AI 딥 리서치를 GTM(Go-To-Market)에 활용하는 방법
이 글은 ChatGPT 및 Perplexity와 같은 AI 도구의 딥 리서치 기능을 활용하여 GTM(Go-To-Market) 프로젝트의 효율성을 극대화하는 방법에 대한 실용적인 가이드입니다. 딥 리서치가 복잡한 비공학적 작업을 처음부터 끝까지 처리할 수 있는 강력한 AI 기능임을 강조하며, 이를 통해 정보를 수집하고 실행 가능한 통찰력을 도출하는 데 드는 시간을 획기적으로 줄일 수 있습니다. 또한, 효과적인 딥 리서치 프롬프트 작성법, 다양한 AI 도구별 장단점, 그리고 마케팅 기여도 모델 구축, 경쟁사 광고 전략 분석, 웹사이트 개선, 경쟁사 제품 비교, 해외 시장 확장과 같은 5가지 실제 GTM 활용 사례를 구체적인 프롬프트 예시와 함께 제시합니다.
1. 딥 리서치 기능에 대한 소개
Kyle Poyar는 자신의 주간 뉴스레터 'Growth Unhinged'에서 ChatGPT와 Perplexity의 딥 리서치(Deep Research) 모드에 완전히 매료되었다고 소개해요. 이 기능 덕분에 뉴스레터 정보 취합이나 리서치 기반 GTM 프로젝트에서 엄청난 시간을 절약했다고 강조하며, "이것은 오늘날 존재하는 가장 강력하면서도 잘 활용되지 않는 AI 기능 중 하나"라고 평가합니다. 💪 이를 개선하기 위해 Uber, Meta, Rippling 등에서 전략 및 분석 팀을 이끌었던 Torsten Walbaum에게 도움을 청했어요.
Torsten Walbaum은 딥 리서치가 처음으로 자신을 완전히 놀라게 한 AI 기능이라고 말합니다.
"딥 리서치는 AI가 복잡한 비공학적 작업을 처음부터 끝까지, 즉 계획 수립부터 관련 정보 수집, 그리고 고품질 결과물 생산까지 해결할 수 있는 첫 번째 사례입니다."
그는 AI에 대해 과감한 주장을 하는 것을 망설이는 편이지만, 딥 리서치는 10시간 이상 걸리던 작업을 몇 분으로 단축시켰다고 확신해요. 😮 하지만 이 기능의 엄청난 잠재력에도 불구하고 아직 딥 리서치 파워 유저가 예상보다 적다고 합니다. 이는 "리서치"라는 이름 때문에 학술이나 투자 분야에만 유용한 도구로 오해받기 쉽기 때문이라고 지적해요. 사실 딥 리서치는 많은 정보를 검토하고 실용적인 통찰력을 도출해야 하는 모든 작업, 즉 거의 모든 GTM 프로젝트에 매우 유용한 도구예요.
Torsten은 이 글을 쓴 두 가지 주요 이유를 설명합니다.
- 실제 GTM 사용 사례를 통해 이 도구의 잠재력을 보여주고, 더 많은 사람들이 창의적으로 활용하도록 영감을 주기 위해서입니다. 💡
- 딥 리서치의 엄청난 잠재력에도 불구하고 완벽하지 않으며, 최고 수준의 결과를 얻으려면 AI에 많은 "손잡아주기"가 필요하다는 점을 강조하기 위해서입니다. 다른 AI 활용 사례와 달리 프롬프트 작성 방식과 제공하는 컨텍스트가 결과에 큰 영향을 미친다고 합니다.
이 글에서는 다음과 같은 내용들을 다룰 예정이에요.
- 딥 리서치에서 최고의 결과물을 얻기 위한 실용적인 팁 📝
- 효과적인 딥 리서치 프롬프트는 어떤 모습인지
- 어떤 도구(ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Grok)가 어떤 작업에 가장 적합한지 🛠️
- 지금 바로 시도해 볼 수 있는 다섯 가지 실용적인 GTM 활용 사례와 프롬프트 예시 (영감을 줄 더 많은 아이디어 포함)
2. 딥 리서치에서 최고의 결과물을 얻기 위한 팁
어떤 AI 도구를 사용하든 (아래에서 더 자세히 설명하겠지만), 몇 가지 핵심적인 한계점을 알고 있어야 합니다. 하지만 걱정 마세요! 🙅♀️ 이 모든 한계점은 해결 가능하며, 최고의 결과를 얻을 수 있는 정확한 워크플로우와 프롬프트 기법을 알려드릴게요.
2.1. 딥 리서치 에이전트는 종종 저품질 소스를 사용해요 (정확성을 높이는 방법)
딥 리서치에서 얻는 결과물의 품질은 에이전트가 사용하는 소스에 크게 의존하는데요, 불행히도 AI는 종종 여기에서 잘못된 판단을 내린다고 해요. 예를 들어, 소셜 미디어 의견을 사실로 간주하거나, 특정 소스에 과도하게 의존하거나, 오래된 데이터를 사용할 수 있습니다. 보고서가 완료된 후 이러한 점을 발견하면 전체 작업을 다시 해야 하고, 시간과 리서치 크레딧을 낭비하게 되어 매우 답답할 수 있어요. 😡
하지만 이 문제는 두 가지 간단한 방법으로 해결할 수 있습니다.
