우리는 어떻게 AI로 메타 광고 대행사를 자동화했는가 [무료 템플릿]

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요약

이 영상은 AI와 무코드 솔루션을 활용하여 메타 광고 대행사의 광고 캠페인 관리 과정을 자동화하는 방법을 소개합니다. 전통적인 광고 제작 및 관리 프로세스와 비교하여, AirTable과 Naden을 통해 제품 연구, 광고 아이디어 도출, 스크립트 작성 등을 자동화하는 시스템의 전체 워크플로우를 단계별로 시연합니다. 또한, 광고 성과 분석 및 최적화를 위한 데이터 연동, Facebook Graph API와 Scrapfly를 이용한 기술적 통합 과정이 상세히 설명됩니다. 이 데모를 통해 자동화 시스템의 장점과 실제 적용 방법을 쉽게 이해할 수 있습니다.

주요 키워드

AI 자동화 메타 광고 무코드 AirTable Naden 광고 스크립트 Facebook Graph API Webhook VSSL ROR

하이라이트

🔑 영상은 AI와 무코드 도구를 활용해 광고 캠페인 관리의 복잡한 과정을 자동화하는 방법을 제시합니다.
⚙️ AirTable 인터페이스와 Naden 플랫폼을 통해 제품 연구, 광고 각도 결정, 스크립트 생성 과정이 실시간으로 시연됩니다.
📊 광고 성과 데이터를 실시간으로 추적하여 효율적인 광고 최적화 방안을 도출하는 프로세스를 강조합니다.
🚀 전통적인 광고 제작 절차와 자동화 시스템의 차이를 비교하며, 자동화가 가져다 주는 업무 효율성을 부각합니다.
🔧 Facebook Graph API와 Scrapfly 같은 도구를 활용한 기술적 통합 과정을 통해 데이터 연동과 웹후크 설정 방법을 상세히 설명합니다.

용어 설명

VSSL

비디오 세일즈 스크립트(Video Sales Script)의 약어로, 광고 영상 제작 시 후킹, 문제 제시, 해결책 제안 등 일정한 구성요소를 포함한 대본 형식을 의미합니다.

AirTable

스프레드시트와 데이터베이스 기능이 결합된 클라우드 기반 도구로, 데이터를 효율적으로 관리하고 시각적으로 구성할 수 있습니다.

Naden

광고 자동화 및 백엔드 작업 실행을 지원하는 플랫폼으로, 웹후크와 연동해 자동화 워크플로우를 구현합니다.

ROR (Return on Ad Spend)

광고 투자 대비 수익을 나타내는 핵심 성과 지표로, 광고 캠페인의 효율성을 판단하는 데 중요한 역할을 합니다.

Webhook

특정 이벤트 발생 시 데이터를 자동으로 전송해 다른 시스템과 연동하는 기능으로, 자동화 프로세스의 핵심 요소입니다.

Scrapfly

웹에서 데이터를 추출하는 고급 웹 스크래핑 도구로, 복잡한 웹사이트에서도 필요한 정보를 효과적으로 수집할 수 있습니다.

[00:00:00] Introduction

영상의 목적인 메타 광고 대행사의 자동화 시스템 구축에 대한 개요를 소개합니다. 기본적인 시스템 구성과 목표를 설명합니다.

[00:00:24] Traditional Workflow vs Automated System

전통적인 광고 대행사의 연구, 광고 대본 작성 및 광고 성과 모니터링 프로세스와 자동화 시스템의 차이를 비교 설명합니다. 자동화를 통해 업무 효율성이 크게 향상됨을 강조합니다.

[00:26] 일반적인 광고 에이전시의 워크플로우를 설명합니다. 브랜드/고객 리서치, 광고 기획, 콘텐츠 제작, 성과 모니터링 및 최적화의 순환 구조로 운영됩니다.

[00:58] VSSL 비디오 광고의 실제 사례를 설명하며, 다양한 버전의 영상 제작과 데이터 분석 방법을 소개합니다.

[01:37] 구축된 시스템의 구조를 설명합니다. Airtable을 프론트엔드로, N8N을 백엔드로 활용하여 사람의 의사결정과 자동화를 결합했습니다.

[02:16] 향후 계획으로 HeyGen을 통한 영상 제작 자동화를 진행 중임을 소개하며, 추가 업데이트를 약속합니다.

[02:34] 광고 성과를 지속적으로 분석하고, 성공적인 광고 스크립트와 앵글을 새로운 제품이나 기존 광고에 적용하여 최적화합니다.

[02:49] 이 프로세스를 통해 광고 지출 수익률을 높이고 전반적인 광고 스케일을 키우며, 회사의 작업 효율성이 크게 향상되었습니다.

