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자연어 프롬프트만으로 랜딩페이지를 기획·제작·배포했던 실제 경험을 바탕으로, 2025년 기준 AI 마케팅 워크플로와 실무 적용 팁을 정리합니다. 노코드 도구와 AI 챗봇을 어떻게 조합했는지, 준비 단계부터 데이터 확인까지 흐름 위주로 설명합니다.
챗GPT를 처음 접했을 때만 해도 “글 쓰는 도구” 정도로만 생각했습니다. 그러나 2025년 현재 저는 자연어로 설명한 문장을 바탕으로 실제 랜딩페이지를 만들고, 그 페이지로 소규모 캠페인을 돌려 본 경험을 여러 번 갖게 되었습니다. 이 글에서 다루는 경험도 그중 하나입니다. 개발자나 디자이너를 따로 섭외하지 않고, 노트북 한 대와 몇 개의 AI·노코드 도구만으로 서비스 소개용 랜딩페이지를 하루 만에 기획·제작·배포한 사례입니다. 결과물 자체가 화려하다고 말할 수는 없지만, “아이디어 → 페이지 → 실제 트래픽”까지 이어지는 전체 흐름을 자연어 중심으로 완성해 보았다는 점에서, AI 마케팅 워크플로를 체감해 보기에는 충분한 프로젝트였습니다.
당시 제 목표는 단순했습니다. 아직 개발되지 않은 서비스 아이디어에 대해, 사람들이 어떤 반응을 보이는지 가볍게 검증해 보고 싶었습니다. 거창한 브랜드 사이트가 아니라, 핵심 가치 제안 한두 줄과 간단한 기능 설명, 그리고 이메일 구독 폼 정도만 있는 단일 랜딩페이지면 충분하다고 판단했습니다. 예전 같았으면 디자이너에게 와이어프레임을 부탁하고, 개발자에게 마크업을 요청하는 과정에서만 몇 주가 흘렀을 것입니다. 그러나 이번에는 “자연어만으로 어디까지 자동화할 수 있는지”를 실험해 보기로 했고, 그 결과 랜딩페이지 제작과 배포, 기본적인 데이터 수집까지 한 번에 경험할 수 있었습니다.
자연어 한 줄로 시작한 랜딩페이지 기획 과정
랜딩페이지 제작의 출발점은 코드나 디자인 도구가 아니라, AI에게 보낸 한 줄의 프롬프트였습니다. “신규 온라인 서비스 아이디어를 검증하기 위한 단일 랜딩페이지를 만들고 싶다. 타깃은 30대 직장인이고, 핵심 메시지는 ‘시간을 절약해 주는 생산성 도구’이다. 필요한 섹션 구조와 카피 아이디어를 제안해 달라.”라는 요청이었습니다. 그러자 AI는 영문 기준의 일반적인 섹션 구조, 예를 들어 히어로 영역, 기능 소개, 사용자 페르소나, FAQ, 콜투액션 섹션 같은 틀을 제안해 주었고, 각 섹션에 들어갈 수 있는 문장 후보를 함께 보여 주었습니다. 이 단계에서 저는 아직 어떤 도구로 페이지를 만들지조차 결정하지 않은 상태였습니다. 철저하게 “무엇을 말할지”에만 집중했습니다.
다음 단계에서는 제안된 구조를 그대로 받아들이지 않고, 실제 타깃과 메시지에 맞게 줄이고 다듬는 작업을 자연어로 이어 갔습니다. 지나치게 많아 보이는 섹션은 과감히 삭제해 달라고 요청했고, 핵심 가치 제안을 한 문장 안에서 더 직접적으로 표현해 달라고 요구했습니다. 이 과정에서 “방문자가 첫 5초 안에 읽게 될 문장을 무엇으로 할 것인지”를 가장 중요한 기준으로 삼았습니다. 또한, “이 페이지를 보고 나서 사용자가 어떤 행동을 하기를 원하는가”라는 질문을 던져 보며, 결국 이메일 구독 폼과 간단한 설문으로 최종 행동을 제한하기로 결정했습니다. 이러한 내용 정리는 모두 자연어 대화를 통해 이루어졌지만, 실제로는 기존 마케팅 기획과 크게 다르지 않은 작업이었습니다. 다만, AI가 즉시 여러 버전의 카피와 구조를 제안해 주면서, 머릿속에서만 상상했던 구성을 빠르게 가시화할 수 있었다는 점이 이전과 다른 지점이었습니다. 이렇게 정리된 구조와 카피 초안을 바탕으로, 비로소 “이제 실제 페이지를 만들어 보자”라는 단계로 넘어갈 수 있었습니다.
