내 손으로 만드는 AI 광고 비서 JavaScript로 야근 없애는 자동화 에이전트 만들기

매일 반복되는 광고 성과 분석과 리포트 작성에 지치셨나요? 개발자가 아니어도 괜찮습니다. 가장 친숙한 언어인 JavaScript와 AI를 활용해 광고 예산 최적화, A/B 테스트, 성과 보고까지 알아서 처리하는 '나만의 AI 광고 에이전트'를 만드는 현실적인 방법을 소개합니다. 당신의 칼퇴를 앞당겨 줄 스마트한 자동화의 세계로 초대합니다. 

 

 

매일 반복되는 광고 세팅, 정말 이게 최선일까요?

"어제 성과는 어땠지? 아, 이 소재는 효율이 떨어지네. 예산 좀 줄여야겠다. 아 맞다, 주간 보고서도 써야 하는데..." 혹시 매일 아침, 이런 생각으로 하루를 시작하는 마케터 분 계신가요? 바로 제 이야기였습니다. 디지털 마케터로 일하면서 가장 힘들었던 건 창의적인 기획이나 카피라이팅이 아니라, 매일같이 반복되는 단순 업무의 늪이었습니다. 수십 개의 광고 캠페인을 일일이 확인하고, 엑셀에 데이터를 복사-붙여넣기 하며 리포트를 만드는 과정은 제 소중한 시간을 좀먹는 주범이었죠. '누가 이 일 좀 대신해 줬으면 좋겠다'는 생각을 하루에도 수십 번씩 하다가, 문득 이런 결론에 다다랐습니다. "없으면, 내가 만들면 되지 않을까?" 이 글은 저와 같은 고민을 하는 분들을 위해, 거창한 파이썬이나 머신러닝 지식 없이도 'JavaScript' 하나로 똑똑한 AI 광고 자동화 에이전트를 만드는 저의 경험과 노하우를 담은 글입니다.

왜 파이썬이 아닌 JavaScript인가요?

아마 'AI'나 '자동화'라는 단어를 들으면 많은 분들이 자연스럽게 파이썬(Python)을 떠올리실 겁니다. 맞습니다. 파이썬은 데이터 분석과 머신러닝 분야에서 막강한 생태계를 자랑하는 훌륭한 언어입니다. 하지만 광고 자동화, 특히 웹 기반의 플랫폼을 다룰 때는 JavaScript가 예상외의 강력한 힘을 발휘합니다. 제가 JavaScript를 선택한 이유는 명확했습니다. 첫째, JavaScript는 '웹의 언어'입니다. 우리가 관리하는 구글 애즈, 페이스북 광고 관리자 등 대부분의 광고 플랫폼은 웹에서 돌아갑니다. JavaScript는 이 웹 환경과 상호작용하는 데 가장 최적화되어 있죠. 둘째, Node.js의 등장으로 JavaScript는 더 이상 브라우저에만 갇혀 있지 않습니다. 서버를 만들고, 파일 시스템에 접근하고, 다른 서비스의 API와 통신하는 등 백엔드 언어로서의 역할을 훌륭히 해냅니다. 마지막으로, TensorFlow.js 같은 라이브러리 덕분에 이제 JavaScript 환경에서도 직접 머신러닝 모델을 구동하고 학습시킬 수 있게 되었습니다. 즉, 데이터 수집부터 AI의 판단, 그리고 실제 광고 플랫폼 제어까지 모든 과정을 JavaScript 하나로 끝낼 수 있다는 의미입니다.

나만의 AI 광고 에이전트, 3단계로 설계하기

'AI 에이전트'라고 하니 뭔가 복잡하고 거대해 보이지만, 핵심 원리는 생각보다 간단합니다. '데이터를 보고(See) → 생각하고(Think) → 행동하는(Act)' 똑똑한 비서를 코드로 구현하는 것이죠. 이 과정을 3단계로 나누어 보면 훨씬 이해하기 쉽습니다.

