스타트업 및 소규모 팀을 위한 마케팅 자동화: AdsPower AI 에이전트를 활용한 브라우저 워크플로 자동화

여러 소셜 미디어 계정에 캠페인을 게시하고, 경쟁사 웹사이트를 확인하고, 제품 목록을 업데이트하고, 캠페인 대시보드를 검토하고, 계정을 전환한 다음, 이 모든 작업을 다시 반복합니다.

스타트업이나 소규모 마케팅 팀 의 경우, 이러한 종류의 브라우저 작업에 하루 중 상당 부분을 쉽게 소모할 수 있습니다.

마케팅 자동화는 이미 이메일 플랫폼이나 CRM과 같은 도구 내에서 많은 작업을 처리해 왔습니다. 팀은 이메일 캠페인, 잠재 고객 육성, 예약 메시지 및 기타 일상적인 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

하지만 여전히 많은 마케팅 작업이 웹 브라우저에서 이루어집니다 . 게시물을 올리려면 소셜 계정에 로그인해야 하고, 제품을 업데이트하려면 쇼피파이(Shopify)를 열어야 하며, 아마존 스토어를 확인하거나 캠페인 대시보드를 살펴봐야 합니다. 이러한 작업은 대개 간단하지만, 여러 계정에 걸쳐 수동으로 처리해야 하기 때문에 시간이 많이 소요됩니다.

AI 에이전트가 이러한 상황을 바꾸기 시작했습니다. AI 에이전트는 브라우저에서 직접 작동하여 수신된 지침에 따라 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 브라우저가 단순히 웹 페이지를 표시하는 공간이 아니라 에이전트가 작업을 수행할 수 있는 환경이 되는 에이전트 기반 브라우저 모델 로의 광범위한 전환의 일부입니다. 따라서 더 중요한 질문은 AI가 마케팅 전반을 자동화할 수 있는지 여부가 아니라, 어떤 브라우저 기반 마케팅 작업을 실제로 에이전트에 맡길 가치가 있는지입니다. 특히 동일한 작업을 여러 계정 에서 반복해야 할 때 이 질문은 더욱 중요해집니다.

다중 계정 자동화가 더 복잡한 이유는 무엇일까요?

한 계정에서 한 번만 하는 작업은 보통 간단합니다. 하지만 10개의 인스타그램 계정 , 여러 개의 쇼피파이 스토어 , 또는 여러 클라이언트 계정 에 걸쳐 동일한 작업을 수행하는 것은 전혀 다른 이야기입니다. 각 계정 마다 고유한 로그인 세션, 쿠키, 프록시 및 브라우저 설정이 있을 수 있습니다. 또한 올바른 계정에서 올바른 브라우저 환경을 사용하여 작업을 진행하고 있는지 확인해야 합니다.

이는 기존 마케팅 자동화와 브라우저 자동화의 주요 차이점 중 하나입니다. CRM 워크플로는 일반적으로 하나의 시스템 내에서 실행됩니다. 반면 여러 계정을 사용하는 브라우저 자동화는 계정 환경 자체 라는 또 다른 계층을 처리해야 합니다. 동일한 브라우저에서 계정을 계속 전환하다 보면 세션 관리가 어려워질 수 있습니다. 어떤 계정으로 로그인했는지, 어떤 쿠키가 어떤 세션에 속하는지, 어떤 프록시를 사용해야 하는지 등을 파악하기 어려워지는 것이죠.

보다 실용적인 방법은 각 계정을 자체적 인 영구 브라우저 프로필 에 저장하는 것입니다. 이 프로필에는 해당 계정의 로그인 세션, 쿠키, 프록시 및 브라우저 설정이 저장됩니다. 사용자가 해당 계정을 다시 사용해야 할 경우, 처음부터 모든 설정을 다시 할 필요 없이 동일한 프로필을 다시 열기만 하면 됩니다. 이러한 환경이 구축되면 AI 에이전트가 반복적인 브라우저 작업을 더 많이 처리할 수 있습니다.

