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마케터가 직접 짜본 GA4 리포트 자동화 구조: 막히는 구간과 돌파구 정리

gurtT — Tue, 19 May 2026 18:23:27 +0900

1. 마케터가 굳이 GA4 리포트를 자동화해야 했던 이유

웹 중심의 서비스를 운영하는 인하우스 마케터라면 출근하자마자 하는 일이 각 매체에 로그인해서 로우 데이터를 다운받는 거죠.

매일 아침 GA4, 메타, 구글 등 페이지를 켜서 엑셀 파일을 내려받고 구글 시트에 피벗 테이블을 돌리다 보면, 어느새 1시간은 지나가 버리곤 해요. 이러한 단순 반복형 '노가다'는 단순히 귀찮은 것을 넘어, 마케터가 가장 집중해야 할 '데이터 기반의 인사이트 도출'과 '소재 기획'에 쓸 리소스를 낭비하는 작업이었어요.

내가 마케터인지 데이터 다운받는 프로그램인지 회의감이 들고, 결국 더 이상은 안 되겠다는 결심이 섰어요.

"어차피 매일 똑같은 포맷으로 쌓이는 데이터라면, 내 손을 거치지 않고 완전히 자동으로 굴러가는 파이프라인을 만들자."

그렇게 개발자의 도움 없이 맨땅에 헤딩하며 GA4 리포트 자동화 시스템을 직접 구축하기 시작했어요.

이 글은 그 과정에서 마주한 수많은 삽질의 기록이자, 저와 같은 고민을 하고 계실 동료 마케터들을 위한 실전 돌파구 가이드입니다.

2. 내가 설계한 GA4 리포트 자동화 구조

시스템을 구축하기 전, 제가 가장 먼저 한 일은 데이터가 흐르는 '길'을 설계하는 것이었습니다. 복잡한 코딩이나 거대한 데이터 웨어하우스를 독자적으로 관리할 여력이 없는 인하우스 마케터였기에, 최대한 무상으로 접근 가능하고 다루기 익숙한 도구들을 조합하여 파이프라인을 구축했습니다.

제가 최종적으로 안착한 마케팅 자동화 아키텍처는 각기 다른 저장소에 데이터를 모은 뒤, 시각화 툴에서 결합하는 이원화 구조입니다.

데이터 수집 및 적재 (BigQuery와 Google Sheets의 이원화)

마케팅 리포트를 구성하는 데이터는 크게 두 가지 줄기로 나뉩니다.

GA4 행동 데이터: 대용량 로그 데이터 특성을 고려하여, 구글이 제공하는 기본 무상 연동 기능을 통해 매일 생성되는 raw 데이터를 구글 빅쿼리(BigQuery)에 자동으로 다이렉트 적재되도록 파이프라인을 연결했습니다.
타 매체 광고비 데이터: 메타, 구글 광고 등 외부 매체의 지출액과 클릭 수 데이터는 광고 API와 구글 앱스 스크립트를 활용하여 마케터에게 가장 친숙한 저장소인 구글 스프레드시트(Google Sheets)의 지정된 시트에 매일 새벽 자동으로 수집되도록 설정했습니다.

데이터 결합 및 시각화 연동 (Looker Studio의 Data Blending)

따로 적재된 두 종류의 데이터는 최종 단계인 루커 스튜디오(Looker Studio)에서 하나로 만납니다. 빅쿼리에 쌓인 GA4 데이터와 구글 시트에 쌓인 매체 광고비 데이터를 루커 스튜디오 내부의 '데이터 혼합(Data Blending)' 기능을 이용해 결합하는 방식입니다.

날짜(Date)와 캠페인 코드(Campaign ID)를 조인 키(Join Key)로 삼아 묶어줌으로써, 불필요하게 데이터를 이리저리 옮기는 전처리 과정 없이 대시보드상에서 직관적으로 통합 리포트가 구동되는 구조를 완성했습니다.

3. 가장 고통스러웠던 '막히는 구간' 3가지

이론상으로는 [빅쿼리/구글시트 적재 -> 루커 스튜디오 혼합]의 파이프라인이 완벽해 보였습니다.

하지만 개발자 없이 마케터의 직군 지식만으로 시스템을 굴리다 보니, 실전 가동 첫날부터 예상치 못한 장벽들에 부딪히기 시작했습니다.

제가 구조를 짜며 가장 눈물을 흘렸던, 그리고 아마 이 작업을 시작하실 분들이 100% 마주치게 될 고통스러운 병목 구간 3가지를 공유합니다.

막히는 구간 ① GA4 API 할당량 제한 문제

대시보드를 연동한 첫날, 드디어 자동화가 완성되었다며 신나게 화면을 새로고침하고 팀원들에게 링크를 공유했습니다. 하지만 오후쯤 대시보드에 들어가 보니 모든 차트가 통째로 깨진 채 Quota Error라는 청천벽력 같은 메시지가 떠 있었습니다.

