원문: https://www.youtube.com/watch?v=0cS0_-tPfWM 채널: AI Community Bloom (블룸)
1계층 — 한 줄 요약
의료 스타트업에서 AX(AI Transformation) 마케터로 일하는 대학생 김한 님이, 블로그·유튜브·인스타 카드뉴스 콘텐츠 생성부터 SNS 레퍼런스 수집, 대학생 서포터즈 운영까지 회사 마케팅 업무 전체를 하나의 통합 대시보드로 자동화한 사례를 직접 시연하며 소개하는 인터뷰 영상.
2계층 — 화자/맥락
- 화자: 김한 (대학생, 현재 의료 스타트업에서 AX 마케터로 근무 중이며 본인도 "아직 학생 신분으로 창업을 배우고 있다"고 소개)
- 경력 이력: 금융 스타트업 → 의료 스타트업 → 회로 다루는 하드웨어 회사로 옮겨가며 의도적으로 낯선 도메인들을 경험 중
- 인터뷰 형식: 진행자가 질문하고 김한 님이 실제 대시보드 화면을 보여주며 시연하는 데모 인터뷰 (AI Peek 시리즈 EP.06)
3계층 — 핵심 내용 (기능별 상세)
(1) 블로그 자동화
- 대시보드에서 "주제 생성" 버튼을 누르면, 미리 등록해 둔 외부 소스(회사가 의료 회사이므로 의료 관련 소스)에서 키워드를 긁어와 주제 후보를 여러 개 뽑아준다.
- 뽑힌 주제 중 올리고 싶은 것만 선택해 넘기면 AI가 본문을 생성한다.
- 생성된 글은 3단계 상태로 관리된다:
- 발행대기: 예약을 걸면 다음날 10시~18시 사이 랜덤한 시간에 자동 업로드
- 검토 필요: 의료 콘텐츠 특성상 수치 오류, 용어 오류, 확인되지 않은 사견 가능성이 있으면 사람이 검토하도록 자동으로 이동. 이동 사유가 표시되며, 승인하면 발행대기로, 보류하면 대기 상태 유지
- 이미지는 언스플래시(Unsplash) API를 무료로 연동해, 제목의 핵심 키워드를 영어로 검색한 뒤 사진을 자동으로 가져온다.
- 본문에는 볼드체, 번호 리스트(넘버리스트), 하이라이트 등 서식도 자동 적용되며, "미리 잘 지도(가이드라인)를 해주면 잘 나온다"고 설명.
- 자동화 이전 방식과의 비교: 원래는 '인블로그'라는 툴에서 글을 직접 썼는데, 본인이 의료 용어를 잘 몰라 어차피 제미나이(Gemini)나 GPT에게 페르소나·SEO 조건을 주고 주제 추천과 본문 작성을 요청하던 워크플로우였다. 즉 이미 사람이 "질문만 하고 AI가 실질적인 작업을 다 하던" 환경이었기 때문에, 이를 그대로 자동화 파이프라인으로 옮기기 수월했다고 설명.
(2) 유튜브 영상 자동 제작 (숏폼)
- 배경: 대표나 직원과 함께 촬영할 시간을 내기 어려워, 회사 앱 안에 있던 기존 운동 영상 리소스를 활용해야 하는 상황.
- 프로세스: 어떤 운동 영상이 어떤 신체 부위에 좋은지 정리한 엑셀 리스트를 AI에 매칭시켜, 부위별 커리큘럼을 짜고 기존 영상들을 짜깁기해 편집 요청.
- 이 역시 "말만 하면 AI가 전 과정에 개입"하던 기존 업무 방식을 대시보드 자동화로 확장한 것.
- 글로벌 채널과 코리아 채널을 함께 운영하기 때문에, 언어(한국어/영어)를 설정하면 그에 맞춰 영상을 제작해준다. 국내 촬영 영상은 번역 자막만 얹는 방식.
- 시니어 타깃 쇼츠: Gemini API 키를 넣어 AI 이미지를 영상 하나당 4~5개 생성하고, 그 이미지를 기준으로 스토리라인을 짜서 자동 제작하는 파이프라인도 별도 구축.
