Anthropic의 그로스 마케팅 팀이 Claude Code를 사용해 광고 제작 시간을 30분에서 30초로 단축한 방법
Anthropic의 그로스 마케팅 담당자인 Austin Lau는 터미널을 한 번도 열어본 적 없는 상태에서 코드 한 줄 작성하지 않고 Figma 플러그인과 자동화된 광고 생성 워크플로우를 구축하기까지의 과정을 공유합니다.
Anthropic의 그로스 마케팅 담당자인 Austin Lau는 터미널을 한 번도 열어본 적 없는 상태에서 코드 한 줄 작성하지 않고 Figma 플러그인과 자동화된 광고 생성 워크플로우를 구축하기까지의 과정을 공유합니다.
Claude Code를 사용하기 전에는 Austin Lau가 단 한 줄의 코드를 작성해 본 적이 없었습니다. 제품이 처음 출시되었을 때 Austin은 컴퓨터에서 터미널을 여는 방법을 Google에서 검색해야 했습니다.
"Claude Code를 출시했을 때 첫 반응은 '이 제품이 무엇을 위한 것인지 전혀 모르겠어요'였습니다." Anthropic의 그로스 마케팅 담당자인 Austin은 말합니다. "마케팅 담당자로서는 클릭해볼 마음이 들지 않았고 사용 사례가 아직 명확하지 않았습니다."
그러나 호기심이 더 우세했습니다.
한 Anthropic 동료가 회사의 Slack 워크스페이스에 비기술직 직원으로서 Claude Code를 설치하는 방법에 대한 가이드를 게시했습니다. Austin은 이 지침을 따르기로 결정했습니다.
일주일 후, Austin은 작업 방식을 근본적으로 변화시키는 두 가지 워크플로우를 빌드했습니다. 클릭 하나로 광고 소재 변형을 생성하는 Figma 플러그인과 광고 카피를 브레인스토밍하고 수정한 뒤 업로드 가능한 CSV 파일로 내보낼 수 있는 Google Ads 카피 워크플로우입니다. 이전에는 광고당 30분이 걸렸던 것이 이제 30초가 걸립니다.
아래에서는 Austin이 어떻게 그렇게 했는지, 그리고 마케터가 Austin의 Claude Code 사용 경험에서 무엇을 배울 수 있는지 설명해 드립니다.
대규모 성과 마케팅을 실행하려면 끊임없이 새로운 광고 소재를 생산해야 합니다. Google의 반응형 검색 광고만 해도 15개의 고유한 헤드라인이 필요합니다. 브랜드 보이스를 유지하고 가치 제안을 전달하는 동시에, 몇 주마다 그 카피를 새로 고쳐야 합니다.
Austin은 "이 수준에서 운영할 때는 카피를 너무, 너무 자주 새로 고쳐야 한다는 점이 어려운 부분입니다."라며 "그리고 Google의 카피 요구 사항은 문자 수 제한이 심해 유연성이 떨어집니다."라고 설명합니다.
이전 프로세스는 다음과 같았습니다. Google Sheets를 열고 헤드라인과 설명을 브레인스토밍하고 문자 수를 수동으로 확인한 다음 Google Ads에 복사해 붙여넣은 뒤 이를 반복했습니다.
시각적 광고의 경우 이 프로세스는 훨씬 더 복잡했습니다. Austin은 Figma를 열고 기존 프레임을 여러 번 복사한 다음, Google Doc으로 전환해 헤드라인 카피를 가져온 다음, 다시 Figma로 전환해 카피를 붙여 넣은 다음, 10개 이상의 변형과 여러 가지 가로 세로비에서 이 모든 작업을 반복했습니다.
Austin은 "그 모든 시간이 합쳐지면 순식간에 몇 시간이 사라지곤 하죠."라고 말합니다.
Austin은 Claude를 사용해 결국 일상생활을 바꾼 두 가지 워크스트림을 빌드했습니다. 그러나 Austin의 첫 번째 프로젝트는 간단한 계산기 앱을 빌드하는 것이었습니다.
"제가 실제로 Claude에게 시킨 가장 첫 번째 일은 저를 위해 매우 간단한 계산기 앱을 만드는 것이었는데, Claude가 어떻게 응답하는지 보고 싶었어요."라고 떠올렸습니다. "Claude는 기본적으로 백엔드를 만들고 저를 위해 약간 단순한 프런트엔드를 만들었습니다. 그리고 기본적으로 "실제로 실행하는 방법은 이렇습니다."라고 말했습니다.
