SaaS 빠른 해외 진출: ChatGPT + Adsterra로 MVP 판매 포인트를 저비용 검증하는 법

이 글에는 제휴 홍보 링크가 포함되어 있습니다.

제품을 하나 만들었습니다. 느낌은 꽤 좋습니다.

팀은 한참 논의했습니다. 어떤 사람은 “시간 절약”을 앞세우자고 하고, 다른 사람은 “반복적으로 나오는 요구 발견”을 강조해야 한다고 말합니다. 또 누군가는 “제품 로드맵 생성”이 더 설득력 있다고 보고, 다른 사람은 “잘못된 판단 줄이기”가 핵심이라고 주장합니다.

각 주장에는 모두 일리가 있습니다.

하지만 사용자가 광고를 클릭하고, 이메일을 남기고, 돈을 낼 의향을 보이는 이유는 결국 하나입니다.

문제는 그 하나가 무엇인지 아직 모른다는 점입니다.

제품을 막 만들었을 때 가장 판단하기 어려운 것은 기능 구현 가능 여부가 아닐 때가 많습니다. 진짜 질문은 이것입니다. 사용자가 이 제품에 실제로 끌릴까요?

과거에는 이런 문제를 보통 팀 내부 토론, 사용자 인터뷰, 설문 조사, 또는 제품 출시 후 천천히 쌓이는 데이터 관찰에 의존했습니다. 하지만 이런 방식은 시간이 오래 걸리거나 표본이 제한적이거나 주관적 판단의 영향을 받기 쉽습니다.

사실 더 가벼운 방법이 있습니다. ChatGPT로 여러 판매 포인트 가설을 빠르게 만들고, 광고 플랫폼을 통해 그 가설을 실제 사용자 앞에 놓고 테스트하는 방식입니다.

이 글에서는 구체적인 사례를 바탕으로 ChatGPT와 Adsterra를 활용해 판매 포인트 생성, 광고 문구, 랜딩 페이지, 데이터 피드백까지 이어지는 검증 프로세스를 어떻게 만들 수 있는지 살펴봅니다.

목적은 “AI로 자동 수익을 내는 법”을 알려주는 것이 아닙니다. 더 현실적인 제품 검증 방법, 즉 작은 비용과 짧은 주기, 실제 데이터를 통해 제품 판매 포인트에 관심을 보이는 사람이 정말 있는지 판단하는 방법을 제안하는 것입니다.

제품 판매 포인트는 왜 검증해야 할까요?

솔직히 많은 팀은 초반에 “기능”과 “판매 포인트”의 차이를 명확히 구분하지 못합니다.

예를 들어 어떤 제품에 이런 기능이 있을 수 있습니다.

• 사용자 피드백 자동 정리
• 주제별 분류
• 반복적으로 나오는 요구 요약
• 제품 로드맵 제안 생성

겉으로는 꽤 완성되어 보입니다. 하지만 이것들은 기능이지 판매 포인트가 아닙니다.

사용자가 실제로 관심을 갖는 것은 이런 질문에 더 가깝습니다.

• “매일 사용자 피드백을 읽는 데 시간이 너무 많이 드는데 시간을 줄일 수 있을까요?”
• “다음 기능을 무엇부터 만들어야 할지 모르겠습니다. 판단을 도와주는 도구가 있을까요?”
• “팀이 늘 감으로 제품 결정을 하는데, 이를 뒷받침할 데이터가 있을까요?”
• “사용자 피드백이 너무 흩어져 있어 아무도 끝까지 보지 않습니다. 정리할 방법이 있을까요?”
• “사용자가 계속 무엇을 불평하는지 알고 싶은데 핵심을 뽑아낼 수 있을까요?”

이런 질문이 판매 포인트에 더 가깝습니다.

문제는 팀이 초반에 어떤 판매 포인트가 가장 효과적인지 모른다는 점입니다.

내부 토론은 쉽게 “사용자는 이것을 중요하게 생각할 것 같다”는 추측으로 흐릅니다. 예를 들어 한 팀원이 “시간 절약이 가장 중요할 것 같다”고 말하면, 다른 사람은 “아니다, 사용자는 반복 요구를 발견하는 데 더 관심이 있다”고 반박합니다. 세 번째 사람은 “사실 로드맵 생성이 핵심 가치”라고 끼어듭니다.

모두가 자신의 이해를 바탕으로 사용자 수요를 추측합니다.

하지만 실제 사용자는 그렇게 생각하지 않을 수 있습니다.

팀은 어떤 기능이 특히 중요하다고 느끼지만 사용자는 전혀 관심을 보이지 않을 수 있습니다. 제품이 사용자를 끌어당기는 진짜 판매 포인트는 처음 상상한 것과 완전히 다를 수도 있습니다.

인터뷰와 주관적 판단만으로는 표본이 제한적이고, 스스로의 편견에 영향을 받기 쉽습니다. SEO와 콘텐츠 마케팅은 효과가 나타나는 데 시간이 오래 걸려 빠른 검증에는 적합하지 않습니다. 처음부터 대규모 광고를 집행하면 위험이 크고 예산을 낭비하기 쉽습니다.

그래서 더 많은 개발, 콘텐츠 제작, 대규모 광고 집행에 들어가기 전에 작은 규모로 판매 포인트를 검증하는 일은 충분히 가치가 있습니다.

좋은 판매 포인트 검증은 사용자에게 “이 기능이 마음에 드나요?”라고 묻는 것이 아닙니다. 사용자가 실제로 다음 행동을 하는지 관찰하는 것입니다.

• 광고를 클릭하는지
• 랜딩 페이지에 들어와 계속 읽는지
• CTA 버튼을 클릭하는지
• 이메일을 남기는지
• 피드백 양식을 작성하는지
• Demo를 예약하는지
• 체험 사용에 가입하는지

이런 행동은 말로 하는 의견보다 실제 수요에 더 가깝습니다.

사용자가 말로는 “이 기능 흥미롭네요”라고 해도 실제로 시간이나 비용을 쓸 의향이 있다는 뜻은 아닙니다. 하지만 광고를 보고 클릭하고, 랜딩 페이지에 들어와 이메일을 남긴다면 그것은 훨씬 더 실제에 가까운 의향 신호입니다.

”제품 판매 포인트 검증 프로세스”란 무엇인가요?

