HashLoop — AI가 제안하고, 사람이 승인하는 성장 운영체제

The Growth Loop

The Loop

한 번의 자동화가 아니라,
반복될수록 정교해지는 루프

데이터 → 분석 → 제안 → 승인 → 실행 → 측정 — 그리고 결과는 다시 다음 의사결정으로 이어집니다.

Connect — 데이터를 연결합니다

GA4 · Search Console · Google Ads를 연결해 현재 상태를 매일 자동으로 파악합니다. 연결은 초대 수락 한 번이면 끝납니다.

Understand — 기회를 발견합니다

성과 변화와 이상 신호를 단위경제 가드레일로 판정하고, 개선이 필요한 지점을 찾습니다.

Propose — 실행안을 제안합니다

조언이 아니라 실행안입니다 — 변경 대상, 근거 수치, 예상 효과와 리스크가 함께 담깁니다.

Approve — 사람이 결정합니다

실행 전에 변경 내용을 검토하고 수정하거나 거절합니다. 드라이런으로 실제 적용 결과를 미리 확인합니다.

Execute — 승인된 것만 실행합니다

승인된 변경을 Google Ads 실계정에 반영합니다 — 키워드, 예산, 소재, 실험 셋업, 신규 캠페인 생성까지.

Learn — 결과를 다시 학습합니다

실행 결과를 측정해 다음 분석과 제안에 반영합니다. 루프가 반복될수록 판단은 더 정교해집니다.

Real Screens

실제 제품 화면 그대로입니다

HashLoop는 해시스크래퍼가 자사 광고 계정에서 직접 운영하며 다듬고 있는 도구입니다 — 아래는 화장품 브랜드 운영을 예로 재구성한 화면으로, 어떤 업종이든 같은 방식으로 돌아갑니다.

데일리 전략 리포트 7/21 07:31 자동 생성

"'톤업 선크림'이 ROAS ×6.2로 최고 — 수분크림은 목표 ROAS 2주 연속 미달, 예산 재배분 검토 시점입니다."

어제 지출

₩486,300

기준선 −5%

구매

7일 평균 14.2

ROAS

×4.1

목표 ×3.3 ↑

제안 1/3수분크림 BROAD 키워드 매치타입 좁히기

논리: 무관 검색어 유입 33% · 예상효과: ROAS +15% · 리스크: 노출 감소 · 관찰창: 7일

Understand · 매일 07:30 자동 생성

숫자만 나열하지 않습니다,
판단의 근거를 씁니다

어제 실측과 직전 7일 기준선, 캠페인별 가드레일 판정, 그리고 전략 의사결정 이력까지 읽고 씁니다. 전환 추적을 바꾼 날이 관찰창에 겹치면 "수치 신뢰도 낮음 — 재측정 필요"라고 스스로 유보하는 리포트입니다.

제안마다 논리 · 예상효과 · 리스크 · 관찰창 명시
진행 중 실험은 판정일까지 출구 제안 금지(실험 보호)
PDF 다운로드 · 아침 메일 발송

Approve → Execute

승인 버튼이
곧 실행 버튼입니다

제안 카드에는 "승인 시 자동 실행: 일예산 ₩200,000 → ₩240,000"처럼 무엇이 바뀌는지 먼저 적혀 있습니다. 승인하면 드라이런 검증을 통과한 뒤 Google Ads 실계정에 집행되고, 결과는 활동 로그와 전략 원장에 이중 기록됩니다.

캠페인 정지 · 예산 조정 · 키워드 · 네거티브 · 소재 추가
제안 시점과 예산이 달라졌으면 실행 자동 중단(드리프트 가드)
판단이 필요한 사안은 기록만 — 과잉 자동화 없음

승인 대기

일예산 변경 — 톤업선크림_검색 → ₩360,000/일

승인 시 자동 실행: ₩300,000 → ₩360,000 (+20%) · 근거: 직전 3일 ROAS ×5.2 — 증액 기준(×4.0) 상회 안정

승인하고 실행 거절

승인하면 드라이런 검증을 통과한 뒤 실계정에 반영됩니다 — 권한은 실행 직전에 재확인됩니다.

