책이 세상을 바꾼다

  ● 지은이: 챗대리(박진주)

  ● 페이지: 308

  ● 판형: 170 * 240

  ● 도수: 2도

  ● 정가: 24,000원

  ● 발행일: 2025년 3월 10일

  ● ISBN: 979-11-93229-31-6 93000

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_도서 내용

따라하면 바로 되는 AI 마케팅 자동화 실습서다. 저자가 실무에 활용할 수 있도록 수많은 학습과 시행착오를 거쳐 만들었다. 몇십 분이면 자동화가 가능할 것을 몇 시간, 하루 종일 시름하는 독자라면, 이 책으로 생산성 향상을 이뤄보기 바란다. 이 책의 내용을 하나하나 따라하며 학습하고 응용하여 여러분의 시간을 절약해주는 자신만의 자동화 프로세스를 만들어보기 바란다. 단순한 것은 AI에게 맡기고 창의적인 일에 집중하는 일잘러가 되어보자.

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_대상 독자

AI를 활용하기 위해 챗GPT 유료 버전을 구독했지만 뭘 해야 할지 난감한 김대리

신제품 출시를 앞두고 광고 카피와 배너를 기획해야 하는 박대리

광고 기획에 사용할 적절한 이미지 때문에 머리 아픈 이너웨어 브랜드 마케팅팀 최매니저

생활용품 쇼핑몰을 운영 중인 온라인 셀러 A씨

최근 매출 정체로 고민이 많은 코딩 교육 플랫폼을 운영 중인 김대표

_목차

머리말

이 책에서 진행하는 실습 프로젝트 미리보기

프롤로그

일러두기

1장_마케팅 자동화의 핵심, 이것만은 꼭 알아두자

1.1 AI의 강점과 약점 이해하기

_ AI의 강점

_ AI의 약점

_ 맥락을 먼저 알려준 후 질문하세요

1.2 기본적인 프롬프팅 기술 익히기

_ 새로운 과제는 새 대화 창을 열어 물어보세요

_ AI가 참고할 수 있는 예시를 주며 질문하세요

_ 단계별로, 상세히 지시하세요

1.3 마케팅 업무별로 적합한 AI 도구 선택하기

2장_SNS 광고 제작 시간 90% 줄이기

2.1 AI 도구 소개: 클로드, 피그마, 브이캣.AI

_ 클로드

_ 피그마

_ 브이캣.AI

_ 데이터 수집하기

2.2 경쟁사 광고 분석하기

_ AI로 광고 데이터 분석하기

_ 경쟁사 광고 벤치마킹하기

_ 이미지를 바탕으로 벤치마킹하기

2.3 광고 카피 대량으로 생성하기

_ STEP 1. 확장 프로그램 설치 및 Claude API 키 발급하기

_ STEP 2. 타깃 목록 준비하기

_ STEP 3. 구글 시트에서 광고 카피 대량으로 생성하기

2.4 광고 배너 대량 생성하기

2.5 클릭 한 번으로 영상 광고 생성하기

3장_제작 비용 0원! AI로 맞춤형 광고 이미지 만들기

3.1 이미지 생성형 AI 종류와 개요

_ 미드저니

_ 달리

_ 이데오그램

_ 이마젠 3

3.2 AI 이미지 생성의 한계

3.3 AI 챗봇으로 이미지 프롬프트 만들기

_ STEP 1. 이미지 아이디어 구상하기

_ STEP 2. 프롬프트 생성하기

_ STEP 3. 프롬프트 다듬기

3.4 빙 이미지 크리에이터로 이미지 생성하기

3.5 AI 이미지로 광고 배너 만들기

_ 등산복 콘셉트의 배너 만들기

_ 골프복 콘셉트의 배너 만들기

4장_상세 페이지 제작, AI로 10배 빠르게 만들기

4.1 상세 페이지 제작 자동화 준비하기

4.2 상세 페이지 문안 자동 생성하기

4.3 상세 페이지 여러 개를 한 번에 만들기

5장_콘텐츠 마케팅 자동화로 1일 1포스팅하기

5.1 AI 도구 소개: make.com

_ 다양한 업무 자동화가 가능한 make.com

