인사이트 · 2026. 9. 28.
AI 광고 표시 의무 총정리: 대상, 사례, 처벌 범위
AI 광고 초안 한 건을 놓고 인물, 상품, 사업자의 역할과 매체를 확인합니다. 가상인물 표시와 광고 표시의 차이, 시행 중인 규정과 시행 예정 조항을 질문 16개로 설명합니다.
TOPICS
#마케팅 실무
마케팅 실무 태그 모음은 관련 인사이트 75편과 클래스 126편을 함께 살펴보는 목록입니다.
전체 201편
인사이트 75편
인사이트 · 2026. 9. 25.
메타 뮤즈 한국 활용 전망: 해외 사례와 국내 이용 조건 구분하기
메타 뮤즈는 외부 서비스에서 일을 수행하는 개인 AI 에이전트입니다. 공식 발표와 해외 사용 사례를 읽고 현재 가능한 일과 예정 기능을 구분한 뒤, 한국에서 필요한 계정 연결과 결제 조건을 정리합니다.
인사이트 · 2026. 9. 24.
GPT-6 아스트라 활용: 서비스 비교표 요청하고 확인하기
가상 서비스 세 곳의 자료로 GPT-6 아스트라에게 비교표를 요청합니다. 빠진 정보를 미확인으로 남기고, 원문과 비용 조건을 대조한 뒤 요구사항을 바꿔 다시 확인하는 연습입니다.
인사이트 · 2026. 9. 24.
LG 에이아이돌 캠페인 읽기: 제품 기능, 댓글과 성과 구분하기
LG전자가 만든 에이아이돌의 멤버 설정과 제품 기능, 데뷔 과정을 살펴봅니다. 사진과 댓글로 조회수, 반응과 판매 효과를 구분하고 내 캠페인의 확인 항목을 만드는 방법을 설명합니다.
인사이트 · 2026. 9. 22.
Gemini 쇼핑 사용 조건: 한국 지원 여부와 상품 비교 연습
Gemini 쇼핑의 지원 국가와 계정 조건을 먼저 확인하고, 상품 비교와 결제를 구분합니다. 한국에서 쇼핑 기능이 열리지 않아도 가상 상품 세 개로 비교 기준을 연습할 수 있습니다.
인사이트 · 2026. 9. 22.
Googlebook 이해하기: 가격, 앱 호환과 구독 혜택 비교 연습
Googlebook의 기기 가격과 앱 호환, 휴대폰 연결 조건을 구분합니다. 구매 없이 공식 사양표를 읽고, 구독 혜택을 현금 할인과 나누어 계산하는 연습을 합니다.
인사이트 · 2026. 9. 21.
실행형 AI 비교: 클로드 코워크 통합 뒤 클로드와 챗GPT Work, 제미나이 스파크, 그록봇 차이
클로드, 챗GPT Work와 코덱스, 제미나이 스파크, 그록봇을 자료 위치와 실행 환경, 사용량 기준으로 비교합니다. 작은 파일 만들기로 결과를 확인하고, 내 컴퓨터가 켜져 있어야 하는 작업을 구분하는 연습을 담았습니다.
인사이트 · 2026. 9. 17.
클로드 코워크(Claude Cowork)와 채팅 통합 정리: 바뀌는 것과 내 계정 적용 시점
코워크와 채팅 통합은 작업 모드를 먼저 고르던 단계를 줄이는 변경입니다. 내 계정의 적용 여부를 확인하고, 작은 안내문을 작성해 내용 확인과 수정을 연습하는 방법을 정리합니다.
인사이트 · 2026. 9. 16.
세일즈포스 인 클로드: CRM 기록을 읽고 확인하는 첫 연습
세일즈포스 인 클로드는 고객과 영업 기록을 읽고 수정 제안을 만드는 플러그인입니다. 연결 없이 가상 기록 두 건을 검토하는 연습부터 시작해, 조직 설정이 끝난 뒤 기록 한 건을 조회하고 원자료와 대조하는 방법을 설명합니다.
인사이트 · 2026. 9. 15.
클로드 프로젝트 지침 쓰는 법: 첫 연습과 업무 예시 3개
프로젝트 지침을 처음 저장하고 새 대화에서 적용 여부를 확인해 봅니다. 업무용 지침 예시 3개와 자료를 넣는 위치, 팀 공유 권한도 구분합니다.
인사이트 · 2026. 9. 15.
미드저니 사용법: 첫 이미지 준비부터 저장, 프롬프트와 요금 이해하기
가상 컵 이미지의 프롬프트를 먼저 준비하고, 구독이 있다면 웹에서 생성해 저장하고 비교합니다. GPU 시간과 요금제, 공개 설정, 오류가 생겼을 때 확인할 항목도 설명합니다.
인사이트 · 2026. 9. 15.
뤼튼(Wrtn) 사용법: 첫 광고 문구 만들기와 무료 범위 확인
뤼튼에서 가상 상품의 광고 문구를 요청하고 사실과 길이를 확인하는 방법을 설명합니다. 2026년 10월 4일 도구 17종과 로그인 전후 이용 범위, 무료 제공 조건도 함께 살펴봅니다.
인사이트 · 2026. 9. 15.
퍼플렉시티 사용법: 첫 검색부터 출처 원문 확인까지
퍼플렉시티에서 질문을 보내고 답변의 출처를 원문과 대조하는 순서를 안내합니다. 기존 화면 예시와 현재 모드, 요금제 및 프로젝트 사용 조건도 함께 설명합니다.
인사이트 · 2026. 9. 15.
메타 광고 라이브러리 API 가이드: 화면 검색부터 조회 범위 이해하기
경쟁사 광고를 화면에서 찾아 3개만 기록해 봅니다. 광고 라이브러리와 API의 조회 범위, 광고 성과를 단정하면 안 되는 이유, 요청과 응답을 읽는 방법을 설명합니다.
인사이트 · 2026. 9. 15.
제미나이(Gemini) 무료 범위와 한도 정리: 요금제 4종 가격까지
제미나이 무료 계정에서 짧은 공지를 요약하고 사용량 한도를 확인합니다. 무료 기능과 제한, 긴 문서를 읽는 분량, 한국 요금제를 구분해 필요한 조건부터 판단합니다.
인사이트 · 2026. 9. 15.
유튜브 수익 조건 이해하기: 500명, 1,000명과 실제 입금의 차이
유튜브 수익화는 신청 자격을 채우는 일과 심사, 수익 발생, 입금이 서로 다릅니다. 500명 팬 후원과 1,000명 광고 조건을 구분하고 가상 채널의 부족분을 계산한 뒤 내 채널의 수익 창출 화면에서 확인해 봅니다.
인사이트 · 2026. 9. 15.
제미나이(Gemini) 사용법: 첫 질문부터 결과 확인까지
구글 계정으로 제미나이를 열고 가상 모임 메모를 정리해 봅니다. 답을 원문과 비교하는 방법, 도구와 모델 선택, 무료 한도와 요금제 차이를 설명합니다.
인사이트 · 2026. 9. 15.
AEO 최적화 적용 절차: 362편을 점검하며 정한 5단계
AEO는 검색과 AI 답변에서 내 콘텐츠가 정확히 이해되고 참고될 수 있도록 개선하는 작업입니다. 2026년 9월에 362편을 점검한 기록을 바탕으로, 글 한 편의 답변과 근거부터 확인하는 다섯 단계를 설명합니다.
인사이트 · 2026. 9. 14.
마케터를 위한 통계 기초: 평균, 중앙값, 표준편차를 광고 데이터로
광고 소재 두 개의 14일치 전환율로 통계 개념을 차례로 확인합니다. 평균이 같은 두 소재가 중앙값과 표준편차에서 달라지는 과정을 계산으로 보여 주고, 흩어짐이 클 때 무엇을 해야 하는지와 차이를 언제 믿어도 되는지까지 정리했습니다.
인사이트 · 2026. 9. 14.
랜딩페이지 전환율 높이는 법: 이탈을 확인하는 4단계 진단
랜딩페이지는 광고나 링크를 눌러 처음 도착한 페이지입니다. 가상 자료로 방문부터 신청 완료까지의 비율을 계산하고, 단계별 이탈과 측정 오류를 확인해 수정할 후보를 고릅니다.
인사이트 · 2026. 9. 14.
마케팅 전략 프레임워크 총정리: SWOT, STP, 4P를 사례 하나로 잇기
SWOT은 현재 조건을, STP는 고객과 차별점을, 4P는 실행 방법을 정리하는 도구입니다. 가상 예약 서비스 사례에서 각 결과를 연결하고 근거와 가설을 구분하는 방법을 연습합니다.
인사이트 · 2026. 9. 14.
마케팅 지표 계산 공식 총정리: 캠페인 하나로 12개 지표 구하기
가상 캠페인의 같은 데이터로 광고와 주문 지표를 계산하고, 고객 생애가치에 필요한 별도 가정을 구분합니다. 계산기에 넣을 첫 식과 기대값, 비용 범위에 따른 해석을 함께 확인합니다.
인사이트 · 2026. 9. 14.
