SOMIN 블로그
에이전틱 시대를 위한 마케팅 인텔리전스.
AI 에이전트, 경쟁사 및 오디언스 인텔리전스, 유료 미디어, 크리에이티브 전략에 관한 SOMIN 팀의 현장 노트로, APAC을 비롯한 각지의 마케터와 에이전시를 위해 썼습니다.
같은 카테고리의 광고는 왜 모두 비슷해 보일까? 광고 속 쏠림 현상 풀이
같은 카테고리의 광고가 비슷해 보이는 것은 무엇이 효과적인지 확신이 없을 때 브랜드끼리 서로 따라 하기 때문입니다. 쏠림 현상이란 무엇인지, 어떻게 측정하는지, 안전하게 벗어나려면 어떻게 해야 하는지 설명합니다.
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같은 카테고리의 광고는 왜 모두 비슷해 보일까? 광고 속 쏠림 현상 풀이
같은 카테고리의 광고가 비슷해 보이는 것은 무엇이 효과적인지 확신이 없을 때 브랜드끼리 서로 따라 하기 때문입니다. 쏠림 현상이란 무엇인지, 어떻게 측정하는지, 안전하게 벗어나려면 어떻게 해야 하는지 설명합니다.
소셜 리스닝 인사이트를 캠페인 브리프로 바꾸려면?
소셜 리스닝 인사이트를 네 단계로 브리프로 바꿉니다. 인사이트, 모먼트, 가치 제안, 브리프. 실제 SOMIN 데이터를 사용한 사례와 작성용 템플릿을 제공합니다.
마케팅 화이트스페이스란 무엇이며, 경쟁이 치열한 카테고리에서 어떻게 찾을까?
마케팅 화이트스페이스는 경쟁사가 차지하지 않은 메시지, 오디언스, 니즈, 포맷입니다. 경쟁사의 콘텐츠를 매핑해 찾고, 진입하기 전에 수요를 확인하세요.
마케터는 왜 AI 인사이트를 믿지 못할까요, 그리고 어떻게 검증 가능하게 만들 수 있을까요?
마케터가 AI 인사이트를 믿지 못하는 이유는 결론이 어디서 나왔는지 볼 수 없기 때문입니다. 모든 주장을 표본과 근거까지 추적할 수 있게 하면 검증 가능해집니다.
마케팅에서 소비자 갈등이란 무엇이며, 어떻게 찾을까?
소비자 갈등은 사람이 원하는 것과 그것을 얻지 못하게 막는 것 사이의 충돌입니다. 페인 포인트와 어떻게 다른지, 어떻게 찾는지 설명합니다.
GWI, Nielsen, Euromonitor, Milieu는 자사의 오디언스 데이터를 어떻게 마케팅할까?
GWI, Nielsen, Euromonitor, Milieu는 자체 조사 결과를 게시하는 방식으로 오디언스 데이터를 마케팅합니다. 1년간 게시물 1,682개 중 70%가 소트 리더십이었습니다.
Meta 광고 라이브러리에서 경쟁사 광고를 조사하는 방법: 단계별 가이드
Meta 광고 라이브러리에서 경쟁사 광고를 조사하려면 국가를 고르고, 각 경쟁사의 페이지를 검색하고, 모든 광고를 기록하고, 같은 방식으로 태그를 붙이세요. APAC 팀을 위한 가이드.
크리에이티브 클릭 유도력이란 무엇이며, 집행 전에 예측할 수 있을까요?
크리에이티브 클릭 유도력이란 광고가 비슷한 광고보다 클릭에서 앞설 것으로 예측되는 확률로, 집행 전에 점수를 매깁니다. 모델이 작동하는 방식, 실패하는 지점, 테스트하는 방법.
광고 최적화 플랫폼은 자사 광고에서 무엇을 약속할까?
광고 최적화 플랫폼이 주로 약속하는 것은 통제력입니다. 낭비되는 비용 감소, 잡무를 맡아 주는 AI, 더 빠른 크리에이티브, 무료 체험이 그것입니다. 벤더 광고 633개에 대한 연구.
소셜 리스닝, 오디언스 리서치, 광고 최적화: 무엇이 필요할까?