5.2 뉴스 스크랩 자동화하기

_ make.com 시작하기

5.3 뉴스레터 자동화하기

5.4 SNS 포스팅 자동화하기

6장_고객관리 자동화로 고객 만족도 300% 높이기

6.1 AI 도구 소개: 오픈AI 어시스턴트

6.2 고객 메일에 자동으로 답변 보내기

_ STEP 1. 메일 응답 챗봇 만들기

_ STEP 2. make.com으로 메일 자동 답변 시스템 만들기

6.3 인스타그램 댓글 자동으로 답변하기

_ STEP 1. 인스타그램 댓글 답변 봇 만들기

_ STEP 2. make.com으로 인스타그램 자동 답글 시스템 만들기

부록_마케팅 자동화를 위한 AI 도구 목록

_ n8n

_ Zapier

_ Manychat

_ 솔라피

_ 판다 AI

_ 타입캐스트

_ Notebook LM

찾아보기     

주요 내용

************* 챗대리의 마케팅 자동화 2원칙 **************

1. 무조건 AI에게 맡기지 마라

문제의 본질을 먼저 파악한 후, AI가 효과적으로 해결할 수 있는 부분만 맡겨라.

2. 업무별로 최적의 도구 조합을 선택하라!

이 책으로 자신에게 맞는 도구들의 조합을 찾아 나만의 일잘러 AI 시스템을 구축하라.

꾸준히 자동화하면 여러분의 “퇴근이 빨라집니다.”

이 책에서 함께 만들어보는 AI 마케팅 자동화 시스템(당장 실무 적용 가능)

1. 클로드, 챗GPT 등 각종 AI 도구를 조합해 광고 제작을 자동화하는 예제

2. 이미지 생성형 AI를 활용해 수십 개, 수백 개의 광고 이미지를 손쉽게 생성하는 예제

3. 개발자, 마케터, 기획자가 총동원되어야 했던 프로모션 페이지 제작을 마케터 한 명이 10배 빨리 끝내는 시스템

4. SNS 포스팅부터 고객 관리까지, 자동화를 통해 속도와 생산성을 10배 높이는 시스템

5. 기타 각 업무 상황에 맞는 최적의 AI 도구의 추천 및 사용 방법

이 책에 나온 구체적인 사례를 따라하다 보면 AI를 실무에 어떻게 활용하면 될지 감이 잡히게 될 것이고, AI에 대한 막연한 두려움 대신 자신감을 얻을 것입니다.

_저자 서문 중에서

AI 시대에도, ‘내 일’에 집중하는 것이 먼저입니다

매일같이 쏟아지는 AI 관련 뉴스와 신제품 출시 소식, 끊임없이 변하는 기술 트렌드를 접하다 보면 이런 생각이 들 때가 있습니다.

‘나, 혹시 뒤처지고 있는 건 아닐까?’ ‘새로운 기능이 나왔는데 당장 써봐야 하나?’

결론부터 말씀드리면, 여러분은 결코 뒤처진 것이 아닙니다. 모든 기술을 일일이 따라잡을 필요는 없습니다. 중요한 것은 ‘내 업무’ ‘내 마케팅 목표’에 맞춰 정말 필요하고 유용한 것만 제대로 익히고, 그것들을 일상 업무나 프로젝트에 ‘효과적으로 접목’하는 것입니다.

이 책은 마케터들이 AI로 작업 방식을 효율화하고, 그 변화를 통해 ‘실질적인 생산성 향상’을 어떻게 이룰 수 있는지 알 수 있도록 기획되었습니다. 지난 몇 년간 AI는 엄청난 속도로 발전해왔고, 이제는 기업 규모나 업종, 개인의 전문 분야에 관계없이 누구나 손쉽게 이를 활용할 수 있는 시대가 되었습니다. 문제는 그 다양함이 ‘장점’이자 동시에 ‘혼란의 원인’이라는 사실입니다. 그 결과, 저는 많은 마케터들이 다음과 같은 고민을 안고 있다는 사실을 알게 되었습니다.

1. “AI 도구가 너무 많은데, 대체 뭘 써야 할까?”

다양한 도구 사이에서 무엇을 선택해야 할지 혼란스럽기만 합니다. 하지만 실제로 업무나 학습 과정에서 자주 쓰이는 도구는 극히 일부입니다. 그러므로 이 책에 서는 한국 마케팅 상황에 꼭 필요한 도구들을 엄선하여 추천합니다.

