생성형 AI와 사용자 행동 데이터로 웹 페이지 요소 개선하기

import openai openai.api_key = 'YOUR_API_KEY' def generate_event_tracking_code(event_type, element_id): prompt = f""" 웹 페이지에서 '{element_id}' 요소에 대한 '{event_type}' 이벤트를 추적하고, 발생한 이벤트 데이터를 '/track_event' 엔드포인트로 POST 요청을 보내는 자바스크립트 코드를 작성해줘. 데이터에는 이벤트 타입, 타임스탬프, 요소 ID가 포함되어야 해. """ response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=200, temperature=0, ) return response.choices[0].text.strip() # 예시 사용 event_type = 'click' element_id = 'submitButton' code = generate_event_tracking_code(event_type, element_id) print(code)

// 'submitButton' 요소에 대한 'click' 이벤트 추적 document.getElementById('submitButton').addEventListener('click', function(event) { var data = { eventType: 'click', timestamp: new Date().toISOString(), elementId: 'submitButton' }; fetch('/track_event', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify(data) }); });

def generate_log_parser_code(log_format): prompt = f""" Apache 서버 로그 형식 '{log_format}'을 파싱하여 IP, 타임스탬프, 요청 메서드, URL, 상태 코드를 추출하는 파이썬 코드를 작성해줘. """ response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=300, temperature=0, ) return response.choices[0].text.strip() # 예시 사용 log_format = '%h %l %u %t "%r" %>s %b' code = generate_log_parser_code(log_format) print(code)

import re log_pattern = re.compile(r'(?P<ip>\S+) \S+ \S+ \[(?P<timestamp>.+?)\] "(?P<method>\S+) (?P<url>\S+) \S+" (?P<status>\d{3}) \S+') with open('access.log', 'r') as f: for line in f: match = log_pattern.match(line) if match: data = match.groupdict() print(f"IP: {data['ip']}, Timestamp: {data['timestamp']}, Method: {data['method']}, URL: {data['url']}, Status: {data['status']}")

import openai def generate_anomaly_detection_code(): prompt = """ 실시간으로 들어오는 사용자 행동 데이터 스트림에서 이상치를 감지하는 파이썬 코드를 작성해줘. 데이터는 이벤트 타입, 타임스탬프, 사용자 ID로 구성되어 있고, 통계적 방법을 사용하여 이상치를 식별해야 해. """ response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=500, temperature=0, ) return response.choices[0].text.strip() code = generate_anomaly_detection_code() print(code)

def generate_kpi_recommendations(website_type): prompt = f""" '{website_type}' 유형의 웹 사이트에 적합한 핵심 성과 지표(KPI)를 5가지 추천하고, 각각에 대한 설명을 제공해줘. """ response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=500, temperature=0, ) return response.choices[0].text.strip() # 예시 사용 website_type = '전자상거래 사이트' kpi_recommendations = generate_kpi_recommendations(website_type) print(kpi_recommendations)

def generate_data_visualization_code(data_description): prompt = f""" 다음과 같은 데이터에 대한 시각화를 수행하는 파이썬 코드를 작성해줘:\n\n{data_description}\n\nMatplotlib를 사용하고, 주요 패턴을 강조해야 해. """ response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=700, temperature=0, ) return response.choices[0].text.strip() # 예시 사용 data_description = "사용자별 페이지 체류 시간과 이탈률 데이터" code = generate_data_visualization_code(data_description) print(code)

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 데이터 로드 data = pd.read_csv('user_engagement.csv') # 페이지 체류 시간 히스토그램 plt.figure(figsize=(10,5)) plt.hist(data['time_on_page'], bins=50, color='skyblue', edgecolor='black') plt.title('페이지 체류 시간 분포') plt.xlabel('체류 시간(초)') plt.ylabel('사용자 수') plt.show() # 이탈률 막대 그래프 plt.figure(figsize=(10,5)) bounce_rates = data.groupby('page')['bounce_rate'].mean() bounce_rates.plot(kind='bar', color='salmon') plt.title('페이지별 평균 이탈률') plt.xlabel('페이지') plt.ylabel('이탈률(%)') plt.show()

from sklearn.cluster import KMeans import pandas as pd # 데이터 로드 data = pd.read_csv('user_behavior.csv') # 특징 선택 features = data[['time_on_site', 'pages_visited', 'conversions']] # 클러스터링 모델 생성 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(features) # 클러스터 레이블 추가 data['cluster'] = kmeans.labels_ # 결과 확인 print(data.groupby('cluster').mean())

