인공지능을 이기는 디지털 마케팅

성과를 내는 마케터는
인공지능과 머신러닝 알고리즘을 이해하고 활용한다!

구글 애드워즈 에반젤리스트가 쓰고
구글 마케터가 번역한
디지털 마케팅 바이블!

미디어 환경의 변화와 인공지능 기술의 발전은 이미 마케팅 문법과 전략을 크게 바꿔놓았다. 인공지능과 머신러닝이 마케터의 역량을 크게 대체해 나가고 있는 지금, 이를 이해하고 활용할 수 있어야만 퍼포먼스 마케터로 거듭날 수 있다. 이 책은 모래알처럼 많은 머신러닝 데이터를 분석하고, 인간의 직관과 창의성을 발휘하며 궁극적으로 성과를 만드는 디지털 마케팅의 핵심 지식을 다루고 있다. 의사, 파일럿, 교사라는 3가지 새로운 역할에 집중하면서 인공지능을 제대로 활용하다 보면 어느새 성과를 만드는 마케터가 될 수 있다.

구글 애드워즈, 페이스북 인스타그램, 네이버, 카카오 등
인공지능과 머신러닝 알고리즘이 적용되는 모든 광고에서 성과를 내는
퍼포먼스 마케터 기본 지침서!

디지털 마케터에게 인공지능과 머신러닝의 발전은 어떤 의미로 다가올까? 기술 발전은 그동안 인간이 주된 역할을 수행해오던 분야, 즉 광고 소재, 광고 계정 구조, 타깃팅, 랜딩 페이지, 경매 입찰, 키워드 생성 등이 수년 내로 자동화에 의해 대체될 가능성이 매우 높아졌음을 의미한다. 머지않은 시일 내에 엄청난 성능의 클라우드 컴퓨팅 파워가 수십억 단위가 넘는 빅데이터를 처리하면서 최적화를 수행하는 상황에서도 과연 디지털 마케터라는 존재가 계속 필요할까?
정답은 '계속 필요하다'이기도 하고, 어느 측면에서는 '더는 필요하지 않다'이기도 하다. 자동화가 특정 분야에서 인간의 역할을 어느 정도 대체할 것이라는 예상에는 의심의 여지가 없다. 이 자동화에 힘입어 디지털 마케팅 대행사들은 더 적은 수의 인력으로도 훨씬 더 많은 양의 업무를 처리해낼 수 있다. 하지만, 아무리 스마트한 기술이 등장하더라도 전문가를 완전히 대체하는 컴퓨터의 등장은 여전히 요원하다.
무엇보다도 머신러닝의 알고리즘을 설계하고 개선하는 일은 인간만이 할 수 있다. 기본적으로 머신러닝은 전문가가 어떤 샘플 데이터 집합을 입력하고, 어떤 방식으로 학습시키느냐에 따라 그 성격과 성능이 결정된다. 또한 컴퓨터가 오류를 범할 수 있기 때문에 산출한 결과의 품질을 검수하는 데에도 인간의 역할이 필요하다. 하지만, 인간의 역할은 단순히 오류를 예방하기 위한 보조적인 수단에 그치지 않는다. 전문가라면 한 걸음 더 나아가 컴퓨터가 미처 파악하지 못하는 기회를 추론할 수 있어야 한다.
그렇다면 컴퓨터가 디지털 마케팅 최적화에서 앞으로도 큰 역할을 할 수 있을까? 물론이다! 그렇다면 디지털 마케터는 향후 5년 이내에 별 쓸모가 없는 구식 직업이 될 것인가? 결코 그렇지 않다. 이 책의 저자는 이 문제에 대한 혜안과 지식을 풍성한 이야기와 함께 전달하고 있다. 디지털 마케팅 분야에 종사하고 있거나 미래의 마케터를 꿈꾸는 분들에게 유용하다.

지은이 : 프레더릭 발레이스
실리콘밸리 기업가, 저자, PPC 서치 마케팅 분야의 주요 인플루언서. 구글 초기 입사자 500인 중 1인으로, 애드워즈 에반젤리스트로서 퍼포먼스 마케팅의 선구자 역할을 했다. 구글 퇴직 후 퍼포먼스 마케팅 회사인 옵트마이저를 공동으로 설립했고 현재 CEO를 맡고 있다. 저자는 디지털 마케팅 업계 리더로서 주요 콘퍼런스에 연사로 참여하고 있으며, 다양한 매체에 칼럼을 기고하면서 통찰력과 비전을 제시하고 있다.

옮긴이 : 김천석
디지털 마케팅 전문가. 서울대학교 경제학부를 졸업하고 SK텔레콤에서 마케팅 매니저로 스마트폰 도입 초기 마케팅 업무를 담당했다. 이후 구글로 이직하여 통신, 전자, 미디어&콘텐츠 등 다양한 분야 기업들의 디지털 마케팅 고도화 프로젝트를 이끌었으며, 한국 내 안드로이드 파트너 마케팅을 맡아 구글 어시스턴트 마케팅 캠페인을 수행했다. 현재는 글로벌 커머스 미디어 플랫폼인 크리테오에서 미드마켓(Mid-Market) 세일즈팀을 이끌며, 중소형 광고주의 성공적인 퍼포먼스 마케팅을 돕고 있다.

서문
들어가며

PART I 디지털 마케팅 테크놀로지

1. 인공지능과 디지털 마케팅
구글 애드워즈에서 제품 전문가가 되다 / 애드워즈의 성장 / 빅데이터와 머신러닝 / 경매, 입찰, 타깃팅 / 스마트 캠페인 / 기업가의 길
2. 머신러닝의 원리
무어의 법칙 / PPC 머신러닝 모델 / PPC 광고에 적용된 머신러닝 / PPC 머신러닝의 현재
3. 마케터가 머신보다 잘할 수 있는 일
마케터의 역할 / 광고 소재 / 목표 설정 / 타깃 설정 / 측정과 성과 보고 / 광고주의 사업과 소비자를 연결하는 메시지 / 반복과 차별화 / 정보로서의 광고 / 고객 세그먼트 / 넓은 시야를 가져라 / 최적화와 제약
4. 머신이 마케터보다 잘할 수 있는 일
기하급수적으로 증가하는 복잡성 / 기여도 분석 모델 / 구글 애널리틱스 / 분석과 예측 / 입찰 관리 / 예산 자동화

PART II 디지털 마케터의 새로운 역할 3가지

5. 의사
마커스 웰비, 주치의 / 닥터 하우스, 법의학자
6. 파일럿
민항기 파일럿 / 전투기 파일럿
7. 교사
개발과 교육 / 빅쿼리 머신러닝 / 회귀분석 모델 / 감독 모델 / 강화 학습 / 품질지수 학습 / 머신러닝 모델

PART III 디지털 광고의 새로운 정의
8. 광고대행사의 가치 재정의
기존의 가치 제안은 이미 쇠퇴했다 / 가치 기반 가격 전략 / 승자독식 /자동화할 것인가, 말 것인가? / 필수적 보완재 / 상호 균형
9. 기본의 중요성
PPC의 기본 / 세부적인 타깃팅 / 마케팅 믹스의 여섯 번째 P : 심리 / 패턴 인식 / 문재해결
10. 최고의 팀 꾸리기
록스타와 프로세스 / 현재와 미래를 위한 필수 기술 / 채용과 교육 : 모범 사례

마치며
옮긴이의 글

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