쉽게 말해 이 프로세스는 서로 다른 제품 가치 제안을 각각 다른 광고와 랜딩 페이지로 포장하고, 실제 트래픽으로 사용자가 클릭, 가입, 리드 제출, 피드백을 할 의향이 있는지 테스트한 뒤 데이터에 따라 어떤 판매 포인트를 계속 확대할지 결정하는 방식입니다.

전체 흐름은 7단계로 나눌 수 있습니다.

제품 아이디어 / MVP
→ 판매 포인트 가설
→ 광고 문구
→ 가벼운 랜딩 페이지
→ 소액 예산 Campaign
→ 클릭 / 가입 / 리드 / 피드백
→ 데이터 분석과 다음 반복 개선

여기에는 세 가지 역할이 있습니다.

ChatGPT는 판매 포인트, 광고 문구, 랜딩 페이지 제목, CTA, 피드백 질문을 빠르게 생성합니다.

Adsterra는 실제 트래픽 테스트 환경을 제공합니다. Adsterra 광고주 플랫폼을 통해 Campaign을 만들고 국가, 기기, 광고 형식 등 다양한 기준으로 소액 예산 테스트를 시작할 수 있습니다.

랜딩 페이지와 데이터 분석은 사용자 의향을 받아내고 어떤 판매 포인트가 실제로 효과적인지 판단합니다.

이는 단순한 AI 문구 작성도 아니고, 단순한 광고 집행도 아닙니다. AI, 트래픽, 데이터 분석을 조합해 시장 검증 시스템을 만드는 것에 가깝습니다.

각 단계에는 명확한 목표가 있습니다.

1. 먼저 ChatGPT로 여러 판매 포인트 가설을 빠르게 만들고, 어떤 것이 최고인지 성급히 판단하지 않습니다
2. 각 가설을 구체적인 광고 문구와 랜딩 페이지 콘텐츠로 바꿉니다
3. Adsterra로 실제 트래픽을 확보하고 사용자 행동을 관찰합니다
4. 데이터를 분석해 어떤 판매 포인트가 더 높은 CTR, 전환율, 피드백 품질을 가져오는지 봅니다
5. 데이터를 ChatGPT에 다시 제공해 다음 반복 개선으로 들어갑니다

이렇게 한 바퀴를 돌면 어떤 판매 포인트가 효과적인지 추측하는 것이 아니라 실제 데이터로 검증하게 됩니다.

MVP, SaaS, 모바일 앱, 도구형 사이트, 콘텐츠 제품에 이 프로세스가 중요한 이유는 한 번의 테스트로 완벽한 답을 찾기 위해서가 아닙니다. 모든 홍보 활동을 학습 가능하고, 회고 가능하며, 조정 가능한 실험으로 만들기 위해서입니다.

ChatGPT와 Adsterra는 각각 어떤 역할에 적합할까요?

이 프로세스에서 ChatGPT는 창의적 아이디어와 분석을 돕는 보조자에 가깝습니다.

ChatGPT는 다음 작업에 적합합니다.

• 목표 사용자의 문제점 분해
• 여러 판매 포인트 가설 생성
• 서로 다른 버전의 광고 제목과 설명 작성
• 랜딩 페이지 메인 제목, CTA, FAQ 생성
• 사용자 피드백 양식 질문 설계
• 테스트 데이터를 바탕으로 다음 반복 개선 방향 제안

하지만 ChatGPT에는 명확한 한계가 있습니다. 그럴듯한 아이디어를 만들 수는 있지만, 그 아이디어가 실제로 효과적인지 증명하지는 못합니다.

ChatGPT는 “이 판매 포인트가 효과적일 수 있습니다”라고 말할 수 있지만, “사용자가 이 판매 포인트 때문에 실제로 광고를 클릭할 것입니다”라고 증명할 수는 없습니다. 광고 문구 5세트를 만들 수는 있지만, 그중 어떤 세트의 CTR이 가장 높을지는 알려주지 못합니다.

이때 필요한 것이 실제 트래픽입니다.

Adsterra가 이 프로세스에서 갖는 가치는 단순히 “광고 구매”가 아니라, 통제 가능한 트래픽 테스트 환경을 제공한다는 데 있습니다.

Adsterra로 할 수 있는 일은 다음과 같습니다.

• 광고 Campaign 생성
• Social Bar, Popunder, Native 같은 광고 형식 선택
• 목표 국가 또는 지역 설정
• 모바일과 데스크톱 구분
• 여러 광고 소재 업로드
• 소액 예산으로 테스트 설정
• CTR, 전환율, 기기별 성과, 지역별 성과 관찰

다시 말해 ChatGPT는 가설을 빠르게 제안하고, Adsterra는 그 가설을 실제 사용자 앞에서 검증하게 해줍니다.

ChatGPT는 속도를 제공하고, Adsterra는 실제 트래픽을 제공합니다.

둘을 함께 사용해야 AI의 이론적 분석이나 팀의 주관적 판단에만 의존하지 않고 데이터로 어떤 판매 포인트가 진짜 효과적인지 판단할 수 있습니다.

초기 검증에서 광고 플랫폼에 가장 중요한 것은 복잡한 브랜드 광고 기능이 아닙니다. 빠르게 Campaign을 만들고, 예산을 통제하고, GEO / 기기 / 광고 형식으로 나누어 테스트하며, 클릭과 전환 데이터를 가능한 한 빨리 확보할 수 있는지입니다. Adsterra의 가치는 바로 이런 가벼운 테스트에 적합하다는 데 있습니다. 작은 예산으로 판매 포인트 실험을 한 라운드 돌린 뒤 CTR, 전환, 피드백 품질을 보고 계속 확대할지 결정할 수 있습니다. 복잡한 사전 준비도 필요 없습니다. 하나의 판매 포인트, 하나의 랜딩 페이지, 하나의 Campaign만 있으면 시작할 수 있습니다.

사례 설정: AI 고객 피드백 정리 도구의 핵심 판매 포인트 검증하기

프로세스를 더 구체적으로 보기 위해 글 전체에서 하나의 사례를 사용하겠습니다.

당신이 한 SaaS 제품을 홍보한다고 가정해 보겠습니다. 제품은 AI 고객 피드백 정리 도구입니다.

이 도구의 기능은 이메일, 양식, 고객 지원 기록, 댓글 영역에서 들어온 사용자 피드백을 자동으로 분류하고 요약한 뒤 반복적으로 나오는 요구를 뽑아 팀이 다음에 어떤 기능을 만들어야 할지 판단하도록 돕는 것입니다.

