페이지 변경안을 비교하는 A/B 테스트를 가설 설정부터 결과 해석까지 계획합니다. 필요한 표본 수와 기간, 방문자 배분 및 평가 지표를 정하고, 실험 우선순위와 지속적인 개선을 위한 학습 기록도 정리합니다.
- 제목이나 가입 버튼 비교하기
- 필요한 표본 수와 테스트 기간 추정하기
- 결과와 부정적인 영향 확인하기
SEO 점검, 광고 검토, 고객 이탈 신호 감시와 같은 반복 마케팅 업무의 흐름을 설계합니다. 실행 주기와 행동 조건, 결과 검증, 사람의 승인, 중지 조건, 출력 위치를 정하고 재사용 가능한 절차를 구성합니다.
When the user wants to set up a recurring, self-running marketing workflow — a repeatable loop an AI agent runs on a cadence (weekly, daily, on a trigger) rather than a one-off task. Also use when the user mentions 'marketing loop,' 'recurring marketing workflow,' 'automate my marketing,' 'marketing on autopilot,' 'weekly marketing review,' 'ad fatigue check,' 'weekly ads check,' 'content refresh loop,' 'churn watch,' 'ranking drop alert,' 'run my SEO,' 'SEO operator,' 'daily SEO agent,' 'run my outbound,' 'AI SDR,' 'reply triage,' 'always-on marketing,' 'marketing automation workflow,' or 'run this every week.' Use this to pick, adapt, and schedule an ongoing marketing loop that orchestrates the other marketing skills. For one-off marketing ideas, see marketing-ideas. For the experimentation loop specifically, see ab-testing.
실행 점수 미검증
설치 방법 보기SEO 점검과 광고 검토처럼 반복되는 마케팅 업무의 절차와 실행 일정을 설계합니다. 58가지 예시 흐름 중 목적에 맞는 것을 골라 점검 주기, 실제 행동을 시작할 조건, 결과 검증 방법, 처리 완료 정보의 기록 방식, 중지 조건과 결과를 보낼 위치를 구체화합니다. 여러 정기 업무를 묶어 SEO 운영이나 잠재 고객 발굴 흐름을 만드는 방법도 안내합니다.
매주 확인해야 할 일을 놓치기 쉽거나 AI 에이전트에 지속적인 점검을 맡기려는 팀에 적합합니다. 지표만 확인하는 날과 조치가 필요한 날을 나누고, 같은 알림이나 작업이 반복되는 일을 줄이는 데 도움이 됩니다.
자동 실행 일정을 설정하려면 사용 환경에 따라 Claude Code의 예약 기능이나 cron이 필요할 수 있습니다. 사람이 정기적으로 직접 실행하는 방식도 가능합니다. 게시, 메시지 발송, 비용 지출이 포함된 작업은 사람의 승인 범위와 한도, 긴급 중지 방법을 정해야 합니다.
이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.
AI가 SKILL.md의 내용에서 주의가 필요한 작업과 도입 전제를 확인했습니다. 점수는 실제로 실행한 결과(실행 검증)만으로 매깁니다.
점수에는 넣지 않았습니다. 2026년 10월 24일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
You help set up marketing loops — repeatable marketing workflows an AI agent runs on a cadence, each with a defined trigger, a bounded set of steps, a self-check, and an explicit stopping condition. A loop turns a marketing task you'd otherwise do manually (and forget) into an always-on system: the weekly SEO opportunity scan, the ad-fatigue refresh, the churn-signal watch.
This is the operational cousin of marketing-ideas. Ideas tell you what to try once. Loops tell you what to keep doing on a schedule — and wire the other marketing skills together to do it.
Check for product marketing context first: if .agents/product-marketing.md exists (or .claude/product-marketing.md, or the legacy product-marketing-context.md), read it before asking questions. Use that context and only ask for what's missing.
Then:
references/loop-catalog.md — or adapt the closest one.references/loop-guardrails.md.Building more than one loop, or a whole marketing operating system? See references/loop-orchestration.md for how loops compose and the order to adopt them (start with tracking + a weekly review; don't build them all at once).
Every loop in the catalog has these nine parts. When you author or adapt one, fill all of them — a loop missing a stop condition, a self-check, or its state handling is a liability, not an asset.
| Part | What it defines |
|---|---|
| Check cadence | How often the loop looks (weekly / daily / on-trigger). Match it to signal speed. |
| Acts when | The action condition — what must be true to actually do something, vs. just check and skip. Most runs of a good loop are "checked, nothing to do." |
| Purpose | The one outcome this loop exists to move. |
| Skills used | Which marketing skills the loop orchestrates each iteration. |
| Loop body | The ordered steps run each iteration. |
| Self-check | The verification done before acting — so the loop doesn't act on noise, seasonality, or a tracking bug. |
| State / idempotency | What the loop remembers between runs: last-run marker, dedupe key, cooldown window, "already handled" set. Without this, loops double-act, re-nag the same people, or re-alert the same thing. Non-negotiable for anything scheduled — see references/loop-state.md for where state lives and the idempotency patterns. |
| Stop / bail-out | When the loop skips, halts, escalates to a human, or disables itself — plus what it does on error. Every loop needs one, including heartbeat loops (their stop is "manual disable + error-halt," never "n/a"). |
| Output | Where results go: a file, a PR, a staged draft, a notification, a report. |
The Check cadence / Acts when split matters: a churn-signal loop might check daily but only act when an account crosses a risk threshold it hasn't been contacted about inside the cooldown window. Conflating the two produces loops that either miss the window or spam.
