광고비는 매달 나가는데, 어디서 새는지 모르겠다면요.
쿠팡이든 네이버든, 광고 리포트 CSV 하나 뽑으면 수백 줄이에요. 키워드별 클릭수, 전환수, 비용, ROAS… 숫자는 많은데 “그래서 뭘 어쩌라고?”가 되는 게 현실이죠. 엑셀 필터 걸어서 ROAS 낮은 키워드 몇 개 끄는 게 전부인 분, 저도 그랬습니다.
그런데 이 CSV를 AI한테 통째로 던져보니까, 사람 눈으로 놓치던 패턴이 보이기 시작했어요.
준비물: 광고 리포트 CSV 한 달치
쿠팡 광고센터에서 “키워드 성과 리포트”를 다운로드하세요. 네이버 검색광고라면 “키워드별 실적” 리포트요. 기간은 최소 2주, 가능하면 한 달치가 좋아요.
핵심 컬럼은 이거예요:
- 키워드명, 노출수, 클릭수, 클릭률(CTR)
- 전환수, 전환율, 광고비, 매출, ROAS
참고로 ROAS는 “광고비 대비 매출”이에요. ROAS 100%면 광고비만큼 매출이 나왔다는 뜻이고, 100% 미만이면 광고비보다 매출이 적은 거 — 즉, 돈을 쓸수록 손해인 키워드예요.
이 CSV를 ChatGPT(Plus 이상)나 Claude에 올리면 됩니다. 왼쪽 하단의 파일 첨부 버튼(📎)을 눌러서 CSV를 업로드하고, 아래 프롬프트를 붙여넣으세요. 무료 플랜이라면 엑셀에서 광고비 기준 내림차순 정렬 후 상위 100~150행만 복사해서 텍스트로 붙여넣어도 됩니다.
이렇게 물어보세요
프롬프트가 구체적일수록 결과도 구체적이에요. 제가 쓰는 프롬프트를 공유할게요.
이 광고 키워드 성과 데이터를 분석해줘.
1. ROAS 100% 미만인데 광고비 상위 10개 키워드 (돈 새는 구멍)
2. CTR은 높은데 전환율이 낮은 키워드 (클릭만 먹는 키워드)
3. 전환율은 높은데 노출이 적은 키워드 (숨은 보석)
4. 키워드를 의미 그룹별로 묶어서 그룹별 평균 ROAS 비교 (예: “브랜드명+모델명” 그룹 vs “일반 카테고리명” 그룹 vs “특성+제품명” 그룹)
각 항목에 대해 왜 그런지 원인 추정과 개선 액션도 제안해줘.
이런 결과가 나올 수 있어요
예시로, 월 광고비 300만 원짜리 계정을 가정해볼게요.
돈 새는 구멍. “케이스 추천”처럼 비교 탐색 의도가 강한 키워드는 클릭은 많지만 전환율이 낮은 경우가 흔해요. 아직 뭘 살지 결정 못한 사람이 클릭만 하고 빠지거든요. 이런 키워드에 월 수십만 원이 들어가고 있다면, AI가 바로 짚어줍니다.
숨은 보석. “아이폰15 프로맥스 투명케이스”처럼 구체적인 롱테일 키워드는 노출은 적지만 전환율이 높아요. 이미 뭘 살지 정한 사람이 검색하니까요. 입찰가를 올려서 노출을 늘릴 여지가 있는 키워드를 AI가 리스트로 뽑아줍니다.
그룹별 격차. AI한테 키워드 그룹핑을 시키면 — 예를 들어 “스피겐 아이폰15 케이스” 같은 브랜드+모델 그룹과 “폰케이스”, “투명케이스” 같은 일반 카테고리 그룹 — ROAS 차이가 수 배 나는 경우가 많아요. 그런데 예산은 그 격차를 반영하지 않고 고르게 분배되어 있을 수 있습니다.
분석 다음에 할 일
새는 곳 막기. ROAS 100% 미만이면서 광고비가 일정 수준 이상인 키워드는 정지하세요. 쿠팡이면 캠페인 관리 → 해당 키워드 → “제외 키워드” 추가, 네이버면 키워드 도구에서 해당 키워드 ON/OFF를 끄면 됩니다. 이 과정을 더 체계적으로 하고 싶다면 AI 광고 최적화로 ROAS를 뒤집는 구체적 방법도 참고하세요.
보석 키우기. 전환율 높은 롱테일 키워드의 입찰가를 올려보세요. 한 번에 확 올리면 클릭당 비용(CPC)이 급등할 수 있으니, 현재 입찰가에서 20~30%씩 올리고 일주일 뒤 노출 변화를 확인하는 게 안전해요.
예산 재배분. AI가 분석해준 그룹별 ROAS를 보고, ROAS가 높은 그룹의 캠페인 일예산을 늘리세요. 예를 들어 전체 일예산이 10만 원이면, ROAS 상위 그룹 캠페인에 7만 원, 신규 키워드 테스트 캠페인에 3만 원. 쿠팡 수동 캠페인이나 네이버 캠페인 설정에서 일예산을 캠페인별로 따로 잡을 수 있어요.
이전에 경쟁사 상품을 AI로 분석해서 가격 전략을 잡았다면, 그 분석 결과가 키워드 선택에도 그대로 연결돼요. 경쟁사가 강하게 입찰하는 키워드를 피하고, 빈 틈새를 노리는 게 숨은 보석 전략의 핵심이거든요.
반품 사유 분석에서 나온 고객 불만 포인트가 있다면, 그 불만과 관련된 키워드(예: “튼튼한 케이스”)의 전환율을 따로 확인해보세요. 상세페이지를 개선한 뒤라면 해당 키워드의 전환율이 올라갔을 겁니다. 광고 데이터가 상세페이지 개선 효과를 검증하는 지표가 되는 셈이에요.
한 번으로 끝내지 마세요
광고 환경은 매주 바뀌어요. 시즌, 경쟁사 입찰, 프로모션에 따라 같은 키워드의 ROAS가 널뛰기를 합니다. 이번 주에 잘 되던 키워드가 다음 주에 무너질 수 있어요. ROAS를 매일 체크해야 하는 이유를 다룬 글에서 이 변동성을 더 자세히 설명했어요.
그래서 같은 프롬프트로 매주 또는 격주로 CSV를 다시 뽑아서 돌리는 게 핵심이에요. 이전 분석 결과를 함께 붙여넣고 “지난주 결과와 비교해서 뭐가 바뀌었어?”라고 물어보면 변화 추적까지 됩니다.
한 달치 데이터 하나, 프롬프트 하나면 돼요. 엑셀로 반나절 걸리던 광고 분석, AI한테 던져보세요.
Photo by Luke Chesser on Unsplash