구글이 GA4로 넘어가면서 API 호출 횟수와 데이터 요청량에 엄격한 '할당량(Quota) 제한'을 걸어둔 것이 원인이었습니다. 초기 구조처럼 루커 스튜디오에서 GA4 커넥터로 데이터를 직접 실시간 호출하게 되면, 대시보드를 보는 인원이 조금만 늘어나거나 필터를 몇 번 바꾸는 순간 일일 할당량이 바닥나 리포트가 통째로 마비되는 치명적인 한계에 부딪혔습니다.

막히는 구간 ② 매체 데이터와 GA4 데이터의 불일치 현상

자동화 시스템의 핵심은 데이터의 '신뢰도'입니다.

그런데 메타(Meta) 광고 관리자에서 뽑아와 구글 시트에 넣어둔 지출 비용 데이터와, GA4에서 넘어온 소스/매체별 데이터가 루커 스튜디오 대시보드 위에서 서로 매칭되지 않고 심각하게 겉돌기 시작했습니다.

매체 간의 기여도(Attribution) 모델 차이, 파라미터(UTM) 누락, 그리고 리디렉션 과정에서 유실되는 세션 정보 때문에 각기 다른 레이어에 있는 데이터들을 하나로 매핑하려다 보니 숫자가 서로 완전히 어긋났습니다.

데이터가 맞지 않으니 자동화 리포트를 보고도 "이 수치를 믿고 광고비를 조절해도 되나?"라는 근본적인 의문이 들었습니다.

막히는 구간 ③ 외부 매체 데이터 실시간 호출로 인한 시트 연산 과부하

리포트는 언제나 '최신성'이 유지되어야 가치가 있다고 생각했습니다.

그래서 구글 시트의 확장 프로그램을 설정할 때, 페이스북이나 구글 광고 등의 매체 데이터를 실시간 혹은 최소 한 시간 간격으로 계속 동기화하여 긁어오도록 무리하게 설정을 해두었습니다.

이 과도한 실시간 호출이 화근이었습니다. 매체 API의 반응 속도가 지연되거나, 짧은 주기로 쏟아지는 로우 데이터를 받아내던 구글 시트에 엄청난 연산 과부하가 걸리면서 대시보드가 멈추는 동기화 오류가 빈번하게 발생했습니다.

자동화를 해두었음에도 데이터가 중간에 누락되지는 않았는지 매일 수동으로 감시하고 시트 새로고침을 눌러야 하는 주객전도의 상황이 벌어진 것입니다.

4. '삽질' 끝에 찾아낸 나만의 '돌파구'

화면에 뜬 에러 메시지와 어긋난 숫자들을 보며 밤새 구글링을 반복한 끝에, 마케터의 수준에서 시스템을 안정적으로 굴릴 수 있는 세 가지 명확한 돌파구를 찾아냈습니다.

기술적 한계를 우회하고 데이터의 신뢰도를 확보한 실전 해결책을 공개합니다.

돌파구 ①: BigQuery(빅쿼리) 연동을 통한 할당량 이슈 해결

대시보드가 마비되던 Quota Error를 해결하기 위해, GA4 커넥터를 통해 루커 스튜디오로 데이터를 실시간 호출하던 초기 구조를 과감히 버렸습니다. 대신 구글 클라우드의 데이터 웨어하우스인 빅쿼리(BigQuery)를 도입했습니다.

GA4와 빅쿼리를 연동하면 매일의 raw 데이터가 제한 없이 빅쿼리로 자동 적재됩니다. 루커 스튜디오가 GA4 API를 직접 찌르는 것이 아니라 빅쿼리 테이블을 바라보게 징검다리를 놓아줌으로써, 팀원들이 아무리 새로고침을 하고 필터를 변경해도 호출 제한 스트레스를 받지 않는 안정적인 환경을 구축했습니다.

돌파구 ②: Looker Studio 내 데이터 혼합(Data Blending) 기술 적용

서로 다른 저장소(빅쿼리와 구글 시트)에 존재하는 데이터의 불일치와 결합 병목은 루커 스튜디오 내부의 데이터 혼합(Data Blending) 기능으로 정면 돌파했습니다.

이를 위해 우선 사내 전사적인 UTM 파라미터 규격 가이드라인을 꼼꼼하게 재정비하여 링크 유실을 최소화했습니다.

그 후 루커 스튜디오에서 빅쿼리의 GA4 전환 데이터와 구글 시트의 매체 광고비 데이터를 날짜 및 캠페인 코드를 기준으로 Left Outer Join 결합했습니다.