마케팅 KPI 설정 총정리: 채널별 예시 30개와 목표값 정하는 법
KPI는 목표의 진행이나 성과를 확인하려고 선택한 핵심 지표입니다. 가상 가입 자료로 계산 기준과 목표값을 적고, 채널별 30개 예시 가운데 필요한 지표를 고르는 방법을 정리했습니다.
인사이트 · 2026. 9. 12.
구글 애즈 AI Max 자동 전환: 대상과 현재 설정 확인하기
2026년 9월 AI Max 자동 전환 대상과 동적 검색 광고의 2027년 2월 일정을 구분합니다. 캠페인 하나의 기능 상태를 기록하고 검색어, 문구, 도착 페이지를 확인하는 순서를 설명합니다.
인사이트 · 2026. 9. 12.
미트 프록시(Meat Proxy) 뜻과 유래, 워크슬롭과 다른 점
미트 프록시는 AI가 만든 결과를 읽거나 확인하지 않고 그대로 중계하는 사람을 비꼬는 표현입니다. 유래와 워크슬롭의 차이를 살펴보고, 초보자가 확인한 부분과 모르는 부분을 나눠 전달하는 방법을 알아봅니다.
인사이트 · 2026. 9. 10.
클로드 맥스(Claude Max) 집단소송 정리: 5배와 20배가 무엇의 배수인지
클로드 Max의 5배와 20배 표기가 사용량을 오해하게 했다는 미국 소송의 주장과, 공식 한도 설명을 구분합니다. 6월 최초 제기와 9월 통합 소장 제출 경과, 5시간 한도와 주간 한도 읽는 법을 설명합니다.
인사이트 · 2026. 9. 9.
AI 생산성 역설: 빨라진 초안 뒤에 남는 검토와 품질 기준
AI로 초안은 빨리 쓰는데 왜 총 작업 시간은 줄지 않을까요? 조사에서 확인한 내용과 품질 기준이 높아졌다는 해석을 구분하고, 작성과 검토 시간을 나누어 비교하는 방법을 설명합니다.
인사이트 · 2026. 9. 8.
클로드 커머스 에이전트: 상품 추천을 확인하고 GA4로 측정하기
클로드 커머스 에이전트는 쇼핑 안내와 판매자 업무를 연결하는 개발용 참조 코드입니다. 가상 상품 세 개로 추천 결과를 확인하는 연습부터 시작해, 실제 결제와 변경 승인, 성과 수치와 GA4 측정의 범위를 구분합니다.
인사이트 · 2026. 9. 8.
힉스필드 N3on AI 라이브: 발표와 실제 기록 비교
N3on과 힉스필드의 AI 라이브 발표를 2026년 9월 8일 채널 기록과 비교합니다. 무한 방송이라는 주장과 확인된 다시보기 길이, 누적 조회수와 동시 시청자 수를 구분하는 방법을 설명합니다.
인사이트 · 2026. 9. 7.
기업 AI 도입 실패율 읽는 법과 데이터 준비 순서
AI 도입률, 정착률, 프로젝트 중단 전망은 서로 다른 수치입니다. 국내외 조사의 측정 대상을 구분하고, 업무 하나를 골라 데이터와 성과 기준을 준비하는 방법을 가상 문의 분류 사례로 설명합니다.
인사이트 · 2026. 9. 7.
지메일, 독스, 킵 라이브 사용법: 말로 찾고 초안 확인하기
지메일은 메일에서 답을 찾고, 독스는 문서 초안을 만들며, 킵은 메모와 목록을 정리합니다. 앱별 요금제와 기기 조건을 확인하고 영어 예문으로 연습한 뒤 원본과 비교하는 방법을 안내합니다.
인사이트 · 2026. 9. 5.
나노바나나 2와 프로 차이: 첫 이미지 만들기와 비용
나노바나나의 모델 이름과 제미나이 앱 및 API 가격을 구분합니다. 웹에서 컵 이미지 한 장을 만들고 저장한 뒤 색상만 수정해 결과를 비교하는 첫 연습을 안내합니다.
인사이트 · 2026. 9. 3.
Meta Core 설정 데이터 공유 제한 정리: 뜻, 광고 영향, 대응 방법
Meta Core 설정 안내를 받았을 때 데이터 소스와 제한 범위를 확인하는 방법입니다. 보관한 메일과 관리 화면을 바탕으로 URL 조건의 영향, 카테고리 검토와 수집 설정 점검을 설명합니다.
인사이트 · 2026. 9. 3.
쿠팡과 네이버 쇼핑의 robots.txt 읽기: AI 봇 차단과 파트너스
쿠팡과 네이버 쇼핑의 robots.txt를 읽으며 AI 봇 차단과 검색 노출의 차이를 알아봅니다. 특정 봇 규칙과 별표 규칙을 구분하는 연습, 쿠팡 파트너스의 판매 수수료와 추적 범위, 우리 사이트의 판단 기준을 설명합니다.
인사이트 · 2026. 8. 24.
제미나이 학생 요금제: 무료 신청 조건과 자동 결제 확인하기
한국 학생의 1년 무료 혜택은 Google AI Plus입니다. 개인 계정과 학생 인증 조건, 신청 완료 확인, 무료 기간 종료 후 청구액을 읽는 순서를 설명합니다.
인사이트 · 2026. 8. 23.
그록봇 사용법: 첫 작업 연습과 공유 컴퓨터, 요금 확인
그록봇에서 가상 광고 데이터를 정리하는 첫 작업을 연습합니다. 사용자 단위 공유 컴퓨터, 승인 규칙과 현재 지원 요금제 및 추가 사용료를 구분하고, 멈췄을 때 확인할 순서를 설명합니다.
인사이트 · 2026. 8. 22.
GEO 잘하는 업체 찾는 법과 검증 기준 5가지
GEO 업체를 고를 때는 수행 범위, 답변 관찰 조건, 실제 출처 URL과 측정 기준을 함께 확인합니다. 준이아빠블로그의 기존 화면과 GA4 기록을 예로, 계약 전에 요청할 자료와 숫자를 읽는 방법을 정리했습니다.
인사이트 · 2026. 8. 21.
클로드 아카데미 무료 강좌, 초보자가 첫 레슨부터 시작하는 방법
클로드 아카데미는 앤트로픽의 무료 학습 사이트입니다. 강좌를 전부 듣기보다 Claude 101의 첫 레슨부터 시작해 작은 요청을 직접 해보고, 한국어 화면과 수강 기록, 실습 비용을 구분하는 방법을 정리했습니다.
인사이트 · 2026. 8. 20.
메타 어드밴티지+ 크리에이티브 AI 이미지 생성: 실물 일관성과 사용 범위 정리
메타 광고의 제품 이미지 생성, 전체 이미지 생성, 배경 생성은 적용 형식과 목적이 다릅니다. 원본과 생성 후보를 대조하는 연습부터 결과물 사용 범위까지 설명합니다.
인사이트 · 2026. 8. 19.
클로드 Gmail 연결과 초안 저장, 발송 전에 확인할 것
Gmail 커넥터는 클로드가 메일을 읽거나 초안을 저장하도록 연결하는 기능입니다. 기존 초안 저장 화면을 보면서 연결 권한과 실행 승인을 구분하고, 메일을 보내지 않는 첫 연습을 해봅니다.
인사이트 · 2026. 8. 18.
힉스필드 투자 발표 읽기: 투자금, 기업가치와 연환산 매출의 차이
힉스필드의 4억 달러 투자금과 54억 달러 기업가치, 7억 달러 연환산 매출은 서로 다른 숫자입니다. 발표를 읽는 방법과 영상 AI 플랫폼 선택에 적용할 기준을 설명합니다.
인사이트 · 2026. 8. 16.
제미나이 노트북(Gemini Notebook) 사용법: PDF와 문서 정리하기
제미나이 노트북(Gemini Notebook)은 업로드한 PDF와 문서, 웹 자료를 바탕으로 질문에 답하고 요약과 오디오 개요를 만드는 AI 연구 도구입니다. 기존 NotebookLM에서 이름이 바뀐 이유와 자료 업로드, 인용 확인, 업무 활용법을 정리했습니다.
인사이트 · 2026. 8. 16.
Google Sheets AI 함수 사용법: 문의 다섯 건으로 시작하기
Google Sheets의 =AI()와 =Gemini()를 가상 문의 다섯 건으로 연습합니다. 셀 주소와 참고 범위부터 결과 생성, 오분류 수정과 다시 확인하는 순서까지 설명합니다.
인사이트 · 2026. 8. 16.
Google Workspace Studio 사용법: 가상 자료로 첫 자동화 만들기
Workspace Studio의 시작 조건, 단계와 변수를 가상 업무 메모로 익힙니다. 테스트 실행의 실제 동작을 확인하고, 본인에게 오는 알림과 활동 기록으로 결과를 검토하는 순서를 설명합니다.
인사이트 · 2026. 8. 13.
클로드(Claude) 텍스트 워터마크 적용 범위와 탐지 한계 정리
클로드 텍스트 워터마크는 지원 모델의 출력에 넣는 기계 판독용 표식입니다. 표식 탐지와 작성자 판정이 어떻게 다른지, 글을 교정하거나 번역할 때 어떤 작업 기록을 남기면 되는지 정리했습니다.
인사이트 · 2026. 8. 13.