- 옵션 1: 프롬프트에 어떤 종류의 소스를 우선시할지 명시합니다. 🎯 (예: 뉴스 기사 같은 2차 출처보다 정부 데이터 같은 1차 출처를 우선시하도록)
- 옵션 2: GPT-5 또는 Claude Opus와 같은 AI 모델을 사용하여 고품질 소스 목록을 만든 다음, 이를 딥 리서치에 입력합니다. (아래 예시 #5에서 실제로 활용하는 모습을 볼 수 있어요)
또한, 더 투명성을 높이고 싶다면 리서치 에이전트에게 다음을 요청할 수 있습니다.
- 모든 주장에 대해 항상 본문 내 인용(in-text citations)을 제공하도록 요청합니다. 📚
- 보고서에 모든 소스를 나열하고 어떤 소스가 무엇에 사용되었는지, 소스 유형, 데이터 연도 등을 보여주는 표를 추가하도록 요청합니다.
이는 ChatGPT에서 기본으로 제공하지 않는 소스 개요 표의 예시입니다. - 서로 다른 소스들이 (특히 데이터에 관해서) 어디에서 의견이 일치하지 않는지, 그리고 그 이유가 무엇인지 (예: 방법론의 차이) 개략적으로 설명하도록 요청합니다.
이렇게 하면 작업 흐름에 1분만 추가되지만, 나중에 많은 골칫거리를 덜 수 있을 거예요! 👍
2.2. AI는 컨텍스트를 묻지 않아요 (관련 컨텍스트를 제공하는 방법)
클릭 한 번으로 특정 주제에 대한 심층적인 개요를 얻는 것은 매우 편리하지만, 실제로 그렇게 유용하지 않을 때도 많아요. 진정으로 가치를 얻으려면 "당신의 특정 상황"에 맞게 맞춤화된 정보가 필요합니다. 🎯
불행히도 대부분의 딥 리서치 도구는 필요한 컨텍스트를 묻는 습관이 없다고 해요. 따라서 관련 정보를 미리 제공하지 않으면 AI는 가정을 하거나 일반적인 내용을 유지할 수 있습니다. 이를 피하기 위해서는 인간 팀원이 필요로 하는 모든 컨텍스트를 제공해야 합니다. 정확히 어떤 정보인지는 상황에 따라 다르지만, 일반적으로 다음 사항들을 언급하는 것이 좋아요.
💼 당신이 일하는 곳과 회사의 운영 방식 특히 AI가 구체적인 권장 사항이나 실행 방법에 대한 전술적 지침을 제시하도록 하려면 이 정보가 중요합니다. 회사에 온라인 존재감이 크다면 회사 이름을 언급하는 것만으로도 충분하지만, 작은 스타트업이라면 회사가 무엇을 하는지, 규모가 어느 정도인지, 그리고 특정 작업에 관련된 기타 정보(예: GTM 방식 등)를 간략하게 설명하는 것이 좋습니다.
🎯 당신이 정확히 무엇을 달성하려고 하는지 사람들이 딥 리서치를 사용할 때, AI에게 작업("이 도구들을 비교하는 보고서를 작성해줘")은 주지만, 동기나 궁극적인 목표("우리는 캠페인 성과에 대한 가시성을 높여 기획 및 예산 할당을 개선하려고 해")는 공유하지 않는 경우가 많다고 해요. 당신의 목표와 AI가 어떤 역할을 하는지에 대해 투명하게 설명할수록 결과는 더 큰 영향력을 가질 수 있습니다. 그리고 요청이 더 큰 프로젝트의 일부라면, 지금까지 완료된 작업들을 공유해 주세요.
🚧 [해당하는 경우] 당신이 직면한 제약 사항 특정 옵션을 배제하는 명확한 제약 사항이 있다면, 더 목표에 맞는 보고서를 얻기 위해 공유하세요.
- 이 프로젝트를 구현하는 데 사용할 수 있는 예산과 인력은 얼마나 되나요?
- 지켜야 할 마감 기한이 있나요?
- 과거 경험에 비추어 리더십이나 법률 팀에서 승인하지 않을 사항이 있나요?
전문가 팁: 딥 리서치를 프롬프트할 때 매번 컨텍스트를 제공하고 싶지 않다면, '프로젝트(Project)'를 생성하세요. 그렇게 하면 초기 컨텍스트를 한 번만 업로드하면 되고, 모든 리서치 보고서가 당신과 AI 간의 공동 지식에 추가됩니다.
위 내용은 좋은 시작이지만, 특히 빠르게 움직이려고 할 때 어떤 정보를 공유해야 할지 정확히 브레인스토밍하는 것이 꽤 어려울 수 있다고 해요. 이를 더 쉽게 만들기 위해, AI에게 직접 의견을 묻는 방법을 제안합니다 (GPT-5와 Claude Opus 모두 훌륭하게 수행합니다).