✅ 실행 완료 드라이런 통과 · 활동 로그 · 전략 원장 이중 기록

여름기획_비건선크림_2026Q3 진행 중 판정 8/9 · D-19

가설: '비건'을 붙여 찾는 고객은 구매 의도가 높다 — 전용 광고그룹·랜딩으로 검증

지출 캡 ₩500,000소진 24%

GO 기준

구매 20+ 그리고 ROAS ≥ ×3.5

NO-GO 기준

4주 ROAS < ×2.0 → 종료·기록 보존

판정일까지 이 캠페인에 대한 출구 제안은 잠깁니다 — 실험 보호

Propose · 실험 레지스트리

"조금만 더 지켜보자"가
구조적으로 불가능합니다

모든 실험은 시작 전에 기간·지출 캡·go/no-go 기준을 문서화합니다. AI가 성과와 과거 실험 이력(실패 포함)을 읽고 새 실험을 설계하면, 체크한 것만 시작 — 신규 캠페인 생성까지 자동 셋업되고, 판정일까지 보호됩니다.

실측 근거를 인용한 가설 — 실패 실험의 단순 반복 금지
캡 소진율 · D-day 자동 추적, 판정 기록 원장 보존
신규 캠페인은 PAUSED로 생성 — 검수 후 사람이 ON

Propose · 키워드 · 소재 정제

전환 나는 검색어를 찾아
체크 한 번으로 등록합니다

등록 키워드 성과와 실제 유저 검색어 30일 실측을 대조해 정지 후보, 네거티브, 놓치고 있던 고전환 검색어, 소재 보강안을 사유와 함께 제시합니다. 전환이 3건 나는데 등록조차 안 된 검색어 — 이런 걸 사람보다 먼저 찾습니다.

항목마다 근거 수치 인용 — 확신 없는 건 제안하지 않음
체크한 항목만 적용 · 그룹 단위 정리 · 여러 번 나눠 적용
RSA 소재는 기존을 건드리지 않는 "추가"만

AI 정제안검색어 30일 실측 대조

신규 키워드 — "민감성 선크림"

유저 검색어 30일 구매 12건인데 미등록 — PHRASE로 추가

제외 키워드 — "선크림 만들기"

DIY 의도 유입 차단 — 예산 누수 방지

정지 후보 — "화장품 추천"

클릭 84 · 구매 0 — 판단 보류 가능(체크 안 하면 미적용)

체크한 항목 적용 항목별 드라이런 통과 후 실집행

전략 로그제외 키워드 18종 — 한 건의 여정

7/04제안무관 검색어 18종 차단 — 예상 ROAS +10~15%

7/04승인사람 승인 — 드라이런 통과 후 실집행

7/06측정주간 ROAS ×3.1 → ×4.4 +42% — 예상의 3배 효과

7/12단절점전환가치 정의 변경 — 전후 ROAS 직접 비교 금지 기록

AI는 이 원장의 연속선 위에서만 다음 제안을 만듭니다

Learn · 전략 의사결정 원장

로그에 없는 변경은
없었던 일입니다

제안 발행 → 승인/보류 → 실행 → 측정 → 변경(단절점)까지 전부 원장에 남고, AI는 이 이력의 연속선 위에서만 판단합니다. 보류된 제안은 근거 수치가 실질적으로 변하기 전까지 재상정되지 않습니다 — 같은 제안이 매일 반복되는 도구가 아닙니다.

전환 정의 변경 같은 단절점을 기억 — 전후 수치 직접 비교 금지
관리자 전용 열람 — 경영 판단 기록의 권한 분리

Guard · 매일 06:50 자동 점검

내 광고끼리 경쟁하면,
사람보다 먼저 알아챕니다

같은 키워드가 여러 캠페인에 동시 게재되면 어느 캠페인이 그 검색어를 가져갈지 Google이 정하게 됩니다 — 트래픽 통제와 캠페인별 측정이 무너지는 자기잠식입니다. 캠페인을 늘리다 보면 반드시 생기는 이 중복을 매일 전수 점검하고, 남길 곳(성과 최고)을 추천한 뒤 나머지는 체크 한 번으로 정리합니다.