소셜 리스닝은 사람들이 지금 무슨 말을 하는지, 오디언스 리서치는 그들이 누구인지, 광고 최적화는 무엇을 집행할지를 알려 줍니다. 각각의 역할과 서로 맞물리는 방식.
LinkedIn에서 B2B 마테크 콘텐츠의 인게이지먼트를 끌어내는 요소는 무엇일까요?
B2B 마테크 게시물이 LinkedIn에서 성과를 내는 조건은 사람이 직접 쓰고, 이미지를 한 장만 쓰고, 사람이나 행사를 보여 주는 것입니다. 2026년 7~10월 벤더 게시물 734건 분석 결과.
소셜 리스닝 도구는 무엇에 대해 게시할까? 18개 벤더의 콘텐츠 분석
소셜 리스닝 벤더는 대체로 자신감 넘치는 LinkedIn 소트 리더십 게시물을 올리지만, 가장 높은 인게이지먼트를 얻는 것은 문화와 이벤트 게시물입니다. 게시물 1,339개에 대한 연구.
2026년 소셜 미디어 알고리즘 변화: 오가닉 도달을 여전히 좌우하는 것
2026년의 소셜 미디어 알고리즘 변화는 주목을 붙잡고 하나의 주제에 머무는 오리지널 게시물에 보상을 줍니다. Meta, Threads, TikTok, LinkedIn이 무엇을 바꿨고 왜 바꿨는지 살펴봅니다.
대시보드가 모두 초록불인데도 마케터는 왜 결과를 덜 믿을까?
마케터들이 결과를 덜 신뢰하는 이유는 각 플랫폼이 자기 숙제를 스스로 채점하기 때문입니다. 초록불 대시보드가 오해를 부르는 이유와 신뢰 격차를 좁히는 세 가지 습관을 소개합니다.
하이퍼 개인화와 개인정보 보호: 불쾌감 없이 개인화하는 방법
하이퍼 개인화와 개인정보 보호는 공존할 수 있습니다. 최소한의 데이터만 쓰고, 사람들이 왜 그 메시지를 보는지 설명하고, 직접 조정할 수 있게 하고, 민감한 특성은 타기팅에서 제외하세요.
2026년 마케팅 오퍼레이션 스택: 대시보드에서 에이전트로
2026년 마케팅 오퍼레이션 스택은 데이터부터 측정까지 여섯 개 레이어로 이루어집니다. AI 에이전트와 MCP가 대시보드를 대체하면 무엇이 달라지는지, 사람은 어디에 남는지 살펴봅니다.
크리에이티브 사전 테스트: 비용을 쓰기 전에 광고 성과를 예측하는 방법
비용을 쓰기 전에 광고 성과를 예측하려면 라벨링된 광고로 학습한 모델로 각 크리에이티브에 점수를 매기고, 하위 구간을 걸러낸 뒤, 박빙인 것만 실제로 테스트하세요.
2026년, 팔로워 수를 넘어 소셜 미디어 영향력을 측정하는 방법
소셜 미디어 영향력은 팔로워 수가 아니라 게시물당 인게이지먼트, 공유, 저장, 리텐션, 토픽 점유율, 매출로 측정하세요. 지표 표와 크리에이터 사례 포함.
시장별 쉐어 오브 보이스: 하나의 카테고리를 네 가지로 읽는 법
시장별 쉐어 오브 보이스는 한 번에 하나의 시장 안에서 각 브랜드의 점유율을 측정하는 것을 뜻합니다. 읽는 방법을 Coca-Cola와 Defender의 실제 사례와 함께 설명합니다.
MCP로 Claude를 마케팅 데이터에 연결하는 방법: 에이전시를 위한 가이드
Claude를 마케팅 데이터에 연결하려면 MCP 서버를 커넥터로 추가하고, 범위가 제한된 권한으로 로그인하고, 각 업무에 필요한 것만 노출하세요. 에이전시를 위한 가이드.
마케팅 속 AI 환각: AI가 쓴 카피를 게시 전에 점검하는 방법
마케팅에서의 AI 환각은 모델이 지어낸 확신에 찬 주장입니다. 통계, 주장, 인용문, 가격을 점검하는 QA 체크리스트로 AI 카피가 배포되기 전에 잡아내세요.
