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이 가이드의 기반이 되는 Skill: Leo - 광고 카피라이터 AI Skill. 제품, 주장 목록, 이미 성과를 거둔 문구를 보관하므로 다음 결과물은 인터넷이 생각하는 광고에서 출발하는 대신 근거를 바탕으로 만들어집니다 - $19, 한 번만 결제하면 영구적으로 사용할 수 있습니다.
Leo Skill 보기 →광고는 끝이 명확한 문장입니다. 그 끝을 정하는 것은 플랫폼이 설정한 숫자이며, 입력란과 게재 위치에 따라 다르고, 바뀌기도 합니다. 또한 모델이 자신 있게 말하면서도 틀리는 단 하나의 사실입니다. Google 헤드라인을 얼마나 길게 쓸 수 있는지 물으면 30자라고 답할 것입니다. 라틴 문자 캠페인에는 맞지만 일본어 캠페인에는 절반만 맞는 말입니다. 글자 수 제한은 prompt에 입력하는 값이지 prompt에서 출력되는 값이 아닙니다. 이것이 결국 전체 방법의 핵심입니다.
끝까지 맞춰 쓰고, 나중에 줄이지 마세요
30자 헤드라인을 만드는 방법은 두 가지이며, 결과는 완전히 다릅니다.
첫 번째 방법은 헤드라인을 요청해 괜찮은 문구를 받은 다음 줄이는 것입니다. 그러면 훼손된 문장이 나옵니다. 처음부터 다른 리듬을 염두에 두고 만든 문장의 끝부분을 잘라냈기 때문입니다. 누구나 그 사실을 알아챌 수 있습니다.
두 번째 방법은 단어 하나가 나오기 전에 생성 제약 조건으로 너비를 설정하는 것입니다. "30자에 맞는 문장을 작성해"는 "문장을 작성한 다음 줄여"와 다른 지시입니다. 대부분의 사람은 자신도 모르게 두 번째 방식을 사용합니다. 압축은 편집이 아닙니다. 그 너비에 맞춰 문장 자체를 구상해야 합니다.
따라서 prompt에는 숫자가 포함되고, 선호 사항이 아니라 엄격한 규칙으로 전달됩니다. 그다음 사람들이 건너뛰는 단계가 하나 더 있습니다. 각 줄 옆에 글자 수를 표시하게 한 다음, 직접 다시 세세요. 모델은 글자를 세는 데 악명 높을 정도로 서툽니다. 모델이 텍스트를 보기 전에 토큰화되기 때문입니다. 모델이 제시하는 숫자는 정렬에 유용한 참고 자료일 뿐 보장값이 아닙니다. 스프레드시트나 텍스트 편집기에서 3초만 확인하면 됩니다.
숫자와 이 페이지가 그중 하나만 알려주는 이유
Google은 텍스트 제한을 명확하게 공개합니다. 반응형 검색 광고에서 헤드라인 입력란은 최대 30자까지 지원하며(헤드라인 3~15개), 설명 입력란은 각각 최대 90자까지 지원합니다(2~4개). 경로 입력란은 각각 최대 15자입니다. 또한 Google은 한국어, 일본어 또는 중국어처럼 전각 문자를 사용하는 언어에서는 모든 문자가 2자로 계산된다고 명시합니다. 이는 모델이 먼저 알려주지도 않고, 요청받지 않으면 언급하지도 않는 바로 그런 세부 사항입니다. 2026년 9월 17일에 원문에서 확인함: Google Ads 고객센터.
Meta의 대응 수치는 일부러 여기 인용하지 않았습니다. Meta의 사양 페이지는 게재 위치와 목표에 따라 다르고, 예고 없이 변경되며, 자체 비즈니스 도구 밖에서는 읽을 수 없기 때문에 블로그에 인쇄된 숫자는 금세 낡을 수밖에 없습니다. 실제로 구축 중인 광고 관리자에서 구축하는 당일에 확인하세요. 이것은 회피가 아니라, 아래 프롬프트가 모델에 적용하는 동일한 규칙입니다.