저는 [X]에 대한 딥 리서치 보고서를 생성하여 [Y]를 달성할 계획입니다. 맞춤화되고 실행 가능한 보고서를 얻으려면 어떤 컨텍스트를 제공해야 할까요? 이전 대화에서 어떤 컨텍스트도 없다고 가정해 주세요.
마지막으로, 놓친 것이 없는지 확인하고 싶다면 딥 리서치 에이전트에게 추가 컨텍스트를 직접 요청하도록 지시할 수 있습니다.
2.3. AI는 계획을 공유하지 않아요 (워크플로우를 최적화하는 방법)
Gemini Deep Research의 가장 큰 장점은 항상 시작하기 전에 계획을 공유한다는 것입니다. 이렇게 하면 20분 동안 기다렸다가 방법론에 동의하지 않거나 보고서가 잘못된 부분에 초점을 맞추고 있음을 발견하는 대신, 미리 조정을 할 수 있습니다. 😮
다른 도구들은 이런 기능을 제공하지 않으므로, 프롬프트에서 명시적으로 리서치 계획을 요청해야 합니다.
참고: 초기 프롬프트 이후에 질문에 답할 때도 이 요청을 반복해야 합니다. 그렇지 않으면 도구가 이 요청을 잊어버릴 수 있어요. 잊지 마세요! 😉
리서치 계획을 검토할 때 스스로에게 물어볼 몇 가지 질문이 있어요.
- 관심 있는 모든 내용을 다루고 있나요? 추가적인 결과물(예: 템플릿, 코드 스니펫 등)을 원하나요?
- 방법론과 초점 영역(예: 에이전트가 다양한 옵션을 평가할 계획)에 동의하나요?
- AI가 어떤 가정을 하고 있는 것 같거나, 어떤 부분이 일반적인 것 같나요? 그렇다면 추가 컨텍스트를 제공해야 합니다.
2.4. 기본 보고서는 읽기 어려워요 (결과물을 더 실행 가능하게 만드는 방법)
기본적으로 제공되는 보고서는 종종 읽기 어려울 수 있습니다. 특히 가장 중요한 통찰력을 빠르게 훑어보고 싶을 때 더욱 그렇습니다. 😵💫
하지만 올바른 프롬프트를 사용하면 쉽게 변경할 수 있습니다. 다음을 요청해 보세요.
- 문서의 시작과 각 개별 섹션에 요약을 포함하도록 요청합니다.
- 자세한 내용에 들어가기 전에 핵심 통찰력이나 권장 사항부터 시작하도록 요청합니다.
- 텍스트 블록 대신 개요 표나 시각 자료를 적절하게 사용하도록 요청합니다.
3. 효과적인 딥 리서치 프롬프트
위에서 언급된 모든 팁을 종합하고 몇 가지 선택적인 팁을 추가하면, 효과적인 딥 리서치 프롬프트는 다음과 같은 모습이 됩니다. 아래 내용을 복사하여 자신의 정보를 입력하기만 하면 됩니다 ( "#"으로 표시된 주석은 각 섹션을 설명하기 위한 것이며 프롬프트에 포함되어서는 안 됩니다). ✍️
# 목표: 1) 궁극적으로 달성하려는 목표와 2) AI에게 정확히 무엇을 원하는지 명시합니다. 예시:
<goal> 우리는 SDR에게 계정 할당을 알리고 어떤 계정에 먼저 연락할지 우선순위를 정하기 위해 계정 점수를 구축하려고 합니다. 원하는 모델은 1) 기업 적합성 점수(예: "이 회사가 일반적으로 적합한가?")와 2) 의도 점수(예: "이 계정이 현재 시장에 있거나 구매할 가능성이 있는가?")를 각 계정에 할당할 것입니다. </goal>
# 컨텍스트: 프로젝트에 이미 없는 요청과 관련된 모든 컨텍스트를 포함합니다. 예시:
<context> 우리는 현재 미국 시장에만 집중하고 있습니다. 우리의 GTM 및 데이터 스택은 Salesforce, Marketo, Outreach, dbt, Snowflake로 구성되어 있으며, 의도 데이터 소스 구매에도 열려 있습니다. 모델과 점수의 설명 가능성이 중요합니다. </context>
# [선택 사항] 내용: 최종 결과물에 포함되기를 원하는 내용을 지정합니다. 예: 비교, SQL 코드 스니펫, Salesforce 사용자 정의 개체 사양 등. 예시:
<content> 최소한 다음을 다루십시오: 1) 상세한 "자체 구축 vs. 구매" 분석 및 권장 사항, 2) 이를 자체 구축하기 위한 다양한 접근 방식 개요, 3) 마케팅과 영업 간 계정 점수를 운영하는 방법, 4) 영업 담당자에게 점수가 어떻게 도출되었는지 가시성을 제공하는 방법. </content>