AI가 초안을 쓰게 되면 주니어 마케팅 직무는 어떻게 바뀌어야 할까?
주니어 마케터는 초안을 만드는 역할에서 AI 결과물을 근거와 대조해 검증하는 역할로 옮겨 가야 합니다. 이 역할을 없애면 판단력을 배우는 자리도 사라집니다.
AI 콘텐츠 동질화: 모든 브랜드가 똑같이 들리는 이유
AI 콘텐츠 동질화는 브랜드가 비슷한 모델에 비슷한 브리프를 줄 때 발생합니다. 모든 브랜드가 똑같이 들리기 시작하는 이유와 컨텍스트 데이터로 해결하는 방법.
마케팅 에이전시를 위한 MCP: AI가 실시간 데이터를 읽는 2026년, 무엇이 달라질까
마케팅 에이전시를 위한 MCP는 Claude와 다른 어시스턴트가 카테고리의 실시간 데이터를 읽을 수 있게 합니다. 이 프로토콜이 무엇인지, 2026년에 무엇이 달라지는지, 에이전시가 무엇을 구축해야 하는지 알아봅니다.
APAC 시즌 마케팅 캘린더: 시장별 콘텐츠 현지화
APAC 지역의 명절·축제 마케팅 캘린더는 시장별로 만들어야 합니다. 2026–27년의 확인된 날짜, 제작 기간, Pepsi India와 Tim Hortons의 교훈.
AI가 에이전시를 대체할까? 에이전시 리더를 위한 솔직한 답
AI가 에이전시를 대체할까요? 업종 전체는 아니지만 일부 업무와 직무, 시간 단위 요금은 대체합니다. 근거가 말해 주는 것과 에이전시 리더가 대응하는 방법.
마케팅 도구 난립: AI 도구가 너무 많을 때의 숨은 비용
마케팅 도구 난립의 비용은 라이선스 비용에 그치지 않습니다. 좌석당 요금, 복제된 데이터, 서로 충돌하는 지표, 컨텍스트 전환까지 포함됩니다. 실제 비용을 파악하고 통합하는 방법.
에이전시를 위한 에이전틱 워크플로: 무엇을 자동화하고 무엇을 사람에게 남길까
에이전시를 위한 에이전틱 워크플로는 리포팅과 모니터링을 먼저 자동화하고, 페르소나와 카피에서는 보조 역할을 맡기며, 예산, 주장 내용, 전략은 사람이 쥐고 있어야 합니다.
주니어 마케터에게 AI를 교육하는 방법: 팀 리더를 위한 플레이북
주니어 마케터에게 AI를 교육하는 방법: 도구보다 판단력을 먼저 가르치고, AI 결과물을 감사하는 일부터 시작하게 하며, 체크포인트가 있는 90일 계획을 운영하세요. 팀 리더를 위한 플레이북.
Meta의 Muse 같은 AI 에이전트가 쇼핑을 대신하면 브랜드 충성도는 어떻게 될까?
Meta의 Muse 같은 AI 에이전트가 사람을 대신해 쇼핑하면 습관에 기반한 충성도는 약해집니다. 에이전트는 습관이 아니라 지시를 따르기 때문입니다. 브랜드는 니즈에 대한 분명한 답이 되어야 합니다.
오디언스 데이터와 경쟁사 광고로 시장 페르소나를 만드는 방법
오디언스 데이터로 시장 페르소나를 만들려면 각 시장에서 패널 데이터와 경쟁사 광고를 짝지은 뒤 클러스터를 검증합니다. SOMIN 사례 두 건에서 얻은 교훈.
에이전시의 AI 도입이 정체되는 이유와 해결 방법
에이전시의 AI 도입이 정체되는 원인은 기술이 아니라 사람입니다. 역할에 대한 불안, 완벽주의, 과소평가되는 주니어, 배울 시간의 부족. 다시 움직이게 하는 다섯 가지 해법.