여러분이 테스트하는 것은 표현이 아닙니다. 주장입니다.
기존의 조언은 좋은 광고 문구는 작성하는 것이 아니라 찾아내는 것이라는 말입니다. 열 줄을 실행하면 그중 두 줄이 승리합니다. 맞는 말이지만, 거의 아무도 끝까지 따르지 않는 결과가 있습니다.
테스트를 통해 문구를 찾는다면 모델의 역할은 최고의 한 줄을 만드는 것이 아닙니다. 무언가를 테스트할 수 있는 폭넓은 선택지를 만드는 것입니다. 추가 지시 없이 변형 열다섯 개를 요청하면 하나의 주장을 열다섯 가지 방식으로 표현한 결과를 얻게 됩니다. "청구서 작성에 드는 시간을 절약하세요"와 "청구서 작성에 시간을 덜 쓰세요"가 거의 비슷한 성과를 낸다는 사실을 알아내는 데 실제 돈을 쓰게 될 텐데, 이는 이미 알고 있던 내용입니다.
변형은 주장에서 달라야 합니다. 즉 약속, 답하는 이의 제기, 구매자의 하루 중 묘사하는 순간, 이름 붙이는 두려움에서 달라야 합니다. 그러면 각각이 결과가 딸린 가설이 되어, 패배한 변형도 노출을 낭비하는 대신 무언가를 알려 줍니다.
아무도 제안서에 넣지 않는 산술
"수십 개의 변형을 생성하라"는 말에 대한 현실적인 반론은 이것입니다. 적은 예산으로는 수십 개를 테스트할 수 없습니다.
각 변형은 동일한 노출을 나눠 갖습니다. 몇 개를 넘어서면 어떤 변형도 실제 차이와 잡음을 구분할 만큼 충분한 데이터를 축적하지 못하고, 결국 가장 먼저 운 좋게 성과를 낸 변형을 승자로 선택하게 됩니다. 생성해야 할 변형의 수는 모델이 만들어낼 수 있는 수가 아니라 예산과 전환량에 따라 정해야 합니다. 모델은 무제한으로 만들 수 있고, 바로 그것이 함정입니다.
진정으로 서로 다른 주장 두세 가지를 제대로 테스트하는 것이, 열다섯 가지 표현을 부실하게 테스트하는 것보다 낫습니다. 모델은 고려하지 못했던 관점을 찾는 데 잘하는 부분에 활용하세요. 그런 다음 비용을 쓰기 전에 대부분을 버리세요.
프롬프트 1 - 광고 문구가 존재하기 전의 주장 목록
프롬프트 2 - 한계까지 작성하기
세션 간에 claim 목록, 금지 단어, 실제로 성과를 낸 문구를 유지하고, 기억하는 분량이 아니라 사용자가 지정한 한도에 맞춰 작성합니다. 특히 광고 작업에서 이 지속성이 핵심입니다. 새 채팅은 어떤 claim이 이미 실패했는지 전혀 모르므로, 3월에 반증한 각도를 태연하게 다시 제시합니다.
Leo 보기 - 광고 카피라이터 AI Skill →프롬프트 3 - claim이 서로 다른 변형안
프롬프트 4 - 거부 검토
광고 계정에 올리기 전에 이 작업을 실행하세요. 비용이 적게 들고, 광고가 거부된 뒤 이의 제기를 거치는 이틀짜리 왕복 시간을 절약해 줍니다.
두 가지 규칙이 있으며, 플랫폼의 규칙이 먼저 문제를 일으킵니다
광고는 소비자 보호법의 적용을 받습니다 - 예를 들어 미국에서는 FTC의 보증 및 추천글 규정(16 CFR 255)과 소비자 리뷰 및 추천글에 관한 규정(16 CFR 465, 2024년 10월 발효)이 적용되며, 이 규정은 추천글을 조작하는 행위를 명백히 금지합니다.