# [선택 사항] 스타일: 보고서 형식을 정의합니다. 이는 일반적으로 각 리서치 작업마다 동일할 수 있으므로 프로젝트 사용자 정의 지침에 포함하는 것이 가장 좋습니다. 예시:
<style> 피라미드 원칙을 따르십시오: 핵심 요약 또는 권장 사항을 먼저 제시한 다음, 적절한 곳에 지지하는 논거와 데이터를 추가하십시오. 권장 사항을 제시할 때는 정확히 어떻게 도출되었는지 설명하십시오. 보고서를 쉽게 파악할 수 있도록 글머리 기호, 개요 표 및 기타 서식을 사용하십시오. </style>
# [선택 사항] 소스: AI가 우선시해야 할 소스 및/또는 소스를 문서화하는 방법을 지정합니다. 예시:
<sources> 도구 비교의 경우, 회사 자체의 주장보다는 주요 산업 블로그 또는 실무자의 평가에 집중하십시오. </sources>
# [선택 사항] 지침: 기타 지침(예: AI가 따라야 할 특정 방법론 또는 단계)을 제공합니다. 예시:
<instructions> 진행하기 전에 필요한 추가 컨텍스트를 요청하십시오. </instructions>
대부분의 섹션이 선택 사항으로 표시되어 있다는 점을 참고해 주세요. 아래 예시에서 각 리서치 작업에 가장 관련성이 높은 섹션을 선택하는 것을 볼 수 있으며, 여러분도 그렇게 하는 것이 좋습니다. 간단한 요청에 대해 지나치게 복잡하게 만들 필요는 없습니다. 😊
4. 어떤 AI 도구가 어떤 작업에 가장 적합할까요?
결론부터 말하자면, ChatGPT는 전반적으로 최고의 딥 리서치 도구입니다. 특히 최근 GPT-5 출시(더 이상 모델 전환이 필요 없음)와 에이전트 모드(웹사이트와 제대로 상호 작용하는 기능) 덕분에 더욱 그렇습니다.
ChatGPT는 두 가지 핵심 강점을 가지고 있어요.
- 다른 도구들과 달리 항상 컨텍스트를 요청합니다.
- 가장 심층적인 보고서를 제공하며, 지속적으로 좋은 판단력을 보여줍니다.
첫 번째 강점은 다른 도구들도 요청하면 똑같이 할 수 있기 때문에 사소한 장점일 수 있어요. 하지만 프롬프트를 아무리 최적화해도 다른 도구들이 ChatGPT만큼 깊이 있고 엄격한 보고서를 생성하도록 만들기는 어렵습니다.
즉, 극도로 상세한 정보나 지침이 필요하다면 ChatGPT가 명백한 선택입니다. 하지만 10,000단어에 달하는 심층 분석이 필요하지 않다면 다른 도구들도 매력적인 대안이 될 수 있어요. 예를 들어:
- Gemini는 종종 ChatGPT만큼이나 잘 작동하며, 더 관대한 사용 제한을 가지고 있으므로 ChatGPT 크레딧이 부족할 때 좋은 대체 옵션입니다.
- Perplexity는 특정 웹사이트나 소셜 포럼에 대한 리서치에 집중하고 싶을 때 좋은 선택입니다. 1) 더 세분화된 소스 제어 기능을 가지고 있고 2) 이와 관련하여 지침을 더 잘 따릅니다.
- Claude, Perplexity, Grok은 모두 깔끔하고 읽기 쉬운 1,000~2,000단어 분량의 보고서를 생성하며, 어떤 주제를 처음 탐색하기 시작할 때 훌륭한 출발점이 됩니다.
이 때문에 아래의 실제 활용 사례들을 살펴볼 때, 각 경우에 가장 적합한 도구를 강조할 거예요. 🚀
5. 딥 리서치의 GTM 활용 사례 5가지
5.1. 새로운 GTM 이니셔티브에 대한 실행 계획 수립하기
- 👑 최고의 도구: ChatGPT 딥 리서치
- 🥈 차선책: Gemini 딥 리서치
"우리는 아웃바운드 이메일을 대규모로 개인화하기 시작해야 해. 다른 회사들도 다 그렇게 하고 있잖아!"
GTM 분야에서 일하는 사람이라면 누구나 이런 상황을 겪어봤을 거예요. 어느 날 편안하게 자신의 분야에서 업무를 수행하고 있는데, 임원이 전혀 경험이 없는 새로운 요청을 최우선 순위로 처리해 달라고 할 때 말이죠. 🤯
새로운 AI 활용 사례든, 리드 스코어링이나 기여도 모델링처럼 필수적인 요소든, 모든 스타트업이 모든 주제에 대한 전문가를 가지고 있는 것은 아니죠. 그래서 조만간 어떻게 접근해야 할지 전혀 모르는 대규모 프로젝트를 맡게 될 거예요.
딥 리서치는 이런 경우에 한 시간 이내에 새로운 주제에 대한 이해를 높이는 놀라운 자원입니다. 물론 이렇게 빨리 공인된 전문가는 될 수 없겠지만, 프로젝트에 대한 대략적인 계획을 세우고 어떤 영역을 더 깊이 파고들어야 할지(또는 도움을 받아야 할지) 파악할 수 있을 만큼은 알게 될 거예요.
