매장 방문 전부터 구매까지, 고객 행동을 시각화하는 기술
매장 방문 전 단계와 매장 내 움직임, 최종 구매에 이르는 고객 여정을 시각화하는 오프라인 미디어 측정 기술을 다뤄요.
온라인처럼 오프라인 매장에서도 고객이 남긴 흔적을 데이터로 추적할 수 있어요.
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매장 방문 전 단계와 매장 내 움직임, 최종 구매에 이르는 고객 여정을 시각화하는 오프라인 미디어 측정 기술을 다뤄요.
온라인처럼 오프라인 매장에서도 고객이 남긴 흔적을 데이터로 추적할 수 있어요.
공유된 Claude 채팅 내역이 구글 검색 결과에 나타났어요. 확인해보니 robots.txt의 'Disallow' 설정은 있었지만, 색인을 막아주는 'Noindex' 헤더가 빠져 있었죠.
robots.txt로만 차단하면 안 된다는 걸 보여주는 사례예요. 자칫 의도치 않은 데이터가 검색 엔진에 노출될 수 있어요.
유나이티드 애로우즈가 AWS AI 에이전트 'SMART'를 활용해 매장 직원의 피드백 등 정성 데이터를 효율적으로 수집하는 체계를 구축했습니다.
매일 쌓이는 일보 속에서 진짜 인사이트만 골라 아침마다 받아볼 수 있다는 점이 인상적이에요.
味香り戦略研究所와 마이보이스컴이 미각 선호도 데이터와 생활자 데이터를 융합한 새로운 마케팅 기반을 제공합니다.
인구통계 정보에 '맛'이라는 감각적 취향을 더해 데이터화했어요.
Claude에서 공유한 대화와 Artifacts가 구글 검색 결과에 나타나는 현상이 발견됐어요. 레딧 사용자들이 특정 검색 연산자를 써서 확인했는데, 일부 내용에는 개인 건강 기록도 포함되어 있었죠.
공유 기능이 편하긴 하지만 보안 허점이 생길 수 있다는 걸 보여주는 사례예요.
AI를 통해 들어오는 트래픽은 양이 적은 대신 참여도가 기존보다 두 배나 높아요. 퍼블리셔가 AI 노출을 수익으로 연결할 방법을 정리했어요.
트래픽 숫자가 줄어드는 건 아쉽지만, 유저들이 더 오래 머문다는 점에 주목하게 돼요.
메디컬 스파 사례를 통해 리드 확보 대비 낮은 예약 전환과 실제 방문율 문제를 다뤄요.
리드가 예약으로 이어져도 실제 방문까지 끊기는 구간이 보이네요. 이 병목 지점을 어떻게 해결할지가 핵심이에요.
소규모 태양광 기업 마케터가 외부 대행사와 직접 운영한 Meta 광고의 리드 생성 효율을 비교했어요. 대행사는 일 50달러 예산으로 4주간 4개의 리드를 가져왔지만, 작성자는 일 30달러 예산만 쓰고도 2.5주 만에 19개의 리드를 모았죠.
적은 예산을 쓴 자체 캠페인이 대행사보다 훨씬 높은 효율을 보여준 사례예요.
주소를 변경해도 구글이 인식하는 사업장 위치는 그대로일 수 있어요. GBP 정보를 업데이트하기 전에 미리 체크해야 할 사항들을 정리했어요.
주소 하나 잘못 건드렸다가 로컬 검색 순위가 떨어질 수도 있겠더라고요.
8월 17일 구글 애즈 업데이트로 예산 제한이 있는 tCPA 및 tROAS 캠페인이 설정된 목표치에 더 가깝게 도달하도록 변경되었습니다.
목표 수치는 맞추겠지만, 광고주가 미리 조정하지 않으면 비용이 늘어날 수 있어요.
소비자 주의력의 2/3가 오픈 인터넷에 머물지만 광고비 집행은 1/5 수준에 그치고 있어요. 하지만 데이터 개선, AI 투자, 측정 신뢰도 향상으로 이 격차가 줄어들 전망이에요.
광고비가 몰리던 거대 플랫폼의 독주 체제에 변화가 생길 수 있겠어요.
구글이 구조화된 데이터 마크업 지침을 업데이트했어요. 페이지 내에 허위 리뷰나 공개되지 않은 대가성 리뷰를 포함하지 말라고 명시했죠.
구글이 리뷰 투명성을 직접적으로 강조하기 시작했어요.
구글 광고의 퍼포먼스 맥스(PMax) 캠페인에서 가구 소득을 기준으로 타겟을 제외하는 기능이 도입될 예정이에요.
기존 구글 광고에 있던 기능이 PMax 캠페인까지 확대되는 것 같아요.
구글이 구글 애즈 전환 측정 도움말 문서를 수정했어요. 데이터 수집에 걸리는 시간과 가장 좋은 데이터 소스 정보가 새로 추가됐죠.