Grok 4.6 점수와 요금 읽기: 장문 요청 비용 계산하기
그록 4.6의 출시 당시 61점은 정답률이나 현재 순위가 아닙니다. 평가 버전과 API 요금 구간을 구분하고, 입력과 출력 토큰을 넣어 요청 한 건의 비용을 계산하는 방법을 익힙니다.
인사이트 · 2026. 8. 12.
ChatGPT 무료 무제한 범위: 텍스트, 도구 한도와 광고 구분하기
ChatGPT의 무료 무제한은 일상 텍스트 대화에 적용됩니다. 파일과 이미지의 별도 한도, 유료 Go의 광고 여부, 광고 개인화와 광고 제거의 차이를 예시로 확인합니다.
인사이트 · 2026. 8. 12.
클로드 소네트 5 API 가격: 입력과 출력 비용 계산하기
소네트 5의 표준 API 단가는 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 10달러입니다. 월 구독료와 API 요금을 구분하고, 계산기로 요청 한 번의 예상 비용을 계산한 뒤 실제 사용량과 청구 내역을 확인하는 방법을 설명합니다.
인사이트 · 2026. 8. 12.
납치광고 뜻과 작동 방식: 원치 않는 앱 이동과 쿠팡 규제 경과
정상적인 제휴 링크와 원치 않는 강제 이동을 사례로 구분합니다. 쿠팡 관련 공식 처분과 후속 보도를 나누어 읽고, 파트너 링크 한 건을 점검하는 방법을 설명합니다.
인사이트 · 2026. 8. 12.
구글애즈 GA4 AI 기능 정리: Ask Advisor, 대시보드, 벤치마킹
Google Ads와 GA4의 AI 요약, Ask Advisor, 프롬프트 대시보드를 구분합니다. 기능이 보이는 계정에서 첫 질문을 하고 답을 보고서와 대조하는 방법, 벤치마킹을 읽는 기준을 설명합니다.
인사이트 · 2026. 8. 12.
구글 네이버 앱 MAU 역전 정리: 2026년 7월 데이터와 마케터 시사점
2026년 7월 구글 앱 MAU가 네이버 앱을 앞섰다는 소식을 사례로 통계 읽는 법을 익힙니다. 앱 사용자 수와 검색 유입을 구분하고, 우리 사이트의 방문 수와 비중을 직접 비교해 봅니다.
인사이트 · 2026. 8. 12.
미니맥스 H3 이해하기: 영상 비용과 한국 이용 조건
미니맥스 H3로 만들 수 있는 짧은 영상과 음향을 알아봅니다. 2K 직접 생성과 재생성 비용을 계산하고, 공개 가중치와 공식 서비스의 이용 조건을 구분하는 연습을 안내합니다.
인사이트 · 2026. 8. 12.
유튜브 수익 조건 읽는 법: 현재 기준과 2027년 변경 비교
구독자 수와 시청 조건을 함께 읽는 방법, 2027년 2월 변경 사항, 기존 채널이 확인할 내용을 가상 채널 연습으로 설명합니다.
인사이트 · 2026. 8. 5.
GPT-Live 사용법: 말하는 중에 요청을 바꾸고 확인하기
ChatGPT 음성 대화에서 설명을 듣다가 요청을 바꾸는 연습을 해봅니다. 말하면서 듣는 풀 듀플렉스의 뜻과 검색 작업을 따로 처리하는 구조도 설명합니다.
인사이트 · 2026. 8. 5.
그록(Grok) 사용법: 첫 질문부터 무료 한도와 요금제까지
그록에서 가상 회의 메모를 정리하고 원문과 대조하는 첫 연습을 안내합니다. 무료 한도와 네 가지 요금제, Imagine, Build, Automations, 그록봇의 차이를 설명합니다.
인사이트 · 2026. 8. 4.
GenOffice 시작하기: 무료 편집과 AI 비용, 문서 저장 확인
GenOffice는 문서, 시트, 슬라이드, PDF, HTML과 Markdown을 다루는 무료 데스크톱 앱입니다. 내 컴퓨터에 맞는 설치 파일을 고르고, 복사본 한 문장을 수정한 뒤 저장 결과를 확인하는 순서를 설명합니다.
인사이트 · 2026. 8. 4.
GEO 최적화 하는 법: 가장 먼저 할 일과 순서 정리
GEO(생성형 엔진 최적화)는 챗GPT, 제미나이 같은 AI의 답변에 내 콘텐츠가 근거로 활용될 가능성을 높이기 위해 정보와 접근성을 개선하는 작업입니다. 처음 시작할 때 무엇부터 확인해야 하는지, 기술 기반과 콘텐츠 전략을 준이아빠블로그의 기존 관찰 화면과 함께 순서대로 정리했습니다.
인사이트 · 2026. 8. 4.
클로드(Claude) 무료로 어디까지 되나: 실제로 해볼 수 있는 일 정리
클로드 무료 계정으로 작은 표를 정리하고 합계와 차트를 확인해 봅니다. 무료로 가능한 기능, 유료 기능, 사용량 한도에 걸렸을 때 할 일을 구분합니다.
인사이트 · 2026. 8. 3.
콘텐츠 SEO 전략 정리: 무엇을 쓸지 정하는 3층 기준과 아웃라이어
콘텐츠 SEO 전략은 누구의 어떤 질문에 답할지 정하는 기준입니다. 인지층, 관심층과 핵심층은 이 글의 기획 틀이며, 짧은 예제로 주제와 형식을 정하고 실제 결과를 확인하는 방법을 설명합니다.
인사이트 · 2026. 8. 3.
Meta MCP와 Meta CLI 비교: 대화형 조회와 반복 작업 선택하기
Meta 광고를 대화로 조회하는 MCP와 명령으로 조회하는 CLI의 준비 조건을 비교합니다. 같은 계정과 기간으로 첫 보고서를 확인하고, 반복 실행에 필요한 조건을 익힙니다.
인사이트 · 2026. 8. 3.
크롤링됨 - 현재 색인이 생성되지 않음에 JS 파일이 많을 때 할 일
Search Console의 미색인 목록에 JS와 CSS 주소가 많을 때 파일과 본문 페이지를 먼저 구분합니다. 특정 사이트의 사례를 바탕으로 URL 목록을 읽고, 실제로 확인할 페이지를 고르는 순서를 설명합니다.
인사이트 · 2026. 8. 1.
클링 AI와 Veo 영상 만들기 비교: 예시를 보고 비용 계산하기
클링과 Veo, Seedance, Wan의 영상 예시를 보고 필요한 기능을 고르는 방법입니다. 60초 환산 가격과 한 번에 만드는 길이를 구분하고, 구독 크레딧과 API 비용 및 재시도 예산을 계산합니다.
인사이트 · 2026. 8. 1.
AX 뜻과 DX 차이: 업무 하나로 AI 전환을 시작하는 방법
AX는 AI를 업무 절차와 판단에 연결하는 전환입니다. DX와의 관계, 자료와 책임자 준비, 토큰 사용량의 한계를 살펴보고 가상 회의 메모로 검수 기준을 만드는 연습을 합니다.
인사이트 · 2026. 8. 1.
Gemini Omni 사용법: 영상에서 바꿀 것과 유지할 것 정하기
Gemini Omni로 영상을 대화하며 고치는 방식을 공식 데모로 살펴봅니다. 바꿀 요소와 유지할 요소를 나눠 요청하고 결과를 확인하는 연습, Veo와의 차이 및 API 비용을 안내합니다.
인사이트 · 2026. 8. 1.
Google Ads MCP 입문: 연결 확인부터 첫 성과 리포트까지
Google Ads MCP로 광고 성과를 조회하는 흐름과 첫 결과 확인법을 설명합니다. 현재 인증 요건, 계정 선택, 비용 단위와 검색어 검토 순서를 정리했습니다.
인사이트 · 2026. 8. 1.
Meta MCP 입문: 광고 리포트 조회와 설정 변경 구분하기
Meta MCP의 계정 연결부터 첫 광고 리포트 확인까지 설명합니다. 조회와 쓰기 권한, 신규 광고 생성과 활성화, 기존 예산 변경의 차이를 구분합니다.
인사이트 · 2026. 8. 1.
블로그 검색 노출이 되지 않는 이유: 색인, 순위, 검색어 폭 점검
블로그 글을 Google 검색에서 찾지 못할 때 조회 조건과 현재 색인부터 확인합니다. 평균 순위와 노출만으로 원인을 단정하지 않고, 검색어와 본문을 대조해 다음 점검을 정하는 방법을 안내합니다.
인사이트 · 2026. 7. 24.
블로그 SEO 6개월 기록: 검색 실적을 읽고 다음 글 정하기
준이아빠블로그의 6개월 검색 실적을 바탕으로 클릭, 노출과 방문자 수를 구분합니다. 글 발행량과 유입을 함께 읽는 방법, 사이트 구조 변경 때 확인할 점, 다음 콘텐츠를 고르는 기준을 정리했습니다.
인사이트 · 2026. 7. 18.
페이스북 광고 계정 비활성화 대응: 제한 확인부터 검토 요청까지
Meta 광고가 제한되면 계정 이름보다 제한 대상과 사유를 먼저 확인합니다. 비즈니스 지원 홈에서 기록을 남기고, 결제와 보안 조치 또는 검토 요청으로 이어가는 순서를 설명합니다.