실제 사례를 살펴볼까요? 마케팅 기여도(marketing attribution)를 구축(또는 재구축)하고 싶다고 가정해 봅시다. 기여도를 무엇에 사용할지에 대한 일반적인 아이디어는 있지만, 구현 방법은 전혀 모른다고요.
이 문제에 대한 효과적인 딥 리서치 프롬프트는 다음과 같습니다.
<goal> 스타트업을 위해 마케팅 기여도를 자체적으로 구축하는 방법에 대한 심층적이고 전술적인 가이드를 작성해 주십시오. 첫 번째 단계로, 관련 프로그램(이메일, LinkedIn 등)의 터치포인트를 고려하고 생성된 각 기회에 단일 소스를 할당하는 간단한 기여도 모델을 원합니다. </goal>
<context> 우리는 회의록 소프트웨어를 판매하는 B2B SaaS 스타트업입니다. 주로 SMB를 대상으로 하며 현재 ARR(연간 반복 매출) 1천만 달러, 전년 대비 100% 성장하고 있습니다. LinkedIn 광고와 프로그래밍 방식의 이메일을 통해 대부분의 리드를 확보하는 마케팅 중심 회사입니다. Salesforce, Marketo, dbt, Snowflake를 사용하고 있습니다. </context>
<audience> 관련 도구 및 시스템에 대한 실무 지식은 있지만, 마케팅 기여도에 대한 사전 경험은 전혀 없다고 가정하십시오. </audience>
<structure> 결정해야 할 핵심 사항과 주요 작업 흐름에 대한 개요를 제공하십시오. 각 작업 영역에 대해 선택할 수 있는 다양한 관련 접근 방식에 대한 개요를 제공한 다음, 권장하는 접근 방식에 대한 상세한 단계별 가이드를 제공하십시오. </structure>
<style> 피라미드 원칙을 따르십시오: 핵심 요약 또는 권장 사항을 먼저 제시한 다음, 적절한 곳에 지지하는 논거와 데이터를 추가하십시오. 보고서를 쉽게 파악할 수 있도록 글머리 기호, 개요 표 및 기타 서식을 사용하십시오. </style>
☝️ 참고: 여기서 가장 중요한 것은 회사 프로세스 및 기술 스택에 대한 가시성을 제공하여 맞춤형 플레이북을 얻는 것입니다.
그리고 이 링크에서 얻을 수 있는 것은 다음과 같습니다. 다양한 방법론, 구현 접근 방식, 그리고 실제로 이를 수행하는 방법에 대한 단계별 지침(UTM 태그 규칙, dbt 모델을 위한 SQL 코드 예시 등 포함)을 다루는 종단간 기여도 가이드입니다. 📊
물론 이것은 단지 예시일 뿐이며, 어떤 GTM 주제에 대해서도 상세한 가이드를 얻을 수 있습니다. 영감을 얻을 수 있는 더 많은 예시들이 있어요.
- 처음부터 콘텐츠 전략 구축하기
- 한 도구에서 다른 도구로 마이그레이션하기 (예: HubSpot에서 Marketo로)
- 마케팅과 영업 간의 마찰을 최소화하는 GTM 계획 프로세스 구조화하기
- 영업 담당자를 위한 적절한 보상 체계 마련하기
5.2. 경쟁사 광고 전략 분석하기
- 👑 최고의 도구: GPT-5 에이전트 모드
- 🥈 차선책: Perplexity
위의 예시에서는 AI가 다양한 소스를 검토하고 최적의 접근 방식을 종합하여 한 가지 주제를 전체적으로 이해하는 것이 목표였습니다. 하지만 때로는 그 반대로, 하나의 특정 데이터 소스를 정말 깊이 파고들고 싶을 때도 있습니다. 🧐
예를 들어, 여러분은 LinkedIn(또는 Google) 유료 광고를 통해 경쟁사들이 어떻게 성공적으로 성장하는지 이해하고 싶을 수 있습니다. 우리는 경제성이 맞지 않아 고군분투하고 있는데 말이죠.
좋은 소식은 경쟁사들이 실행한 모든 광고, 심지어 비공개 메시지 광고까지 광고 라이브러리(LinkedIn / Google / Meta)에서 볼 수 있다는 것입니다. 더 좋은 소식은 며칠 동안 이 모든 정보를 수동으로 뒤지는 대신, AI가 힘든 작업을 대신하도록 할 수 있다는 것이죠! 🤩
ChatGPT, Claude, Grok의 표준 리서치 모드는 단일 웹사이트에서 철저한 검색을 수행하도록 만드는 것이 거의 불가능하기 때문에 이 작업에 적합하지 않습니다. Perplexity는 그럭저럭 잘 작동하지만, 진정한 해결책은 ChatGPT에서 에이전트 모드(Agent Mode)를 켜는 것입니다.
