먼저 한 가지 짚고 갑니다.

GPT‑5 출시 직후 상당히 많은 논란들이 있습니다.  

CEO 샘 알트만이 “Ph.D.수준 지능” 등으로 큰 기대를 조성했지만, 실제 결과는 다소 실망스럽다는 반응이 많습니다. 

그리고 GPT‑5는 프롬프트에 따라 모델이 자동 전환되도록 설계되었으나, 출시 직후 이 기능이 오류를 일으켜 GPT‑4o를 Plus 사용자에게 다시 선택할 수 있도록 복귀시켰습니다

그럼에도 “생각 후 답한다”는 이 모드는 마케터에게 분명한 효용을 줍니다.

복잡한 문제일수록 더 길게 사고하고(자동 전환), 개발 환경에선 그 ‘생각’의 강도를 조절할 수 있기 때문입니다.

즉흥 아이디어의 함정을 피하는 ‘구조적 사고’

이전 세대 모델은 질문 → 즉시 답의 흐름이 일반적이었습니다. GPT‑5의 Thinking 모드는 답을 내기 전, 전제·리스크·대안을 검토하는 과정을 거칩니다. 신제품 출시 캠페인이라면 타깃 특성, 경쟁사 동향, 시장 상황, 예산 제약을 종합해 전략을 제시해 ‘첫 아이디어 고착’ 편향을 줄입니다.

실험 설계의 체계화로 커뮤니케이션 개선

“목표–가설–지표–중단 기준”을 한 세트로 묶어 제시해 합의 시간을 단축합니다. 예: 리타겟팅 정체 구간에서 “CVR +15%, CPA −10%” 목표를 주면, 휴면·장바구니 이탈 등 세그먼트별 가설과 A/B 설계를 구체적으로 뽑아 논의를 빠르게 정렬해 줍니다.

고비용 의사결정에서 ‘정확도 우선’ 모드

소셜 포스트처럼 속도가 중요한 업무도 있지만, 예산 배분·세그먼트 우선순위 결정 같은 고비용 의사결정에선 정확도가 핵심입니다. GPT‑5는 대화의 복잡도를 감지해 Chat↔Thinking을 자동 전환하고, 개발자는 reasoning.effort 파라미터로 생각 토큰 수를 조절해 품질·비용·지연시간 간 균형을 잡을 수 있습니다.

실전 적용을 위한 ‘브리프 포맷’

모든 마케팅의 아웃풋들이 그렇지만, Thinking 모드의 성능 역시 브리프의 명확성에 비례합니다. 목표/KPI, 기간·예산, 타깃 페르소나, 브랜드 가이드라인, 산출물 포맷을 구체적으로 전달해 줄수록 좋습니다. 예: “신규 회원 전환율 +20%, 4주/3천만 원, 세그먼트별 메시지 3안·A/B TEST”처럼 완료 기준을 분명히 적으면, 가설·리스크·측정 방법론까지 포괄하는 안을 일관된 논리로 받게 됩니다.

근거 기반 의사결정

Thinking 모드는 제안마다 판단 근거와 측정 방법, 예상 리스크를 함께 답하도록 유도합니다. “휴면 30일 고객엔 복귀 이유 중심 메시지>혜택 중심” 같은 가설에 대해 왜 그렇게 보는지, 무엇으로 검증할지, 실패 시 어떤 리스크가 있는지까지 투명하게 드러나 ‘감’보다 데이터·로직 중심으로 접근하게 됩니다.

마무리

GPT‑5의 Thinking 모드는 “더 똑똑한 답”을 넘어 마케팅 의사결정의 전 과정을 구조화하고, 리스크를 선제적으로 관리하게 해 주는 실전에 도움이 많이 될것 같습니다. 다음엔 또 어떤 버전이 저를 놀래킬지 궁금합니다.

『AI로 팔아라』 저자 김민영

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