이 글의 명확성과 맥락 이해를 돕기 위해 다음과 같은 정의를 제시합니다.
- 인공 지능 인공지능은 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 수행하는 다양한 기계 응용 프로그램을 포괄하는 광범위한 분야입니다. 인간의 지능은 광범위한 행동을 포함하므로, 자연어 처리를 "인공지능"이라는 포괄적인 용어로 분류하는 것은 당연한 일입니다. 체스 게임자율주행차를 비롯해 그 외에도 수많은 사례가 있습니다.
- 기계 학습 머신러닝은 인공지능(AI)과 혼동되는 경우가 많지만, 실제로는 인공지능의 응용 분야(하위 분야)입니다. 스탠퍼드 대학교의 정의에 따르면, "머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 행동하도록 만드는 과학"입니다. 알고리즘은 모든 머신러닝 시스템의 기본 구성 요소라고 할 수 있습니다.
- 깊은 학습 인공지능은 인간의 두뇌 작동 방식을 느슨하게 기반으로 하는 기계 학습 방법으로, 신경망을 사용하여 복잡한 문제를 해결합니다. 음성 인식 및 이미지 처리 분야에서 수많은 획기적인 발전을 이끌어냈습니다.
오늘날의 기술 대기업들은 인공지능 기술이 더 나은 제품과 서비스를 제공할 수 있는 잠재력에 막대한 투자를 하고 있습니다. 인공지능 기술은 인간 혼자서는 결코 제공할 수 없는 규모와 연산 능력을 제공하기 때문입니다.
물론, 이 기술은 빅데이터 시대에 두각을 나타내게 되었습니다. "빅데이터"라는 개념을 좀 더 구체적으로 설명하자면, Domo의 데이터 집계에 따르면 2017년에 사람들은 우버를 46,000번 이용하고, 구글에서 4만 번 검색했으며, 456,000개의 트윗을 공유했습니다.
이러한 모든 상호작용 뒤에는 사람, 의도, 그리고 맥락이 존재합니다. 더욱이, 이러한 모든 상호작용은 소비자를 그 어느 때보다 더 깊이 이해하는 데 필요한 데이터 포인트를 생성합니다. 이러한 종류의 지식은 마케터에게 매우 귀중하며, 많은 마케터들이 이제 데이터를 가장 중요한 자산으로 여기고 있습니다.
하지만 데이터가 진정 새로운 석유라면, 우리는 아직 내연기관을 발명하는 과정에 있는 것과 마찬가지입니다. 적절한 도구가 없다면 고객이 드러내는 모든 통찰력은 그저 간과될 뿐입니다.
AI는 검색 마케터의 생산성을 향상시킵니다.
데이터는 넘쳐나지만 시간은 부족한 현대의 SEO 전문가들은 결코 쉽지 않은 과제에 직면해 있습니다. 그들이 매일 마주하는 가장 흔한 어려움은 다음과 같습니다.
- 분석 플랫폼에서 웹사이트 성능을 모니터링하여 인사이트를 도출합니다.
- 개인화된 경험을 제공하기 위해 고객 행동을 이해합니다.
- 생성 콘텐츠 아이디어 트래픽과 수익을 창출할 것입니다.
- 목표 마진 범위 내에서 예산을 관리합니다.
- 다양한 측면에서 멀티태스킹 유기적 검색 캠페인.
이러한 제약 요인들 때문에 SEO 담당자들은 목표 달성을 위해 어쩔 수 없이 희생을 감수해야 하는 경우가 너무나 많습니다. 소비자 데이터의 잠재력을 활용하고, 예산을 관리하고, 업무를 위임하는 모든 과정을 동시에 처리할 수 있는 자원이 부족한 것입니다.
하지만 이러한 모든 목표는 인공지능의 도움을 받으면 훨씬 더 효과적이고 수익성 있게 관리할 수 있습니다.
앞서 언급한 각각의 과제들을 다시 살펴보면, AI는 각 문제에 대해 빠르고 효과적인 해결책을 제공할 수 있습니다.
- 성능 모니터링: AI는 데이터를 처리하고, 이상 징후를 사용자에게 알리고, 즉시 실행 가능한 성과를 강조할 수 있습니다.
- 개인 맞춤형 경험 제공: 머신러닝은 사용자의 과거 및 예측된 행동을 기반으로 메시지를 자동으로 맞춤 설정할 수 있습니다.