AdsPower AI 에이전트는 여러 계정에서 작동할 수 있습니까?

네. AdsPower는 이미 여러 계정을 관리하기 위해 개별 브라우저 프로필을 사용하고 있습니다. 각 프로필은 고유한 계정 환경을 유지하므로 팀에서 계정을 다시 열고 설정을 반복하지 않고도 중단했던 부분부터 작업을 이어갈 수 있습니다.

AI 에이전트는 이러한 설정 위에 구축됩니다 . 각 계정에 전용 프로필이 있으므로 에이전트는 이미 적절한 브라우저 환경이 마련된 상태에서 시작할 수 있습니다. 여러 개의 해외 소셜 미디어 계정을 관리하는 소규모 마케팅 팀을 예로 들어 보겠습니다. 자동화가 없다면 담당자가 각 프로필을 수동으로 열고, 계정 로그인 여부를 확인하고, 플랫폼을 방문하고, 콘텐츠를 게시하고, 페이지를 검토한 후 다음 계정으로 넘어가야 할 것입니다.

AI 에이전트를 사용하면 이러한 작업 중 일부를 작업으로 할당할 수 있습니다. 일반적인 작업 흐름은 다음과 같습니다. 에이전트에 작업 할당 → 관련 프로필 열기 → 브라우저 작업 완료 → 다음 계정으로 이동 → 결과 반환.

모든 클릭을 자세히 설명할 필요도 없습니다. 대부분의 경우 에이전트에게 원하는 작업을 알려주면 현재 인터페이스를 기반으로 에이전트가 페이지를 처리하도록 할 수 있습니다. AdsPower AI 에이전트는 병렬 세션도 지원합니다. 이는 여러 작업을 동시에 실행해야 할 때 유용합니다. 하나의 세션이 완료될 때까지 기다리지 않고 실행 중인 동안 다른 세션을 시작할 수 있습니다. 여러 계정을 관리하거나 여러 브라우저 작업을 동시에 처리하는 팀의 경우, 이 기능을 통해 유휴 시간을 줄이고 에이전트를 일상적인 업무에 더욱 효율적으로 활용할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 실용적인 예입니다.

1. 여러 프로필 생성 및 구성

팀에서 여러 계정에 걸쳐 작업을 자동화하려면 먼저 프로필을 설정해야 합니다. 상담원에게 다음과 같은 요청을 할 수 있습니다.

상담원은 프로필을 생성하고, 올바른 그룹에 배치하고, 프록시를 지정하고, 작동 여부를 확인한 후 결과를 반환할 수 있습니다. 새 계정을 정기적으로 추가하는 팀의 경우, 이 기능을 통해 반복적인 설정 작업을 크게 줄일 수 있습니다.

2. 다양한 플랫폼에 콘텐츠 게시 또는 예약 게시

콘텐츠 배포도 흔한 예입니다. 예를 들어, 팀에서 회사 웹사이트에 새 글을 게시했고 이제 Medium, Substack 및 기타 채널에 배포하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 각 플랫폼은 서로 다른 계정과 브라우저 프로필을 사용할 수 있습니다.

팀원들이 일일이 로그인하여 모든 콘텐츠를 수동으로 게시하는 대신, 관련 프로필을 열고 담당자에게 준비된 콘텐츠를 게시하거나 나중에 게시하도록 예약할 수 있습니다.

작업 자체는 복잡하지 않습니다. 지루한 부분은 여러 계정과 플랫폼에서 이 작업을 반복하는 것입니다. 여러 프로필이 관련된 경우, 상담원은 완료된 프로필과 아직 처리가 필요한 프로필을 보여주는 요약 정보를 제공할 수도 있습니다.

3. 여러 프로필에서 동일한 작업을 반복합니다.

일부 작업은 쉽지만 반복적입니다. 팀은 동일한 유형의 페이지를 방문하거나, 콘텐츠를 확인하거나, 계정 정보를 검토하거나, 여러 계정에 걸쳐 동일한 일상적인 작업을 수행해야 할 수 있습니다.

