OpenAI: 텍스트 생성

OpenAI: 텍스트 생성을 사용하여 Journey 중간에 OpenAI 모델에게 짧은 텍스트를 요청한 다음, 나중에 푸시, 이메일 또는 SMS에서 재사용할 수 있습니다. 이 지점은 자체 OpenAI API 키로 인증하며, 설정의 다른 곳에 구성된 계정 수준 통합을 사용하지 않습니다.

일반적인 사용 사례:

• 메시지 라인 개인화: 여행자의 태그에서 한 줄짜리 후크를 작성한 다음, 동적 콘텐츠를 사용하여 다음 푸시나 이메일에 삽입합니다.
• 전송 전 요약: 마지막 주문이나 브라우징 카테고리와 같은 몇 가지 태그를 템플릿이 표시할 수 있는 짧은 자연어 라인으로 변환합니다.
• 문구 다양화: 여행자가 통과할 때마다 동일한 텍스트를 보지 않도록 매 실행마다 약간 다른 표현을 요청합니다.

지점 구성하기

1. 왼쪽 패널의 Integrations 섹션에서 OpenAI: 텍스트 생성을 캔버스로 드래그합니다.
2. 지점을 더블 클릭하고 **단계 이름(Step Name)**을 입력합니다.
3. OpenAI API 키에 OpenAI API 키를 입력합니다. 이 키는 웹훅 비밀 헤더처럼 마스킹되어 저장됩니다.

4. 모델에서 사용할 OpenAI 모델을 선택합니다. 기본값은 gpt-5-mini입니다.

   • gpt-5-nano 및 gpt-5-mini: 둘 다 지점의 10초 시간 초과 내에 잘 응답합니다.
   • gpt-5: 긴 프롬프트에서는 시간 초과에 가깝게 실행될 수 있습니다. 작은 모델보다 토큰당 비용이 더 많이 듭니다.

   모든 호출은 이 단계에 도달하는 모든 여행자에 대해 사용자 자신의 OpenAI 키에 요금을 청구합니다.

5. 프롬프트에 모델이 생성하기를 원하는 내용을 작성합니다. 웹훅 본문과 동일한 매크로를 사용하며, 예를 들어 {{device:hwid}}와 같습니다.

6. 저장을 클릭합니다.

추론은 최소로 설정되고 응답은 약 300 토큰(대략 짧은 단락)으로 제한되어 요청이 웹훅 시간 초과 내에 유지되도록 합니다. 짧은 것을 요청하세요. 더 길거나 상세한 프롬프트는 더 많은 응답 공간을 얻지 못합니다.

응답

여행자는 캔버스에서 다음에 연결하는 단계로 계속 진행합니다.

단계 실행 후 속성

속성	내용
llm_text	생성된 텍스트
llm_input_tokens	요청 입력에 대한 토큰 수
llm_output_tokens	요청 출력에 대한 토큰 수

이후 단계에서 llm_text 사용 방법

• 푸시, 이메일 또는 SMS에 삽입: 동적 콘텐츠를 사용합니다.
• 조건 분할로 분기: 먼저 사용자 프로필 업데이트를 사용하여 태그에 저장한 다음, 해당 태그에서 분할합니다.

실패 및 예기치 않은 응답

요청이 실패하면 여행자는 Journey에서 제외됩니다. 오류 및 실패한 요청을 참조하세요.

응답이 돌아왔지만 예상과 다른 경우 여행자는 Journey에 남아 있습니다:

• 300 토큰 제한으로 텍스트 잘림: llm_text는 잘린 텍스트를 포함합니다.
• 모델이 답변을 거부함: llm_text는 대신 응답한 내용을 포함합니다.

예시 시나리오: OpenAI로 브라우저 이탈 이메일 라인 초안 작성하기

한 팀이 브라우저 이탈 이메일을 일반적인 “돌아오세요” 제목 대신 방문자가 본 특정 제품에 대한 라인으로 시작하기를 원합니다.

1. 트리거 기반 진입 요소를 추가하고 ProductViewedNoPurchase 이벤트에서 실행되도록 설정합니다.
2. 바로 뒤에 OpenAI: 텍스트 생성을 추가합니다. 프롬프트에 {{tag:Last Viewed Product}}을(를) 보고 구매하지 않은 쇼핑객에게 추천하는 짧은 한 문장을 작성하세요.라고 작성합니다.
3. 바로 뒤에 이메일 보내기 단계를 추가하고, 동적 콘텐츠를 사용하여 이메일 본문에 llm_text를 삽입합니다.

이것이 실행되면 각 방문자는 전체 세그먼트에 대한 하나의 일반적인 라인 대신 자신이 본 정확한 제품에 대한 이메일 시작 라인을 받게 됩니다.