1. 상황 (Context & Problem)

• 기존의 광고 운영 방식은 월 단위의 단순 분류와 수작업(Manual) 등록에 의존.
• 키워드 100개 등록에 과도한 시간이 소요되어, 데이터 확장이 불가능한 구조적 한계(Scalability Issue) 존재.
• 주요 키워드와 비주류 키워드가 혼재되어 성과 추적(Tracking)이 어려움.

2. 해결 전략 (Engineering Approach)

• 구조화(Structuring): '관리 빈도'와 '중요도'를 기준으로 캠페인 계층 구조(Hierarchy) 재설계.
• 배치 처리(Batch Processing): 플랫폼의 API/대량 관리 기능을 활용하여 10,000개 이상의 키워드 및 소재를 일괄 처리하는 파이프라인 구축.
• 최적화(Optimization): 광고 그룹별 소재(Creative)를 템플릿화하여 A/B 테스트 및 확장이 용이한 환경 조성.

3. 결과 (Quantitative Result)

• 트래픽 폭증: 주간 노출수 5만 건에서 300만 건으로 6,000% 성장.
• 전환 효율 증대: 타겟팅 정교화를 통해 클릭수 200건에서 1,600건으로 800% 증가.
• 인사이트: 반복적인 수작업을 시스템으로 대체했을 때의 폭발적인 생산성 을 체감하였으며, 이를 더 고도화하기 위해 AI 에이전트 개발 학습을 시작하는 계기가 됨.

🔽 파워링크 시스템의 복잡성을 고려해 아래와 같은 체계를 만들어서 시각화함(오른쪽은 버전1, 왼쪽이 버전2)

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🔽9월 27일에 제가 구축한 캠페인을 작동 시켰습니다

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