1. 어떤 상황에서 AI를 활용했나?

서울 강서구 등촌동에서 18석 규모의 무인 공유오피스 '함께워크 ON'을 운영하고 있습니다. 마케팅 담당 직원은 0명이고, 저는 본업(개발 일)과 병행하느라 홍보에 쓸 시간이 거의 없었습니다.

동네 가게가 손님을 만나는 통로는 이미 여러 갈래입니다. 네이버 검색광고, 네이버 플레이스(지도), 인스타그램·페이스북, 구글, 그리고 문의가 왔을 때의 문자 안내까지. 채널마다 운영 요령이 달라서 하나하나가 전문가의 영역인데, 대행사는 소액 예산을 뒷전으로 미루고, 직원을 뽑기에는 급여 부담이 컸습니다. 밤에 짬을 내어 직접 해 보아도 꾸준히 이어지지 않았습니다.

그래서 방향을 바꿨습니다. "내가 시간을 내서 마케팅을 하는" 대신, "AI가 마케팅을 대신 실행하고 나는 승인만 하는" 구조를 만들어 보기로 했습니다.

2. 어떤 AI를 어떻게 활용했나?

생성형 AI(구글 제미나이 계열 대규모 언어모델)를 실행 단계마다 역할을 나누어 썼습니다. 이 순환 구조를 자동으로 돌리기 위한 운영 체계는 제가 직접 개발해 제 가게에 쓰고 있습니다(도구 이름은 중요하지 않아서 여기서는 '체계'라고만 부르겠습니다).

한 바퀴의 순환은 다섯 단계입니다.

① 사업 정보 수집 — 가게 홈페이지 주소를 넣으면 AI가 영업시간·위치·좌석 구성·이용 후기 같은 실제 정보를 읽어 옵니다. 이후 모든 글은 이 "실측 정보"만 재료로 씁니다.

② 전략 설계 — AI가 손님을 유형별로 나누고(야간 작업 직장인, 1인 사업자, 시험 준비생 등 10개 유형), 유형마다 어떤 혜택을 어떤 채널로 알릴지 설계합니다. 특징은 AI가 자기 전략을 스스로 채점하는 '자가비평' 단계를 넣은 것입니다. 점수가 기준에 못 미치면 다시 만들고, 통과한 전략만 저에게 승인 요청이 옵니다. 이러한 전략은 추후 외부 및 내부의 성공했던 전략으로 지속해서 학습합니다.

③ 홍보물 제작 — 승인하면 손님 유형별 랜딩페이지(소개 페이지), 무료 혜택(적합 좌석 진단 등), 광고 문구·이미지가 자동으로 만들어집니다. 과장·허위가 섞이지 않도록 ①의 실측 정보만 쓰는 검증 게이트를 통과해야 발행됩니다.

④ 광고 집행과 응대 — AI가 네이버·메타(인스타그램/페이스북)·구글에 캠페인을 직접 등록하고, 제가 승인한 월 예산 한도 안에서 입찰가 조정·저성과 광고 정지·예산 재배분을 24시간 수행합니다. 신청이 들어오면 즉시 안내를 보내고, 수신 동의가 없는 사람에게는 발송 자체가 차단되며 야간(21시~08시)에는 광고성 발송이 자동 보류됩니다.

⑤ 성과 학습 — 노출·클릭·방문·신청 데이터가 매일 쌓이고, 성과가 좋은 문구·페이지만 남기고 나머지는 자동 교체됩니다(멀티암드 밴딧 방식의 실험). 그 결과가 다시 ②의 전략으로 돌아갑니다.

제가 하는 일은 아침에 1분짜리 보고를 읽고, 예산과 발행을 승인하는 것뿐입니다.

3. 활용 결과 어떤 변화가 있었나? (전부 실측, 2026.6.7~7.21 약 6주)

[만들어진 것]
- 마케팅 전략: 36차례 버전 갱신(현재 v36, 손님 유형 10개)
- 랜딩페이지: 누적 171개 생성 → 학습으로 교체·은퇴를 반복해 현재 12개 운영
- 무료 혜택(진단·계산기 등): 20종 운영
- 광고 캠페인: 누적 66개 생성 → 현재 10개 집행 중
- 학습 실험: 189건 가동

[7월 성과 (7.1~7.21, 운영 데이터 실측)]
- 광고 노출 381,268회 · 클릭 6,927회 (광고비 약 67.8만 원, 승인 한도 내 자동 집행)
- 홈페이지·랜딩 실방문 4,163명 (봇 1.9% 제외한 사람 기준 · 재방문율 57.4%)
- 인스타그램·페이스북 감성 스토리 광고 클릭률 7.19% (28일 누적, 노출 39,631회·클릭 2,850회) — 외부 업계 벤치마크의 페이스북 전 업종 평균 약 0.9%(LocaliQ/WordStream, 2024) 대비 약 8배
- 자동 최적화 3주간 주간 클릭률 0.59% → 6.65% (11배 개선, 이 기간 사람 개입 0회)

[고객 전환과 매출 — 가장 중요한 변화]
- 신청(리드) 누적 17건이 들어왔고, 이 17명 전원이 실제 이용 고객으로 전환되었습니다 (전환율 100%).
- 사업장 매출은 AI 운영 도입 전과 비교해 270% 증가했습니다 (자체 매출 장부 기준).
- 전원 전환이 가능했던 이유는 '많이'가 아니라 '정확히' 모았기 때문이라고 봅니다. 광고를 눌러 들어온 분이 진단(적합 좌석 찾기)에 참여하고, 수신 동의를 하고, 맞춤 안내를 받는 과정을 거치므로 — 신청 시점에는 이미 우리 가게가 자신에게 맞는지 확인을 마친 상태입니다. AI는 이 과정을 사람 없이 24시간 돌아가게 했습니다.
- 또한 전략으로 다양하게 세그먼트(고객 타겟층)를 만들고, 그 세그먼트별 독자 마케팅 전략을 펼칩니다. 직접방문해야하고 거리가 중요시하는 지정석/자유석같은경우에는 사업장 반경 5~7km, 비상주는 전국단위 및 대도시 집중 전략을 세그먼트별로 독자적으로 펼칩니다.
- 그 밖에 마케팅 수신 동의 45건 · 자동 안내 발송 201건.


