구글은 우주고, 네이버는 광장이다

글로벌 브랜드가 놓치는 한국 플랫폼의 본질구글은 브랜드에게 자유를 줍니다.네이버는 브랜드에게 자리를 줍니다.같은 ‘검색 플랫폼’이지만,고객과 브랜드가 만나는 방식은 완전히 다릅니다.구글은 우주다, 네이버는 광장이다구글은 우주입니다.브랜드는 그 안에서 하나의 행성처럼 존재하고,웹사이트, 블로그, 유튜브, SNS 등은서로 연결된 링크의 궤도를 돌며 퍼져갑니다.구글은 연결 기반 생태계입니다.중심이 없고, 브랜드는 직접 ‘존재를 드러내야’ 합니다. 반면 네이버는 광장입니다.하나의 거대한 구조 안에 다양한 브랜드가 입점하고,고객은 네이버 안에서 콘텐츠를 둘러보고, 경험하고, 쇼핑하고, 질문합니다.네이버는 콘텐츠를 탐색하는 곳이 아니라,경험하고 머무는 공간입니다.브랜드의 운영 방식은 완전히 달라야 한다구글에서 브랜..

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• · 2025. 12. 10.

콘텐츠(Content)보다 맥락(Context)이 중요해진 시대

2016년, 나는 하나의 의문을 품었다.“왜 어떤 콘텐츠는 아무리 잘 만들어도 반응이 없고,
어떤 콘텐츠는 예상치 않게 퍼지는 걸까?”그때부터 나는 콘텐츠의 품질이나 키워드보다 사용자의 맥락(Context) 에 집중하기 시작했다.이는 단순한 호기심이 아니라, NAVER라는 독특한 생태계에서 치열하게 실험하고 실패하며 쌓은 결과였다.콘텐츠(Content)는 정보를 주지만, 맥락(Context)은 행동을 유도한다많은 브랜드가 여전히 ‘좋은 콘텐츠’를 만들기 위해 시간과 돈을 쏟는다.하지만 디지털 환경에서 ‘좋은 콘텐츠’는 점점 무의미해지고 있다.사용자는 더 이상 콘텐츠를 “읽기” 위해 검색하지 않는다.문제를 해결하거나, 결정을 내리기 위해 ‘상황에 맞는 정보’를 찾는다.NAVER에서 성공한 콘텐츠는 대부분 ..

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• · 2025. 12. 10.

조말론 런던, 상하이에서 고객 경험 혁신 사례 ㅣ 게임의 집

조 말론 런던은 상하이에서 진행된 최신 행사를 통해 리테일이 단순한 관람을 넘어 적극적인 참여를 유도하는 경험으로 진화할 수 있음을 보여주었습니다. 전통적인 축제 분위기의 장식 대신, 조 말론은 “게임의 집”이라는 독창적인 공간을 조성했습니다. 이 공간은 체스 말, 카드, “NPC” 가이드, 다양한 방 등 시각적, 후각적 요소가 조화를 이루며, 브랜드의 참여 중심 전략을 구현하고 있습니다. 실제 게임과의 상호작용을 통해 젊은 소비자들의 욕구, 즉 촉각적 발견, 움직임, 스토리텔링을 충족시키고 있습니다. 중국 향수 시장은 여전히 높은 성장세를 유지하고 있으며, 럭셔리 및 뷰티 분야를 넘어 스포츠, 패션 분야까지 그 영향력이 확대되고 있습니다. 이러한 시장 변화에 발맞춰 브랜드는 소비자들이 짧은 시간..

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• · 2025. 12. 9.

감정과 책임 사이에서

회의실 밖으로 나왔을 때, 나는 어깨가 무겁게 가라앉는 걸 느꼈다. 창밖으로 보이는 오후의 햇살은 여전히 따스했지만, 방금 전 회의실의 공기는 무겁게 정체되어 있었다. 메신저 창에는 계속해서 같은 논리, 같은 반박이 올라왔다. 회의는 끝났지만, 대화는 끝나지 않았다.매니저라는 직함을 달았을 때, 우리는 무엇을 기대하는가. 권한을 주면 책임이 따라온다고 배웠다. 하지만 현실은 그렇게 단순하지 않았다. 권한을 받은 사람이 책임은 회피하고, 감정으로 방어막을 치는 순간을 나는 목격했다. “이 데이터를 보면 우리 전략이 맞습니다.” 고객 중심이 아닌, 개인의 취향으로 굴러가는 일. 문제를 제기하면 돌아오는 건 해명이 아니라 반박이었다. 다른 시장 상황, 외부 요인, 어쩔 수 없는 변수들. 그 모든 이유 뒤에는 ..

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• · 2025. 12. 8.

문제를 품는 사람 - AI 시대에 더 중요해진 질문의 힘

AI 시대, 왜 Problem Holder가 Problem Solver보다 중요한가 회의실에 들어섰을 때, 그들은 이미 답을 가지고 있었다. 슬라이드는 완벽했고, 로직은 탄탄했다. 그런데 나는 계속 머릿속에서 맴도는 질문을 지울 수 없었다. '이게 정말 우리가 풀어야 할 문제일까?'최근 AI 워크플로우가 화두다. 그러면서 한 가지가 더 명확해졌다. 중요한 건 'Problem Solver'가 아니라 'Problem Holder'라는 것. 문제 해결사는 언제나 능력을 인정받는다. 빠르게 답을 찾고, 효율적으로 실행하며, 결과를 만들어낸다. 그런데 왜 지금, 문제를 '품는' 사람이 더 중요하다는 걸까?어쩌면 우리는 너무 오래 잘못된 질문의 답을 찾아왔는지도 모른다.진짜 해결사는 다르다. 그들은 문제 자체를 의..

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• · 2025. 12. 8.

