GA4 + GPT로 관심사 예측하는 프롬프트 설계 – 사용자 행동 기반 개인화 시작하기

GA4 + GPT로 관심사 예측하는 프롬프트 설계 – 사용자 행동 기반 개인화 시작하기

사용자 행동 데이터가 쌓였다면, 이제는 한 발 더 나아가야 합니다.
👉 “이 사용자는 어떤 관심사를 가졌을까?”를 예측해야
더 정밀하고 반응 좋은 추천 시스템을 만들 수 있습니다.

이번 글에서는
✅ GA4 등에서 수집한 행동 데이터를 바탕으로
✅ ChatGPT를 활용해 사용자 관심사를 자동으로 예측하는 프롬프트 설계법을 소개합니다.

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✅ 사용자 관심사 예측이 왜 중요한가?

이유 설명

초개인화 타겟팅	나만을 위한 추천 콘텐츠/제품 제공 가능
콜드 스타트 극복	행동 데이터가 적은 신규 사용자 분석 가능
CRM 개인화 강화	관심사 기반 이메일/메시지 발송 가능
UX 개선	개인별 첫 화면/메뉴 구성 최적화 가능

📌 “상품 추천”만으로는 부족합니다.
사용자의 “관심 키워드 맥락”까지 이해해야 진짜 개인화가 됩니다.

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✅ GA4 행동 데이터 예시 (입력 데이터)

user_id 행동 이벤트 클릭한 카테고리 페이지 체류 시간 스크롤 깊이

A123	클릭	스킨케어, 저자극 제품	2분 30초	90%
B456	조회만	뷰티 트렌드 기사	45초	50%
C789	클릭 + 장바구니	비건 화장품, 민감성 케어	3분 10초	95%

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✅ 관심사 예측용 GPT 프롬프트 설계

🔹 기본 버전

너는 데이터 기반 개인화 마케팅 전문가야.  
아래 사용자의 행동 데이터를 기반으로,  
이 사용자가 관심을 가질만한 키워드/주제 3개를 예측해줘.  
추가로 어떤 타입의 콘텐츠를 추천하면 좋을지도 제안해줘.

[사용자 행동 데이터 입력]

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🔹 심화 버전 (성향까지 분석)

너는 개인화 추천 전문가야.  
아래 사용자의 행동 로그를 분석해서,  
- 관심 키워드 Top 3  
- 예상 소비 성향 (가성비 중심 / 품질 중시 / 트렌드 민감형 등)  
- 추천할 콘텐츠 유형 2가지  
를 구분해서 정리해줘.

[사용자 행동 데이터 입력]

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✅ 실전 예시 (프롬프트 적용 결과)

입력 데이터 요약

스킨케어 제품 클릭 + 장바구니 추가, 민감성 피부 키워드 페이지 2개 열람, 체류 3분 이상

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📋 GPT 출력 예시:

• 관심 키워드: 민감성 피부, 저자극 스킨케어, 비건 화장품
• 소비 성향: 품질 중시형, 성분 중심 비교
• 추천 콘텐츠:
  • "민감성 피부를 위한 비건 스킨케어 추천 가이드"
  • "저자극 클렌저 TOP 5 비교 리뷰"

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✅ 실무 자동화 워크플로우 (Make 예시)

반응형

1. GA4 or CRM에서 주간 사용자 행동 데이터 추출
↓  
2. Make에서 GPT API 호출 (프롬프트 적용)
↓  
3. 예측된 관심사/소비 성향 → CRM 사용자 프로필 업데이트
↓  
4. 개인화 마케팅 콘텐츠 자동 발송 (뉴스레터, 푸시 알림 등)

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✅ 관심사 기반 개인화 추천 시 주의사항

체크 포인트 이유

데이터 최신성 유지	3~6개월 내 행동 반영 (취향은 바뀜)
성향 예측 정확도 개선	일정량 이상 행동 데이터 확보 필요
추천 결과 A/B 테스트	개인화 추천이 항상 전환으로 이어지는지 검증 필요

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✅ 마무리하며

이제 단순히 "이 상품을 봤다"를 넘어
**“이 사용자는 이런 관심을 가지고, 이런 콘텐츠를 좋아할 가능성이 있다”**를
AI가 예측할 수 있는 시대입니다.

사용자 행동 데이터 + GPT를 연결하면,
마케터는 개인화 추천을 더 빠르고, 더 정교하게 운영할 수 있습니다.

다음 글에서는
Make를 활용해 GPT 기반 추천 콘텐츠를 자동 발송하는 시스템을 실제로 구축하는 방법을 소개하겠습니다.

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✅ 다음 편 예고

👉 4편. Make를 활용한 추천 콘텐츠 자동 발송 시스템 만들기

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