AI 크롤러를 막는 새로운 방법, 'LLM 허니팟팅'
퍼블리셔와 이커머스 브랜드들이 AI 크롤러의 공격에 대응하려고 해요. 보안 기술을 업데이트한 'LLM 허니팟팅' 기법을 쓰고 있어요.
예전에 쓰던 보안 방식을 LLM 시대에 맞춰서 다시 가져왔더라고요.
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퍼블리셔와 이커머스 브랜드들이 AI 크롤러의 공격에 대응하려고 해요. 보안 기술을 업데이트한 'LLM 허니팟팅' 기법을 쓰고 있어요.
예전에 쓰던 보안 방식을 LLM 시대에 맞춰서 다시 가져왔더라고요.
랜섬웨어 공격 여파로 미국 내 Fairlife 유제품 생산이 계속 멈춰 있어요.
글로벌 브랜드의 공급망도 해킹 한 번에 이렇게 멈출 수 있네요.
구글이 Performance Max의 제품 보고 범위를 모든 적격 네트워크로 확장했어요. 이 때문에 보고되는 지표가 일시적으로 늘어날 수 있어요.
데이터 수치가 갑자기 튀어도 놀라지 마세요. 리포팅 범위가 바뀐 걸 먼저 확인해야 해요.
각 플랫폼은 자신들이 볼 수 있는 정보만을 보고하며, 대시보드는 입력된 신호만을 반영해요. 여러 플랫폼과 접점을 아우르는 일관된 진실을 파악하기 어려운 구조적 문제가 존재하죠.
플랫폼이 보여주는 숫자가 전부가 아닐 수도 있다는 점을 짚어줘요.
Mozilla가 조사한 결과, 생리 주기 추적 앱인 'Stardust'가 사용자의 건강 데이터를 분석 기업과 공유하고 있어요.
앱마다 개인정보 보호 수준이 정말 다르다는 걸 보여주는 사례예요.
퍼블리시스 경영진은 22억 달러 규모의 LiveRamp 인수가 중립성 문제를 일으켰다는 우려에 대해 고객들은 별일 아니라고 반응한다고 밝혔어요.
대규모 인수 합병이 발표됐을 때 시장의 걱정과 실제 고객들의 반응이 다르다는 점이 인상적이에요.
판매 주기가 긴 B2B에서는 단순한 리드 양이 큰 의미를 갖기 어려워요. 구글 광고 최적화를 돕는 피드백 루프를 구축해야 해요.
리드 숫자만 보다가 진짜 성과를 놓치고 있는 건 아닌지 생각하게 돼요.
글로벌 제조 기업 조지아 퍼시픽이 미디어 플랜의 성과를 직접 확인하려고 자체적인 프로그래매틱 미디어 팀을 운영하는 과정을 다뤄요.
미디어 플랜에서 효과 없는 부분을 골라내려고 직접 팀을 꾸렸더라고요.
예산을 늘린다고 결과가 좋아지지는 않아요. 잘 되는 캠페인은 규모를 키우기 전에 이미 효과를 증명하죠.
광고비를 많이 쓰는 게 곧 좋은 성과라고 착각하면 안 된다는 내용이에요.
개별 캠페인을 따로 평가하지 말고 이메일 생태계 전체를 리뷰해서 리소스를 재배분하라는 내용이에요.
캠페인 성과에만 매몰되지 말고 전체 프로그램의 가치를 판단하라는 점이 와닿아요.
기존 페이지를 업데이트할지, 아니면 아예 새로운 전략을 짤지 데이터를 통해 구분하는 방법을 알려줘요.
따로 새 데이터를 모을 필요 없이 이미 가진 데이터만으로도 콘텐츠 수명을 진단할 수 있어요.
알림, 크롤링, 인덱싱의 차이를 이해하고 API가 의도대로 작동하는지 확인하는 무료 도구를 소개해요.
API를 쓴다고 바로 검색 결과에 반영되는 건 아니더라고요.
구글 검색 콘솔의 '크롤링됨 - 현재 색인 생성되지 않음' 상태가 발생하는 원인 중 하나로 저품질 AI 생성 콘텐츠 문제를 언급했어요.
AI로 대량 생산한 콘텐츠는 구글의 신뢰를 얻기 어렵고 결국 색인에서 제외될 수 있나 봐요.
6월 15일 업데이트로 Google Ads의 Performance Max 제품 레벨 보고서가 이전보다 더 넓은 네트워크 데이터를 반영해요.
이제 특정 서브셋이 아니라 모든 네트워크 데이터를 기반으로 리포트를 볼 수 있게 됐어요.
구글이 제조업체 센터에서 제품을 직접 추가하거나 수동으로 업데이트하던 기능을 제거했습니다. 앞으로는 API를 사용하거나 제품 파일을 업로드하는 방식만 가능합니다.