데이터를 이중으로 이관하는 복잡한 파이프라인 없이, 툴 자체 기능만으로 마케팅 의사결정에 정확한 오차범위 내의 통합 테이블을 구현해 낼 수 있었습니다.

돌파구 ③: 스케줄러를 활용한 배치(Batch) 처리 방식 도입

외부 매체 데이터를 가져올 때 실시간 연동으로 인해 발생하던 동기화 오류와 구글 시트의 연산 과부하는 데이터 처리의 '주기'를 바꾸며 해결했습니다.

매시간 데이터를 실시간으로 긁어오는 무리한 방식 대신, 구글 시트의 확장 프로그램 내 스케줄러 기능을 활용해 외부 매체 데이터 수집을 매일 새벽 4시에 단 한 번만 일괄 수집(Batch)하도록 세팅했습니다.

출근 전 새벽 시간에 모든 연산과 데이터 적재가 끝나기 때문에, 아침에 리포트를 켰을 때 숫자가 누락되거나 시스템이 엉키는 불안정성이 거짓말처럼 사라졌습니다.

자동화 이후 변화와 마케터를 위한 조언

단 10분, 자동화가 가져온 눈부신 변화

시스템을 안정화한 이후, 저의 업무 환경은 완전히 달라졌습니다.

매일 아침 출근하자마자 3~4개 매체를 돌아다니며 데이터를 다운받고 엑셀을 만지던 숨 막히는 1시간이 이제는 출근 후 대시보드 링크를 열어 아침 커피와 함께 숫자를 확인하는 '단 10분'의 루틴으로 바뀌었습니다.

단순히 시간이 줄어든 것보다 더 큰 수확은 마케터로서의 '본질'을 되찾았다는 점입니다.

오전 내내 엑셀 피벗 테이블과 씨름하느라 지쳐 정작 중요한 성과 분석이나 신규 소재 기획을 오후 늦게 하던 과거와 달리, 이제는 정제된 데이터를 보며 "왜 특정 캠페인의 효율이 떨어졌는지", "어떤 타깃을 확장해야 하는지"와 같은 생산적인 고민에 아침의 가장 맑은 정신을 쏟을 수 있게 되었습니다.

시작하려는 동료 마케터들을 위한 조언

퍼포먼스 마케팅 자동화는 결코 개발자들만의 전유물이 아닙니다.

코딩 한 줄 모르는 마케터라도 우리가 매일 쓰는 구글 스프레드시트와 Looker Studio, 그리고 약간의 검색 실력(과 끊임없는 삽질)만 있다면 충분히 나만의 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

처음 API를 연동하고 빅쿼리를 마주할 때는 생소한 용어와 뜬금없는 에러 메시지에 덜컥 겁이 날 수도 있습니다.

하지만 제가 겪은 세 가지 '막히는 구간'을 이정표 삼아 하나씩 우회해 나간다면, 여러분도 반드시 완벽한 자동화 리포트를 손에 쥐실 수 있을 것입니다.

매일 반복되는 '데이터 노가다'에 지쳐 마케터로서의 성장이 정체되어 있다고 느껴진다면, 지금 당장 작게라도 나만의 자동화 구조를 짜보는 도전을 시작해 보세요. 그 삽질의 끝에는 반드시 업무 효율성의 폭발적인 성장이 기다리고 있을 것입니다.

퍼포먼스 마케터의 광고 리포트 업무 자동화해봄

gurtT — Fri, 15 May 2026 18:11:00 +0900

0. 퍼포먼스 마케터의 오전 업무 루틴

나는 퍼포먼스 마케터다.

매일 아침, 출근하자마다 하는 업무 루틴이 있다.

바로 '광고 리포트 작성하기'

메타, 구글, 네이버 등 매체 광고 관리자에 들어가서 어제 광고 데이터 파일을 다운받는다.

그리고 구글 스프레드 시트에 데이터를 붙여넣는다.

1. 단순 반복 업무의 발견

한두번도 아니고 매일 아침마다 이 작업을 하는 게 귀찮고 무의미해지기 시작했다.

"매번 광고 관리자 들어가서 파일 다운받아야 해..?", "데이터 불러올 수 있는 방법이 있지 않을까?"

아니나 다를까 API라는 게 있었다.

2. API 알아보기

메타에는 '메타 마케팅 API'라는 게 있다. 메타 개발자 사이트에 들어가면 할 수 있다더라(AI한테 물어보면 다 알려주더라).

사수없이 퍼포먼스 마케팅을 시작해서 이런 지식이 부족했나 보다.

구글에 '메타 광고 자동화'를 검색해보면 몇 년 전부터 관련된 글들이 많다.

무튼 메타 개발자 등록하고 AI한테 물어보면서 차근차근 설정하다 보니 엑세스 토큰을 발급받을 수 있었다!

