최근 ChatGPT, Claude와 같은 대형 언어 모델(LLM)은 글쓰기 능력으로 많은 주목을 받고 있습니다. 광고 카피 작성, 보고서 요약, 블로그 콘텐츠 발상 등 다양한 영역에서 활용되고 있죠. 하지만 대부분의 마케터들이 간과하고 있는 이들의 가장 강력한 기능 중 하나가 있습니다. 바로 코드를 작성할 수 있는 능력입니다.
처음에는 말하고, 그 다음에는 글을 썼습니다. 이제 LLM은 직접 프로그램을 구축할 수 있습니다.
Claude AI가 마케팅 관련 코드를 생성하는 모습 (출처: Search Engine Journal)
단순한 코드 조각을 넘어, 이러한 모델들은 일상 언어로 된 설명만으로도 완전한 스크립트, 기능적인 브라우저 확장 프로그램, 작은 웹 앱, 자동화 도구 등을 생성할 수 있습니다. 이는 마케터와 PPC 전문가들에게 새로운 수준의 효율성을 가져다 줍니다.
2024년 Anthropic의 Claude 3.7 Sonnet 같은 최신 LLM은 코딩 능력이 크게 향상되어, 마케터들이 보다 복잡한 자동화 솔루션도 쉽게 구현할 수 있게 되었습니다. 실제로 많은 기업들이 이러한 도구를 사용하여 마케팅 업무의 효율성을 높이고 있습니다.
LLM 코딩의 진정한 힘: 설명을 코드로 변환
LLM은 세계의 지식을 대부분 섭취했으며, 여기에는 스크립트와 컴퓨터 코드도 포함됩니다. 이것이 의미하는 바는 명확합니다. 여러분이 어떤 작업 과정을 명확하게 설명할 수 있다면, LLM은 그 설명을 작동하는 코드로 변환할 수 있습니다.
이는 프로그래밍을 모르지만 무엇을 원하는지 알고 있는 비 프로그래머에게 특히 가치가 있습니다.
AI가 자연어 설명을 코드로 변환하는 개념 (출처: Forbes)
예를 들어:
- 월간 고객 보고서를 위해 데이터 형식을 어떻게 지정해야 하는지는 알지만, CSV 파일을 반복적으로 재형식화하는 지루한 작업이 두려운 마케터
- 성과가 저조한 검색어를 제거하는 과정을 자동화하고 싶지만 개발팀의 도움을 받을 수 없는 계정 관리자
- SEO 분석을 위해 대량의 키워드 데이터를 정리하고 카테고리화해야 하는 콘텐츠 전략가
- 소셜 미디어 인사이트를 자동으로 수집하고 정리하여 보고서를 생성해야 하는 소셜 미디어 매니저
LLM을 사용하면 이러한 작업을 몇 문장으로 설명하면, AI가 문제를 해결하는 Python 스크립트, JavaScript 도구 또는 완전한 웹 앱을 생성할 수 있습니다.
이는 단순히 시간을 절약하는 것이 아니라, 실험과 혁신을 가능하게 하고, 좋은 아이디어가 기술을 통해 확장되는 것을 방해하는 마찰을 제거하는 것입니다.
LLM 생성 코드로 해결할 수 있는 문제
그럼 실제로 LLM 코딩이 빛을 발할 수 있는 문제를 알아보겠습니다. 이는 가상의 예가 아니라 에이전시나 기업 내부 팀에서 일상적으로 수행하는 일반적인 워크플로우에서 가져온 것입니다.
1. 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업 자동화
여러분은 아마도 다음 작업 중 하나 이상을 정기적으로 수행하고 있을 겁니다:
- 엑셀이나 CSV 파일 데이터 재포맷
- Google Ads 데이터를 보고용 슬라이드에 복사
- 고객에게 공유하기 전 AI 생성 결과 정리
- 브랜드 규정 준수를 위한 광고 카피 수동 검토
LLM의 도움으로 이러한 작업들은 반복 가능하고 자동화할 수 있는 워크플로우로 변환될 수 있습니다. 여러분이 작업을 설명하면 LLM이 그것을 수행하는 스크립트를 구축합니다.