에이전트 모드는 연구와 실행 사이의 다리 역할을 한다고 광고되며, 실제로 그렇습니다. 광고 라이브러리를 열고 50~100개의 광고를 살펴본 다음 상세 보고서를 작성하도록 지시할 수 있습니다. 올바르게 프롬프트하면, 추가적인 기술을 갖춘 딥 리서치와 같습니다. 계정에 로그인하고, 토글과 필터를 클릭하고, 스크린샷을 찍는 등의 작업을 할 수 있습니다. 😲
효과적인 프롬프트는 다음과 같습니다.
<goal> 저는 [회사 이름]이 LinkedIn 광고를 사용하여 어떻게 성장하는지 이해하려고 합니다. LinkedIn 광고 라이브러리(https://www.linkedin.com/ad-library/)를 활용하여 해당 회사의 포지셔닝, 메시징 및 전술에 대한 포괄적인 보고서를 작성해 주십시오. </goal>
<context> 각 광고의 상세 페이지에는 고려해야 할 많은 관련 정보가 있습니다. 예를 들어, 광고 유형, 활성 기간, 지역별 노출 수 등을 보여줍니다. </context>
<content> 최소한 다음을 다루십시오:
- 그들이 운영하는 광고 형식(예: 메시지 광고 vs. 단일 이미지) 및 유형(예: 고객 성공 사례, CEO 사고 리더십 등)
- 그들이 타겟팅하는 구매자 페르소나
- 그들이 어떻게 자신을 포지셔닝하고 핵심 메시지를 청중에게 전달하는지
- 그들의 콜투액션(CTA)은 어떤 모습인지
- 그들이 제공하는 인센티브(예: 데모 참여에 대한 돈이나 선물)
모든 주장에 대해 구체적인 예시를 포함하십시오(즉, 특정 광고에 인라인 링크를 걸어주십시오). 최소 20개의 구체적인 광고 예시를 링크하십시오(URL은 "https://www.linkedin.com/ad-library/detail/[ad_id]"와 같을 것입니다). </content>
<instructions> 50개 이상의 광고를 검토하고 발견 내용을 요약한 3,000단어 이상의 상세 보고서를 작성해 주십시오. </instructions>
참고: 통찰력을 귀사에 맞춤화하고 싶다면, 귀사에 대한 컨텍스트를 업로드하거나 위 프롬프트의 <context> 섹션을 확장하세요.
이 정확한 프롬프트를 사용하여 (AI 스타트업 ElevenLabs를 예시로) 얻은 결과 보고서는 꽤 훌륭하다고 할 수 있습니다. 👏 특히 멋진 점은 특정 광고 예시에 링크하는 것 외에도 에이전트가 스크린샷을 찍었다는 것입니다. 이 기능은 다른 많은 사용 사례를 가능하게 합니다.
5.3. 웹사이트 개선을 위한 상세한 감사 및 권장 사항 받기
- 👑 최고의 도구: ChatGPT 에이전트 모드
- 🥈 차선책: Gemini 딥 리서치
홈페이지를 대대적으로 개편하려면 다음 단계를 거쳐야 합니다. 🧐
- 최고의 사례 조사 (예: Growth Unhinged의 홈페이지 작성법)
- 경쟁사 웹사이트 검토하여 그들이 무엇을 하는지 확인
- 자사 웹사이트를 자세히 살펴 개선할 부분이 있는지 확인
- 계획된 변경 사항을 목업하고 새로운 문구 초안 작성
딥 리서치는 이 과정을 크게 가속화하여 약 80% 정도의 준비를 완료해 줄 수 있습니다. 여전히 직접 다듬어야 할 부분이 있겠지만, 대부분의 힘든 작업은 건너뛸 수 있어요. 🚀
Linear의 가격 책정 페이지(http://linear.app/pricing)를 예시로 들어, 효과적이었던 프롬프트 구조는 다음과 같습니다.
<goal> Linear의 가격 책정 페이지(http://linear.app/pricing)에 대한 심층 분석을 작성하여 그 효과를 비판하고 1) 업계 최고 사례를 준수하는 부분, 2) 혁신적인 아이디어를 통해 돋보이는 부분, 3) 부족한 부분을 강조해 주십시오. </goal>
<structure & content> 페이지에 대한 일반적인 검토 후, 개선을 위한 상세한 제안을 제공해 주십시오. 무엇을 어떻게 개선해야 하는지 정확히 지적하고, 다른 회사들이 더 잘하고 있는 예시를 제시하십시오. 예상되는 영향과 구현 노력에 따라 개선 아이디어를 순위를 매겨주십시오. 새로운 요소를 추가하거나 기존 요소를 재설계할 것을 제안하는 경우, 시작점으로 사용할 수 있는 목업과 상세한 문구 예시를 제공해 주십시오(Linear 홈페이지의 기존 톤에 맞춰). </structure & content>
<instructions> 다른 SaaS 회사들의 가격 책정 페이지에서 직접 얻은 통찰력과 주요 산업 블로그에서 논의된 최고 사례를 결합해 주십시오. 보고서는 약 3,000단어를 목표로 하십시오. </instructions>
10분 후, 약 7,600단어 분량의 실행 가능한 제안으로 가득 찬 분석 보고서를 받았습니다.
