PHIL so good

사람들은 왜 사진을 찍는가? - AI-Native 마케팅 연구노트 #018

2026-10-06T00:13:53Z

하루에도 몇 번씩 이런 생각이 든다. "이건 찍어야 해!" 그리고 익숙한 듯 스마트폰을 꺼내 사진을 찍는다. 재미있는 건, 사진을 찍는 순간에는 그 사진을 나중에 어디에 쓸지 정해두지 않는 경우도 많다는 점이다. 나중에 다시 볼 수도 있고, 친구에게 보낼 수도 있고, 검색해 볼 수도 있고, 아무 데도 안 쓸 수도 있다. 사진을 찍는 행위는 지금의 의미를

대행사를 바꿔도 왜 성과가 같을까? - AI-Native 마케팅 연구노트 #017

2026-10-01T03:04:28Z

대행사를 바꾸면 크리에이티브가 바뀐다. 미디어 믹스가 바뀐다. 시각적인 영역의 변화가 있는 만큼 무엇인가가 달라질 것이라는 기대감이 생긴다. 그렇게 또 다음 대행사 변경 시간은 다가온다. 나도 몇 번 겪어본 일이다. 클라이언트 쪽 마케팅 책임자로 있을 때도, 대행사 쪽에서 새 팀으로 투입됐을 때도 매번 비슷한 장면과 마주쳤다. 킥오프 미팅, 브랜드와 캠페

마케팅 도구가 고양이 상자를 연 이유 - AI-native 마케팅 연구노트 #016

2026-09-21T05:00:18Z

'가설과 검증'이라는 오래된 착각이 만든 눈가리개 앞글 #015 '그 리뷰는 누구 것인가?'에서 하나의 질문이 남았다. 리뷰 하나를 소비자의 목소리라고만 볼 수 없다면, 그 안에 브랜드와 소비자, 플랫폼과 경쟁자, 다른 소비자의 반응까지 얽혀 있다면, 왜 우리는 이제야 이런 관계를 보기 시작했을까? 사실 시장에 데이터가 없었던 것은 아니다. 소비자는

그 리뷰는 누구 것인가? - AI-native 마케팅 연구노트 #015

2026-09-17T02:53:11Z

어떤 제품의 리뷰를 읽다가 문득 이런 생각이 들었다. 리뷰를 작성자의 흔적이라고 생각하면 당연해 보인다. 직접 경험했고, 직접 썼으니까. 그런데 조금만 들여다보면 단순하지만은 않다. 그 사람이 경험한 제품은 브랜드가 만들었다. 그 제품을 선택하는 과정에는 광고와 콘텐츠가 있었을 수도 있고, 다른 사람들의 평가가 영향을 미쳤을 수도 있다. 리뷰가 올라간 플

보이는 것에서, 팔리는 것으로 - AI-native 마케팅 연구노트 #014

2026-09-07T01:49:10Z

이제 곧 안 보이는 게 문제가 아니라, 안 팔리는 게 문제가 된다. #008에서 B2A 시대, #012에서 AI 노출 법칙, #013에서 진단과 처방의 갭을 짚었고, 이번 편은 그 내용들을 바탕으로 하여 AI 에이전트가 직접 결제까지 실행하는 에이전틱 커머스(Agentic Commerce)를 조금 더 알아보려 한다. 구매나 결제는 마케팅의 성과나 결과를

마케팅, 진단은 넘치는데 처방은 왜 어려운가? - AI-native 마케팅 연구노트 #013

2026-09-16T06:18:04Z

마케팅은 늘 쉽지 않았다. 지난 글(#012)에서는 AI가 읽을 수 있는 마케팅 콘텐츠의 세 가지 실무 단위인 '문장 단위(트리플 구조), 데이터 구조 단위(Schema.org·sameAs), 콘텐츠 밀도 단위(맥락적 대응)'를 다뤘다. 그러나 무엇을 고쳐야 AI 인용 게임에서 이기는지 그 원리와 지침을 아는 것과 그것을 실제 마케팅에 적용하는 것은 전혀