- 콘텐츠 아이디어 생성: 딥러닝은 인기 주제를 파악하고 시장의 공백을 찾아낸 다음, 새로운 콘텐츠 제목을 제안할 수 있습니다.
- 예산 관리 : 인공지능은 우리가 시간과 돈을 가장 효율적으로 투자할 수 있는 분야를 자동으로 추천합니다.
- 멀티 태스킹 : 인공지능의 가장 큰 장점 중 하나는 수백만 개의 공을 동시에 저글링할 수 있다는 것입니다. 인공지능 기반 기술에 멀티태스킹을 위임하면 우리는 더욱 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있습니다.
인공지능이 제공하는 통찰력의 힘
이 모든 것을 관통하는 핵심은 AI가 매우 관련성 높은 인사이트를 자동으로, 대규모로, 그리고 우리 조직 내 다른 부서와 쉽게 공유할 수 있는 방식으로 제공할 수 있다는 사실입니다. 적절한 기술이 없다면 수백 명의 분석가와 무한한 예산 없이는 이러한 성과를 달성할 수 없을 것입니다.
가치 있는 통찰력과 단순한 관찰 사이의 차이는 모든 비즈니스에 있어 매우 중요하다는 점을 명심해야 합니다. 진정한 통찰력은 새로운 사실을 밝혀내고 중요한 순간과 지표를 기반으로 미래의 행동을 안내합니다. 예를 들어, 소비자들이 콘텐츠에 접근하는 데 어려움을 겪고 있다는 사실을 알게 되면 해당 URL을 기술적으로 수정할 수 있습니다. 이러한 변경의 효과는 명확하게 모니터링할 수 있으며, 이러한 통찰력에 금전적 가치를 부여할 수도 있습니다.
반대로, 수동 연구를 통해 얻은 많은 정보는 관찰이라는 범주에 속합니다. 즉, 모바일 트래픽 캘리포니아 사용자들의 이용률이 지난주 이후 증가했다는 점은 흥미로울 수 있지만, 맥락이나 명확한 설명이 없으면 어떠한 지침도 제공하지 못합니다.
검색 마케터는 딥러닝 기술을 활용하여 다양한 분석 플랫폼에서 수집한 검색, 소셜 및 콘텐츠 마케팅 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하는 플랫폼을 찾아야 합니다. 이러한 분석은 모든 지역, 기기 및 인구 통계를 포괄해야 하며, 이를 통해 기존에는 간과하기 쉬웠던 새로운 정보를 발굴할 수 있어야 합니다.
이러한 목적을 위해 기술을 평가할 때 마케터는 다음과 같은 질문을 던져야 합니다.
- 어떤 이점이 있나요? 어떻게 시간을 절약하고 효율성을 높일 수 있나요?
- 검색, 소셜, 지역 정보를 포함한 모든 계산에 사용되는 데이터 소스와 데이터 세트는 무엇입니까?
- URL은 어떻게 색인화되나요? 데이터는 최신 상태이고 정확하며 SEO 환경을 파악하기 위해 자주 수집되나요?
- 인공지능의 정교함은 어느 정도인가요? 소비자 데이터에서 패턴을 식별하는 데 사용되는 머신러닝 및 딥러닝 애플리케이션은 무엇인가요?
- 이는 우리의 사업 운영 능력에 어떤 변화를 가져올까요?
- 이 제품은 어떤 명확한 비즈니스 문제를 해결합니까?
- 해당 시스템에는 모든 결과를 이해하기 쉬운 방식으로 표시하고, 비전문가 및 디지털 조직 전체와 공유할 수 있는 직관적인 대시보드가 포함되어 있습니까?
맺음말
검색 마케팅을 포함한 모든 분야에서 머신 러닝은 제대로 활용하는 방법만 안다면 더 나은 결과를 가져올 수 있습니다. 그 시작은 데이터의 출처와 활용 가능성을 이해하고, 이러한 자산을 사용하여 해결하고자 하는 비즈니스 문제를 결정하는 것입니다.
데이터의 폭발적인 증가는 모든 마케터에게 새로운 기회의 시대를 열어주지만, 인공지능의 잠재력을 이해하는 마케터만이 이러한 자원을 최대한 활용할 수 있을 것입니다. 검색 마케터는 AI와 딥러닝의 강력한 기능을 활용하여 단순한 관찰을 넘어 사용자 행동에서 새로운 패턴을 발견할 수 있습니다. 그 결과, 더욱 빠르고 정확하며 실행 가능한 인사이트를 얻어 중요한 지표를 개선할 수 있습니다.
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by 짐 유