2. “AI를 마케팅 실무에 적용해서 정말 성과를 낼 수 있을까?”

예를 들어, AI 챗봇에게 종합적 사고를 요구하는 마케팅 전략 작성을 맡기면 실망스러운 결과를 얻을 수 있습니다. 하지만 다양한 타깃층에 맞춘 개인화 카피를 대량 작성하는 것은 사람보다 수십, 수백 배 빠른 속도로 가능하죠. 이 책에서는 이처럼 실무에 적용해서 효과를 볼 수 있는 AI 자동화 방식만 모아 설명합니다.

3. “새로운 도구가 나오면 지금 배운 게 소용없어지진 않을까?”

AI 분야는 끊임없이 진화하고 있습니다. 오늘 배운 도구가 내일이면 경쟁사의 새로운 모델에 밀려 구식이 될 수도 있습니다. 하지만 기술 발전의 방향은 ‘자동화’, ‘효율화’ 그리고 ‘개인화’라는 굵직한 축을 따라가고 있습니다. 이 책의 핵심은 어떤 상황에서, 어떤 지점에 이 기술을 결합해야 업무 효율이 극대화되는지 이해하고 응용하는 방법을 배우는 데 중점을 두고 있습니다. 즉, 도구 그 자체보다 그것을 실무에 적용하는 방식과 사고방식을 익히는 데 초점을 맞춘다고 보면 됩니다.

추가로 당부하고 싶은 점은 이 책 하나로 “AI 활용법을 섭렵하겠다”라기보다, 여러분만의 지속 가능한 학습 시스템을 구축하는 출발점으로 삼으라는 것입니다. 기술의 발전 속도를 따라잡기에 어려워 보입니다. 그렇더라도, 매주 5분에서 10분 정도만 투자해 신뢰할 만한 소수의 정보 출처를 통해 최신 정보를 확인하고, 매주 한 시간 정도만 할애해 내 업무에 적용해보세요. 그러면 어느새 새로운 도구가 나오더라도 당황하지 않고 유연하게 대처하는 능력을 갖추게 될 것입니다.

_저자 소개

지은이 챗대리(박진주)

이커머스 스타트업 마케팅팀에서 커리어를 시작으로, KT 계열 광고대행사인 플레이디에서 프로젝트 매니저(PM)로 활동하며 다양한 브랜드의 캠페인을 진행했다. 현재는 AI 활용 강사로 활동하며, AI 기술을 실무에 효과적으로 적용하는 방법을 전파하고 있다. 유튜브 채널 <챗대리의 Ai연구소>를 운영하며 누구나 AI를 친근하고 유용하게 사용할 수 있도록 돕는 콘텐츠를 제작 중이다.

PUBLY에 기고한 글로는 ‘챗GPT로 1시간 만에 마케팅 제안서 작성하는 법’, ‘일잘러가 제미나이를 데이터와 기획에 활용하는 6가지 방법’ 등이 있으며, 패스트캠퍼스에서 ‘ChatGPT for Business’ 강의의 멘토로도 활동하며 실질적이고 실무 중심의 교육을 제공했다.

AI를 통해 업무와 삶을 더 스마트하게 만드는 방법을 연구하고 공유하는 데 집중하고 있다.

_상세 이미지

                                                                                                _끝

2023년 4월 초판 기준

  ● 저자: 박규하

  ● 페이지: 272

  ● 판형: 신국판변형(150*213)

  ● 도수: 4도

  ● 정가: 18,000원

  ● 발행일: 2022년 11월 4일

  ● ISBN: 979-11-978880-2-1 93000

 [오탈자 사이트] 

[강컴] [교보] [반디] [알라딘] [예스24] [인터파크]

_도서 내용

유튜브는 어떤 것을 근거로 추천한 영상이 내가 즐길 수 있는 영상이라고 판단하는 걸까? SNS 게시물의 추천 알고리즘은 어떤 원리일까? 같은 돈을 지불하고도 상품의 노출빈도가 다른 이유는 무엇일까? 우리가 매일 사용하는 서비스의 뒤에는 AI가 있고, 그 중심에 추천 알고리즘이 있다. 우리가 추천 알고리즘을 알아야 하는 이유이다. 마케터, 기획자, 개발자, 크리에이터 등 모두가 알아야 할 IT 상식에 관한 이야기 책이다.