2026.05.10 - [퍼포먼스 마케팅] - [퍼포먼스 마케팅] 메타 광고 리포트 자동화 구축기 1편 - 메타 마케팅 API 발급

(내 생각에) 아주 자세하게 설명한 메타 마케팅 API 발급하는 방법이다. 내가 작성했다.

3. API 토큰을 발급받았는데, 그 다음은?

API 토큰을 발급받았다고 해서 끝난 게 아니다.

api로 원하는 광고 데이터를 불러와서 구글 스프레드 시트의 raw data 테이블에 업데이트해야 한다.

여기서부터는 구글 앱스 스크립트를 사용해야 한다.

구글 스프레드 시트 상단에 [확장 프로그램]이라는 탭이 있다.

탭을 클릭하면 [apps script] 버튼이 있다. 클릭하면 새 창이 뜬다.

구글 앱스 스크립트 사용 방법은 정리 중이다.. 조만간 게시물을 업로드할 예정이다.

무튼 구글 앱스 스크립트에서 코드를 작성해서 광고 데이터를 불러올 수 있다.

코딩은 ai한테 맡겼더니 잘 해준다. 물론 원하는 바를 명확히 프롬프트로 작성해야 한다.

4. 데이터 불러오기 성공!

구글 앱스 스크립트로 시트에 메타 광고 데이터를 불러오는 데 성공했다.

이제 매일 아침 광고 관리자에 들어가 파일을 다운받고 다시 구글 시트에 데이터를 복붙하는 작업은 사라졌다.

"근데 이거 매 번 앱스 스크립트 들어가서 코드 실행 눌러야 해..?"라는 생각이 들었다.

이것 또한 자동으로 매일 지정된 시간에 실행되도록 '트리거'를 설정할 수 있다.

구글 앱스 스크립트에는 '트리거'라는 기능이 탑재되어 원하는 방식으로 코드가 실행되게 자동화할 수 있다.

5. 데이터 불러오기만 하고 끝낼거야..?

10분 가량 정도 소요되던 데이터 불러오는 과정이 사라지자 데이터 분석과 인사이트 도출에 집중할 수 있게 되었다.

"근데 이거 언제 또 분석해서 인사이트 적고 보고하지.."

사람의 욕심은 끝도 없다.

데이터 분석도, 리포트 공유도 자동화하고 싶어졌다..

가능하더라..

[퍼포먼스 마케팅] 메타 광고 리포트 자동화 구축기 1편 - 메타 마케팅 API 발급

gurtT — Sun, 10 May 2026 12:24:28 +0900

퍼포먼스 마케팅 단순 반복 업무 찾기

퍼포먼스 마케터분들은 업무 중에 어떤 게 가장 귀찮으신가요?

저는 리포트 만드는 게 가장 귀찮더라고요.

매일 아침마다 매체 광고 관리자에 접속해서 전일 데이터 다운로드받고,

구글 스프레드 시트에 복붙한 뒤에 리포트 탭에서 데이터 분석을 진행하죠.

단순 반복 작업인데 운영하는 매체가 많을수록 시간도 많이 잡아먹죠.

그래서 이번에 광고 관리자에 접속하지 않고도 스프레드 시트에 자동으로 광고 데이터를 불러오는 방법을 알아봤어요.

API로 광고 데이터 불러오기 자동화

바로 API를 활용한 방법입니다.

구글, 메타, 네이버, 카카오 등 매체별로 개발자 사이트에서 API를 제공하고 있어요.

이 API만 있으면 매일 아침마다 매체 광고 관리자에 접속해서 데이터를 다운받고 스프레드 시트에 복붙하는 일을 직접 하지 않아도 돼요.

메타(Meta) 마케팅 API 발급 방법

그럼 우선 API를 발급받는 과정을 보여드릴게요.

이번 글에서는 메타(Meta)를 기준으로 설명드리겠습니다.

다음과 같은 순서로 진행됩니다.

메타 개발자 사이트 접속
내 앱 만들기
메타 마케팅 API 토큰 발급
토큰 유효기간 교체

1. 메타 개발자 사이트 접속

구글에 '메타 개발자'를 검색하면 아래 이미지처럼 검색 결과 페이지 상단에 메타 개발자 사이트가 떠요!

구글 '메타 개발자' 검색 결과

링크도 남겨둘게요!

https://developers.facebook.com/?locale=ko_KR

소셜 테크놀로지 | Meta for Developers

2025년 10월 16일 Ads Insights API Metric Availability Updates We continuously review the metrics we offer advertisers to ensure that they are accurate, intuitive, and valuable. To continue meeting our high standards, we will limit availability for certa

developers.facebook.com

사이트에 들어가시면 아래처럼 메인 페이지가 뜨게 됩니다.

우측 상단에 로그인 버튼을 클릭해서 로그인해주세요.

