쓰던 AI에 시장 데이터를 물리면 달라지는 것
새 도구 대신 쓰던 AI에 시장·경쟁사 데이터를 연결하는 방식과, 그 전제인 데이터 엔지니어링의 역할을 설명합니다.
GrowthPlatform
찾아오는 방식에도 한계는 있습니다
시장 조사 데이터를 AI에 연결할 때, 물으면 찾아오는 방식이 갖는 조건과 한계를 데이터 엔지니어링 관점에서 설명합니다.
자동에 맡길 것과 사람이 볼 것, 그 경계선 긋기
자동화에 맡길 반복 작업과 사람이 계속 봐야 할 판단 작업의 경계를 실무 예시로 구분해 설명합니다.
여러 광고주를 한 팀이 운영한다는 것의 실제 모습
여러 광고주를 맡은 팀이 반복 작업과 판단 작업을 어떻게 나눠야 하는지, AI 답변 화면 광고 시대의 운영 방식을 함께 짚어봅니다.
쌓아둔 데이터가 활용되지 않는 이유는 양이 아니라 경로였다
쌓인 데이터가 활용되지 않는 이유는 양이 아니라 경로입니다. 데이터엔지니어링이 어떻게 데이터를 AI와 시스템에 연결해 비즈니스 결정을 돕는지 설명합니다.
여러 채널 성과를 한 화면에서 보기
여러 광고 채널의 성과를 한 화면에서 통합해 보는 방법과, 표준화된 대시보드가 왜 대안이 되는지 정리했습니다.
AI 에이전트로 웹 데이터 수집 가능 여부 자동 검증하기
AI 코딩 에이전트가 크롬 개발자 도구 없이 Playwright로 네트워크 트래픽을 자동 인터셉트해 웹사이트의 데이터 수집 가능 여부를 6단계로 기술 검증하는 방법을 소개합니다.
추천 위젯 SDK: API 호출부터 트래킹까지
추천 위젯 SDK와 API를 활용해 사용자 행동 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 개인화 추천을 구현하는 전 과정을 설명합니다. API 호출로 데이터를 가져오고, 트래킹 스크립트로 사용자 행동을 수집·분석하여 추천 로직에 반영함으로써 정교한 개인화 경험을 제공합니다.
자동화 시대, 마케터가 더 바빠진 진짜 이유
광고 집행은 자동화되었으나 마케터의 역할이 줄어든 것은 아닙니다. 진짜 병목은 집행이 아니라 해석과 판단에 있습니다. AI 시대에 중요한 역량은 흩어진 데이터를 연결해 맥락을 이해하고, 복잡한 성과를 명확한 스토리로 설명하며, 더 빠르고 합리적인 전략적 결정을 이끌어내는 능력입니다. AI시대 마케터가 마주하는 현실이 무엇인지 살펴봅시다.
AIR 매체 통합 리포트, RTB 하우스 연동으로 더 완성된 광고 데이터 관리
디지털 광고 환경이 빠르게 변화하며 RTB 기반 프로그래매틱 광고 비중이 확대되고 있습니다. 이에 따라 광고 운영자는 더 많은 매체와 데이터를 동시에 관리해야 하는 과제를 안게 되었습니다. 비즈스프링 AIR는 이러한 복잡성을 해결하는 매체 통합 리포트 솔루션이며, 이번 RTB 매체 연동 확장으로 더욱 완성도 높은 통합 리포팅 환경을 제공합니다.