콘텐츠 관련성이란?
많은 기업이 콘텐츠를 제작할 때 충분히 개인화되지 않거나 타겟과 관련 없는 일반적인 내용을 제공하는 등 관련성 낮은 콘텐츠를 만드는 경우가 있습니다. 하지만 콘텐츠 관련성은 최적화된 콘텐츠를 제공하고 올바른 타겟팅을 위해서 고려해야 할 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 관련성 있는 콘텐츠를 제공하는 것은 고객의 요구에 맞춰 적시에 대응하는 것을 의미합니다.
AI 기술의 발전으로 정확도 높은 콘텐츠를 제작하는 것이 더 쉬워졌습니다. AI는 마케터와 기업에게 새로운 스토리텔링 방식을 제공하고, 프로덕트 팀이 고객에게 적절한 콘텐츠를 제공할 수 있도록 합니다. 콘텐츠 관련성은 단순히 많은 사람에게 닿는 것이 아니라, 올바른 메시지를 통해 적합한 사람에게 다가가는 것을 의미합니다. AI를 활용하는 기업은 대규모로 콘텐츠 정확도를 향상할 수 있습니다. 이는 그룹이 아닌 개인과의 대화를 중심으로 일대일 상호작용을 강조합니다.
머신러닝과 AI 기술은 기업이 잠재고객 데이터를 최대한 활용하고 고객 경험을 자동화 및 최적화하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 올바른 정보를 적시에 제공하여 고객과의 보다 의미 있는 연결을 만들 수 있습니다. 콘텐츠 관련성은 지속적인 노력이 필요한 프로세스입니다. 정확한 콘텐츠를 적절한 시간에 제공하는 것뿐만 아니라, 콘텐츠를 유지하고 지속적으로 업데이트하여 고객에게 최신 정보를 제공하는 것을 의미합니다.
콘텐츠 관련성과 콘텐츠 큐레이션
- 콘텐츠 관련성: 적절한 콘텐츠를 적절한 시간에 적절한 대상에게 제공하는 것을 의미합니다. 이는 검색 엔진 최적화(SEO) 및 검색 쿼리, 소셜 네트워크에서의 참여, 또는 사용자 데이터와 일치할 수 있습니다. AI 모델을 훈련하여 고객과 관련된 콘텐츠를 인식하고 이를 제공함으로써, 고객에게 도움이 되거나 흥미로운 콘텐츠에만 노출되도록 보장합니다.
- 콘텐츠 큐레이션: 특정 목적이나 개인을 위해 선택된 콘텐츠를 의미합니다. 좋은 콘텐츠 큐레이션은 사용자의 참여 또는 유용성 목표를 달성하고, 전반적인 흐름을 나타냅니다. AI 계층 추가를 통해 대규모로 콘텐츠를 개인화하는 데 중요한 콘텐츠 관련성을 유지할 수 있습니다. 프로그래밍 방식으로 콘텐츠를 선택하여, 특정 시간에 특정 고객과 관련된 다양한 콘텐츠를 만들 수 있습니다.
콘텐츠 큐레이션의 사례
AI를 기반으로 한 콘텐츠 큐레이션은 현실 세계에서 이미 널리 사용되고 있습니다. 여러분은 아마도 모르는 사이에 AI가 선택한 콘텐츠를 소비하고 있었을 것입니다. Netflix, 소셜 미디어 플랫폼, Spotify, 그리고 검색 엔진과 같은 회사들은 모두 AI 기술을 사용하여 알맞은 시간에 적절한 사용자에게 딱 맞는 콘텐츠를 제공합니다. 이는 알고리즘을 통해 사용자의 선호도를 파악하고 그에 맞는 콘텐츠를 추천하는 방법을 사용합니다.
예를 들어, Netflix는 AI를 활용하여 다음과 같은 작업을 수행합니다:
– 개인화된 영화 및 TV 프로그램 추천
– 스트리밍 품질 최적화
– 각 사용자에게 맞는 썸네일 제공
– 영화 후반 작업 편집
Netflix는 사용자가 이전에 시청한 콘텐츠를 기반으로 새로운 콘텐츠를 추천하는데, 이를 통해 사용자의 선호도를 학습하고 그에 맞는 콘텐츠를 제공합니다. 사용자가 Netflix를 계속 사용하고 평가할수록 AI는 더욱 정확한 추천을 제공하게 됩니다.