- 영상 내 운동 동작·자세 인식은 초반에 방향을 잘 잡아주면(디렉션) 프레임 단위로 학습해 점점 정확도가 올라간다고 설명 ("처음에만 조금 잘 디렉션 해주면 그 후에는 잘 하더라").
- 댓글 자동화도 구현: 영상 상단 댓글에 자체 단축 링크(UTM 역할)를 자동으로 달아, 클릭 유입을 집계해 마케팅 효과를 측정.
(3) 인스타 카드뉴스 자동화 (현재는 미사용)
- 신문 기사 사이트, 의학 논문 사이트(펍메드 등)를 미리 등록해두고, 거기서 최신 화제성 연구 주제를 뽑아 카드뉴스 제목·본문을 생성.
- 의사 대상 인스타 콘텐츠이기 때문에 정확도가 중요한데, 외부 리소스(기사 원문)를 근거로 등록해두면 할루시네이션이 크게 줄어든다는 점을 핵심 장점으로 강조 — "연세의대 연구팀", "단백질 이름" 등 구체적 정보를 원문 그대로 가져오기 때문에 오류 가능성이 낮아진다고 설명.
- 이미지도 언스플래시 API로 가져오지만 종종 부정확한 사진이 걸려서, 3~4장을 받아 직접 보고 판단하거나 키워드를 다시 입력해 재검색하는 방식으로 보완.
- 최종적으로 이미지+캡션을 확정하면 수기로 인스타에 업로드하는 반자동 방식(전 과정 자동 업로드는 아님).
(4) SNS 레퍼런스 수집 툴
- 배경: 마케팅 콘텐츠 제작 시 레퍼런스를 많이 참고하는데, 인스타 탐색탭을 계속 스크롤하거나 릴스를 무작정 찾는 방식이 시간이 너무 오래 걸려서 직접 구축.
- 국내/글로벌, 인스타/유튜브로 구분해 관리.
- 인스타: 원하는 카테고리(예: "기업 계정 콘텐츠"만 — 현대오토에버처럼 기업이 실제로 어떻게 마케팅하는지 참고)를 설정하면, 조회수 5만 뷰 이내·업로드 14일 이내 조건으로 자동 수집. 자주 노출되는 계정은 따로 태그해 재탐색 가능하게 하고, 브랜드 계정과 개인 크리에이터 계정을 구분해서 볼 수 있게 설계.
- 관심 있는 특정 계정(예: 오토에버, 현대제철)을 등록해두면 새 콘텐츠 업로드 시 자동으로 알려주는 팔로업 기능도 있음.
- 유튜브는 공식 API를 제공하기 때문에 훨씬 빠르게 수집되지만, 개인 크리에이터의 감성적인 릴스/쇼츠보다는 "카피 중심의 검은 박스 자막 영상"이 섞여 나오는 경향이 있어 실제로는 인스타를 더 많이 활용한다고 언급. 유튜브 카테고리 범위는 클로드(Claude)와 대화하며 지속적으로 좁혀가는 중이라고 설명.
- 활용: 수집한 트렌드 영상을 대학생 서포터즈에게 참고 자료로 전달하거나, 본인이 트렌드 감각을 키우는 데 활용.
(5) 대학생 서포터즈 통합 관리 대시보드
- 배경: 서포터즈 운영 시 자료·개인정보가 구글폼, 드라이브, 엑셀 등으로 흩어져 관리가 비효율적이었던 경험.
- 회사가 큰 비용을 지급하기 어려운 상황에서, 대학생들에게 "경험/실무 성과를 잘 정리해서 보여주는 것"이 가장 큰 가치라고 판단해 통합 대시보드 구축.
- 기능: 팀 소개 인증샷, 주차별 과제, 회의 인증샷, 콘텐츠 업로드를 모두 한 곳에서 제출/관리. 기존에는 텍스트로만 제출하던 과제를 파일 업로드형·설문형·체크형 등 자유롭게 만들 수 있게 확장.
- 온라인 위주 운영 특성상 사기 저하 문제를 완화하기 위해, 응원 메시지를 직접 남기면 타임스탬프가 함께 남는 인터랙션 기능도 추가.