목표 사용자는 다음과 같습니다.

• 소규모 SaaS 팀
• 독립 개발자
• 제품 매니저
• 스타트업 팀
• 많은 고객 피드백을 처리해야 하는 운영 팀

지금 문제는 이 제품이 어떤 판매 포인트를 앞세워야 할지 확실하지 않다는 것입니다.

가능한 판매 포인트는 5가지입니다.

판매 포인트 방향	핵심 가설
시간 절약	사용자가 가장 힘들어하는 점은 피드백을 수동으로 정리하는 데 시간이 너무 많이 든다는 것입니다
반복 요구 발견	사용자는 고객이 반복해서 어떤 문제를 제기하는지 알고 싶어 합니다
제품 로드맵	사용자는 흩어진 피드백을 명확한 로드맵으로 바꾸고 싶어 합니다
오판 줄이기	사용자는 감에만 의존해 다음 기능을 결정하고 싶어 하지 않습니다
팀 협업	사용자는 팀이 하나의 피드백 관점을 공유하기를 원합니다

이 5가지 방향은 모두 그럴듯합니다. 하지만 실제 사용자를 가장 잘 움직이는 것은 무엇일까요?

테스트가 필요합니다.

테스트 목표는 실제 사용자가 클릭하고 추가 의향을 남기도록 가장 잘 유도하는 판매 포인트를 검증하는 것입니다.

핵심 지표는 다음과 같습니다.

• 광고 CTR(클릭률)
• 랜딩 페이지 CTA 클릭률
• 이메일 리드 전환율
• 피드백 양식 작성률
• 유효 리드당 비용

이제 ChatGPT로 이 판매 포인트들의 광고 소재를 생성하고, Adsterra로 테스트를 시작하며, 데이터로 어떤 판매 포인트를 계속 확대할지 판단하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.

1단계: ChatGPT로 여러 판매 포인트 가설 생성하기

먼저 제품, 목표 사용자, 검증 목표를 ChatGPT에 알려주고 테스트 가능한 여러 판매 포인트를 만들게 합니다.

여기서 목표는 AI에게 “최고의 답” 하나를 받는 것이 아니라, 빠르게 테스트 가능한 여러 방향을 확보하는 것입니다.

이런 프롬프트를 사용할 수 있습니다.

새로운 SaaS 제품의 판매 포인트를 검증하려고 합니다.

제품: AI 고객 피드백 정리 도구.
목표 사용자: 소규모 SaaS 팀, 독립 개발자, 제품 매니저.
제품 기능: 사용자 피드백을 자동으로 수집, 분류, 요약하고 반복적으로 나오는 요구를 추출합니다.
현재 목표: 어떤 판매 포인트가 사용자의 클릭과 이메일 제출을 가장 잘 유도하는지 검증하는 것입니다.

서로 다른 홍보용 판매 포인트 5개를 만들어 주세요.

각 판매 포인트에는 다음 항목을 포함해 주세요.
1. 목표 사용자의 문제점
2. 핵심 가치 제안
3. 광고 제목
4. 50자 이내의 광고 설명
5. 랜딩 페이지 메인 제목
6. CTA 버튼 문구

ChatGPT는 다음과 비슷한 구조를 출력할 것입니다.

판매 포인트 방향	사용자 문제점	광고 제목	랜딩 페이지 메인 제목	CTA
시간 절약	피드백을 수동으로 정리하는 데 시간이 너무 많이 듭니다	사용자 피드백 수동 정리를 멈추세요	고객 피드백 분석 시간을 크게 줄이세요	무료로 사용해 보기
요구 발견	사용자가 무엇을 가장 원하는지 모릅니다	사용자가 진짜 원하는 것을 찾으세요	반복되는 고객 요청을 자동으로 발견하세요	대기자 명단 참여하기
제품 로드맵	피드백이 어수선해 계획에 활용하기 어렵습니다	피드백을 제품 로드맵으로 바꾸세요	실제 사용자 신호로 로드맵을 만드세요	얼리 액세스 받기
오판 줄이기	팀이 감으로 기능을 만듭니다	사용자가 실제로 필요한 것을 만드세요	다음에 무엇을 만들지 더 이상 추측하지 마세요	Demo 보기
팀 협업	피드백이 여러 도구에 흩어져 있습니다	피드백을 중심으로 팀을 정렬하세요	고객 피드백을 한곳에서 정리하세요	테스트 시작하기

핵심은 “최고의 판매 포인트”를 찾는 것이 아니라 여러 가설을 준비하는 것입니다.

판매 포인트 검증에서 가장 위험한 것은 처음부터 한 방향에만 베팅하는 것입니다. 더 나은 방식은 여러 가설을 준비하고 실제 데이터가 어떤 방향이 사용자 수요에 더 가까운지 말해주게 하는 것입니다.

당신은 “시간 절약”이 가장 중요하다고 느낄 수 있지만, 데이터는 사용자가 “반복 요구 발견”에 더 관심이 있다고 말할 수 있습니다. “제품 로드맵 생성”이 더 매력적이라고 생각했지만, 테스트 결과 “오판 줄이기”의 전환이 더 높게 나올 수도 있습니다.

추측에만 기대지 마세요. ChatGPT로 여러 방향을 빠르게 만들고 실제 트래픽으로 검증하세요.

2단계: 판매 포인트 가설을 광고 문구로 전환하기

판매 포인트 방향이 생겼다면 이제 집행에 적합한 광고 소재로 바꿔야 합니다.

광고 형식마다 어울리는 표현 방식이 다릅니다.

• Social Bar: 더 짧고 직접적이어서 강한 문제점을 테스트하기 좋습니다
• Native 광고: 제품 가치를 조금 더 설명할 수 있어 콘텐츠형 판매 포인트 테스트에 적합합니다
• Popunder: 랜딩 페이지의 설명력이 더 중요하므로 사용자를 전체 설명 페이지로 데려가는 데 적합합니다

예를 들어 Adsterra에서 집행할 때 테스트 목표에 따라 형식을 선택할 수 있습니다. “시간 절약”처럼 강한 문제점을 테스트하려면 Social Bar로 간결하게 표현할 수 있습니다. “제품 로드맵”처럼 더 많은 설명이 필요한 판매 포인트를 테스트하려면 Native 광고로 가치를 더 분명하게 설명하는 편이 좋습니다.

