제휴 마케팅 전문가
영업 및 마케팅AI 노출도
- 데이터 출처: BLS발행 시점: 2026-08
매우 높음· 상대
낮음4단계 상대 범주매우 높음직업군 단위 값
척도 · 모수 · 출처
4단계 상대 범주 (낮음 / 보통 / 높음 / 매우 높음)
BLS 고용전망 표의 세부직업 831개 기준. 값은 NEM(전국고용매트릭스) 코드 단위로 부여되므로, 같은 NEM 코드를 쓰는 직업은 같은 밴드를 받습니다
- 데이터 출처: Anthropic발행 시점: 2026-03
0.648
0.000여기 실린 값의 범위0.745척도 · 모수 · 출처
- 데이터 출처: ILO발행 시점: 2025
0.55
0.09여기 실린 값의 범위0.70직업군 단위 값
척도 · 모수 · 출처
생성형 AI 노출 지수, 발행된 그대로 0–1
ISCO-08 직업군 단위 — 같은 코드를 쓰는 직업은 모두 같은 값
본 사이트 산출이며 ILO가 발행한 수치가 아닙니다. 본 사이트가 ILO 데이터셋에 연결한 직업 1,012개 가운데 이 값 이상인 직업이 12%입니다.
이 원천이 어떤 종류의 값인가
BLS 범주는 절대 수준이 아니라 상대 순위이며, 1차 측정도 아닙니다. 여러 선행 연구가 매긴 직업별 백분위 순위를 4단계로 묶은 값입니다. 고용·임금 예측도, 도입 확률도 아니며 자동화와 증강을 구분하지 않습니다.
작업별 노출도
숨긴 작업 33개 보기| 작업 | Claude.ai원천값 / 비중 % | API원천값 / 비중 % |
|---|---|---|
웹 프로그래밍 소프트웨어와 하이퍼텍스트 마크업 언어(HTML)·확장 마크업 언어(XML) 같은 프로그래밍 언어 지식을 사용해 거래형 웹 응용 프로그램을 개발한다.Develop transactional Web applications, using Web programming software and knowledge of programming languages, such as hypertext markup language (HTML) and extensible markup language (XML). 13-1161 | 0.170031.5 | 0.06008.3 |
경쟁사에 관한 데이터를 수집하고 그들의 가격·판매·마케팅과 유통 방식을 분석한다.Gather data on competitors and analyze their prices, sales, and method of marketing and distribution. 13-1161 | 0.090016.7 | 0.04005.6 |
긍정적이고 일관된 사용자 경험을 제공하도록 온라인 고객 서비스 프로세스를 시행한다.Implement online customer service processes to ensure positive and consistent user experiences. 13-1161 | 0.080014.8 | 0.390054.2 |
데이터를 그래프로 보여 주고 복잡한 결과를 글로 풀어내, 결과 보고서를 작성한다.Prepare reports of findings, illustrating data graphically and translating complex findings into written text. 13-1161 | 0.05009.3 | 0.02002.8 |
검색어 추세·실시간 검색과 뉴스 미디어 활동·인기 있는 소셜미디어 주제·전자상거래 추세·시장 기회·경쟁사 실적을 파악하기 위해 시장조사 분석을 수행한다.Conduct market research analysis to identify search query trends, real-time search and news media activity, popular social media topics, electronic commerce trends, market opportunities, or competitor performance. 13-1161 | 0.02003.7 | 0.06008.3 |
잠재 시장과 제품 수요에 영향을 주는 요인을 파악하기 위해 고객의 인구 통계·선호·요구·구매 습관에 관한 데이터를 수집하고 분석한다.Collect and analyze data on customer demographics, preferences, needs, and buying habits to identify potential markets and factors affecting product demand. 13-1161 | 0.02003.7 | 0.04005.6 |
수집한 데이터를 분석해 마케팅과 판매 추세를 예측하고 추적한다.Forecast and track marketing and sales trends, analyzing collected data. 13-1161 | 0.02003.7 | 0.01001.4 |
그래픽 디자인 소프트웨어를 사용해 스토리보드·목업·그 밖의 콘텐츠 같은 전자상거래 디자인이나 시제품을 제작한다.Prepare electronic commerce designs or prototypes, such as storyboards, mock-ups, or other content, using graphics design software. 13-1161 | 0.02003.7 | 0.01001.4 |
인터넷 거래 기능을 촉진하도록 사용성·가격 책정·결제·데이터 보안 같은 상업적·기술적 사양을 파악하고 개발한다.Identify and develop commercial or technical specifications, such as usability, pricing, checkout, or data security, to promote transactional internet-enabled commerce functionality. 13-1161 | 0.02003.7 | 0.00000.0 |
검색 엔진 패턴을 분석해 키워드나 그 밖의 콘텐츠의 온라인 배치를 정함으로써 웹사이트 노출을 최적화한다.Optimize Web site exposure by analyzing search engine patterns to direct online placement of keywords or other content. 13-1161 | 0.01001.9 | 0.02002.8 |
이 탭의 값은 관측이 아니라 예측 라벨입니다. Eloundou et al.(2023)은 인간 평가자와 GPT-4 두 평가 기준을 공개했고, 이 표의 β는 그중 GPT-4 평가 기준 하나로만 유도한 값입니다 — 평가 기준이 다르면 같은 태스크라도 값이 달라질 수 있습니다. 다른 탭의 관측 비중(%)과는 단위도 의미도 다르니 같은 축에 놓고 비교하지 마세요.
