고객 임팩트 · 광고 운영 자동화
광고 데이터를, 바로 실행할 수 있는 액션으로
검색어·시간대·디바이스·캠페인에 흩어진 네이버 광고 데이터를, 진단 → 인사이트 → 액션 한 화면으로 자동 정리합니다.
과제
데이터는 쌓이는데, 어디서 돈이 새는지는 안 보였습니다
네이버 광고는 검색어 수백 개, 24시간 시간대, PC·모바일, 성별·연령, 캠페인·광고그룹이 겹겹이 얽혀 있습니다. 리포트는 항목별로 따로 나오고, 사람이 엑셀로 일일이 맞춰봐야 "무엇이 문제인지"가 겨우 보입니다.
그러다 보니 전환 0인데 광고비만 나가는 검색어, 한쪽 라인에 쏠린 예산, 노출과 매출이 어긋난 타겟팅 같은 낭비가 데이터 속에 묻혀 있었습니다. 매번 사람이 들여다봐도 기준이 사람마다 달라 결론이 흔들렸습니다.
핵심은 분석이 아니라 "그래서 무엇을 바꿔야 하는가"였습니다.
접근 방식
집계가 아니라, 판단까지 자동화했습니다
알파게이트는 광고 데이터를 받아 통계·집계 위에 운영자의 판단 기준을 규칙으로 옮겨, ① 진단 → ② 인사이트 → ③ 액션을 한 화면 대시보드로 자동 생성하는 도구를 만들었습니다. 런타임에 AI 호출 없이 같은 기준으로 매번 재현되는 규칙 기반입니다.
전 항목 자동 집계·진단
검색어·시간대·디바이스·성별·캠페인·광고그룹을 한 번에 집계해 KPI와 차트로 진단합니다.
규칙 기반 인사이트
낭비·예산 쏠림·타겟 미스매치를 사람의 판단 기준 그대로 코드로 자동 판정합니다.
실행 가능한 액션
예산 증감·제외 키워드·등록 키워드·타겟팅·시간대 권고까지 바로 실행할 형태로 정리합니다.
단일 분석 소스
리포트·세팅 가이드·대시보드가 모두 같은 분석 데이터를 공유해 결론이 어긋나지 않습니다.
결과 시각화
한 화면에서, 진단부터 실행까지
광고 데이터를 올리면 진단 · 인사이트 · 액션이 한 화면으로 정리됩니다. 아래는 실제 분석(2026-05-01~06-13, 41일) 결과를 구성한 예시입니다.
지금 상태를 한눈에
광고비·매출·ROAS, 디바이스·시간대·캠페인 구조를 KPI와 차트로 요약합니다.
문제를 자동으로 짚어
낭비·쏠림·미스매치를 규칙으로 판정해 심각도와 함께 카드로 제시합니다.
바로 실행할 것
예산·제외/등록 키워드·타겟팅·시간대 권고를 실행 단위로 정리합니다.
② 자동 도출 인사이트 (예시)
자사 PB가 아닌 위탁 라인에 예산이 쏠려 있어 PB/위탁 예산 분리 검토가 필요합니다.
전환 0인데 광고비가 큰 검색어를 제외 키워드로 차단해 새는 비용을 막습니다.
검색량이 있는데 미등록된 자사 전용 키워드를 등록하면 자사 매출을 흡수할 수 있습니다.
저녁 ROAS 6.7 vs 전체 4.4. 매출이 적은 새벽 시간대는 노출 제외 후보입니다.
① 진단 · 시간대별 ROAS
저녁 19–23시새벽 0–5시실제 전달 결과물 — 네이버 광고 셋팅 가이드
분석은 보고서로 끝나지 않습니다. 같은 분석 데이터로 "이 문서 하나만 따라 하면 셋팅이 끝나는" 실행 가이드를 만들어 고객사에 전달했습니다. 아래는 실제 전달본입니다.
‘한눈에 — 현재 vs 제안’: 캠페인 구조·예산·시간대·타겟팅·광고확장을 현재 → 제안으로 나란히 정리.
캠페인 분리 → 키워드 추가/제외 → PC·모바일 가중치 → 성별·연령 → 새벽 노출 제외 → 광고확장 → 지금/1주/1개월 실행 순서 + 완료 체크리스트까지, 운영자가 그대로 따라 할 수 있는 단계별 문서.
성과
"분석하느라" 쓰던 시간을, "바꾸는 데" 씁니다
운영자는 이제 데이터를 맞춰보는 대신, 도구가 짚어준 인사이트와 액션을 검토하고 실행하는 데 집중합니다.
- 검색어·시간대·디바이스·성별·캠페인 전 항목을 자동 집계·진단
- 예산 쏠림(73%)·낭비 검색어(41일 약 6만원)·타겟 미스매치 등 8건의 인사이트를 자동 도출
- 제외/등록 키워드·예산 증감·타겟팅·시간대까지 실행 가능한 액션으로 정리
- 리포트·세팅 가이드·대시보드가 같은 데이터를 공유해 결론의 일관성 확보
- 규칙 기반이라 매번 같은 기준으로 재현 — 사람이 바뀌어도 판단이 흔들리지 않음
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