- 성과 데이터(인스타그램 인사이트 화면의 텍스트)는 그대로 붙여넣으면 자동으로 항목이 채워지는 방식으로 반자동화.
- 활동 종료 시 개인별 리포트 자동 생성: 콘텐츠 피드백 활동에서 나온 말투·자주 쓰는 어휘를 분석해 "이런 유형이라 이런 마케팅 직무가 어울릴 것 같다"는 재미 요소를 포함하고, 실제 성과 수치도 정리. 다른 지원 활동에 이 인사이트를 어떻게 어필할지 몰라 어려워하는 서포터즈들을 위해 지원동기용 문구까지 텍스트로 정리해 전달. 이메일로 개인 리포트를 전달하고 PDF 저장도 지원.
(6) 클로징 — 화자의 커리어 관점
- 올해를 "다양한 경험을 하고 싶은 해"로 정하고 의도적으로 낯선 도메인(금융→의료→하드웨어/회로)을 옮겨 다니고 있다고 밝힘.
- "아무 맥락 없는 회사들"을 거치는 것이 오히려 다양한 분야에 열려 있게 하고, 학습 속도가 빠르면 어떤 환경에서도 적응해 방법을 찾을 수 있다는 관점을 제시.
- 다양한 분야 사람들과 네트워킹하고 싶다며 인스타그램 계정으로 연락을 받는다고 안내(영상 자체에는 URL 미노출, 댓글에 링크 게시 언급).
4계층 — 시사점 및 구조화된 인사이트
- AX(AI Transformation)의 실질적 시작점은 "이미 AI에게 질문하던 업무"의 자동화다. 블로그·영상 제작 모두, 자동화 이전부터 사람이 실질 작업 없이 AI에게 질문/요청만 하던 워크플로우였기에 파이프라인화가 쉬웠다는 패턴은, AX 도입 우선순위를 정할 때 "이미 AI 의존도가 높은 업무"부터 자동화하라는 시사점을 준다.
- 할루시네이션 억제 전략으로서의 외부 소스 앵커링: 의료처럼 정확도가 중요한 도메인에서, 논문/기사 원문을 등록해 그 안에서만 답을 생성하게 하는 방식(RAG류 접근)이 실무적으로 오류를 크게 줄인다는 것을 현장 사례로 확인. "주제만 던지면 자기가 지어낸다"는 리스크에 대한 실용적 해법.
- 완전 자동화보다 위험도 기반 하이브리드 게이트가 현실적: 발행대기(완전 자동)와 검토필요(사람 승인)를 나눠, 리스크가 있는 콘텐츠만 사람이 걸러내는 구조는 신뢰도가 중요한 업종에서 자동화 도입의 실용적 균형점을 보여준다.
- 비디오 이해 AI의 학습 곡선: 프레임 단위로 영상을 분석해 운동 동작을 인식시키는 경우, 초반 디렉션(가이드)에 투자하면 이후 정확도가 빠르게 개선된다는 경험담은, AI 영상 편집/분석 파이프라인 구축 시 "초기 튜닝 비용을 아끼지 말라"는 교훈을 준다.
- 저비용 조직 관리에서의 비금전적 인센티브 설계: 대학생 서포터즈처럼 예산이 부족한 조직에서, 금전 보상 대신 "성과의 가시화·정리·전달"을 리포트 형태로 자동 생성해주는 것이 실질적 동기부여 수단이 될 수 있다는 사례. 이는 채용/인턴/서포터즈 프로그램 운영에 폭넓게 적용 가능한 아이디어다.
- 개인 사용자 도구로서의 "감성" 챙기기: 서포터즈 사기 저하를 막기 위한 응원 메시지·타임스탬프 인터랙션처럼, 자동화 도구 설계에서도 정서적 디테일(사기, 소속감)을 함께 고려한 점이 눈에 띈다 — 효율화 도구가 놓치기 쉬운 부분.
- 레퍼런스 수집 자동화의 조건 설계: 조회수/업로드 기간 필터링, 계정 유형(브랜드 vs 개인) 구분, 반복 노출 계정 추적 등은 콘텐츠 트렌드 리서치를 자동화하려는 누구에게나 바로 적용 가능한 필터 설계 패턴이다.