앞선 제품 사례라면 다음과 같은 광고 문구를 준비할 수 있습니다.

판매 포인트 A: 시간 절약

제목:

사용자 피드백을 더 이상 손으로 정리하지 마세요

설명:

AI가 고객 피드백을 요약하고 중요한 내용을 빠르게 보여줍니다.

판매 포인트 B: 반복 요구 발견

제목:

사용자가 진짜 원하는 것을 찾으세요

설명:

흩어진 피드백을 몇 분 만에 명확한 제품 인사이트로 바꾸세요.

판매 포인트 C: 제품 로드맵

제목:

피드백을 제품 로드맵으로 바꾸세요

설명:

실제 고객 신호를 바탕으로 다음 기능의 우선순위를 정하세요.

판매 포인트 D: 오판 줄이기

제목:

사용자가 실제로 필요한 것을 만드세요

설명:

다음 스프린트를 계획하기 전에 AI로 반복 요청을 먼저 확인하세요.

판매 포인트 E: 팀 협업

제목:

모든 고객 피드백을 한곳에 정리하세요

설명:

팀이 긴 스레드를 뒤지지 않아도 사용자 요구를 이해하도록 돕습니다.

여기서 중요한 세부 사항이 하나 있습니다. 단순히 다른 문장을 테스트하는 것이 아니라, 서로 다른 “구매 이유”를 테스트해야 합니다.

같은 제품에서 제목만 A에서 B로 바꾸는 것은 가치가 제한적입니다. 진짜로 테스트할 만한 것은 사용자가 “시간 절약” 때문에 클릭하는지, 아니면 “무엇을 만들어야 하는지 알 수 있다”는 이유 때문에 클릭하는지입니다.

각 판매 포인트 뒤에는 서로 다른 사용자 동기가 있습니다.

“시간 절약”은 이미 피드백 정리에 고통을 느끼는 사람을 끌어당깁니다. “반복 요구 발견”은 사용자가 무엇을 계속 불평하는지 알고 싶은 사람을 끌어당깁니다. “오판 줄이기”는 감에 의존한 의사결정을 피하고 싶은 사람을 끌어당깁니다.

이 동기들은 반드시 겹치지 않습니다. 따라서 여러 광고 문구를 준비할 때는 각 문구가 같은 수요의 다른 표현이 아니라 서로 다른 사용자 수요를 테스트하도록 만들어야 합니다.

3단계: 각 판매 포인트에 맞는 가벼운 랜딩 페이지 준비하기

광고 클릭은 첫 번째 관심 신호일 뿐입니다. 진짜 검증은 랜딩 페이지에서 일어납니다.

광고 CTR이 높아도 사용자가 페이지에 들어온 뒤 아무 행동도 하지 않는다면, 광고는 클릭을 끌었지만 판매 포인트가 실제 의향으로 이어지지 않았다는 뜻일 수 있습니다.

판매 포인트 검증용 가벼운 랜딩 페이지는 복잡할 필요가 없습니다. 다음 모듈을 포함하는 것을 권장합니다.

1. Hero 제목: 현재 테스트하는 판매 포인트와 직접 연결됩니다
2. 한 문장 가치 제안: 제품이 누구의 어떤 문제를 해결하는지 설명합니다
3. 세 가지 핵심 이점: 현재 판매 포인트를 중심으로 전개하고 모든 기능을 쌓아두지 않습니다
4. 제품 스크린샷 / Demo / 프로토타입: MVP가 아직 완성되지 않았더라도 프로토타입 이미지를 사용할 수 있습니다
5. 주요 CTA: 예를 들어 대기자 명단 참여, 얼리 액세스 요청, Demo 체험
6. 사용자 피드백 입력 지점: 간단한 양식으로 더 깊은 수요를 수집합니다
7. FAQ: 가격, 출시 시점, 개인정보, 보안, 적합한 사용 사례를 답합니다

최소 실행 가능한 랜딩 페이지 템플릿

어디서부터 만들어야 할지 모르겠다면 다음 구조를 그대로 활용할 수 있습니다.

Hero:
[현재 판매 포인트 하나에만 대응하는 메인 제목]

부제목:
[제품이 누구를 위해, 어떤 상황에서, 어떤 문제를 해결하는지]

3가지 이점:
- 이점 1: 사용자에게 주는 구체적인 장점
- 이점 2: 사용자에게 주는 구체적인 장점
- 이점 3: 사용자에게 주는 구체적인 장점

증거 / 프로토타입:
[스크린샷, 프로토타입 이미지, Demo GIF 또는 현재 상태 설명. 예: "현재 비공개 테스트 중이며 10개 팀이 사용하고 있습니다"]

CTA:
[대기자 명단 참여하기 / Demo 체험하기 / 얼리 액세스 요청하기]

피드백 양식(3-4문항이면 충분하며 5문항을 넘기지 마세요):
1. 지금은 이 문제를 어떻게 해결하고 있나요?
2. 가장 힘든 부분은 무엇인가요?
3. 이 도구를 사용해 볼 의향이 있나요?
4. 이메일을 남겨주실 수 있나요?

핵심 원칙: 랜딩 페이지 하나에서는 판매 포인트 하나만 테스트해야 합니다. “시간 절약”과 “요구 발견”을 같은 페이지에 함께 쓰지 마세요. 판매 포인트가 섞이면 데이터 귀속이 불가능해지고, 사용자가 무엇에 끌렸는지 알 수 없습니다.

“반복 요구 발견”이라는 판매 포인트를 테스트한다고 가정하면 랜딩 페이지는 이렇게 설계할 수 있습니다.

Hero:

사용자가 진짜 원하는 것을 찾으세요

부제목:

AI로 흩어진 고객 피드백을 명확한 제품 인사이트, 반복 요청, 기능 우선순위로 바꾸세요.

이점:

- 비슷한 피드백을 자동으로 묶습니다
- 반복되는 고객 문제를 찾아냅니다
- 실제 사용자 신호를 바탕으로 기능 우선순위를 정합니다

CTA:

얼리 액세스 명단에 참여하기

피드백 양식:

- 지금은 고객 피드백을 어떻게 정리하고 있나요?
- 가장 시간이 많이 드는 부분은 무엇인가요?
- 반복 요청을 요약해 주는 도구에 비용을 지불할 의향이 있나요?
- 현재 어떤 도구를 사용하고 있나요?
- 얼리 액세스를 원한다면 이메일을 남겨 주세요.