AI 인용률 43% 높이기 - AI-native 마케팅 연구노트 #012

2026-08-27T01:40:42Z

형용사를 지우고 트리플을 써라. (이번 글도 마케팅과 관련된 AI에 대한 이해를 보다 높이고자 작성된 글이니 참고하세요.) 지난 글에서 AI가 브랜드를 온톨로지의 관계망으로, 벡터 공간의 거리로, 지식그래프의 엣지로 읽는다는 이야기를 했다. 그 글은 마케팅 콘텐츠가 사실 '이중 게임'을 치르고 있다는 문장으로 끝을 맺었다. 질문 벡터와 의미적으로 가까운

광고 한 번 안 한 브랜드, AI는 왜 추천할까? - AI-native 마케팅 연구노트 #011

2026-09-01T01:19:06Z

AI의 지식 구조화 : 링크, 엣지, 벡터... (이번 글은 마케팅과 관련된 AI에 대하여 이해를 조금 더 높이고자 작성된 글이니 참고하세요.) 한 스킨케어 브랜드가 있다고 하자. '보습 좋은 스킨케어 제품'이라는 키워드로 구글에 검색하면 이 브랜드는 늘 1페이지 상단에 있다. 광고 예산도 충분히 태웠고, 리뷰도 쌓였고, 백링크도 오래 관리해 왔다. 그런

STP는 평면적 게임이었다 - AI-native 마케팅 연구노트 #010

2026-08-25T02:07:26Z

Segmentation(시장세분화), Targeting(표적시장선정), Positioning(포지셔닝) 연구노트 #005 '포지셔닝은 AI에게 통할까?'에서 포지셔닝을 다루고, #009 '타겟팅이 더 이상 무기가 아니라면'에서 타겟팅의 해체를 다룬 데 이어, 이번 글은 마케팅 이론에서 오랜 뼈대였던 'STP'의 맨 앞에 있는 'S' 이야기로 STP를 마무

타겟팅이 더 이상 무기가 아니라면 - AI-native 마케팅 연구노트 #009

2026-08-13T01:00:10Z

STP : Segmentation(시장세분화), Targeting(표적시장선정), Positioning(포지셔닝) 연구노트 #005 '포지셔닝은 AI에게 통할까?'에서, 오랜 마케팅 이론의 뼈대인 STP 중 포지셔닝을 한 번 짚은 적이 있다. 이번에는 그 옆에 있는, 어쩌면 더 오래되고 더 당연하게 여겨져 온 개념 하나를 짚어보려 한다. 타겟팅이다. 바

B2C, B2B를 넘어 B2A의 시대로 - AI-native 마케팅 연구노트 #008

2026-08-20T05:02:03Z

4P와 4C가 작동하지 않는 이유 마케팅 분야에는 아주 오래되고 단단한 전제가 하나 있었다. "물건을 사고파는 그 자리의 양쪽 끝에는 항상 사람이 앉아 있다."는 전제다. 1960년대 대량생산 시대에 정립된 4P(Product-제품, Price-가격, Place-유통, Promotion-판촉)는 '공급자가 소비자에게 어떻게 물건을 팔 것인가'의 관점이었다

AI워싱(AI washing)도 시작되었다 2 - AI-native 마케팅 연구노트 #007

2026-08-07T04:24:40Z

(앞에서 이어집니다.) AI가 답을 하나 만들 때 인용하는 브랜드의 수는 무한하지 않다. 대여섯 개 카테고리 경쟁사 중 AI가 실제로 답에 담는 것은 많아야 두세 곳이다. 경쟁사가 먼저 근거를 쌓아 그 두세 자리를 차지하면, 우리 제품이 나중에 실제로 더 나은 AI를 갖추더라도 이미 굳어진 ‘인용 관성’을 뒤집는 데는 또 다른 시간이 든다. 즉 지금의 정

AI워싱(AI washing)도 시작되었다 1 - AI-native 마케팅 연구노트 #007

2026-08-20T04:56:37Z

친환경 시대가 열리면서 우리는 그린워싱(greenwashing)이라는 문제를 경험했다. 기업들은 친환경이라는 단어를 적극적으로 사용했지만, 실제 제품과 운영 방식은 그 메시지를 따라가지 못하는 경우가 있었다. 중요했던 것은 "우리가 친환경 기업입니다"라는 선언이 아니라, 실제 환경 개선 활동과 데이터가 존재하는가였다. AI 시대 역시 비슷한 현상이 나