이는 전략가가 아닌 “스프레드시트 운영자”가 되는 것에 지친 마케터들에게 특히 가치가 있습니다. 일상적인 작업을 원클릭 도구로 전환함으로써 일주일에 몇 시간을 절약하고 인적 오류를 줄일 수 있습니다.
2. 완전히 새로운 무언가 시도하기
앞서 언급한 작업들과 달리, 방법은 알지만 시간이 많이 걸리는 작업이 아니라, 방법을 몰라서 시도하지 못했던 프로젝트들도 있습니다.
예를 들어:
- 블로그 콘텐츠를 더 흥미롭게 만드는 퀴즈
- 화면의 민감한 데이터를 흐리게 하는 브라우저 확장 프로그램
이러한 아이디어들은 LLM 기반 코딩의 이상적인 사용 사례입니다. 개발 팀 없이도 아이디어를 프로토타입화하고 테스트할 수 있으며, 개발 팀이 있더라도 프로젝트가 우선순위를 받을 때까지 기다릴 필요가 없습니다.
피드백을 빠르게 받고, 더 빠르게 반복하고, 엔지니어링 팀을 참여시키기 전에 전체 개념 증명을 구축할 수 있습니다.
마케팅 혁신은 종종 백로그에서 사라집니다. LLM 코딩은 개발자의 도움 없이도 새로운 것을 시도하기 쉽게 만듭니다.
3. Google Ads 스크립트
이것은 PPC 전문가들에게 가장 흥미로운 영역 중 하나입니다. Google Ads 스크립트는 강력하지만 항상 학습 곡선이 있었습니다. 이제 LLM은 그 곡선을 극적으로 완화시킬 수 있습니다.
예를 들어 다음과 같이 LLM에게 요청할 수 있습니다:
“Mother’s Day”가 포함된 모든 활성 캠페인을 확인하는 Google Ads 스크립트를 작성해주세요. 현재 날짜가 어머니날로부터 7일 이내라면, 해당 캠페인의 일일 예산을 20% 증가시키세요. 스크립트의 각 부분을 설명하는 주석을 포함하여 내가 이해할 수 있도록 해주세요.
그러면 계정의 스크립트 섹션에 직접 붙여넣을 수 있는 완전한 기능의 스크립트를 반환합니다.
/**
* Google Ads 스크립트: 어머니날 캠페인 예산 자동 증액
*
* 이 스크립트는 "Mother's Day"가 포함된 모든 활성 캠페인을 확인하고
* 현재 날짜가 어머니날로부터 7일 이내인 경우 해당 캠페인의 일일 예산을 20% 증가시킵니다.
*/
function main() {
// 2025년 어머니날 설정 (5월 둘째 일요일)
var mothersDay = new Date(2025, 4, 11); // 월은 0부터 시작하므로 5월은 4
// 현재 날짜 가져오기
var today = new Date();
// 어머니날과 현재 날짜의 차이 계산 (밀리초 단위)
var timeDiff = mothersDay.getTime() - today.getTime();
// 일 단위로 변환
var daysDiff = Math.ceil(timeDiff / (1000 * 3600 * 24));
// 어머니날이 7일 이내인지 확인
if (daysDiff >= 0 && daysDiff <= 7) {
Logger.log("어머니날이 " + daysDiff + "일 남았습니다. 관련 캠페인 예산을 증액합니다.");
// "Mother's Day"가 포함된 활성 캠페인 선택
var campaignIterator = AdsApp.campaigns()
.withCondition("CampaignName CONTAINS 'Mother\\'s Day'")
.withCondition("Status = ENABLED")
.get();
// 각 캠페인 처리
while (campaignIterator.hasNext()) {
var campaign = campaignIterator.next();
var currentBudget = campaign.getBudget().getAmount();
var newBudget = currentBudget * 1.2; // 20% 증가
// 예산 업데이트
campaign.getBudget().setAmount(newBudget);
Logger.log("캠페인 '" + campaign.getName() + "'의 예산이 "
+ currentBudget + "에서 " + newBudget + "로 증액되었습니다.");
}
} else {
Logger.log("어머니날이 7일 이내가 아닙니다. 예산 조정이 필요하지 않습니다.");
}
}
이는 일반적인 PPC 유지 관리를 자동화하거나 대규모 계정 관리를 위한 가벼운 도구를 구축하려는 마케터들에게 진입 장벽을 낮춥니다.
