마케팅은 AI를 가장 기민하게 받아들이는 분야 중 하나입니다. 허브스팟에 따르면, 마케팅 팀의 91%가 이미 AI를 활용하고 있다고 합니다.
그만큼 마케터를 위한 AI도 기하급수적으로 늘어났습니다. 초기에는 카피를 다듬는 ChatGPT 프롬프트로 시작했지만, 이제는 이미지·영상 분야에서 높은 완성도의 결과물을 만드는 생성형 AI, API 연동을 통해 실시간으로 키워드를 분석하는 SEO 툴, 광고 소재와 카피 제작을 자동화하는 플랫폼까지 다양한 분야에서 고도화된 AI 활용이 가능해졌습니다.
문제는 마케터가 이 모든 툴을 각각 구독하고 도입하기가 현실적으로 어렵다는 점입니다. 비용의 제약도 있고, 도입 과정에도 시간과 인력이 필요하기 때문입니다. 그 대안으로 LLM의 활용 범위를 넓혀 주는 Skill이 새로운 선택지로 떠오르고 있습니다. 하나의 AI 에이전트 환경에서도 전문 업무에 특화된 기능을 활용할 수 있어, 여러 툴을 따로 도입하지 않고도 실무 활용 범위를 넓힐 수 있습니다.
다만 Skill이 많아질수록 “무엇을 써야 하는지”는 오히려 불분명해지고 있습니다. 어떤 Skill이 어떤 업무에 적합한지, 얼마나 효율적인지는 직접 사용해 봐야 알 수 있지만, 하나씩 검토하고 적용해 볼 시간은 부족한 것이 현실입니다. 그중에는 GitHub에서 큰 관심을 받으며 많은 마케터가 업무에 활용하고 있는 오픈소스 Skill도 있습니다. 대표적으로 Eric Siu의 ai-marketing-skills와 Corey Haines의 marketingskills가 있습니다. 두 레포지토리는 SEO, 전환율 최적화, 광고 소재 제작, 콘텐츠 운영, GTM 전략, A/B 테스트 등 마케팅 실무 전반을 다루는 다양한 Skill을 제공합니다.
이번 아티클에서는 ThinkingAI 마케팅팀이 직접 사용해 본 Skill을 바탕으로, SEO·GEO, 퍼포먼스 광고, 콘텐츠 운영, GTM 전략, A/B 테스트 등 분야별 주요 Skill과 활용 방법을 정리했습니다.
AI Skills란?
Skill을 잘 모르시는 마케터를 위해 간단히 설명하자면, Claude Code나 Codex 같은 AI 에이전트 도구가 반복 업무를 일정한 방식으로 수행하도록 만든 작업 매뉴얼이라고 생각하시면 됩니다. 일반적인 프롬프트는 매번 새로 입력해야 하지만, Skill은 한 번 설치해두면, 해당 업무를 할 때마다 매번 같은 기준으로 작동합니다. 예를 들어, AI 에이전트 내에 SEO Skill이 장착되어 있으면 콘텐츠를 쓸 때마다 AI 검색 인용 기준을 자동으로 체크하고, A/B 테스트 Skill을 장착하면 실험 가설 구조부터 잡고 업무를 시작하는 식입니다.
마케팅 분야별 Skills 가이드
1. SEO & GEO: 전문가 없이 가능한 엔진 최적화
콘텐츠를 모두 완성한 뒤, 원고를 그대로 복사해 LLM에 붙여넣고 “SEO(GEO) 최적화해줘”라고 요청해본 적이 있으실 겁니다. 하지만 이 방식에서는 LLM이 기존 콘텐츠 전략이나 축적된 SEO 맥락을 충분히 이해하지 못한 채, 해당 글 하나만을 기준으로 키워드 발굴부터 다시 시작할 가능성이 큽니다. 그 결과, 지금까지 구축해온 SEO 방향성과는 다소 다른 방식으로 글을 최적화하거나, 콘텐츠 구조와 맞지 않는 결과가 나올 수 있습니다. 이러한 리스크를 줄이고, 기존 SEO 전략을 유지하면서 GEO와 SEO를 고도화할 수 있도록 돕는 다양한 스킬이 있습니다.
