, 노트북이 꺼져 있어도 세션을 열어두지 않아도 알아서 실행됩니다.

이 세 가지는 순서가 있어요. 경쟁사 분석으로 손품을 줄이고, 대시보드로 조회·조치 시차를 줄이고, 리포트 자동 발송으로 확인하러 들어가는 시간 자체를 줄이는 것. 이 셋을 다 걷어내고 나면, 그제서야 진짜 마케터가 해야 할 일만 남더라고요!

AI로 '무엇을 안 시킬지'를 정하는 것이 중요합니다

AI 활용 전략이라고 하면 "뭘 AI한테 시킬까"를 고민하는데, 진짜 전략은 그 반대예요. 뭘 절대로 AI한테 안 맡길지를 먼저 정하는 것. 그 경계선이 명확한 사람일수록 AI를 더 과감하게, 더 많이 쓰고 있어요. 경계가 흐린 사람은 AI 결과물을 검증도 안 하고 그대로 올리거나, 반대로 AI를 하나도 못 믿고 손으로 다 하거나 둘 중 하나로 쏠리거든요.

6년 전, 뷰티 커머스에서 일할 때였어요. 캠페인별로 찍힌 매출을 촘촘하게 관리하는 게 당시 회사의 운영 방침이었는데, 이걸 자동화하려고 IT 개발 회사와 붙어서 자동화 시스템을 구현했어요. 지금 보면 별거 아닌데, 6년 전 기준으로는 꽤나 파격적인 편리함이었죠!

흔히 말하는 '노가다'를 안 해도 되니까 처음엔 정말 편했어요. 그런데 얼마 지나지 않아 저는 정작 구글 애널리틱스나 다른 마케팅 툴로 캠페인 매출을 직접 뜯어보는 법을 모르는 사람이 되어 있더라고요. 회사가 만들어준 자동 시스템의 리포트를 받아보는 데만 익숙해진 거죠.

결국 나중에 제 돈 내고 애널리틱스 강의를 따로 들었어요. 왜냐하면 그 시스템은 그 회사 전용으로 짠 거라, 이직하면 그대로 못 쓰는 도구였거든요. 회사를 옮기는 순간 제 손엔 아무 역량도 안 남아있는 거였어요.

AI 활용도 똑같아요. 생각하는 과정 없이, MCP로 연결해둔 데이터의 밑바탕이 되는 원리(구글 애널리틱스 이벤트값을 읽는 법, 탐색 보고서를 직접 만들어보는 법, 메타 캠페인의 기본 로직이 뭔지)를 모른 채로 그냥 편하다고만 쓰면, 예전 제가 그랬던 것처럼 딱 그 도구 안에서만 쓸모 있는 사람이 돼요. AI가 대신 조회해주는 지금의 이 편리함도, 원리를 모른 채 굳어지면 그 도구를 못 쓰는 순간 남는 게 없거든요.

채용 트렌드가 먼저 말해주고 있는 "요즘 마케터"

개발이나 디자인 쪽 채용 공고를 보면 예전엔 "웹디자이너", "패키지디자이너"처럼 굉장히 세부적으로 쪼개져 있었잖아요. 요즘은 그 자리가 일부 통합되어 "AI 빌더"로 채용하는 경우가 늘고 있어요.

마케팅도 똑같은 흐름을 타고 있다고 느껴지는데요. 퍼포먼스 마케팅만 놓고 보면, AI의 도입으로 예전만큼 사람 손이 필요한 영역이 확실히 줄고 있어요. 매체 광고비를 태워 얻던 우위가 점점 얇아지고 있다는 이야기이기도 해요. 그래서 요즘 채용 공고를 보면 "퍼포먼스 마케터", "콘텐츠 마케터", "SEO 담당자"로 나뉘어 있던 자리가 슬슬 "마케터" 한 자리로 합쳐지는 게 보이더라고요.

채널별로 담당자를 따로 뽑던 시절엔 각자 자기 채널 안에서만 깊게 파도 충분했지만, 이제는 매체도 보고 콘텐츠도 쓰고 데이터도 해석하는 사람 한 명을 원하는 쪽으로 넘어가고 있거든요. 회사 입장에서도 AI가 실행을 대신해주는 만큼, 여러 채널을 오가며 판단만 해줄 사람 한 명이 훨씬 효율적이니까요.

그래서 이 흐름에서 살아남는 만능 마케터는 모든 채널을 다 잘하는 사람이 아니에요. 채널마다 "AI한테 맡길 것"과 "내가 판단할 것"을 가를 줄 아는 사람이죠.

이 판단력이 있으면 오히려 진입장벽은 낮아져요. 예전엔 메타 광고 하나 제대로 다루는 데도 몇 년이 걸렸지만, 지금은 실행 단은 AI에 맡기고 판단하는 법만 익히면 새 채널에 붙는 속도가 훨씬 빨라지거든요. 다만 그만큼 "내가 뭘 모르는지도 모르는 채로 판단하는" 위험도 함께 커지는데, 이 위험을 상쇄하는 게 바로 그 판단 기준이에요.

결국 (통합) 마케터로 살아남는 길은 나만의 AI 사용 판단 기준 하나를 갖고 있느냐의 문제예요. AI를 어디에 맡기고 어디서는 직접 판단해야 할지 적재적소에 가를 줄 아는 사람이라면, 포지션이 무엇이든 통합 마케터 시장에서 충분히 살아남을 수 있어요.

글쓴이 | dayeong

IT 에이전시 똑똑한개발자 마케팅 그룹의 7년 차 마케터. 뷰티와 교육 회사를 거치며 뼛속까지 B2C 마케터로 살다가, 지금은 B2B 마케팅이 주는 매력에 빠져있습니다. 대중의 마음을 움직이던 B2C의 트렌디한 감각에 B2B의 견고한 논리를 더해, 비즈니스의 성장과 가치를 만드는 이야기를 전합니다.

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