JavaScript 경험이 없어도, 아이디어에서 자동화까지 몇 분 만에 구현할 수 있습니다. 이런 유형의 자동화는 특별한 이벤트나 시즌에 맞춰 광고 캠페인을 최적화하는 데 특히 유용합니다.
LLM 코딩을 접근 가능하게 만드는 도구들
코드를 통해 효율성을 높이는 아이디어가 여러분의 관심을 끌었기를 바랍니다. 특히 매주 같은 작업을 반복하는 자신을 발견한다면 더욱 그렇습니다.
광고 캠페인 관리, 데이터 정리, 콘텐츠 포맷팅 등 작업 흐름의 작은 부분이라도 자동화하는 능력은 시간을 절약하고 오류를 줄일 수 있습니다.
여기서 가장 좋은 점은 이런 일을 시작하기 위해 개발자가 될 필요가 없다는 것입니다.
어떤 것도 설치할 필요가 없고, 프로그래밍 언어를 이해하거나 서버를 설정할 필요도 없습니다. 복잡한 통합 개발 환경(IDE)을 열 필요도 전혀 없습니다.
소개할 도구들은 모두 브라우저에서 완전히 실행됩니다. 이들은 여러분이 달성하고자 하는 것에 대한 명확한 설명만으로도 아이디어에서 기능적인 코드로 전환하도록 설계되었습니다.
코드를 처음 작성해보는 경우라면, 이것이 바로 시작하기 좋은 지점입니다.
V0.dev로 간단한 마케팅 도구를 만든 예시 (출처: Search Engine Journal)
1. Claude (Anthropic)
마케터에게 Claude의 인터페이스 내에서 코드를 작성, 테스트 및 실행할 수 있는 능력은 진정한 강점입니다.
설정이 필요 없고, 설치나 API를 연결할 필요도 없습니다.
여러분이 필요한 것을 설명하면 Claude가 코드를 작성하고, 실시간으로 결과를 볼 수 있습니다. 이런 빠른 피드백 중심의 루프는 일반적인 기술적 마찰 없이 실험하고 반복하기 쉽게 만듭니다.
200,000 토큰 컨텍스트 창은 또 다른 게임 체인저입니다. 전체 캠페인 구조, 긴 분석 보고서 또는 전체 랜딩 페이지 사본을 붙여넣을 수 있으며 Claude는 한 번에 모두 처리합니다.
여러분이 공유한 모든 세부 사항을 추적하므로 아이디어를 발전시키는 과정에서 아무것도 손실되지 않습니다.
다만 트레이드오프가 있습니다. Claude는 현재 단일 파일 실행 환경에서 코드를 실행합니다. 대부분의 마케팅 작업에는 괜찮지만, 더 복잡한 다중 파일 프로젝트의 경우 Vercel의 V0.dev와 같이 전체 프로젝트 구조를 지원하는 도구만큼 유연하지 않습니다.
그럼에도 불구하고, 빠르게 실용적이고 영향력 있는 도구를 구축하는 마케터에게 Claude는 놀라운 양의 작업을 처리할 수 있습니다.
가장 흥미로운 점은 다음과 같습니다:
- 브라우저에서 바로 JavaScript를 실행할 수 있어 데이터 필터링, 간단한 시각화 또는 대화형 프로토타입과 같은 빠른 작업에 완벽합니다.
- 기술적 개념을 이해하기 쉬운 마케팅 친화적인 언어로 번역하므로 개발자 용어를 해독하는 데 시간을 낭비할 필요가 없습니다.
- 데이터에서 통찰력을 빠르게 도출하여 다른 방법으로는 눈에 띄지 않을 트렌드와 이상점을 발견하는 데 도움이 됩니다.
