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AI가 알려주는 마케팅 키워드 전략이 실제 매출에 미친 영향 오늘은 AI가 제안한 마케팅 키워드 전략이 실제 매출에 어떤 영향을 미쳤는지 사례 기반으로 분석한 내용을 소개해 드릴 예정입니다. AI 기반 마케팅 도구가 보편화되면서 많은 기업이 키워드 추천 기능을 광고 운영에 활용하고 있습니다. 하지만 실제로 매출 향상으로 이어지는지는 서비스 성격과 키워드 전략의 품질에 따라 크게 달라집니다. 단순히 추천을 받아 캠페인을 운영하는 수준을 넘어 키워드의 의도와 맥락을 분석해 전략적으로 활용해야 의미 있는 변화가 나타납니다. 이번 글에서는 실제 서비스 사례를 바탕으로 AI 키워드 전략이 매출에 미치는 영향을 단계별로 설명드리겠습니다. 마케팅 키워드 생성첫 번째 소제목에서는 AI가 어떻게 마케팅 키워드를 생성하는지 그리고 기존 방식과 어떤 차이가 있는지 살펴보겠습니다.. 2025. 12. 11.
이미지 기반 검색 엔진을 직접 만들어보며 배운 것들 오늘은 이미지 기반 검색 엔진을 직접 구현해 보면서 어떤 구조로 동작하고 어떤 어려움과 배움이 있었는지 전체 과정을 정리해 드릴 예정입니다. 이미지 기반 검색 엔진은 사용자가 텍스트가 아니라 이미지를 입력하면 그 이미지와 가장 유사한 결과를 찾아주는 시스템입니다. 사진첩에서 특정 물건을 찾는 기능부터 유사한 패턴이나 디자인을 찾는 기능까지 다양한 서비스에서 사용되고 있습니다. 하지만 겉보기에는 단순해 보이지만 실제 구현 과정에서는 모델 선정 데이터 전처리 벡터 저장 전략 검색 속도 최적화 등 여러 가지를 고려해야 합니다. 직접 만들어 보면서 느낀 점들을 세 가지 단계로 나누어 설명드리겠습니다. 벡터 임베딩 구조 이해첫 번째 주제는 유사도 검색의 핵심인 벡터 임베딩 구조를 이해한 과정입니다. 이미지 기반.. 2025. 12. 10.
AI로 고객 응대 자동화 했더니 CS 패턴이 완전히 바뀐 사례 분석 오늘은 AI로 고객 응대 자동화를 도입했을 때 실제로 CS 패턴이 어떻게 변화하는지 사례 중심으로 정리한 내용을 소개해 드릴 예정입니다. AI를 고객 응대에 도입하면 가장 먼저 기대하는 부분은 상담 속도 개선과 반복 업무 감소입니다. 그러나 실제 현장에서 관찰되는 변화는 단순한 효율 향상에 그치지 않습니다. 고객이 남기는 문의의 성격이 달라지고 상담 흐름이 재구성되며 기업이 고객과 상호 작용하는 방식 자체가 새롭게 정의됩니다. 이 글에서는 자동화 이후 CS 패턴이 어떻게 바뀌었는지 실제 현장에 가까운 흐름을 기준으로 정리해 보겠습니다. 분류 과정첫 번째 주제는 자동화 이후 반복 질문이 체계적으로 분류되는 과정입니다. AI 챗봇은 사용자가 입력한 문장의 의도를 빠르게 파악하고 이전에는 사람이 개별적으로 .. 2025. 12. 8.
에이전트 AI로 완전 자동화된 사이드 프로젝트 만들기 과정 오늘은 에이전트 AI를 활용해 사이드 프로젝트를 처음부터 끝까지 자동화하는 과정에서 어떤 방식으로 설계하고 구축하고 운영까지 이어지는지 전체 흐름을 소개해 드릴 예정입니다. AI 에이전트 기반 자동화는 단순히 모델에게 명령을 던져 결과를 받는 방식과는 다릅니다. 목표를 스스로 해석하고 여러 개의 도구를 조합하며 조건에 따라 단계를 나누어 실행하는 구조가 필요합니다. 특히 사이드 프로젝트처럼 리소스가 제한적이고 기획 변경이 잦은 환경에서는 에이전트 기반 자동화가 개발 속도를 크게 높여 줍니다. 하지만 막상 구축하려고 하면 어디부터 손대야 하는지 어떤 구성으로 만들어야 자연스럽게 자동화가 굴러가는지 막막할 수 있습니다. 이 글에서는 에이전트 AI로 완전 자동화된 사이드 프로젝트를 만드는 과정을 세 가지 단계.. 2025. 12. 7.
AI가 코드를 고칠 때 발생하는 사이드 이펙트 사례 오늘은 AI가 코드를 고칠 때 어떤 사이드 이펙트가 발생하는지 실제 사례 중심으로 소개해 드릴 예정입니다. AI 기반 코드 수정 도구는 빠른 생산성과 자동화된 리팩토링을 제공하며 개발 과정에서 점점 필수적인 보조 도구가 되고 있습니다. 하지만 모든 수정이 안전하게 적용되는 것은 아니며 예상치 못한 부작용이 발생하는 경우도 적지 않습니다. 특히 프론트엔드 개발처럼 상태 관리 비동기 흐름 UI 상호작용이 복잡하게 얽힌 영역에서는 작은 변경이 전체 기능에 영향을 줄 수 있습니다. AI가 코드 맥락을 충분히 이해하지 못하거나 개발자의 의도와 다른 방향으로 코드를 고치는 경우 발생하는 위험은 여러 프로젝트에서 공통적으로 관찰되고 있습니다. 아래에서는 이러한 문제를 세 가지 주제로 나누어 깊이 있게 살펴보겠습니다... 2025. 12. 7.
회사 내부 문서를 학습시키는 사내 RAG 구축 삽질 기록 오늘은 회사 내부 문서를 학습시키는 사내 RAG 시스템을 구축하는 과정에서 겪었던 시행착오와 실전 경험을 중심으로 정리한 내용을 소개해 드릴 예정입니다. 사내 RAG는 기업 내부 문서나 노하우를 기반으로 정확한 답변을 제공하기 위해 도입되는 경우가 많습니다. 특히 매뉴얼이나 기획 문서가 여러 팀과 사내 곳곳에 흩어져 있을 때 RAG 기반 검색과 요약 기능은 생산성을 높이는 효과가 큽니다. 하지만 실무에서는 생각보다 많은 기술적 난관과 예기치 못한 문제가 발생합니다. 겉보기에는 단순히 문서를 긁어오고 임베딩을 만들면 끝날 것 같지만 실제로는 데이터 정제부터 구조 설계 모델 튜닝 검색 품질 관리까지 모든 단계에서 걸림돌이 생깁니다. 이번 글에서는 사내 RAG 구축 과정에서 자주 마주치는 문제를 세 가지 주제.. 2025. 12. 6.

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