하지만 캠페인을 가장 먼저 중단시키는 규칙은 플랫폼 자체의 규칙입니다. 광고 네트워크는 법 위에 자체 콘텐츠 정책을 적용하며, 규제 기관이 관여하기도 전에 광고 문구를 거부합니다. 예를 들어 Meta는 광고 표준에서 개인정보 침해 및 개인적 특성을 다루는 기준을 공개하고 있습니다. 현재 버전은 직접, 광고를 게재하는 플랫폼에서 확인하세요 - 플랫폼 정책이 무엇이라고 모델에 묻지 마세요. 모델은 마지막으로 본 버전을 바탕으로 자신 있게 답하기 때문입니다.
Prompt 5 - 테스트 후 검토 debrief
이 prompt는 이번 캠페인만이 아니라 다음 캠페인을 더 나아지게 만드는 유일한 prompt입니다. 대부분의 사람들은 이 prompt를 절대 실행하지 않으며, 그래서 1년 동안 테스트해도 카피가 개선되지 않습니다.
실패하는 지점
| 실패 | 일어나는 일 | 대처 방법 |
|---|---|---|
| 명시된 한도 | 한 필드, 한 게재 위치, 한 문자 체계에만 맞는 확신에 찬 문자 수 | 한도를 제공하세요. 한도를 말하거나 수정하지 못하게 하세요 |
| 세기 | 글자를 보기 전에 텍스트가 토큰화되기 때문에 문자 수를 잘못 셉니다 | 정렬에 도움이 되도록 개수를 출력하게 한 다음, 직접 확인하세요 |
| 다듬기, 압축이 아님 | 맞추기 위해 잘려 나간 긴 문장으로, 다른 방향으로 흘러가던 문장의 리듬을 지닙니다 | 아이디어가 생기기도 전에 너비를 정하세요. 결말을 억지로 줄이느니 아이디어를 버리세요 |
| 동의어 변형 | 하나의 클레임을 열다섯 가지로 표현해 실제 돈을 들여 테스트하기 | 각 변형이 서로 다른 클레임을 다루도록 하고, 각각에 가설을 붙이세요 |
| 미덕으로 여기는 물량 | 예산으로 구분할 수 있는 것보다 많은 변형을 만들어, 가장 먼저 운 좋게 나온 것이 승자가 되게 합니다 | 개수는 모델의 처리 능력이 아니라 예산과 전환량에 따라 정하세요 |
| 꾸며낸 증거 | 광고에 들어간 백분율과 추천사로, 이 둘을 넣기에는 최악의 위치입니다 | 클레임 목록에서 이들을 전면 금지하고, 작성 prompt에서도 다시 금지하세요 |
| 기억에 의존한 정책 | 마지막으로 확인한 버전에서 플랫폼이 허용하는 항목을 알려줍니다 | 플랫폼의 현재 정책을 읽으세요. 모델은 위험을 표시하는 데 사용하되, 그에 대한 판단을 맡기지는 마세요 |
| 손실에 대한 기억이 없습니다 | 새 채팅은 3월에 이미 틀렸다고 입증한 관점을 아무렇지 않게 다시 제안합니다 | 주장 목록과 테스트 기록을 다음 세션에서 읽을 수 있는 곳에 보관하세요 |
Leo 스킬은 어떻게 설치하나요?
다운로드 파일은 압축 파일의 루트에 SKILL.md가 있는 ZIP이며, 중첩된 폴더 안에 있지 않습니다 - 업로드가 실패하는 가장 흔한 이유는 바로 이 폴더 구조입니다. Claude 데스크톱 앱에서 Customize → Skills를 열고 ZIP을 업로드한 다음 활성화하세요.
