리포트 취합에 드는 시간, 수작업과 자동화의 실제 차이
리포트 취합에 드는 수작업 시간과 자동화 이후의 차이를 살펴보고, 되돌려받은 시간을 어디에 써야 할지 정리했습니다.
인사이트
검색광고와 같은 것과 다른 것을 나란히 놓아보기
검색광고와 AI 답변 화면 광고는 입찰이라는 말은 같지만 판단 기준이 다릅니다. 자동화와 사람의 역할을 나눠보는 관점을 정리했습니다.
경쟁사만 나오는 질문이 가장 우선순위가 높습니다
경쟁사만 언급되는 질문은 시간이 지날수록 격차가 커집니다. 측정 목록으로 우선순위를 정해 콘텐츠 계획에 반영하는 방법을 정리했습니다.
매체가 주는 숫자와 자사 측정이 어긋날 때
매체가 보여주는 전환 수와 자사 측정값이 다른 이유를 기여 기간, 중복 집계, 시간대, 기록 누락, 전환 정의 차이로 나눠 정리합니다.
광고 데이터를 외부 SDK 대신 직접 수집해야 하는 이유
외부 SDK에 의존한 광고 데이터 수집이 왜 소유권과 보안 문제를 낳는지, 온프렘 방식이 어떤 대안이 될 수 있는지 설명합니다.
MCP, 갑자기 여기저기서 나오는 이 단어의 정체
MCP는 필요한 순간 데이터 소스에 직접 접속해 정보를 가져오는 연결 방식입니다. 기존 방식과의 차이와 도입 조건을 정리했습니다.
쓰던 AI에 시장 데이터를 물리면 달라지는 것
새 도구 대신 쓰던 AI에 시장·경쟁사 데이터를 연결하는 방식과, 그 전제인 데이터 엔지니어링의 역할을 설명합니다.
AI 유입은 아직 작지만 참여율이 높다는 보고들
AI 유입은 방문 수는 적지만 체류 시간과 문의 전환율에서 다른 신호를 보일 수 있습니다. 지표를 비교해 판단하는 방법을 정리했습니다.
성과를 무엇으로 잴 것인가, 마케터의 시선에서
AI 답변 화면 광고 시대, 광고 자동화가 대신할 수 없는 판단의 영역과 성과를 보는 새로운 관점을 정리합니다.
매체별로 흩어진 광고 데이터, 직접 취합할 때와 통합 대시보드를 쓸 때의 차이
네이버·구글·카카오 데이터를 손으로 취합할 때와 통합 대시보드로 모을 때, 걸리는 시간과 판단 속도가 어떻게 달라지는지 살펴봅니다.