사이드 프로젝트로 업무 자동화해 효율 높이기

정확한 사용자 행동 데이터 수집을 위해 Google Tag Manager(GTM) 에서 태그, 트리거, 변수 설정을 수작업으로 반복해야 했고, 그 과정에서 이벤트 누락과 파라미터 오탈자가 자주 발생했다. 이벤트 이름과 조건, 파라미터는 Google 스프레드시트로 관리하고 있었는데, 한 페이지에만 50개 이상 이벤트가 정의되는 경우도 있어 수동 관리의 한계가 분명했다.

이 문제를 해결하기 위해 텍소노미 기반의 GTM 자동화 도구를 직접 만들었다. 처음에는 스프레드시트 내용을 그대로 복사해 붙여넣고 JSON으로 변환하는 방식이었지만, 범위 오류나 텍스트 형식 문제를 디버깅하기 어려워서 Google Sheets API로 스프레드시트 범위를 읽어 JSON으로 변환하는 구조로 바꿨다.

GTM 요소 생성에는 Google Tag Manager API를 사용했다. 다만 API 호출에는 분당 제한이 있어서 요청을 단위별로 나눠 처리했고, 429 Too Many Requests가 발생하면 5초 대기 후 재시도하는 로직을 넣어 안정성을 확보했다.

도구별 템플릿도 따로 설계했다.

• Mixpanel, GA4, Hackle 등 서비스마다 GTM 태그 JSON 구조가 달라서 각 유형별 템플릿을 분리했다.
• GTM의 컨테이너 내보내기 기능으로 JSON 구조를 분석해 템플릿에 반영했다.
• 추후 새로운 도구가 추가돼도 템플릿만 정의하면 확장할 수 있게 만들었다.

생성 전후를 확인할 수 있도록 react-data-table-component로 간단한 테이블 UI도 붙였다. 별도 검색 기능은 없지만, 변경 전후 데이터를 한눈에 비교하기에는 충분했다. 이미 생성된 태그가 있을 때는 단순 수정이 아니라 텍소노미 기준으로 전체를 최신화하는 방식을 택했고, GTM의 diff 기능으로 게시 전에 변경 내용을 검토할 수 있게 했다.

결과는 분명했다.

• 작업 속도 60배 향상: 50개 이벤트 세팅이 약 1시간에서 1분으로 줄었다.
• 데이터 정확성 향상: 오타와 누락을 텍소노미 기반 자동화로 방지했다.
• 협업 효율 증가: 기획자는 텍소노미만 작성하고, 개발자는 도구를 실행하는 흐름으로 단순화됐다.
• 대규모 태그 이관 해결: GTM 컨테이너 용량이 99%에 도달한 상황에서도 안정적으로 이관 작업을 마쳤다.

핵심 메시지는 거창한 시스템이 아니라, 문제를 정확히 정의하고 작게 해결하는 도구만으로도 큰 효용을 만들 수 있다는 점이다. AI가 빠르게 발전하는 지금, 막연한 두려움보다 “우리가 해결할 수 있는 문제는 무엇인가”에 집중하는 시간이 더 가치 있으며, 그 결과가 동료의 시간을 아껴준다면 충분히 의미가 있다.