# 광고 데이터 파이프라인 완전 자동화 — 매체 API 연동으로 수작업 리포팅 제거

> 배달 전문 공유주방 운영 기업이 네이버·다음 카카오 광고 데이터를 API로 자동 연동해, 매일 반복되던 수작업 리포트 취합을 통합 대시보드로 대체한 사례.

## 핵심 요약
- 이미 구축된 대시보드 자산이 있다면 전면 재구축보다 데이터 소스만 자동화 파이프라인으로 교체하는 편이 리스크와 비용을 줄인다
- "총합" 수준의 리포팅과 "키워드·소재별" 리포팅은 요구되는 데이터 세분화 수준이 다르므로, 초기에 필요한 세분화 단위를 명확히 정의해야 재작업을 피할 수 있다
- 매체별 API 연동은 계정정보·API값 같은 최소 조건만 표준화해두면, 이후 신규 매체 추가 시 확장 비용이 크게 줄어든다
- 데이터 엔지니어 없이도 광고 성과 데이터를 매일 자동으로 통합·정리할 수 있는 구조를 만들면, 담당자는 데이터 취합이 아닌 성과 해석에 집중할 수 있다

## 무엇이 문제였나
배달 전용 공유주방을 운영하는 한 기업은 조리·판매를 위한 주방 공간을 임대해주는 사업 모델을 운영하며, Google Looker Studio로 대시보드를 만들어 광고 성과를 확인하고 있었다. 그러나 네이버, 다음 카카오 등 매체 데이터는 매일 리포트를 다운로드해 수동으로 업로드해야 했고, 단순 합계가 아니라 키워드·소재별 노출·클릭·광고비까지 세분화된 데이터가 필요해 운영 부담이 컸다.

## 과제
Google Looker Studio 대시보드는 이미 운영 중이었지만 네이버·다음 카카오 매체 데이터 연동이 빠져 있었고, 단순 총합이 아닌 키워드·소재별 노출·클릭·광고비 데이터가 필요했으며, 매일 반복되는 수작업 리포트 다운로드·업로드 부담을 없애야 했다.

## 접근
- 매일 리포트를 수동 업로드하는 방식과 API 기반 완전 자동화 방식 중, 세부 데이터 요구 수준을 고려해 API 자동화 방식을 채택
- 광고매체 통합 솔루션을 통해 매체별 API값·계정정보만으로 연동이 가능하도록 설계해 신규 매체 추가 부담을 최소화
- 이미 구축돼 있던 Looker Studio 대시보드 자산을 유지한 채, 그 위에 자동화된 데이터 소스만 새로 연결

## 구축 내용
- 네이버, 다음 카카오 광고 계정을 API로 연동해 매일 아침 전일자 광고 데이터를 자동 수집
- 수집된 매체 데이터를 1차로 BigQuery에 적재한 뒤, 매일 고객사의 Cloud Storage로 자동 업데이트되도록 파이프라인 구축
- Looker Studio Connector로 대시보드와 Cloud Storage를 연동해, 별도 수작업 없이 광고 성과 추세를 실시간으로 조회할 수 있는 환경 마련

## 이 사례에서 배울 수 있는 것
- 이미 구축된 대시보드 자산이 있다면 전면 재구축보다 데이터 소스만 자동화 파이프라인으로 교체하는 편이 리스크와 비용을 줄인다
- "총합" 수준의 리포팅과 "키워드·소재별" 리포팅은 요구되는 데이터 세분화 수준이 다르므로, 초기에 필요한 세분화 단위를 명확히 정의해야 재작업을 피할 수 있다
- 매체별 API 연동은 계정정보·API값 같은 최소 조건만 표준화해두면, 이후 신규 매체 추가 시 확장 비용이 크게 줄어든다
- 데이터 엔지니어 없이도 광고 성과 데이터를 매일 자동으로 통합·정리할 수 있는 구조를 만들면, 담당자는 데이터 취합이 아닌 성과 해석에 집중할 수 있다

## FAQ
**Q. 광고 데이터 파이프라인 완전 자동화 — 매체 API 연동으로 수작업 리포팅 제거**

A. 배달 전문 공유주방 운영 기업이 네이버·다음 카카오 광고 데이터를 API로 자동 연동해, 매일 반복되던 수작업 리포트 취합을 통합 대시보드로 대체한 사례.

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출처: https://bizspring.ai/kb/case/blog-ad-data-pipeline-automation · 최종 갱신 2026-08-23T15:08:48.7497+00:00