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매출총이익 411배 성장, 쇼핑 앱 '카우셰'의 초고속 성장 비결
2023년 사업 전환 이후 GMV 35배, DAU 81배 등 폭발적인 성장을 기록 중인 쇼핑 앱 카우셰의 사례예요. 소수의 마케터가 제품과 마케팅을 통합해 지속 가능한 성장을 이끌어낸 전략을 담았어요.
마케터가 단 2명뿐인데 어떻게 이런 수치를 만들어냈는지 궁금해지네요.
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예상치 못한 제휴 마케팅 성장을 관리하는 방법
사이드 프로젝트로 시작한 제휴 마케팅이 월 15,000유로 규모로 커지면서 운영 구조를 체계화해야 하는 상황이에요.
거창한 전략보다는 작은 테스트를 계속 다듬으면서 예상치 못한 스케일업을 이뤄낸 사례예요.
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LCP 개선 작업이 엉뚱한 결과를 낼 수 있는 이유
구글의 존 뮬러가 레이아웃 변경 때문에 브라우저의 LCP 측정 요소가 왜곡된 사례를 공유했어요.
열심히 수정했는데 오히려 지표가 꼬일 수도 있겠어요.
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사용하기 가장 쉬운 분석 툴은 무엇일까요?
Hubspot, Screaming Frog, SEMrush 같은 도구들 중에서 어떤 게 쓰기 편한지 물어보는 글이에요.
현업 마케터들이 실제로 어떤 툴을 가장 직관적이라고 느끼는지 궁금해요.
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케이블 뉴스 시청률 변화: 폭스 뉴스의 프라임타임 성장
최근 케이블 뉴스 시청률 조사 결과, 폭스 뉴스가 전체 시청자 수와 핵심 타겟층 모두에서 프라임타임 성장세를 보인 유일한 네트워크로 나타났습니다.
다른 채널들은 주춤한데 폭스 뉴스만 혼자 성장했더라고요.
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Cloudflare의 AI 크롤러 설정, 구글봇까지 막을 수 있대요
Cloudflare가 AI 크롤러를 검색, 에이전트, 학습용으로 나눠 관리하는 기능을 가져왔어요. 9월 15일부터 적용되는 기본값 때문에 학습용 크롤러를 차단하면 구글봇까지 같이 막힐 수 있어요.
AI 학습 데이터로 쓰이는 건 막고 싶은데, 자칫 검색 노출까지 안 될 수 있어서 조심해야겠어요.
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AI 검색 시대, 독점 데이터가 가장 강력한 자산인 이유
검색 결과에서 차별화를 만드는 것은 독점 데이터예요. AI가 이 데이터를 인용하게 하려면 구조화된 최적화가 꼭 필요해요.
데이터 내용도 중요하지만, AI가 읽기 좋게 구조를 짜는 '추출 최적화'가 핵심인 것 같아요.
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구글 광고 무효 클릭 50% 줄여준 타겟팅 전략
구글 필터링 이후에도 남은 의심스러운 활동을 해결해서 캠페인 수익성을 다시 높인 사례예요.
구글이 이미 걸러냈다고 판단한 영역에서 돌파구를 찾았더라고요.
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100만 개 키워드로 본 AI의 검색 영향력
대규모 검색 행동 연구를 통해 산업별 수요가 어디서 줄어들고 이동하는지, AI가 정보 발견 방식을 어떻게 바꾸는지 분석했어요.
AI가 정보를 전달하는 방식뿐만 아니라 기존 검색 수요의 흐름을 어떻게 바꾸는지 보여주는 데이터예요.
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경쟁사가 구글 광고로 우리 브랜드 검색어를 노리는 방법
동적 키워드 삽입, 비교 페이지, 브랜드 수정 키워드를 활용해 자사 브랜드 검색 트래픽을 타겟팅하는 방식과 이에 대응하는 법을 다뤄요.
우리 브랜드를 검색했을 때 왜 경쟁사 광고가 보이는지 이유를 잘 설명해주고 있어요.
