AI에게 광고 성과를 물으려면 데이터부터 모여 있어야 합니다
매체마다 전환 정의·집계 기준 시각·시간대가 달라, 맞추지 않고 합치면 숫자는 나와도 설명할 수 없습니다. AI에게 묻기 전에 무엇을 먼저 맞춰야 하는지 정리했습니다.
인사이트
국내 중소기업의 A/B 테스트 현실 진단
국내 중소기업 98%가 테스트에 실패하는 이유와 해결책을 데이터로 분석. 글로벌 기업의 성공 사례와 달리 국내 기업들은 기능 확인에만 그쳐 비즈니스 성과를 놓치고 있다. 3단계 실행 방법으로 지금 당장 개선 가능하다.
AI 시대, 고객의 언어로 콘텐츠를 설계해야 하는 이유
AI 콘텐츠 전략은 기업 중심 메시지가 아닌 고객의 언어와 검색 의도를 반영하는 것이 핵심입니다. 실제 고객이 사용하는 표현과 맥락을 분석해 콘텐츠를 설계하면 검색 노출과 전환율을 동시에 높일 수 있으며, 데이터 기반으로 지속적으로 개선하는 전략이 중요합니다.
GEO 최적화 : 실전 사례로 보는 AI 답변 노출 우위 전략
AI 시대, 정보 탐색 방식이 검색에서 ‘대화’로 빠르게 전환되고, 의사결정이 생성형 AI의 답변에 크게 의존하게 된 지금, 기업과 브랜드에 가장 필요한 전략은 바로 ‘GEO 최적화’입니다. GEO 최적화를 통해 실제 성과를 거둔 사례를 함께 살펴보겠습니다.
UTM이란? 마케팅 성과 분석의 시작이 되는 데이터 설계
UTM 설계는 마케팅 성과 분석의 출발점으로, 유입 경로를 체계적으로 구분해 채널·캠페인별 성과를 명확히 파악할 수 있게 합니다. 표준화된 네이밍 규칙과 일관된 파라미터 관리가 핵심이며, 이를 통해 데이터 정확도를 높이고 효율적인 의사결정과 ROI 개선에 기여합니다.
검색 결과가 사라진 시대, AI는 우리 브랜드를 어떻게 대답할까?
정보 탐색은 검색에서 AI 답변으로 변했습니다. 이제 마케팅의 핵심은 단순 상위 노출이 아닌 AI 답변 내 브랜드 추천을 이끄는 ‘GEO(생성형 AI 최적화)’입니다. 막막한 실무자를 위해 탄생한 AI 검색 최적화 플랫폼 ‘GEOcare’의 듀얼 트랙 솔루션을 통해 고관여 고객을 확보하고 미래 검색 시장의 주도권을 선점하는 방법을 소개합니다.
AI 쇼핑 시대, 기업은 어떻게 대응해야 할까?
구글은 광고업계를 대상으로 검색의 ‘AI 모드’에서 새로운 광고·커머스 형식을 시험 중이라고 밝혔습니다. 네이버, 카카오도 AI를 활용한 쇼핑 경험 확장을 예고했습니다. 이제 검색 결과를 직접 클릭하던 경험에서 AI가 제안한 선택지를 받아들이는 경험으로 바뀌고 있습니다. 그럼 이러한 환경 변화 속에서 기업은 어떻게 대응해야 할까요?
자동화 시대, 마케터가 더 바빠진 진짜 이유
광고 집행은 자동화되었으나 마케터의 역할이 줄어든 것은 아닙니다. 진짜 병목은 집행이 아니라 해석과 판단에 있습니다. AI 시대에 중요한 역량은 흩어진 데이터를 연결해 맥락을 이해하고, 복잡한 성과를 명확한 스토리로 설명하며, 더 빠르고 합리적인 전략적 결정을 이끌어내는 능력입니다. AI시대 마케터가 마주하는 현실이 무엇인지 살펴봅시다.
AI는 왜 ‘AI 검색 구매 링크’를 노출하는가
AI 검색에서 구매 링크는 어떻게 생성될까? ChatGPT·Perplexity의 답변 생성 구조(LLM·RAG)를 중심으로, AI 커머스가 작동하는 원리와 GEO 전략의 필요성을 설명한다.
공식몰 차별화 전략 (2) : 공식몰 락인 (lock-in)을 만드는 브랜드 전략
전환이 늘어났다고 공식몰이 곧바로 ‘성공적인 채널’이 되는 것은 아닙니다. 고객이 한 번 방문하고 떠나는 공식몰이 아니라, 다시 찾고, 반복 구매하며, 관계가 쌓이는 공식몰을 만들 수 있느냐가 핵심 과제가 되고 있습니다. 이번 콘텐츠에서는 공식몰 락인(lock-in)을 어떻게 설계할 수 있는지, 실제 브랜드 사례와 분석 관점에서 살펴봅니다.