인사이트 · 2026. 3. 6.
제로클릭 시대의 마케팅 전략: 클릭 없이 성과를 만드는 법
제로클릭 콘텐츠는 외부 링크를 열지 않아도 필요한 내용을 이해할 수 있게 만듭니다. 검색 조사 수치를 읽는 조건과 게시물 초안 작성, 노출 및 문의 성과를 함께 확인하는 방법을 연습합니다.
인사이트 · 2026. 2. 23.
Google Ads API 입문: 첫 보고서 조회와 지표 단위 확인
캠페인 보고서 한 행을 기준으로 Google Ads API의 필드와 GAQL을 익힙니다. 비용 단위, 전환수, PMax 조회와 다른 매체 자료를 합칠 때의 확인 순서를 설명합니다.
인사이트 · 2026. 2. 20.
GA4 direct/none이 많을 때: 원인 8가지와 UTM 점검 순서
GA4의 (direct) / (none)은 명확한 유입 출처가 없는 트래픽을 뜻합니다. 직접 방문과 출처 누락을 구분하고, 보고서 확인부터 UTM 링크 작성과 결과 대조까지 순서대로 살펴봅니다.
인사이트 · 2026. 2. 12.
메타 어트리뷰션 윈도우 정리: 클릭 후 7일, 조회 후 1일 차이
메타 광고의 클릭 후 7일과 조회 후 1일이 어떤 구매를 포함하는지 가상 사례로 비교합니다. 보고서 비교와 광고 세트 설정 변경을 구분하고 GA4 수치와 대조하는 순서를 설명합니다.
인사이트 · 2026. 2. 12.
301, 302 리디렉션 차이와 SEO 영향: 마케터가 알아야 할 원리
301과 302는 주소 이동이 영구적인지 임시적인지 알리는 응답입니다. 가상 캠페인 페이지를 예로 이동 요청서를 만들고, 최종 주소와 UTM, 응답 상태를 확인하는 방법을 설명합니다.
인사이트 · 2025. 1. 1.
CRM 마케터라면 꼭 해야 할 3가지
CRM은 고객 관계를 데이터로 관리하는 일입니다. 가상 고객 다섯 명으로 자동 메시지의 대상과 제외 조건을 정하고, A/B 테스트의 해석과 개인화 및 채널 선택을 연습합니다.
클래스 126편
클래스
AI 마케팅 표시 의무와 내부 규칙 정하기
AI 마케팅 내부 규칙은 광고와 메시지의 사실 근거를 확인하고 사용한 자료와 승인 버전을 남기는 업무 기준입니다. 법령과 매체 규칙을 바탕으로 데이터 사용 범위와 게재 담당자를 정합니다.
클래스
AI 검색 트렌드 조사, 데이터랩과 키워드 묶기
AI 검색 트렌드 조사는 검색 도구에서 받은 자료를 AI로 정리해 관심 변화와 키워드 묶음을 살펴보는 작업입니다. 지수와 실제 검색 횟수를 구분하고 조회 조건과 원자료를 함께 확인합니다.
클래스
AI 고객 메시지 초안, 문의 답변과 알림톡과 뉴스레터
AI 고객 메시지 초안은 답변 기준과 확인된 사실을 AI에 주어 문의 답변이나 알림 문장을 만드는 작업입니다. 보내기 전에 없는 약속과 홍보 문구를 확인하고 수신자 및 발송 조건을 점검합니다.
클래스
GA4 데이터 AI 분석, 질문하고 검증하기
GA4 AI 분석은 웹사이트와 앱의 이용 데이터인 GA4 자료를 AI로 정리하고 원자료와 대조하는 작업입니다. 기간과 지표 정의를 명시하고 숫자의 변화와 원인 가설을 구분합니다.
클래스
AI 경쟁사 광고 조사와 광고 라이브러리 읽기
AI 경쟁사 광고 조사는 공개된 광고 문구와 이미지를 모아 AI로 특징을 정리하는 작업입니다. 관찰한 내용과 추정을 나누고 원문과 대조해 우리 광고에서 시험할 아이디어를 찾습니다.
클래스
AI 광고 이미지 소재 만들기와 검수하기
AI 광고 이미지 소재는 생성형 AI로 만들거나 수정한 광고용 이미지입니다. 원본 제품과 달라진 부분을 확인하고 사용 범위와 표시 조건을 검토한 뒤 게재합니다.
클래스
AI 광고 문안 변형 뽑기와 검수하기
AI 광고 문안 변형은 같은 상품의 사실과 조건을 유지하면서 첫 문장이나 강조점을 바꾼 후보를 만드는 작업입니다. 초안을 원자료와 대조한 뒤 게재할 문안을 고릅니다.
클래스
마케터의 AI 업무 지도 그리기
마케터의 AI 업무 지도는 어떤 업무를 AI에 맡기고 어떤 자료로 결과를 확인할지 정리한 목록입니다. 처음에는 계정 연결 없이도 광고 문안 한 개의 초안을 만들고 사실과 대조하는 작은 작업부터 시작할 수 있습니다.
클래스
제미나이 답변 검증 루틴: 출처 열기와 교차 확인
Gemini 답변 검증은 사용할 주장과 원문을 대조해 값, 단위와 적용 조건이 맞는지 확인하는 과정입니다. 맞는 내용과 틀린 내용, 확인할 수 없는 내용을 나누고 수정한 결과도 다시 대조합니다.
클래스
제미나이 딥 리서치(Deep Research) 사용법: 요청 문장과 검증
Gemini Deep Research는 조사 요청을 계획으로 정리하고 선택한 자료를 찾아 출처가 포함된 보고서를 만드는 기능입니다. 시작 전 범위를 확인하고 결과의 숫자와 조건을 원문에 대조합니다.
클래스
지메일 제미나이 작업 절차: 요약, 답장 초안, 메일 검색
Gmail의 Gemini는 메일 요약과 검색, 답장 초안을 돕습니다. 참고한 원문과 받는 사람, 금액 및 날짜를 대조하고 초안 저장과 발송을 구분해 사용합니다.
클래스
노트북LM(NotebookLM)으로 자료 조사하기: 자료 선택과 원문 대조
NotebookLM 자료 조사는 목적에 맞는 자료를 선택하고 질문한 뒤 원문과 답을 대조하는 과정입니다. 현재 Gemini Notebook이라는 이름으로도 제공되며 인용과 오디오 요약도 별도로 확인합니다.
클래스
제미나이 젬(Gems)으로 맞춤 도우미 만들기: 지시문과 파일, 공유
젬(Gems)은 반복해서 사용할 역할과 작업 규칙을 저장한 Gemini 맞춤 도우미입니다. 가상 문안으로 답을 확인하고 지시문을 수정한 뒤 저장해 다시 사용합니다.
클래스
자동화 안전장치, 발송 전 승인과 기록과 되돌리기
자동화 안전장치는 허용 범위를 정하고 중요한 실행 전에 내용을 확인하며 실행 기록과 복구 방법을 남기는 것입니다. 조회와 초안도 전달되는 자료와 후속 동작을 확인하고 작은 시험부터 시작합니다.
클래스
회의록 자동화, 녹음과 받아쓰기와 요약과 배포
회의록 자동화는 회의 음성을 글로 옮기고 결정 사항과 할 일을 정리해 문서로 저장하거나 공유하는 흐름입니다. 받아쓰기와 요약을 모두 확인하며 정하지 않은 담당자와 기한은 미정으로 남깁니다.
클래스
AI 메일 분류와 답장 초안, 사람이 확인할 것
AI 메일 자동화는 새 메일이 답장이 필요한 요청인지 AI가 먼저 판단해 분류하고, 요청이면 지난 이력을 참고해 답장 초안까지 만들어 두는 구성입니다. 발송은 사람이 초안을 읽고 고친 뒤에 하고, 수신자와 약속한 일정과 금액과 첨부는 사람이 확인합니다.
클래스
자동화할 일 고르기: 반복, 규칙, 되돌리기
자동화할 일은 얼마나 자주 반복되는지, 입력과 결과가 규칙으로 정해져 있는지, 틀렸을 때 사람이 되돌릴 수 있는지 세 가지로 고릅니다. 반복이 잦고 규칙이 분명하며 되돌리기 쉬운 일부터 시작하고, 판단이 크고 되돌리기 어려운 일은 AI가 초안까지만 맡습니다.
클래스
AI 업무 자동화 뜻과 규칙 자동화와 다른 점
AI 업무 자동화는 반복 업무의 실행을 프로그램에 맡기되, 조건문으로 적기 어려운 분류와 요약과 초안 작성 같은 판단 단계를 AI 모델에 맡기는 방식입니다. 규칙 자동화가 정해진 조건에 정해진 행동을 잇는다면, AI 자동화는 그 사이에 문장을 읽고 판단하는 단계를 끼워 넣습니다.
클래스
프롬프트 템플릿 만들기: 변수 자리와 팀 공유
프롬프트 템플릿은 반복해서 쓸 지시를 남기고 매번 바뀌는 자료와 조건을 빈칸으로 둔 요청 양식입니다. 사용 전에 빈칸을 채우고 결과를 확인하며 원본과 버전을 관리합니다.
