업무 내용이 쌓이는 AI + 퍼포먼스마케팅 시스템

안녕하세요, 아이작입니다.

이번 메일에서 보여드릴 건 단순히 AI로 광고 카피를 빨리 쓰는 법이 아닙니다.

AI를 실제 클라이언트 프로젝트 안에 넣으면, 어디까지 일을 맡길 수 있는지 보여드리려고 해요.

주말 밤, 광고 시트를 업데이트했습니다

한 클라이언트의 주간 광고 데이터를 정리해야 했습니다.

예전이라면 메타에서 데이터를 받고, GA4를 열고, 광고 이름을 맞추고, 시트에 붙여 넣었을 거예요. 그다음 지난주와 비교해서 보고서를 만들고 메일까지 보냈겠죠.

요즘은 AI에게 이렇게 말합니다.

“시트 최신 데이터로 업데이트하고, 이번 주 간략히 분석해줘.”

그러면 AI는 먼저 프로젝트 상태부터 읽습니다. 어떤 계정인지, 구매 이벤트는 어떤건지, 매출은 어디를 기준으로 봐야 하는지 확인합니다.

그다음 메타와 GA4 데이터를 가져와 광고 데이터를 뽑아옵니다. 빠진 광고가 없는지 먼저 시험한 뒤 실제 데이터를 구글시트에 적재했고, 주간 보고서 스킬도 실행했습니다.

결과는 이랬습니다.

광고비는 많이 늘었는데 매출은 그만큼 따라오지 못했습니다.

그리고 원인은 구글이 아니라 메타 쪽에 있었어요. 

여기까지는 그냥 광고 분석입니다.

근데 제가 진짜 보여드리고 싶은 건 따로 있어요.

AI가 숫자를 뽑은 게 아니라, 이 프로젝트의 기준을 기억한 채 일을 끝냈다는 것.

AI는 지난번 결정을 자꾸 잊습니다

AI와 프로젝트를 해보면 제일 먼저 부딪히는 문제가 있습니다.

대화가 바뀔 때마다 다시 설명해야 해요.

“이 계정은 매출보다 장바구니 비용을 먼저 봐야 해.”

“이 이벤트 두 개는 같은 구매라서 더하면 안 돼.”

“새 광고는 바로 켜지 말고 일시중지 상태로 만들어.”

“이 표현은 법적으로 쓰면 안 돼.”

한두 번은 괜찮습니다. 프로젝트가 한 달, 두 달 이어지면 문제가 돼요.

지난주에 내린 결정을 이번 주에 뒤집고, 이미 해결한 문제를 다시 분석하고, 처음 보는 계정처럼 엉뚱한 제안을 합니다.

그래서 프로젝트 안에 파일 세 개를 만들었습니다.

거창한 시스템이 아닙니다.

그냥 일을 시작하기 전에 이 세 파일을 먼저 읽게 했어요.

그랬더니 AI가 매번 처음부터 시작하지 않았습니다. 이전 판단을 이어받고, 아직 승인받지 않은 일은 건드리지 않고, 다음 작업부터 시작했어요.

숫자도 기준을 정하지 않으면 틀립니다

광고 데이터는 같은 구매여도 서로 다르게 보여줍니다.

예를들면 GA4 의 매출이 쇼핑몰과 딱 맞지 않죠. 쿠키 동의를 거부한 사용자는 빠질 수 있고, 광고 플랫폼은 클릭뿐 아니라 일정 기간 안의 구매까지 자기 성과로 가져옵니다.

뭐가 맞는 걸까요?

전부 틀린 것도 아니고, 전부 같은 숫자도 아닙니다.

역할이 다른 거예요.

그래서 AI에게 “성과 분석해줘”라고만 하지 않았습니다.

주문은 Shopify, 채널 행동은 GA4, 광고 성과는 각 플랫폼에서 본다. 같은 구매 이벤트는 하나만 센다.

이 기준을 프로젝트별 고유 문서에 기록해뒀어요.

좋은 분석은 복잡한 공식을 쓰기 전에, 어떤 숫자를 믿을지 정하는 것부터 시작합니다.

성과가 떨어졌다고 소재부터 바꾸지 않았습니다

광고 성과가 나빠지면 보통 소재부터 의심합니다.