생성형 엔진 최적화: 브랜드가 AI 답변 엔진에 인용되는 방법
생성형 엔진 최적화는 브랜드가 AI 답변 엔진에 인용되도록 합니다. 질문에 일찍 답하고, 엔티티를 명확히 하고, 출처를 밝히고, 독자적인 데이터를 공개하세요.
중동 여행 마케팅: 사우디아라비아에서 쿠웨이트까지 시장별 개인화
중동 여행 마케팅은 시장별로 접근할 때 가장 효과적입니다. SOMIN이 게시물 16,235개를 분석한 결과, 사우디아라비아에서는 럭셔리가 충분히 다뤄지지 않고, 쿠웨이트에서는 가족 주제가 비어 있으며, UAE에서는 절약 주제가 비어 있음을 발견했습니다.
구매자가 가격이 너무 비싸다고 말하면 어떻게 해야 할까?
구매자가 가격이 너무 비싸다고 하면 먼저 포지셔닝을 점검하세요. 경쟁이 치열한 카테고리에서는 명확성 부족으로 딜을 놓치며, 가격은 그 혼란이 드러나는 지점일 뿐입니다.
AI 마케팅 콘텐츠의 QA: 브랜드 팀을 위한 실용 체크리스트
AI 마케팅 콘텐츠의 QA는 배포 전에 여섯 가지를 확인합니다. 사실, 추적 가능한 수치, 브랜드 보이스, 주장과 법무, 현지화, 접근성입니다.
AI 시대에 글로벌 브랜드에 시장별 메시지가 필요한 이유
시장별 메시지가 효과적인 것은 시장마다 고유한 경쟁사, 갈등, 문화가 있기 때문입니다. 근거는 Defender와 Coca-Cola에 대한 SOMIN의 시장 분석입니다.
마케팅을 위한 컨텍스트 엔지니어링: 같은 프롬프트가 같은 광고를 쓰는 이유
마케팅을 위한 컨텍스트 엔지니어링은 같은 프롬프트가 같은 광고를 쓰는 이유와 AI에 무엇을 줘야 하는지를 설명합니다. 경쟁사 광고, 갈등, 브랜드 자산, 성과가 그것입니다.
더 빠른 AI 에이전트가 더 나은 마케팅 의사결정을 만들까?
아니요. 더 빠른 에이전트는 받은 신호가 무엇이든 그대로 행동하므로, 파편화된 오디언스 데이터는 잘못된 결정을 더 빨리 내리게 할 뿐입니다. 자동화하기 전에 데이터를 통합하세요.
오픈소스 소프트웨어로 마케팅 믹스 모델링(MMM)이 쉬워졌을까?
오픈소스 도구와 AI 에이전트 덕분에 마케팅 믹스 모델을 만드는 일은 쉬워졌지만, 그것이 맞는지 판단하려면 특히 동남아시아에서는 여전히 전문성이 필요합니다.
AI는 동남아시아에서 제품 탐색은 바꿨는데 구매 결정은 왜 바꾸지 못했을까?
이제 동남아시아 쇼핑객 약 4명 중 1명이 AI로 제품을 발견하지만, 구매를 결정하는 것은 여전히 가족, 친구, 리뷰입니다. AI 예산이 향해야 할 곳은 어디일까요.
에이전틱 커머스란 무엇이며, 브랜드는 어떻게 AI 쇼핑 에이전트에게 선택받을까?
에이전틱 커머스는 AI 에이전트가 사람을 대신해 검색, 비교, 구매를 하는 것입니다. 브랜드가 선택받으려면 기계가 읽을 수 있는 데이터, 빠른 API, 그리고 Share of Model에 대한 집중이 필요합니다.
에이전시의 독자 AI 플랫폼은 왜 브랜드에 위험일까?
에이전시의 독자 AI 플랫폼은 Gartner가 2029년까지 절반이 쓸모없어질 것이라고 한 도구에 브랜드를 묶어 둡니다. 대신 모듈형이면서 벤더에 종속되지 않는 인텔리전스를 요구하세요.
Meta의 Manus 에이전트는 퍼포먼스 마케터에게 무엇을 해 줄 수 있고, 어디에서 한계를 보일까?