전환 데이터가 집계될 때까지 얼마나 기다려야 하는지 정확한 타이밍을 알 수 있게 됐어요.
구글 서치 콘솔에서 robots.txt 파일의 색인이나 재크롤링을 요청할 때 버그가 발생했을 수 있어요. 모든 사이트가 아니라 일부 사이트에서만 제대로 작동하지 않는 상황이에요.
설정한 내용이 바로 반영되지 않을 수도 있겠어요. robots.txt를 업데이트했다면 꼭 직접 확인해봐야 해요.
생성형 AI 환경에서 경쟁력을 높이기 위한 데이터 활용 방안과 브랜드 차별화 방법을 다뤄요.
AI가 흔해지는 시대에는 결국 '데이터'가 핵심이라는 점이 와닿아요.
Treasure Data(현 Treasure AI)의 CPO Rafa Flores가 AI를 활용해 CDP 제품을 개편한 과정을 담고 있어요.
제품 혁신과 개인의 삶이 AI라는 키워드로 연결되는 부분이 인상적이에요.
초기 기업은 매출 대신 리텐션이나 인게이지먼트 같은 선행지표와 서사를 활용해 투자자를 설득해요.
투자자가 피치덱 내 트랙션 슬라이드를 보는 시간이 40초밖에 안 된다고 해요.
덴츠와 unerry의 조사 결과, 폭염으로 인해 사람들의 외출 행동이 저녁 이후로 이동하고 지역별로 차이가 나타났어요.
날씨라는 환경 변수가 소비자 활동 시간대를 어떻게 재편하는지 보여주는 데이터예요.
7월 23일 늦은 밤부터 구글 검색 순위 서버에 변화가 생겼어요. 이 때문에 지난주 내내 검색 순위 변동이 심해진 상태예요.
아직 공식적인 업데이트 발표는 없어요. 그래도 금요일을 기점으로 변동 폭이 확 커졌더라고요.
구글의 'AI 및 경제 보고서'가 나왔어요. 제미나이와 AI 모드 사용 패턴을 미국인의 하루 일과와 비교한 내용이에요.
AI를 쓰는 시간대가 사람들의 일상 활동과 어떻게 연결되는지 잘 보여주는 데이터예요.
알파벳이 검색 매출을 소수점 단위까지 상세히 공개했어요. 다만 웹 트래픽과 관련된 일부 클릭 관련 주장은 직접 확인하기 어려운 상태예요.
매출 수치는 투명하게 나왔는데, 트래픽 지표는 검증이 어렵다는 점이 눈에 들어와요.
아티클퍼포먼스 맥스(PMax) 캠페인을 설정할 때 특정 가구 소득 세그먼트를 제외할 수 있습니다. PMax의 자동 최적화 기능은 그대로 작동해요.
자동화의 편리함은 유지하면서 원치 않는 타겟만 골라낼 수 있게 됐어요.
구글이 리뷰 스니펫 구조화 데이터 마크업 문서에 새로운 지침과 예시를 추가했어요. 허위 리뷰나 대가를 받았지만 밝히지 않은 리뷰는 포함하지 말라고 명시했네요.
리뷰 조작을 막으려는 구글의 의도가 명확해요.
SEO 테스트 결과로 나타난 수치 상승이 실제 변경 사항 때문인지 확인하는 법을 알려줘요. 증분 효과를 분리해서 성과를 확장할 시점을 결정하는 방법을 다뤄요.
결과가 좋게 나왔어도 이게 진짜 내 작업 덕분인지 검증하는 게 핵심이에요.
HubSpot의 6월 업데이트는 이미 보유한 정보를 직접적인 실행으로 연결하는 데 집중해요. 에이전트의 접근 권한이 늘어났고 Revenue Hub의 데이터 연결성도 개선됐어요.
데이터를 보여주는 단계에서 한 발 더 나아가, 실제 액션으로 전환하려는 의도가 느껴져요.
주간 뉴스 시청률을 보니 GMA는 전주보다 성장했어요. 반면 CBS Mornings는 주요 타겟층에서 두 자릿수 감소를 기록했네요.
뉴스 프로그램마다 시청자 점유율이 극명하게 갈린 한 주예요.
AI 에이전트가 제품 탐색을 주도하게 되면서 마케터의 가격 결정력과 고객 관계가 약화될 위험이 있습니다.
이제 소비자가 아니라 AI 에이전트에게 선택받아야 하는 시대가 오고 있네요.
트래픽이 끊겨 구글의 학습 신호가 부족해진 소외된 SKU들을 퍼포먼스 맥스(PMax)로 다시 활성화하는 방법이에요.
데이터가 멈추면 광고도 같이 멈추는 악순환을 끊어주는 게 핵심이에요.
Samba가 분석한 결과예요. 영어와 스페인어권 시청자들에게 가장 많은 임프레션을 기록한 월드컵 브랜드 10곳이 나왔어요.
어떤 브랜드가 글로벌 시청자에게 많이 노출됐는지 수치로 볼 수 있어요.