아티클이제는 통하지 않는 이메일 제목 작성법
46억 건의 이메일 데이터를 분석한 연구 결과가 나왔어요. 기존에 우리가 알던 이메일 제목 작성 규칙이 더 이상 유효하지 않다고 해요.
선배님, 우리가 믿고 따랐던 오래된 마케팅 상식이 틀렸을지도 몰라요!
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구글 애즈 예산 제한 캠페인 입찰 방식이 바뀌어요
2026년 8월 17일부터 예산 제한이 걸린 캠페인의 Target CPA와 Target ROAS 입찰 방식에 추가 변화가 생겨요.
이번 업데이트로 광고주가 써야 하는 비용이 더 늘어날 수도 있겠어요.
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구글 2026년 6월 스팸 업데이트 소식이에요
지난 한 달 동안 있었던 구글 검색 뉴스랑 SEO 주제를 모은 웹마스터 리포트예요. 이틀 만에 끝난 구글 6월 스팸 업데이트가 가장 큰 이슈였어요.
스팸 업데이트 배포가 이틀 만에 완료됐더라고요.
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Bing 웹마스터 도구, AI 성과 보고서에 과거 데이터 채워지기 시작했어요
6월 1일 이후 시점부터 Bing 웹마스터 도구의 AI 성능 보고서에서 노출수 같은 데이터가 더 많이 보이기 시작했어요.
데이터를 소급 적용하면서 구글을 의식한 듯한 표현을 쓴 게 재밌어요.
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구글 애즈 캠페인 선택 메뉴 UI 변경
구글 애즈의 '모든 캠페인' 드롭다운 위치가 화면 중앙에서 좌측 상단으로 이동했어요. 여기에 확장 가능한 전체 캠페인 계층 구조도 새로 추가됐어요.
캠페인이 많아질 때 메뉴를 찾는 동선이 훨씬 직관적으로 바뀌었네요.
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구글 AI 성과를 결정짓는 핵심, 데이터의 품질
구글 AI의 성능은 입력되는 데이터의 질에 좌우돼요. 스마트 비딩이 효율을 유지하려면 손실된 전환 신호를 복구하는 게 중요해요.
결국 AI 기술보다 우리가 얼마나 양질의 데이터를 먹여주느냐가 관건이에요.
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스포츠 팬들이 진짜 원하는 건 알고리즘이 아니라 '경험'이에요
스포츠 단체는 지금 그 어느 때보다 방대한 데이터를 가지고 있어요. 하지만 이 데이터를 활용해서 팬들과의 유대감을 어떻게 더 끈끈하게 만들지가 고민이죠.
데이터 양을 늘리는 것보다 이걸로 어떤 경험을 선물할지가 핵심인 것 같아요.
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LINE과 PayPay의 계정 연동 및 포인트 통합 소식이에요
2026년 여름부터 LINE과 PayPay 계정 연동이 시작돼요. 나중에는 포인트 통합까지 계획되어 있어요.
두 거대 플랫폼의 생태계가 하나로 합쳐지는 과정이 보여요.
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덴츠, TVer와 협업해 광고 단위별 CM 브랜드 효과 측정 솔루션 출시
덴츠가 TVer와 연계해서 광고 단위로 CM의 브랜드 효과를 측정하는 'TVey Agent(베타 버전)'를 선보여요.
TV 광고 성과를 데이터로 확인하려는 움직임이 보여요.
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구독 가격 전략을 위협하는 '감시 가격 책정' 규제 움직임
뉴욕의 새로운 입법과 '감시 가격 책정(Surveillance pricing)' 관련 소송이 퍼블리셔의 동적 구독 가격 전략에 변화를 일으킬 수 있습니다.
사용자 데이터를 이용해 가격을 다르게 매기는 방식이 법적 제재 대상이 될 수 있어요.
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B2B 의사결정은 왜 이렇게 오래 걸릴까요?
