월 1억 광고비를 AI가 굴립니다, 하루 10개 소재 만들고 1시간마다 끄고 켜는 방법 (퍼널랩스 엘런님)

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💡 한 줄 결론

퍼널랩스는 판매 노하우를 규칙으로 옮겨 AI가 월 약 1억 원의 광고비를 운영하고, 하루 약 10개 소재를 만들며 매시간 성과에 따라 광고를 끄거나 예산을 늘리게 한다.

📌 핵심 요점

1. 광고 운영을 반복 가능한 규칙으로 만들었다. 기존 광고 성과와 경쟁사 광고, 구매가 발생한 메시지를 분석해 소재 제작·등록·중단·예산 증액으로 연결한다. 퍼포먼스 마케팅팀 두세 명이 하던 업무를 AI가 수행하도록 구성했다.
2. 하루 두 번 소재를 만들고 한 시간마다 성과를 조정한다. 오전에는 성과가 좋은 소재의 변형을 만들고, 이후 경쟁 광고에서 새로운 소구점을 찾는다. 하루 약 5개씩 두 차례 제작하며, 신규 소재는 처음 약 1만 원을 집행한 뒤 효율이 나오지 않으면 끈다.
3. 자동화의 기반은 고객 심리와 구매 전환 설계다. 팀의 판매 경험을 카피와 랜딩 페이지에 반영하고, 무료 이용자 전체보다 유료 구매 가능성이 높은 고객을 유입시키려 한다. 100개가 넘는 웹툰형 랜딩 페이지 버전으로 고객군별 캐릭터와 말투를 시험한다.
4. 빠른 출시 이후에도 경쟁과 소재 피로에 대응해야 한다. 사주 MVP는 3주 만에 출시했고, 초기 약 30일 매출은 약 1억 원이었다고 설명한다. 이후 경쟁 광고 증가와 판매 부진을 겪으면서 구매 전환율을 개선했고, 반복 노출로 떨어지는 광고 효율에 대응해 소재를 계속 갱신한다.
5. 장기 과제는 확보한 고객의 지속 이용이다. AI로 서비스 제작이 쉬워지면 모방과 경쟁이 늘어 고객 확보 비용이 높아질 수 있다는 전망이다. 사주와 캐릭터 채팅을 한 번 쓰고 끝내지 않도록 다음 달과 다음 해에도 이용할 이유를 준비하고 있다.

🧩 배경과 문제 정의

• 퍼널랩스는 AI 사주와 캐릭터 채팅 서비스를 운영한다. 기존 온라인 판매 사업에서 성장의 한계를 느끼던 가운데, AI가 기획과 제품 제작 시간을 줄이면서 새로운 콘텐츠 사업을 시작했다.
• 제품을 빠르게 만드는 것만으로는 매출을 유지하기 어렵다. 경쟁 광고가 늘어나자 기존 방식의 효율이 떨어졌고, 고객의 구매 전환율을 높이는 판매 설계가 중요해졌다.
• 광고 자동화는 사람이 하던 성과 분석, 소재 제작, 집행과 예산 조정을 규칙으로 옮기는 방식이다. 고객의 심리를 이해하고 실험 후보를 좁히는 경험이 자동화의 기반이 된다.
• AI로 서비스 제작이 쉬워질수록 경쟁과 고객 확보 비용이 커질 수 있다는 전망 아래, 일회성 구매를 넘어 고객이 계속 사용하는 서비스 구조가 과제로 남는다.

🕒 시간순 섹션별 상세정리

1. 고객 심리와 AI가 바꾸는 판매·콘텐츠 제공 방식

• 판매의 핵심은 고객에게 어떤 마음이 생길지 상상하는 능력이다. 월 약 1억 원의 광고비를 AI가 운영하는 방식도 이 판매 사업에 적용돼 있다. [00:22]
• 웹툰형 랜딩 페이지는 100개 넘는 버전이 있고, AI가 만든 광고 소재는 바로 메타 광고에 등록된다. 사람이 소재를 일일이 확인하지 않으며, 효율이 나오지 않으면 광고를 끄도록 돼 있다. [00:37]

