추천알고리즘 (2) 썸네일형 리스트형 쇼핑과 데이터 – 내가 좋아할 상품을 추천하는 알고리즘 1. 요즘은 ‘감’이 아니라 ‘데이터’로 쇼핑한다요즘 쇼핑할 때 “어, 이거 나한테 딱인데?”라는 경험 있으셨죠?사실 그건 우연이 아닙니다. 😎쇼핑몰은 우리의 검색, 클릭, 구매 데이터를 분석해, 우리가 좋아할 만한 상품을 AI 알고리즘으로 추천하고 있거든요. 2. 나도 모르게 남기는 쇼핑 데이터온라인 쇼핑을 할 때 우리는 다양한 데이터를 남깁니다.검색 기록: 어떤 키워드를 자주 찾는지클릭 이력: 어떤 상품을 눌러봤는지장바구니/찜 목록: 관심 있지만 아직 안 산 상품구매 내역: 언제, 무엇을, 얼마에 샀는지리뷰·별점: 만족도 데이터체류 시간: 어떤 페이지에서 오래 머무는지이 모든 게 나만의 쇼핑 DNA가 되어, 알고리즘의 재료가 됩니다. 3. 추천 알고리즘이 작동하는 방식추천 시스템은 크게 세 가지 방.. 데이터 기반 마케팅 – 추천 알고리즘과 타겟 광고의 원리 1. 데이터 기반 마케팅이란?요즘은 광고도, 쇼핑도, 콘텐츠도 “데이터” 없이는 제대로 돌아가지 않아요. 데이터 기반 마케팅은 소비자의 행동 데이터를 분석해, 맞춤형으로 광고나 콘텐츠를 제공하는 방식을 말합니다.쉽게 말하면, 예전에는 광고판에 “모두를 위한 광고”를 붙였다면, 지금은 내가 좋아할 만한 광고만 골라서 보여주는 시대라는 거죠. 이 모든 것 뒤에는 추천 알고리즘과 타겟 광고 기술이 숨어 있습니다. 2. 추천 알고리즘의 원리추천 알고리즘은 “당신이 뭘 좋아할지”를 데이터로 예측하는 기술입니다.협업 필터링(Collaborative Filtering)나와 비슷한 취향을 가진 사람들이 좋아한 것을 추천합니다.예: 넷플릭스에서 “당신과 비슷한 취향의 이용자가 본 영화” 추천.콘텐츠 기반 필터링(Cont.. 이전 1 다음