SEO 잘하면 AI에도 잘 보일까? - AI-native 마케팅 연구노트 #006

2026-08-05T04:52:11Z

요즘 피드를 넘기다 보면 낯선 광고들이 부쩍 눈에 띈다. "ChatGPT, Claude, Gemini가 내 브랜드를 어떻게 알고 있는지 1분 만에 확인하세요." 어느 무료 AI 가시성 진단 서비스의 카피다. 클로드 코드에 마케팅 스킬을 불러오면 CEO 한 명이 여러 가상 부서를 24시간 굴릴 수 있다는 노하우 공유도 있고, ChatGPT가 고객에게 우리

포지셔닝은 AI에게 통할까? - AI-native 마케팅 연구노트 #005

2026-08-03T07:19:48Z

우리는 왜 세상을 끊임없이 단순화하려 할까? 마케팅은 언제나 복잡한 세상과 사람들을 이해하기 위한 학문이었다. 시장은 넓었고, 고객은 다양했으며, 상품과 경쟁자는 끊임없이 늘어났다. 모든 것을 동시에 이해하기 어려웠던 우리는 세상을 나누기 시작했다. 고객을 연령과 성별, 소득과 라이프스타일로 세분화(3C, STP) 했고, 브랜드는 하나의 핵심 가치(이미지

제로클릭이 가져온 퍼널압축과 붕괴 - AI-native 마케팅 연구노트 #004

2026-08-07T05:50:02Z

전문화가 만든 마케팅의 파편화, AI는 그것을 하나의 관계로 이해한다. 우리는 오랫동안 광고와 브랜딩, 마케팅을 서로 다른 영역으로 구분하며 발전시켜 왔다. 광고는 사람들에게 브랜드를 알리는 일이고, 브랜딩은 브랜드를 기억하게 만드는 일이며, 마케팅은 매출과 성장을 만드는 일이라고 배웠다. 그 과정에서 기업은 점점 더 전문화되었고, 광고대행사도, 브랜드

사람보다 AI에게 먼저 묻는 시대 - AI-native 마케팅 연구노트 #003

2026-07-30T05:54:21Z

인터넷은 정보를 바꿨고, AI는 신뢰를 바꾸고 있다. 당신은 TV 광고를 보고 제품을 ‘구매’ 한 것이 언제인가? 조금 더 정확하게 질문을 바꿔보자. 광고를 보고 구매한 것이 아니라, ‘무엇을 믿고’ 구매했는가? 누군가는 유튜브 리뷰를 보고 샀을 것이고, 누군가는 네이버나 쿠팡 후기를 읽었을 것이다. 어떤 사람은 인스타그램 릴스를 보다가 충동구매를 했을

AI는 광고를 믿지 않는다? - AI-native 마케팅 연구노트 #002

2026-07-30T02:20:12Z

우리는 광고 시대의 끝에 서 있다. TV를 보는 사람은 줄고 있다. 젊은 세대는 아예 TV보다 유튜브 앱을 먼저 켠다. 신문을 읽는 사람도 크게 줄었다. 디지털 광고라고 해서 사정이 다르지는 않다. 배너 광고는 본능적으로 무시하고, 유튜브에서는 5초 후 ‘건너뛰기’ 버튼을 기다린다. 인스타그램에서는 광고인지 콘텐츠인지조차 구분하지 않는다. 심지어 광고 차

AI-native 시대는 이미 시작되었다. - AI-native 마케팅 연구노트 #001

2026-07-30T02:19:22Z

AI-native 시대는 이미 시작되었다. 우리는 여전히 AI 이전의 질문을 반복하고 있지만. 늘, 생각보다 빠르게 인터넷은 세상을 연결했고, 디지털은 산업을 바꾸었으며, 모바일은 우리의 일상을 바꾸었다. 그리고 지금, AI-native 시대는 이미 시작되었다. 이 변화는 단순히 새로운 기술 하나, 시대 선언 한 줄이 아니라 인터넷과 디지털, 모바