메타 개발자 사이트 메인 페이지

메타 개발자 로그인 화면

로그인할 계정은 광고 관리자에 접속할 때 사용하는 계정으로 하시면 됩니다.

*버튼 클릭 후 인증 과정이 있을 수 있습니다.

2. 내 앱 만들기

로그인이 완료되면 우측 상단에 '내 앱' 버튼이 뜹니다.

해당 버튼을 눌러주세요.

*버튼 클릭 후 인증 과정이 있을 수 있습니다.

메타 개발자 관리자 앱 화면

위와 유사한 '내 앱' 대시보드 화면이 뜰텐데요.

좌측에 '비즈니스 포트폴리오' 영역의 드롭다운을 눌러 운영중인 광고 계정이 속한 비즈니스 포트폴리오를 선택한 뒤,

우측 상단에 '앱 만들기' 초록색 버튼을 눌러주세요.

앱 만들기 과정은 아래와 같이 진행됩니다.

1) 앱 상세 정보

메타 개발자 앱 만들기 화면 - 앱 상세 보

- 앱 이름: 어떤 역할을 하는 앱인지 구분할 수 있도록 이름을 입력해주세요. (예시: ads_report)

- 앱 연락처 이메일: 자동으로 로그인한 계정의 이메일으로 입력되어 있을 거에요.

2) 이용 사례

메타 개발자 앱 만들기 화면 - 이용 사례

- 이용 사례는 어떤 기능을 이용할 건지 선택하는 거라고 이해하시면 됩니다.

- 광고 데이터를 불러오기 위해서는 '마케팅 API로 광고 만들기 및 관리'를 필수로 선택해주세요.

3) 비즈니스

메타 개발자 앱 만들기 화면 - 비즈니스

- 비즈니스 포트폴리오를 선택하는 단계로, 운영중인 광고 계정이 속한 비즈니스 포트폴리오를 선택해주세요.

4) 요구 사항

메타 개발자 앱 만들기 화면 - 요구사항

- 이 단계는 위 이미지처럼 설정할 게 없어요. 완료된 이후에 설정하면 됩니다.

5) 개요

- 마지막으로 개요 단계에서 설정된 사항을 확인하고 앱 만들기를 클릭하면 비밀번호 입력 창이 뜹니다.

- 비밀번호를 입력해서 앱 만들기를 완료해주세요.

3. 메타 마케팅 API 토큰 발급

메타 개발자 내 앱 대시보드 화면

앱 만들기가 완료되면 위 이미지와 같은 화면이 뜰거에요.

화면 중앙에 '마케팅 API로 광고 만들기 및 관리 맞춤 설정 이용 사례'를 클릭해주세요.

메타 개발자 내 앱 이용 사례 맞춤 설정 화면 - 권한 및 기능

이 곳에서는 api로 불러올 수 있는 데이터 항목들을 설정할 수 있습니다.

이미 '앱 만들기'과정에서 '마케팅 API로 광고 만들기 및 관리' 이용 사례를 선택했기 때문에 추가로 설정해야 할 부분은 없습니다.

이제 마지막으로 좌측에 있는 '도구'를 클릭하여 API 토큰을 발급받으러 갑시다!

메타 개발자 내 앱 이용 사례 맞춤 설정 화면 - 도구

중앙에 '토큰 권한 선택'이 있죠.

필수로 'ads_read', 'ads_management', 'business_management'를 선택해줘야 해요.

5개 모두 선택해도 무방하고요.

각각의 권한을 짧게 설명해드릴게요.

1. ads_read

광고 데이터 조회: 광고 계정의 성과 보고서나 지표를 읽어올 수 있는 권한입니다.
데이터 시각화나 대시보드 제작 시 필수적입니다.

2. ads_management

광고 계정 관리: 캠페인 생성, 광고 수정, 예산 변경 등 광고를 직접 관리할 수 있는 권한입니다.
프로그램으로 광고 운영을 자동화할 때 사용합니다.

3. business_management

비즈니스 자산 관리: 비즈니스 관리자 내의 자산(광고 계정, 페이지 등)을 수정하거나 소유권을 관리하는 상위 권한입니다.
광고 계정 연결 상태 확인 등에 쓰입니다.

4. pages_read_engagement

페이지 콘텐츠 읽기: 페이지의 포스트, 사진, 동영상 및 팔로워 데이터를 읽을 수 있는 권한입니다.
페이지 인사이트 데이터를 가져오기 위해 필요합니다.

5. pages_show_list

페이지 목록 확인: 사용자가 관리하는 페이스북 페이지들의 리스트를 확인할 수 있는 권한입니다.
특정 페이지를 선택하는 메뉴를 만들 때 기본적으로 필요합니다.

'토큰 받기'를 클릭해주시면 바로 아래 토큰이 나옵니다.