LLM의 이점 중 하나는 각 사용자의 수준에 맞게 적응할 수 있다는 것입니다.
기술적 지식이 없다면, 권한을 부여받는 데 필요한 최소한의 정보만 제공합니다. 기술적 지식이 있다면, 그 수준에 맞춰 더 빠르게 진행할 수 있도록 도와줍니다. 어느 쪽이든, 가능한 것의 범위를 확장하면서도 방해가 되지 않습니다.
2. V0.dev (Vercel)
Claude에 대해 흥미롭지만, V0는 한 단계 더 나아갑니다.
Next.js의 제작자인 Vercel이 만든 V0.dev는 필요한 것을 설명하는 것만으로 작동하는 소프트웨어를 구축하도록 설계되었습니다.
주요 특징:
- 완전한 React 컴포넌트, HTML 및 CSS 생성
- 작동하는 프로젝트를 즉시 배포 가능
- 다중 파일 아키텍처 처리(실제 앱에 적합)
마케터가 V0.dev로 구축할 수 있는 것:
- 텍스트 재포맷 도구
- 사용자 인터페이스(UI/UX)
- 내부 대시보드
- 완전히 작동하는 웹 앱
브라우저에 프론트엔드 개발자가 있는 것과 같습니다.
3. GPT-4o (OpenAI/ChatGPT)
GPT-4o는 오류 없는 코드 조각을 처음으로 작성한 모델이기 때문에 광고 스크립트 구축에 가장 많이 사용된 LLM입니다. 또한 다음과 같은 작업에도 탁월합니다:
- 데이터 변환 스크립트 생성
- 코드 디버깅
- 오류 설명
- 한 언어에서 다른 언어로 코드 변환
하지만 GPT는 작성한 코드를 채팅 창에서 직접 실행할 수 없다는 제한이 있습니다. 이는 코드를 복사하여 서버에 설치하고, 테스트한 다음, GPT와 다시 반복하여 디버깅하는 데 많은 복사-붙여넣기가 필요하다는 것을 의미합니다.
GPT가 코드 작성에 훌륭하다고 생각하지만, 빠르고 간단한 것이 필요하다면 Claude를 선호합니다. 더 복잡한 것이 필요하고 LLM에서 디버깅하고 싶다면 V0를 사용합니다.
실제 사용 사례 예시
더 깊이 들어가서 실제 예시를 살펴보겠습니다. 이것들은 단순한 아이디어가 아니라, 오늘 LLM에게 도움을 요청하여 구축할 수 있는 프로젝트입니다.
예시 1: 민감한 텍스트를 흐리게 하는 Chrome 확장 프로그램
문제:
대시보드나 검색 결과의 스크린샷을 자주 찍지만 클라이언트 이름, 숫자 또는 기타 민감한 데이터를 숨겨야 합니다.
LLM 솔루션:
V0.dev에 페이지의 모든 숫자 값에 흐림 효과를 추가하는 Chrome 확장 프로그램을 생성해달라고 요청했습니다.
그것은 필요한 모든 파일을 생성하고 Chrome 브라우저에 사용자 정의 확장 프로그램을 설치하는 방법을 설명합니다. 다음과 같은 결과를 반환합니다:
- manifest.json 파일
- CSS를 주입하는 JavaScript
- 확장 프로그램을 패키징하고 설치하는 지침
민감한 데이터에 흐림 효과를 적용한 예시 (출처: Search Engine Journal)
왜 중요한가:
대부분의 마케터가 구축하는 것을 생각하지 않았을 수 있지만, 몇 가지 프롬프트만으로 편집 시간을 절약하고 민감한 정보를 보호하는 개인정보 보호 유틸리티를 만들 수 있습니다.
예시 2: GPT 출력을 재포맷하는 웹 앱
문제:
ChatGPT의 Deep Research를 사용하여 팀이나 미래 블로그를 위한 연구를 생성하지만, 연구를 Google 문서에 복사할 때 소스 참조가 포맷팅되는 방식이 마음에 들지 않습니다.
