자동화 캠페인이 성과를 내는지 아닌지는 결국 학습 데이터의 질에 달려 있습니다.
마케터가 개입해야 하는 대표 지점은 다음과 같습니다.

전환 이벤트 구조화 / 신호의 양을 확보하는 세팅

자동화 캠페인 성능의 80%는 초기 데이터 설계에서 결정된다고 해도 과언이 아닙니다.


3. 트래킹 세팅: 자동화 캠페인의 ‘시력 교정’ 역할
정확한 트래킹 없이 자동화를 쓰면 오히려 효율이 떨어집니다.

픽셀·SDK 설치 정확성 / 앱+웹 간 딥링크 구조 / 광고 플랫폼별 어트리뷰션 기준 차이 보정 / 광고 플랫폼별 어트리뷰션 기준 차이 보정
자동화 캠페인에서 트래킹은 단순 기술 작업이 아니라 전략의 일부입니다.

4. 크리에이티브 전략: 자동화 시대일수록 ‘소재력’이 경쟁력

AI는 크리에이티브를 ‘배분’할 뿐, ‘개발’하지 않습니다
자동화된 시대일수록 소재의 차이가 성과의 차이를 만든다는 점이 더욱 뚜렷해지고 있습니다.

5. 캠페인 구조 설계: 자동화는 단순하지만, 구조 설계는 더 복잡해졌습니다
P-Max나 Advantage+는 단일 캠페인으로 모든 것을 해결할 수 있을 것처럼 보이지만 실제로는 그렇지 않습니다.
‘자동화니까 간단하다’가 아니라 자동화라서 더 정교한 구조가 필요하다로 개념이 바뀌고 있습니다.

6. 데이터 기반 커뮤니케이션: 대행사의 존재 이유는 ‘해석’에 있습니다

결과가 나오기 위해 어떤 과정이 있었고 왜 그 결과가 나왔는지 해석하는 것은 여전히 실무자의 역할입니다.

7. 결국 자동화 시대에 마케터의 핵심 역할은 ‘설계·품질 관리·전략 제안’입니다
자동화 이전 → 운영 중심
자동화 이후 → 전략 중심 + 데이터 설계 + 크리에이티브 기획

오늘 글을 요약해보면, 다음 한 문장으로 정의할 수 있을 것 같습니다!

자동화로 인해 실무자의 역할이 줄어든 것이 아니라
더 고도화된 방향으로 이동한 것 입니다.