매거진

트랜잭셔널 이메일과 마케팅 이메일: 인프라 계층 분리의 필요성

트랜잭셔널 이메일과 마케팅 이메일은 프로토콜 수준에서는 동일해 보이지만, 배달률, 법적 위험성, 사용자 경험에 영향을 미치는 구조적 차이가 있습니다.

DKIM이란? 이메일 인증 표준 완벽 가이드

DKIM은 모든 발신 이메일에 암호화 RSA 서명을 추가합니다. 수신 MTA는 메시지 배달 위치를 결정하기 전에 DNS의 공개 키로 해당 서명을 검증합니다.

내 이메일이 스팸으로 가는 이유: 진단 순서와 핵심 지표

이메일 전달률 저하의 원인은 콘텐츠가 아닙니다. Gmail의 5xx 하드 거부, 인증 정렬, 스팸 신고율 임계값까지 팀이 반드시 알아야 할 진단 순서를 정리했습니다.

AI 마케팅 자동화란

AI 마케팅 자동화는 하드코딩된 규칙을 사용자 행동에서 학습하는 확률 모델로 바꾸고 이메일 흐름을 실시간으로 조정합니다.

AI 마케팅 사례 연구: 이메일 성과를 측정하는 방법

팀들이 정말 알아야 할 질문: AI가 이메일을 개선하는가가 아닌, 스택의 어느 계층이 변하고 그 변화가 지속되는가. 세 가지 개입이 측정 가능한 결과를 만든다.

AI 마케팅 스킬: 도구가 아닌 판단력이 성과를 결정한다

AI 마케팅 스킬의 핵심은 어떤 LLM을 쓰느냐가 아니다. 시그널 품질, 이벤트 기반 트리거 아키텍처, 베이지안 테스트 설계가 실제 운영 성과를 결정한다.

GEO란 무엇인가 생성 엔진 최적화와 이메일 활성화

GEO(생성 엔진 최적화)는 AI 답변에 자사 제품이 인용되도록 콘텐츠를 설계하는 기법이다. LLM 유입 사용자는 더 빠르게 활성화되며, 기존 이메일 시퀀스 타이밍 가정을 재검토하게 만든다.

AI 코딩 에이전트 추천: 이메일 인프라 팀이 알아야 할 위험

AI 코딩 에이전트는 bounce handler나 webhook retry 로직을 작성할 수 있지만, change freeze나 warmup 윈도우를 모릅니다. 그 격차가 production 접근을 결정합니다.

AI 에이전트 vs 챗봇의 근본적인 차이점

챗봇과 AI 에이전트를 구별하는 핵심은 한 가지입니다: 데이터베이스에 쓰기 권한이 있는가입니다. 이메일 스택 관점에서 두 시스템의 구조적 차이와 실제 비용-편익을 정리했습니다.

AI 에이전트 사례: 리플렉스에서 멀티 에이전트까지

이메일 라이프사이클 트리거부터 사기 탐지, 고객 지원까지 AI 에이전트 사례를 다룹니다. 실제로 배포된 것, 무너진 것, 살아남은 패턴을 정리했습니다.