앰플리튜드
Amplitude 2025년 3월 신규 기능 업데이트 훑어보기
Team MAXONOMY ・ 2025.04.03
가이드 및 설문조사(Guides and Surveys) 권한 관리 기능 추가
가이드 및 설문조사 전용 권한 관리 기능이 추가되었습니다! 이제 권한 관리를 통해, 실제 사용자에게 노출되는 콘텐츠의 생성, 수정, 배포 가능 여부를 세밀하게 설정할 수 있습니다. 이를 통해 다음과 같은 업무 방식이 가능하게 되었습니다.
- 배포 권한을 제한하여 최종 사용자 경험 보호
- 분석 접근 권한과는 별개로 가이드 및 설문조사 권한 설정
- 팀 구조에 맞춘 맞춤 권한 세트 구성
해당 업데이트는 조직, 프로젝트, 제품(프로덕트) 등 Amplitude를 함께 사용하는 팀 간 더 원활하게 협력하는 데 도움이 될 것입니다.
- 사용 방법: ‘Guides & Surveys’ 탭에서 권한 설정 확인
- 사용 대상: Growth 및 Enterprise Add-on을 구매한 고객에게 제공
분석 기능 업데이트
🌡️ Data Health Assessment Starter 템플릿 추가
데이터가 잘못되면 잘못된 결정을 내리게 되죠. Amplitude의 새로운 Data Health Analyzer 템플릿을 사용하면 별도의 설정 없이도 즉시 데이터 품질 상태를 파악할 수 있습니다. 해당 기능은 자동으로 계측(Instrumentation) 문제를 찾아내고, 잠재적인 해결 방안을 제시해 데이터 분석의 신뢰도를 높여줍니다.
이 템플릿은 Amplitude 고객성공 팀이 쌓아온 노하우를 토대로 개발되었습니다. 데이터 품질 상태를 한눈에 파악하고, 중요한 구현 문제를 빠르게 찾아내며, 데이터 품질을 개선하기 위한 스탭을 안내합니다.
- 사용 방법: Data Health Assessment Template 확인
- 사용 대상: 모든 플랜 사용자
🗓️ 전체 대시보드 시간 필터링
이제 대시보드 전체에 Time Range 필터를 한 번에 적용할 수 있습니다. 이 기능으로 차트와 대시보드의 날짜 선택 옵션이 동일해졌으며, 특정 기간만 골라서 트렌드를 분석하거나, 기간별 성과를 비교하는 등 더욱 심층적인 분석이 가능합니다.
추가로, “Hourly” 필터를 대시보드 전체에 적용해 시간 단위의 세밀한 분석도 수행할 수 있습니다. 앞으로도 대시보드 시각화와 분석 방식을 좀 더 자유롭게 제어할 수 있도록 계속해서 개선해 나갈 예정입니다.
- 사용 방법: 대시보드 상단의 Time Range 필터 선택
- 사용 대상: 모든 플랜 사용자
📊 세션 데이터 시각화 옵션 확대
많은 사용자의 요청에 따라, 세션 데이터를 분석할 때 기본 라인 차트 외에도 다양한 시각화 옵션을 제공합니다.
- 막대 차트(Bar charts): 카테고리별 세션 규모 비교에 유용
- 누적 면적 차트(Stacked area charts): 시간에 따른 비중 변화를 시각적으로 확인
- 누적 막대 차트(Stacked bar charts): 전체 세션 수와 세부 구성을 동시에 확인
위와 같이 요청이 많았던 차트 유형을 추가하여 다양한 상황과 요구사항에 맞춰 세션 데이터를 보다 직관적으로 확인하고 활용할 수 있게 되었습니다.
- 사용 방법: Session 차트 화면에서 차트 유형 선택
- 사용 대상: 모든 플랜 사용자
세션 리플레이(Session Replay) 기능 업데이트
🌍 Session Replay Everywhere 출시
‘Session Replay Everywhere’로 분석과 실행이 한층 더 빨라졌습니다. 웹·모바일, Analytics, A/B 테스트, 오디언스 세분화, Surveys 등 다양한 영역에서 정성적 인사이트를 확인할 수 있습니다.
이 기능으로 팀은 사용자 상호작용을 시각적으로 분석하고, 마찰 지점을 진단하며, 사용자 여정을 최적화해 정확도 높은 개선책을 마련할 수 있습니다. 이 모든 과정은 별도의 맥락 전환(context switching) 없이 Amplitude 내에서 실행할 수 있습니다.
- 사용 방법: Amplitude 내 차트, 웹 실험, 기능 실험, 코호트, 가이드, 서베이, 이벤트 계측, 홈페이지 등에서 Session Replay 기능 접근
- 사용 대상: 플랜 유형에 따라 다를 수 있습니다. 자세한 사항은 요금제 페이지를 참고하세요.
📱 React 기반 모바일 사용자 세션 리플레이 지원
이전에는 iOS와 Android만 모바일 세션 리플레이를 지원했지만, 이번 업데이트로 React 네이티브 플랫폼에서도 모바일 세션 리플레이를 지원합니다.(Jetpack Compose도 곧 지원 예정)
- 사용 방법: Session Replay React Native SDK 설치
- 사용 대상: 모든 플랜 사용자
🚀 세션 리플레이 온보딩 가이드 추가
새로운 온보딩 가이드를 통해 Session Replay를 더욱 손쉽게 시작할 수 있습니다. 설정부터 계측, 데이터 수집 및 연결까지, 필요한 작업을 단계별로 안내해 원활한 시작을 돕습니다.
