2026년 4월 16일 목요일
광고 분야의 개발자에게는 지금이 매우 흥미로운 시기입니다. 혁신은 빠른 속도로 진행되고 있으며, Google은 점진적인 API 통합에서 기술 사용자가 플랫폼과 상호작용하는 방식의 근본적인 개선으로 전환하고 있습니다. Ads DevCast의 최신 에피소드에서는 동료인 맷 랜더스와 함께 AI가 어떻게 '과대광고'에서 '유틸리티'로 전환되고 있는지, 개발 과정에서 마찰을 줄이고 실질적인 비즈니스 성과를 제공하는지에 대해 논의했습니다.
여러 제품을 함께 사용할 때의 이점
가장 흥미로운 발전 중 하나는 광고 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버의 가치가 드러나고 있다는 점입니다. 이러한 개방형 표준 도구를 사용하면 AI 에이전트가 Google Ads 및 Google 애널리틱스 API와 직접 상호작용할 수 있습니다.
과거에는 'CTR이 높은 광고가 전환되지 않는 이유는 무엇인가요?'와 같은 문제를 해결하려면 Google Ads와 애널리틱스 간에 수동으로 데이터를 결합해야 했습니다. Google Ads 및 애널리틱스 MCP를 결합하면 이제 자연어를 사용하여 몇 초 만에 이 분석을 수행할 수 있습니다. 커피 한 잔을 내리는 시간 동안 참여율을 확인하고, 방문 페이지의 콘텐츠 불일치를 파악하고, ROI 개선을 제안할 수도 있습니다.
자연어를 통한 효율성과 속도
또한 AI를 통해 기술적인 작업에 대한 접근성이 높아지고 있습니다. Google 애널리틱스 4의 Sheets Report Builder 부가기능에 대한 최근 업데이트가 좋은 예입니다. 이전에는 복잡한 보고서를 만들려면 UI에서 측정기준, 측정항목, 필터를 수동으로 추가해야 했습니다. 이제 Gemini가 Sheets에 직접 통합되어 "전환율이 가장 높은 방문 페이지는 무엇인가요?"라고 질문하기만 하면 도구가 UI에서 모든 매개변수를 자동으로 설정하고, API 요청을 전송하고, 데이터를 가져옵니다.
CLI의 선임 페어 프로그래머
코드를 깊이 있게 다루는 개발자에게 Google Ads API 개발자 어시스턴트는 획기적인 도구입니다. 전체 API 스키마와 가능한 모든 오류 코드를 암기한 선임 페어 프로그래머라고 생각하면 됩니다. 전환 업로드 문제를 해결하든 계정에서 숨겨진 문제를 찾든, 어시스턴트는 단순히 무엇이 잘못되었는지 설명하는 데 그치지 않고 환경에서 직접 수정사항을 생성, 디버그, 실행할 수 있습니다.
상태, 진단, 원활한 이전
AI 기반 인사이트를 넘어 기술 시스템의 기본 상태를 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. 곧 Data Manager API의 UI에 통합 진단 기능이 추가되어 통합 과정에서 발생한 문제를 추적할 수 있게 됩니다. 마지막으로, 게시자를 위해 AdMob SDK의 새로운 이전 기술을 출시했습니다. 이 기술을 사용하면 코딩 에이전트의 도움을 받아 버전 간에 전환할 수 있습니다.
실험, 빠른 실패, 훌륭한 제품 빌드
정교한 데이터 기반 광고 솔루션을 구축하는 데 필요한 진입 장벽이 낮아지고 있습니다. 번거로운 작업을 자동화하면 실질적인 비즈니스 성장을 이끄는 영향력 있는 프로젝트에 집중할 수 있습니다.
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전체 에피소드 보기: goo.gle/watchadsdevcast
이동 중에 듣기: goo.gle/listenadsdevcast
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코리 리세노
Google 광고 및 측정 개발자 관계팀
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