근데 이번 주처럼 광고비는 29% 늘고 ROAS가 19% 떨어졌다면, 먼저 어디서 무너졌는지 봐야 해요.

노출 비용이 비싸진 건지.

클릭률이 떨어진 건지.

클릭은 오는데 구매가 안 되는지.

객단가가 낮아진 건지.

원인에 따라 처방이 전부 다릅니다.

이 프로젝트에서는 먼저 캠페인별 비용, 구매, ROAS 변화를 봅니다. 실제로 변한 캠페인만 소재, 타겟, 연령, 성별, 노출지면 순서로 내려가요.

모든 표를 펼쳐놓고 이상한 숫자를 찾지 않습니다.

이번 주에는 구글애즈가 ROAS 3.86으로 버티고 있었고, 메타가 1.25까지 내려왔습니다. 그러면 계정 전체를 뜯는 게 아니라 메타 안에서 무엇이 변했는지 보면 됩니다.

이 순서 하나만 정해도 분석이 훨씬 짧아져요. 그리고 데이터가 적으면 그냥 기다립니다.

소재가 1만원 쓰고 구매가 없다고 실패가 아닙니다. 아직 판단할 데이터가 없는 거예요. 주간 구매가 적을 때는 더 자주 발생하는 장바구니 비용으로 방향만 보고, 구매는 참고합니다.

AI를 쓰는 이유는 결론을 빨리 내리기 위해서가 아닙니다. 아직 결론을 내리면 안 되는 순간에도 같은 기준을 지키게 하려고 씁니다.

광고비 같이 중요한 부분은 여전히 사람이 승인합니다

해당 프로젝트에는 캠페인과 광고도 자동으로 만들어주는 코드도 있습니다.

새 캠페인, 광고세트, 이미지 광고, 영상 광고, 제품페이지 딥링크 테스트까지 만들 수 있어요.

그렇다고 AI에게 광고 계정을 통째로 맡기지는 않았습니다.

기본 규칙은 단순합니다.

이 마지막 단계가 중요합니다.

API가 “성공”이라고 답했는데 실제 광고에는 아무것도 바뀌지 않은 적이 있었거든요.

그 뒤로 성공 메시지를 믿지 않습니다.

쓰기 → 다시 읽기 → 원했던 값과 비교하기

여기까지 끝나야 완료로 처리합니다.

자동화는 빠르게 만드는 게 전부가 아닙니다. 잘못됐을 때 멈출 수 있어야 실제 업무에 쓸 수 있어요.

결국 매주 같은 루프를 돕니다

한 번 멋진 보고서를 만드는 건 어렵지 않습니다.

진짜 어려운건 그다음부터예요.

이번 주 결과를 다음 주에도 기억해야 하고, 분석에서 나온 제안이 실행으로 이어져야 하고, 실행 결과가 다시 기록돼야 합니다.

이 프로젝트는 이렇게 움직입니다.

지난 상태 읽기 → 데이터 수집 → 숫자 확인 → 원인 분석 → 승인 → 실행 → 다시 확인 → 기록

그리고 다음 주에는 그 기록부터 다시 읽습니다.

보고서가 끝이 아니라 다음 작업의 시작점이 되는 거예요.

제가 AI와 나눈 일은 생각보다 단순합니다

AI가 맡은 일:

제가 맡은 일:

코드나 실행은 AI를 쓰고, 저는 판단에 더 많은 시간을 씁니다.

제가 생각하는 AI 활용은 이쪽에 가까워요.

AI를 프로젝트에 넣는다는 건, 사람의 판단을 없애는 게 아닙니다. 같은 설명과 반복 작업을 없애서 판단에만 집중하게 만드는 일입니다. 

AI에게 매번 프로젝트를 처음부터 설명하고 있다면, 자동화부터 만들지 마세요.

일단 세 가지만 적어두면 됩니다.

지금 상태 / 이미 내린 결정 / 다음 완료 조건

이걸 먼저 읽게 하는 것부터 시작해보세요.

다음엔 구체적으로 어떤 식으로 시스템을 구축할 수 있는지 더 자세히 보여드릴게요.

그럼 또 유익한 퍼포먼스 마케팅/콘텐츠 등 다양한 AI 이야기를 전해드릴게요. 감사합니다.

Let AI work, you think.

— 아이작

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