퍼포먼스 마케터
AX 리스트업
wisebirds-ax 전수 · 지원 문의 기록구성 사내 현황 → AX 리스트업 4안 → 확산 채널 고민
목차
01현황 — 만드는 단계는 지났다
읽히는 신호
- 마케터가 직접 만들어 올리고, 첫 배포만 요청하면 이후 자동 반영
- 광고주에게 링크를 공유하는 실서비스가 여럿
- 효과도 숫자로 — 40분 → 5분, 며칠 → 몇 분
다만 스스로 도는 것은 29개 중 7개. 대부분 새로고침을 눌러야 갱신된다.
02잘 되고 있는 것
리포트 도구 12
업로드 → 집계 → 코멘트 초안 → 공유가 관행으로 정착.
자동 실행 1
사람이 눌러야 갱신 11
소재 도구 10
생성 → 검수 → 등록 → 아카이브가 한 바퀴 돈다.
자동 실행 3
사람이 눌러야 갱신 7
배포 표준 51
저장소를 만들면 주소가 나오는 구조가 완성돼 있다.
03구조로 보면
데이터가 마케터에게 닿기까지 공급 → 가공 → 전달 세 층을 지난다.
가운데 층의 실제 상태
- 만든 사람은 잘 쓰는데, 옆 팀은 있는 줄도 모른다
- 같은 문제를 각자 다시 푼다 — 모니터링 7곳이 수집을 각기 다른 방식으로 해결
- 일부는 개인 계정·개인 PC에 있어 담당자가 바뀌면 사라진다
양옆도 붙인다
04매체 데이터 자동 수집
API → 시트까지는 이미 자동. 이제 API에서 대시보드로 바로 잇는다.
이미 있는 것을 쓴다
marketing-support-backend에 매체 27종 연동이 구현돼 있으나 대시보드와 붙어 있지 않다.
현황 — 현재는 API → 시트까지만 자동화해 드리고, 시트에 올라온 데이터를 각자 가져다 대시보드·성과 보고서를 구성하는 구조.
효과와 조건
- 시트를 원본으로 쓰는 대시보드 12개 × 10~30분 ≈ 하루 3~5시간 (추정)
- 담당자 부재와 무관하게 데이터 유지
- 매체별 난이도 차이 — 한 매체·한 광고주로 검증 후 확대
05슬랙 알림과 질의
"보러 가는 데이터"를 "찾아오는 데이터"로. 이상은 대개 덜 보던 계정에서 생긴다.
세 단계로 붙인다
- 알림 — 소진 이탈 · CPA 급등 · 전환 0
- 브리핑 — 매일 아침 어제 성과 요약
- 질의 — 슬랙에서 바로 물어보기
1·2는 LLM 없이 된다. 문장을 다듬는 구간에만 모델을 쓴다.
지금 상태
- 슬랙 연동 3건, 자동 발송은 1건뿐
- 이상 감지 로직은 일부 대시보드에 이미 있다
- 신선도 표준을 붙이면 멈춘 것도 같은 창구로 알 수 있다
06오가닉 검색 노출 측정
광고 순위는 콘솔에 나온다. 자연검색 순위는 안 보고 있다 — 도구가 있는 광고주가 한 곳뿐.
| 키워드 | 입찰가 | 네이버 | 구글 | 위에 있는 것 |
|---|---|---|---|---|
| 내차팔기 | 15,000 | 1위 | 3위 | — (최상단) |
| 중고차 시세조회 | 8,200 | 3위 | 1위 | 포털 블로그 2 |
| 중고차 판매 절차 | 6,900 | 미노출 | 8위 | 경쟁 플랫폼 · 커뮤니티 |
| 내차 시세 | 4,100 | 2위 | 2위 | 경쟁 플랫폼 1 |
| 중고차 매입 견적 | 11,300 | 미노출 | 미노출 | 경쟁 플랫폼 · 딜러 블로그 |
무엇을 보는가
- 순위 — 네이버 · 구글, 주간 추이
- 노출률 — 1페이지에 들어간 비율
- 위 경쟁사 — 콘텐츠 링크까지 수집
- 입찰가 교차 — 예산 재배분 근거
차별점
순위와 입찰가를 겹쳐 보면 자연검색이 이미 받쳐주는 키워드가 보인다. 그 예산을 노출 없는 키워드로 옮기는 제안이 가능하다 — 줄이는 게 아니라 재배분이다.
경쟁사 링크는 그대로 콘텐츠 기획 근거가 된다.
07AI 답변 노출 · GEO
"우리 브랜드, AI에게 물어보면 나오나요?" — 곧 광고주가 물어볼 질문. 사내 사례 0건.
AI 경유 유입(30일): 127 ▲ 41% · 상위 유입 페이지 /sell
3안은 검색에서 몇 위인지, 4안은 AI 답변에 인용되는지 — 측정 대상이 다르다.
진단 리포트에 담기는 것
- 인용 현황 — 질문별 · LLM별 인용 여부
- AI 경유 유입 — 분리 추이 · 상위 페이지
- 기술 점검 — llms.txt · 구조화 데이터 · 마크업 · 문구, 적용 여부 체크리스트
- 개선 제안 — 우선순위 붙여 개발팀에 그대로 전달
직접 수정할 수 없으니 진단 리포트 + 개선 제안으로 광고주 개발팀에 전달한다.
실제 적용 사례에서 적용 후 AI 방문 증가 확인 · 국내 도입이 적어 선점 여지.
08요약
현황
- 저장소 84 · 표준 배포 51 · 쇼케이스 65
- 도구는 많다 — 리포트 12 · 소재 10 · 모니터링 7
- 다만 스스로 도는 것은 29개 중 7개, 쓰임도 만든 사람 중심이다
안건
- AX 리스트업 4안 — 1안 매체 자동 수집 · 2안 슬랙 알림 · 3안 검색 순위 · 4안 AI 답변 노출
- 확산 채널 — 쇼케이스는 창고, 슬랙 클로드 채널은 통로
하지 않을 것 — 리포트·소재 새로 만들기 · 기존 도구 강제 이관 · 잘 도는 규칙을 LLM으로 교체 | 확인 범위: AX 쇼케이스 · GitHub 조직 전수 · 지원 문의 기록
09확산 채널 고민
AX 정보가 파편화돼 있다 — 공유는 쇼케이스(웹), 문의는 AI 챔프(구글챗), 팁은 개인 머릿속.
- 한곳에 모이고 분류·검색이 된다
- 기록이 자산으로 남는다
- 찾아 들어가야 보인다 — 바쁘면 안 간다
- 갤러리가 비어 있던 기간도 있었다
- 마케터가 광고주와 매일 쓰는 도구 — 업무 흐름 안
- 쇼케이스의 공유와 AI 챔프의 문의가 한 자리에서 된다
- AI 잘 쓰는 스타트업들의 사례 공유 방식
- 대화가 흘러가면 다시 찾기 어렵다 — 보관은 약하다