Google 판정 기준과 동일 — 텍스트+매치타입 완전 일치만 중복
발견됐을 때만 알림 — 깨끗한 날은 조용히 지나갑니다
일시정지(되돌림 가능) 기본 권장 · 삭제는 경고 후에만

비건 선크림 EXACT 일치 2곳 동시 게재

톤업선크림_검색 › 선크림 코어 클릭 214 · 구매 9 권장 유지

브랜드_검색 › 광고그룹 1 클릭 41 · 구매 1

선택 일시정지 (되돌릴 수 있음) 드라이런 검증 후 실행 · 활동 로그 기록

캠페인을 늘리면 반드시 생기는 중복 — 발견한 날 바로 정리하는 것이 중요합니다

흩어진 마케팅을
하나의 성장 흐름으로.

마케팅 현황을 한눈에

리포트에서 멈추는 도구와,
사람 몰래 바꾸는 자동화 사이

한 번의 자동화가 아니라,
반복될수록 정교해지는 루프

Connect — 데이터를 연결합니다

Understand — 기회를 발견합니다

Propose — 실행안을 제안합니다

Approve — 사람이 결정합니다

Execute — 승인된 것만 실행합니다

Learn — 결과를 다시 학습합니다

실제 제품 화면 그대로입니다

숫자만 나열하지 않습니다,
판단의 근거를 씁니다

승인 버튼이
곧 실행 버튼입니다

"조금만 더 지켜보자"가
구조적으로 불가능합니다

전환 나는 검색어를 찾아
체크 한 번으로 등록합니다

로그에 없는 변경은
없었던 일입니다

내 광고끼리 경쟁하면,
사람보다 먼저 알아챕니다

사람을 제거하는 AI가 아닙니다

Human-approved AI

From insight to action

Safe execution

Built-in accountability

Continuous improvement

이런 팀을 위해 만들었습니다

우리 팀의 다음 성장을
시작해 보세요

리포트에서 멈추는 도구와,사람 몰래 바꾸는 자동화 사이

한 번의 자동화가 아니라,반복될수록 정교해지는 루프

Connect — 데이터를 연결합니다

Understand — 기회를 발견합니다

Propose — 실행안을 제안합니다

Approve — 사람이 결정합니다

Execute — 승인된 것만 실행합니다

Learn — 결과를 다시 학습합니다

실제 제품 화면 그대로입니다

숫자만 나열하지 않습니다,판단의 근거를 씁니다

승인 버튼이곧 실행 버튼입니다

"조금만 더 지켜보자"가구조적으로 불가능합니다

전환 나는 검색어를 찾아체크 한 번으로 등록합니다

로그에 없는 변경은없었던 일입니다

내 광고끼리 경쟁하면,사람보다 먼저 알아챕니다

사람을 제거하는 AI가 아닙니다

Human-approved AI

From insight to action

Safe execution

Built-in accountability

Continuous improvement

이런 팀을 위해 만들었습니다

우리 팀의 다음 성장을 시작해 보세요

리포트에서 멈추는 도구와,
사람 몰래 바꾸는 자동화 사이

한 번의 자동화가 아니라,
반복될수록 정교해지는 루프

숫자만 나열하지 않습니다,
판단의 근거를 씁니다

승인 버튼이
곧 실행 버튼입니다

"조금만 더 지켜보자"가
구조적으로 불가능합니다

전환 나는 검색어를 찾아
체크 한 번으로 등록합니다

로그에 없는 변경은
없었던 일입니다

내 광고끼리 경쟁하면,
사람보다 먼저 알아챕니다

우리 팀의 다음 성장을
시작해 보세요