이제 일일이 손으로 수정하기 어려워졌어요.
구글의 Gary Illyes는 XML 사이트맵의 lastmod 날짜가 부정확하다면 아예 사용하지 않는 것이 더 낫다고 밝혔어요.
잘못된 정보를 주는 것보다 데이터 용량이라도 줄이는 게 낫다는 구글의 조언이 솔직해요.
서치 콘솔의 새로운 소셜 트래킹 기능이 AI 검색으로 인한 클릭 감소를 가리고 있어요. 동시에 검증된 프로필 데이터를 구글 모델 학습에 활용하고 있네요.
우리가 정성껏 키운 소셜 데이터가 구글의 무료 학습용으로 쓰이고 있어서 마음이 좀 그래요.
스타트업 마케팅 리드가 단순 MQL 수치 달성에 그치지 않고, 파이프라인 목표와 기여도를 측정할 수 있도록 성과 지표 체계를 재정립한 사례예요.
숫자만 채우는 게 아니라 결과(Outcome)를 증명하려고 데이터 구조를 아예 바꿨더라고요.
많은 마케팅 및 테크 업계 관계자들이 Phia 스캔들을 흔한 어피리에이트 사기로 보고 있어요. 하지만 실제 내용은 그와 다릅니다.
단순히 제휴 마케팅 사기라고 치부하기엔 상황이 더 복잡해요.
마케팅 컨설팅사 Triggers는 전통적인 고객 세분화 방식 대신 패널 데이터를 통해 소비자의 브랜드 연상을 분석해요.
소비자 스스로도 모르는 생각을 읽어낸다는 점이 인상적이에요.
마케팅 컨설턴시 Triggers는 전통적인 고객 세분화 방식 대신 패널 데이터를 통해 소비자의 브랜드 연상을 분석해요.
소비자보다 소비자 생각을 더 잘 안다는 표현이 인상적이에요.
unerry가 Ogury Japan과 협력하여 광고를 통한 매장 방문 효과를 페르소나별로 분석할 수 있는 서비스를 시작했어요.
광고 클릭 데이터에 머물지 않고 실제 오프라인 방문객의 특성까지 세밀하게 확인할 수 있어요.
이케부쿠로의 랜드마크인 선샤인 시티가 10년에 한 번 있을 법한 대규모 방문객 조사를 진행했어요. GPS 인류 데이터와 속성 데이터, 의식 조사를 함께 설계해서 분석했대요.
누가 오는지 확인하는 수준에서 그치지 않아요. 실제 고객 심리를 파악해서 다음施策에 바로 적용하려는 모습이 보여요.
중개 서비스는 고객 결제와 파트너 정산을 동시에 설계해야 해요. 나중에 시스템을 수정하면 비용이 훨씬 많이 들거든요.
결제 연동만 먼저 끝내면 안 되겠어요. 정산 구조를 처음부터 같이 잡아야 운영 리스크가 줄어들거든요.
Newsweek는 트래픽이 75% 감소했음에도 불구하고 광고 기술, 순위 비즈니스, 이벤트를 통해 1억 달러 이상의 매출 달성을 앞두고 있습니다.
트래픽 수치에만 매몰되지 않고 수익 구조를 다변화했어요.
소비자들은 리워드가 중요하다고 말하면서도 실제로는 보상 프로그램을 잘 이용하지 않는 것으로 나타났어요.
가입자 수 늘리기에만 급급한 로열티 프로그램의 현주소를 보여주는 것 같아요.
Good Morning America(GMA)가 성인 25-54 연령층에서 No.1 모닝쇼 자리를 다시 차지했어요.
전통적인 TV 매체도 핵심 타겟을 잡는 힘이 여전하네요.
그동안 TV 광고 통합은 전국 단위의 논의가 중심이었지만, 이제는 성과를 중시하는 로컬 시장의 정밀한 타겟팅으로 무게추가 이동하고 있어요.
광고주들이 지역별로 검증 가능한 성과를 원하고 있네요. 구매 결정도 결국 로컬 수준에서 이루어진다는 점이 인상적이에요.
아티클광고 경매가 시작되기 전부터 CPC 인플레이션이 발생할 수 있어요. 브랜드, 도달 범위, 클릭 후 경험이 유료 검색 성과를 어떻게 바꾸는지 알려줘요.
경매 경쟁만큼이나 광고 전 단계의 요소들이 비용에 큰 영향을 주더라고요.
Rime이 기업의 고객 전화를 처리하기 위해 2,400만 달러의 시리즈 A 투자를 유치했습니다. 현재 여러 기업을 통해 매달 1억 건 이상의 통화를 처리하고 있습니다.
매달 1억 건 넘는 통화량을 소화하고 있어요. 규모가 정말 어마어마하죠.