2. 기존 커머스의 성장 한계에서 AI 콘텐츠 사업으로 전환

• 퍼널랩스는 천기문 AI 사주와 AI 캐릭터 채팅을 운영하며, 별도로 취업 교육 사업도 운영한다. AI 콘텐츠 사업은 전년 12월에 출시해 시작했다. [01:27]
• 약 7~8년 동안 여러 사업 아이템을 다뤘지만, 기술과 컴퓨터 활용 역량이 부족해 단일 상품의 온라인 매출이 일정 수준에 도달하면 다음 성장 방법을 찾기 어려웠다. 다른 아이템으로 매출을 만드는 일을 반복하면서 답답함이 쌓였다. [02:11]

3. 웹 서비스 경험 없이 3주 만에 출시한 사주 MVP

• AI가 원하는 결과를 내지 못하거나 할루시네이션을 일으키는 이유를 질문하고 공부한 뒤, 11월 무렵부터 팀 업무에 클로드 코드만 사용하기 시작했다. 사주를 AI가 분석해 고객에게 제공하는 제품은 3주 만에 출시했다. [04:17]
• 팀에는 웹 서비스를 운영해 본 사람이 없었다. 6개월이나 1년을 배운 뒤에도 팔리지 않을 위험을 감수하기보다, 먼저 빠르게 만들어 판매하고 팔리지 않는 이유를 찾는 방식을 택했다. [05:11]

4. 초기 매출 성장과 갑작스러운 판매 부진

• 초기에는 구매 후 발송이 늦어지는 등 기술적인 문제가 있었다. 고객에게 전화로 사과하고 다시 보내는 방식으로 문제를 처리하면서 서비스를 운영했다. [06:08]
• 12월 중순 출시 후 1월 중순까지 약 30일 동안 매출은 약 1억 원 수준이었다. [06:17]

5. 경쟁 광고 증가에 맞서는 구매 전환율 개선

• 출시 당시와 비교하니 경쟁 사주 서비스의 광고 개수가 약 4~5배로 늘어 있었다. 고객 수는 같은데 경쟁 광고가 늘면서 고객이 다른 서비스로 이동한 것이 매출 부진의 원인이라는 판단이었다. [07:03]
• 상품의 매력과 판매 방식을 개선해 매출을 다시 끌어올렸으며, 경쟁사의 수준이 높아지면 다시 판매 방식을 개선하는 대응을 반복했다. [07:29]

6. 마케팅팀의 판단과 실행을 규칙으로 옮긴 자동화

• 자동화의 기반은 기존 광고의 효율, 경쟁 광고에 대한 고객 반응, 구매가 발생한 랜딩 페이지와 메시지를 분석하는 일이다. 이 정보를 토대로 AI가 새 광고 소재와 랜딩 페이지를 만들고 광고를 집행한다. [08:21]
• 성과가 나오지 않는 소재는 끄고, 성과가 좋은 소재는 예산을 늘린다. 사람이 마케팅팀에서 하던 업무를 규칙으로 정해 AI가 대신 수행하게 만든 구조다. [08:50]

7. 관심 없는 고객에게 고가 상품을 팔아야 했던 영업의 출발

• 판매 감각의 기반은 고객이 어떤 상황에서 어떤 말을 들으면 어떻게 생각할지 상상하는 능력이다. 이 감각은 20대에 거의 10년 동안 영업하면서 쌓였다. [09:16]
• 처음에는 월급 약 130만 원을 주는 사무직으로 생각하고 지원했지만, 실제 업무는 모르는 사람에게 전화해 2억 원짜리 오피스텔 분양을 권하는 영업이었다. 기존 아르바이트 월급은 약 80만 원이었다. [10:23]

