modu-ai/pixel-audit
| 메타·구글 광고 추적 픽셀이 제대로 설치됐는지 점검하고, 광고비를 새게 만드는 설정 실수와 고객 데이터 활용도를 진단한 리포트를 만들어 드립니다.
npx skills add https://github.com/modu-ai/cowork-plugins --skill pixel-audit
3rd party 쿠키 종료 시대(애플 ATT + 구글 쿠키 종료)에 1st party 데이터를 가진 브랜드 vs 없는 브랜드의 광고 효율 차이가 점점 벌어집니다. 본 스킬은 그 격차를 측정·진단합니다.
책임 한 줄: 메타·구글 픽셀 설치 상태 + 1st Party 데이터 + Lookalike 씨앗 품질 진단 → 개선 우선순위 자동 생성.
이미 산 사람에게 "아직 구매 안 하셨나요?" 광고를 계속 보내는 것.
진단: 메타 광고 관리자 → 광고 세트 → 오디언스 제외에 Purchase 이벤트 30일 트리거 추가 여부.
ViewContent·AddToCart에 상품 ID와 가격 파라미터를 붙여야 동적 광고(DPA)가 작동.
진단 코드:
// ❌ 잘못된 예
fbq('track', 'ViewContent');
// ✅ 올바른 예
fbq('track', 'ViewContent', {
content_ids: ['SKU123'],
content_type: 'product',
value: 19800,
currency: 'KRW'
});
픽셀만으로는 iOS 사용자의 전환 추적이 불완전. 서버 사이드 전환 API(CAPI)를 같이 설치 필수.
iOS 14.5+ 이후:
| 데이터 | 활용 강도 | 활용 방법 |
|--------|----------|----------|
| 이메일·전화번호 | 가장 강력 | 뉴스레터·구매·이벤트로 수집 → 메타·구글 업로드 → 커스텀 오디언스 + Lookalike 씨앗 |
| 픽셀 이벤트 데이터 | 강함 | PageView → ViewContent → AddToCart → InitiateCheckout → Purchase 5단계 |
| 구매·CRM 데이터 | 매우 강함 | 재구매 주기 예측, VIP 세그먼트, 휴면 고객 재활성 |
Lookalike의 품질 한계 = 씨앗 데이터의 품질 한계.
| 씨앗 데이터 | Lookalike 품질 |
|------------|---------------|
| 전체 방문자 | 낮음 (구매 의도 없는 사람 포함) |
| 장바구니 추가자 | 중 |
| 구매자 전체 | 높음 |
| VIP 구매자 (상위 20%) | 최고 ⭐ |
1. VIP 구매자(상위 20%) 데이터 추출 (LTV·구매 횟수·평균 객단가 상위)
2. 메타에 커스텀 오디언스 업로드
3. Lookalike 생성 (유사도 1~3%부터 시작 → 포화되면 확장)
4. 기존 고객 반드시 제외
5. 월 1회 이상 씨앗 데이터 최신 상태 업데이트
[Step 1] 사이트 URL + 광고 채널 사용 여부 입력
↓
[Step 2] A. 메타 픽셀 / B. 구글 픽셀 / C. 1st Party / D. Lookalike 4영역 점검
↓
[Step 3] 영역별 점수 산출 (100점 만점)
↓
[Step 4] Phase 1 (즉시) / Phase 2 (단계적) / Phase 3 (최적화) 우선순위 자동 분류
↓
[Step 5] 진단 보고서 출력 + (선택) moai-marketing:campaign-planner·moai-commerce:marketplace-coupang-ads 체이닝
픽셀, 메타 픽셀, 구글 픽셀, 페이스북 픽셀, CAPI, 전환 API, Lookalike, 유사 타겟, 1st Party 데이터, VIP 구매자, 이메일 리스트, 커스텀 오디언스, iOS 전환 손실, AEM, Aggregated Event
| 항목 | 필수 | 예시 |
|------|------|------|
| 사이트 URL | 필수 | https://example.com |
| 메타 광고 사용 여부 | 필수 | Yes/No |
| 구글 광고 사용 여부 | 필수 | Yes/No |
| 이메일 리스트 보유 | 권장 | 5,000개 |
| 현재 사용 중인 픽셀·도구 | 권장 | 메타 픽셀·GA4·CAPI 등 |
## 픽셀·1st Party 데이터 진단 결과
### 📊 점수
- 메타 픽셀: 60/100
- 구글 GA4: 70/100
- 1st Party 데이터: 30/100 ⚠️
- Lookalike: 미구축 ⚠️
- **종합 점수: 53/100 (C)**
### 🔴 즉시 수정 (Phase 1, 1주)
1. CAPI 미설치 → iOS 전환 30% 손실 추정
2. VIP 씨앗 Lookalike 미구축 → Cold 광고비 효율 손실
3. 이메일 리스트 메타 업로드 미시행
### 🟡 단계적 개선 (Phase 2, 1개월)
4. ViewContent 이벤트 파라미터 보강
5. Enhanced Conversions 활성화
### 🟢 최적화 (Phase 3, 분기)
6. 코호트 분석 + LTV/CAC 측정 자동화
pixel-audit (본 스킬, 픽셀·1st Party 인프라 진단)
↓ Phase 1 즉시 수정 후
moai-marketing:campaign-planner (인프라 기반 캠페인 기획 + 9 인지 편향 적용)
↓ 메타·구글 광고 운영 시
moai-marketing:sns-content (채널별 심리 상태 매트릭스 + CAPI 검증)
↓ 쿠팡 광고는 별도로
moai-commerce:marketplace-coupang-ads (메타·구글 픽셀 아닌 쿠팡 전용 자동규칙)
> 진단 보고서의 서술형 텍스트는 발행 전 moai-core:ai-slop-reviewer → moai-content:humanize-korean으로 후처리합니다. 점수·체크리스트 표는 대상이 아닙니다.
| 페어 스킬 | 차이 |
|----------|------|
| moai-marketing:performance-report | GA4·메타·네이버 ROAS 종합 분석 (본 스킬은 픽셀·데이터 인프라 검증) |
| moai-marketing:campaign-planner | 캠페인 기획·운영 (본 스킬은 데이터 인프라 진단) |
| moai-commerce:marketplace-coupang-ads | 쿠팡 광고 (본 스킬은 메타·구글 픽셀) |
Take modu-ai/pixel-audit from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the
same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.