AMPscript 기반 단어 단위 정밀 텍스트 절단 로직 구현

How To Limit The Number Of Words Or Characters Shown With SFMC's AMPscript

AMPscript Ninja2026년 5월 6일9분beginner

AI 요약

Context

SFMC 내 Substring() 함수 사용 시 문자 수 기준 절단으로 인한 단어 파손 및 부적절한 문구 생성 문제 발생. 단순 글자 수 제한 방식이 사용자 경험(UX)과 브랜드 이미지에 부정적 영향을 주는 한계점 식별.

BuildRowsetFromString() 함수를 활용하여 텍스트를 공백 기준 Rowset으로 변환하는 Tokenization 구조 설계
For Loop와 Row() 함수를 통한 개별 단어 순회 및 Concat() 기반의 문자열 재구성 로직 구현
Add()와 Length() 함수를 조합하여 누적 길이를 계산함으로써 설정된 Character Limit 내 최대 단어를 포함하는 Greedy 알고리즘 적용
IndexOf() 함수를 통한 끝 문자 Punctuation 검증 및 Substring() 기반의 불필요한 특수문자 제거 프로세스 구축
원문 길이와 최종 결과물의 길이를 비교하여 Ellipsis(...)를 동적으로 추가하는 후처리 파이프라인 설계

실천 포인트

1. 텍스트 절단 시 문자 단위가 아닌 Word Boundary 기반의 로직을 적용하여 가독성 확보 여부 검토

2. 동적 콘텐츠 생성 시 예외적인 단어 파손(Word Breaking)으로 인한 비즈니스 리스크 분석

3. 문자열 재구성 후 Trim() 및 특수문자 제거 필터링 단계 포함 여부 확인

4. 가변 길이 데이터 처리 시 최대 허용치(Limit)와 실제 데이터 길이 간의 비교를 통한 말줄임표 처리 로직 구현

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