이 피드백 입력 지점은 매우 중요합니다.

CTR은 사용자가 제목에 끌렸는지 알려줍니다. 피드백 양식은 사용자가 왜 관심을 가졌는지, 그리고 지금 정말 비슷한 문제가 있는지 알려줍니다.

초기 제품에서는 후자가 전자보다 더 가치 있는 경우가 많습니다.

피드백 양식을 통해 다음 내용을 파악할 수 있습니다.

• 사용자가 현재 피드백을 정리하는 방식
• 가장 고통스러운 단계
• 이 문제에 비용을 지불할 의향
• 현재 사용하는 도구
• 명확한 개선 필요가 있는지 여부

이 정보는 제품 판매 포인트가 성립하는지, 다음에 어떤 기능을 만들어야 하는지 판단하는 데 도움이 됩니다.

사용자 피드백 양식 작성률이 높고 답변이 구체적이라면 이 판매 포인트 뒤에 실제 수요가 있다는 뜻입니다. 반대로 거의 아무도 양식을 작성하지 않는다면 CTR이 높더라도 제목이 매력적일 뿐 제품 자체가 사용자를 움직이지 못했다는 의미입니다.

각 판매 포인트에 UTM 파라미터 추가하기

많은 사람이 놓치는 단계이지만, 실제로 “어떤 판매 포인트가 전환을 가져왔는지” 알 수 있는지를 결정합니다.

광고 관리자 화면에는 클릭 1000회가 보이고, 랜딩 페이지 양식에는 이메일 30개가 들어왔습니다. 하지만 UTM이 없다면 이 30개 이메일이 어떤 판매 포인트, 어떤 광고 형식, 어떤 지역에서 왔는지 판단할 수 없습니다. 데이터는 있지만 귀속이 없는 상태입니다.

판매 포인트마다 UTM 파라미터를 따로 설정하는 것을 권장합니다.

/landing/feedback-ai?utm_source=adsterra&utm_medium=social_bar&utm_campaign=value_test&utm_content=pain_time_saving
/landing/feedback-ai?utm_source=adsterra&utm_medium=social_bar&utm_campaign=value_test&utm_content=pain_find_requests
/landing/feedback-ai?utm_source=adsterra&utm_medium=social_bar&utm_campaign=value_test&utm_content=pain_roadmap

파라미터 설명:

• utm_campaign: 이번 실험 라운드 이름을 표시해 나중에 데이터를 필터링하기 쉽게 합니다
• utm_content: 서로 다른 판매 포인트를 구분합니다. 가장 중요한 필드입니다
• utm_medium: 광고 형식(social_bar / native / popunder)을 구분합니다
• utm_source: 트래픽 출처(adsterra)를 표시합니다

랜딩 페이지 CTA 클릭, 양식 제출, 이메일 리드 제출은 모두 원본 URL의 UTM 파라미터를 기록해야 합니다. 그래야 Google Analytics나 다른 분석 도구에서 판매 포인트별 전환 데이터를 나눠 볼 수 있습니다.

UTM이 없으면 광고와 전환 사이의 연결이 끊깁니다. UTM을 붙이면 모든 리드를 구체적인 판매 포인트까지 추적할 수 있습니다.

4단계: Adsterra로 소액 예산 Campaign 테스트 시작하기

여러 판매 포인트, 광고 소재, 랜딩 페이지를 준비했다면 Adsterra에서 Campaign을 만들고 소액 예산 테스트를 한 라운드 시작할 수 있습니다.

여기서 목표는 곧바로 규모 있는 전환을 노리는 것이 아니라 다음을 검증하는 것입니다.

• 어떤 판매 포인트가 더 쉽게 클릭되는지
• 어떤 랜딩 페이지가 더 많은 리드를 가져오는지
• 어떤 유형의 사용자가 피드백을 더 잘 남기는지
• 어떤 국가, 기기, 광고 형식의 성과가 더 좋은지

기본 테스트 설정은 다음과 같이 구성할 수 있습니다.

설정 항목	내용
테스트 목표	5개 판매 포인트 중 어떤 것이 클릭과 리드를 가장 잘 가져오는지 검증
광고 형식	Social Bar / Native / Popunder 중 제품과 테스트 목표에 맞게 선택
타기팅	목표 국가를 선택하거나 먼저 하나의 테스트 시장을 선택
기기	모바일과 데스크톱을 따로 관찰 가능
소재	판매 포인트마다 광고 변형 2-3개 준비
랜딩 페이지	핵심 판매 포인트마다 가벼운 랜딩 페이지 하나를 연결하거나 URL 파라미터로 출처 구분
예산	먼저 소액 예산으로 초기 데이터를 확보하고 성급히 확대하지 않음

Adsterra에서는 이렇게 진행할 수 있습니다.

1. Campaign 만들기
2. 광고 형식 선택(Social Bar, Native, Popunder 등)
3. 랜딩 페이지 URL 설정
4. GEO(국가/지역)와 기기 유형 선택
5. 여러 광고 제목, 설명, 이미지를 업로드
6. 예산과 입찰가 설정
7. 테스트 시작 후 데이터 대기

첫 테스트는 이렇게 구성할 수 있습니다

어디서부터 시작해야 할지 모르겠다면 아래의 1라운드 설정 템플릿을 바로 참고할 수 있습니다.

항목	권장 설정
테스트 목표	5개 판매 포인트 중 이메일 리드를 더 잘 가져오는 방향 찾기
광고 형식	먼저 Social Bar 또는 Native 중 하나를 선택하고 너무 많은 형식을 동시에 섞지 않기
GEO	먼저 1-2개 목표 시장을 선택해 데이터가 지나치게 분산되지 않게 하기
기기	모바일과 데스크톱을 따로 관찰하고 합치지 않기
소재	판매 포인트마다 제목 변형 2개, 총 10개 광고
랜딩 페이지	판매 포인트마다 URL 하나를 쓰거나 UTM 파라미터로 출처 구분
예산	소액 예산으로 먼저 흐름을 보고 한 번에 결론을 내리려 하지 않기
최소 관찰량	그룹마다 최소 100회 클릭을 쌓은 뒤 판단하기

이 설정은 최적해가 아니라 바로 시작할 수 있는 출발점입니다. 첫 번째 데이터 묶음을 확보한 뒤 결과에 따라 변수를 조정하면 됩니다.