Manus는 Meta에서의 리포팅, 퍼널 분석, 크리에이티브 감사를 빠르게 해 주지만 인지도 집행비는 잘못 판단하고 Meta 밖은 거의 보지 못합니다. 베이커리 감사 사례가 두 가지를 모두 보여 줍니다.
AI는 마케팅 사이언티스트의 역할을 어떻게 바꾸고 있을까?
이제 AI가 관찰형 분석의 대부분을 처리하므로, 마케팅 사이언티스트의 일은 대시보드를 만드는 것에서 이유와 의미, 해야 할 일을 설명하는 것으로 옮겨 가고 있습니다.
Manus 같은 AI 에이전트가 마케팅 분야의 대시보드형 SaaS를 대체할까?
실행에 관해서는 대체로 그렇습니다. Manus 같은 에이전트는 MCP로 데이터를 읽으며 스스로 모니터링, 제작, 최적화, 리포팅을 합니다. 가치가 남는 것은 깨끗한 데이터입니다.
Meta의 AI 커넥터는 외부 AI 에이전트가 광고 계정에서 작업하도록 어떻게 해 줄까?
Meta의 AI 커넥터는 광고 MCP 서버를 통해 광고 계정을 외부 AI 도구에 연결하므로, 에이전트가 캠페인을 관리하고 진단 정보를 가져오고 카탈로그를 정리할 수 있습니다.
AI 섀도 원장이란 무엇이며, AI 거버넌스는 왜 브랜드 신뢰를 지킬까?
AI 섀도 원장은 거버넌스가 없는 AI 에이전트가 하는 약속의 숨은 기록입니다. 게이트와 감사 추적을 갖춘 의사결정 아키텍처가 이를 없애 줍니다.
AI는 글로벌 브랜드의 메시지를 어떻게 현지화할 수 있을까? Land Rover Defender에서 얻은 교훈
AI는 각 시장의 오디언스, 경쟁사, 크리에이터를 읽어 브랜드 메시지를 현지화합니다. Land Rover Defender의 경우 영국, 일본, 미국이 각각 고유한 스토리를 필요로 했습니다.
AI 에이전트가 마케팅 실행을 맡으면 청구 가능 시간은 어떻게 될까?
AI 에이전트가 실행을 맡으면 청구 가능한 납품 시간의 가치는 떨어지고 프리미엄은 전략으로 옮겨 갑니다. Salesforce의 에이전틱 도구가 에이전시에 의미하는 바.
Fable 5 서비스 종료는 아시아의 AI 플랫폼 리스크에 대해 무엇을 보여 주었을까?
Fable 5 서비스 종료는 최첨단 AI에 대한 접근이 하루아침에 사라질 수 있음을 보여 주었습니다. 빌려 쓰는 모델 위에 사업을 세운 아시아 기업에는 어떤 의미가 있는지, 마케터는 어떻게 이 위험에 대비할 수 있는지 살펴봅니다.
AI 생성 콘텐츠가 늘어도 캠페인이 나아지지 않는 이유는 무엇일까?
AI 콘텐츠를 늘려도 캠페인이 나아지지 않는 것은 모델이 아니라 오디언스 브리프가 부실하기 때문입니다. 마케터의 88%가 크리에이티브를 더 많이 만들지만, 품질이 좋아졌다고 답한 비율은 45%에 그칩니다.
AI 에이전트에 앞서 마케팅 스택에 데이터 기반이 필요한 이유는 무엇일까?
파편화된 데이터 위에서 돌아가는 AI 에이전트는 실수를 키웁니다. 그래서 마케팅 리더의 88%가 배포 전에 콘텐츠와 데이터 기반을 먼저 다졌어야 했다고 생각합니다.
2026년에는 왜 모델의 지능보다 AI 통합이 더 중요할까?
2026년에 기업이 AI를 구매하는 이유는 원초적인 지능이 아니라 자사 데이터와의 안전한 통합입니다. 엔터프라이즈 AI 점유율의 이러한 변화가 마케팅 팀에 의미하는 바를 살펴봅니다.
마케팅에서 에이전틱 AI란 무엇이며, 자동화와 어떻게 다를까?