| 작업 | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
웹 응용 프로그램 기술을 전사적 자원 관리나 그 밖의 시스템 소프트웨어와 연결하는 방법을 파악한다.Identify methods for interfacing Web application technologies with enterprise resource planning or other system software. O*NET 태스크 ID 16176 | 1.0 |
웹 프로그래밍 소프트웨어와 하이퍼텍스트 마크업 언어(HTML)·확장 마크업 언어(XML) 같은 프로그래밍 언어 지식을 사용해 거래형 웹 응용 프로그램을 개발한다.Develop transactional Web applications, using Web programming software and knowledge of programming languages, such as hypertext markup language (HTML) and extensible markup language (XML). O*NET 태스크 ID 16184 | 1.0 |
검색 엔진이 잘 읽어 들이고 노출이 최적화되도록 웹사이트 구조·서버 구성이나 페이지 구성을 최적화하기 위해 개발자와 조율한다.Coordinate with developers to optimize Web site architecture, server configuration, or page construction for search engine consumption and optimal visibility. O*NET 태스크 ID 20320 | 1.0 |
디지털 미디어를 위한 콘텐츠 전략을 수립한다.Create content strategies for digital media. O*NET 태스크 ID 20321 | 1.0 |
최신 문헌을 검토하고, 동료와 이야기하며, 교육 프로그램에 참여하고, 회의나 워크숍에 참석하거나, 전문 단체나 학술대회에 참여해 정부 규정과 새로 등장하는 웹 기술을 계속 파악하여 규제를 준수하도록 한다.Keep abreast of government regulations and emerging Web technology to ensure regulatory compliance by reviewing current literature, talking with colleagues, participating in educational programs, attending meetings or workshops, or participating in professional organizations or conferences. O*NET 태스크 ID 16172 | 0.5 |
고객 서비스 직원과 협력해 제품 재고 문제를 해결한다.Resolve product availability problems in collaboration with customer service staff. O*NET 태스크 ID 16173 | 0.5 |
긍정적이고 일관된 사용자 경험을 제공하도록 온라인 고객 서비스 프로세스를 시행한다.Implement online customer service processes to ensure positive and consistent user experiences. O*NET 태스크 ID 16174 | 0.5 |
온라인 마케팅 캠페인을 시행할 하드웨어나 소프트웨어를 파악·평가·조달한다.Identify, evaluate, or procure hardware or software for implementing online marketing campaigns. O*NET 태스크 ID 16175 | 0.5 |
사용자 인터페이스 설계 직원과 엔지니어링 직원과 협업해, 시장조사 분석에 근거해 제품 요구사항을 정의한다.Define product requirements, based on market research analysis, in collaboration with user interface design and engineering staff. O*NET 태스크 ID 16177 | 0.5 |
공급업체나 온라인 협력사와의 계약 평가나 협상을 지원한다.Assist in the evaluation or negotiation of contracts with vendors or online partners. O*NET 태스크 ID 16178 | 0.5 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = LLM에 직접 접근하는 것만으로 소요시간이 50% 이상 줄어드는 태스크, E2 = LLM 위에 별도 소프트웨어를 얹으면 50% 이상 줄어드는 태스크. 값은 0 / 0.5 / 1.0 세 단계뿐입니다.
데이터 출처·라이선스 — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): 상세 고지는 크레딧 및 출처 페이지 참조
직업 정보
이 직업과 관련된 최근 변화
2026년 3월: Gupta·Kumar(arXiv, 2026년 3월)는 샌프란시스코 베이 지역(티어 1)에서 시장조사 분석가의 에이전틱 과업 노출도(ATE)를 2027년 0.43, 2030년 0.47로 추정합니다. 2027년에 이미 중간 위험 기준(0.35)을 넘는데, 같은 해 티어 2 도시(시애틀·오스틴·보스턴)에서는 기준을 넘는 직업이 하나도 없습니다.
[출처: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026)]These summaries were written by AI Changing Work from the source linked with each one, and any figures in them are given as AI Changing Work summarised them; they can differ from the source's own wording and from figures shown elsewhere on this page, so check the source before relying on them. AI Changing Work matched this page's occupation to an O*NET occupation and chose, by its own judgment, case by case, which summaries relate to that O*NET occupation; a summary appearing here does not mean that its source names this occupation.