AI 카피와 레이아웃 제안으로 만든 첫 버전 제작 경험
기획 단계에서 정리한 구조를 실제 화면으로 옮길 때에도 자연어는 중심 역할을 했습니다. 저는 먼저 노코드 웹사이트 빌더와 AI 챗봇을 병행해 쓰는 방식을 선택했습니다. 이유는 명확했습니다. 완전한 코드 작성까지는 아직 자신이 없었고, 동시에 지나치게 제한적인 템플릿 안에 갇히고 싶지도 않았기 때문입니다. 저는 노코드 빌더에서 빈 페이지 템플릿을 열고, “헤더에는 로고와 간단한 메뉴, 중앙에는 큰 헤드라인과 서브 카피, 오른쪽에는 폼이나 이미지”처럼 레이아웃을 설명한 뒤, 필요한 HTML 구조나 CSS 스타일이 떠오르지 않을 때마다 AI에게 자연어로 물어보며 답을 받아 적용했습니다. 예를 들어 “히어로 섹션에서 왼쪽에는 텍스트, 오른쪽에는 모형 이미지를 배치하고, 모바일에서는 위아래로 쌓이게 하고 싶다”라고 설명하면 AI는 flexbox를 활용한 코드 예시를 제안했고, 저는 그중 노코드 빌더에서 지원하는 방식에 맞게 구성 요소와 클래스를 조합했습니다.
카피를 다듬는 과정에서도 자연어 프롬프트는 강력한 도구였습니다. 최초에 생성된 문장은 전형적인 마케팅 문구처럼 느껴졌기 때문에, “30대 한국 직장인이 공감할 수 있도록 더 구체적인 상황을 넣어 달라”, “과장된 표현을 줄이고, 문제 상황과 해결 방식을 간결하게 보여 달라”는 식으로 여러 차례 수정 요청을 보냈습니다. 그 결과 처음보다 훨씬 현실적인 느낌의 헤드라인과 서브 카피를 얻을 수 있었고, CTA 버튼 문구도 “지금 바로 시작하기” 대신 “5일 동안 무료로 써 보고 결정하기”처럼 행동의 진입 장벽을 낮추는 방향으로 조정할 수 있었습니다. 시각적인 요소 역시 AI의 조언을 활용했습니다. 예를 들어 “생산성과 집중력을 연상시키는 색 조합을 추천해 달라”라고 요청해, 제안된 색상 코드 중 일부를 실제 페이지에 적용해 보며 최종 팔레트를 골랐습니다. 이렇게 자연어를 중심으로 카피와 레이아웃, 색상까지 정리하다 보니, 어느 순간 “처음 구상했던 랜딩페이지와 크게 다르지 않은 첫 버전”이 완성되어 있었습니다.
노코드·AI 조합으로 랜딩페이지를 실제로 배포하기까지
첫 버전이 완성된 뒤에는 “이제 이 페이지를 실제 주소로 열어 볼 수 있도록 만드는 것”이 과제가 되었습니다. 과거 같았으면 서버를 빌리고, 도메인을 연결하고, 빌더에서 내보낸 코드를 업로드하는 등 기술적인 설정이 필요했겠지만, 이번에는 노코드 빌더의 호스팅 기능과 도메인 연결 옵션을 적극 활용했습니다. AI에게 “이 빌더에서 만든 페이지를 맞춤 도메인으로 연결하려면 어떤 절차를 따라야 하는지 설명해 달라”고 요청했고, 제안받은 단계별 설명을 따라가며 도메인 서비스에서 DNS 레코드를 수정했습니다. 이 과정에서 모르는 용어가 나올 때마다 다시 AI에게 “초보자 기준으로 다시 설명해 달라”고 요청해 용어를 정리했습니다. 자연어 대화만으로 “어떤 값은 어디에 입력해야 하는지”를 이해할 수 있었기 때문에, 검색 엔진을 오가며 여러 글을 읽던 예전 방식보다 훨씬 집중력을 유지하기가 쉬웠습니다.
배포까지의 흐름은 크게 네 단계로 정리할 수 있었습니다. 첫째, 노코드 빌더에서 랜딩페이지를 공개 상태로 전환하고 임시 주소로 접속해 테스트하는 단계, 둘째, 도메인 구매 및 연결을 통해 브랜드에 맞는 URL을 부여하는 단계, 셋째, 기본적인 분석 도구(예: 페이지 뷰, 버튼 클릭 수, 폼 제출 수)를 연동하는 단계, 넷째, 테스트 트래픽을 넣어 실제로 폼이 정상 작동하는지 확인하는 단계입니다. 이 네 단계 모두에서 AI는 “무엇을 어디서 설정해야 하는지”를 알려 주는 조언자 역할을 했습니다. 예를 들어 분석 도구 연동 시에는 “스크롤 50% 이상 내려온 사용자와 CTA 버튼 클릭 사용자를 각각 이벤트로 기록하고 싶다”고 자연어로 설명하자, 어떤 태그를 어디에 삽입해야 하는지, 혹은 빌더의 어떤 메뉴에서 해당 설정을 할 수 있는지를 구체적으로 알려 주었습니다. 결국 이 프로젝트에서 배포는 더 이상 “전문가에게 부탁해야 하는 일”이 아니라, 자연어와 메뉴 이동만으로 충분히 해결 가능한 작업으로 변했습니다. 물론, 더욱 복잡한 서비스라면 추가적인 설정이 필요하겠지만, 단일 랜딩페이지 수준에서는 노코드·AI 조합만으로도 배포까지 무리 없이 도달할 수 있다는 확신을 얻었습니다.