클래스
긴 문서 프롬프트 설계하기: 나누기, 요약 사슬, 컨텍스트 한도
긴 문서 프롬프트 설계는 문서의 출처와 범위를 구분하고 필요한 근거를 찾아 답과 대조하는 방법입니다. 자료를 나누거나 요약할 때는 원문 위치와 예외 및 참조 관계를 남깁니다.
클래스
말투와 문체 지시하기: AI 티 나는 표현 걸러내는 법
말투와 문체 지시는 AI가 쓰는 글의 대상과 목적에 맞게 어조와 길이, 표현을 정하는 작업입니다. 원하는 예시를 주고 수정 결과에서 사실과 의미가 유지되는지 확인합니다.
클래스
퓨샷 프롬프트(Few-shot) 예시로 가르치기: 좋은 예와 나쁜 예 함께 쓰기
퓨샷 프롬프트(Few-shot Prompting)는 요청 안에 입력과 원하는 출력의 예시를 몇 개 넣는 방법입니다. AI가 따라야 할 형식과 판단 기준을 보여 주고 새로운 입력에도 맞게 적용하는지 확인합니다.
클래스
시스템 프롬프트와 사용자 프롬프트 차이, 프로젝트 지침이 하는 일 이해하기
시스템 프롬프트는 AI 서비스나 앱이 모델에 전달하는 기본 지침이고 사용자 프롬프트는 사용자가 보내는 요청입니다. 반복 규칙과 이번 작업의 조건을 나누되 앱의 개인 설정이 시스템 메시지와 같은 권한이라고 보지는 않습니다.
클래스
프롬프트 구조 설계하기: 역할, 목표, 자료, 제약, 출력 형식 다섯 요소
프롬프트 구조 설계는 AI 요청에서 목표와 자료, 조건 및 결과 형식을 구분해 적는 방법입니다. 필요하면 역할을 더하고 결과를 원자료와 대조해 빠진 조건을 보완합니다.
클래스
GEO 업체 검증 목록 만들기
GEO 업체 검증 목록은 업체의 약속을 측정할 수 있는 작업 항목과 측정 방식으로 바꿔 계약 전에 확인하는 점검표입니다. AI 답변 인용은 같은 질문에도 달라질 수 있으므로 건수 보장보다 목표 질문과 측정 방법이 적혀 있는지를 봅니다.
클래스
SEO와 GEO 우선순위 정하기
SEO와 GEO의 우선순위는 목표 페이지의 접근과 내용, 측정 상태를 확인해 막힌 문제부터 해결하는 순서입니다. 수정 전 기준값을 남기고 공통 기반을 개선하되 AI 서비스별 검색과 인용 조건은 따로 확인합니다.
클래스
개체와 브랜드 표기 일관성 맞추기
개체와 브랜드 표기 일관성은 회사, 제품, 사람 같은 대상을 분명한 이름과 정보로 설명하는 일입니다. 공식 이름과 별칭의 관계를 밝히고, 같은 이름을 쓰는 다른 대상을 주소와 소개 정보로 구분합니다.
클래스
AI 검색을 위한 페이지 구조 다듬기
AI 검색을 위한 페이지 구조 개선은 질문의 답을 찾기 쉽게 배치하고 대상, 수치, 조건과 출처를 분명하게 쓰는 일입니다. 표와 소제목은 내용에 맞게 쓰며 특정 형식을 따르는 것만으로 인용이 보장되지는 않습니다.
클래스
AI 크롤러 허용과 차단 기준 정하기
AI 크롤러 접근 제어는 수집 목적에 따라 봇별 허용 범위를 정하고 실제 서버 접근도 확인하는 일입니다. robots.txt의 수집 지침과 서버의 접근 제한은 다르며, 검색 허용이 인용을 보장하지는 않습니다.
클래스
AI 검색이 페이지를 고르고 인용하는 방식 이해하기
AI 검색 인용은 검색을 활용해 만든 답변에 관련 자료의 출처 링크를 표시하는 것입니다. 검색 순위가 높아도 출처로 선택된다는 보장은 없으며, 링크가 붙어 있어도 답변의 정확성은 원문에 대조해야 합니다.
클래스
AI 이미지와 영상 검수 목록: 손가락, 글자, 로고, 배경 오류
AI 이미지와 영상 검수는 결과물을 요청 조건과 원본 자료에 대조해 사용 전에 확인하는 일입니다. 화면과 글자, 제품 및 인물의 특징, 파일 규격과 권리를 살피고 수정 뒤 다시 확인합니다.
클래스
AI 이미지 저작권과 상업 사용 조건, 광고 표시 의무 확인하기
AI 이미지와 영상의 권리 확인은 결과물이 저작권으로 보호되는지, 도구 약관상 상업적으로 쓸 수 있는지, 광고에 AI 사용을 표시해야 하는지를 나눠 보는 일입니다. 세 가지는 근거가 서로 달라 하나를 확인했다고 나머지가 해결되지 않습니다.
클래스
AI 쇼츠 만드는 순서: 대본, 이미지, 영상, 음성, 자막
AI 쇼츠 제작은 대본과 장면 계획에 맞춰 이미지, 영상, 음성과 자막을 준비하고 짧은 영상으로 편집하는 작업입니다. 각 단계의 결과를 확인하며 길이와 내용을 조정합니다.
클래스
AI 영상 도구 비교: Veo, 클링, Seedance, 힉스필드, 소라 종료
AI 영상 도구 비교는 생성 모델과 그 모델을 이용하는 서비스의 조건을 함께 살펴보는 일입니다. 필요한 장면, 길이, 소리와 이용 권한을 정한 뒤 같은 조건의 비용과 결과를 비교합니다.
클래스
AI 영상 생성 뜻과 원리: 글에서 영상, 이미지에서 영상, 길이 한계
AI 영상 생성은 글이나 이미지 등의 입력을 바탕으로 움직이는 영상을 만드는 기술입니다. 소리 지원과 생성 길이는 모델 및 기능에 따라 다르며, 필요한 장면을 만든 뒤 결과를 확인하고 편집합니다.
클래스
인물과 캐릭터 일관성: AI 이미지에서 같은 얼굴 유지하는 법
캐릭터 일관성은 여러 이미지나 영상에서 같은 인물이나 캐릭터로 알아볼 수 있는 특징을 유지하는 일입니다. 기준 이미지와 유지할 특징을 정하고 장면마다 결과를 비교합니다.
클래스
AI로 사진 고치기: 배경 제거, 부분 수정, 화면 확장
AI 사진 편집은 원본 이미지를 넣고 배경을 제거하거나 일부를 수정하거나 화면 바깥을 생성해 넓히는 작업입니다. 바꿀 곳과 유지할 곳을 함께 요청하고 결과를 원본과 대조합니다.
클래스
AI 이미지 도구 비교: ChatGPT Images, 나노바나나, 미드저니, 큐원 이미지
AI 이미지 도구 비교는 ChatGPT Images와 나노바나나, 미드저니, 큐원 이미지(Qwen-Image)처럼 그림을 만드는 도구를 강점과 가격 체계, 상업 사용 조건으로 나눠 보는 일입니다. 성능 순위보다 맡길 작업과 결과물을 쓸 곳이 선택을 정합니다.
클래스
이미지 프롬프트 쓰는 법: 피사체, 구도, 조명, 스타일, 비율
이미지 프롬프트는 AI 이미지 도구에 원하는 장면을 설명하는 요청입니다. 피사체, 구도, 조명, 스타일과 비율 중 필요한 조건을 적고 생성 결과가 그 조건을 지켰는지 확인합니다.
클래스
AI 이미지 생성 뜻과 확산 모델이 그림을 만드는 원리
AI 이미지 생성은 글이나 참고 이미지를 받아 학습한 패턴으로 새 이미지를 만들어 내는 기술입니다. 널리 쓰이는 확산 모델은 무작위 잡음에서 시작해 프롬프트에 맞게 잡음을 조금씩 걷어 내며 그림을 완성합니다.
클래스
제미나이 활동 기록과 데이터 설정, 학습 사용 끄기와 기록 삭제 알아보기
Gemini의 활동 기록 보관(Keep Activity)은 개인 계정의 대화 저장과 서비스 개선에 영향을 주는 설정입니다. 설정 끄기, 기존 기록 삭제와 임시 채팅은 서로 다르며 피드백 제출 및 계정 종류에 따른 조건도 확인합니다.
클래스
챗GPT 이미지 생성 기초: Images 2.5 요청 문장 쓰는 법과 출처 표시
ChatGPT 이미지 생성은 문장이나 참조 이미지로 새 그림을 만들고 기존 그림을 편집하는 기능입니다. 원하는 부분만 고치라고 요청해도 다른 부분이 달라질 수 있으므로 원본과 결과를 대조합니다.
클래스
ChatGPT 답변 검증 루틴 만들기
답변 검증 루틴은 AI 답변에서 확인할 문장을 고르고, 환각 신호를 살피고, 원문과 대조하는 순서를 매번 같은 방식으로 되풀이하는 확인 절차입니다. 같은 대화에서 "확실해?"라고 되묻는 것은 원문 대조를 대신하지 못합니다.
