소비자 구매패턴 맵(Consumer Journey Map)에 인공지능(AI)을 이용한 SEO기법

Consumer journey map(소비자 여행 지도) 이란 것이 있습니다.

사람들이 검색을 통해서 인터넷을 여행하는 목적을 나누어 유저의 패턴을 카테고라이징 하는 방법론 입니다.

업종마다 컨수머 저니 맵은 다르게 잡아야 합니다.

Decide > Travel > Experience > Return

으로 유저들의 단계에 따른 소비 방향이 있기도 하지만

Physical evidence > Customer actions > Onstage actions > Backstage actions > Supporting processes

로 나뉘기도 합니다.

그 밖에

Awareness > Consideration > Purchase > Onboarding > Advocacy

로 정의하는 곳도 있습니다.

이렇게 제품 및 서비스의 특성에 따른 유저의 행동패턴과 스텝이 달라지게 됩니다.

예를 들어 내가 휴대폰을 사고 싶을 때 iPhone으로검색하는 사람은 iPhone을 사고자 하는 사람이기 때문에 다른 경쟁사가 그 고객을 뺏어갈 수가 없습니다.

하지만 “유투버용 휴대폰” 같은 식으로 특정 브랜드를 지칭하지 않는 단어들이 수천만 가지가 돌고 있지만 이들을 카테고라이즈 하지 않으면 구매하려는 고객을 잡을 수가 없습니다.

만약 유저의 입력 키워드가 “휴대폰 동영상 편집 방법” 같은 Onboarding관련 키워드였다면 이미 구매를 지난 유저이기 때문에 대상이 되지 않습니다.

실제 구매를 원하는 페이지라면 Consideration부터 접근을 해야하고, 미래 고객을 위해서 이미지 향상을 위한 홈페이지를 운영한다면 Awareness관련 키워드로 접근을 시켜야 합니다.

그렇다면 이 키워드를 어떻게 찾고 어떻게 넣어야 검색어의 상위에 올라갈 수 있을까요?

검색엔진은 보통 2주에 한 번씩 어뷰저를 막고 데이터 정리를 위해 알고리즘을 조금씩 바꾼다고 합니다.(정확한 근거는 없지만 업계사람들이 일반적으로 얘기하는 주기임)

그래서 2주가 지나면 위에 올라간 페이지도 떨어지기도 합니다.

그렇다면 원리를 알면 계속 올라갈까요?

아마도 내부자가 아닌 이상 그럴 수는 없을 것입니다.

그래서 새로운 방법을 연구하고 있습니다.

딥러닝은 과정은 모르지만 결론을 알고 학습을 시키면 테스터는 결론에 얼마나 적합한지 알 수 있습니다.

수천만 키워드를 카테고라이즈 하고 각 카테고리별 검색엔진의 결과를 역산하는 기법으로 페이지를 가이드하는 방법론입니다.

이렇게 하면 아무리 검색엔진이 로직을 바꾸어도 그에 맞추어 페이지만 잘 갱신해주면 언제나 컨수머의 원하는 스텝에서 보여주는 페이지를 만들 수 있습니다.

기존의 SEO에서 메타태그를 잘 만들면 끝 하는 식은 이미 구식입니다.

머신러닝은 미래를 바꿀 수 있습니다.

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