이 작은 실험은 업무 전반에서 무엇을 달성할 수 있는지에 대한 Austin의 관점을 바꿔 놓았습니다.
광고 변형을 생성하려면 Figma와 Google Docs 사이를 끊임없이 복사, 붙여넣기, 전환해야 했습니다.
그래서 Austin은 Claude Code로 Figma 플러그인을 구축했는데, 구축하는 데 약 45분에서 1시간 정도 걸렸던 프로젝트였지만, 지금은 여러 종횡비에서 대규모 광고 소재를 업데이트할 때마다 거의 30분을 절약합니다.
우선 그는 Claude Code를 열고 아래와 같은 프롬프트로 자신의 문제를 설명했습니다. "Claude, 나는 Figma에서 작업하고 있어. 이 반복적인 복사와 붙여넣기의 과제를 정말 해결하고 싶어. 이 문제를 해결하는 데 도움이 되는 Figma 플러그인을 구축하는 것을 도와줄 수 있어?"
Claude는 리서치를 수행하고, 플러그인을 구축하는 최상의 방법과 한계가 무엇인지를 평가한 뒤 프로토타이핑을 시작했습니다. 몇 가지 문제 해결 후, Austin은 Figma에 작동하는 플러그인을 설치했습니다.

"광고 소재의 프레임을 지정하고, 업데이트하고 싶은 다양한 변형과 카피를 한 번만 복사해 붙여넣은 다음 버튼을 한번 만 클릭하면 Figma 플러그인이 해당 단일 이미지에 대한 모든 다양한 조합을 생성해 줍니다."라고 Austin은 설명합니다.
응답형 검색 광고를 위해 Austin은 기존 캠페인과 광고 성과 데이터를 활용해 브레인스토밍과 업로드 가능한 광고 카피를 생성하는 워크플로우를 구축했습니다. 이를 통해 어떤 유형의 메시지가 잠재 고객에게 공감을 주는지 파악하는 데 도움을 줍니다. 이 워크플로우는 카피 생성과 글자 수 검증에 소요되는 주당 작업 시간을 줄여줍니다. 기계적 작업에 소요되는 시간이 절약됨에 따라, 이제 Austin은 더 많은 카피 실험을 실행하고 실제로 가장 성과가 좋은 부분을 더 빠르게 개선할 수 있습니다.
시작하기 위해, Austin은 응답형 검색 광고를 위해 생성한 맞춤형 슬래시 명령어 /rsa를 Claude에 입력합니다. Claude Code는 캠페인 데이터, 기존 카피, 키워드를 요청하고 Anthropic의 브랜드 어조와 보이스, 제품 정확성, Google Ads RSA 모범 사례를 적용하기 위해 생성한 Agent Skills과 비교하여 Austin의 입력을 상호 참조합니다.
이 결과물은 시작점에 불과합니다.
"Claude는 훌륭한 브레인스토밍 파트너이지만, 첫 번째 시도에서 올바른 결과를 내지 못하는 경우가 있습니다"라고 Austin은 설명합니다. "제가 하는 대부분의 작업은 시간이 지나면서 아이디어를 발전시키고 주고받으며 반복하면서 카피를 다듬는 것입니다."
Austin은 Anthropic의 청중이 공감하는 것으로 알고 있는 내용과 비교해 각 헤드라인을 평가하고 있기 때문에 이 수정이 중요합니다. 가치 제안이 마음에 와 닿나요? 어조가 적절한가요? 경쟁업체와 비교해 차별화되나요? 카피가 적절하다고 느껴지면, Claude Code는 모든 정보를 업로드할 수 있는 CSV 파일로 결합합니다.
이 모든 작업은 인간의 작업을 바탕으로 구축됩니다. "저희가 Claude에 제공하는 모든 카피와 예시는 제품 마케팅 및 카피라이팅 팀과 협력하여 작성되었습니다"라고 Austin은 말합니다. 이 강력한 출발점은 Claude가 브레인스토밍을 시작하기 전에도 인간의 판단이 포함되어 있음을 의미합니다.

Austin의 경험은 Claude Code로 맞춤형 도구를 구축하고자 하는 마케터나 기술적 배경이 없는 모든 사람에게 실질적인 지침을 제공합니다.
사소하고 반복적인 단계로 시작하세요
"Claude Code와 같은 도구를 사용해 보고 싶다면, 자신의 업무 중 반복적이거나 자동화할 수 있다고 생각하는 영역이 무엇인지 생각해 보고, 아주 작고 쉬운 것부터 시작해 보세요"라고 Austin은 설명합니다.