문제 해결의 재미, 혹은 성취에 대하여 | 일의 의미를 찾는 순간

문제를 해결하고 난 후였다. 모니터 앞에 앉아 결과 화면을 바라보는데, 묘한 감정이 밀려왔다. 이것은 뿌듯함이었다. 테니스 대회에서 마지막 포인트를 따낸 순간과 비슷한."재미있는 일을 하고 싶어요." 요즘 자주 듣는 말이다. 하지만 나는 한 번도 지금 하는 마케팅이 '재미있다'고 말한 적이 없는 것 같다. 쉽지 않고, 때로는 지루하고, 반복적이고, 예상치 못한 문제들로 가득하다. 그런데도 나는 이 일을 계속한다. 왜일까?오늘 나는 눈에 잘 보이지 않는 문제를 해결했다. 발행하는 콘텐츠의 인덱싱과 노출이 갑자기 줄었다. 원인을 찾기 위해 이런저런 가설을 세웠다. 알고리즘? 경쟁사? 계절적 요인? 하지만 답은 가까운 곳에 있었다. 기본부터 다시 점검했다. 콘텐츠를 하나하나 뜯어봤다. 그리고 발견했다. 어느 ..

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• · 2025. 12. 6.

영하권 추위와 폭설 시작! 놓치면 큰일 나는 겨울철 차량 필수 점검 리스트

필자는 시골로 이사온지 10년째 되는 해입니다. 처음 이사와서 폭설이 내린날 도로에서 차가 빙글빙들 돌고 논에 빠질뻔 한 아찔한 상황을 경험했어요. 차는 지프의 4륜 구동 이었지만 폭설로 미끄러운 도로의 경사는 어떻게 할수 있는 방법이 없없습니다.그 후로 11월이 되면 동계타이어로 교체를 하는 습관으로 겨울 안전운전을 잘하고 있습니다. 하지만 타이어 만으로 안전운전이 보장되지 않습니다. 겨울철 안전운전을 위한 필수 점검 리스트를 공유 할게요.오늘 출근 길에 잠깐 눈이 온다고 했지만 서울은 약 8cm 의 폭설이 내리고 기온도 급격히 떨어 졌습니다.이렇게 날씨가 추워지는 겨울철에는 빙판길 사고 위험도 커지지만, 무엇보다 자동차 컨디션이 급격히 나빠지기 쉽습니다. 사람도 추우면 몸이 굳듯이 차도 관리가 필수거..

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• · 2025. 12. 4.

다정한 언어가 리더십이 되는 순간 <구글 스타트업 캠퍼스>

다정한 언어가 어떻게 성공한 리더로 만드는가?구글 스타트업 캠퍼스에서 열린 정흥수 강사님의 ‘성공적인 리더의 언어’ 강연에 다녀왔습니다. 올해 마지막 강연이었다고 하는데, 오늘이 올해 마지막이라는 말이 어울릴 만큼 차분하면서도 밀도 있는 시간이었습니다.흥수님은 아나운서, 기자, 쇼호스트를 거쳐 오랜 시간 말과 가까이 있었던 분입니다. 그 경험을 단순한 경력의 나열이 아니라, 한 사람의 감정과 선택이 쌓여 만들어진 이야기처럼 풀어내셨습니다. 말 잘하는 사람의 기준, 자신의 신작 『설득자』에 담은 생각들까지 자연스럽게 이어졌습니다.특히 기억에 남은 부분은 “하고 싶은 일을 향해 달려가는 과정에서, 결국 지켜야 할 것은 에너지다”라는 말이었습니다. 목표를 향해 집중하는 동안에도 나를 소진시키지 않는 법, 그리..

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• · 2025. 11. 28.

[SEO 뉴스] 구글 서치콘솔 신기능: '브랜드 쿼리 필터' 완벽 분석

드디어 구글 서치콘솔(GSC)에 SEO 담당자와 마케터들이 기다리던 기능이 추가되었습니다.지난달 '쿼리 그룹(Query groups)' 기능이 출시된 데 이어, 이번에는 실적 리포트에서 '브랜드 검색어(Branded queries)'와 '비브랜드 검색어(Non-branded queries)'를 자동으로 구분해 주는 필터링 기능이 도입되었습니다.그동안 내 사이트로 유입되는 검색어가 "우리 브랜드를 알고 검색한 것인지" 아니면 "일반적인 정보를 찾다가 우연히 발견한 것인지" 구분하기 위해 복잡한 설정을 거쳐야 했는데요. 이제 이 과정이 훨씬 간편해질 전망입니다. 이번 업데이트의 핵심 내용을 알기 쉽게 정리해 드립니다.1. 브랜드 쿼리 vs 비브랜드 쿼리, 왜 중요할까요?트래픽의 성격을 명확히 알면 더 정교한..

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• · 2025. 11. 20.

시퀀스 러닝: 개인화 광고 추천을 위한 패러다임의 전환 (Sequence learning: A paradigm shift for personalized ads recommendations)

Executive Summary이 문서는 Meta가 개인화 광고 추천 시스템을 기존의 DLRM(Deep Learning Recommendation Models) 방식에서 시퀀스 러닝(Sequence Learning) 기반으로 전환한 기술적 배경과 성과를 다룹니다.문제 정의 (Problem):기존 DLRM은 수작업으로 설계된 피처(Hand-engineered features)에 의존하여, 사용자의 행동 순서(Sequence) 정보를 놓치는 한계가 있었습니다.데이터 집계 과정에서 미세한(Granular) 정보가 손실되고, 중복된 피처로 인해 인프라 비용이 증가했습니다.해결책 (Solution):이벤트 기반 학습 (Event-based Learning): 사용자의 클릭, 전환 등 이벤트에서 직접 데이터를 학습..

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• · 2025. 11. 20.