첫 테스트라면 변수를 최대한 적게 유지하는 것이 좋습니다. 예를 들어 목표 지역과 기기를 먼저 고정하고, 판매 포인트만 다르게 테스트합니다. 국가, 광고 형식, 소재, 랜딩 페이지를 동시에 바꾸면 어떤 요소가 결과에 영향을 줬는지 판단하기 어렵습니다.

Adsterra 대시보드에서는 CTR, 전환, 지역별 성과, 기기별 성과를 확인할 수 있습니다. 이 데이터를 통해 어떤 판매 포인트가 더 효과적인지, 테스트 방향을 조정해야 하는지 판단할 수 있습니다.

여기서 목표는 실제 트래픽으로 제품 판매 포인트를 빠르게 검증하는 것이지, 곧바로 대규모 전환을 추구하는 것이 아닙니다.

이 단계에서 배우는 것이 버는 것보다 더 중요합니다.

5단계: 어떤 데이터를 봐야 하고 판매 포인트 성립 여부는 어떻게 판단할까요?

판매 포인트 검증에서는 CTR만 보면 안 됩니다.

CTR은 중요하지만 광고가 클릭을 끌어냈는지만 보여줍니다. 어떤 제목은 매우 매력적일 수 있지만 사용자가 페이지에 들어오자마자 떠난다면 제품 수요가 성립한다고 볼 수 없습니다.

더 좋은 방식은 데이터를 세 층으로 나누는 것입니다.

첫 번째 층: 관심 지표

지표	설명
Impression	광고가 얼마나 노출되었는지
CTR	사용자가 클릭할 의향을 보였는지
CPC	클릭 1회를 얻는 비용

이 층의 데이터는 이 판매 포인트가 주의를 끌 수 있는지 답합니다.

Adsterra 대시보드에서 이 데이터를 확인할 수 있습니다. 어떤 판매 포인트의 CTR이 다른 판매 포인트보다 뚜렷하게 높다면 이 방향의 광고 문구가 더 매력적이라는 뜻입니다. 하지만 CTR만 보는 것으로는 부족합니다.

두 번째 층: 의향 지표

지표	설명
Landing Page CTA Click	사용자가 추가 행동을 할 의향이 있는지
Waitlist Conversion	사용자가 이메일을 남길 의향이 있는지
Feedback Form Completion	사용자가 실제 수요를 표현할 의향이 있는지
Demo Request	사용자가 예약하거나 체험할 의향이 있는지

이 층의 데이터는 사용자가 정말 수요를 갖고 있는지 답합니다.

CTR은 높지만 전환이 낮다면 광고 제목은 매력적이지만 랜딩 페이지나 제품 자체가 사용자를 움직이지 못했다는 뜻입니다. CTR은 중간 수준이지만 전환이 높다면 사용자군이 더 정확하고 수요가 더 실제적이라는 뜻입니다.

이 층의 데이터가 판매 포인트 성립 여부를 판단하는 핵심입니다.

세 번째 층: 비즈니스 지표

지표	설명
CPA	유효 리드 1개를 확보하는 비용
Lead Quality	리드를 남긴 사용자가 목표 사용자군에 맞는지
Trial-to-Paid	이후 유료 전환 가능성이 있는지
ROI	투입 비용을 회수할 기회가 있는지

이 층의 데이터는 이 판매 포인트에 비즈니스 가치가 있는지 답합니다.

초기 테스트에서는 완전한 비즈니스 지표를 얻기 어려울 수 있지만, 최소한 CPA와 Lead Quality는 볼 수 있습니다. 어떤 판매 포인트가 가져오는 리드 비용이 매우 높고 사용자 품질도 기대와 맞지 않는다면 CTR이 높아도 계속 확대할 가치가 낮을 수 있습니다.

실제 판단 기준

아래 표를 참고할 수 있습니다.

데이터 성과	가능한 의미	다음 단계
CTR 낮음, 전환 낮음	판매 포인트나 사용자군이 맞지 않음	판매 포인트 또는 대상 사용자군 변경
CTR 높음, 전환 낮음	제목은 매력적이지만 랜딩 페이지나 제품 약속이 부족함	랜딩 페이지와 CTA 조정
CTR 중간, 전환 높음	사용자군이 더 정확하고 수요가 더 실제적임	테스트를 계속하고 적당히 확대
CPC 높음, 전환 낮음	트래픽 비용이 지나치게 높음	GEO, 광고 형식, 입찰가 조정
피드백 품질 높음	사용자가 명확한 문제를 갖고 있음	사용자 인터뷰 또는 제품 반복 개선

초기 테스트에서 반드시 완벽한 데이터를 추구할 필요는 없습니다. 더 중요한 것은 흐름입니다.

• 어떤 판매 포인트가 다른 것보다 뚜렷하게 높은가요?
• 어떤 사용자 피드백이 더 구체적인가요?
• 어떤 랜딩 페이지가 사용자의 이메일 제출을 더 잘 유도하나요?
• 어떤 방향에 콘텐츠, 개발, 광고 예산을 계속 투입할 가치가 있나요?

단일 지표만 보지 마세요. CTR, 전환율, 피드백 품질이 함께 어떤 판매 포인트를 확대할지 결정합니다.

6단계: 테스트 데이터를 ChatGPT에 피드백하고 다음 반복 개선으로 들어가기

첫 번째 테스트를 마친 뒤에는 CTR이 가장 높은 광고만 보지 마세요.

더 좋은 방법은 광고 데이터, 랜딩 페이지 데이터, 사용자 피드백을 정리한 뒤 ChatGPT에 회고 보조를 맡기는 것입니다.

ChatGPT에 데이터를 주기 전에 먼저 표로 정리하면 패턴을 더 쉽게 찾을 수 있습니다.

판매 포인트	CTR	리드 전환율	피드백 완료율	초기 판단
시간 절약	1.8%	3.2%	0.8%	클릭은 높지만 수요가 충분히 깊지 않아 랜딩 페이지 최적화 필요
반복 요구 발견	1.2%	6.5%	2.1%	전환이 더 강해 계속 확대할 가치 있음
제품 로드맵	0.9%	5.8%	1.7%	보조 판매 포인트로 테스트 가능
오판 줄이기	1.1%	4.4%	1.4%	사용자군을 세분화한 뒤 다시 판단 필요
팀 협업	0.6%	2.0%	0.5%	지금은 우선순위가 낮고 수요 신호가 약함

이 표가 말해주는 것은 분명합니다. “시간 절약”의 높은 CTR에 속지 말아야 합니다. CTR이 높다는 것은 제목이 매력적이라는 뜻일 뿐입니다. 리드 전환율과 피드백 완료율이 사용자가 정말 수요를 갖고 있는지 보여줍니다. “반복 요구 발견”은 종합 데이터가 더 강하고 계속 투자할 가치가 더 큽니다.