8. 수천 개의 대본과 말투 실험으로 축적한 판매 감각

• 첫 영업 현장에서는 약 4~5개월 동안 매일 대본을 썼지만 계약을 한 건도 만들지 못했다. 이후 다른 영업 현장에서 수입이 약 200만 원대에서 300만 원, 500만 원을 거쳐 월 1천만 원 수준까지 늘었고, 그 과정에서 대본을 수천 개 썼다. [12:51]
• 컴퓨터와 프린터를 쓸 수 있게 되자 인사, 상품 소개, 계약 제안의 각 문장에서 속도와 강세를 표시했다. 단어의 색깔, 굵기, 기호를 바꾸면서 말하는 방식을 계속 A/B 테스트했다. [13:42]

9. 적은 광고 예산으로 시작한 창업과 다양한 판매 경험

• 약 30세에 다른 대표와 함께 창업해 임원으로 참여했고, 경험이 없던 마케팅 업무를 맡았다. 영업할 고객 연락처가 필요했지만 광고 대행사의 비용이 비싸 직접 페이스북 광고를 시작했다. [15:06]
• 법인 자본금 100만 원 중 한 달 뒤 약 50만 원이 남자 이를 광고에 사용했다. 약 1만 9천 원짜리 광고 가이드북을 사서 일주일가량 설정을 익혔고, 첫 달 매출은 약 500만 원이었다. [16:05]

10. 랜딩 페이지를 고객의 구매 심리 순서로 설계

• 초기 광고 소재는 그림판으로 사진에 글씨를 넣은 단순한 형태였다. 성과의 기반은 시각적 완성도보다 광고를 보는 사람이 누구이며, 클릭하고 문구를 읽을 때 어떤 생각을 할지 상상하는 데 있었다. [17:34]
• 랜딩 페이지는 고객이 내용을 읽은 뒤 상품 제안을 보고 “내가 찾던 것”이라고 느낄 심리 상태를 만드는 방향으로 설계한다. 고객이 무엇을 원하고 어떤 생각을 해야 구매 제안이 자연스러워지는지가 기준이다. [18:31]

11. 경험으로 A/B 테스트 후보와 탐색 시간을 줄이는 방식

• 전화 대본과 랜딩 페이지는 말이나 문구에 따라 고객의 생각이 어떻게 달라질지 설계한다는 점에서 같은 논리를 가진다. 오랜 대본 작성 경험이 랜딩 페이지 설계를 더 빠르게 만드는 기반이 됐다. [19:43]
• 커피 브랜드 100개를 아무 이해 없이 다 시험하는 대신, 반응 가능성이 높은 유명 브랜드 3~4개부터 시험하는 식으로 후보를 좁힐 수 있다. 경험은 성공 확률을 높이지만, 누구나 첫 시도에 답을 찾을 수 있다는 보장은 없다. [20:35]

12. AI 콘텐츠 사업을 선택한 장기적인 기회 가설

• AI가 발전해 일뿐 아니라 사업도 더 잘하게 되면 자신이 성과를 낼 기회가 줄 수 있다는 생각이 창업 동기였다. 단순히 판매량을 늘리기보다 많은 사람이 사용하는 서비스와 기업 가치가 큰 회사를 만들고 싶었다. [22:59]
• 일하는 사람이 줄어들면 여가와 콘텐츠 소비가 늘고, 그 콘텐츠를 AI가 더 많이 만들 것이라는 전망이다. AI 콘텐츠를 제공하는 영역에서 영향력을 확보하면 큰 기회가 있을 수 있다고 판단했다. [23:51]

13. 서비스 제작이 쉬워질수록 중요해지는 지속 이용

• AI가 발전해 제품 제작이 쉬워지고 직접 서비스를 만드는 사람이 늘어나면, 사주 시장에서 겪은 경쟁 심화가 다른 서비스에도 나타날 것이라는 전망이다. 광고비 100만 원으로 매출 300만~500만 원을 만드는 서비스도 빠르게 모방될 수 있다. [25:18]
• 경쟁이 심해지면 광고비 100만 원으로 그 이상의 매출을 내기 어려운 시기가 올 수 있다고 본다. 그때는 한 번 확보한 고객이 이후에도 계속 사용하는 서비스가 살아남을 가능성이 높다는 판단이다. [25:56]