마케팅 자동화는 "이렇게 되면 이렇게 한다"라는 고정된 규칙을 따릅니다. 에이전틱 AI는 추론하고 적응하며 실시간 데이터로 최적화합니다. 이 변화가 팀과 에이전시에 의미하는 바.
Meta의 AI가 미디어 바이어를 대체할 때 광고주는 어떻게 적응할까?
크리에이티브를 타기팅으로 삼으세요. Meta의 AI가 광고를 볼 사람을 고르는 시대에는 시장 데이터에 기반해 페르소나마다 진정으로 다른 크리에이티브로 승부해야 합니다.
에이전시의 제안은 왜 콘텐츠가 아니라 전략 인텔리전스를 팔아야 할까?
에이전시 제안은 전략 인텔리전스를 팔아야 합니다. AI로 콘텐츠 실행이 범용재가 되었고, CMO가 지금 사는 것은 물량이 아니라 매출과 파이프라인이기 때문입니다.
고투마켓(GTM) 전략이 실패하는 이유는 무엇이며, 어떻게 바로잡을까?
고투마켓 실패의 대부분은 구조적입니다. 함께 작동하도록 만들어진 적이 없는 시스템, 그리고 그것을 책임지는 사람이 없는 상태가 원인입니다. 마케팅 오퍼레이션을 전략으로 다루면 해결할 수 있습니다.
실제로 성장을 만들어 내는 AI 마케팅 에이전시는 어떻게 고를까?
AI 마케팅 에이전시는 플랫폼 소유권, 투명성, 사람의 감독, 데이터 통합, 테스트 속도를 기준으로 고르세요. 계약하기 전에 일곱 가지 질문을 해 보세요.
AI 시대의 에이전시 비즈니스 모델: 리테이너에서 에이전트로
AI가 에이전시 비즈니스 모델을 어떻게 바꾸는지 살펴봅니다. 에이전트가 제작을 맡으면 FTE 기반 리테이너가 무너지는 이유, 이를 대체할 가격 모델, 그리고 클라이언트가 여전히 비용을 지불하는 대상.
시장별 경쟁사 광고 분석: 국가마다 화이트스페이스 찾기
시장별 경쟁사 광고 분석: 광고 라이브러리에서 현지 경쟁사의 광고를 가져와 라벨링하고 클러스터링하며, 오디언스 신호가 실제로 확인되는 곳에서만 화이트스페이스라고 판단하세요.
SEO, AEO, GEO: 브랜드는 AI 답변에서 어떻게 발견될까?
브랜드가 AI 답변에서 발견되려면 순위를 위한 SEO, 직접 답변을 위한 AEO, AI 어시스턴트의 인용을 위한 GEO를 겹겹이 쌓고, 그 모두를 독창적인 인사이트로 뒷받침해야 합니다.
에이전시 고유 데이터: 더 좋은 프롬프트보다 카테고리 데이터가 앞서는 이유
에이전시 고유 데이터는 에이전시가 소유하고 조회할 수 있는 카테고리 지식입니다. 더 좋은 프롬프트보다 앞서는 이유, 무엇을 수집해야 하는지, 에이전시의 실제 사례 수치가 보여 주는 것.
고립된 마케팅 도구는 왜 버는 것보다 비용이 더 들까?
고립된 마케팅 툴은 통합세 때문에 버는 것보다 비용이 더 듭니다. 엔지니어링 시간, 미들웨어 비용, 데이터 드리프트, 그리고 AI에 전달되는 신호의 지연입니다.
에이전틱 AI는 콜라 전쟁 속 글로벌 음료 전략을 어떻게 바꾸고 있을까?
에이전틱 AI는 몇 주가 걸리는 리서치를 몇 분으로 줄입니다. 4개 시장에서 대화의 절반이 음식이지만 콜라 브랜드는 거의 보이지 않는다는 사실을 찾아냈습니다.
에이전시의 AI ROI 측정 방법: 시간, 피칭, 매출
에이전시의 AI ROI를 측정하려면 기준선과 비교해 절약한 시간, 피칭 비용, 재배치된 시간으로 따낸 매출을 추적합니다. KPI와 실제 에이전시 사례 수치.
Meta의 크리에이티브 차별화 문제를 대규모로 어떻게 해결할까?
