컨텍스트 엔지니어링은 마케팅에서 효과가 있을까?

프롬프트 엔지니어링과 바이브 코딩. 온라인에서 자주 언급되는 두 용어입니다. 하나는 AI 모델로부터 완벽한 응답을 얻기 위해 질문을 구성하는 방법이고, 다른 하나는 주로 개발자가 아닌 사람들이 코드 한 줄도 작성하지 않고 기능을 만들 수 있게 해주는 것입니다.

이제 우리는 세 번째 용어를 갖게 되었습니다 – 컨텍스트 엔지니어링입니다.

컨텍스트 엔지니어링은 프롬프트 엔지니어링의 상위 개념입니다. 대규모 언어 모델(LLMs)을 위한 시스템을 구축하여 AI 에이전트에게 올바른 정보와 도구를 적절한 형식으로 제공함으로써 작업을 완료할 수 있게 하는 방법론입니다.

아무리 복잡한 작업이라도 가능합니다.

컨텍스트 엔지니어링은 데이터, 메모리, 도구, 사용자 의도를 동기화하여 작동하기 때문에, 실질적으로 중요한 결과를 얻을 수 있는 확실한 방법이며, 컨텍스트 품질이 좋을수록 성능도 향상됩니다. 현재는 제품 개발과 고객 서비스를 가속화하는 AI 코딩 어시스턴트와 서비스 챗봇을 만드는 데 사용되고 있습니다.

하지만 마케팅에서의 컨텍스트 엔지니어링은 어떻게 작동할까요? 이 글에서는 이 질문에 대한 답변과 함께 마케터들이 어떻게 업무량을 줄이고 대규모 개인화를 달성할 수 있는지 알아보겠습니다.

컨텍스트 엔지니어링이란 무엇인가?

비교적 새로운 개념이지만, 컨텍스트 엔지니어링은 AI 시스템을 위한 정보 흐름 관리 원칙에 뿌리를 두고 있습니다. 이는 AI 모델이 매번 안정적으로 작업을 수행할 수 있도록 데이터, 도구, 또는 지침 등 필요한 모든 것을 제공하는 방법에 불과합니다.

OpenAI 창립 팀의 전 멤버인 안드레이 카파시의 트윗에서 컨텍스트 엔지니어링의 본질을 확인할 수 있습니다:

"사람들은 프롬프트를 일상적인 LLM 사용에서 짧은 작업 설명과 연관 짓습니다. 하지만 모든 산업용 LLM 애플리케이션에서 컨텍스트 엔지니어링은 다음 단계를 위해 컨텍스트 윈도우를 적절한 정보로 채우는 섬세한 예술이자 과학입니다."

이는 명령어를 입력하는 프롬프트 엔지니어링과는 다릅니다. 결국, 단일 프롬프트로는 한계가 있습니다. AI가 과거 대화를 기억하고, 사용자 데이터를 가져오고, 과거 논의를 요약한 다음 사용자에게 개인화된 이메일을 작성해야 할 때는 어떻게 될까요?

부분적이 아닌, 하나의 워크플로우에서요?

이것이 바로 컨텍스트 엔지니어링이 만들어진 이유입니다. 프롬프트 중심 설계에서 벗어나 구조화된 컨텍스트, 대화 로그, 문서 저장소, API, 실시간 데이터를 갖춘 "외부 두뇌"를 LLM 모델에 제공하는 전체적인 시스템으로 전환합니다.

컨텍스트 엔지니어링은 어떻게 작동하나요?

컨텍스트 엔지니어링에서 "컨텍스트"가 의미하는 바부터 시작해보겠습니다. 컨텍스트는 AI 모델이 출력을 생성하기 전에 참조하는 모든 것입니다. 이는 사용자의 질의뿐만 아니라 에이전트가 어떻게 행동해야 하는지에 대한 시스템 프롬프트, 사용자 상호작용 기록, 요청 시 가져오는 데이터, 그리고 모델이 사용할 수 있는 도구들을 포함합니다.

적절한 컨텍스트를 통해 무상태 LLM은 "기억하고", "이해하며", 지시에 따라 "행동하는" 것처럼 느껴지는 에이전트로 변환됩니다.