_대상 독자

마케터가 추천알고리즘을 이해하고 있다면, 가장 효과적인 성과를 내는 마케팅을 할 수 있습니다.

기획자는 어떤 과정에 추천 알고리즘을 적용할지, 더 멋진 제품을 만들 수 있을지, 아이디어를 얻을 수 있습니다.

개발자라면 적용하려는 분야에 따라 더 적합한 알고리즘을 선택해 추천 시스템을 구현할 수 있습니다. 이 책이 힌트를 줄 수 있습니다.

크리에이터, 블로거라면 내 콘텐츠가 어떤 원리로 사용자에게 추천되는지를 이해할 수 있습니다.

콘텐츠를 매일매일 소비하는 우리 모두는 추천 알고리즘을 이해하면 좀더 똑똑한 소비를 할 수 있게 해줍니다.

 _목차

 프롤로그

 1부 | 추천 알고리즘을 이해하는 8가지 기본 토대

1장_ 추천 시스템의 시대

우리는 아주 빠르게 변화하는 시대에 살고 있습니다

우리는 지금 추천 시스템 속에서 살고 있습니다

인공지능과 추천 시스템은 동의어가 아닙니다

2장_ 선호도 조사

선호도 조사와 협업 필터링

선호도 조사: 명시적 레이팅과 암묵적 피드백

3장_ 협업 필터링: 아마존의 추천 시스템

아마존에 대해 먼저 알아봅니다

사용자 기반 협업 필터링

아이템 기반 협업 필터링

협업 필터링 적용 사례

4장_ 해시태그와 메타데이터

메타데이터

해시태그

콘텐츠 분석

사용자 취향

5장_ 콘텐츠 기반 추천 시스템

콜드 스타트 문제

콘텐츠 기반 추천 시스템

영화 추천 서비스 예시

<기생충>을 좋아하는 사용자 A 예시

<어바웃타임>을 좋아하는 사용자 B 예시

필터 버블(콘텐츠 편식)

 주요 내용

AI는 어떻게 내가 보고싶은 뉴스를 보여줄까?

당신의 시간으로 돈을 버는 알고리즘의 비밀

교양으로 읽는 모두의 알고리즘

유튜브 넷플릭스는 어떻게 당신을 조종하는가

이 책으로 여러분이 얻을 수 있는 것!

AI가 가장 많이 활용되는 분야인 ‘추천 알고리즘’을 이야기합니다. 그러나 다른 기술 서적처럼 수학이나 공학 같은 어려운 내용은 없으니 안심하셔도 됩니다.

1. AI는 아직 ‘조금 부족하지만 착한 친구’에 가깝습니다. 추천 알고리즘을 이해하고 서비스를 이용한다면, 조금 부족하지만 착한 친구인 AI가 상품이나 콘텐츠를 더 똑똑하게 추천할 수 있게 유도할 수 있습니다.

2. 온라인 광고에 적용된 추천 알고리즘을 이해하면 보다 적은 돈으로 더 많은 효과를 누릴 수 있습니다. SNS에 적용된 추천 알고리즘을 이해하고 사용하면, 효율적인 방법으로 팔로워를 늘릴 수도 있습니다.

3. 광고나 SNS, 유튜브나 넷플릭스, 쿠팡이나 카카오 같은 각종 서비스의 추천 알고리즘을 활용하고 싶은 사람에게 도움을 줄 수 있습니다. 추천 알고리즘을 활용하려고 고민하는 사람에게는 각 분야의 대표적인 서비스의 사례에서 아이디어를 얻을 수 있습니다. 개발자 또는 엔지니어에게는 쉽게 읽을 수 있는 추천 알고리즘 입문서의 역할을 할 수 있습니다.

­­무엇을 다루는가

이 책의 전반부에서는 추천 시스템을 이루는 기본적인 원리를 다루고, 중반부에는 기술이 발전하게 된 계기를, 그리고 후반부에서는 기업들이 실제 서비스에서 적용하고 있는 추천 시스템을 알아봅니다.

