비개발자 마케터의 클로드 코드(Claude Code) 활용법 - 광고·콘텐츠 자동화 실전 사례

Anthropic의 그로스 마케팅 팀 사례를 처음 읽은 건 새벽이었습니다. 링크를 타고 들어갔다가 한 문장에서 멈췄어요.

"비개발자 마케터가 혼자서 Google Ads 자동화 시스템, Figma 플러그인, Meta Ads 분석 서버를 전부 만들었다."

솔직히 처음엔 과장이라고 생각했거든요.

그런데 읽으면 읽을수록 구체적이었습니다. 어떤 CSV를 어떻게 분석했고, 에이전트를 왜 둘로 나눴고, 메모리 시스템을 어떤 식으로 설계했는지까지.

개발 경험 없는 마케터 한 명이 클로드 코드(Claude Code) 하나로 이걸 다 했다고?

쉽게 믿기 어려웠죠.

그래서 저 역시 비개발자 마케터로서 클로드 코드(Claude Code)와 함께 이 사례를 누군가의 대단한 성공담이 아니라, 직접 검증해볼 질문으로 바꿔보기로 했습니다.

정말로, 코드를 잘 몰라도 엔지니어링 리소스 없이
매번 반복해오던 일들을 시스템으로 바꿀 수 있을까?

이 글에서는 제가 매일 반복해오던 업무들을 하나씩 의심해보고, 웹훅과 템플릿, 간단한 자동화 구조로 바꿔보며 ‘마케터 혼자서도 가능한 자동화의 기준선’을 어디까지 밀어볼 수 있었는지 이야기해보려 합니다.

Claude Code로 광고 카피 2시간을 15분으로 줄인 방법

Anthropic 그로스 마케팅 팀의 출발점은 단순했습니다.

Google Ads 광고 카피를 수동으로 작성하고, 성과를 확인하고, 다시 고치는 반복 작업. 이 팀이 한 건 CSV 파일을 Claude Code에 넣어서 성과가 낮은 광고를 자동으로 식별하고, 새로운 카피 변형을 생성하는 시스템을 만든 거였어요.

흥미로운 건 에이전트를 분리한 방식이었습니다.

헤드라인을 쓰는 에이전트와 디스크립션을 쓰는 에이전트를 따로 뒀거든요. 하나의 에이전트한테 전부 맡기면 품질이 들쭉날쭉해지는데, 역할을 나누니까 각각의 퀄리티가 눈에 띄게 올라갔다는 겁니다.

광고 카피 작성에 걸리던 2시간이 15분으로 줄었어요.

Figma 광고 자동화: 0.5초에 100개 변형을 만드는 구조

이 팀이 만든 것 중에서 가장 인상적이었던 건 Figma 플러그인입니다.

프레임을 자동으로 감지하고, 앞에서 생성한 헤드라인과 디스크립션 조합을 넣으면 배치당 최대 100개의 광고 변형을 만들어요. 걸리는 시간은 0.5초. 비개발자 마케터 혼자서 크리에이티브 아웃풋을 10배로 늘린 겁니다.

그런데 진짜 핵심은 그 다음이었어요.

이 팀은 메모리 시스템을 만들었습니다.

테스트한 광고 카피마다 가설과 결과를 기록해두고, 새로운 변형을 생성할 때 그 데이터가 자동으로 로드되는 구조예요. "이 헤드라인은 CTR이 낮았으니 이런 방향으로 바꿔보자"를 시스템이 알아서 판단하는 거죠.

단순 자동화가 아니라 쓰면 쓸수록 더 좋은 카피가 나오는 자기 개선 루프. 마케터가 클로드 코드(Claude Code)로 만든 것이라고는 믿기 어려운 설계였습니다.

Meta Ads 분석을 자연어로
- 대시보드 없이 캠페인 성과 보기

Meta Ads MCP 서버도 눈에 띄었어요.

이건 Claude Desktop에서 바로 광고 캠페인 성과를 조회할 수 있게 만든 도구입니다. 마케터가 Meta 대시보드를 열고, 필터 걸고, 데이터 내려받고, 정리하는 과정을 거칠 필요 없이 자연어로 물어보면 됩니다.

"지난주 캠페인별 지출이 얼마야?"
"가장 효과 좋았던 광고 소재 보여줘."

이런 식으로요.

이 팀이 공유한 원칙이 하나 있었는데, 꽤 실용적이라고 느꼈습니다.