14. 하루 약 10개 소재 제작과 매시간 광고 조정

• 이전에는 AI를 사용하더라도 사람이 새 소재와 랜딩 페이지를 직접 실험했지만, 현재는 월 약 1억 원의 광고비 집행을 AI가 맡는다. 소재 제작은 하루 두 번 돌아가며, 약 5개씩 총 10개를 만든다. [26:45]
• 오전 9시 반 무렵에는 기존 소재 중 효율이 좋은 것을 골라 비슷한 소구점의 변형 소재를 만들고 등록한다. 이후 한 시간마다 효율이 낮은 광고는 끄고, 성과가 나오는 광고는 예산을 늘린다. [27:25]

15. 반복 노출과 관심도 하락이 만드는 소재 효율 저하

• 같은 광고가 매일 반복되면 처음 봤을 때보다 클릭할 가능성이 낮아질 수 있다. 소재를 계속 갱신하는 이유는 같은 광고를 오래 집행할수록 효율이 떨어지기 때문이다. [28:47]
• 광고 매체가 처음에는 관심이 높은 고객에게 보여주더라도, 집행을 이어가면 관심이 덜한 고객에게 확대하거나 이미 본 고객에게 다시 노출해야 한다. 이 때문에 처음에는 광고비 1만 원으로 매출 2만~3만 원을 만들던 소재도 계속 집행하면서 효율이 낮아질 수 있다. [29:09]

16. 광고 효율 하락에 대응하는 반복 업무의 자동화

• 광고 효율이 떨어지면 성과가 나오는 소재를 다시 찾아야 한다. 이 과정을 AI가 반복하도록 만들어 ROAS 하락에 시스템으로 대응한다. [30:22]
• 광고 분석과 소재 제작 등 퍼포먼스 마케팅팀에서 두세 명이 하던 업무를 AI가 수행하도록 구성했다. [30:36]

17. 유입 고객의 취향에 맞춘 랜딩 페이지 A/B 테스트

• 웹툰형 랜딩 페이지는 100개가 넘는 버전으로 운영된다. 프롬프트 일부를 바꾸면 캐릭터와 말투가 다른 버전을 발행할 수 있다. [31:56]
• 앞에서 보이는 화면이 같더라도 사주 입력 후 나타나는 결과 페이지의 캐릭터와 말투는 버전마다 달라진다. [32:40]

18. 경쟁사 분석부터 광고 등록·중단까지 이어지는 자동화

• 메타 광고 라이브러리에서 키워드별 경쟁사 광고를 수백 건씩 모아 분석한다. 자사에 없던 광고나 새로운 접근을 찾아 다음에 만들 소재를 목록으로 정한다. [33:53]
• AI가 만든 소재는 메타 광고에 바로 등록된다. 초기 약 일주일은 사람이 확인하고 승인했지만, 문제가 없다고 판단한 뒤에는 개별 검토를 하지 않는 방식으로 전환했다. [34:20]

19. 판매 노하우를 반영한 카피와 유료 구매 타기팅

• AI에 단순히 제작을 맡기는 것만으로는 효율을 얻기 어렵다는 판단 아래, 100억 원 넘게 광고를 집행하며 쌓은 기준을 반영했다. 새로운 소구점의 선택, 카피 작성, 판매와 랜딩 페이지의 연결 방식에 팀의 노하우를 넣었다. [35:36]
• 20대 남성 대상 사주 앱 카피를 비교하면, 일반 GPT의 “요즘 왜 이렇게 안 풀리는지 궁금했다면”보다 노하우를 반영한 GPTs는 “내 인생 지금 제대로 가고 있는 걸까?”라는 질문에서 시작한다. 취업·연애·돈의 고민을 짚고, 확인할 수 있는 내용을 구체적으로 제시하며 행동을 유도한다. [37:33]

20. AI가 확보하는 시간과 새롭게 성립하는 사업의 경제성

• 하루 8시간 중 7시간을 반복 처리 업무에 쓴다는 가정에서, 그 업무를 AI에 맡기면 추가 성과를 만들 수 있는 고민에 에너지를 더 쓸 수 있다. 다만 그 판단까지 AI가 대신해 주는 것은 아니라는 관점이다. [40:08]
• “AI가 알아서 돈을 벌어오게 한다”는 기대는 비현실적이라고 본다. 자신에게 이미 돈을 버는 능력이 있다면, 그 방식을 AI에 맡겨 5인분·10인분으로 확장하는 접근이 가능하다. [40:53]