클래스
제미나이 vs ChatGPT vs 클로드, 처음 고를 때 확인할 기준 알아보기
Gemini, ChatGPT와 Claude는 대화와 자료 작업을 돕는 AI 서비스입니다. 같은 입력의 정확성과 수정 부담을 비교하고 업무 도구 연결, 계정 조건 및 비용을 함께 확인해 선택합니다.
클래스
ChatGPT 광고 문안 작성과 표시 의무 이해하기
ChatGPT 광고 문안 작업은 브랜드 톤과 사실 근거를 먼저 건네고 여러 변형을 받은 뒤, 표시광고법과 추천보증 심사지침에 걸리는 표현을 걸러 내는 과정입니다. 문안을 누가 썼는지와 상관없이 광고 내용의 책임은 광고를 내는 사업자에게 있습니다.
클래스
ChatGPT 보고서와 회의록 작업 절차 익히기
ChatGPT 보고서 작업 절차는 원자료를 먼저 고정하고, 형식을 정해 초안을 받은 뒤, 초안의 수치와 결정 사항을 원자료와 대조하는 세 단계 흐름입니다. 회의록은 녹음과 녹취록이 원자료가 되고, 보고서는 올린 파일과 연결한 문서가 원자료가 됩니다.
클래스
챗GPT 웹 검색과 출처 확인: 인용 링크를 여는 습관
챗GPT 웹 검색은 인터넷에서 정보를 찾아 답과 출처를 제시하는 기능입니다. 출처가 있어도 정확성이 보장되지는 않으므로 원문에서 숫자와 날짜뿐 아니라 적용 조건까지 확인합니다.
클래스
노트북LM(NotebookLM) 뜻과 자료 올려 묻기, 오디오 개요 이해하기
노트북LM(NotebookLM)은 자료를 모아 질문하고 답변의 인용을 원문과 대조하며 요약과 학습 자료를 만드는 구글의 연구 도구입니다. 현재 이름은 제미나이 노트북(Gemini Notebook)이며 출처가 붙어도 내용 확인은 필요합니다.
클래스
ChatGPT 딥 리서치 사용법과 인용 확인하기
딥 리서치는 ChatGPT가 웹과 올린 파일, 연결한 앱의 자료를 여러 단계에 걸쳐 찾아 읽고 출처 링크가 붙은 보고서로 정리하는 조사 기능입니다. 인용 링크가 붙어 있어도 원문이 주장을 뒷받침하는지는 사람이 열어 확인해야 합니다.
클래스
나노바나나(Nano Banana) 2와 프로 차이, 제미나이 이미지 생성 알아보기
나노바나나(Nano Banana)는 Gemini 이미지 생성과 편집 모델의 이름입니다. 앱에서 선택한 모델과 제공 조건을 확인하고, 바꿀 부분과 유지할 부분을 함께 적은 뒤 결과를 원본과 대조합니다.
클래스
제미나이 라이브(Gemini Live) 켜는 법과 카메라 공유, 한계 알아보기
제미나이 라이브(Gemini Live)는 Gemini 모바일 앱에서 말로 질문하고 음성 답변을 이어 받는 기능입니다. 카메라와 화면을 공유할 수 있으며 대화 종료와 공유 중지를 구분하고 숫자와 이름을 원자료에 대조합니다.
클래스
지메일, 문서, 시트 안의 제미나이 버튼 위치와 하는 일 알아보기
Workspace 안의 Gemini는 Gmail, Docs와 Sheets 같은 업무 화면에서 요약과 초안 작성, 표와 수식 작업을 돕는 AI 기능입니다. 계정별 제공 조건과 참조 자료 및 적용할 변경을 확인하며 Gemini 앱과 구분합니다.
클래스
챗GPT 요금제와 사용 한도: Free, Go, Plus, Pro 비교
ChatGPT 요금제는 이용 가능한 기능과 포함 사용량을 정하는 구독입니다. 일상 텍스트 대화, 특정 모델, Work와 Codex, 파일 및 이미지의 한도는 서로 다르므로 안내된 범위를 확인합니다.
클래스
ChatGPT 캔버스 종료 뒤 문서 쓰고 고치는 방법
캔버스(Canvas)는 대화 옆 편집 창에서 글과 코드를 고치던 ChatGPT 기능입니다. 주력 모델에서 제거된 뒤에는 글쓰기 블록과 Work의 파일 생성, Word 추가 기능 등을 사용하며 수정할 범위와 유지할 사실을 명시합니다.
클래스
제미나이 요금제와 무료 범위, 학생 요금제 이해하기
개인용 Gemini 앱은 무료 범위와 Google AI Plus, Pro, Ultra 구독을 제공합니다. 비교할 것은 사용량 한도, 한 번에 처리하는 자료의 범위, 필요한 기능과 실제 청구 조건이며 회사 및 학교 계정은 별도 조건을 확인합니다.
클래스
GPT-6 아스트라 업무 브리프 쓰는 법
업무 브리프는 AI에게 맡길 목적, 자료, 결과 형식, 허용 범위와 검증 조건을 정리한 작업 지시서입니다. 빠진 조건을 줄이고 결과를 대조하는 데 쓰며 브리프를 적어도 결과 확인은 필요합니다.
클래스
제미나이(Gemini) 뜻과 앱, 모델, API 구분하기
제미나이(Gemini)는 구글이 만든 AI 모델의 이름이면서 그 모델로 대화하는 앱, 개발자가 부르는 API, 지메일과 문서 안의 도움 기능에까지 함께 붙은 이름입니다. 같은 이름이 네 곳에 쓰이므로 어느 화면을 말하는지부터 나누어 봐야 합니다.
클래스
데이터 리터러시 뜻과 숫자 읽는 법
데이터 리터러시는 자료를 읽고 집계 기준과 한계를 확인해 판단하고 설명하는 능력입니다. 숫자의 정의, 기간, 분모를 원래 건수와 함께 확인하는 것부터 시작할 수 있습니다.
클래스
SQL 기초 문법과 마케터가 쓰는 쿼리 예시
SQL(Structured Query Language)은 데이터베이스의 자료를 조회하고 다루는 언어입니다. 이 글에서는 원본 값을 바꾸지 않고 조건에 맞는 행을 고르고 집계하는 SELECT 문부터 익힙니다.
클래스
AB 테스트 뜻과 방법, p값과 표본 크기
AB 테스트는 대상을 무작위로 두 집단에 나누어 서로 다른 안을 적용하고 정한 지표를 비교하는 실험입니다. 처음에는 한 요소만 바꿔 차이를 이해하기 쉽게 설계합니다.
클래스
NPS(순추천지수) 뜻과 계산 방법
NPS(Net Promoter Score, 순추천지수)는 이 서비스를 주변에 권할 생각이 얼마나 있는지를 0에서 10까지로 물어 그 응답을 하나의 점수로 바꾼 지표입니다. 추천군 비율에서 비추천군 비율을 뺀 값이라 결과가 -100에서 100 사이로 나옵니다.
클래스
태블로와 루커 스튜디오 차이와 고르는 법
태블로와 루커 스튜디오는 흩어져 있는 데이터를 연결해 표와 차트로 만들고 여러 사람이 같은 화면으로 보게 해 주는 시각화 도구입니다. 원본 파일이나 서비스에 연결하고 필요한 권한을 가진 사람에게 보고서를 공유할 수 있습니다.
클래스
상관관계와 회귀분석 뜻과 차이
상관관계는 두 값이 함께 변하는 관계이고, 회귀분석은 값들 사이의 관계를 식으로 나타내는 방법입니다. 이 글의 피어슨 상관계수와 단순 선형회귀는 직선 관계를 다루며 계산만으로 원인을 증명하지 않습니다.
클래스
평균과 중앙값 차이와 구하는 법
평균은 모든 값을 더해 개수로 나눈 값이고, 중앙값은 값을 크기순으로 늘어놓았을 때 한가운데 오는 값입니다. 주문 금액처럼 큰 값 몇 건이 섞이는 자료에서는 두 숫자가 크게 벌어집니다.
클래스
표준편차 뜻과 구하는 법
표준편차는 값들이 평균에서 얼마나 떨어져 흩어져 있는지를 하나의 숫자로 나타낸 값입니다. 작으면 값들이 평균 가까이 모여 있고, 크면 멀리 퍼져 있다는 뜻입니다.
클래스
대시보드 뜻과 구성 요소
대시보드는 필요한 지표와 비교 기준을 모아 상태를 반복해서 확인하는 화면입니다. 어떤 질문에 답할지 정하고 지표의 정의와 기간, 출처 및 마지막 갱신 시각을 함께 표시합니다.
클래스
데이터 분석 뜻과 방법, 절차 4단계
데이터 분석은 자료를 모으고 정리하고 해석해 질문에 답하거나 새로운 질문을 찾는 일입니다. 확인한 사실과 추정을 구분해 다음에 확인하거나 실행할 일을 정합니다.
클래스
고객 여정 지도 그리는 법과 퍼널 차이
고객 여정 지도는 특정 고객이 목표를 이루는 과정에서 거치는 접점과 행동, 생각 및 감정을 정리한 그림이나 표입니다. 살펴볼 고객과 상황, 시작과 끝을 정해 만듭니다.
