높은 조회수가 관심이 아니라 ‘길을 잃은 신호’였던 이유 (고객 이탈 예측하기 2)
조회수가 높아도 구매로 이어지지 않을 수 있습니다. 반복 탐색과 정보 과부하로 ‘길을 잃은 고객’이 발생하며 이는 핵심 이탈 요인입니다. ML 분석 결과 적당한 탐색은 긍정적이지만 과도한 탐색은 오히려 구매를 방해합니다. 비교 기준 명확화와 UX 개선이 전환 향상에 중요합니다.
테크
AEO를 넘어 GEO로: AI 마케팅, 무엇부터 시작해야 하는가?
AI가 ‘답변’을 넘어 ‘추천’을 시작한 시대, ‘사실’을 최적화하는 AEO(답변 엔진 최적화)는 기본입니다. 이 글은 여기서 더 나아가 AI의 ‘판단’과 ‘평판’에 영향을 미치는 GEO(생성 엔진 최적화) 전략과, ‘AEO First, Then GEO’라는 명확한 AI 마케팅 로드맵을 제시합니다.
FastAPI와 BigQuery 공개데이터로 REST API 만들기
Google Cloud의 BigQuery는 대규모 데이터를 SQL 기반으로 분석할 수 있는 서비스로 FastAPI는 Python 기반의 고성능 웹 프레임워크로 RESTful API 구현에 적합합니다. Google의 공개 데이터셋인 FastAPI를 통해 외부에서 호출 가능한 API 형태로 변환하여, BigQuery 데이터를 서비스 백엔드 수준에서 다루는 과정을 살펴보겠습니다.
SQL 최적화를 위한 쿼리 실행계획, Explain 명령어에 대해 알아보자
프로그래밍 산업의 발전이 빠르게 이루어지고 프로그램의 기능이 많아지면서, 프로그램이 하나의 기능만을 하는 것이 아닌 여러 기능을 포함하고 있는 추세입니다. 이러한 이유로 지속적으로 새로운 서비스가 출시되고, 사용자가 늘어나면서 데이터베이스에 쌓이는 데이터의 양도 점점 방대해지게 됩니다. 데이터 양의 증가로 인하여, 데이터를 컨트롤하기 위해 사용되는 SQL(Structured Query Language) 쿼리 또한 점점 복잡해지고 개발… 더 보기 »SQL 최적화를 위한 쿼리 실행계획, Explain 명령어에 대해 알아보자
SQL만으로 머신러닝 : BigQuery ML
최근에는 BigQuery ML이 Google Cloud Vertex AI와도 연계되어, 단순 실습용을 넘어 다양한 ML 워크로드를 다룰 수 있는 플랫폼으로 발전했습니다. 이번 포스트에서는 Google이 공개한 샘플 데이터셋을 활용해 모델 생성 → 평가 → 예측까지, 전 과정을 SQL만으로 어떻게 실행할 수 있는지 직접 살펴보겠습니다.
속도는 10배, 비용은 1/10 – 빅쿼리 최적화 비법
BigQuery는 방대한 데이터를 분석할 수 있는 강력한 플랫폼이지만, 최적화 없이 사용하면 비용 증가와 성능 저하 위험이 큽니다. 이번 글에서는 실무에 바로 적용할 수 있는 비용 절감과 속도 개선 최적화 방법을 소개합니다.
Cursor Rule로 프론트엔드 코드 표준화
Cursor Rules는 네이밍·컴포넌트 사용·코드 구조 등 프로젝트별 스타일 가이드를 AI에게 일관되게 적용시켜 코드 품질과 생산성을 높이는 규칙 집합입니다. 이번글을 토앻 Rules 설정 방법과 Cursor를 잘 쓰는 12가지 핵심 팁을 알아보도록 하겠습니다.
위키피디아 데이터를 BigQuery 로 월별 인기 문서 분석하기 (feat. 효율적인 대용량 데이터 처리)
매일같이 쏟아지는 방대한 데이터 속에서 어떻게 의미 있는 신호를 찾아내고 계신가요?
이번 콘텐츠에서는 구글 BigQuery와 공개 데이터 세트를 활용하여, 수십억 건의 로그가 쌓인 테라바이트(TB)급 데이터를 SQL 쿼리로 분석하고, 그 과정에 담긴 효율적인 대용량 데이터 처리 전략까지 함께 알아보도록 하겠습니다.
Google BigQuery 쿼리 처리 방식 및 요금
Google BigQuery를 사용하면서 MYSQL과 같은 관계형 데이터베이스 시스템(RDBMS)을 사용했을때와 다르게 쿼리 작성등을 편하게 하다보니 무분별하게 사용하다 요금 폭탄을 맞거나 하는 경우가 있어 어떠한 방식으로 동작하는지 사용시에 발생하는 요금이 얼마나 되는지를 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다.
멀티모달 AI, 마케팅의 새로운 지평을 열다
멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성, 영상을 통합적으로 분석하여 더 정밀하고 개인화된 마케팅을 가능하게 합니다. 이 글에서는 실제 코드 예시와 추천 도구 등 활용 가능한 실무 적용 방법을 소개합니다.