Meta는 비슷해 보이는 광고를 묶어서 도달을 제한합니다. MindFuse는 차별화를 자동화합니다. 콘텐츠 필러를 추출하고, 페르소나를 클러스터링하고, 크리에이티브에 점수를 매깁니다.
AI 마케팅 전략의 94%가 통합 단계에서 실패하는 이유는 무엇일까?
대부분의 AI 마케팅 전략이 실패하는 이유는 툴을 사놓고 통합하지 않기 때문입니다. 완전히 거버넌스가 갖춰진 운영 가능한 마케팅 스택에서 AI를 돌리는 기업은 6.3%에 불과합니다.
에이전시 피칭의 경쟁사 리서치: 데이터로 신규 비즈니스를 따내는 방법
에이전시 피칭의 경쟁사 리서치는 경쟁사가 놓친 틈을 찾아낼 때 신규 비즈니스를 따냅니다. 며칠 만에 그 시각을 만드는 방법을 SAMY와 KPI Media의 결과와 함께 소개합니다.
Meta의 Manus 인수는 디지털 광고와 에이전시에 무엇을 의미할까?
Meta의 Manus 거래로 자율형 에이전트가 Ads Manager에 들어옵니다. 리포트는 빠르고 저렴해지고 에이전시의 리테이너 계약은 압박을 받지만, 최종 결정은 여전히 데이터와 사람의 검증이 좌우합니다.
아시아에서 콘텐츠 현지화는 번역이 아닙니다: 세 시장에서 얻은 교훈
아시아에서 콘텐츠 현지화는 각 시장의 경쟁사와 신뢰 신호에 맞춰 메시지를 다시 짜는 일입니다. 홍콩, 필리핀, 싱가포르에서 얻은 교훈.
브랜드는 소비자와의 AI 신뢰 격차를 어떻게 좁힐 수 있을까?
브랜드는 AI를 단순히 더 저렴한 결과물이 아니라 크리에이티브의 다양성과 관련성을 위해 활용함으로써 AI 신뢰 격차를 좁힙니다. 마케터의 90% 이상이 AI를 신뢰하고, 소비자는 절반이 신뢰합니다.
AI로 만드는 진정성 있는 콘텐츠: 불완전한 게시물이 이기는 이유와 사람다움을 지키는 방법
AI가 리서치와 초안을 맡고 사람이 실제 이야기와 목소리를 더할 때 AI로 만든 진정성 있는 콘텐츠가 통합니다. 불완전한 게시물이 다듬어진 게시물을 이기는 이유를 데이터로 보여 드립니다.
2026년에 제너럴리스트 에이전시 모델은 왜 무너졌을까?
제너럴리스트 에이전시 모델은 AI가 실행을 저렴하게 만들고 클라이언트가 시간이 아닌 성과에 비용을 지불하게 되면서 무너졌습니다. 그 자리를 대체하는 것이 무엇인지 살펴봅니다.
설명 가능한 AI가 B2B 영업의 강점이 되는 이유는 무엇일까?
설명 가능한 AI가 B2B 계약을 따내는 이유는 구매자가 이유를 볼 수 있는 가격을 신뢰하기 때문입니다. 글래스박스 AI가 가격 책정을 마찰에서 영업 자산으로 바꾸는 방법.
SEO는 끝났을까? AI 에이전트가 구매자를 위해 검색할 때 브랜드가 계속 보이는 방법
클릭을 따내던 기존 SEO 공식은 AI 에이전트가 사람을 대신해 웹을 읽으면서 힘을 잃고 있습니다. 브랜드는 기계가 읽을 수 있고, 인용할 수 있고, 선택받는 존재가 됨으로써 계속 노출됩니다.
SOMIN, 싱가포르 Meta Llama 인큐베이터에 합류
SOMIN은 싱가포르 정부와 함께 운영되는 동남아시아 AI 스타트업 대상 6개월 프로그램인 Meta의 싱가포르 첫 Llama 인큐베이터에 선정되었습니다.
