강의 개요

이 강의에서는 ‘AI 상세페이지 버전3’의 전체 자동화 워크플로우를 한 번에 조망합니다.
폼에서 상세페이지 이미지를 입력받는 순간부터 Supabase 저장, ChatGPT 이미지 분석/구조화, Google Sheets 업데이트,
섹션별 프롬프트 생성, 7개 이미지 잡 생성/업로드, URL 취합, 최종 시트 반영까지
끝까지 이어지는 파이프라인을 전체 관점에서 정리하는 오버뷰 강의입니다.

주요 내용

1) 전체 플로우의 큰 그림
- AI가 여러 번 들어가는 이유(분석/생성 단계)와, 이미지 처리 단계가 반복되는 구조를 “긴 플로우” 기준으로 이해합니다.

2) 입력 폼 설계: 이미지 2종 분리 업로드
- (1) 기존 상세페이지 전체 이미지
- (2) 제품이 들어간 섹션 이미지 1장
- 전체 상세페이지는 항상 필요하지 않고, 넣으면 무거워지는 문제를 피하기 위해 분리합니다.
- 긴 상세페이지 이미지를 잘라서 쓰기 위한 ‘재단(컷/정리) 로직’도 별도 흐름으로 준비합니다.

3) Supabase 저장: 입력값을 항상 보관하는 구조

- 폼 입력을 받은 뒤 Supabase에 저장해 이후 단계에서 반복 재사용 가능한 형태로 만듭니다.

4) ChatGPT(5.2) 이미지 분석 & 핵심 정보 추출 레시피

- 업로드된 상세페이지 이미지를 기반으로 제품/구매전환 요소를 구조적으로 추출합니다.
- 예: 제품 식별정보, 문제·욕구·약속, 작동원리/차별점, 베네핏, 믿을 이유, 리뷰, 수치 근거,
권위/신뢰 요소, 예상 불안과 답변, 오퍼/옵션(있으면), 개런티/사용법, 톤·비주얼 메타 등

5) 추출 결과 후처리 + Google Sheets 업데이트

- ChatGPT 출력(JSON 텍스트)을 객체화해 다루기 쉽게 만든 뒤, 시트에 지속 업데이트합니다.

6) 섹션별 생성 전략(7개 섹션)

- 한 번에 통으로 만들지 않고 섹션별로 프롬프트를 따로 생성해 결과물을 풍성하게 만듭니다.|
- 예: 훅 → 공감 → 해결/차별점 → 입증 → 구매결정(오퍼) → 불안요소 정리/푸시 → 마지막 신뢰
- 필요 시 7~8개 등으로 유연하게 조정 가능합니다.

7) 7개 이미지 생성 잡(Build Seven Image Jobs) 구성

- 섹션별 7개 아이템을 만들어 7장의 이미지 생성이 “반복(아이템)” 구조로 돌아가게 설계합니다.

8) 제품 이미지 처리의 핵심 포인트

- 제품 이미지는 Supabase에서 불러와 7개 아이템 각각에 붙여 “1개씩” 보내는 방식으로 안정성을 확보합니다.

9) 결과 이미지 저장 & URL 확보(Drive 옵션 포함)

- 생성 이미지를 Drive(또는 다른 스토리지)에 올린 뒤, URL을 확보하는 단계가 필요합니다.
- Drive는 기본적으로 ‘바로 쓰는 이미지 URL’이 매끄럽지 않아 URL을 받아오는 로직/코드가 추가됩니다.

10) URL 취합(Aggregate) → Google Sheets 최종 반영

- 7개 이미지 URL을 다시 하나로 묶어 시트에 업데이트하고, 시트에서 클릭해 최종 상세페이지 결과를 확인합니다.