예를 들어 다음과 같은 프롬프트를 사용할 수 있습니다.

아래는 광고 플랫폼으로 제품 판매 포인트 5개를 테스트한 뒤 얻은 데이터입니다.

판매 포인트 A: 시간 절약
CTR: 1.8%
랜딩 페이지 전환율: 3.2%
피드백 양식 완료율: 0.8%

판매 포인트 B: 반복 요구 발견
CTR: 1.2%
랜딩 페이지 전환율: 6.5%
피드백 양식 완료율: 2.1%

판매 포인트 C: 제품 로드맵 생성
CTR: 0.9%
랜딩 페이지 전환율: 5.8%
피드백 양식 완료율: 1.7%

다음을 분석해 주세요.
1. 어떤 판매 포인트를 계속 테스트할 가치가 가장 큰가요?
2. 어떤 판매 포인트는 클릭만 끌고 수요는 강하지 않은가요?
3. 다음 라운드의 광고 제목은 어떻게 조정해야 하나요?
4. 랜딩 페이지는 어떻게 개선해야 하나요?
5. 서로 다른 목표 사용자군으로 나누어 계속 테스트해야 할까요?

ChatGPT는 다음과 같은 관점으로 빠르게 생각을 정리하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

• 어떤 판매 포인트가 넓은 일반 트래픽을 끌어오는지
• 어떤 판매 포인트의 전환이 더 강한지
• 다음 라운드 광고 문구를 어떻게 조정해야 하는지
• 랜딩 페이지가 가치를 더 명확히 설명해야 하는지
• 사용자를 더 세분화해 테스트해야 하는지

ChatGPT는 사람이 놓친 세부 사항을 짚어줄 수도 있습니다. 예를 들어 “시간 절약”은 CTR이 가장 높지만 전환율이 가장 낮으므로, 이 판매 포인트가 넓은 관심은 끌지만 수요가 충분히 명확하지 않다고 해석할 수 있습니다. 반면 “반복 요구 발견”은 CTR이 아주 높지는 않지만 전환율과 피드백 완료율이 높아, 뒤에 실제 수요가 있다고 볼 수 있습니다.

하지만 최종 판단은 여전히 사람이 내려야 합니다.

AI는 회고 속도를 높여줄 수 있지만, 실제 제품 비용, 사용자 품질, 가격 전략, 장기 계획을 알지는 못합니다.

따라서 ChatGPT를 의사결정자가 아니라 분석 보조자로 다루는 것이 좋습니다.

ChatGPT의 분석을 받은 뒤에는 제품에 대한 자신의 이해와 결합해 다음 단계를 결정해야 합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 성과가 좋은 판매 포인트 계속 확대
• 성과가 보통인 판매 포인트의 문구와 랜딩 페이지 조정
• 성과가 낮은 판매 포인트 포기
• 새로운 사용자 세그먼트 테스트 설계
• 피드백 양식 내용을 바탕으로 제품 반복 개선

이렇게 한 라운드를 돌면 어떤 판매 포인트가 더 효과적인지뿐 아니라 왜 효과적인지, 다음에 무엇을 해야 하는지도 알 수 있습니다.

이것은 한 번의 베팅이 아니라 지속적인 학습과 조정입니다.

이 프로세스는 어떤 제품과 팀에 적합할까요?

이 방법은 판매 포인트 검증이 필요한 모든 제품에 적합합니다. 독립 개발자에게만 맞는 방식이 아닙니다.

일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

• SaaS 제품
• AI 도구
• 모바일 앱
• 브라우저 확장 프로그램
• 개발자 도구
• 콘텐츠 제품
• 온라인 강의
• 템플릿 패키지
• Newsletter
• Affiliate offer
• 새 기능 출시 전 포지셔닝 테스트

특히 다음 단계에 적합합니다.

• MVP 단계
• 정식 출시 전
• 제품 포지셔닝을 다시 잡을 때
• 새 시장을 테스트할 때
• 새 랜딩 페이지를 공개하기 전
• 광고를 대규모로 집행하기 전
• 팀이 핵심 판매 포인트를 두고 의견이 갈릴 때

물론 적합하지 않은 경우도 있습니다.

제품에 기본 설명이 없고, 랜딩 페이지도 없고, 사용자 피드백을 받을 방법도 없다면 광고 테스트는 예산을 낭비하기 쉽습니다.

광고 한 세트로 곧바로 돈을 벌고 싶을 뿐이고 반복 개선을 준비하지 않았다면 이 프로세스도 맞지 않습니다.

이 방식의 가치는 학습에 있지, 한 번에 정답을 맞히는 데 있지 않습니다.

소액 예산 테스트로 배운 내용은 이후 대규모 집행에서 더 현명한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 처음부터 큰 예산으로 무작정 집행하면 자금을 낭비하기 쉽고 회고도 어렵습니다.

AI와 광고 테스트를 사용할 때 무엇을 주의해야 할까요?

마지막으로 미리 짚어야 할 위험이 몇 가지 있습니다.

AI 출력을 사실로 받아들이지 마세요

ChatGPT는 판매 포인트와 문구 생성에 도움을 줄 수 있지만 시장 규모, 경쟁 제품 데이터, 가격, 정책, 광고 규칙이 관련되면 여전히 사람이 직접 확인해야 합니다.

특히 광고 집행 상황에서는 AI가 증명할 수 없는 데이터를 마음대로 만들어내게 해서는 안 됩니다.

예를 들어 ChatGPT는 “이 시장 규모는 XXX억 달러입니다”라고 말할 수 있지만, 직접 확인해야 합니다. “경쟁 제품 A의 가격은 XXX입니다”라고 말할 수도 있지만 그 숫자는 정확하지 않을 수 있습니다. “이 광고 형식의 효과가 가장 좋습니다”라고 말하더라도 실제 테스트로 검증해야 합니다.

AI는 방향을 제시하고, 검증은 사람이 책임져야 합니다.

민감한 정보를 입력하지 마세요

다음 내용은 AI에 직접 제공하지 마세요.