따로 저장이 안되고 동일한 토큰을 재발급할 수 없으니 복사해주세요.

4. 토큰 유효기간 교체

위 방식으로 발급받은 토큰은 유효기간이 정해져 있어요.

보통 60일이 지나면 만료되기 때문에 장기간 사용 시 토큰 만료로 데이터를 불러올 수 없고,

2개월에 한번씩 재발급받아야 하는 번거로움이 생기죠.

그렇지만 유효기간이 만료되지 않는 토큰으로 변경할 수 있습니다.

상단 탭에 '도구'를 클릭하면 '그래프 API 탐색기'가 있습니다. 클릭해주세요.

메타 그래프 API 탐색기 화면

그래프 API 탐색기 화면입니다.

발급받아 복사해둔 토큰을 우측 '엑세스 토큰' 칸에 붙여넣기 해주세요.

그 아래 'Meta 앱'은 처음에 만들었던 앱을 선택해주세요.

그리고 아래 이미지처럼 주소 창에 me/accounts 를 입력해주세요.

입력 후 우측에 '제출' 버튼을 클릭해주시면 끝입니다!

너무 간단하죠?

진짜 유효기간이 변경되었는지 확인하는 방법도 있습니다.

상단 '도구' 탭에 '엑세스 토큰 디버거'가 있습니다.

여기에서 토큰을 입력한 뒤 디버그 버튼을 클릭하시면 토큰에 대한 정보가 나옵니다.

'만료일'을 확인해보시면 특정 기간이 적혀있지 않고 '받지 않기'로 되어 있다면 유효기간이 만료되지 않도록 변경된 겁니다!

이 과정까지 완료되었다면, 여러분도 메타 광고 리포트 자동화를 바로 시작하실 수 있습니다.

'메타 광고 리포트 자동화 구축기 2편'에서는 구글 앱스 스크립트에서 메타 마케팅 API로 광고 데이터를 불러와 구글 스프레드 시트에 적재하는 과정을 써보도록 하겠습니다.

여기까지 읽어주신 분들에게 감사드리며 2편이 완료되면 아래에 게시물 링크 추가해둘게요!

요즘 채용공고 특: AI 활용 우대, 근데 어디에 쓰나요..? 기업이 진짜 원하는 'AI 활용 능력' 3단계

gurtT — Fri, 6 Feb 2026 17:24:01 +0900

이직러라면 한 번쯤은 채용공고 내 자격요건 또는 우대사항에 "AI 활용"이라는 말을 접했을 거다.

이 말을 처음 봤을 땐, '이제 업무에서 AI활용이 중요해지겠구나..'라는 생각이 들었다.

나 역시도 챗지피티를 활용해서 대기업의 공식 블로그 원고 초안을 작성했고,

이메일 바디를 작성할 때도 챗지피티에게 물어봤다. "광고주가 이렇게 문의했는데, 답변을 작성해 줘."

내 기준으로는 살짝 오그라들 정도로 격식을 갖춘 비즈니스적 답변이었다.

지금 생각해 보면, AI를 주로 활용했던 업무는 글쓰기와 소통이었다.

뭐라고 써야 할지 막막할 때, 좋은 말이 안 떠오를 때, 좋은 말이 안 나갈 때(?) 등등

특히 무언가 시작하는 단계에서는 정말 좋은 동료(?)였다. 나는 머리가 텅텅 비어있는데,

지피티는 술술 나온다.

그래서 AI가 좋았는가? 하면 그건 또 아니다. 소위 말귀를 알아듣지 못할 때가 더 많았다.

사실 내가 구체적인 요청을 하지 않아서 그런 경우가 많았지만..

아무튼 서론이 길었는데, 작년 퇴사할 즈음에 채용 사이트를 자주 모니터링하면서 느낀 점은

자격요건이나 우대사항에 '업무에 AI를 활용해 본 경험'을 명시한 채용공고가 많아졌다.

말 그대로라면 나는 업무에 AI를 자주 활용한 경험이 있다. 글쓰기를 할 때도, 광고주와 소통(?)할 때도.

근데 이게 정말 채용공고에서 말하는 AI 활용 능력일까? 의심이 가기 시작했다.

초등학생도 지피티에 글을 써달라고 하면 술술 써준다.

그렇다면 이 초등학생도 AI 활용 능력을 가진 걸까?

기업들이 진정으로 원하는 'AI 활용 능력'이 무엇인지 궁금해지기 시작했다.

하지만 채용공고에서는 구체적인 예시나 기준을 제시하지 않고 있다.

구체적인 툴 명칭, 어떤 업무에 어떻게 활용하는지 등.

아니 그러면 어쩌란 말인가.. 이럴 때 AI가 빛을 발한다.