21. 구매를 유도한 풀이와 실패한 풀이의 차이

• 처음에는 효율이 좋았다가 떨어진 웹툰형 풀이는, 고객에게 특별한 잠재력이 있지만 이를 막는 사람이나 상황이 있다는 구조를 사용했다. 그 구체적인 내용을 상세 유료 풀이에서 확인하도록 연결했으며, 단순히 자세한 설명이나 사주 구성만 제시할 때보다 구매 확률이 높았다고 한다. [42:45]
• 처음부터 성과가 좋지 않았던 계절형 풀이는 고객을 봄·여름·가을·겨울 중 하나로 묶었다. 네 가지 중 하나라는 분류는 자신이 다른 사람과 특별히 다르다는 느낌을 주기 어려웠다는 해석이다. [43:37]

22. 판매 능력의 핵심은 고객이 사고 싶어지는 조건의 설계

• 세일즈 퍼널 교육의 핵심 질문은 “어떻게 하면 내 제품을 사고 싶게 만들까?”다. 이 문제가 해결되면 대부분의 사업 문제가 풀릴 수 있다고 보지만, 몇 달을 배워도 쉽게 익히기 어려운 능력이다. [45:55]
• 고객이 어떤 상황에서 어떤 감정을 느끼고 구매를 원하게 되는지 이해해야 타깃·광고·랜딩 페이지·세일즈 스크립트를 설계할 수 있다. 10년의 영업과 8년의 사업 경험을 압축해 전달해도 학습이 어렵기 때문에, 가이드 없이 익히려면 시간이 많이 걸릴 수밖에 없다는 판단이다. [46:50]

23. 초기 실패를 재능 부족으로 판단하지 않는 기초 훈련

• 처음 운동을 시작한 사람이 한 달 만에 챔피언이 될 것이라고 가정하지 않듯, 사업 경험이 없는데도 쉽게 성공할 것이라고 기대하는 태도를 경계한다. 판매 경험이 없다면 판매 능력이 부족한 상태에서 출발하는 것이 자연스럽다. [47:27]
• 기초 훈련으로 능력을 쌓고, 초기 실전에서는 질 수 있다는 전제 아래 무엇을 배울지 정해야 한다. 첫날이나 첫 주의 실패만으로 재능이 없다고 결론짓지 말라는 조언이다. [47:56]

24. 빠른 MVP 출시와 반복적인 고객 반응 관찰

• 온라인 서비스를 시작한다면 6개월~1년 동안 제작에만 몰두하기보다, 최소 기능 제품인 MVP라도 빠르게 만들어 고객을 모으는 일부터 시도해야 한다. [48:26]
• 제품이 완벽하지 않아 고객이 불만을 말하더라도 그 반응을 관찰할 수 있다. 고객을 모으는 일 자체가 어렵기 때문에, 고객이 어떻게 행동하는지 볼 수 있는 접점을 최대한 많이 만드는 것이 필요하다. [48:44]

25. 사업 성과에 도움이 되는 AI 활용 콘텐츠의 계획

• 자신의 강점은 AI 전문 지식이나 개발 경력보다, 사업에서 어떤 일을 시켜야 실질적인 효과를 얻는지 판단하는 데 있다고 본다. [49:38]
• AI를 매출 증대, 사업 운영, 업무 편의에 어떻게 연결할 수 있는지를 주제로 유튜브를 운영해 보려는 계획이다. 기술 자체보다 사업에 도움이 되는 활용 방법을 전달하려는 방향이다. [49:55]