Spotify, 디지털 비서, 소셜 미디어 플랫폼 등도 유사한 방식으로 AI를 활용하여 사용자에게 가장 관련성 높은 콘텐츠를 제공하고 있습니다. 이러한 기술은 사용자 경험을 향상하고 콘텐츠 소비를 더욱 효율적으로 만들어줍니다.
관련성 높은 콘텐츠 제작 방법
모든 기업이 Netflix와 같은 완벽한 추천 시스템을 구축할 필요는 없지만, 고객에게 관련성 높은 콘텐츠를 제공하기 위한 다양한 전략을 채택할 수 있습니다. 적절한 타이밍에 알맞은 콘텐츠를 제공할 수 있는 유용한 AI 알고리즘들이 있습니다. 이를 위해 우선 올바른 학습 데이터가 필요합니다. 고객에게 최적화된 관련성 높은 콘텐츠를 제공하는 효과적인 방법을 소개해드리겠습니다.
기록 최적화
콘텐츠 마케팅 분야의 지식을 제공하는 HubSpot은 최근에 “기록 최적화”라고 불리는 전략을 도입하여 오래된 콘텐츠를 재사용하고 향상하고 있습니다. 이를 통해 새로운 콘텐츠를 작성하는 데 필요한 시간과 비용을 절약하면서도 결과적으로 더 많은 고객을 유치하고 있습니다. 이미 공개된 콘텐츠를 다시 최적화하고 업데이트함으로써, HubSpot은 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 있습니다. 이러한 노력의 결과로, HubSpot은 이전 게시물에서 생성된 월별 리드 수를 두 배로 증가시켰으며, 해당 이전 게시물의 자연 검색 조회수가 평균 106% 증가했습니다.
새로운 콘텐츠는 고객에게 관련 콘텐츠를 제공하는 효과적인 방법이지만, 그렇다고 기존 콘텐츠를 무시해서는 안 됩니다. 오래된 콘텐츠를 약간의 수정 및 새로운 이미지 추가, 업데이트된 통계 적용 등의 작업을 통해 완전히 새롭게 변화시킬 수 있습니다.
검색 알고리즘 업데이트
콘텐츠를 작성할 때는 검색 알고리즘을 잘 이해하는 것이 중요합니다. 검색 알고리즘은 고객의 행동 변화나 신제품 추가 또는 새로운 콘텐츠 게시와 같은 변화에 따라 최신 상태로 유지돼야 합니다. 정기적으로 검색 알고리즘을 최적화하면 고객이 관련성 있는 콘텐츠를 찾을 수 있습니다. 따라서 검색 알고리즘에 모델 드리프트를 방지하고 AI가 고품질 결과를 지속적으로 제공할 수 있도록 추가적인 학습 데이터를 계속해서 추가하는 것이 좋습니다.
고객 여정 이해
고객 여정은 고객이 제품을 발견하는 과정부터 구매하는 과정까지의 경로를 의미합니다. 고객이 어느 위치에 있든 모든 고객의 요구를 충족하는 콘텐츠를 제공하는 것이 중요합니다. 또한 관련성이 높고 선별된 콘텐츠를 제공할 수 있도록 해야 합니다.
특정 고객을 위한 콘텐츠 만들기
관련성 높은 콘텐츠를 얻기 위해서는 고객 여정을 이해하는 것만으로 충분하지 않습니다. 다양한 고객이 존재한다는 사실을 인식하고, 일반적인 콘텐츠를 생산하는 것이 아니라 다양한 고객 그룹에게 관련성과 유용성을 제공하는 콘텐츠를 만들어야 합니다. 이에 따라 많은 기업은 고객 데이터를 기반으로 고객 페르소나나 가상 고객 프로필을 작성하여 콘텐츠 큐레이션을 실시합니다. 결과적으로, 각각의 고객 유형에 따라 다양한 유형의 콘텐츠가 필요하며, 이를 통해 고객의 다양한 니즈를 충족시킬 수 있습니다.