이 보고서는 가격 책정 페이지를 상세하게 분석하고, 적은 노력으로 개선할 수 있는 여러 사항을 정확하게 식별했습니다. 예를 들면 다음과 같아요.
- 연간 요금제 절약 강조하기
- 각 요금제가 누구에게 적합한지에 대한 설명 추가하기
- 권장/가장 인기 있는 요금제 강조하기
- 더 많은/더 나은 툴팁과 FAQ 섹션 추가하기
하지만 이 사례는 딥 리서치의 현재 한계도 잘 보여줍니다. ChatGPT(제가 사용한 다른 도구들과 유사하게)는 연간/월간 가격 토글을 사용할 수 없었고, (잘못되게도) 월간 옵션이 없다고 가정했어요. 마찬가지로, 회전하는 로고 행을 "볼 수" 없었습니다. 😢
제 생각에는 이는 큰 문제는 아닙니다. 주장이 정확한지 확인하는 데 몇 초밖에 걸리지 않고, 부정확한 제안은 무시하면 되기 때문이죠. 하지만 이것이 신경 쓰인다면, AI가 실제로 웹사이트와 상호 작용하고 스크린샷을 찍어 이러한 유형의 잘못된 결론을 피할 수 있는 에이전트 모드를 대신 사용할 수 있습니다. 물론 보고서를 받는 데 더 오래 기다려야 하겠지만요. ⏰
5.4. 경쟁사 제품 비교 페이지 구축하기
- 👑 최고의 도구: ChatGPT 딥 리서치
- 🥈 차선책: Gemini 딥 리서치
고객 비교 페이지는 서로 다른 솔루션 사이에서 고민하는 의도 높은 구매자들을 설득하는 데 엄청난 자원이 됩니다. 답변 엔진 최적화(AEO)의 부상과 함께 그 중요성이 더욱 커지고 있죠. ✨
하지만 이런 페이지를 만들거나, 경쟁사 제품과 비교하여 여러분의 제품이 가진 뛰어난 기능에 초점을 맞춘 광고를 실행하려면 많은 리서치가 필요합니다.
경쟁사의 웹사이트를 검토하고, 문서와 도움말 기사를 읽고, YouTube 튜토리얼을 시청하는 등은 쉽게 며칠이 걸릴 수 있습니다. 정확한 주장을 하려면 이 과정을 피할 수 없어요.
다행히도 딥 리서치는 이 작업에 꽤 능숙합니다. 처음부터 시작한다면, Claude, Perplexity 또는 Grok에 높은 수준의 프롬프트를 먼저 날려보는 것을 추천합니다. 이들은 ChatGPT나 Gemini만큼 깊이 파고들지는 않지만, 가장 중요한 주제에 대한 잘 정리된 요약을 빠르게 얻을 수 있을 거예요.
<goal> 저는 [회사]에서 일하며 우리 제품이 [경쟁사]와 어떻게 비교되는지 이해하고 싶습니다. 두 플랫폼의 기능을 비교하고 양쪽의 격차를 강조하는 상세 보고서를 작성해 주십시오. </goal>
<sources> 사실을 포함하는 1차 출처를 우선시하십시오. 즉, 제품이 무엇을 할 수 있는지에 대한 다른 사람의 해석에 의존하지 말고, 공식 문서, 기능 발표 등에 집중하십시오. 모든 주장에 대해 본문 내 인용을 사용하십시오. </sources>
<instructions> 강조하는 제품 격차가 여전히 존재하는지 확인하십시오. 예를 들어, 1년 전 보고서에서 특정 기능이 누락되었다고 주장하는 경우, 그 사이에 해결되었는지 검색하여 확인하십시오. </instructions>
이렇게 하면 제품이 잠재적으로 우위를 가질 수 있는 부분에 대한 기본적인 아이디어를 얻을 수 있습니다. 그리고 나서 ChatGPT에 더 정교한 프롬프트를 주어 특정 기능에 대한 상세 정보를 요청할 수 있어요.
딥 다이브 보고서를 받은 후에는 필요한 추가 설명을 요청하거나, 여러분이 본 내용과 모순되는 주장에 대해 이의를 제기하여 비교 내용에 완전히 확신이 들 때까지 조정을 거치세요.
마지막으로, 이러한 통찰력을 바탕으로 경쟁 페이지를 만드는 방법에 대한 제안을 요청할 수도 있습니다. 📝
⚠️ 주의해야 할 주요 사항:
- 제품은 자주 변경되므로, 모든 주장이 가장 최근 정보에 기반한 것인지 정말로 확인해야 합니다. 이는 다음을 의미합니다.
- 리서치 에이전트에게 가장 최근 소스를 우선시하고 지난 6개월간의 정보에 집중하도록 지시합니다 (위 예시처럼).
- 가장 중요한 주장이 여전히 정확한지 빠르게 Google 검색으로 확인합니다.