[00:02:59] AirTable Interface & Product Research

AirTable 인터페이스를 활용한 제품 연구 및 광고 아이디어 도출 과정을 시연합니다. 제품 정보 입력부터 고객 프로필 분석까지의 단계를 소개합니다.

[03:05] Airtable 인터페이스를 통해 클라이언트가 광고 제작 프로세스를 관리할 수 있으며, 이는 구글 스프레드시트를 강화한 형태의 데이터베이스 시스템입니다.

[03:34] 시스템은 5단계 워크플로우로 구성되어 있으며, 초기 리서치부터 광고 앵글 생성, 스크립트 검토, 성과 추적까지 체계적으로 관리됩니다.

[04:08] 초기 제품 리서치 단계에서는 제품 정보, 타겟 시장, 브랜드 맥락 등 다양한 정보를 입력하고 관리할 수 있습니다.

[05:09] 광고 앵글과 브랜드 일치성을 확인하고, Perplexity를 통해 심층 리서치를 수행합니다. 이는 새로운 광고 앵글과 스크립트 생성의 기초가 됩니다.

[05:32] 마이크로 가드 주방 보호 키트를 예시로 들어, 제품 상세 정보 생성 과정을 설명합니다. 여기에는 고객 프로필, 제품 분석, 기술 특성, 가격, 브랜드 아이덴티티 등이 포함됩니다.

[06:18] 시스템의 첫 단계는 다양한 광고 앵글 생성입니다. 성공적인 과거 광고 스크립트를 참고하여 새로운 제품의 광고를 만드는 선순환 구조를 가지고 있습니다.

[07:14] 에어가드 공기청정 펜던트 사례를 통해 실제 앵글 생성 결과를 보여줍니다. 각 앵글은 실용성, 재정, 감정적 요소 등 다양한 측면에서 접근하며, VSSL 구조를 따릅니다.

[07:41] 각 앵글에는 비디오 제안, 감정 트리거, 인지 편향, 다이렉트 리스폰스 기법 등 상세한 마케팅 전략 요소가 포함됩니다.

[07:52] AI 시스템에서 인간이 주도권을 가지고 스크립트 생성 과정을 결정할 수 있음을 설명합니다.

[00:08:00] Ad Angle & Script Generation

광고 각도(아이디어)와 스크립트 생성 과정을 데모로 보여줍니다. 생성된 스크립트에 대해 사용자 피드백을 반영해 수정하는 절차도 포함됩니다.

[08:13] '공포와 불안'을 주제로 한 실내 공기 오염에 대한 광고 스크립트 생성을 시작합니다.

[08:54] 생성된 스크립트는 실내 공기 오염의 위험성을 강조하며, 실외보다 5배 더 오염된 실내 공기에 대한 경각심을 일으킵니다.

[09:26] 스크립트 수정 기능을 통해 도입부나 내용을 필요에 따라 재생성할 수 있습니다.

[09:50] Meta 계정과 연동된 광고 성과 추적 시스템을 통해 ROAS, CPC 등 주요 지표를 모니터링하고 최적의 광고 전략을 수립할 수 있습니다.

[10:47] 성과가 좋은 비디오 스크립트들을 확인하고, 새로운 제품인 클린 브리즈 전체 홈 시스템을 특정 광고 앵글에 추가하는 과정을 설명합니다.

[00:11:00] Ad Performance Analytics

광고 성과 데이터(예: ROR, 클릭, 전환 등)를 실시간으로 추적하고 분석하는 과정을 설명합니다. 효과적인 광고 최적화를 위해 데이터를 활용하는 방식을 제시합니다.

[11:15] 시스템의 순환 프로세스를 통해 성과가 좋은 광고를 활용하여 지속적으로 개선하고 최적화하는 방법을 설명합니다.

[11:53] N8N 설정 방법과 페이스북 그래프 API 활용에 대해 설명하며, 필요한 경우 1:1 기술 지원도 가능함을 안내합니다.

[12:22] 자동화 시스템의 세 가지 주요 부분인 광고 성과 분석, 최고 성과 비디오 광고 스크랩, 그리고 콘텐츠 생성 과정을 상세히 설명합니다.

[13:06] 시스템의 네 가지 주요 동작인 제품 세부 정보 생성, 고객 프로필 생성, 앵글 생성, 스크립트 생성 및 피드백 과정을 설명합니다.

[13:27] 스크립트 생성 및 리뷰 프로세스에 대한 설명을 시작하며, 시스템의 구조를 아래에서부터 차례대로 설명할 것임을 안내합니다.

[13:41] 제품 상세 정보와 고객 프로필 생성 기능을 설명하며, 하나의 웹훅이 네 가지 다른 자동화를 트리거하는 방식을 소개합니다.