다음은 컨텍스트 엔지니어링에서 "컨텍스트"의 필수 구성 요소입니다:

• 시스템 프롬프트: 에이전트의 역할, 규칙, 그리고 어조를 정의합니다 ("당신은 마케팅 어시스턴트입니다...").
• 사용자 프롬프트: 사용자로부터의 즉각적인 요청이나 작업.
• 단기 메모리: 현재 대화의 요약이나 기록.
• 장기 메모리: 외부 지식 베이스에 저장된 사용자 선호도, 프로젝트 아카이브, 과거 대화 기록.
• 검색 강화 생성(RAG): 최신 정보를 제공하기 위한 외부 문서, 데이터베이스 또는 API의 동적 검색.
• 사용 가능한 도구와 정의: 이름과 설명이 포함된 호출 가능한 함수(API, 코드 실행기, 문서 파서) 목록.
• 구조화된 출력: 모델의 응답 형태를 안내하는 사전 정의된 형식 (JSON, 테이블 또는 마크다운 템플릿)
• 메타데이터: 타임스탬프, 사용자 위치 또는 기기 유형과 같은 맥락적 단서

이러한 요소들이 어떻게 결합되는지 살펴보겠습니다. 먼저, 시스템 프롬프트가 AI 어시스턴트에게 어떻게 행동해야 하는지 지시합니다. 그런 다음, 사용자가 질문을 합니다. 이는 관련 정보를 검색하는 데이터 검색 프로세스를 시작하고, 메모리는 현재 대화 요약과 과거 사용자 선호도를 모두 제공합니다.

또한 도구 카탈로그도 대기 중입니다. 예를 들어, 이메일을 보내는 API, 고객 기록을 조회하는 데이터베이스, PDF 내용을 추출하는 파서 등이 있습니다.

이러한 모든 구성 요소들이 모델이 한 번의 호출로 소비하는 "컨텍스트 번들"로 병합됩니다. LLM은 대화 기록, 외부 데이터, 도구 지침 모두를 통합된 전체로 처리합니다. 그런 다음 마케팅 이메일 초안이나 제품 요약 테이블 등 정의된 스키마와 완벽하게 일치하는 출력을 생성합니다.

응답을 생성하면 피드백 루프가 시작됩니다. 응답에 조정이 필요한 경우 컨텍스트 구성 요소를 개선할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 반복적인 튜닝을 통해 각 컨텍스트 번들이 사용자의 요구에 더 정확하고 세밀하게 조정됩니다.

그렇다면, 왜 요즘 컨텍스트 엔지니어링이 중요할까요?

우리가 알고 있는 LLM은 한 상호작용에서 다음 상호작용으로 실제로 아무것도 전달하지 않습니다. 거의 항상 과거 사건에 대한 기억 없이 각각의 새로운 대화를 시작합니다.

에이전트 AI는 관련 컨텍스트를 제공하는 명확한 프레임워크 없이는 사용자가 누구인지 또는 작업이 무엇을 요구하는지 탐색할 수 없습니다. 대신, 주제에서 벗어나거나, 오류를 반복하거나, 단순히 추측을 합니다. 컨텍스트 엔지니어링은 모델이 필요로 하는 모든 것을 단일의 잘 구조화된 단위로 조립하여 이러한 격차를 메웁니다.

컨텍스트 번들을 사용하면 LLM과 관련된 네 가지 주요 실패를 제거할 수 있습니다: 환각, 무상태성, 일반적인 응답, 오래된 답변.

• 환각은 출력이 실제 데이터를 기반으로 하기 때문에 제거됩니다.
• 무상태성은 단기 및 장기 메모리 시스템을 구축함으로써 해결됩니다.
• 일반적인 응답은 사용자 선호도와 과거 상호작용 데이터로 인해 제거됩니다.
• 오래된 답변은 최신 문서나 API 피드 덕분에 제거됩니다.

일반적으로 AI 에이전트가 실패하는 것은 작업을 수행하는 데 필요한 올바른 데이터나 도구가 없어서가 아니라 그것이 실행되는 LLM이 실수를 하기 때문입니다. 이는 주로 LLM이 좋은 응답을 생성하기 위한 올바른 컨텍스트를 얻지 못하기 때문입니다.

