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여전히 까다로운 마케팅 믹스 모델링(MMM)

오픈소스 도구 덕분에 MMM 접근성은 높아졌어요. 하지만 신뢰할 수 있는 결과를 얻으려면 깨끗한 데이터와 정교한 모델을 만드는 과정, 그리고 전문가의 역량이 여전히 필요해요.

도구가 좋아져도 결국 데이터 품질과 사람의 해석 능력이 핵심이라는 점이 와닿아요.

🇺🇸Search Engine Land56일 전#데이터#마테크원문 ↗
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AI 크롤러와 콘텐츠 무단 수집 현황

Cloudflare의 최신 AI 설정 덕분에 규정을 준수하는 크롤러들의 동작이 바뀌었어요. 하지만 규칙을 따르지 않는 그레이 스크래핑(gray scraping) 때문에 발생하는 콘텐츠 유출 문제는 여전해요.

규칙을 지키는 봇과 그렇지 않은 스크래퍼 사이의 기술적 차이가 명확히 드러나네요.

🇺🇸Digiday56일 전#데이터#마테크원문 ↗
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구글 스마트 비딩 업데이트 관련 안내 및 광고주 우려 해명

구글이 8월 17일 진행된 스마트 비딩 업데이트가 tCPA, tROAS 및 예산 제한 캠페인에 미치는 영향을 설명하며 광고주들의 우려를 해명했습니다.

업데이트 직후 광고주들 사이에서 논란이 되었던 지점을 구글이 직접 정리했네요.

🇺🇸Search Engine Journal56일 전#광고#데이터원문 ↗
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독창적 데이터가 인용되지 않는 이유

1차 조사 자료는 찾기 어렵지만, 페이지당 AI 인용 횟수는 3.3배나 더 높아요. 다른 독창적 데이터보다 벤치마크 연구가 왜 성과가 좋은지 알려주는 글이에요.

데이터 양이 많은 것보다 인용될 수 있는 구조를 만드는 게 핵심인 것 같아요.

🇺🇸Search Engine Land56일 전#데이터#AI원문 ↗