생성형 AI를 활용한 광고 데이터 자동화 프로젝트

SM C&C 광고 데이터 자동화 프로젝트. 20명 진행 · 평균 만족도 4.4/5 · 광고 기획·운영 직군의 데이터·자동화 역량 강화.

안녕하세요, 권앤컴퍼니의 권기현입니다. 이번에는 SM C&C에서 진행한 생성형 AI 활용 광고 데이터 자동화 프로젝트를 소개하려고 합니다. 광고 기획·운영 직군 20명이 어떤 흐름으로 캠페인 데이터·SNS 반응 데이터를 직접 다루게 되는지에 대한 기록입니다.

광고·엔터 도메인의 AI 도입을 검색하다 이 페이지에 도착하셨다면, 아마 비슷한 고민을 갖고 계실 가능성이 높습니다.

캠페인 데이터가 채널별·플랫폼별로 흩어져 있어, 한 표로 모으는 데만 매주 시간이 들어갑니다.

트렌드는 빠르게 바뀌는데, 분석 사이클이 그 속도를 따라가지 못합니다.

광고 카피·기획안을 AI로 빠르게 만든다고 들었는데, 광고 직군의 일상 워크플로우에 어떻게 녹이는지 가이드가 없습니다.

이 강의는 위 세 가지 질문에 대해, 광고 기획·운영 직군 관점에서 답을 정리해 드리는 16시간 과정으로 설계되었습니다.

한 줄 요약

광고 기획·운영 직군이 코드를 외우지 않고도 자연어로 캠페인·SNS 데이터에 질문하면 자동화 결과가 돌아오는 워크플로우를 본업과 분리되지 않은 형태로 가져가는 과정입니다.

4개 모듈로 나누어 진행했습니다

1. 노코딩 → 바이브코딩 패러다임 — 광고 직군이 코드의 결과를 받는 방식

광고 직군의 데이터는 매체별·플랫폼별로 형식이 제각각입니다. 한 곳으로 모으는 일이 코드 작업으로 들리면 시작이 어렵습니다.

이 모듈에서는 다음 내용을 광고·엔터 시나리오에 묶어 다룹니다.

• 노코딩 BI 도구와 바이브코딩의 역할 분담
• AI에게 캠페인·SNS 데이터 질문을 던지는 방식
• 광고 직군이 코드를 읽을 줄만 알아도 충분한 이유
• AI 모델 선택 — GPT·Claude·Gemini·Grok·추론 모델을 어떤 작업에 쓸지

2. AI IDE 사용법 — Cursor·Windsurf를 광고 직군처럼 쓰기

AI IDE를 처음 켜면 개발자용으로 보입니다. 광고 직군에게 어떤 화면만 보여주느냐로 강의가 갈립니다.

이 모듈에서는 SM C&C 광고 직군이 평소 다루는 데이터를 가지고, AI IDE의 어떤 기능만 알면 충분한지 정리합니다.

• 프로젝트 폴더 구조와 캠페인 데이터 보관 위치
• 자연어 프롬프트로 데이터 처리·시각화 코드 받아오기
• 결과 확인 → 수정 요청 → 재실행 사이클
• 보고용 차트·리포트로 출력하는 패턴

AI IDE 화면이 처음에는 낯설지만, 본인 캠페인 데이터를 한 번 통과시켜 본 후에는 매주 보고서 만드는 시간이 절반 이하로 줄었다는 후기가 가장 자주 돌아왔습니다.

3. 광고·SNS 데이터 분석 — 캠페인·반응 데이터 직접 다루기

광고 데이터는 분량이 많고 변동성도 큽니다. 캠페인이 끝난 다음에야 분석이 들어가면, 다음 캠페인에 인사이트가 적용되지 않습니다.

이 모듈에서는 SM C&C 광고 직군이 자주 다루는 데이터셋을 시나리오로 묶어, 다음 항목을 직접 실습합니다.

• 캠페인 채널별 성과 비교·ROI 자동 계산
• SNS 반응 데이터 정서 분석·키워드 트렌드
• 광고 카피 A/B 시안 자동 생성·비교
• 인플루언서 매칭을 위한 타깃 클러스터링
• 광고주 보고서 형식으로 자동 정리

4. 업무 자동화 — 매주 반복 보고를 한 번 만들면 끝나는 형태로

광고 직군의 시간 절약은 일회성 분석이 아니라, 매주·매월 반복되는 보고서를 자동화로 묶는 데서 나옵니다.

이 모듈에서는 분석 결과가 나온 후, 다음 작업을 자동화로 묶는 방법을 다룹니다.

• VBA 매크로·Apps Script로 보고 자동화
• RPA 도구와의 역할 분담
• 광고주별 일간·주간 리포트 자동 생성
• 크리에이티브 자산 정리·검색 자동화

강의 종료 직후 모니터를 다시 켜는 순간 적용할 수 있어야, 16시간이 의미 있는 시간이 됩니다.

20명 광고 직군 과정의 평점이 4.4/5로 나온 이유

광고 기획·운영 직군 20명을 대상으로 16시간 과정을 진행한 결과, 평균 만족도 4.4/5가 나왔습니다. 광고 직군은 트렌드 변화가 빠른 만큼 강의 내용의 신선도에 민감한데, 이 과정은 본인 캠페인 데이터로 결과를 만들어 가져가는 형태로 진행되었습니다.

평점이 유지된 이유를 정리해보면, 이론과 함께 본인 광고주 보고서가 다음 주부터 자동화로 돌아가는 구체적 결과를 가져갔기 때문이라고 생각합니다. 본업이 흔들리지 않으면서 시간이 절약되는 형태가, 광고 직군에게는 가장 중요한 기준이었습니다.

이런 분께 추천드립니다

• 광고·마케팅 직군의 AI 활용도를 끌어올리고자 하는 HR · 인재개발 담당자
• 광고 운영 워크플로우의 디지털 전환 우선순위를 정해야 하는 AX · DT 추진 임원
• 광고주 자료·내부 자료 분리 운용 정책을 설계해야 하는 IT · 보안 담당자

특히 광고·엔터 도메인에서, 빠른 트렌드 변화 속에서 데이터 기반 운영을 자리잡게 하셔야 하는 담당자분께 가장 큰 시간 절약이 됩니다.

다음 단계

회사 상황에 맞춰 16시간 과정을 그대로 진행하실 수도 있고, 8시간 또는 4시간 압축본으로 시작하셔서 차수를 늘려가시는 것도 가능합니다.

가장 빠른 길은 현재 회사 상황과 가능한 일정을 메일로 보내주시는 것입니다. 24시간 안에 비슷한 사례 2-3건과 견적 초안을 함께 회신드리겠습니다.

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교육 담당자분께서 결재 라인에 공유해야 하시는 경우, 카탈로그 PDF를 먼저 받아두시는 편이 편리합니다.

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