컨텍스트가 누락되었거나 형식이 잘못되었기 때문입니다.

그리고 컨텍스트의 품질이 낮다면 최고의 모델도 도움이 되지 않을 것입니다. 따라서 AI 워크플로우가 더 복잡해짐에 따라 명확한 스키마 정의나 데이터 소스 태깅과 같은 모범 사례를 따르면 에이전트가 항상 올바른 형식으로 정확한 정보를 가지고 있다는 것을 보장할 수 있습니다.

맥락을 체계적으로 구성하고, 에이전트가 정확히 무엇을 "보는지", 어떻게 보는지, 어떤 순서로 보는지를 결정함으로써, 단일 프롬프트 텍스트 생성기를 신뢰할 수 있는 다단계 어시스턴트로 전환할 수 있습니다. 가장 좋은 점은 무엇일까요? 당신의 규칙을 따르고 과거의 실수로부터 배운다는 것입니다.

컨텍스트 엔지니어링 vs. 프롬프트 엔지니어링

"컨텍스트 엔지니어링이 그저 화려한 프롬프트 엔지니어링 아닌가요?"라고 생각하실 수 있습니다. 하지만 그렇지 않습니다. 프롬프트 엔지니어링은 LLM에서 최상의 응답을 얻기 위해 적절한 문구, 키워드, 문장 구조를 선택하는 것입니다.

하지만 이 방법은 그 자체로는 진공 상태에서 작동합니다: 모델에 추가 데이터를 제공하지 않으며, 지침을 포함하거나 외부 도구와 연결하지도 않습니다. 복잡한 과제를 해결하는 데 필요한 인텔리전스를 모델에 제공하지 않은 채 단일 명령만 미세 조정할 뿐입니다.

반면에 컨텍스트 엔지니어링은 규칙, 문서, 동적 데이터 세트, 도구를 하나의 프레임워크로 결합합니다. 마케팅에서는 톤과 형식에 대한 명확한 지침과 함께 제품 카탈로그, 브랜드 가이드라인, 사용자 행동 데이터를 LLM에 제공하는 것을 포함할 수 있습니다.

덱스 호시가 X/트위터에 게시한 인포그래픽.

이는 컨텍스트 엔지니어링 시스템 내에서 프롬프트가 중요하지 않다는 의미는 아닙니다.

구체적인 질문을 만드는 것은 AI 애플리케이션이 광범위한 지식 기반을 적절히 탐색하는 데 도움이 됩니다. 하지만 프롬프트는 더 큰 그림의 일부일 뿐입니다. 이전 대화를 기억하고, 외부 데이터를 가져오거나, CRM과 통합할 수 있는 AI 에이전트를 구축할 때, 여러분은 컨텍스트 엔지니어링을 실천하고 있는 것입니다.

프롬프트는 모델의 행동을 안내하지만, 컨텍스트는 모델의 "기억", 데이터, 규칙을 제공합니다.

컨텍스트 엔지니어링의 4가지 주요 응용 분야

쇼피파이의 CEO인 토비 뤼트케에 따르면, "[컨텍스트 엔지니어링]은... (프롬프트 엔지니어링의) 핵심 기술을 더 잘 설명합니다: LLM이 과제를 해결할 수 있도록 모든 맥락을 제공하는 기술입니다."

이 방법을 통해 외부 데이터에 접근할 수 있을 뿐만 아니라 대화 중에 외부 도구를 사용할 수 있는 동적 시스템을 구축할 수 있습니다. 문서를 찾아보고, API를 사용하여 관련 정보를 찾아내어 질문이나 과제와 함께 컨텍스트 창에 포함시킬 수 있습니다. 그리고 사용할수록 더 잘 작동합니다.

따라서 컨텍스트 엔지니어링이 다양한 목적으로 사용될 수 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 아래에서 몇 가지를 다루어보았습니다.

AI 코딩 어시스턴트

컨텍스트 엔지니어링은 현대 코딩 어시스턴트의 중심에 있습니다. Windsurf와 Cursor가 이 경우의 가장 좋은 예시로, RAG와 에이전트와 같은 동작을 결합하여 고도로 구조화된 상호 연결된 코드베이스와 상호작용합니다.