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import pandas as pd # 데이터 로드 data = pd.read_csv('user_interaction.csv') # 특징과 타겟 변수 설정 X = data[['button_size', 'image_position', 'text_length', 'color_scheme']] y = data['conversion'] # 랜덤 포레스트 모델 생성 model = RandomForestClassifier() model.fit(X, y) # 요소 중요도 확인 importances = model.feature_importances_ feature_names = X.columns for name, importance in zip(feature_names, importances): print(f"{name}: {importance}")

def generate_ab_test_plan(element_to_test, goal_metric): prompt = f""" 웹 페이지에서 '{element_to_test}' 요소를 대상으로 A/B 테스트를 설계해줘. 목표 지표는 '{goal_metric}'이고, 테스트 방법과 기대 효과를 포함해야 해. """ response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=500, temperature=0, ) return response.choices[0].text.strip() # 예시 사용 element_to_test = 'CTA 버튼 크기' goal_metric = '클릭률' ab_test_plan = generate_ab_test_plan(element_to_test, goal_metric) print(ab_test_plan)

def generate_ab_test_code(tool_name, element_id, variation_code): prompt = f""" {tool_name}를 사용하여 '{element_id}' 요소에 대한 A/B 테스트 코드를 작성해줘. B 버전에서는 다음과 같이 변경되어야 해:\n\n{variation_code} """ response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=500, temperature=0, ) return response.choices[0].text.strip() # 예시 사용 tool_name = 'Google Optimize' element_id = 'ctaButton' variation_code = "버튼의 폰트 크기를 18px에서 24px로 변경" ab_test_code = generate_ab_test_code(tool_name, element_id, variation_code) print(ab_test_code)

// Google Optimize 코드 if (window.dataLayer) { dataLayer.push({'event': 'optimize.activate'}); } // B 버전 변경 사항 적용 document.getElementById('ctaButton').style.fontSize = '24px';

def generate_ui_improvement_suggestions(data_insights): prompt = f""" 다음 사용자 행동 데이터 분석 결과를 기반으로 웹 페이지의 UI/UX 개선을 위한 제안을 작성해줘:\n\n{data_insights} """ response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=700, temperature=0, ) return response.choices[0].text.strip() # 예시 사용 data_insights = """ - 사용자들은 페이지 하단까지 스크롤하지 않음 - 주요 정보는 페이지 중간에 위치함 - 사이드바 메뉴의 클릭률이 낮음 """ suggestions = generate_ui_improvement_suggestions(data_insights) print(suggestions)

def generate_code_modification(original_code, improvement_suggestion): prompt = f""" 다음의 원본 HTML/CSS 코드:\n\n{original_code}\n\n에 대해 다음 개선 사항을 반영한 수정된 코드를 작성해줘:\n\n{improvement_suggestion} """ response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=1000, temperature=0, ) return response.choices[0].text.strip() # 예시 사용 original_code = """ <!-- 원본 코드 --> <div id="main-content"> <h2>제품 소개</h2> <p>제품 상세 설명...</p> </div> <div id="sidebar"> <!-- 사이드바 메뉴 --> </div> """ improvement_suggestion = "주요 콘텐츠를 상단에 배치하고, 사이드바 메뉴를 제거합니다." modified_code = generate_code_modification(original_code, improvement_suggestion) print(modified_code)

<!-- 수정된 코드 --> <div id="main-content"> <h2>제품 소개</h2> <p>제품 상세 설명...</p> </div> <!-- 사이드바 메뉴 제거 -->

<!-- 기존 CTA 버튼 --> <div id="cta-section"> <button id="signupButton">지금 가입하기</button> </div> <!-- 개선된 CTA 버튼 상단 배치 --> <div id="header"> <button id="signupButton">지금 가입하기</button> </div>

/* 버튼 크기 확대 */ #signupButton { font-size: 20px; padding: 15px 30px; }