MCN Gaming AD 맞춤형
세일즈 자동화 및 리스크 방어 전략
게임 정보만 넣으면 크리에이터 탐색과 영업 메일 초안까지 자동으로 나오게 하고,
신작 정보가 밖으로 나갈 경로 자체를 없애는 방안입니다.
문서 소개
크리에이터 DB와 신작 데이터를 교차해 광고를 매칭하는 기획안입니다.
블레이드&소울 레볼루션 라이브 운영 경험을 바탕으로 쓴 개인 제안서이며,
아래 비중은 측정값이 아닌 기대치입니다.
제안서 작성 비중(%)
70 → 10
60이 빠집니다.
영업 활동 비중(%)
30 → 90
빠진 60이 그대로 옮겨 갑니다.
남은 10의 성격
검수와 손질
AI 초안을 그대로 보내지는 않습니다.
설계 내용
사내에서만 도는 AI로 매칭
출시 전 게임 정보는 게임사의 1급 기밀이라
밖으로 보낼 수 없습니다.
생방송 돌발 상황 지침
광고비가 이미 나간 방송 중에 서버가 죽으면
무엇을 할지 미리 정해 둡니다.
다만 계약에 근거가 있어야
지침대로 방송을 멈추려면 그 권한이
계약서에 적혀 있어야 작동합니다.
MCN은 크리에이터가 소속된 매니지먼트 회사이고, Gaming AD는
게임사 광고를 소속 크리에이터 방송으로 집행하는 사업입니다.
사업 구조
게임사 광고를 소속 크리에이터 방송으로 집행하는 사업입니다.
부담은 두 군데 — 매 건 새로 쓰는 제안 준비와 광고비가 이미 나간 생방송 중의 돌발 상황입니다.
현장의 딜레마와 해결 목표
현재 마케팅 대행사와 게임사가 각각 겪고 있는 핵심 고충을 파악하고,
이를 해결하여 MCN의 영업 경쟁력을 높입니다.
대행사의 고충: 부족한 영업 시간
매번 신규 게임을 분석하고 크리에이터를 매칭하는 제안서 작성 업무에 치여, 정작 중요한 신규 게임사 발굴과 밀착 영업에 쓸 시간이 부족합니다.
게임사의 불안: 생방송 리스크
돈이 이미 나간 방송에서 서버가 내려가거나
말실수가 나오면 브랜드가 먼저 다칩니다.
통제할 수 없다는 점이 가장 두렵습니다.
솔루션 도입 전후 리소스 변화 (기대치)
데이터 산출 근거: 측정값이 아닌 기대치입니다.
크리에이터 탐색과 초안 작성을 자동화하면 제안서 작성 몫은
검수 10만 남고, 빠진 시간이 그대로 영업 활동으로 옮겨 간다고 가정했습니다.
1. 신규 영업 자동화: 기밀 유출 없는 '로컬 AI' 매칭 시스템
노션에 게임 정보만 입력하면, AI가 최적의 크리에이터를 찾고 영업 메일 초안까지 자동으로 작성합니다.
아래 단계를 클릭하여 자동화 흐름을 확인해 보세요.
왜 외부 AI가 아닌 '사내 구축형 로컬 AI'인가요?
출시 전 신작 정보는 1급 기밀입니다.
입력이 바깥으로 가는 일반 AI 대신 사내망에만 두는 AI를 씁니다.
나갈 경로 자체를 만들지 않는 방식입니다.
도구: 노션
담당자가 게임사 미팅 후, 신작 게임의
핵심 키워드를 정해진 템플릿에 체크합니다.
신규 게임 기초 데이터 입력
- ✔ 장르 및 타깃: 서브컬처, 2030 직장인 남성
- ✔ 게임 특징: 화려한 궁극기 연출, 방치형 자동 사냥 시스템
- ✔ 마케팅 목표: 출시 전 사전 예약자 10만 명 확보
2. 실전 라이브 위기 대응 매뉴얼
e스포츠 관제 경험으로 정리한 3대 돌발 상황과 상황별 컨트롤 타워 역할입니다.
(발생 가능한 위기 상황을 클릭해 보세요)
🚨 상황 1. 생방송 중 갑작스러운 게임 서버 다운/접속 불가
크리에이터에게
- 당황하지 않도록 즉각 인이어 및 메신저로
상황 인지 안내 - 사전 준비된 '서버 점검/대기' 송출 화면으로 즉각 전환 요청
- 접속 불가 시간 동안 시간 끌기가 가능한
예비 콘텐츠(Q&A 등) 진행 유도
클라이언트에게
- 핫라인을 통해 상황 즉시 브리핑 및
서버 복구 예상 시간(ETA) 확인 요청 - 광고주의 불안감 사전 차단을 위해
방송 시간 유연 연장안 1차 제시 - 시청자 이탈을 막기 위한 시청자 대상
깜짝 보상 쿠폰 발급 긴급 승인 요청
내부 조치 (AE·광고 영업 담당)
- 채팅창에 공식 매니저 계정으로
현재 서버 상황 고정 메시지 노출 - MCN 내부 캠페인 운영팀에 이슈 전파 및
후속 일정 조정 준비
도입에 따른 기대 효과
본 기획안이 MCN Gaming AD 팀에 가져올 실질적인 비즈니스 시너지입니다.
영업 리소스 전면 재배치
자동화로 절약된 제안서 작성 시간을
온전히 전략 기획과 신규 클라이언트 발굴에 쏟아부어, 동일 인력으로 더 많은 캠페인을 유치합니다.
독보적인 파트너십 구축
유출 경로가 없다는 것과 돌발 상황에 답이 있다는 것이, 단발 계약을 장기 계약으로 바꾸는 근거가 됩니다.
