단순한 명령으로는 AI가 원하는 수준의 결과를 내지 못합니다. 마케팅 성과를 끌어올리려면, AI에게 구체적이고 전략적인 질문을 던질 수 있어야 합니다. 프롬프트는 마케터가 다뤄야 할 가장 중요한 기술로 부상하고 있습니다.

더 나아가 단계적 사고(CoT), 다양한 선택지를 탐색하는 사고(ToT), 비선형 사고(GoT)라는 세 가지 핵심 프레임워크 기법을 활용하면 더욱 다채로운 프롬프트를 적용할 수 있습니다.

예를 들어, “고객 확보 전략을 유입/전환/유지 3단계로 나눠서 설명해줘”라고 하면 AI는 유입 경로 → 전환 전략 → 유지 전략의 흐름으로 정리합니다. 이는 특히 마케팅 전략의 시나리오 구상에서 유용하게 작용합니다.

하나의 작업물(프롬프트)를 여러 개로 쪼개서 분석하는 엔지니어링 기법이 COT입니다. 무언가를 수행하기 위한 최종 목표로의 진입 과정을 구조화 하고 단계별 프로세스를 구체적으로 요청하는 방법입니다.

예를 들어, “MZ세대를 위한 마케팅 캠페인을 3가지 제안해줘”라고 프롬프트를 설계하면, AI는 각 캠페인의 컨셉, 장단점, 타겟별 반응 예측 등을 제시합니다. 이는 전략 다변화에 큰 도움이 됩니다.

프롬프트를 입력할 때 다양한 가능성을 열어두는 방법으로, AI가 스스로 더 많은 경우의 수를 추론할 수 있도록 만드는 결과를 기대할 수 있습니다. 시장 분석이나, 아이디어 회의, 기획 등에 활용하기 좋은 방법으로 명확한 정답을 찾기 힘든, 정답에 가까운 가능성을 찾아갈 때 활용하기 좋은 프롬프트 엔지니어링 기법이라고 할 수 있습니다.

CRM 데이터, SNS 반응, 트렌드 리포트 등 다양한 정보를 활용해야 하는 마케터에게 특히 적합합니다. 이 방식은 AI 마케팅 자동화 전략과 결합될 때 ROI를 극대화할 수 있습니다.

COT가 한 가지를 깊게 파고드는 데에 적합한 프롬프트이고, TOT가 다양한 경우의 수를 열어두는 데에 적합한 프롬프트라면 GOT는 결합에 적합한 프롬프트라고 할 수 있습니다. 복잡하고 다양한 데이터나 아이디어를 가지고 있을 때 복합적인 소스를 기반으로 가장 훌륭한 결과물의 도출까지 이어질 수 있도록 도와주는 데에 가장 확실한 방법입니다.

한 프로젝트에서 프레임을 혼합해 쓰는 것도 가능합니다. 예컨대 CoT로 마케팅 계획을 구조화하고, ToT로 메시지 전략을 다양화한 후, GoT로 실행 전 데이터 분석을 진행하면 전체 프로젝트의 품질이 올라갑니다.

맥락 설명

사고 프레임 선택

단계별 지시 설계

결과 형식 지정

품질 검토 조건 삽입

후속 질문 설정

이 프로세스를 통해 AI프롬프트의 질이 비약적으로 향상됩니다. 꼭 이 프로세스를 거치지 않더라도, 나만의 프롬프트 양식을 만들어 두면 프롬프트를 훨씬 더 풍부하게 활용할 수 있습니다. 웬만한 프롬프트 엔지니어링 보다 더 나은 수준의 활용도 기대할 수 있을 것입니다.

이러한 사례는 프롬프트의 구조가 마케팅 성과에 직결된다는 점을 분명히 보여줍니다. 프롬프트는 더 이상 보조 도구가 아닌, 핵심 전략 수단입니다.

프롬프트 설계 도구(Mascara AI, Prompt Layer, FlowGPT 등) 사용

마케팅 목표와 고객 데이터를 활용해 실전 설계

특히, LLM 기반의 오토메이션 툴과 접목시키면 프롬프트 기반 자동화 마케팅도 가능합니다. 이는 마케팅 리소스를 크게 줄여줍니다.

AI에이전트 시대에는 이게 굉장히 중요합니다. 결국 똑똑한 AI에이전트, 나에게 필요한 맞춤형 AI에이전트를 만들기 위해서는 잘 구조화된 프롬프트와 설계가 필요하기 때문입니다.

다음 칼럼에는, 오늘 공부한 내용이 전부 필요가 없을만큼 COT, TOT, GOT를 쉽게 활용하는 방법을 소개해드리도록 하겠습니다.

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