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데이터 기반 · daas.gmp.ai

흩어진 마케팅 데이터를 한곳에,
사람도 AI도 바로 쓰게 합니다

광고 성과·웹 행동 로그·전환·매출 — 매체마다 흩어진 데이터를 한곳에 모아 표준으로 정리해 제공하는 데이터 콘솔이 daas.gmp.ai입니다. gmp.ai의 자동화가 이 데이터를 딛고 돌아가고, 여러분의 팀과 AI 도구(Claude·ChatGPT 등)도 직접 연결해 쓸 수 있습니다.

왜 데이터부터 갖춰야 할까요

사람은 화면으로, AI는 연결로

같은 데이터를 사람은 대시보드로 보고, AI 도구는 표준 연결(MCP·API)로 직접 읽습니다. AI에게 일을 맡기려면 예쁜 화면이 아니라 기계가 읽을 수 있는 데이터가 먼저 필요합니다.

자동화는 데이터가 먼저

소재 생성·자동입찰·피드 배포·리포트 자동화 — 전부 데이터가 정리돼 있어야 돌아갑니다. 24개 매체의 제각각인 지표를 하나의 기준으로 맞춰 두는 일이 자동화의 첫 단추입니다.

도구가 늘어도 데이터는 하나

광고·콘텐츠·분석, 어떤 도구를 새로 붙여도 같은 데이터 기반을 씁니다. 데이터를 옮기거나 복사하지 않고, 쓰는 곳만 늘립니다.

운영 단계마다, 딛는 데이터가 다릅니다

광고·캠페인 운영은 진단 → 실행 → 성과 확인 → 최적화의 순환입니다. 단계마다 필요한 데이터가 다르고, 그 공급처가 daas.gmp.ai입니다.

1진단·타겟팅

현황을 파악하고 문제를 찾아, 누구에게 무엇을 할지 정하는 단계 — 매체별 광고 성과 통합(AIR), 웹·앱 행동 로그(Logger), GA4 연동 지표, 유입 경로·검색어 데이터.

AIR 데이터
2실행

캠페인·콘텐츠·소재를 실제로 내보내는 단계 — 키워드 입찰 현황, 소재·상품 피드 데이터, 매체 계정 상태.

데이터 카탈로그
3성과 확인

집행이 매출로 이어졌는지 확인하는 단계 — 전환·매출 데이터, 광고 증분 효과 실험 결과(iROAS), 표준 스키마로 정제된 데이터.

캐논 데이터
4최적화

다음 운영을 더 낫게 만드는 단계 — 통합 KPI, 리포트 산출물, 자동 개선·실행 이력. 결과는 다시 진단으로 이어집니다.

GP-API

이 순환을 어떻게 프레임워크로 정리했는지는 프레임워크 페이지에서 볼 수 있습니다.

콘솔에서 하는 일

01

카탈로그

데이터 상품을 둘러보고 스키마·샘플을 확인

02

키 발급

팀·프로젝트 단위로 인증 키를 발급·관리

03

연동

MCP·REST 표준 연결로 AI 도구·BI에 연결

04

사용량 관리

호출량·상태를 모니터링하고 운영을 유지

일상 운영은 gmp.ai의 솔루션과 AI 에이전트가 대신합니다 — 콘솔은 데이터팀·개발자가 연동을 설계하거나, 자사 BI·AI 도구에 마케팅 데이터를 직접 붙일 때 찾는 곳입니다.

자주 묻는 질문

daas.gmp.ai는 무엇인가요?

매체마다 흩어진 마케팅 데이터를 한곳에 모아 표준으로 정리해 제공하는 데이터 서비스(DaaS) 콘솔입니다. 광고 성과·웹 행동 로그·전환·매출 데이터를 카탈로그로 제공하고, 인증 키 발급·연동(MCP·API)·사용량 관리를 한곳에서 처리합니다.

gmp.ai와는 어떤 관계인가요?

gmp.ai의 자동화 솔루션(소재 생성·자동입찰·피드·리포트)이 모두 이 데이터 기반 위에서 돌아갑니다. 같은 데이터를 여러분의 팀·도구에서도 직접 쓸 수 있도록 콘솔로 연 것이 daas.gmp.ai입니다.

개발자가 아니어도 쓸 일이 있나요?

일상 운영은 gmp.ai 솔루션 화면과 AI 에이전트가 대신하므로 콘솔을 매일 볼 필요는 없습니다. 데이터팀·개발자가 연동을 설계할 때, 또는 자사 BI·AI 도구(Claude·ChatGPT 등)에 마케팅 데이터를 직접 붙일 때 사용합니다.

데이터 기반부터 확인해 보세요