HashLoop는 실제 마케팅 데이터를 분석해 실행안을 만들고, 승인된 변화만 안전하게 적용합니다. 데이터 확인부터 AI 제안, 드라이런, Google Ads 실행, 감사 기록까지 — 하나의 성장 루프로 연결하세요.
광고 데이터는 광고 플랫폼에, 방문자 데이터는 분석 도구에, 전략은 문서와 메신저에 흩어져 있습니다. 확인한 뒤 결정하고 적용하는 일은 여전히 사람의 반복 업무로 남습니다. 반대편의 완전 자동화는 왜 그런 결정을 했는지 알 수 없고, 잘못된 변경이 예산에 그대로 반영될 위험이 있습니다. HashLoop는 그 사이를 연결합니다.
HashLoop는 하지 않습니다
HashLoop는 이렇게 합니다
데이터 → 분석 → 제안 → 승인 → 실행 → 측정 — 그리고 결과는 다시 다음 의사결정으로 이어집니다.
GA4 · Search Console · Google Ads를 연결해 현재 상태를 매일 자동으로 파악합니다. 연결은 초대 수락 한 번이면 끝납니다.
성과 변화와 이상 신호를 단위경제 가드레일로 판정하고, 개선이 필요한 지점을 찾습니다.
조언이 아니라 실행안입니다 — 변경 대상, 근거 수치, 예상 효과와 리스크가 함께 담깁니다.
실행 전에 변경 내용을 검토하고 수정하거나 거절합니다. 드라이런으로 실제 적용 결과를 미리 확인합니다.
승인된 변경을 Google Ads 실계정에 반영합니다 — 키워드, 예산, 소재, 실험 셋업, 신규 캠페인 생성까지.
실행 결과를 측정해 다음 분석과 제안에 반영합니다. 루프가 반복될수록 판단은 더 정교해집니다.
HashLoop는 해시스크래퍼가 자사 광고 계정에서 직접 운영하며 다듬고 있는 도구입니다 — 아래는 목업이 아니라 오늘의 운영 화면입니다.
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.
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.
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.
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.
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.
반복적인 분석과 실행 준비는 AI가, 중요한 판단과 통제권은 사람에게 — HashLoop가 일하는 방식입니다.
모든 제안에는 근거가 있어야 하고, 모든 실행에는 승인이 있어야 하며, 모든 결과는 다시 측정되어야 합니다 — HashLoop의 자동화는 통제 가능해야 한다는 원칙 위에 있습니다.
대시보드와 리포트에서 끝나지 않습니다. 발견한 기회를 실제 실행안으로 전환합니다.
AI 제안, 사람의 승인, 드라이런, 실제 실행을 단계로 분리해 잘못된 자동화를 방지합니다.
모든 제안과 승인, 실행 결과가 기록됩니다. 무엇이 왜 바뀌었는지 추적할 수 있습니다.
일회성 캠페인 자동화가 아니라, 실행 결과가 다음 의사결정으로 연결되는 성장 시스템입니다.
AI proposes. You approve. Growth continues.
HashLoop는 성장을 대신 결정하지 않습니다 — 더 좋은 결정을 더 빠르게 내리고, 안전하게 실행하도록 돕습니다. 파일럿 고객사를 소수 모집합니다.
마케팅 데이터 연결은 초대 수락 한 번 — 준비물은 그게 전부입니다.