클래스
디지털 마케팅 뜻과 종류, 채널 지도
디지털 마케팅은 검색, 소셜, 이메일과 앱 같은 디지털 접점에서 고객에게 가치를 알리고 이용 경험을 개선하는 마케팅입니다. 얻을 수 있는 행동 기록을 확인해 운영을 조정하되 모든 사람의 반응을 빠짐없이 알 수 있는 것은 아닙니다.
클래스
온드, 언드, 페이드 미디어와 미디어 믹스
온드와 언드 및 페이드 미디어는 직접 운영하는 콘텐츠와 자발적으로 얻은 노출, 대가를 지급해 확보한 노출을 구분하는 방식입니다. 미디어 믹스는 목표에 맞게 여러 매체와 채널을 조합하는 계획입니다.
클래스
그로스 해킹 뜻과 실험 진행 방법
그로스 해킹은 제품과 마케팅, 데이터를 함께 살피며 가설과 실험으로 지속 가능한 성장 방법을 찾는 업무 방식입니다. 결과를 기록하고 배운 내용을 다음 판단에 반영합니다.
클래스
고객 페르소나 뜻과 만드는 법
고객 페르소나는 비슷한 필요와 행동을 가진 고객들을 대표하도록 만든 가상 인물입니다. 조사에서 확인한 상황과 목표, 불편을 정리해 상품과 안내를 설계할 때 참고합니다.
클래스
SEM (검색 엔진 마케팅) 뜻과 SEO 차이
SEM(Search Engine Marketing, 검색 엔진 마케팅)은 검색 결과 화면에서 유입을 얻는 활동 전체를 가리키는 말입니다. 검색 광고만 가리킬 때도 있고 SEO까지 포함할 때도 있어서, 쓰는 사람마다 범위가 다릅니다.
클래스
랜딩페이지 뜻과 구성 요소 7가지
랜딩페이지는 광고나 링크를 눌러 도착하는 페이지입니다. 캠페인에서는 상담 신청처럼 정한 목표 행동을 돕도록 구성하며, 약속한 내용과 조건 및 다음 행동을 분명하게 보여 줍니다.
클래스
포지셔닝 뜻과 포지셔닝 맵 그리는 법
포지셔닝은 특정 고객이 경쟁 대안과 비교해 우리 브랜드를 어떤 가치로 기억하길 원하는지 정하고 실행하는 활동입니다. 의도한 방향과 고객이 실제로 받은 인상을 구분해 확인합니다.
클래스
마케팅 믹스 4P 뜻과 4P 전략 세우는 순서
마케팅 믹스 4P는 제품(Product), 가격(Price), 유통(Place), 판촉(Promotion)을 함께 검토하는 틀입니다. 여기서 판촉은 할인뿐 아니라 광고, 홍보와 판매 안내 등을 포함합니다. 고객에게 제공할 가치와 실제 운영 조건에 맞게 네 항목을 조합합니다.
클래스
객단가 (AOV) 뜻과 계산 방법
객단가(AOV, Average Order Value)는 주문 한 건당 평균 결제 금액입니다. 기간 매출을 주문 건수로 나눠 구하고, 분모를 고객 수로 바꾸면 같은 기간의 매출에서도 다른 값이 나옵니다.
클래스
STP 전략: 세분화, 타깃팅, 포지셔닝 순서
STP 전략은 시장을 나누는 세분화(Segmentation), 집중할 고객을 고르는 타깃팅(Targeting), 경쟁 대안과 비교해 어떤 가치로 기억될지 정하는 포지셔닝(Positioning)을 연결하는 방식입니다.
클래스
브랜딩 뜻과 마케팅 차이: 브랜드 자산 만들기
브랜딩은 이름과 디자인, 상품과 서비스를 일관되게 관리해 사람들이 브랜드를 알아보고 특정 가치와 연결하도록 하는 활동입니다. 의도한 인상과 사람들이 실제로 받은 인상은 다를 수 있습니다.
클래스
OKR 뜻과 KPI 차이: 목표 설정 방법
OKR(Objectives and Key Results)은 이루려는 목표와 달성 여부를 확인할 핵심 결과를 함께 정하는 목표 관리 방식입니다. 목표는 원하는 변화를, 핵심 결과는 확인 가능한 성과와 기준을 설명합니다.
클래스
세그먼트 (고객 세분화) 뜻과 나누는 기준
고객 세그먼트는 비슷한 특성이나 행동, 필요를 기준으로 묶은 고객 집단입니다. 집단별 차이를 이해하고 상품, 안내나 서비스 개선에 활용합니다.
클래스
KPI (핵심성과지표) 뜻과 설정 방법
KPI(Key Performance Indicator, 핵심성과지표)는 중요한 목표의 진행이나 성과를 확인하려고 선택한 지표입니다. 실제 운영에서는 계산 기준, 목표값, 기간과 확인 주기를 함께 정합니다.
클래스
SWOT 분석 뜻과 작성 방법
SWOT 분석은 목표를 기준으로 내부의 강점과 약점, 외부의 기회와 위협을 정리하는 틀입니다. 근거를 함께 적고 중요한 조건을 비교해 대응 방안을 검토합니다.
클래스
마케팅 뜻과 하는 일: 광고, 브랜딩과 차이
마케팅은 고객에게 필요한 가치를 만들고 알리고 전달하며, 선택과 이용 경험을 확인해 개선하는 활동입니다. 광고는 그 안에서 매체에 비용을 내고 메시지를 전달하는 한 방법입니다.
클래스
앱 피처드와 브릿지페이지 (소개 기회와 도착 경로 설계)
피처드는 스토어가 선정해 앱이나 콘텐츠를 소개하는 노출이며, 브릿지페이지는 광고와 스토어 사이에서 서비스를 설명하는 웹 페이지입니다.
클래스
앱 성장주기별 캠페인 전략 (런칭, 성장, 성숙, 정착)
성장주기별 캠페인 전략은 앱의 사용자와 가치, 측정 및 수익 상태를 보고 지금 해결할 문제에 맞춰 목표와 예산, 평가 시점을 정하는 계획입니다.
클래스
앱 리퍼럴과 공유 설계 (추천이 일어나는 조건 만들기)
리퍼럴과 공유 설계는 사용자가 앱이나 콘텐츠를 다른 사람에게 소개할 계기와 연결 경로, 필요한 보상 조건을 정하고 이후 행동과 비용을 확인하는 작업입니다.
클래스
딥링크 실전 (유형별 작동 원리와 구축 선택)
딥링크 실전 구축은 링크의 목적지를 앱 화면과 연결하고 앱 설치, 로그인과 실행 환경에 따른 경로 및 실패 시 대안을 구현하고 시험하는 작업입니다.
클래스
앱 전환 이벤트 설계 (GA4 이벤트와 앱 캠페인 연결)
전환 이벤트 설계는 앱의 목표 행동과 수집 조건을 정의하고 기록을 검증한 뒤 광고 시스템에서 사용할 목표와 연결하는 작업입니다.
클래스
푸시 운영 (수신 권한과 광고 동의, 발송 설계)
푸시 운영은 앱 알림을 보낼 권한과 광고를 보낼 동의를 나눠 관리하고, 대상과 시점을 정해 발송하는 절차입니다.
클래스
적정 CPI 산정 (LTV 역산과 회수 기간)
적정 CPI 산정은 같은 설치 집단의 일정 기간 매출에서 관련 비용과 남겨 둘 금액을 빼 광고비의 계획 한도를 구하는 일입니다. 미래 매출의 불확실성과 현금 회수 시점도 확인해야 합니다.
클래스
애드 프러드 대응 (유형별 탐지와 계약 방어)
애드 프러드 대응은 광고 성과를 조작하는 부정행위를 의심 신호와 원자료로 조사하고 확인된 결과를 집행 및 정산에 반영하는 절차입니다.
클래스
리워드 캠페인 설계 (CPE, CPA와 보상 조건)
리워드 캠페인 설계는 보상 대상 행동과 완료 기준, 광고비 및 보상 지급 조건을 정하고 보상 이후 사용과 비용을 검증하는 작업입니다.
클래스
ASO 실전 (스토어 실험과 요소별 최적화)
앱 이름과 아이콘, 스크린샷, 리뷰를 요소별로 다듬고 스토어 공식 실험 도구로 검증하는 앱스토어 최적화의 실무 단계입니다.
클래스
AARRR 뜻과 해적 지표 5단계
AARRR은 획득, 활성화, 유지, 추천, 수익이라는 다섯 질문으로 서비스 상태를 살펴보는 지표 틀입니다. 각 행동과 측정 조건을 정한 뒤 개선할 곳을 판단하며 모든 사용자가 같은 순서를 거친다고 가정하지 않습니다.
클래스
리텐션 (Retention) 뜻과 계산법 3가지
리텐션(Retention)은 정한 시작 행동을 한 사용자 집단에서 이후의 정한 기간에 다시 활동한 비율입니다. 시작과 재활동 조건, 사용자 기준 및 관찰 기간과 계산 방식을 함께 적습니다.
클래스
ASO (App Store Optimization, 앱스토어 최적화)
앱스토어와 플레이스토어에서 앱이 더 잘 검색되고 더 많이 설치되도록 스토어 페이지를 최적화하는 작업입니다.