seo-ops는 구글 서치 콘솔 데이터를 기반으로 키워드 기회를 분석하고 SEO 우선순위를 정리해주는 스킬입니다. 이 스킬은 구글 서치 콘솔 계정을 연동한 뒤 다양한 분석을 실행할 수 있습니다. 경쟁사보다 먼저 노릴 키워드를 효과와 가능성의 기준으로 순위 매긴 리스트를 만들어주고, 현재 검색 4~20위에 걸려 있는 키워드를 데이터에서 추려냅니다. 트렌드 스캔은 여러 채널을 한 번에 확인해 노출을 끌어올릴 수 있는 키워드를 확보해줍니다. 각 분석을 언제 돌려야 하는지 권장 주기도 함께 제안합니다.
ai-seo는 콘텐츠가 AI 검색에 인용될 수 있도록 최적화 방향을 잡아주는 스킬입니다. 콘텐츠를 전반적으로 점검하여 구조, 신뢰도, 플랫폼 노출 세 가지를 기준으로 판단합니다. AI가 추출하기 쉬운 형태로 구조를 점검하고, 인용 가능성을 높이는 근거와 출처를 보완하며, AI가 참고하는 서드파티 채널에 브랜드가 있는지 확인합니다. 별도 API 연동 없이 콘텐츠를 붙여넣으면 바로 진단이 시작되고, 검색 순위가 2~3페이지여도 구조만 잡히면 AI 답변에 인용될 수 있다는 것이 전제입니다.
2. 퍼포먼스 광고: 소재 자동화와 전환율 개선
활용 스킬: ad-creative / conversion-ops
광고 카피를 AI에게 요청하면 비슷한 문장만 반복되는 경우가 많습니다. 서로 다른 소구점에서 출발한 카피를 만들고 싶어도, AI가 그 의도와 맥락을 충분히 이해하지 못해 기대만큼 차별화된 결과를 내놓지 못하기도 합니다.
ad-creative는 카피를 쓰기 전에 먼저 "소비자가 클릭하는 이유"를 정의합니다. 관심, 비교, 페인포인트 등 서로 다른 소구점에서 출발한 카피를 각 플랫폼 기준에 맞게 한 번에 뽑아냅니다. 성과 데이터가 있다면 구글 애즈나 메타에서 내려받은 CSV를 붙여넣거나 API를 연동하면, 어떤 카피가 왜 이겼는지 분석하고 아직 시도하지 않은 방향으로 다음 소재를 만들어줍니다.
conversion-ops는 랜딩 페이지의 전환율 저하 원인을 진단하고 개선 우선순위를 정리하는 스킬입니다. 광고 클릭은 늘었는데 전환은 그대로라면 랜딩 페이지에 문제가 있을 수 있습니다. 어디가 문제인지 찾으려면 직접 페이지를 뜯어봐야 하고, 무엇을 먼저 고쳐야 할지 판단하기도 어렵습니다. 이 스킬은 랜딩 페이지를 여러 항목으로 점검하고 점수화합니다. 헤드라인이 명확한지, 버튼이 눈에 잘 띄는지, 신뢰감을 주는 요소가 있는지 등을 확인하고 임팩트가 큰 것부터 순서를 정해 수정 방향을 제시합니다. 여러 페이지를 한 번에 분석할 수 있어 분석에 드는 시간을 줄이는 데 큰 도움이 됩니다.
3. 마케팅 콘텐츠: 브랜드 톤을 유지하는 콘텐츠 공장 만들기
활용 스킬: content-ops / social
content-ops는 콘텐츠를 여러 관점에서 다각도로 평가해 정해진 기준을 충족할 때까지 개선하는 스킬입니다. AI로 콘텐츠를 생산하면 하루에도 수십 개의 글을 쓸 수 있지만, 이제는 한눈에 티가 날 정도로 정형화된 문장이 나옵니다.
