[생성형 AI] AI 시안 피드백이 달라지는 웹 화면 기초

AI로 랜딩 페이지나 화면 시안을 만드는 일이 늘어나면서, 결과물에 대한 피드백 역량이 곧 결과물의 품질을 좌우하게 됐습니다. 코드를 직접 작성하지 않더라도 문제를 정확한 용어로 지목하는 수준까지는 10~20분이면 익힐 수 있으며, 이 글에서는 그 기준을 실제 화면과 함께 정리합니다. "뭔가 어색하다"는 피드백으로는 AI도 디자이너도 정확히 고칠 수 없습니다. 반면 "헤드라인과 본문의 크기 차이가 부족해 위계가 안 잡힌다"고 짚어주면 수정이 훨씬 쉬워집니다. 목차 * 화면을 구성하는 2개 층: 구조(HTML)와 표현(CSS) * 브라우저 검사 도구로 확인하는 4개 핵심 속성: font-size, color, padding, margin * 시각 위계를 만드는 4가지 도구: 크기, 대비, 정렬, 여백 * font-size 축소와 대비 소실이 만드는 위계 붕괴 2가지 사례 * 모호한 피드백을 구체적 피드백으로 바꾸는 4개 문장 전환

작성일 2026.08.28 · by Jichui Lee

광고 데이터 통합: 데이터 마트 구축 시 필드 정의가 어긋나는 3가지 유형 — 명칭 불일치, 구조적 부재, 의미 불일치

마케팅 데이터 통합, 그중에서도 여러 광고 플랫폼의 데이터를 하나의 데이터 마트로 통합할 때 가장 먼저 무너지는 것은 파이프라인이 아니라 필드의 정의다. 같은 개념이 광고 플랫폼마다 다른 이름을 갖고(명칭 불일치), 한쪽에는 있는 지표가 다른 쪽에는 아예 없으며(구조적 부재), 같은 이름이 반대 방향의 의미를 갖기도 한다(의미 불일치). 세 유형 모두 다수 광고 플랫폼을 하나의 통합 스키마로 구축하며 직접 관측했다. 세 유형을 각 광고 플랫폼의 공식 문서 정의와 함께 정리하고 글 끝에 새 dimension/metric을 스키마에 추가하기 전 검증 체크리스트 6단계로 요약한다. 1. 명칭 불일치 - LinkedIn은 campaign group이 campaign, campaign이 ad group이다 campaign / ad group / ad 계층의 광고 플랫폼별 등가물은 무엇인가? 대부분의 광고 플랫폼은 3계층 구조를 공유하지만 각 층의 이름은 플랫

작성일 2026.08.14 · by Haerang Lee

운영안 문서로 구글 애즈 캠페인 자동 생성 시, LLM에 맡길 수 없는 값

엑셀이나 PDF 운영안을 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)에 넣어 구글 애즈 캠페인을 자동 생성하는 것은 가능합니다. 문제는 만들어진 캠페인이 의도한 캠페인인지를 무엇으로 확인하느냐입니다. 확인을 LLM에 맡길지, 규칙 엔진에 맡길지, 사람에게 남길지를 정하는 것이 자동화 도구 설계의 전부입니다. 광고 운영안 파싱 기반 캠페인 자동 생성은 광고주가 준 엑셀·PDF 운영안에서 LLM이 캠페인 필드를 추출하고, 규칙 엔진이 검증한 뒤, Google Ads API(구글 애즈 API)로 업로드하는 파이프라인을 말합니다. 이 파이프라인을 설계하고 검색 캠페인 업로더를 구현하면서 확인한 것은, LLM에 맡길 수 없는 값이 세 종류이고 세 종류의 이유가 전부 다르다는 사실입니다. 층위이름LLM에 맡길 수 없는 이유대표 값처리1층사람이 확인해야 하는 값뽑을 수는 있지만 틀렸을 때 손실이 비대칭예산 단위, 위치·언어, 집행 기간, 입찰

작성일 2026.08.13 · by Yujin Son

AI 멀티모달 검색(AI Multimodal Search) 시대에 브랜드는 이미지를 어떻게 준비해야 할까?

AI 멀티모달 검색(AI Multimodal Search) 시대에 브랜드는 이미지를 어떻게 준비해야 할까? AI 멀티모달 검색(AI Multimodal Search)은 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 여러 형태의 데이터를 함께 이해하고 결합해 정보를 찾는 검색 기술입니다. ChatGPT와 Gemini처럼 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 AI 서비스가 대표적인 예입니다. 멀티모달 AI(Multimodal AI)는 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형태의 정보를 함께 처리하고 서로 다른 정보 사이의 관계를 연결할 수 있습니다. 이에 따라 브랜드의 이미지 역시 단순히 사람에게 보여주기 위한 시각 콘텐츠를 넘어, AI가 해석하고 다른 정보와 연결할 수 있는 정보 자산이라는 관점에서 살펴볼 필요가 있습니다. 이 글에서는 텍스트, 이미지, 음성, 영상 중에서도 이미지에 초점을 맞춰, AI가 이미지를 어떻게 이해하고, 이미지의 정보가 다른 정보와

작성일 2026.08.12 · by Jinsil Kim