• 광고 계정 비밀번호
• API Key
• 고객 개인정보
• 공개되지 않은 재무 데이터
• 내부 사업 계획

데이터 분석이 필요하다면 먼저 비식별 처리하고 필요한 필드만 남기는 것이 좋습니다.

예를 들어 사용자 피드백 데이터에서 민감한 정보를 제거하고 피드백 내용과 기본 정보만 남긴 뒤 ChatGPT에 분석을 맡길 수 있습니다. 이렇게 하면 AI의 분석 능력을 활용하면서도 개인정보를 보호할 수 있습니다.

작은 표본은 방향만 제공합니다

소액 예산 테스트는 흐름을 발견하는 데 적합하지만, 수십 번의 클릭을 최종 결론으로 받아들이면 안 됩니다.

어떤 판매 포인트의 성과가 괜찮다면 표본을 더 키우고 더 세밀한 그룹 테스트를 이어가야 합니다.

예를 들어 5개의 판매 포인트를 테스트했는데 각 판매 포인트가 클릭 50회만 얻었다고 가정해 보겠습니다. 이 표본은 너무 작아 정확한 판단을 내리기 어렵습니다. 더 나은 방식은 먼저 흐름을 보고, 그다음 예산을 늘려 더 큰 표본을 확보하는 것입니다.

광고 클릭은 실제 수요와 같지 않습니다

높은 CTR은 제목이 매력적이라는 뜻일 수 있습니다.

진짜 가치 있는 것은 리드 제출, 피드백, 가입, 체험 사용, 이후 유료 전환입니다.

자극적인 제목의 광고는 CTR이 높을 수 있지만, 사용자가 랜딩 페이지에 들어오자마자 떠난다면 광고가 호기심만 끌었을 뿐 제품 자체가 실제 수요를 충족하지 못했다는 의미입니다.

단순한 클릭률이 아니라 전환율, 피드백 품질, 이후 행동에 집중해야 합니다.

과장된 약속을 하지 마세요

광고 문구와 랜딩 페이지는 사실에 기반해야 합니다. 보장할 수 없는 수익, 효과, 결과를 약속하지 마세요.

단기적으로 과장된 문구는 클릭률을 높일 수 있지만 장기적으로는 사용자 신뢰를 해칩니다.

예를 들어 이를 뒷받침할 데이터가 없다면 “이 도구를 쓰면 시간을 90% 절약할 수 있습니다”라고 쓰지 마세요. 실제 사용자 피드백 데이터가 없다면 “사용자 만족도 100%“라고 쓰지 마세요.

정직하게 표현하고 실제 데이터로 약속을 뒷받침하세요. 이는 광고 규정 준수에도 맞고 장기적인 사용자 신뢰를 쌓는 데도 도움이 됩니다.

정리

제품 판매 포인트는 팀 내부 토론만으로 결정해서는 안 됩니다.

더 좋은 방법은 이를 검증 가능한 실험으로 바꾸는 것입니다.

ChatGPT로 여러 판매 포인트 가설 생성 → 판매 포인트를 광고 문구와 랜딩 페이지로 전환 → Adsterra로 실제 트래픽 테스트 → CTR, 리드 전환율, 피드백 품질 관찰 → 데이터를 바탕으로 다음 반복 개선 진행.

이 프로세스에서:

• ChatGPT는 속도를 제공해 테스트 소재를 빠르게 만들도록 돕습니다
• Adsterra는 실제 트래픽을 제공해 가설 검증을 돕습니다
• 랜딩 페이지는 사용자 의향을 수집해 수요 강도를 판단하게 해줍니다
• 최종 판단은 사람이 담당하며 어떤 판매 포인트를 확대할지 결정합니다

MVP, SaaS, 모바일 앱, 도구형 사이트, 콘텐츠 제품에서 이 프로세스의 의미는 한 번의 테스트로 완벽한 답을 찾는 데 있지 않습니다. 모든 홍보 활동을 학습 가능하고, 회고 가능하며, 조정 가능한 실험으로 만드는 데 있습니다.

제품 판매 포인트가 성립하는지 확신이 없다면 문서 안에서만 토론하지 마세요.

그것을 광고로 작성해 실제 사용자 앞에 놓고, 데이터가 첫 번째 답을 주게 하세요.

최종 실행 체크리스트

지금 제품 홈페이지에서 어떤 판매 포인트를 앞세워야 할지 고민 중이라면 먼저 문구 10개를 다시 쓰지 마세요. 판매 포인트 가설 3-5개를 꺼내고, 소액 예산 Campaign 한 라운드로 첫 번째 실제 피드백을 얻은 뒤 다음 단계를 결정하세요.

판매 포인트 검증을 시작하려면 다음 단계로 진행할 수 있습니다.

1. 검증할 제품과 목표 사용자를 정합니다
2. ChatGPT로 서로 다른 판매 포인트 가설 5개를 만듭니다
3. 각 판매 포인트를 광고 제목과 설명으로 전환합니다
4. 각 판매 포인트에 맞는 가벼운 랜딩 페이지를 준비합니다. Hero, 이점, CTA, 피드백 양식을 포함합니다
5. Adsterra에서 Campaign을 만들고 광고 형식, GEO, 기기, 예산을 선택합니다
6. 테스트를 시작하고 데이터가 쌓일 때까지 기다립니다
7. CTR, 전환율, 피드백 품질, 리드 비용을 분석합니다
8. 데이터를 ChatGPT에 피드백하고 다음 반복 개선으로 들어갑니다
9. 데이터를 기준으로 특정 판매 포인트를 계속 확대할지, 조정할지, 포기할지 결정합니다

기억하세요. 이것은 한 번의 베팅이 아니라 지속적인 학습과 반복 개선입니다. 모든 테스트는 사용자가 실제로 무엇을 중요하게 여기는지 더 잘 이해하게 해주며, 이후 제품 개발과 홍보에서 더 현명한 결정을 내리도록 도와줍니다.

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첫 번째 판매 포인트 검증을 시작할 준비가 되었나요?

Adsterra는 여러 광고 형식을 지원하고 국가와 기기 기준으로 유연하게 타기팅할 수 있어 소액 예산으로 빠르게 데이터를 확인하기 좋습니다. 광고주 계정을 등록하면 바로 첫 번째 Campaign을 만들고 실제 트래픽으로 제품 판매 포인트를 검증할 수 있습니다.

지금 Adsterra 광고주 계정 등록하기 →