1부. 추천 알고리즘을 이해하는 8가지 기본 상식

추천 시스템의 시대

선호도 조사

협업 필터링: 아마존의 추천 시스템

해시태그와 메타데이터

콘텐츠 기반 추천 시스템

프로그래밍으로 구현한 무의식: 모델 기반 협업 필터링

하이브리드 추천 시스템

GPU와 인공지능

2부. 추천 알고리즘은 어떻게 활용되고 있는가

실시간/비실시간 추천 시스템

넷플릭스의 추천 시스템

유튜브의 추천 알고리즘

페이스북의 뉴스피드와 랭킹 알고리즘

개인 최적화 광고와 추천 시스템

시간의 변화와 추천 시스템

“만약, 이 책을 읽은 여러분이 SNS를 이용해 더 강력한 전파력을 갖기 원한다면, 12장에서 설명한 페이스북의 뉴스피드 추천 알고리즘을 읽어 보길 권합니다. 대부분의 SNS에서는 특정 게시물에 대하여 다른 사람과의 관계와 반응, 상호작용 그리고 적절한 시간을 바탕으로 우선순위를 높게 책정합니다.

추천 시스템을 사용하는 회사에 입사하는 분이라면, 회사의 서비스를 이해하는 데에 분명 도움이 될 겁니다. 추천 시스템처럼 보이지 않는, 검색을 해야 하는 서비스도 마찬가지입니다. 검색을 주력으로 사용하는 서비스는, 보이지 않는 곳에서 추천 시스템을 적절히 사용해야 합니다.

만약, 추천 시스템을 사용하지 않고 있다면, 추천 시스템을 적용해 발생할 수 있는 이익을 제안해도 좋습니다. 이 책의 독자인 여러분이 제안할 멋진 서비스가 벌써부터 기대됩니다.

추천 시스템에 관심이 많은 엔지니어라면, 이 책의 끝이 많이 아쉬울 겁니다. 이 책에서는 직접 구현해 볼 예제나 코드와 그에 대한 설명이 전혀 없기 때문입니다. 그러나 적어도 이 책을 통해 어떤 분야를 더 학습하면 좋을지, 어떤 원리를 적용한 알고리즘을 서비스에 사용해야 할지 아이디어를 얻을 수 있을 겁니다. 예제를 원하는 엔지니어라면, 인터넷을 통해 어렵지 않게 예제를 구할 수 있을 겁니다. 엔지니어분들이 만들어 낼 멋진 추천 시스템을 기다리겠습니다.”
_에필로그 중에서

_저자 소개

지은이 ­­­

박규하

울산과학기술원(UNIST) 전기전자컴퓨터공학부 컴퓨터공학과를 졸업하였다. 대학 재학 중 ㈜페달링(현. 클래스101), ㈜엔스푼즈 등 교내 초기 스타트업에서 기업가마인드를 연마하였고, 이후 뜻이 맞은 대학후배들과 함께 리뷰 기반 병원 추천 플랫폼을 창업하기도 했다. 대학 졸업 후에는 성인 대상 코딩 부트캠프인 ㈜코드스테이츠에 합류하였고, 소프트웨어 엔지니어링 부트캠프(SEB; Software Engineering Bootcamp)에서 교육 엔지니어(Educational Software Engineer) 및 ㈜코드스테이츠의 블록체인 엔지니어링 부트캠프(BEB; Blockchain Engineering Bootcamp)에서 블록체인 엔지니어로서 로서 어려운 내용을 쉽게 설명하는 능력을 키웠다. 현재는 커뮤니티 기반 정치 SNS 플랫폼인 ㈜옥소폴리틱스에서 블록체인 디렉터로 활동하며 사내 블록체인 프로덕트를 전두지휘하고 있다.

“추천 시스템은 어떤 서비스에 어떻게 적용하느냐에 따라 검색 성능을 높여주는 시스템이 될 수도 있고, 판매량을 예측하는 시스템이 될 수도 있다. 규모가 작은 서비스에서는 간단한 설계와 알고리즘을 통해 추천 시스템을 적용할 수도 있다. 추천 시스템이 적용된 SNS 등을 활용하거나, 온라인 광고 시스템을 이용하는 분에게는 추천 시스템에 대한 이해도를 높이는 데에 도움이 될 것이다. 추천 시스템의 도입을 고민하거나, 쉬운 설명으로 추천 시스템을 이해하고자 하는 분에게 작은 도움이 되었으면 한다.”

.

_상세 이미지

                                                                                                _끝

2022년 10월 기준