"API가 있는 반복 작업을 찾아라. 그리고 Claude Code에 바로 들어가지 말고, Claude.ai에서 먼저 브레인스토밍하면서 프롬프트를 다듬어라."

코드를 잘 짜는 능력이 아니라, 뭘 자동화할지 정확히 아는 능력이 핵심이라는 얘기였습니다. 비개발자가 이런 마케팅 자동화 시스템을 만들 수 있었던 이유도 거기에 있었고요.

비개발자의 클로드 코드(Claude Code)활용
- 같은 도구, 다른 문제

이 사례를 읽으면서 계속 고개를 끄덕인 건, 제가 몇 주간 해온 것과 놀라울 정도로 비슷했기 때문입니다.

• 광고 카피 자동화 대신 콘텐츠 파이프라인
• Figma 플러그인 대신 카드뉴스 생성기
• Meta Ads MCP 대신 웹훅 자동화

도구는 달랐지만 출발점은 똑같았어요.

"이거 왜 매번 내가 수동으로 하고 있지?"

업무 자동화의 시작
- 반복 작업을 없애는 워크플로우 설계

하이아웃풋클럽에서는 뉴스레터 구독 신청 폼으로 Tally를 쓰고 있습니다. Tally로 구독 신청 폼을 제출하면 스티비 주소록에 등록되는 구조죠.

그런데, 여기서 더 나아가 세그먼트를 나눠주고 Solapi에 알림톡 발송을 위한 연락처 추가까지 한 번에 되면 좋겠다 싶었어요.

클로드에게 "Tally 폼이 제출되면 스티비 주소록 등록, Solapi 연락처 추가, 직업군 분류까지 한 번에 되게 만들고 싶다"고 설명하면서 n8n 워크플로우를 설계했습니다.

API 연결 순서, 필드 매핑, 분기 조건 같은 걸 하나씩 물어보면서 만든 거예요.

Tally 폼이 제출되는 순간 두 가지가 동시에 일어나요.

• 직업군(직장인, 프리랜서, 브랜드 대표, 학생) 4종 자동 분류 및 그룹 배정
• Solapi에 연락처 자동 추가

한 번 세팅하고 나니 이 작업에 대해 더 이상 생각하지 않게 됐습니다.

Anthropic 팀이 "API가 있는 반복 작업을 찾아라"라고 했는데, 정확히 그 케이스였어요. 직접 코딩 없이도 AI 자동화가 가능하다는 걸 처음 체감한 순간이었죠.

자동화의 가치는 시간을 아끼는 데 있지 않고 머릿속에서 ‘안 해도 될 일’을 지워주는 데 있다는 걸요.

카드뉴스 콘텐츠 자동화
- 블로그 URL 하나로 인스타 카드뉴스까지

하이아웃풋클럽에서는 인스타그램을 주력 채널로 쓰고 있습니다. 그래서 매주 빠짐없이 인스타그램 카드뉴스를 만들고 있어요.

콘텐츠의 원소스는 언제나 블로그입니다.

멤버들의 경험과 사례를 정리한 글을 쓰고 그 안에서 인사이트를 뽑아 카드뉴스로 다시 풀어내는 방식이죠. 특히 인사이트 유형 카드뉴스는 블로그 글의 핵심을 추려 소제목 카드와 본문 카드가 교차하는 구조로 만듭니다. 한 세트에 보통 15장 안팎 내외예요.

문제는 이걸 처음부터 끝까지 손으로 만들고 있었다는 것이었어요.

그래서 처음 시도한 방식은 클로드(Claude)에게 블로그 글 전체를 주고 "인사이트 카드뉴스로 만들어줘"라고 하는 거였습니다.

이후 클로드 코드로 Pencil MCP와 연동했는데 결과는 나쁘지 않았어요.

문제는 비용이었습니다.

매번 프롬프트 전체를 컨텍스트에 넣다 보니 한 번에 약 60,000토큰이 소모됐어요. 토큰은 곧 비용이고, 곧 속도이기도 하거든요.

그래서 구조를 바꿨습니다.

AI가 블로그에서 핵심을 추출한 결과를 JSON 파일로 저장하게 한 거예요.

• 섹션별 타이틀, 본문 카드 텍스트, 마지막 요약과 콜아웃까지 전부 JSON 데이터로 정의하고
• build.mjs라는 빌드 스크립트가 그 JSON을 읽어서 HTML+CSS 카드뉴스로 변환하는 구조입니다.