AdsPower AI 에이전트는 여러 브라우저 프로필에서 동일한 유형의 작업을 실행하고 결과를 수집할 수 있습니다.
이는 소셜 미디어 계정, 고객 계정 또는 여러 매장을 관리하는 팀의 시간을 절약해 줄 수 있습니다.

4. 상담원에게 클릭 하나하나가 아닌 목표를 제시하세요.

AI 에이전트는 기존 RPA 워크플로와 달리 이러한 방식으로 작동합니다. RPA에서는 일반적으로 페이지를 열고, 버튼을 클릭하고, 텍스트를 입력한 다음 다음 작업으로 이동하는 등 단계를 미리 정의합니다. 페이지 구성이 예측 가능한 경우에는 이러한 방식이 효과적입니다. 하지만 인터페이스가 변경되면 워크플로도 업데이트해야 할 수 있습니다. AI 에이전트는 보다 포괄적인 지침에 따라 작동할 수 있습니다. 예를 들어:

에이전트는 고정된 클릭 순서에만 의존하는 대신 페이지에 실제로 있는 내용에 따라 응답할 수 있습니다.
이는 페이지 자체가 변경되더라도 목표가 동일하게 유지되는 브라우저 작업에 유용할 수 있습니다.

5. 작업 중인 작업을 재사용 가능한 워크플로로 전환하세요

모든 성공적인 작업이 영구적으로 AI 에이전트 작업으로 남아 있을 필요는 없습니다. 프로세스가 안정적이고 반복 가능해지면 AdsPower AI 에이전트를 통해 RPA 워크플로 로 전환할 수 있습니다. 팀은 스킬을 사용하여 자체 운영 규칙을 정의할 수 있으며, MCP는 에이전트를 다른 도구 또는 데이터 소스와 연결할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 일회성 지시로 시작된 작업이 보다 반복 가능한 내부 워크플로의 일부가 될 수 있습니다.

소규모 팀에게 올인원 AI 브라우저가 더욱 중요한 이유

AI 에이전트가 실제 마케팅 워크플로에 통합되기 시작하면 곧바로 또 다른 질문이 제기됩니다. 에이전트 자체 외에 무엇이 더 필요할까요?

브라우저 자동화 워크플로우를 처음부터 구축하는 경우, AI 에이전트는 설정의 일부일 뿐입니다 . 브라우저, 브라우저 프로필, 영구 로그인 세션, 프록시, 브라우저 자동화 도구, API, MCP, 사용자 지정 스크립트 및 다양한 타사 서비스 도 필요할 수 있습니다. 각 도구는 워크플로우의 서로 다른 부분을 처리하며, 모든 것을 연결하고 전체 시스템을 지속적으로 운영하는 작업은 여전히 누군가의 몫입니다.

전담 개발팀을 보유한 기업이라면 그런 구성이 적합할 수 있습니다. 하지만 스타트업이나 소규모 팀의 경우 우선순위가 다릅니다. 복잡한 자동화 시스템을 유지 관리하는 데 시간을 쏟기보다는 마케팅 활동 자체에 더 집중해야 합니다.

소규모 팀의 경우, 이러한 구성 요소들을 한 곳에 모아두면 브라우저 자동화에 필요한 설정 및 유지 관리 작업을 크게 줄일 수 있습니다. AdsPower는 일반적으로 개별적으로 관리해야 하는 여러 구성 요소를 동일한 브라우저 작업 공간으로 통합합니다. 여기에는 독립적인 브라우저 프로필, AI 에이전트, RPA, MCP, 스킬, API 및 기타 자동화 기능이 포함됩니다. 브라우저 프로필은 각 계정에 대한 작업 환경을 제공합니다. 모든 계정은 로그인 세션, 쿠키, 프록시 및 브라우저 설정을 독립적으로 저장할 수 있는 고유한 프로필을 가질 수 있습니다.