함수 리팩토링과 같은 요청을 생각해보세요. 몇 줄의 코드를 다시 작성하는 것처럼 보일 수 있습니다. 하지만 AI 어시스턴트는 더 많은 컨텍스트가 필요합니다. 해당 함수가 코드베이스 전체에서 어떻게 사용되는지, 어떤 데이터 타입을 처리하는지, 외부 의존성과 어떻게 상호작용하는지, 로직이 조금이라도 바뀌면 무엇이 깨질 수 있는지 알아야 합니다.

좋은 코딩 에이전트는 이러한 복잡성을 처리하도록 설계되어 있습니다. 사용자의 코딩 스타일에 적응하고, 프로젝트 구조와 파일 관계를 인식하며, 최근 커밋을 추적하여 시스템의 작업 메모리를 개발합니다.

지식 관리

에이전트 시스템을 내부적으로 사용하는 기업의 경우, 컨텍스트 엔지니어링은 CRM 기록, Jira 티켓, 내부 위키 등 분산된 데이터 사일로를 통합하여 인간 상대방에게 부담을 주지 않고 최신 답변을 제공합니다.

이러한 시스템은 세션 기록을 자동으로 요약하고, 즉시 관련 문서를 가져오며, 개인화된 규칙을 적용하여 각 응답이 내부 지침에 부합하도록 합니다. 동시에 부서 간 메모리와 작업 전환을 조정하여 AI가 계층화된 다단계 쿼리를 처리하면서도 단일 답변으로 응답할 수 있습니다.

고객 서비스 챗봇

고객 서비스에서 컨텍스트 엔지니어링은 모든 고객 상호작용을 안내하는 직관적인 챗봇과 대화형 AI 시스템을 구축하는 데 사용될 수 있습니다.

기본적인 챗봇은 때로는 오래된 데이터로 일반적인 응답을 제공한다는 것을 알아야 합니다.

하지만 컨텍스트 엔지니어링은 이러한 기본 봇을 친숙함을 주는 시스템으로 변환합니다.

이들은 고객 지원 내역, 결제 문의, 사용자 계정 상태, 선호도, 제품 문서와 같은 다양한 데이터에 접근할 수 있기 때문에 사용자에 맞춤화된 정보를 일관되게 제공할 수 있습니다.

결과적으로, 지원 상담원들은 귀하의 이름을 부르며, 이전 문의 내용을 기억하고, 해결책을 추천하기 전에 계정 상태를 확인합니다.

AI 에이전트

자율 AI 에이전트는 컨텍스트 엔지니어링의 다음 단계입니다. 이들은 기본적인 RAG 시스템을 넘어서서 추론하고, 계획하고, 행동할 수 있는 동적이고 목표 지향적인 존재가 됩니다.

이러한 에이전트들은 단순히 프롬프트에 응답하는 것을 넘어 문제를 해결합니다.

컨텍스트 엔지니어링은 긴 세션이나 복잡한 세션 중에도 메모리를 관리하고, 목표를 설정하며, 적절한 도구를 사용할 수 있는 능력을 제공합니다. 예를 들어, 광고 인사이트를 가져오기 위해 마케팅 API를 호출하거나 전체 캠페인 워크플로우를 완성하기 위해 여러 도구를 연결할 수 있습니다. 실시간으로 작업에 따라 어떤 도구를 사용할지 결정합니다.

이 에이전트들은 일회성 답변을 제공하는 대신, 변화하는 상황에 적응하고 실제 환경에서 다단계 작업을 수행합니다. 최소한의 인간 감독으로 문제를 발견하고 결과를 제공하는 디지털 동료처럼 행동합니다.

지금까지 우리는 다양한 분야에서 컨텍스트 엔지니어링의 네 가지 사용 사례를 다뤘습니다.

그렇다면 컨텍스트 엔지니어링을 마케팅에 적용할 수 있을까요? 물론입니다. 다음 섹션에서는 일반적인 아웃리치를 실제 참여를 이끌어내는 개인화된 경험으로 변환하는 방법을 살펴보겠습니다.