페르소나, 소비자 갈등, 전략적 앵글, 인사이트 스토리: 효과가 있는 AI 카피라이팅 프레임워크
뻔한 카피를 막는 AI 카피라이팅 프레임워크: 모델이 한 줄을 쓰기 전에 실제 오디언스 데이터로 페르소나, 소비자 갈등, 전략적 앵글, 인사이트 스토리에 답하세요.
SOMIN, Echelon 2025 상위 10개 스타트업에 선정
AI 크리에이티브 기획 및 경쟁 인텔리전스 플랫폼 SOMIN이 e27의 TOP100 프로그램 평가를 거쳐 Echelon 2025 상위 10개 스타트업 중 하나로 선정되었습니다.
AI는 경쟁사 및 오디언스 리서치를 어떻게 바꾸고 있을까? Marketing Mondays에서 얻은 교훈
AI가 경쟁사 광고 분석에 오디언스 데이터를 결합하면서, 마케터는 경쟁사가 무엇을 말하는지와 구매자가 무엇을 중시하는지를 함께 볼 수 있습니다. Marketing Mondays 케이스 스터디: Miraflora Wagyu.
AIDA 모델이란 무엇이며, 고객을 끌어들이고 전환시키는 데 어떻게 활용할까?
AIDA는 Attention(주목), Interest(관심), Desire(욕구), Action(행동)의 약자로, 구매자가 행동에 옮기기 전에 거치는 네 단계입니다. 각 단계를 적용하는 방법을 초보자용 예시와 함께 소개합니다.
어떤 소셜 미디어 광고 지표가 중요하며, 어떻게 최적화할까?
가장 중요한 소셜 광고 지표는 CTR, 클릭 대비 랜딩 페이지 조회 비율, 전환율, CRM 기준 전환당 비용입니다. 각 지표를 읽는 방법을 설명합니다.
광고 비용은 왜 변동하며, 어떻게 안정시킬 수 있을까?
광고 비용이 널뛰는 것은 AI 경매가 각 광고에 누가 반응할지 계속 다시 추정하기 때문입니다. 도달과 타기팅의 균형을 맞추고 핵심 지표를 지켜보면 안정시킬 수 있습니다.
기업은 챗봇을 넘어 대규모 언어 모델을 어떻게 활용할 수 있을까?
챗봇을 넘어 LLM은 정보를 요약하고 복잡한 도구를 일상 언어로 실행하게 해 줍니다. OpenAI Startup Fund가 Descript와 Harvey에 건 투자가 그 예입니다.
소셜 리스닝 도구란 무엇이며, 마케터가 알아야 할 도구는 무엇일까?
소셜 리스닝 도구는 브랜드, 키워드, 해시태그에 관한 온라인 대화를 모니터링하고 분석합니다. 2024년에 검토한 11개 도구와 SOMONITOR.
Meta와 TikTok 광고는 어떻게 최적화할까? 단계별 프로세스
Meta와 TikTok 광고는 단계별로 최적화하세요. 광고 세트별 3일 KPI 점검, 비용이 큰 광고 개선, 주간 리뷰, 예산 시나리오, CTR 같은 보조 지표를 활용합니다.
Google과 Meta의 스마트 입찰 알고리즘은 어떻게 다를까요?
Google의 Target ROAS는 캠페인 데이터를 기반으로 전환 가치에 입찰하고, Meta의 스마트 입찰은 사용자 데이터로 예측한 인게이지먼트를 기준으로 광고 순위를 매깁니다. 두 방식의 비교.
SOMONITOR, 싱가포르 최초 GenAI Sandbox 1기에 합류
SOMIN의 경쟁사 인텔리전스 플랫폼인 SOMONITOR는 2024년 싱가포르 GenAI Sandbox 1기에 합류했으며, 같은 해 2024년도 예산안은 AI에 1십억 싱가포르 달러 이상을 투입했습니다.
LLM 기반 스타트업은 VC 투자를 받을 만큼 어떻게 방어력을 유지할 수 있을까요?
LLM 스타트업은 경쟁사가 따라 할 수 없는 것, 즉 독점 데이터, 지식재산, 모델 위에 구축한 자체 AI, 그리고 API 호출을 넘어서는 팀을 갖춤으로써 VC 투자를 받습니다.
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