[13:53] 에어테이블 인터페이스의 구조와 사용자 친화적인 설계에 대해 설명하며, 프로젝트, 제품, 스크립팅, 광고 성과 분석 섹션의 구성을 보여줍니다.

[14:32] 다섯 가지 자동화 프로세스(베스트 광고, 제품 상세 정보, 제품 앵글, 스크립트 생성, 피드백 반복)의 설정과 작동 방식을 상세히 설명합니다.

[15:12] N8N 자동화 시스템에서 웹훅 트리거 방식과 코드 스니펫의 구현 방법을 설명하고, 이를 무료 템플릿으로 공유할 것임을 안내합니다.

[15:55] N8N에서 제품 상세 정보 생성 프로세스가 트리거되면, 레코드 정보를 가져와 Perplexity AI를 통해 상세 내용을 생성하고 Airtable을 업데이트합니다.

[17:07] 앵글 생성 기능에서는 제품명, 상세 정보, 노트를 입력받아 다양한 마케팅 앵글을 생성합니다. 성공 스크립트를 참고하여 5-8개의 앵글을 만듭니다.

[18:00] 생성되는 앵글에는 컨셉, VSL 구조, 영상 제안, 감정 트리거, 인지 편향, 다이렉트 리스폰스 기법이 포함되며, 이는 배열 형태로 구조화되어 출력됩니다.

[18:30] 데이터 구조화와 광고 앵글 생성: 복잡한 데이터 구조를 위해 별도의 N8N 노드를 사용하여 6개의 광고 앵글을 생성하고, 이를 특정 제품과 매핑하는 과정을 설명합니다.

[19:43] 스크립트 생성 및 수정 프로세스: Google Gemini 2.5 Pro를 활용하여 VSSL(비디오 판매 스크립트)를 생성하고, 피드백을 반영하여 스크립트를 수정하는 워크플로우를 구현합니다.

[20:55] 성과 분석을 위한 데이터 스크래핑: 성공적인 광고와 비디오 스크립트를 수집하는 복잡한 프로세스에 대한 설명을 시작합니다.

[21:22] 웹훅이 4단계에서 'best ads now one' 클릭 시 트리거되며, 비디오 ID를 가져와 페이스북 그래프 API에 전달합니다.

[21:45] 페이스북 API의 기본 구조와 엔드포인트, 쿼리 파라미터 설정에 대해 설명하며, 이미 설정되어 있어 걱정할 필요가 없음을 안내합니다.

[22:11] 비디오 ID를 통해 페이스북에서 광고의 ID, 설명, 길이, 고유 링크를 받아오고, 완전한 페이스북 URL을 생성하는 과정을 설명합니다.

[22:44] 페이스북 링크에서 직접 스크랩이 불가능하여 Scrapfly를 사용해 실제 스크랩 가능한 비디오 URL을 찾는 과정을 설명합니다.

[23:48] ChatGPT를 활용하여 특정 비디오 URL을 추출하는 코드를 작성하고 구현하는 방법을 설명합니다.

[00:24:00] Technical Deep Dive & API Integration

웹후크, Scrapfly, Facebook Graph API 등 기술적 도구들을 통한 데이터 연동 및 자동화 과정에 대해 자세히 설명합니다. 전체 자동화 시스템의 기술적 구현을 마무리합니다.

[24:05] 코드에서 영상 URL의 유효성을 검사하고, 이를 HTTP 요청으로 처리하여 비디오를 스크랩합니다. 스크랩된 영상은 OpenAI 트랜스크립션 모듈로 전달되어 텍스트로 변환됩니다.

[24:33] 현재 페이스북 광고를 운영하지 않아 클라이언트 정보 보호를 위해 실제 예시는 보여줄 수 없지만, 전반적인 작동 방식을 설명합니다.

[24:47] 스케줄 트리거를 통해 주기적으로 Facebook Graph API를 실행하여 광고 계정 정보를 가져오는 방식으로 작동합니다.

[25:01] Facebook Graph API 연결을 위해 developers.facebook.com에서 앱을 생성하고 설정하는 과정을 상세히 설명합니다.

[26:24] Facebook Graph API 설정 후, 광고 계정과 캠페인 정보를 가져와 처리하는 자동화 과정을 구현합니다.

[27:06] Facebook 광고 캠페인과 광고 세트의 활성화 상태를 확인하고 필터링하는 과정을 설명합니다.

[27:20] Facebook Graph API 제한을 고려하여 대기 모듈을 추가하고, 비디오 광고 콘텐츠를 필터링하는 방법을 설명합니다.

[27:42] 광고 데이터 매핑 과정과 수집하는 주요 메트릭(지출, CPC, 클릭수, 전환율 등)에 대해 설명합니다.

[28:09] 수집된 광고 데이터를 Airtable에 저장하고 워크플로우 설정 방법을 안내합니다.