컨텍스트, AI 에이전트, 그리고 마케팅 워크플로우

얼마 전, 하버드 대학교의 마케팅 강사인 Christina J. Inge가 링크드인에서 그녀의 마케팅 AI & 애널리틱스 뉴스 다이제스트에 Delve AI를 소개했습니다.

그녀는 먼저 웹사이트 데이터를 사용하여 페르소나를 생성하는 방법에 대해 이야기했습니다. 흥미로운 점은 그녀가 나중에 언급한 활용 사례입니다: 생성된 페르소나를 ChatGPT에 입력하고 콘텐츠 캘린더 작성, 메시징 전략 테스트, 포커스 그룹 응답 시뮬레이션을 요청하는 것입니다.

이것은 단순한 자동화 실험의 예시가 아닙니다; 이는 컨텍스트 엔지니어링의 실습입니다.

하나의 도구가 데이터가 풍부한 텍스트를 다른 도구에 제공하여 마케팅 전략을 수립하는 페르소나와 생성형 AI의 융합은 마케팅에서의 컨텍스트 엔지니어링의 핵심입니다.

이러한 접근 방식이 에이전트와 결합될 때 - 최소한의 인간 개입으로 도구를 사용하고 결정을 내릴 수 있는 자율 AI 엔티티 - 인간 주도 팀에서 기대할 수 있는 전략적 깊이를 잃지 않고도 마케팅 워크플로우의 큰 부분을 자동화할 수 있게 됩니다.

이는 종단간 이메일 캠페인을 실행하는 것을 의미할 수 있습니다.

이메일 에이전트는 단순히 이메일을 작성하는 것이 아닙니다; 고객을 세그먼트화하고, 캘린더를 확인하고, CRM을 활용하며, 프로모션에 적응하고, 참여도를 측정할 것입니다. 마케팅 목표를 달성하기 위해 사용 가능한 모든 도구와 데이터 포인트를 활용할 것입니다.

하지만 인간과 달리, 수천 명의 고객을 관리할 때 압도되지 않을 것입니다. 세부사항을 잊거나 컨텍스트를 잃지 않을 것입니다.

컨텍스트 엔지니어링이 마케터들에게 의미하는 것은...

관련 컨텍스트를 가진 시스템에서 실행되는 마케팅 에이전트 또는 코파일럿을 만드는 것을 의미합니다: 고객 프로필, 캠페인 성과 데이터, 브랜드 자산, 경쟁사 분석, 비즈니스 목표, 시장 신호 등을 포함합니다.

따라서 이는 단순한 일반 텍스트 생성기가 아닌 동적이고 컨텍스트를 인식하는 어시스턴트입니다.

프롬프트 엔지니어링은 이제 옛날 이야기입니다. 마케터들은 ChatGPT와 Claude와 같은 도구들의 표면적인 사용을 넘어서서, 컨텍스트 엔지니어링으로 참여도와 전환율을 높여야 합니다.

데이터, 기능, 도구들을 독립적인 구성 요소로 보는 대신, 고객이 누구인지, 여정의 어디에 있는지, 브랜드가 무엇을 상징하는지, 과거 캠페인이 어떤 성과를 보였는지를 이해하여 작업을 완료하고 결정을 내리는 상호 연결된 전체론적 시스템을 구축해야 합니다.

컨텍스트 구축, 자산 통합, 도구, 시장 데이터, 규칙 및 비즈니스 KPI를 완료하면 AI 에이전트는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

• 브랜드 톤과 메시징에 맞춘 마케팅 자료를 제작합니다.
• 브라우징 기록과 구매 행동을 기반으로 개인화된 콘텐츠와 제품을 추천합니다.
• 위치나 날씨와 같은 실시간 데이터를 활용하여 할인이나 쿠폰을 제공합니다.
• 리드 캡처, 후속 조치, 양성 플로우와 같은 반복적인 마케팅 작업을 자동화합니다.
• 사용자의 요구를 예측하고 사용자가 요청하기 전에 다음 최적의 제품이나 콘텐츠를 추천합니다.

이러한 AI 에이전트는 모든 것을 대규모로 개인화하고 실시간 시장 데이터를 기반으로 마케팅 계획을 자동으로 최적화할 수 있는 능력을 제공하며, 지속적으로 개선되는 반응형 피드백 루프를 제공합니다.

