머신러닝을 통한 비즈니스 성장 가속화: 1부

2018년 1월 11일 목요일

새해가 시작되면 사람들은 더 건강한 식습관에서부터 야외 활동을 더 많이 하는 것까지, 앞으로를 위한 일들에 대해 생각하는 시간을 갖습니다. 이번 주 개막하는 CES(소비자 가전 전시회)에서는 이와 비슷하게 앞날에 대해 살펴보고 기술의 미래를 전망해 보는 자리가 마련될 것입니다. 스마트폰 및 음성 제어 스피커와 같은 혁신적인 제품 덕분에 이제 소비자들은 과거 어느 때보다 많은 선택권을 갖게 되었고 좋아하는 브랜드에 기대하는 사항도 많아졌습니다. 이로 인해 소비자 환경이 새롭게 정의되고 마케팅 담당자가 갖춰야 할 요건도 변화하고 있습니다.
앞으로 3주에 걸쳐 이렇게 높아지는 소비자의 기대치를 충족하는 데 도움을 드릴 수 있는 시리즈를 진행합니다. '스마트 기기가 생활을 편하게 만드는 시대'인 오늘날, 머신러닝을 해결해야 할 또 하나의 과제가 아니라 새로운 기회를 여는 성공의 요인으로 활용한 브랜드를 소개하고 유용한 정보와 권장사항을 함께 나누고자 합니다.
머신러닝을 통한 문제 해결
머신러닝에서 핵심은 이 기술이 문제 해결을 위한 새로운 방법이라는 것입니다. 컴퓨터를 직접 코딩하여 특정 질문에 대한 답을 구하는 데 수백 시간을 소비하는 대신, 컴퓨터가 스스로 학습하도록 가르쳐서 시간을 절약할 수 있습니다. 이를 위해 컴퓨터가 고양이와 개의 차이점과 같은 패턴을 식별할 수 있게 될 때까지 예제를 제공하여 학습하도록 하는 것입니다.
머신러닝이 세계에서 가장 복잡한 문제 중 일부를 해결하는 데 어떻게 도움을 주고 있는지 설명해 주는 사례로, 의학 분야의 최신 기술 한 가지를 꼽을 수 있습니다. 미국 의학계에는 조기 발견을 통해 피부암 환자의 생존율을 극적으로 높일 수 있다는 것이 잘 알려져 있습니다.1 스탠퍼드 대학 연구진은 이를 위해 Google의 머신러닝 플랫폼 텐서플로우를 활용하여, 정상 피부와 피부암에 걸린 피부를 구분할 수 있는 모델을 학습시켰습니다. 이 모델의 정확도는 91%로, 21명의 자격 인증의와 동등한 수준입니다.
성장 속도를 높이기 위한 새로운 기회
마케팅 담당자의 일상 업무는 의사처럼 생명을 구하는 일이 아닙니다. 그러나 마케팅 담당자는 앞서 예로 든 질문과는 매우 다른 '어떻게 비즈니스를 더 빨리 성장시킬 것인가?'라는 물음을 스스로에게 던집니다. Google의 머신러닝이 이 질문에 대한 해답을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.
광고 게재위치를 선택하고 입찰가를 수동으로 조정하는 일은 시간이 오래 걸리는 것이 사실입니다. 이 작업 때문에 최신 트렌드를 포착하거나 새로운 시장에 진입하는 등의 전략적 업무에 투자할 시간을 빼앗기게 됩니다. Google의 머신러닝은 모바일 화면의 색상 및 색조 선호도에서부터 구매 내역, 기기 및 위치에 이르기까지 매일 수십억 개의 소비자 데이터 포인트를 고려하여 학습을 진행합니다. 유니버설 앱 캠페인이나 스마트 자동 입찰과 같은 제품을 통해, 이러한 데이터를 감안하여 고객을 위한 맞춤 광고를 수백만 건씩 게재하고 실시간으로 각각의 광고에 적합한 입찰가를 설정할 수 있습니다.
이러한 애드워즈 혁신 기술을 사용하지 않더라도 머신러닝의 장점을 여전히 확인할 수 있습니다. Google은 검색어, 이전 광고 실적 및 머신러닝과 결합된 기타 문맥 시그널 관련 정보를 사용하여 사용자가 광고를 클릭할지 여부를 예측합니다. 이렇게 예측된 클릭률은 광고의 선택, 순위 지정 및 가격 결정에 도움이 됩니다. 즉, 관련성 높은 고객에게 적절한 광고를 보여주기 위해 이미 머신러닝이 작동하고 있습니다.
앞으로 3주 동안 계속해서 머신러닝을 이용하여 마케팅 목표를 달성하고 비즈니스를 신속하게 성장시킬 수 있는 방법을 알아보도록 하겠습니다. 이 시리즈의 최신 업데이트를 확인하려면 Inside Adwords 블로그를 방문하거나 Google의 권장사항 뉴스레터를 구독하세요.
게시자: Matt Lawson, 실적 광고 마케팅 부문 이사
1 Stanford News, 2017

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