제안이 성립하는 조건
리소스 변화 수치를 계산하고, 두 솔루션이 실제로 작동하려면 계약과 인프라에서 무엇이 먼저 정해져야 하는지 정리했습니다.
비는 60p를 채울 업무
| 항목 | 도입 전 | 도입 후 | 변화 |
|---|---|---|---|
| 제안서 작성 | 70 | 10 | -60p |
| 영업 활동 | 30 | 90 | +60p |
줄어든 60p가 그대로 영업으로 갑니다.
이 배분은 담당자 업무 시간 안에서의 계산이고, 사내 구축형 AI를 택하면 서버와 유지 인력이 따로 필요합니다.
다만 10p의 성격을 정해 두면 더 정확합니다.
AI 초안을 그대로 보내지는 않으므로 남는 10p는 검수와 손질입니다.
사라진 것은 초안 작성이고 판단과 마무리는 남습니다.
실제 값이 15~20이 나와도 설계 범위 안입니다.
로컬 AI가 유일한 답은 아닙니다.
로컬 AI는 신작 정보가 밖으로 나갈 경로를 아예 만들지 않는 방식입니다. 다만 그 방식에 따라오는 부담이 있습니다.
로컬 구축의 강점
전송 경로가 없으므로 계약이나 약관에 의존하지 않습니다.
기밀 유출을 구조로 막았다는 설명은 계약서 조항보다 설득력이 있습니다.
따라오는 부담
모델을 돌릴 서버와 유지 인력이 필요합니다.
콘텐츠 매니지먼트 회사에 이 역량이 없다면 도입 자체가 프로젝트가 됩니다.
두 단계로 나눠 들어가면 됩니다.
기업 계약에 입력을 학습에 쓰지 않는다는 조건을 넣으면 외부 서비스로도 상당 부분 통제됩니다.
계약으로 되는 몫과 구조로만 되는 몫을 갈라 두면 클라이언트가 자기 보안 정책에 맞춰 고릅니다.
1단계는 계약 기반 외부 서비스로 빠르게 시작하고, 기밀 등급이 높은 클라이언트가 생기면 2단계로 사내 구축을 봅니다. 처음부터 사내 구축을 전제하면 도입 시점이 인프라에 묶입니다.
매칭 기준에 빠진 항목
장르와 타깃, 게임 특징, 마케팅 목표로 매칭하면 성향의 일치는 확인됩니다. 실무에서는 몇 개를 더 봅니다.
- • 경쟁사 광고 이력 — 직전에 같은 장르 경쟁 게임 광고를 했다면 부적합합니다.
시청자가 진정성을 의심하고, 클라이언트도 꺼립니다.
매칭에서 먼저 걸러내야 하는 조건입니다. - • 과거 유사 게임 성과 — 같은 장르 방송의 시청자 수와 반응. 성향이 맞아도 성과가 없었다면 다시 확인할 필요가 있습니다.
- • 스케줄 가용성 — 매칭이 맞아도 일정이 안 되면 제안이 무의미합니다. 이 정보는 사내에 있으므로 자동 확인이 가능합니다.
- • 과거 논란 이력 — 설계의 안전성 검증은 타사 게임 방송 중 논란만 봅니다.
방송 밖 논란까지 브랜드 안전 관점에서 확인이 필요합니다.
2번 솔루션이 방송 중 리스크를 다루는데, 매칭 단계에서 걸러내는 것이 더 앞선 방어입니다.
광고 이력과 방송 성과는 사내 데이터라 규칙으로 걸러집니다.
논란 이력은 사람이 봅니다.
자동 제외와 수동 확인을 갈라 두면 AI가 판단을 대신하지 않으면서 후보만 좁힙니다.
대응 매뉴얼은 계약에 근거가 있어야 작동합니다.
서버 다운 상황의 대응에 시청자 대상 보상 쿠폰 발급 긴급 승인 요청과 방송 시간 유연 연장이 들어 있습니다.
두 조치 모두 MCN이 결정할 수 없는 사항입니다.
쿠폰 발급
게임사의 재화가 나가는 일이라 게임사 내부 승인이 필요합니다.
생방송 중 몇 분 안에 결재가 끝나기 어렵습니다.
방송 시간 연장
크리에이터의 일정과 추가 정산이 얽힙니다.
즉석에서 합의하면 나중에 비용 분쟁이 생깁니다.
계약 단계로 옮기면 즉시 집행이 됩니다.
광고 계약서에 비상 조항을 미리 넣습니다.
보상 한도와 연장 가능 시간, 추가 정산 기준을 앞서 합의해 두면 방송 중에는 협의가 아니라 통보가 됩니다.
대응 속도는 매뉴얼이 아니라 계약 문구에서 나옵니다.
크리에이터 오안내도 같습니다.
방송 전 금지 표현과 필수 고지를 목록으로 주고 확인 서명을 받으면 사고율도 줄고 책임 구분도 분명해집니다.
사후 매뉴얼보다 사전 체크리스트가 앞선 방어입니다.
측정할 지표
- • 제안서 작성 소요 시간 — 초안 생성과 검수를 나눠 기록합니다. 목표 10은 검수만 남은 상태입니다.
- • 제안 수락률 — 자동화 도입 전후 비교. 시간이 줄어도 수락률이 떨어지면 초안 품질 문제입니다.
- • 매칭 반송률 — AI가 제안한 크리에이터가 담당자 검토에서 제외된 비율. 높으면 기준에 빠진 항목이 있습니다.
- • 신규 게임사 접촉 건수 — 확보한 60p가 실제로 영업으로 갔는지 보여주는 값입니다.
- • 방송 중 사고 발생률과 대응 소요 시간 — 계약 조항 도입 전후를 비교합니다.
© 허재석
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