컨텍스트 엔지니어링의 문제점들

컨텍스트 엔지니어링이 큰 이점을 제공하지만, 원활한 작동을 위해 현명한 해결책이 필요한 과제들도 함께 제시합니다.

1. 컨텍스트 오염

AI가 학습 데이터를 환각하거나 잘못 해석할 때, 그 잘못된 응답이 컨텍스트에 잠입할 수 있습니다. 그 시점부터 시스템은 계속해서 잘못된 세부사항을 인용하거나 그것을 기반으로 구축할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 오류들이 쌓이고, 제거하기가 어려워집니다.

해결책: 엄격한 유효성 검사와 버전 관리된 컨텍스트 저장소를 구축하세요. 잘못된 부분을 발견했을 때, 전체를 지우지 않고 해당 부분만 롤백하거나 교체할 수 있습니다.

2. 컨텍스트 산만

모델에 더 많은 데이터를 공급하기 시작하면, 축적된 기록에 집중하기 시작하는 상황이 발생할 수 있습니다. 학습한 내용을 활용하는 대신, 이전 응답들을 반복합니다.

해결책: 컨텍스트 요약과 추상화를 사용하세요. 주기적으로 긴 기록들을 간결한 요약으로 압축하세요. 이렇게 하면 AI가 새롭고 관련된 정보에 집중할 수 있습니다.

3. 컨텍스트 혼란

컨텍스트에 추가 정보를 과도하게 로드하면 혼란스러운 답변이 나올 수 있습니다. 고객 지원 이메일을 작성할 때 마케팅 가이드라인과 같은 관련 없는 데이터가 AI를 잘못된 방향으로 이끌 수 있습니다. 결과적으로 두 가지 이상의 작업이 혼합된 응답을 얻게 됩니다.

해결책: 컨텍스트 필터를 적용하세요. 각 호출 전에, 모델이 해당 작업에 필요한 것만 "볼 수" 있도록 관련 없는 문서나 도구 설명을 필터링하세요.

4. 컨텍스트 충돌

때로는 컨텍스트의 두 소스가 서로 모순될 수 있습니다. 예를 들어, 제품 사양의 두 가지 버전이나 구 가격과 현재 가격이 충돌할 수 있습니다. 그러면 AI는 어느 것을 신뢰해야 할지 추측해야 하며, 이는 혼란스러운 응답으로 이어집니다.

해결책: 컨텍스트 정리를 사용하세요. 정기적으로 오래된 항목이나 충돌하는 항목을 검사하고 제거하세요. 이렇게 하면 "메모리"가 일관되고 신뢰할 수 있게 유지됩니다.

이러한 과제들을 해결하는 것이 효율적이고 정확한 마케팅 워크플로우를 구축하는 핵심입니다.

앞으로 나아갈 길

컨텍스트 엔지니어링은 AI 시대에서 가장 필수적인 기술 중 하나입니다. 이는 분명히 전통적인 프롬프트 엔지니어링을 넘어서서 사용자들에게 경쟁자들보다 상당한 이점을 제공합니다.

이제 광고 카피를 쓰기 위한 완벽한 프롬프트가 필요하지 않습니다; 전체 캠페인을 관리하고 실행하는 스마트한 시스템이 필요합니다.

컨텍스트 엔지니어링과 AI 에이전트를 통해 수동 입력 없이도 대규모로 콘텐츠를 개인화하고, 진화하는 고객 선호도에 적응하며, 브랜드 가치를 구축하는 도메인별 답변을 제공할 수 있습니다.

이것은 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 컨텍스트 엔지니어링을 통해 AI 에이전트가 마케팅 어시스턴트처럼 작동하는 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 이들은 고객을 이해하고, 브랜드 언어로 소통하며, 데이터 기반 결정을 내립니다.

물론 에이전트를 안내하고 캠페인 결과를 개선하는 중심에는 여전히 사람이 있습니다. 하지만 반복적이고 컨텍스트가 많이 필요한 작업은? 이제 AI 기반 동료들이 처리할 수 있습니다.

그리고 세밀함을 잃지 않으면서 빠르게 움직이고 싶어하는 마케터들에게, 이것은 큰 성과입니다.