클래스
리워드 CPI (Reward CPI)
리워드 CPI는 설치 등 약정 조건을 충족한 사용자에게 보상을 제공하는 설치 캠페인을 가리키는 말입니다. 보상 지급 조건과 광고주의 과금 조건을 구분하고 설치 이후 사용도 확인합니다.
클래스
앱 개발 방식 (네이티브, 크로스플랫폼, 하이브리드, PWA)
네이티브, 크로스플랫폼, 하이브리드와 PWA는 앱을 만드는 대표적인 접근입니다. 한 서비스에서 섞어 쓸 수 있으며 변경할 화면과 기능이 어디에서 제공되는지 알아야 배포 일정을 판단할 수 있습니다.
클래스
앱스토어와 플레이스토어 (App Store, Google Play)
앱스토어와 플레이스토어는 애플과 구글이 각각 운영하는 앱 마켓입니다. 앱 정보를 확인하고 내려받는 곳이며 공개 다운로드 표시와 개발자용 설치 지표는 뜻이 다릅니다.
클래스
앱마케팅 (App Marketing)
앱마케팅(App Marketing)은 모바일 앱의 발견과 설치, 사용 시작, 재방문과 성과를 관리하는 마케팅입니다. 설치 수뿐 아니라 사용자가 필요한 일을 마쳤는지까지 확인합니다.
클래스
생성형 엔진 최적화 (GEO) 뜻과 SEO 차이
생성형 엔진 최적화(GEO, Generative Engine Optimization)는 생성형 AI 답변에서 콘텐츠가 근거로 활용되고 인용될 수 있도록 정보의 품질과 접근성을 개선하는 작업을 뜻합니다. 인용 여부는 서비스와 질문에 따라 달라집니다.
클래스
답변 엔진 최적화 (AEO) 뜻과 SEO 차이
답변 엔진 최적화(AEO, Answer Engine Optimization)는 검색의 답변 기능에서 콘텐츠가 유용한 답과 출처로 사용되도록 정보와 접근성을 개선하는 작업을 뜻합니다. 특정 문장 형식이 노출을 보장하지는 않습니다.
클래스
구글 서치 콘솔로 색인 상태 확인하기
Google 서치 콘솔(Search Console)은 사이트의 Google 검색 상태를 확인하는 무료 도구입니다. URL 검사로 주소 하나의 기록을, 페이지 색인 보고서로 여러 주소의 상태를 살펴봅니다.
클래스
정규 URL (Canonical) 이해하기
정규 URL(Canonical URL)은 같거나 매우 비슷한 내용의 여러 주소 중 대표로 삼는 주소입니다. rel="canonical"은 선호하는 대표 주소를 검색엔진에 알리는 신호이며 최종 선택은 다를 수 있습니다.
클래스
코어 웹 바이탈(LCP, INP, CLS)과 페이지 속도 알아보기
코어 웹 바이탈(Core Web Vitals)은 로딩, 조작 반응, 화면 배치의 안정성을 나타내는 LCP, INP, CLS 세 지표입니다. 같은 기기 종류와 측정 범위의 값을 기준과 비교합니다.
클래스
색인 (Indexing) 이해하기
색인 생성은 검색엔진이 페이지 내용을 분석해 검색에 사용할 정보를 저장하는 과정입니다. 크롤링과 다르며 내용을 가져왔어도 색인되지 않을 수 있습니다.
클래스
내부 링크와 URL 구조 이해하기
내부 링크는 같은 사이트 안의 페이지끼리 서로를 가리키는 링크입니다. 크롤러의 이동 경로가 되고, 어떤 페이지가 중요한지 알려 주는 신호가 됩니다.
클래스
robots.txt 알아보기
robots.txt는 사이트 최상위 주소에 두는 텍스트 파일로, 검색엔진 크롤러에게 어느 경로를 방문하지 말라고 알려 주는 규칙 목록입니다.
클래스
검색엔진 크롤러 (Search Crawler) 이해하기
검색엔진 크롤러는 인터넷의 링크를 따라다니며 페이지를 찾아 읽어 오는 자동 프로그램입니다. Google 검색에 쓰는 대표 크롤러는 Googlebot(구글봇)입니다.
클래스
검색엔진 최적화 (SEO) 이해하기
검색엔진 최적화(SEO)는 검색엔진이 페이지를 발견하고 저장하고 검색 결과에 보여주는 과정에 맞춰 사이트와 글을 정리하는 일입니다.
클래스
사이트맵 (Sitemap) 알아보기
사이트맵은 검색엔진에 알려 줄 페이지 주소와 선택적인 수정 정보 등을 모은 목록입니다. 주소 발견을 돕지만 제출만으로 크롤링이나 색인이 완료되지는 않습니다.
클래스
마케터를 위한 클로드(Claude) 활용하기
마케터가 클로드로 광고 자료와 콘텐츠 및 고객 의견을 정리하고 원자료와 대조하는 방법입니다. 작은 초안부터 시작해 반복해서 필요한 자료와 절차만 재사용합니다.
클래스
책임감 있는 AI 사용 익히기
AI를 일에 쓸 때 입력할 자료와 사용 조건을 확인하고 결과의 사실관계와 영향을 검토하는 태도와 절차입니다. 누가 무엇을 확인하고 승인할지 업무 기준에 맞게 정합니다.
클래스
프롬프트 엔지니어링 기본 익히기
프롬프트 엔지니어링은 AI에게 줄 자료와 요청을 구성하고, 결과를 확인하며 지시를 개선하는 일입니다. 원하는 작업과 결과 형식, 지켜야 할 조건을 구체적으로 적습니다.
클래스
AI Fluency 4D 프레임워크: AI와 일하는 네 가지 역량
AI와 효과적이고 안전하게 협업하는 데 필요한 네 가지 역량을 정리한 틀입니다. 무엇을 맡길지(Delegation), 어떻게 설명할지(Description), 결과를 어떻게 판단할지(Discernment), 결과에 어떻게 책임질지(Diligence)로 이뤄지며, 릭 데이컨과 조지프 펠러 교수가 만들고 앤트로픽이 교육 과정으로 공개했습니다.
클래스
AI 아부(Sycophancy) 알아보기: 모델이 동의만 하는 이유
AI가 사용자의 의견, 감정에 맞춰 사실보다 동의를 선택하는 경향을 말합니다. 사용자가 틀린 답을 주장해도 "맞다"고 동의하거나, 칭찬이나 반박 한마디에 답을 바꾸는 현상이 대표적인 예입니다.
클래스
할루시네이션(환각, Hallucination) 알아보기
AI가 사실과 다르거나 주어진 자료에 맞지 않는 내용을 사실처럼 제시하는 현상입니다. 지어낸 통계나 실제로 하지 않은 발언을 특정 인물의 말로 소개하는 경우가 대표적인 예입니다.
클래스
CAC (고객획득비용) 뜻과 계산 공식
CAC(Customer Acquisition Cost, 고객획득비용)는 신규 고객 한 명을 확보하는 데 든 평균 비용입니다. 고객의 기준과 획득 비용의 범위를 정한 뒤 총비용을 신규 고객 수로 나눕니다.
클래스
LTV (Lifetime Value) 뜻과 고객생애가치 계산법
LTV(Lifetime Value, 고객생애가치)는 고객 한 명이 거래 기간 동안 만드는 가치를 추정하거나 관찰한 값입니다. 매출 기준과 공헌이익 기준을 구분하고 관찰 기간 및 미래 가정을 함께 적습니다.
클래스
마케팅 퍼널 뜻과 단계별 전환율 계산
마케팅 퍼널은 고객이 목표 행동에 이르는 과정을 단계로 나눠 확인하는 틀입니다. 같은 집단의 순차 행동을 비교해 어느 단계에서 다음 행동으로 이어지지 않았는지 살펴봅니다.
클래스
어트리뷰션 (Attribution) 뜻과 기여 모델 6가지
어트리뷰션(Attribution)은 하나의 전환이 일어나기까지 거친 여러 접점 가운데 어느 채널에 성과를 얼마나 나눠 줄지 정하는 규칙입니다. 규칙에 따라 같은 전환 하나가 다른 채널의 성과로 기록됩니다.
클래스
ROI (투자수익률) 뜻과 계산 공식
ROI(Return On Investment, 투자수익률)는 정한 투자비용 대비 그 투자에서 남은 이익의 비율입니다. 계산에 넣은 이익과 투자비용의 범위를 명시해야 다른 ROI와 비교할 수 있습니다.
클래스
ROAS (광고 수익률) 뜻과 계산 공식
ROAS(Return On Ad Spend)는 광고비 대비 광고 성과로 집계한 매출이나 전환 가치의 비율입니다. 매출 기준 ROAS는 이익률이 아니며, 광고가 없었어도 발생했을 매출이 포함될 수 있습니다.
클래스
전환 (Conversion) 뜻과 전환 이벤트 설정 기준
마케팅의 전환(Conversion)은 사업 목표에 맞춰 미리 정한 행동이 완료되는 것입니다. 무엇을 완료로 볼지, 중복과 취소를 어떻게 처리할지 정해야 보고서의 건수를 비교할 수 있습니다.
클래스
API (Application Programming Interface)
서로 다른 프로그램이나 서비스가 서로 소통하고 데이터를 주고받을 수 있도록 만들어진 '약속된 연결 통로'입니다.