내용이 맞아도 브랜드 톤이 흐트러지거나 AI가 쓴 것처럼 느껴지면 브랜드 신뢰감을 쌓기 어렵습니다. content-ops는 업로드된 콘텐츠를 업계 전문성, 브랜드 톤, AI 감지 등 여러 관점에서 동시에 검토합니다. 기준 점수를 넘을 때까지 약점을 짚어가며 수정을 반복하고, 탈락한 표현 패턴은 파일로 기록해 다음 실행 시 처음부터 감점 항목으로 적용합니다. 같은 프로젝트 안에서 쓸수록 기준이 높아지는 구조입니다.
social는 하나의 콘텐츠를 플랫폼별 포맷으로 분해해 여러 채널용 소재를 한 번에 만들어주는 원소스 멀티유즈 전략을 실현합니다. 블로그, 팟캐스트, 웨비나 등 긴 콘텐츠를 던져주면, 핵심 메시지 단위로 분해한 뒤 링크드인, 인스타그램, 뉴스레터 등 각 플랫폼 포맷에 맞게 재구성합니다.
콘텐츠의 내용 비중(업계 인사이트 30%, 교육 콘텐츠 25%, 뒷이야기 25%, 프로모션 5% 등)을 기준으로 포스트를 배분하고, 필요하다면 링크드인 캐러셀·X 스레드·숏폼 영상 스크립트까지 한 번에 뽑아냅니다.
4. 마케팅 전략: AI와 함께하는 GTM 설계
활용 스킬: marketing-strategy-pmm
marketing-strategy-pmm은 제품 포지셔닝 개발부터 GTM 전략 수립, 경쟁사 대응까지 마케팅 전략 전 과정을 구조화하는 스킬입니다.
"우리 제품을 어떻게 포지셔닝할까", "어떤 고객을 먼저 잡아야 할까" 같은 질문을 AI에 그냥 던지면 그럴듯하면서 뻔한 말이 돌아옵니다. 전략 수립에 필요한 맥락이 없기 때문입니다. 경쟁사 포지셔닝 데이터와 자사 퍼포먼스를 넣고 "어떤 고객 세그먼트에서 가격 경쟁력이 있는가"를 물어야 전략적 인사이트가 나옵니다.
이 스킬은 그 맥락을 구조화하는 방식으로 작동합니다. 필요한 맥락을 묻고, 받은 데이터를 기반으로 ICP 정의부터 시작해 업종, 기업 규모, 산업에 맞는 타겟 페르소나를 매핑합니다. 경쟁사는 직접 경쟁사, 인접 솔루션, 현상 유지 세 가지로 분류해 배틀카드를 만들고 월간으로 갱신합니다. 목표 정의 → 세일즈 자료 제작 → 팀 교육 → 실행 순서로 단계별 체크리스트를 작성해줍니다. 모든 결과물에는 검증 여부 태그가 붙어 어떤 내용이 데이터 기반이고 어떤 것이 가정인지 구분됩니다.
A/B 테스트: 실험 설계부터 지속 운영까지
활용 스킬: ab-testing / growth-engine
A/B 테스트를 "해본 것"으로 끝나는 팀이 많습니다. 결과를 해석하는 기준이 없거나, 테스트 하나가 끝나도 다음 가설로 넘어가는 체계가 없어서입니다. 테스트를 많이 해도 학습이 쌓이지 않는 이유입니다.
ab-testing 스킬은 실험을 시작하기 전에 전환율, 트래픽 볼륨, 테스트할 변경 사항을 기반으로 통계적으로 유의미한 결과를 얻으려면 얼마나 많은 샘플이 필요한지 계산합니다. 지표는 주요·보조·가드레일 세 단계로 나누고, 어떤 실험을 먼저 해야 할지는 임팩트·확신도·실행 난이도를 기준으로 순위를 정합니다.
growth-engine 스킬은 실험이 계속 쌓이는 구조를 만듭니다. 한 번에 최대 10개를 동시에 테스트하고, 성과 향상이 수치로 입증된 것만 공유 플레이북에 등록합니다. 캠페인 실행 중에는 일별·주별 목표 달성률을 자동으로 추적하고, 매주 누적 결과를 스코어카드로 정리합니다. 다음 실험은 감이 아니라 플레이북에서 아직 시도하지 않은 항목에서 뽑습니다.
ab-testing으로 실험을 제대로 설계하고, growth-engine으로 결과를 쌓아가면, 테스트를 하면 할수록 팀의 판단 기준이 정밀해집니다.