AI 에이전트가 실행을 처리합니다. 사용자가 모든 단계를 수동으로 수행하도록 요청하는 대신, 자연어 지침을 따르고 준비된 브라우저 환경 내에서 브라우저 작업을 수행할 수 있습니다.

기본 워크플로가 구축되면 팀은 필요에 따라 이를 확장할 수 있습니다. MCP는 외부 도구 및 데이터를 연결하는 데 사용할 수 있으며, 스킬을 통해 팀별 지침과 운영 규칙을 에이전트에 추가할 수 있습니다. RPA는 안정적이고 반복 가능한 워크플로에 유용하며, API는 AdsPower를 기존 시스템 및 내부 도구와 연결할 수 있습니다.

이는 브라우저 환경, 계정 관리, 에이전트 실행 및 자동화 기능이 더 이상 별도의 시스템에 존재할 필요가 없다는 것을 의미합니다. 이러한 기능들은 동일한 워크플로의 일부로 함께 작동할 수 있습니다.

스타트업이나 소규모 팀에게는 이러한 차이가 중요합니다. 유용한 작업을 자동화하기 위해 전체 AI 자동화 스택을 구축할 필요는 없습니다. 대신, 실제 브라우저 작업 하나부터 시작하여 워크플로에 실제로 필요한 경우에만 RPA, 스킬, MCP 또는 API를 추가할 수 있습니다. 이러한 구성에서 AI 에이전트는 단순히 또 다른 독립형 AI 도구가 아니라, 실제 브라우저 환경 위에 구축된 실행 계층이 됩니다.

수행해야 할 작업을 정의하면 브라우저 프로필이 적절한 환경을 제공하고, AI 에이전트가 작업을 수행합니다. 필요에 따라 다른 자동화 기능도 추가할 수 있습니다. 이것이 올인원 AI 브라우저와 독립형 AI 에이전트의 가장 큰 차이점 중 하나입니다. 단순히 웹사이트를 탐색하는 방법만 아는 AI가 아닙니다. AI 실행 기능과 브라우저 환경, 계정 세션, 실제 워크플로에 필요한 자동화 도구를 모두 결합한 솔루션입니다.

AdsPower AI 에이전트 시작하기

팀에서 이미 여러 계정을 관리하거나 반복적인 브라우저 작업을 정기적으로 처리하는 경우, 처음부터 전체 마케팅 워크플로를 자동화할 필요는 없습니다.

더 나은 접근 방식은 자주 수행하는 작업 하나부터 시작하는 것입니다. 적절한 브라우저 프로필을 준비한 다음, AI 에이전트에게 자연어로 작업을 설명하고 해당 브라우저 환경 내에서 작업을 수행하도록 하십시오.

워크플로가 안정적으로 실행되면 팀의 실제 필요에 따라 RPA, 스킬, MCP 또는 API를 사용하여 점진적으로 확장할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 복잡한 자동화 시스템을 처음부터 구축하는 대신 하나의 실용적인 사용 사례부터 시작할 수 있습니다.

시작하기 전에

AI 에이전트를 사용하기 전에 AdsPower 클라이언트가 버전 8.4.3 이상으로 업데이트되었는지, 그리고 JS 버전이 2.8.8.4 이상인지 확인하십시오.

AI 에이전트 액세스 기능은 현재 단계적으로 배포되고 있습니다 . 업데이트 후에도 해당 기능이 보이지 않으면 나중에 다시 확인하거나 AdsPower 지원팀에 문의하여 확인해 주세요.

스타트업이나 소규모 팀의 목표는 모든 마케팅 업무를 한 번에 자동화하는 것이 아닙니다. 보다 현실적인 시작점은 수동으로 반복적으로 시간을 소모하는 브라우저 관련 작업을 파악하고, 이러한 작업을 에이전트에 맡기는 것입니다.
하나의 작업부터 시작하여 하나의 워크플로우를 원활하게 실행한 다음, 단계적으로 확장하여 더 광범위한 마케팅 자동화 워크플로우를 구축하십시오.