LLM 솔루션:
V0.dev를 사용하여 다음을 수행하는 웹 앱을 만듭니다:
- 붙여넣은 텍스트 수락
- 일반적으로 수동으로 수행하는 포맷팅 변경 목록 수락(예: 링크 찾기 및 위 첨자로 배치)
- 정리된 버전을 즉시 표시
왜 중요한가:
콘텐츠 워크플로우를 간소화합니다. 출력을 수동으로 편집하는 대신, 브랜드 또는 플랫폼 지침을 충족하는 일관된 포맷팅을 얻을 수 있습니다.
예시 3: 대화형 블로그 퀴즈 생성기
문제:
블로그를 더 대화형으로 만들고 싶었고, 팀은 퀴즈를 추가하는 아이디어를 생각해냈습니다.
LLM 솔루션:
Claude를 사용하여 HTML/CSS/JS로 퀴즈 엔진을 생성합니다. 5~7개의 질문을 제공한 다음, 결과를 다른 행동 촉구(“이 가이드 다운로드” 또는 “전문가와 상담”)에 연결합니다.
왜 중요한가:
대화형 콘텐츠는 페이지 체류 시간을 개선하고, 이탈률을 줄이며, 경험을 개인화하는데, 이 모든 것이 디자인이나 개발 지원 없이 가능합니다.
마케팅 블로그에 추가된 대화형 퀴즈 예시 (출처: Search Engine Journal)
마케터가 이제 AI로 필요한 것을 직접 만들 수 있는 시대
유틸리티 소프트웨어를 작성하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.
마케터에게 질문은 이제 “어떤 도구를 사용해야 할까?”에서 “어떤 도구를 만들어야 할까?”로 바뀌었을 수 있습니다.
엔지니어링 리소스에 의해 병목 현상이 발생했거나, “이런 것이 있으면 좋겠다”는 아이디어가 수개월 동안 노트에 방치되어 있었다면, 이것이 여러분의 기회입니다.
IDE가 필요 없습니다. 루프나 클래스를 이해할 필요도 없습니다. 단지 해결해야 할 문제, 명확한 설명, 그리고 여러분 곁에 있는 적절한 LLM만 있으면 됩니다.
마케터를 위한 LLM 코딩 활용 팁
- 명확한 요구사항 정의하기: 해결하려는 문제와 원하는 결과를 구체적으로 설명하세요.
- 단계적 접근: 복잡한 프로젝트는 작은 단계로 나누어 LLM에게 요청하세요.
- 피드백 반복: 첫 번째 코드가 완벽하지 않더라도 걱정하지 마세요. LLM에게 개선점을 알려주고 반복하세요.
- 결과 테스트: 생성된 코드를 실제 환경에서 테스트하고 필요시 추가 수정을 요청하세요.
- 지식 확장: 생성된 코드를 통해 기본적인 프로그래밍 개념을 배우면 더 효과적으로 LLM을 활용할 수 있습니다.
이 접근 방식은 코딩 경험이 없는 마케터들에게 특히 강력합니다. 이제 기술적 장벽이 훨씬 낮아져, 여러분의 창의적인 마케팅 아이디어를 실행 가능한 도구로 변환할 수 있습니다. 매일 반복하는 지루한 작업을 자동화하든, 새로운 고객 경험을 만들든, LLM의 코딩 능력은 마케터가 자신의 역량을 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
시작하는 방법은 간단합니다. 자동화하고 싶은 마케팅 작업이나 만들고 싶은 도구에 대해 생각해보세요. 그런 다음 그것을 명확하게 설명하는 프롬프트를 작성하여 Claude, V0.dev 또는 GPT-4o에 요청해보세요. 처음에는 간단한 것부터 시작하고, 점차 더 복잡한 프로젝트로 나아갈 수 있습니다.
기술 세계와 마케팅 세계 사이의 격차가 좁아지고 있습니다. 이제 마케터는 단순히 AI 도구의 사용자를 넘어, AI를 통해 자신만의 도구를 창조하는 제작자가 될 수 있습니다.
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