Skills를 사용하려면 설정 → 기능에서 코드 실행을 활성화해야 합니다. Anthropic의 도움말 센터에는 현재 Skills가 Free, Pro, Max, Team 및 Enterprise에서 제공된다고 나와 있지만, Academy 튜토리얼에는 Pro, Max, Team 및 Enterprise로 나와 있습니다 - 따라서 무료 요금제를 사용 중이라면 어느 페이지의 설명도 그대로 믿기보다 자신의 계정에서 설정 → 기능을 확인하세요. 전체 안내는 스킬 설치 가이드에 있습니다.
ChatGPT나 Gemini에서는 업로드 단계가 없습니다: 열기 SKILL.md내용을 복사해 맞춤 지침에 붙여넣으세요. 자동 실행 기능은 사라지지만 방법은 유지됩니다.
이것은 누구를 위한 것인가요?
대량으로 카피를 제작하는 퍼포먼스 마케터, 직접 유료 광고 계정을 운영하는 창업자, 그리고 자신이 고수하는 한 줄이 아니라 다양한 실제 관점이 필요한 프리랜서에게 적합합니다. Claude, ChatGPT 또는 어떤 AI 채팅에서도 작동합니다.
광고 관련 작업은 하나로 묶지 않고 나뉘어 있으며, 각각 $19이고 한 번만 다운로드하면 됩니다:
- Faye - 광고 크리에이티브 전략가 - 문구를 쓰기 전에 정하는 관점과 테스트 계획
- Jake - 전환 카피라이터 - 클릭이 연결되는 페이지로, 광고가 성과를 냈는지를 결정합니다
- Max - Google 광고 전문가 - 계정 자체, 즉 구조, 검색 유형, 입찰
- Mia - Meta & Facebook 광고 전문가 - 규칙도 다르고 독자도 다른 별도의 플랫폼
- Kai - TikTok 광고 전문가 - 카피를 읽는 대신 말로 전달하는 곳
- Nina - LinkedIn 광고 전문가 - 클릭 비용이 가장 비싸므로 낭비되는 변형이 가장 적습니다
더 폭넓은 구성은 영업, 마케팅 및 성장 Skill과 크리에이티브, 콘텐츠 및 디자인 Skill입니다.
요약:
모델에 글자 수를 물어보는 대신 글자 수 제한을 제공하세요. 글자 수는 필드와 게재 위치에 따라 다르고, 변경되기도 하며, 전각 언어에서는 절반으로 줄어들기 때문입니다. 더 길게 쓴 뒤 잘라내지 말고 해당 너비에 맞춰 문장을 작성하세요. 또한 글자 수는 직접 확인하세요. 글자 수 계산은 이러한 도구가 구조적으로 취약한 작업이기 때문입니다. 각 변형에는 가설을 첨부하고, 문구가 아니라 주장에 차이가 있도록 만드세요. 예산으로 실제로 구분해 테스트할 수 있는 만큼만 생성하세요. 제대로 테스트한 두세 개의 실제 주장이 엉성하게 테스트한 15개의 문구보다 낫습니다. 카피가 광고 계정에 등록되기 전에 거부 가능성을 점검하고, 모델에게 플랫폼 정책을 묻기보다는 플랫폼 자체의 정책을 읽으세요. 그런 다음 결과를 주장 목록으로 정리하여 다음 캠페인이 현재 입증된 내용을 바탕으로 시작되도록 하세요. 세션 간 유지되는 해당 목록과 성공한 문구가 필요하다면 Leo - Ad Copywriter AI Skill ($19)을, 캠페인 전반의 작업이 필요하다면 Sales & Marketing Prompt Library ($19)를 이용하세요. 두 제품 모두 Claude, ChatGPT 및 모든 AI 채팅에서 작동하며, 30일 환불 보장이 제공됩니다.
Leo - 광고 카피라이터 AI Skill
단 한 줄도 작성하기 전에 주장 목록을 만들고, 스스로 정한 한도가 아니라 사용자가 제공한 한도에 맞춰 작업하며, 문구가 아니라 주장에 차이가 있는 변형을 만들고, 이미 실패한 접근 방식도 기억합니다. 구독이 필요 없습니다. 영구적으로 사용할 수 있습니다.
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