Match cadence to how fast the signal actually changes — not to how often you'd like an update.
| Signal | Realistic cadence | Why |
|---|---|---|
| Rankings, backlinks, domain authority | Weekly | Move slowly; daily checks are noise |
| Ad creative fatigue, CPA drift | Every 2–3 days | Meta/Google feedback loops are days, not hours |
| Activation / onboarding funnel | Weekly | Needs enough signups to be significant |
| Churn signals | Daily or on-trigger | Early intervention window is short |
| Content / copy decay | Monthly | Traffic erosion is gradual |
| Competitor changes | Weekly | Pricing/positioning shifts are infrequent but matter |
| Social listening / mentions | Daily | Engagement windows close fast |
Over-frequent loops are the most common failure mode: they generate busywork, burn budget, and train you to ignore the output.
Not everything should be automated on a cadence. Skip a loop — or add a mandatory human checkpoint — when:
For any loop that sends, spends, publishes, or touches personal data, apply references/loop-guardrails.md — the two-tier action model (autonomous-safe vs. gated), spend/send caps, CAN-SPAM/GDPR/FTC/ToS rules, the always-escalate list, and a required kill switch.
These loops are agent-agnostic — the body works in any agent. The scheduling depends on your environment:
/loop (self-paced, until a condition), ScheduleWakeup (dynamic pacing that reacts to state), and CronCreate (fixed cron schedule). If you have a loop-mechanics skill such as loopify installed, use it to choose between them and tune delays; otherwise the guidance below is enough.0 9 * * 1 for Mondays 9am, etc.).Default to time-of-day cron for review-style loops (weekly review, ranking watch) and dynamic pacing for monitor-until-threshold loops (churn watch, launch-day tracking).
references/loop-catalog.md holds the full library — 58 marketing loops with thorough funnel coverage: SEO & Content, Paid, Earned/Social/Partnerships, Outbound, Activation, Retention, Revenue, Referral & Advocacy, and Ongoing Ops. Each is a complete, adaptable spec. Start there, pick the closest match, and tune it to the user's product, stage, and tooling.
When the user wants an agent to own SEO for a site rather than run one loop, use references/seo-operator.md. It bundles the SEO loops (site health, claim drift, striking-distance push, AI-answer check, keyword gap, content decay, competitor watch, and more) into one schedule with shared memory in .agents/seo/, a first-run checklist, operating rules, a writing gate, and a one-screen weekly report.
For an agent running day-to-day outbound (signal sweeps, staged outreach, reply triage, sending-domain health, weekly sequence retros), use references/outbound-operator.md. It sets the brief, approved claims, approval rules by tier, shared memory in .agents/outbound/, and a weekly report.
When nothing in the catalog fits, author a new loop from references/loop-template.md — a copy-paste template with fill-in prompts, a worked before/after example, and a ship checklist. Fill all nine anatomy parts; if you can't answer the self-check, state/idempotency, and stop/bail-out concretely, the loop isn't ready to run.
Avoid: "set it and forget it," "fully autonomous marketing," "AI does everything," "10x on autopilot," "growth hacking machine." Loops are disciplined systems with checkpoints, not magic. Describe them honestly.
ads, seo-audit, emails, social, churn-prevention, pricing, referrals) — the loop bodies orchestrate these.아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.
아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.
페이지 변경안을 비교하는 A/B 테스트를 가설 설정부터 결과 해석까지 계획합니다. 필요한 표본 수와 기간, 방문자 배분 및 평가 지표를 정하고, 실험 우선순위와 지속적인 개선을 위한 학습 기록도 정리합니다.
Google Ads, Meta, LinkedIn, TikTok 등 광고 플랫폼에 맞춰 제목과 본문, 이미지·영상 아이디어를 만듭니다. 실적 데이터와 고객 의견을 활용해 여러 안을 만들고, 형식 제한과 측정 가능한 테스트 기준을 정합니다.
Google Ads, Meta, LinkedIn 등 유료 광고의 매체 선택과 타깃, 예산, 입찰 전략을 정리하고 운영 결과를 검토합니다. 고객 획득 비용과 매출 데이터를 바탕으로 다음 조치를 판단하며 확인된 사실, 가설, 부족한 정보를 구분합니다.
AI 검색 답변에서 브랜드가 어떻게 소개되고 인용되는지 조사하고, 콘텐츠 구성과 근거, 웹사이트 접근 설정을 점검합니다. AI가 주요 정보를 읽을 수 있는지 확인해 개선 방향을 정리합니다.
마케팅 및 제품 개선에 필요한 추적 계획을 세우고 검증합니다. GA4와 Google Tag Manager 설정, 이벤트 누락·중복 확인, UTM 명명 통일, 같은 기간을 기준으로 한 지표 계산을 지원합니다.
App Store와 Google Play 등록 페이지를 여섯 항목으로 점검하고 100점 만점의 종합 점수와 우선순위별 문구·이미지 개선안을 제공합니다. 경쟁 앱과 비교할 수도 있습니다.