AI가 해야 할 일은 "좋은 JSON을 만드는 것"으로 줄어든 거예요.

그랬더니 토큰 소모가 5,000으로 떨어졌습니다. 92% 절감.

여기에 프롬프트 패스 전략까지 더했어요.

오케스트레이터가 서브 에이전트에게 프롬프트 내용을 통째로 보내는 대신 파일 경로만 전달하는 방식인데, 이것만으로 건당 14,000토큰을 추가로 줄일 수 있었습니다.

• 지금은 블로그 URL 하나만 넣으면 AI가 핵심을 추출하고
• 인사이트 JSON을 생성하고, 빌드 스크립트가 HTML 카드뉴스로 변환하고
• Playwright가 PNG 이미지로 뽑아주는 것까지 한 번에 돌아갑니다.

블로그 글 하나가 인스타그램 카드뉴스로 변환 되는 데 걸리는 시간이, 수 시간에서 몇 분으로 줄었어요.

주간 콘텐츠 인사이트 리포트
- 데이터 분석도 자동화

콘텐츠를 만드는 건 자동화했는데, 그 콘텐츠가 잘 되고 있는지 확인하는 건 여전히 수동이었습니다.

매주 인스타그램 인사이트를 열어서 도달, 반응률, 프로필 방문을 확인하고, 뉴스레터 구독자 유입 데이터를 확인하고, 이걸 머릿속에서 엮어서 "이번 주에 뭐가 잘 됐지?"를 판단하고 있었거든요.

클로드 코드(Claude Code)로 콘텐츠 인사이트 분석 봇을 만들었어요.

인스타그램 성과 데이터와 Stibee 구독자 유입 데이터를 넣으면, AARRR 퍼널 기반으로 크로스 분석해서 주간 리포트를 Slack 메시지로 뽑아줍니다.

리포트에 담기는 건 이런 것들이에요.

• 게시물별 도달 → 프로필 방문 → 팔로우 전환율
• 콘텐츠 유형별 성과 비교 (릴스 vs 카드뉴스 vs 스토리)
• 게시물 있는 날과 없는 날의 구독자 유입 차이
• 전주 대비 변화 포인트와 예상 밖의 발견
• 즉시 실행 가능한 액션 아이템 2~3개

이전에는 데이터를 취합하고 정리하는데 시간을 썼다면, 지금은 "지난주 인사이트 카드뉴스의 도달 대비 프로필 방문 전환율이 릴스보다 1.8배 높았으니, 이번 주는 카드뉴스 비중을 올리자" 같은 판단이 바로 가능해졌어요.

데이터를 보는 데 걸리는 시간이 줄어든 게 아니라, 데이터로 결정하는 방식 자체가 바뀐 겁니다.

자동화의 핵심은 기술이 아니다

Anthropic의 그로스 마케터도, 저도 코드를 잘 짜는 사람은 아닙니다.

하지만 둘 다 같은 질문에서 시작했습니다.

“이거, 왜 매번 내가 하고 있지?”

핵심은 기술력이 아니라 그 질문을 던질 수 있느냐였습니다.

웹훅 하나가 반복 작업을 아예 삭제해주고, 템플릿 하나가 비용의 92%를 줄이고, 30분짜리 실험이 실제로 쓰이는 서비스가 됩니다.

제 생각에는 누군가를 위한 클로드 코드(Claude Code) 사용법이 따로 있는 게 아니라, 비개발자든, 1인 사업가든, 프리랜서든 오늘 하루 동안 반복한 일 중에 '이건 내가 안 해도 되는 일이었는데' 가 있었는지 한 번만 떠올려보는 것.

AI 자동화는 거기서 시작되는 거라 생각합니다.

혹시 그동안 AI에 대한 활용에 대한 고민 때문에, “어떤 툴을 배워야 하지?”, “무슨 강의를 들어야 하지?” 라는 생각이 들었다면,

그 질문을 조금만 바꿔보셔도 좋겠습니다

“지금 내가 시간을 쓰고 있는 이 작업을 시스템으로 바꿀 수 없을까?”

답은 생각보다 가까운 곳에 있습니다. 직접 써보면서 익히는 게 가장 빠릅니다.

P.S 위 글에 사용된 장표 이미지, 글의 내용은 모두 클로드를 활용해 제작되었습니다!