예를 들어, Austin의 첫 번째 프로젝트는 Claude가 어떻게 작동하는지 먼저 확인하기 위해 계산기 앱을 구축하는 것이었습니다.
호기심을 가지고 작업을 시작하세요.
Austin은 자신을 "제가 무언가에 대해 매우 궁금한 경우, 거의 완고한 수준에 이르러 답을 찾아야 하는 사람"이라고 설명합니다. 이러한 끈기는 그가 상호작용하는 방법을 모르던 빈 터미널을 매일 사용하는 실용적인 도구로 변화시켰습니다.
동료에게 문제를 설명하는 것처럼 Claude에게 이야기하기
"코딩 방법을 알 필요가 없습니다. "자신의 과제와 해결하려는 것을 매우 명확하고 간결하게 설명하는 방법만 알면 됩니다."라고 Austin은 말합니다.
기술 직원이 아닌 직원들도 이미 자신의 분야에서는 그 분야의 전문가입니다. 워크플로우를 이해하고 마찰 지점을 알고 결과물에서 필요한 내용을 정확히 파악하고 있습니다. Claude Code는 반복되는 기술적 문제를 스스로 해결할 수 있는 능력을 제공합니다.
이미 존재하는 리소스를 기반으로 빌드
Figma 플러그인의 경우, Austin은 Claude Code를 기존 Figma API 문서로 연결했습니다. Claude는 기존 문서를 활용해 자체 리서치를 수행하고 Austin이 실험할 수 있는 프로토타입을 만들었습니다. 겨우 작동하는 프로토타입이었지만 Austin이 생각했던 개념을 증명하기에 충분했으며, 결국 잘 기능하는 제품으로 이어졌습니다.
한눈에 보기
Austin은 경력 대부분 동안 특정한 부분들이 자신이 할 수 있는 영역 밖에 있다고 생각했습니다. 추적 픽셀을 설치해야 하는 경우, Austin은 엔지니어에게 설치를 요청해야 했습니다. 맞춤형 워크플로우를 구축해야 했던 경우에는 지원팀에 티켓을 제출해야 했습니다.
Austin은 말합니다. "몇 년 전만 해도 이런 워크플로우를 구축하려는 아이디어가 있었다면, 이를 지원할 엔지니어팀이 필요했을 것입니다." "이제 Claude Code와 같은 도구를 사용하면 기술적 배경 지식이 없는 마케팅 담당자인 제가 실제로 직접 나서서 이러한 것들을 구축할 수 있습니다. 그래서 '이것이 존재했으면 좋겠어'와 '실제로 내가 직접 구축할 수 있어'의 차이는 실제로 사람들이 느끼는 것보다 훨씬 작습니다."
이제 Austin은 동료와 고객에게 자신의 워크플로우를 시연했고 모두 같은 반응을 보였습니다. 왜 우리는 이렇게 하지 않았을까요?
Austin은 그로스 마케터의 역할이 빠르게 진화하고 있음을 보고 있습니다. "그로스 마케팅은 거의 제품 매니저와 같은 방향으로 변화하고 있다고 생각합니다."라고 Austin은 말합니다. "캠페인을 실행할 수 있을 뿐만 아니라, 목표 달성에 도움이 되는 제품을 실제로 구축할 수 있습니다."
Anthropic에서 Claude를 활용해 업무 시스템을 구축하는 마케터는 Austin뿐이 아닙니다. 마케팅 조직 전반에서 팀은 다음과 같은 유사한 결과를 발견하고 있습니다.
"대부분의 마케터는 아마도 AI에 동일한 방식으로 접근하며, 카피 작성이나 브레인스토밍과 같은 작업을 간소화하는 데 도움이 되는 방법만 생각할 뿐입니다."라고 Austin은 말합니다. "하지만 Claude와 같은 도구를 워크플로우에 진짜로 포함할 수 있는 구체적인 영역이 무엇인지 깊이 생각해 본 적은 없을 것입니다."
Claude Code 같은 도구를 도입하는 팀이 반복적인 작업을 실행하는 데 드는 시간을 줄이고, 직무에서 중요한 일에 더 많은 시간을 할애할 수 있는 기회가 생겨나고 있습니다.
지금 바로 Claude Code를 시작해 보세요. 'Anthropic이 Claude를 사용하는 방법' 시리즈에서 더 많은 스토리를 확인해 보실 수 있습니다.
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