Skills 활용의 Next Level: 지식 데이터로 고도화하기
지금까지 소개한 스킬들은 누구나 설치해 바로 활용할 수 있는 오픈소스 스킬입니다. SEO 분석, 광고 소재 제작, 콘텐츠 검수, GTM 전략 설계, A/B 테스트 운영처럼 반복되는 마케팅 업무의 속도와 완성도를 크게 높여줍니다.
하지만 공통된 한계도 있습니다. 스킬만으로는 우리 회사의 비즈니스 맥락까지 알 수 없습니다. 내부 지식과 연결되어 있지 않다면, 아무리 정교한 스킬을 활용하더라도 결과물은 결국 범용적인 프레임워크와 공개 정보에 기반한 제안에 머물 수 있습니다.
예를 들어 conversion-ops는 전환율을 높이기 위한 랜딩 페이지 개선안을 제시할 수 있습니다. 하지만 전환율이 높았던 고객군은 누구였는지, 세일즈 과정에서 반복적으로 등장한 허들은 무엇이었는지, 어떤 메시지가 계약과 전환으로 이어졌는지까지는 판단하기 어렵습니다.
여기서 필요한 것이 지식 데이터입니다. 고객 인터뷰와 세일즈 콜 기록, CRM 데이터, 채널별 캠페인 성과, 경쟁사 포지셔닝 분석, 제품 문서, 유저 행동 데이터는 모두 AI가 더 정확한 판단을 내리기 위해 참고할 수 있는 맥락이 됩니다.
이런 지식이 스킬과 연결되면, AI는 일반적인 UX 체크리스트를 제안하는 데서 그치지 않습니다. 전환 고객과 이탈 고객의 행동 데이터를 바탕으로 어떤 페이지를 먼저 개선해야 하는지, 어떤 메시지를 우선 검증해야 하는지까지 판단할 수 있습니다.
ThinkingAI의 Agentic Engine은 이러한 연동을 위해 설계됐습니다. 사전에 만들어진 스킬을 단순히 실행하는 것을 넘어, 유저 행동 데이터와 자사 지식 베이스를 기반으로 스킬이 작동할 수 있는 운영체계를 만들었습니다.
오늘 소개한 마케팅 스킬을 그대로 활용할 수도 있고, 우리 회사의 톤앤 매너와 데이터 구조에 맞는 커스터마이징한 스킬을 운영할 수도 있습니다. 공개 스킬로 업무 방식을 표준화하는 것이 1단계라면, 회사의 데이터와 지식이 연결된 스킬로 더 정교한 판단과 실행을 반복하는 것이 Skills 활용의 2단계입니다.
마치며
AI 시대의 마케팅 경쟁력은 단순히 더 많은 콘텐츠를 만들거나, 더 많은 실험을 빠르게 실행하는 데서만 만들어지지 않습니다. 중요한 것은 반복 업무를 어떤 방식으로 표준화하고, 그 과정에서 쌓이는 고객·캠페인·제품 데이터를 어떻게 다음 의사결정에 연결하느냐입니다.
오픈소스 Skill은 마케팅 업무를 더 빠르고 일관되게 수행하기 위한 좋은 출발점이 될 수 있습니다. 하지만 비즈니스의 실제 고객 데이터, 세일즈 맥락, 캠페인 성과, 유저 행동 데이터가 연결될 때 비로소 AI는 범용적인 조언을 넘어 우리 회사에 맞는 판단과 실행을 제안할 수 있습니다.
결국 Skill은 업무를 수행하는 방식이고, 지식 데이터는 그 업무의 판단 기준입니다. 두 가지가 함께 연결될 때 마케팅 팀은 더 적은 인원으로 더 정교한 SEO, 광고, 콘텐츠, 전략, 실험 운영 체계를 만들 수 있습니다.
오늘 설명드린 마케팅 Skills, 우리 고객의 데이터 기반으로 어떻게 작동하는지 확인하고 싶다면, ThinkingAI Agentic Engine 데모를 신청하세요.
