AI의 엄청난 이점에도 불구하고, AI 프레임워크의 배포와 글로벌 채택은 기술에 대한 이해의 측면에서, 그리고 기술 구현의 복잡성에 대한 인식 때문에 계속해서 어려움을 겪고 있습니다. 하지만 주로 검색 엔진 최적화(SEO) 및 검색 엔진 마케팅(SEM)과 같은 인터넷 광고 트렌드에 힘입어 에이전시 및 퍼포먼스 검색 마케팅 부문에서 핵심적인 산업 변화가 일어나고 있습니다.

문제는 웹사이트가 근본적으로 어리석다는 것입니다. 웹사이트는 회사의 마케팅 인텔리전스 및 상거래에서 중심적인 역할을 맡고 있음에도 불구하고 회사가 비즈니스를 추진하는 데 도움이 되는 자체 인텔리전스를 생성하지 않습니다. 예를 들어, 에이전시와 엔터프라이즈 팀은 데이터 증강 및 광고 자동화에서 쇼핑 행동 예측에 이르기까지 모든 것에 머신 러닝을 채택하지만, 이 기술은 고객 여정의 첫 번째 단계로 입력된 1인칭 데이터를 캡처하지 못하는 경우가 많아 AI 모델이 불완전하거나 결함을 가지게 되는 경우가 많습니다.

또한 어떤 조직에서 Google이나 Facebook과 같은 주요 플랫폼에서 생성된 디지털 광고 캠페인과 그 결과에 의존할 경우, 이러한 조직은 스팸이든, 유인이든, 실제 고객이든 모든 리드를 전환으로 간주하는 알고리즘의 불완전한 정보에 의존하게 됩니다. 이러한 캠페인에 AI를 도입하더라도 오늘날의 주요 플랫폼은 종종 개인정보 보호 규정을 이유로 들면서 중요한 검색어 데이터와 기타 정보를 이를 소유해야 하는 기업으로부터 숨기고 있습니다.

SherloQ의 설립자는 기업이 자체 데이터를 볼 수 있고 이러한 데이터로부터 인사이트를 얻을 수 있어야 한다고 믿습니다. SherloQ의 공동 설립자이자 최고 마케팅 책임자인 Jim Fitzgerald는 "사람들이 웹사이트를 방문할 때 어떤 검색어를 사용했는지 볼 수 있었던 때가 있었습니다. 하지만 [Google과 Facebook]은 몇 년 전부터 이 기능을 없애기 시작했습니다.”라고 말합니다. "시간이 지남에 따라 이러한 회사들은 사람들이 사용하는 많은 자연어를 제거하기 시작했고 단어가 빠진 루트 용어만 남았습니다. 마케터는 루트 용어가 검색에 영향을 미친다는 것을 알고 있지만 소비자가 제품이나 회사에 대해 실제로 어떻게 이야기하는지는 알 수 없습니다."

이러한 정보 격차는 기업과 에이전시가 최고로 정교한 퍼포먼스 마케팅과 디지털 광고 캠페인을 사용하는 경우에도 실질적인 영향을 미칩니다.

예를 들어, 기업은 고객이 실제로 제품을 검색하는 방법을 알 수 없기 때문에 마케팅 아이디어는 훌륭하지만 목표는 달성하지 못할 수가 있습니다. 미니 스플릿으로 알려진 덕트리스 에어컨을 더 많이 판매하고자 했던 HVAC 회사 Hurley & David(HDAIR)가 바로 이런 경우였습니다.

SherloQ는 자동화, 어트리뷰션, 인텔리전스, 마케팅 규정 준수라는 AI의 네 가지 축을 기반으로 IBM Watson 기술을 사이트에 원활하게 통합하여 기존 웹사이트에 인텔리전스를 구축하는 솔루션을 개발했습니다. 이러한 AI 측면은 퍼포먼스 마케팅 및 기타 리드 생성 데이터를 캡처, 평가 및 분석합니다. SherloQ는 IBM® Watson Machine Learning과 IBM Watson Studio 제품을 사용하여 모든 웹사이트에 회사에서 AI Smart Core라고 부르는 것을 제공하는 AI 모델을 생성합니다. 이 코어를 통해 조직은 자체 퍼포먼스 마케팅 및 기타 사이트 사용 데이터로부터 인사이트를 얻고 자동화할 수 있습니다.

Del Hagen에 따르면 IBM®은 AI 기술을 위한 확실한 선택이었습니다. “Watson은 우리가 본 어떤 것보다도 탁월한 자연어 처리 능력을 가지고 있었습니다.”라고 그는 말합니다. “IBM은 20년의 경험을 가지고 있었습니다. 다른 회사들과는 비교가 안 되었죠.”

SherloQ 솔루션은 Google Tag Manager(GTM)를 사용하여 간단한 스크립트를 설치한 후 검색자가 광고 또는 웹사이트를 클릭할 때 자사 고객 데이터를 캡처합니다. 기업이 SherloQ 솔루션을 채택하면 IBM® Watson Natural Language Understanding(NLU) 및 IBM® Watson Natural Language Classifier(NLC) 서비스가 통화, 채팅, 문자 및 이메일 기록을 실시간으로 분석하여 키워드를 식별하고 관련성에 따라 점수를 매깁니다. 이러한 분류는 비즈니스에서 잠재 고객을 분류 및 정리하는 데 도움이 되며, 다른 광고와 비교하여 가장 우수한 실적의 광고를 결정하는 값인 광고 순위 점수를 강화할 수 있습니다.