B2B 거래에서는 충동구매가 거의 일어나지 않아요. 수백만 달러 규모의 투자는 결정하기까지 몇 달, 길게는 몇 년도 걸리죠.
B2C 마케팅과는 확실히 호흡이 다르다는 게 느껴져요.
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구글 AI 개요 때문에 줄어든 클릭, 유입 품질은 그대로예요
최근 실험을 해보니 구글 AI 개요가 있을 때와 없을 때의 차이가 없었어요. 이탈률이나 사이트 체류 시간, 재방문율 같은 지표 모두 비슷하게 나타났어요.
클릭 숫자는 줄어들 수 있어도 들어오는 사용자의 질은 변하지 않았다는 게 포인트예요.
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데이터로 키우는 운영과 재미의 조화: ZOZOTOWN의 캠페인 설계 사례
ZOZOTOWN이 데이터 기반의 지속적인 개선을 통해 배너 CTR 2배 상승 및 매출 132%를 달성한 로직과 SNS 확산 사례를 소개합니다.
일회성 프로모션으로 끝내지 않고 데이터를 보며 캠페인을 계속 '키워나가는' 운영 방식이 인상적이에요.
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ChatGPT 사고 모드에 따라 달라지는 브랜드 인용 결과
ChatGPT의 추론 수준이 낮을 때와 높을 때, 인용되는 브랜드 소스의 중복률이 25.6%에 그쳤다는 분석이에요.
AI가 깊게 생각하는 모드로 바뀌면 우리가 알던 검색 결과랑은 아예 다른 브랜드들이 나올 수도 있겠어요.
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데이터 분석할 때 마케터가 AI 에이전트를 쓰는 방법
OpenAI의 Codex나 Anthropic의 Claude Code 같은 도구를 개발용뿐만 아니라 복잡한 데이터를 정리하는 마케팅 업무에도 쓸 수 있어요.
개발자 전용인 줄 알았던 코딩 도구가 마케터의 지루한 데이터 작업을 대신해줄 수 있더라고요.
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미국 주별 데이터 프라이버시 법안 최신 현황
루이지애나와 버몬트주의 새로운 개인정보 보호법 내용을 담아 업데이트되었어요. 미국 내 주별 데이터 프라이버시 법안 정보를 확인할 수 있어요.
미국 쪽 개인정보 규제가 계속 넓어지고 있네요.
아티클메타의 광범<0xA5> 타겟팅으로 본 최적화 신호
캠페인 최적화 목표를 어떻게 설정하느냐에 따라 알고리즘이 대상을 찾는 방식과 예산 배분, 그리고 비즈니스 결과가 달라져요.
타겟팅 범위를 넓히는 것보다 어떤 이벤트를 최적화할지 정하는 게 핵심인 것 같아요.
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AI 결과물의 오류를 잡아내는 4단계 테스트법
AI가 내놓은 답변이 매우 신뢰도 높아 보여도 치명적인 실수가 있을 수 있어요. 의사결정을 내리기 전에 결론을 확인하는 4단계 프로토콜을 알려줘요.
AI 특유의 자신감 넘치는 말투 때문에 잘못된 전략을 세울 수도 있겠더라고요.
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사내 자료 공유 실태: 40%는 읽지 못하고 70%는 편집해서 공유해요
IDEATECH 조사에 따르면 업무 자료의 40% 이상이 끝까지 읽히지 않아요. 사내에서는 약 70% 정도가 내용을 가공하거나 일부만 발췌해서 공유하고 있어요.
우리가 매일 보내는 뉴스레터나 리포트가 실제로는 어떻게 소비되는지 잘 보여주는 지표예요.
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오랫동안 확인되지 않은 데이터를 쓰는 AI 에이전트
AI 에이전트가 수년간 검증되지 않은 데이터를 바탕으로 마케팅 결정을 내리고 있어요. 광고 기술 업계는 그동안 공급 측 데이터 검증 프레임워크를 만드는 데 집중해 왔죠.
데이터 거버넌스의 초점이 이제 AI 에이전트의 판단 근거로 옮겨가고 있네요.