- 초기 프롬프트를 아무리 잘 작성해도 AI는 종종 "뛰어난 AI 기능"과 같은 모호한 마케팅 주장을 인용할 수 있습니다. 이런 일이 발생하면, 구체적인 예시를 요구하여 반박하는 것을 추천합니다. 두 번째 버전은 종종 훨씬 더 좋습니다. 👍
5.5. 해외 시장 확장 계획 수립하기
- 👑 최고의 도구: GPT-5 Thinking / Claude Opus (프레임워크 및 데이터 소스용); ChatGPT Deep Research (최종 보고서용)
조만간 모든 스타트업은 국제화(internationalization) 문제를 다루게 될 것입니다. 하지만 어떤 국가로, 어떤 순서로 확장해야 할까요? 🌍
이를 위해 저는 두 단계 접근 방식을 추천합니다.
- 먼저, 원하는 AI 모델(예: GPT-5 또는 Claude Opus)과 함께 확장 프레임워크를 개발하고 고품질 데이터 소스를 찾는 작업을 합니다.
- 그런 다음, ChatGPT 딥 리서치에게 여러분이 도출한 기준에 따라 잠재적 국가들을 순위 매기는 상세 보고서를 작성하도록 요청합니다.
일반적으로 딥 리서치는 이 모든 것을 스스로 수행하여 1단계의 필요성을 없애도록 설계되었지만, 실제로는 이런 지침을 제공할 때 훨씬 더 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것을 발견했습니다.
먼저 프레임워크를 설정해 봅시다. 이미 접근 방식이 있다면 그것을 설명하고 AI가 여러분의 논리에 도전하도록 하세요. 없다면, AI에게 몇 가지 다른 사고 모델을 함께 브레인스토밍하도록 요청하세요. (여기에 ChatGPT의 예시 응답이 있습니다.)
<goal> 국제 확장을 위한 시장 순위를 매기는 프레임워크를 개발하는 것을 도와주십시오. 이를 구성할 수 있는 다양한 관점을 개괄하고, 가장 중요한 것들을 결합한 포괄적인 프레임워크를 제안해 주십시오. </goal>
<context> 우리는 [회사에 대한 컨텍스트]입니다. 미국에서 확장한 후, 국제적으로 확장하고자 합니다. 저는 [국제화에 대한 현재 생각]을 하고 있지만, 이 부분을 더 전체적으로 고민하는 데 도움을 받고 싶습니다. </context>
다음으로, 시장 데이터에 대한 최고 품질의 소스 목록을 작성할 거예요. (여기에 ChatGPT의 예시 응답이 있습니다.)
저는 딥 리서치에서 시장에 대한 실제 순위 매기기를 하려고 합니다. 1) 총 유효 시장(TAM) 및 2) 경쟁 데이터에 대한 잠재적인 고품질 데이터 소스 목록을 작성해 주십시오.
다양한 소스를 나열하고, 1) 포함된 정확한 데이터 분류, 2) 얼마나 신뢰할 수 있는지(그리고 이유; 예: 통계청이나 정부 기관과 같은 1차 출처 데이터는 블로그/무작위 웹사이트보다 더 높은 평가를 받아야 함), 3) 데이터의 최신성 등 기준에 따라 비교해 주십시오. 또한 액세스 방식(무료 vs. 유료 vs. 무료 계정/로그인 필요)별로 분류해 주십시오.
마지막으로, 이 모든 것을 딥 리서치에 입력하여 순위가 매겨진 국가 목록을 얻습니다. 🗺️
6. 결론
위의 예시들은 딥 리서치로 할 수 있는 몇 가지 작업에 불과합니다. 가능성은 문자 그대로 무한하지만, 이 모든 것을 여기에 다루려면 글이 너무 길어질 거예요. 😅
하지만 실험해 볼 수 있는 몇 가지 아이디어를 더 소개할게요.
- ChatGPT 에이전트 모드를 사용하여 선도 기업이나 경쟁사가 제품 데모 예약 또는 사용자 온보딩과 같은 흐름을 어떻게 처리하는지 문서화합니다.
- Perplexity를 사용하여 최근 출시된 제품에 대한 소셜 미디어 피드백에 대한 빠른 의견 조사를 합니다.
- ChatGPT 딥 리서치에게 여러분과 유사한 회사들이 사용했던 성공적인 마케팅 전략과 성장 해킹에 대한 철저한 보고서를 작성하도록 요청하고, 그 다음 추론 모델(GPT-5 또는 Claude Opus)과 협력하여 어떤 전략이 여러분에게 적합하고 어떻게 적용해야 할지 알아냅니다.
만약 여러분도 딥 리서치(또는 ChatGPT 에이전트 모드)를 GTM 활용 사례에 사용하고 있다면, 댓글로 알려주시면 정말 좋겠습니다! ✨
오늘의 멋진 게스트 기고를 제공해 주신 Torsten Walbaum에게 특별히 감사드립니다! 더 많은 심층 분석을 보려면 The Operator's Handbook을 놓치지 마세요.