🧾 결론

• 이 사례의 핵심은 이미 작동하는 판매 방식과 판단 기준을 AI가 반복 실행하도록 만든 데 있다. 출연자는 AI가 스스로 돈을 벌어줄 것이라는 기대를 경계한다.
• 소재 생산량을 늘리는 것과 함께 광고 카피, 유입 고객, 랜딩 페이지, 유료 구매 제안을 연결해야 한다. 고객 반응에 대한 경험은 실험 후보를 좁히는 기준이 된다.
• 빠른 MVP 출시로 고객 반응을 관찰하고, 성과가 떨어지면 판매 방식과 소재를 개선하는 반복이 중요하다. 초기 실패만으로 판매 능력이나 사업 가능성을 단정하지 말라는 조언도 이어진다.
• 광고 자동화로 확보한 시간은 새로운 성과를 만들 판단에 사용할 수 있다. 어떤 사업을 만들고 고객에게 어떤 가치를 제공할지 결정하는 일은 여전히 남는다.

📈 투자·시사 포인트

• AI 콘텐츠 사업을 평가할 때 제작 속도와 초기 매출뿐 아니라 구매 전환율과 광고 효율이 경쟁 심화 이후에도 유지되는지 확인필요가 있다.
• AI가 제공 비용을 낮추면 기존에는 인건비 때문에 성립하기 어려웠던 상품이 가능해질 수 있다. 영상은 100페이지 사주 리포트를 3만 원에 제공하는 사례를 제시한다.
• 서비스 제작과 모방이 쉬워질수록 고객 확보 이후의 재이용 구조가 중요해질 수 있다. 지속 이용의 필요성은 제시됐지만, 실제 재이용 성과는 자료에 없다.
• 월 약 1억 원의 광고 집행 규모와 초기 약 1억 원의 매출은 서로 다른 지표다. 이 숫자만으로 현재 수익성이나 기업 가치를 판단하기는 어렵다.

⚠️ 불확실하거나 확인이 필요한 부분

• 광고비, 매출, 업무 대체 규모는 출연자의 설명에 기반한다. 원자료나 독립적인 검증은 제공되지 않았으며, 매출에서 광고비 외 비용을 차감한 실제 이익도 확인되지 않는다.
• 매시간 광고를 조정하지만, 효율을 판단하는 구체적인 지표·기준값·관측 기간은 공개되지 않았다. 신규 소재에 약 1만 원을 쓰는 방식이 다른 상품에도 유효한지는 별도 확인이 필요하다.
• 경쟁 광고 증가를 판매 부진의 원인으로 해석하지만, 다른 요인의 영향과 인과관계를 구분할 자료는 없다. 전환율과 광고비 대비 매출에 관한 일부 수치는 설명용 예시다.
• 자막 기반 정리: 타임스탬프가 있는 자막을 기준으로 정리했으며, 고유명사·수치·인용은 원문 확인 필요 시 별도 검증한다.
• 영상 속 주장: 발표자의 해석·전망·비교는 확인된 외부 사실이 아니라 영상 속 주장으로 분리해 읽는다.
• 검증 필요: 수치, 기업 실적, 정책·시장 전망은 발행 전 최신 자료로 별도 검증이 필요하다.

✅ 액션 아이템

• 기존 광고와 구매가 발생한 랜딩 페이지를 검토해 성과가 좋았던 고객군·소구점·카피의 공통점을 정리한다.
• 소재 제작, 등록, 중단, 예산 증액에 필요한 판단 기준을 문서화하고, 영상에 공개되지 않은 기준값과 관측 기간은 자사 데이터로 검증한다.
• 성과가 좋은 소재의 변형과 경쟁 광고에서 찾은 새로운 소구점을 나누어 실험하고, 광고 카피와 랜딩 페이지의 핵심 문구부터 고객 반응을 비교한다.
• 자동 집행 초기에는 사람이 소재와 결과를 확인하는 단계를 두고, 개별 검토를 줄일 근거가 충분한지 점검한다.

❓ 열린 질문

• 매시간 광고를 끄거나 예산을 늘릴 때 어떤 성과 지표와 최소 관측 조건을 사용하는가?
• 자동화 도입 이후 광고 효율, 운영 비용, 실제 이익은 이전과 비교해 얼마나 달라졌는가?
• 100개가 넘는 랜딩 페이지 버전 중 고객군별 성과 차이는 얼마나 지속되는가?