[비용 관점의 변화]
- 마케팅 인건비: 0원 (담당자 채용 없이 운영)
- 제 투입 시간: 하루 1분 보고 확인 + 승인 (이전에는 밤에 불규칙하게 2~3시간씩 쓰다가 며칠 만에 중단하기를 반복)

4. 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가?

흔한 "AI로 글쓰기"에서 멈추지 않고, 전략→제작→집행→측정→학습의 순환 전체를 AI에게 맡긴 것이 차별점입니다. 그 과정에서 제가 직접 고안해 넣은 장치들입니다.

① AI의 자가비평 — AI가 만든 전략을 AI가 다시 채점하게 하고, 기준 미달이면 사람에게 보이지도 않게 했습니다. "그럴듯한 첫 결과"를 거르는 데 효과가 컸습니다.

② 실측 정보만 쓰는 환각 차단 게이트 — 홍보물은 가게의 실제 정보(위치·가격·후기)만 재료로 쓰도록 검증 단계를 강제했습니다. 동네 가게 홍보에서 과장·허위는 신뢰를 한 번에 무너뜨리기 때문입니다.

③ 성과 폐루프 — 잘된 것만 남기고 자동 교체하는 구조(누적 171개 → 운영 12개가 그 흔적입니다). 3주 만의 클릭률 11배는 사람이 아니라 이 순환이 만들었습니다.

④ 법적 안전장치의 자동화 — 수신 동의가 없으면 발송이 차단되고, 야간 광고성 발송은 자동 보류되며, 동의 시각·문구가 증빙으로 남습니다. 자동화일수록 법(정보통신망법)을 시스템이 지키게 해야 한다고 생각했습니다.

⑤ 실패에서 만든 감시자 — 신청 유실 사고를 겪은 뒤, 매일 아침 AI가 "광고→페이지→신청"의 전 구간을 순찰하며 고장을 먼저 알리는 감시자를 추가했습니다. 실패를 절차로 바꾼 것이 이번 활용에서 얻은 가장 큰 배움입니다.

5. 다른 사람도 따라 할 수 있나?

제 운영 체계 자체가 없어도, 순환 구조는 무료·저비용 도구로 그대로 따라 할 수 있습니다. 핵심은 도구가 아니라 "순서를 정해 두고 매주 돌리는 것"입니다.

① 정보 정리(30분): 가게의 실제 정보(위치·가격·영업시간·후기·자주 받는 질문)를 한 문서로 정리합니다. 이후 AI에게 글을 시킬 때 반드시 이 문서를 함께 붙입니다. — 과장 방지의 핵심입니다.

② 전략(1시간): 생성형 AI(제미나이·ChatGPT 등)에 위 문서를 주고 "우리 가게 손님을 3~5개 유형으로 나누고, 유형별 강조점·채널을 표로 만들어 달라"고 요청합니다. 결과를 다시 AI에게 "약점을 채점해 달라"고 시켜 한 번 걸러냅니다(자가비평).

③ 제작(2시간): 유형별로 홍보 문구·이미지 문안을 AI로 만들고, 미리캔버스·캔바 같은 도구로 페이지/포스터를 만듭니다. 발행 전에 ①의 문서와 대조해 사실만 남깁니다.

④ 집행(30분+자동): 네이버 검색광고·메타 광고관리자에 소액(하루 5천 원~)으로 등록하고, 플랫폼의 자동 입찰을 켭니다. 월 한도를 반드시 정해 둡니다.

⑤ 학습(주 1회 30분): 스프레드시트에 노출·클릭·문의 수를 채널·문구별로 적고, 가장 나쁜 것 하나를 끄고 가장 좋은 것을 변형한 새 안을 AI로 만들어 교체합니다. — 이 "끄고-갈아끼우기"를 몇 주만 반복해도 수치가 달라지는 것을 확인할 수 있습니다.

주의할 점 두 가지만 당부드립니다. 문자·이메일 안내는 반드시 수신 동의를 받은 사람에게만 보내야 하고(야간 광고성 발송 제한 포함), AI가 쓴 홍보 문구는 발행 전에 사실 여부를 꼭 직접 확인해야 합니다.

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[윤리·출처 표기]
- 본 사례의 사업장(함께워크 ON)은 제안자 본인이 운영하는 가게입니다. 고객 개인정보는 포함하지 않았으며, 첨부 화면의 지표는 개인 식별이 불가능한 집계값입니다.
- 모든 수치는 운영 데이터 실측값이며(2026.6.7~7.21), 고객 전환·매출 증가율은 사업장 자체 장부 기준입니다. 미측정 항목은 본문에 그대로 표기했습니다.
- 외부 인용: 페이스북 광고 전 업종 평균 클릭률 약 0.9% — LocaliQ/WordStream 벤치마크(2024).
- 활용 AI: 구글 제미나이(Gemini) 계열 LLM. 운영 자동화 체계는 제안자가 직접 개발.