데이터와 피드백을 보며 카피와 구조를 반복 개선한 과정
페이지가 실제로 열리기 시작한 뒤부터는 “얼마나 많은 사람이 방문하는가”보다 “방문자가 어떤 지점에서 멈추고, 어디에서 행동을 취하는가”에 관심을 두었습니다. 초기에는 소규모 테스트를 위해 지인과 관련 커뮤니티에만 링크를 공유했고, 방문 수 자체는 많지 않았습니다. 그 대신 각 섹션의 스크롤 도달율, CTA 버튼 클릭률, 폼 제출 전 이탈률 같은 지표를 중심으로 데이터를 확인했습니다. 예를 들어 분석 도구를 통해 절반 이상의 사용자가 첫 화면만 보고 떠난다는 사실을 확인했을 때, 저는 다시 AI에게 “현재 헤드라인과 첫 화면 구성을 보여 줄 테니, 왜 이 지점에서 이탈이 많을 수 있는지 가설을 세워 달라”고 요청했습니다. AI는 메시지가 다소 추상적이라는 점, 구체적인 이점이 숫자나 예시로 제시되지 않았다는 점, 첫 화면에 폼이 함께 배치되어 심리적 부담을 줄 수 있다는 점 등을 지적했습니다.
이 피드백을 바탕으로, 저는 헤드라인에 구체적인 시간 절약 수치를 넣고, 폼은 첫 화면에서 제거한 뒤 페이지 중간으로 옮겼습니다. 이때도 카피 수정은 자연어 기반으로 진행했습니다. “현재 헤드라인을 유지하되, ‘주당 몇 시간 절약’이라는 요소를 추가해 달라”라고 요청해 여러 버전을 받은 뒤, 가장 부담이 덜한 표현을 선택했습니다. 구조 수정 역시 “첫 화면에는 문제 제기와 해결 방향만 보여 주고, 폼은 사용 사례 섹션 아래에 배치하겠다”는 의도를 설명하자 AI가 섹션 순서를 재구성한 레이아웃 제안을 내놓았고, 이를 토대로 노코드 빌더에서 실제 구성을 바꾸었습니다. 이렇게 소규모 트래픽이 들어오는 동안 2~3차례의 수정 라운드를 거쳤고, 마지막에는 폼 제출률이 초기 대비 두 배 가까이 상승하는 변화를 확인했습니다. 물론 표본 수가 적었기 때문에 통계적으로 큰 의미를 부여할 수는 없지만, 중요한 것은 “데이터를 보고 가설을 세우고, 그 가설을 자연어로 AI에게 설명해 수정안을 받는 흐름” 자체를 한 번 경험해 봤다는 점이었습니다. 이 경험 덕분에 랜딩페이지 제작을 단순한 디자인 작업이 아니라, 데이터 기반 실험 프로세스의 일부로 인식하게 되었습니다.
결론: 요약 및 정리
자연어를 이용하여 랜딩페이지를 만들고 배포한 경험은, 단순히 “AI가 코드를 대신 써 준다”는 수준을 넘어, 마케팅 워크플로 전체가 어떻게 재구성될 수 있는지를 체감하게 해 주었습니다. 아이디어를 구조화하고, 카피와 레이아웃을 설계하고, 실제 URL로 배포한 뒤 데이터를 보며 개선하는 전 과정에서 자연어 프롬프트는 중심 언어로 작동했습니다. 그 결과, 과거라면 디자이너·개발자·마케터가 순차적으로 담당했을 작업을, 노트북 한 대와 몇 가지 도구만으로도 작게나마 한 번에 경험해 볼 수 있었습니다. 물론 이것이 전문 팀의 작업을 완전히 대체할 수 있다는 뜻은 아닙니다. 디자인 완성도, 성능 최적화, SEO, 복잡한 분석 설정 등은 여전히 별도의 전문성이 필요한 영역입니다.
그러나 2025년 현재, 자연어 기반 AI 도구와 노코드 도구를 조합하면, 예비 창업자나 마케터, 기획자도 짧은 시간 안에 “검증 가능한 수준의 랜딩페이지”를 스스로 만들고 개선해 나갈 수 있습니다. 중요한 것은 도구 그 자체가 아니라, “어떤 가설을 검증하기 위해 어떤 메시지와 구조를 선택했는지”를 스스로 분명히 하는 태도입니다. 이 글에서 소개한 경험은 하나의 예시에 불과하지만, 같은 방식으로 작은 실험을 반복하다 보면, 언젠가 더 큰 캠페인과 제품에도 적용할 수 있는 자신만의 AI 마케팅 워크플로가 자연스럽게 축적될 것입니다. 자연어로 시작해 실제 사용자 데이터까지 보는 이 흐름을 한 번이라도 직접 경험해 보는 것, 그것이 지금 시점에서 가장 현실적인 첫걸음이라고 생각합니다.