24년 7월 1일 GA3(UA) 데이터 백업 서비스는 종료되었지만, GA4 활용 문의는 주세요!
Google Analytics에서 GA3, UA 서비스의 완전 종료를 발표했습니다. 대응할 수 있는 것은 딱 한 가지. GA3(UA) 데이터를 백업하는 것입니다. 7월 1일까지 100일도 남지 않은 상황이라 당장 대응을 시작하셔야 합니다. 백업해두지 않으면 7월 1일부터는 유니버셜 애널리틱스를 통해 쌓아두었던 모든 데이터를 확인할 수 없게 됩니다.
Google Analytics에서 GA3, UA 서비스의 완전 종료를 발표했습니다. 대응할 수 있는 것은 딱 한 가지. GA3(UA) 데이터를 백업하는 것입니다. 7월 1일까지 100일도 남지 않은 상황이라 당장 대응을 시작하셔야 합니다. 백업해두지 않으면 7월 1일부터는 유니버셜 애널리틱스를 통해 쌓아두었던 모든 데이터를 확인할 수 없게 됩니다.
Webhook을 활용해 Kubernetes HPA를 모니터링하는 구조를 설명한 글입니다. HPA의 스케일링 이벤트를 실시간으로 수집·전달하여 상태 변화를 신속하게 파악하는 것이 핵심입니다. 이를 통해 기존 메트릭 기반 모니터링의 한계를 보완하고, 장애 대응 속도와 운영 가시성을 높일 수 있습니다.
로거™ 시/도 리포트의 데이터 수집 체계와 리포팅 기준이 개선되어 지역별 방문자 데이터를 더욱 정확하고 직관적으로 확인할 수 있게 되었습니다. 또한 기존 ‘회사/조직’ 리포트는 종료되며, 관련 정보는 ISP 리포트를 통해 확인할 수 있습니다.
비즈스프링 서비스를 클라우드 바우처로 도입하려는 기업이라면 신청하려는 서비스에 맞춰 어떤 심화컨설팅 제공 기업을 고려하면 좋을지도 미리 정리해두는 편이 좋습니다. 현재 어떤 업무상 한계를 겪고 있는지, 왜 해당 서비스가 필요한지, 또 심화컨설팅을 통해 어떤 전환 방향을 구체화할 것인지까지 함께 정리해두면 신청서 내 이용계획서 항목을 한층 더 설득력 있게 구성할 수 있습니다.
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.
최근 주목받는 오픈소스 AI 에이전트인 OpenClaw를 직접 설치하고 텔레그램과 연동해 본 경험을 공유합니다. OpenClaw는 사용자의 PC를 자체 호스팅 게이트웨이로 활용하여, 메신저 앱을 통해 내 로컬 파일에 접근하고 24시간 자동화된 업무를 수행할 수 있게 돕습니다. 본 글에서는 WSL2 환경에서의 상세 설치 단계부터 Gemini 모델 연결, 그리고 아침 7시 날씨 및 IT 뉴스 요약 등 실전 활용 사례까지 AI 에이전트의 가능성을 가볍게 살펴봅니다.
비즈스프링의 광고 성과 어트리뷰션 솔루션 ‘컨버젼™’을 통해 2026년 1분기 동안 수집된 광고 매체/상품별 유입 및 전환 데이터를 살펴보겠습니다. 이에 앞서 최근 1년 동안 각 분기별 광고상품 퍼포먼스 Overview가 궁금하시다면, 지금 콘텐츠에서 확인해보세요.
추천 위젯 SDK와 API를 활용해 사용자 행동 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 개인화 추천을 구현하는 전 과정을 설명합니다. API 호출로 데이터를 가져오고, 트래킹 스크립트로 사용자 행동을 수집·분석하여 추천 로직에 반영함으로써 정교한 개인화 경험을 제공합니다.
생성형 AI의 확산으로, 브랜드와 서비스의 노출 기준은 빠르게 변화하고 있습니다. 단순 검색 결과 상위에 노출되는 것을 넘어, AI가 어떻게 인식하고 답변에 반영하는지가 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. 이번 사례에서는 생성형 AI 환경에서 인지도를 높이기 위해 어떻게 분석하고, 어떤 개선을 만들어냈는지 그 과정을 살펴보겠습니다.
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.
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.