"채용공고에서 AI활용 능력을 우대한다고 하는데, 정확히 어떻게 활용할 줄 아는 능력이라는 거야?"

기업이 진짜 원하는 'AI 활용 능력' 3단계

채용 공고에 적힌 "AI 활용 우대"는 단순히 '챗지피티랑 대화해 본 사람'을 찾는 게 아니었다. 기업의 속내는 훨씬 더 실무적이고 계산적이다.

1단계: 프롬프트 엔지니어링 (초등학생과 직장인의 한 끗 차이)

초등학생은 "독후감 써줘"라고 하지만, 일 잘하는 직장인은 '페르소나'와 '제약 사항'을 준다.

예시: "너는 10년 차 마케팅 전문가야. 2030 여성을 타겟으로 한 광고 카피를 톤앤매너에 맞춰 5가지 제안해 줘. 단, 전문 용어는 피하고 감성적인 단어를 사용해."
즉, 내가 원하는 결과물을 얻기 위해 AI를 '제대로 다룰 줄 아는가'가 첫 번째 기준이다.
서론에서 언급했던 내용이다. "말귀를 못 알아 들을 때 = 내가 구체적인 요청을 하지 않을 때"

2단계: 워크플로우(Workflow) 최적화

기업이 가장 원하는 건 '시간 단축'이다. 예전엔 3시간 걸리던 자료 조사를 AI로 30분 만에 끝내고, 남은 2시간 30분 동안 '더 가치 있는 전략'을 짜는 사람을 원한다.

핵심: 단순히 글을 써주는 도구가 아니라, 내 업무 프로세스 중 어디에 AI를 끼워 넣어야 효율이 뻥튀기되는지 알고 있는가?
이 또한 서론에서 언급했던 점인데, 나는 '무언가 시작하는 단계' 즉, 기획 단계에서 AI를 적극적으로 활용했다.

3단계: 결과물 검수 및 팩트체크 (할루시네이션 제어)

이게 가장 중요하다. AI는 가끔 당당하게 거짓말을 한다(할루시네이션).

기업은 AI가 뱉은 결과물을 그대로 복사해서 붙여 넣는 사람이 아니라, 그 결과물의 오류를 잡아내고 비즈니스 맥락에 맞게 다듬을 줄 아는 '안목'을 가진 사람을 원한다. 책임은 결국 사람이 지기 때문이다.

내가 실제로 AI를 활용해 업무 시간을 단축했던 구체적인 에피소드

서론에서는 글쓰기와 소통(?)에서 자주 활용했다고 하지만, 진짜 빛을 발한 건 데이터 분석이었다.

대행사 재직 시절, 매일 아침마다 광고 리포트를 작성해서 보내는 게 일이었다. 특히 인사이트 및 개선안에 대해 코멘트를 다는 게 제일 머리 아픈 일이었다.

어느 날에는, 오프라인 매장을 운영하는 광고주가 갑자기 지역별 효율에 대한 인사이트도 요청했다.

"담당자님 오늘 리포트 주실 때 지역별 효율도 확인해서 전달 부탁드려요."

원래라면 로우데이터 추출부터 전처리, 시각화 그래프 작성까지 족히 1시간은 걸릴 작업이었다.

하지만 나는 이미 짜둔 템플릿을 건들고 싶지 않았다.

지역별 데이터만 뽑아서 챗지피티에게 던져주고 효율 변화에 대해 분석해 달라고 했다.

지피티는 순식간에 구체적인 수치 변화와 최적화 제안까지 정리해줬다.

나는 그 내용을 바탕으로 데이터를 팩트체크 한 뒤 최적화 제안 내용을 다듬어서 코멘트를 작성했다.
짧게는 30분, 길게는 1시간이 걸렸을 작업이 단 10분만에 정리되었다.

내가 한 건 팩트체크하고 제안한 내용이 적절한지 한번 더 체크해본 정도였다.
AI가 한 작업의 수준은 인사이트 도출과 제안만 빼면 인턴도 할 수 있는 작업이지만

속도는 비교 불가할 정도로 AI가 빠르다. 게다가 AI는 인사이트 도출과 제안까지 단 몇 분만에 완성했다.

결과적으로 리포트는 약속된 시간 내에 전달할 수 있었고

AI를 활용해 작성한 리포트와 제안한 내용은 아무런 오류와 의심 없이 그대로 진행되었다.

점차 기업이 적극적으로 요구할 'AI 활용 능력'

결국 기업이 AI 활용 능력을 보는 이유는, AI를 도구 삼아 '1인분 이상의 성과'를 내는 사람을 찾고 싶기 때문 아닐까?
이제는 'AI를 써봤다'가 아니라, 'AI로 내 업무 시간을 얼마나 줄였고, 그 시간에 어떤 더 중요한 일을 했는지'를 증명하는 게 진짜 실력인 시대가 온 것 같다.