1단계: 데이터 보고(See) - 광고 성과 데이터 자동 수집 모든 판단의 시작은 정확한 데이터입니다. AI 에이전트의 '눈'에 해당하는 부분이죠. 구글, 페이스북 등 대부분의 주요 광고 플랫폼은 개발자를 위해 API(Application Programming Interface)라는 데이터 통로를 열어두었습니다. 우리는 JavaScript를 이용해 이 API에 접속해서 클릭 수, 노출 수, 전환율(CVR), 광고비용(CPA) 등 필요한 성과 지표를 자동으로 가져올 수 있습니다. 마치 매일 아침 비서가 전날의 모든 성과를 깔끔하게 정리해서 보고하는 것과 같습니다. 이 단계만 자동화해도 매일 아침 엑셀과 씨름하던 시간을 획기적으로 줄일 수 있습니다.

 

2단계: 생각하고(Think) - AI의 자동 의사결정 로직 만들기 데이터를 모았다면 이제 '생각'할 차례입니다. 여기서 말하는 AI는 영화에 나오는 인공지능처럼 복잡한 것이 아닙니다. 우리가 평소에 하던 판단의 기준을 코드로 옮겨놓은 '규칙 기반 시스템(Rule-based System)'에서 시작할 수 있습니다. 예를 들면 이런 규칙들이죠. "만약 A 광고 소재의 클릭률(CTR)이 B 소재보다 2일 연속으로 30% 이상 낮다면, A 소재를 중단하라." 또는 "전체 캠페인의 평균 전환 비용보다 50% 이상 비싼 광고 그룹이 있다면, 해당 그룹의 예산을 20% 삭감하라." 처음에는 이렇게 단순한 규칙으로 시작해서, 점차 TensorFlow.js 같은 라이브러리를 활용해 '내일의 광고 성과를 예측'하고 더 나은 예산을 배분하는 식으로 고도화해 나갈 수 있습니다.

 

3단계: 행동하고(Act) - 광고 플랫폼 자동 제어 이제 AI가 내린 결정을 실제로 실행에 옮길 차례입니다. 1단계에서 데이터를 가져왔던 API를 통해, 이번에는 반대로 명령을 내리는 것이죠. JavaScript 코드로 특정 광고 캠페인을 '일시중지' 시키거나, 일일 '예산을 변경'하거나, 심지어는 가장 성과가 좋았던 문구와 이미지를 조합해 '새로운 광고를 생성'하는 것까지 가능합니다. 이 3단계가 유기적으로 연결되어 24시간 쉬지 않고 돌아가는 순간, 당신만의 AI 광고 에이전트가 탄생하는 것입니다.

자동화는 '대체'가 아닌 '최고의 조수'입니다

AI 광고 자동화 에이전트를 만든다는 것이 마케터의 역할을 빼앗는다고 생각하면 오산입니다. 오히려 그 반대입니다. AI 에이전트는 우리가 귀찮고 반복적인 업무에 쏟던 시간을 해방시켜 줍니다. 그리고 우리는 그 시간에 더 창의적인 광고 카피를 고민하고, 고객을 더 깊이 이해하고, 시장의 큰 그림을 그리는 등 본질적으로 더 중요한 일에 집중할 수 있게 됩니다. AI는 우리의 경쟁자가 아니라, 우리의 능력을 극대화해 주는 최고의 조수인 셈이죠. 저 역시 자동화 시스템을 구축한 이후로, 매일 아침 성과 보고서를 열어보는 스트레스에서 벗어나 "오늘은 어떤 새로운 아이디어를 시도해볼까?"라는 즐거운 고민으로 하루를 시작하게 되었습니다. 처음에는 모든 것이 낯설고 어렵게 느껴질 수 있습니다. 하지만 '가장 비효율적인 광고 하나만 자동으로 끄기'와 같은 아주 작은 목표부터 시작해보세요. 그 작은 성공이 당신을 반복 업무의 굴레에서 벗어나게 해 줄 가장 강력한 무기가 될 것입니다. 당신의 스마트한 마케터 라이프를 응원합니다.