- 1인 마케터가 통합 대시보드를 스스로 구축하는 시대적 흐름: 전문 개발 인력 없이 대학생 마케터 1인이 블로그/영상/카드뉴스/레퍼런스 수집/조직관리까지 아우르는 대시보드를 직접 만든 사례는, 노코드/AI 코딩 도구의 발전이 마케팅 실무자의 역량 경계를 크게 넓히고 있음을 보여준다.
핵심 요약 (20줄)
의료 스타트업에서 AX 마케터로 일하는 대학생 김한 님이 자신이 구축한 마케팅 자동화 통합 대시보드를 시연하는 인터뷰 영상입니다. 블로그 자동화는 등록된 외부 소스에서 키워드를 뽑아 주제를 생성하고, 선택한 주제로 AI가 본문을 작성하는 방식으로 작동합니다. 생성된 글은 발행대기(자동 예약 업로드)와 검토필요(수치·용어 오류 가능성 시 사람 승인)로 나뉘어 리스크를 관리합니다. 이미지는 언스플래시 API로 제목 키워드를 영어 검색해 자동으로 가져오고, 볼드체·번호 리스트 등 서식도 자동 적용됩니다. 이 자동화가 쉬웠던 이유는 원래도 사람이 페르소나·SEO 조건을 주고 Gemini나 GPT에게 주제 추천과 본문 작성을 요청하던 워크플로우였기 때문입니다. 유튜브 숏폼은 회사 앱 내 기존 운동 영상을 부위별로 매칭해 커리큘럼을 짜고 짜깁기 편집하는 방식으로 자동 제작됩니다. 시니어 타깃 쇼츠는 Gemini API로 영상당 4~5개의 AI 이미지를 생성해 스토리라인을 구성하는 별도 파이프라인으로 제작됩니다. 운동 동작 인식은 프레임 단위 분석 방식이라 초반에 방향을 잘 잡아주면 이후 정확도가 크게 개선된다고 설명합니다. 댓글에 자체 단축 링크를 자동으로 달아 UTM처럼 유입을 집계해 콘텐츠 효과를 측정합니다. 인스타 카드뉴스는 논문·기사 사이트에서 최신 주제를 뽑되, 외부 원문을 근거로 삼아 할루시네이션을 크게 줄이는 것이 핵심 장점입니다. SNS 레퍼런스 수집 툴은 조회수 5만 뷰 이내, 업로드 14일 이내 조건으로 인스타/유튜브 콘텐츠를 자동 수집합니다. 브랜드 계정과 개인 크리에이터 계정을 구분하고, 자주 노출되는 계정은 태그해 재탐색할 수 있게 설계했습니다. 유튜브는 API 덕분에 수집 속도는 빠르지만 개인 감성 콘텐츠보다 카피 중심 영상이 많아 실제로는 인스타를 더 많이 활용한다고 밝힙니다. 대학생 서포터즈 관리 대시보드는 흩어져 있던 구글폼·드라이브·엑셀 자료를 하나로 통합한 것입니다. 텍스트로만 받던 과제 제출을 파일·설문·체크리스트형 등으로 자유롭게 확장했습니다. 서포터즈의 사기 저하를 막기 위해 타임스탬프가 남는 응원 메시지 인터랙션 기능도 추가했습니다. 활동 종료 시 말투·어휘 분석 기반의 재미 요소와 실제 성과 수치를 담은 개인별 리포트를 이메일과 PDF로 자동 전달합니다. 지원동기 등에 활용할 수 있도록 인사이트를 텍스트 문구로 정리해 서포터즈들에게 함께 제공합니다. 화자는 올해를 다양한 경험의 해로 삼아 금융·의료·하드웨어 등 낯선 도메인을 의도적으로 옮겨 다니고 있다고 밝힙니다. 전문 개발 인력 없이 마케터 1인이 이 정도의 통합 자동화 대시보드를 구축했다는 점이 이 영상의 핵심 시사점입니다.
📁 Study/YouTube다이제스트/2026-08-05-AI Community Bloom-Marketing AX 대학생 마케터 AI Peek EP06.md