SEO란 무엇인가? 광고 없이도 사람들이 찾아오게 만드는 방법

gurtT — Mon, 12 Jan 2026 17:39:02 +0900

홈페이지를 만들고, 블로그에 글도 쓰는데 방문자는 거의 없다.

광고를 돌리면 잠깐 유입은 생기지만, 끄는 순간 모든 게 사라진다.

이런 경험이 있다면 문제는 명확하다.

사람들이 아직 당신을 모르고 있기 때문이다.

이 문제를 해결하는 가장 기본적인 방법이 바로 SEO다.

SEO란 무엇인가?

SEO(Search Engine Optimization)는 검색엔진에 내 콘텐츠가 잘 노출되도록 구조를 최적화하는 작업이다.

쉽게 말하면, 사람들이 무언가를 검색했을 때 그 결과 화면(SERP)에 내 글, 내 페이지가 먼저 보이게 만드는 일이다.

가게로 비유하면 이렇다.

아무리 좋은 가게라도 골목 깊숙한 곳에 있으면 사람은 오지 않는다.

SEO는 내 가게를 사람들이 가장 많이 지나는 길목에 두는 일이다.

왜 SEO가 중요한가?

사람들의 검색 행동은 생각보다 단순하다.

대부분은 첫 페이지, 그리고 상단에 있는 결과부터 클릭한다.

구글 SEO와 관련된 흥미로운 통계
1. 사용자의 75%는 검색 결과의 첫 페이지만 방문한다.
2. 사용자 클릭의 75%는 Google 검색 결과 상위 3개 검색 결과로 이동한다.
3. Google 검색 결과 순위가 한 단계 상승하면 CTR이 30.8% 증가할 수 있다.
출처 - 어센트코리아, 구글 SEO 마케팅 통계 링크모음

즉,

노출되지 않으면 → 클릭되지 않고
클릭되지 않으면 → 존재하지 않는 것과 같다

SEO의 진짜 가치는 여기서 나온다.

광고는 멈추면 끝이지만,

SEO로 만든 콘텐츠는 시간이 지날수록 누적 효과를 만든다.

한 번 제대로 만든 글이

몇 달, 몇 년 동안 계속 사람을 데려온다.

SEO는 누구에게 필요한가?

SEO는 마케터만의 영역이 아니다.

홈페이지를 운영하는 사람
1인 사업가
자영업자
콘텐츠로 무언가를 팔거나 알리고 싶은 사람

이들에게 SEO는 선택이 아니라 기본 세팅이다.

"나랑 무슨 상관이 있지?"라고 생각할 수 있지만, 검색하는 사람이 있다는 건 이미 수요가 존재한다는 뜻이다.

SEO는 그 수요 앞에 내 이름을 세우는 방법이다.

SEO는 어떻게 작동할까?

SEO의 구조는 생각보다 단순하다.

사람들이 실제로 검색하는 키워드가 있고
그 키워드에 대한 콘텐츠가 있으며
검색엔진이 이해할 수 있는 구조로 정리되어 있다

SEO는 글을 잘 쓰는 기술이 아니다.

검색 의도에 맞게 설계하는 작업에 가깝다.

그래서 같은 주제라도

누군가는 노출되고, 누군가는 아무도 보지 못한다.

많은 사람들이 SEO에 실패하는 이유

가장 흔한 이유는 이렇다.

홈페이지는 만들었지만 SEO는 하지 않았다
글은 쓰지만 검색 의도는 고려하지 않았다
제목과 구조 없이 감으로 쓴다
"나만의 특별한 정보"에 집착한다

하지만 실제로 중요한 건

특별한 정보가 아니라 직접 해본 경험과 데이터다.

검색엔진도, 사람도

경험에서 나온 콘텐츠를 더 신뢰한다.

광고와 SEO의 차이

광고는 돈을 쓰면 바로 노출된다.

하지만 멈추는 순간 모든 게 사라진다.

SEO는 시간이 걸리지만,

한 번 구조를 만들면 비용 없이 계속 노출된다.

그래서 SEO는

비용 문제가 아니라 시간을 어디에 투자할 것인가의 문제다.

그래서 무엇부터 해야 할까?

SEO의 시작은 복잡하지 않다.

사람들이 실제로 검색하는 키워드를 정하고
그 키워드에 답하는 글을 쓰고
제목과 구조를 검색엔진이 이해하게 만든다

이 세 가지만 지켜도

SEO의 절반은 이미 성공이다.

SEO는 마법이 아니다.

하지만 노출되지 않던 것을 보이게 만드는 가장 현실적인 방법이다.

다음 글에서는

SEO 글을 쓸 때 반드시 지켜야 할 구조와 제목 작성법을 정리해보려고 한다.