Fitzgerald는 "이 전체 프로세스에서 놀라운 점은 Google Tag Manager에 연결하기만 하면 이러한 모든 기술과 AI와 함께 아주 간단한 방법으로 당일에 바로 실행할 수 있다는 것입니다."라고 말합니다.

함께 제공되는 SherloQ 앱은 집계된 리드와 점수 대시보드 뷰를 비즈니스에게 제공합니다. 비즈니스는 퍼포먼스 마케팅 캠페인, 웹사이트 콘텐츠 및 SEO를 재평가하는 데 사용할 수 있는 인텔리전스 보고서를 매일 받아볼 수 있습니다.

IBM Watson Studio 애플리케이션 내의 AutoAI 기능은 IBM Watson Machine Learning 솔루션에서 원클릭 배치를 통해 최고 성능의 모델을 평가하고 선택하는 작업을 자동화합니다.

IBM Watson 기술을 기반으로 하는 SherloQ 솔루션은 기업이 고객 상호 작용 데이터에 대한 통제권을 되찾고 이를 사용하여 퍼포먼스 마케팅 개선을 추진할 수 있도록 도와줍니다. 귀중한 검색 데이터를 제거하는 다른 키워드 도구나 타사 광고 서비스와 달리 SherloQ 솔루션은 AI를 사용하여 소비자의 검색 여정에 대한 인사이트를 제공합니다.

“타사 데이터가 더욱 제한적이 되면서 자사 데이터가 필수가 되고 있습니다. 마케터는 자신의 최고 고객으로부터 얻은 자사 데이터를 활용하고, IBM Watson과 SherloQ를 함께 사용하여 이 데이터에 액세스함으로써 통제력을 확보해야 합니다."라고 Fitzgerald는 말합니다.

더 많은 미니 스플릿 유닛을 판매하고자 했던 HVAC 회사인 HDAIR의 경우, SherloQ AI 솔루션을 통해 사람들이 "미니 스플릿"이라는 업계 용어 대신 "작은 다락방용 에어컨", "덕트리스 에어컨" 및 기타 유사한 용어를 검색하고 있다는 사실을 알게 되었습니다. 이러한 정보와 IBM Watson NLU 및 IBM Watson NLC 서비스의 성능을 갖춘 HDAIR의 광고 에이전시는 이러한 자연 검색어를 포함하도록 미니 스플릿 랜딩 페이지와 광고를 재작성했습니다.

2019년 6월 SherloQ 솔루션을 출시하기 전에 회사의 미니 스플릿 제품 매출은 미화로 약 10만 5천 달러였습니다. 2019년 8월까지 매출은 미화 20만 8천 달러 이상으로 단 3개월 만에 98% 증가했습니다. 추가 분석에 따르면 이러한 증가는 주로 광고 트래픽이 아닌 자연 검색에 의해 발생했습니다.

마찬가지로 Law Offices of Mark E. Salomone에서 SherloQ AI 솔루션을 채택했을 때 이 법률 회사는 이미 성공한 비즈니스를 한 단계 더 발전시켰습니다. 일부 인사이트는 매우 간단했지만 중요했습니다. 예를 들어 많은 사람들이 휴대폰의 자동 음성 인식 기능을 사용하여 회사 사무실을 검색했기 때문에 “Mark E.”는 종종 “marquis” 또는 “marquee”로 해석되는 경우가 많았고, 이로 인해 회사는 SEO 키워드를 조정하게 되었습니다.

더 중요한 것은 회사의 클릭-리드(CTL) 전환율이 크게 개선되었다는 것입니다. 2019년 8월에 SherloQ 자동화 솔루션을 설치한 지 한 달도 되기 전에 평균 CTL 비율이 6.98%인 업계에서 이미 평균 이상이었던 전환율을 28.92%로 높였습니다. 각 광고 캠페인의 성과를 분석한 SherloQ 솔루션 대시보드를 사용하여 기업은 어떤 캠페인이 리드를 고객으로 전환하는 데 가장 효과적이었는지 빠르게 시각화할 수 있었습니다.

대시보드도 유용했지만, 이 인사이트를 다시 Google에 전달하여 회사의 광고 캠페인을 더욱 세분화하고 CTL 비율을 높일 수 있었던 것은 솔루션의 AutoAI 및 광고 순위 점수 기능 덕분이었습니다. 2019년 11월 46.75%로 최고 비율을 기록했고, 2020년 내내 40% 이상을 유지했습니다. 사실 회사는 디지털 광고 활동이 향상되어 잠재 신규 고객이 크게 유입되었기 때문에 TV 광고를 줄여야 했습니다.

2020년 말, SherloQ은 앱과 대시보드 인터페이스를 통해 머신 러닝 모델을 훈련하는 방법론에 대해 미국 특허청(US Patent and Trademark Office)으로부터 특허 출원 중이라는 통지를 받았습니다. 이 방법론은 고객이 앱에서 왼쪽이나 오른쪽으로 스와이프할 때마다 AI 모델을 훈련시킬 수 있도록 합니다. 이를 통해 사내 AI 솔루션을 사용하여 광고 활동을 강화할 생각을 하지 못했을 중소기업도 머신 러닝과 AI의 강력한 기능을 활용할 수 있게 되었습니다.

Del Hagan은 이렇게 결론을 내립니다. "전 세계적으로 AI를 도입하는 데 있어 웹사이트 코어의 운영 방식을 바꾸는 것이 핵심이라고 생각합니다. 우리는 IBM Watson을 통해 세계 최초의 AI Smart Core를 구축하고 있으며, 이를 통해 웹사이트를 지능적으로 만들고 비즈니스 사용자가 매우 간단한 방식으로 AI를 사용할 수 있도록 지원합니다."