개인화된 메시지 사용
고객들은 이제 더 이상 단순한 경험만으로 만족하지 않고, 자신에게 딱 맞는 맞춤형 경험을 원합니다. 고객과의 강한 유대감을 형성하는 가장 효과적인 방법은 바로 개인화된 메시지를 사용하는 것입니다. 그러나 여기서 말하는 개인화는 단순히 개인화된 이메일 인사말이 아닙니다. 대규모 콘텐츠를 제공하는 AI는 개인화된 경험과 메시징에 있어서 실질적인 도구로 작용합니다. AI를 활용하면 타이밍과 콘텐츠 유형을 자동화하고, 고객 유형에 맞게 마케팅 전략을 조정할 수 있습니다. AI는 데이터 분석과 머신러닝을 통해 적절한 콘텐츠를 정확한 고객에게 적시에 제공함으로써 맞춤형 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.
적시에 딱 맞는 고객에게 콘텐츠 제공
AI는 고객이 필요로 할 때 적절한 콘텐츠를 제공하여 콘텐츠 관련성을 한 단계 끌어올립니다. 콘텐츠 관련성을 높이기 위해 도움이 되는 AI 도구는 다음과 같습니다.
– AWS Machine Learning 서비스: ML 모델을 생성할 때 알고리즘을 다룰 필요 없이 사용할 수 있습니다.
– Microsoft Azure 머신러닝: 초보자부터 모든 규모의 전문가와 비즈니스에 적합한 100가지 이상의 방법을 통해 회귀, 분류, 추천, 텍스트 분석 및 이상 탐지를 지원합니다.
– 구글 크라우드 AutoML: 그래픽 인터페이스를 통해 데이터 세트를 업로드하고 모델을 학습하고 배포할 수 있습니다.
– NVIDIA의 Transfer Learning Toolkit: 고급 사용자에게 널리 사용되는 딥 러닝 아키텍처에서 더 빠르고 정확한 신경망을 훈련할 수 있는 Python 기반 AI 훈련 툴킷입니다.
– IBM Watson ML Studio: 완전히 자동화된 ML 서비스를 제공하여 학습 곡선을 줄이고 사용하기 쉽게 만들어줍니다.
– 에펜: 고품질의 학습 데이터를 제공하여 콘텐츠 관련성 알고리즘을 시작하고 개선합니다.
AI 기반 콘텐츠 관련성의 미래
고객에게 올바른 콘텐츠를 제공하는 것은 고객 만족과 비즈니스 성장에 있어서 가장 중요한 부분입니다. 전 세계의 다양한 기업들은 AI를 활용하여 콘텐츠 분석, 키워드 선택, 데이터 기반 콘텐츠 생성, 최적화 및 개인화된 콘텐츠 생성을 수행해 왔습니다. 머신러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 자연어 생성 등과 같은 AI 기술은 사용자 경험을 향상하는 데 활용되어 우리의 일상생활에 큰 영향을 미치고 있습니다. Gmail의 AI 텍스트 예측부터 Siri와 Alexa와 같은 인간 비서와의 상호 작용까지, AI는 고객에게 관련 콘텐츠를 제공하는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 이러한 고급 프로그램을 운영하는 팀들은 정기적인 업데이트가 필요한 수동 규칙보다는 사용자 입력에 따라 모델을 지속적으로 개선함으로써 올바른 결과를 제공하고 있습니다. 대규모 데이터와 AI 기술의 발전으로 인해 관련 콘텐츠를 대규모로 제공하는 애플리케이션을 구축하는 것이 점점 더 쉬워지고 있습니다. AI의 이점과 가능성을 무시하는 것은 조직이 기술에 점점 더 의존하는 세상에서 경쟁업체 보다 뒤처지게 될 위험을 의미합니다.
에펜의 AI 콘텐츠 관련성 솔루션
AI와 콘텐츠 관련성이 결합되면 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 콘텐츠의 관련성이 높아지면 고객은 보다 유대감을 느끼고 충성도가 높아집니다. 저희 에펜은 AI를 기반으로 콘텐츠 관련성을 최적화할 수 있는 솔루션을 효과적으로 제공합니다. 업계 경력 26년의 전문 지식을 기반으로 여러분의 비즈니스를 성공적으로 이끌어드리겠습니다. 지금 바로 저희 데이터 전문가에게 상담받아보세요!