- 사용 방법: Amplitude 내 Session Replay 메뉴에서 온보딩 가이드 확인
- 사용 대상: 모든 플랜 사용자
Data & Activation 업데이트
⚡️ Flutter SDK 4.0 출시
Amplitude 사용자가 가장 많이 요청하였던 기능 중 하나인, Flutter SDK 4.0이 출시되었습니다! 해당 SDK는 최신 iOS·Android·Web SDK를 기반으로 동작하며, macOS와 웹용 WASM(웹어셈블리)도 지원합니다.
- 사용 방법: pubspec.yaml 파일에서 버전을 ^4.0.1 이상으로 설정 후 flutter pub upgrade 또는 flutter pub get으로 업데이트
- 사용 대상: 모든 플랜 사용자
🏁 Google Analytics 4 데이터 가져오기(Import)
이제 더 쉽게 Google Analytics 4의 데이터를 Amplitude로 가져올 수 있게 되었습니다. Amplitude의 ‘GA4 Import’ 기능을 통해 events_YYYYMMDD, events_intraday_YYYYMMDD 테이블 타입은 물론 과거 이벤트까지 Amplitude로 쉽게 불러올 수 있습니다. GA4 Import는 새롭게 선보인 배치 데이터 수집 서비스인 Cargo를 기반으로, 비용 효율이고 투명한 마이그레이션을 제공합니다.
- 사용 방법: Data -> Catalog -> Sources -> Google Analytics 4
- 사용 대상: 모든 플랜 사용자
👀 Taxonomy API에서 활동(Activity), 태그, 가시성(Visibility) 설정 지원
이제 Taxonomy API를 통해 이벤트의 활동(Activity)·태그(Tag)·가시성(Visibility)을 설정할 수 있습니다. 이전에는 이벤트나 속성(Properties)에서 이 기능을 API로 설정할 수 없어, 사용자가 Amplitude에서 볼 수 있는 항목을 자동화하기 어려웠습니다. 이제 UI에서 제공되던 기능을 API에서도 활용할 수 있게 되어 대규모 데이터 관리가 한층 수월해졌습니다.
- 사용 방법: Taxonomy API
- 사용 대상: Enterprise 고객
🌱 S3에서 프로필 및 이벤트 변경(Mutability) 지원
Amplitude의 Amazon S3 Import 기능을 통해 이벤트 데이터와 사용자(또는 그룹) 속성을 AWS S3 버킷에서 Amplitude 프로젝트로 가져올 수 있습니다.
이번 업데이트로 프로필(Profiles)과 이벤트 변경(Event Mutability) 기능이 추가되었습니다
Profiles: S3에서 가져온 새로운 속성을 사용해 기존 행동 데이터를 풍부하게 하여, 더 폭넓은 분석 수행 가능
Event Mutability: S3를 통해 이미 가져온 과거 이벤트, 이벤트 속성, 사용자 속성을 변경(업데이트)할 수 있습니다. 일단 설정해두면, 매일 혹은 하루 2회 주기로 자동으로 ‘변경’이 적용됩니다.
- 사용 방법: Data -> Sources -> S3
- 사용 대상: Growth 및 Enterprise 고객
Feature & Web Experiment 업데이트
🧪 Web Experiment 반응형 디자인
이제 Visual Experiment Editor가 반응형 디자인을 지원합니다! 이제 에디터에서 창 크기를 조절하거나 기기 크기를 시뮬레이션하여, 다양한 디바이스 사이즈에서 페이지가 어떻게 보일지 미리 확인할 수 있습니다. 이로써 다양한 화면 해상도나 장치별로 실험 변형을 확인할 때 시인성이 한층 개선되었습니다.
- 사용 방법: Web Experiment 오버레이에서 Visual Experiment Editor 접속
- 사용 대상: 모든 플랜 사용자
📦 Web Experiment에서 페이지 요소 이동
이번 업데이트로 웹 페이지 내 요소를 시각 편집기(Edit Widget)에서 손쉽게 재배치할 수 있습니다. 이제 코드 수정 없이 배치 레이아웃을 테스트할 수 있어, 사용자 참여도나 전환율, 페이지 성능에 미치는 영향을 손쉽고 유연하게 확인할 수 있습니다.
- 사용 대상: 모든 플랜 사용자
⏲️ 릴리스와 실험 스케줄링
최신 실험 기능으로, 실험을 자동으로 예약하고 편하게 관리해보세요! 기능 플래그나 실험을 원하는 시점에 미리 예약하여 활성화할 수 있습니다. 테스트 설정을 완료한 뒤, 특정 날짜를 선택하기만 하면 Amplitude가 나머지를 알아서 진행합니다.
- 사용 대상: Enterprise Feature Experiment 및 Enterprise Web Experiment 고객
마치며
이번 업데이트 중 어떤 기능을 가장 기다리셨나요? Amplitude 로그인하여 새 기능을 지금 바로 확인해보세요!
팀맥소노미
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개인화 마케팅의 끝판왕 – Amplitude Recommend 기능을 소개합니다!
Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천) 기능을 활용하면, 마케팅 팀과 프로덕트 팀 모두 단 몇 분만에 고객 한 명 한 명을 위한 맞춤형 디지털 경험을 제공하는 것이 가능해집니다.Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천) 기능은 모든 디지털 서비스 기업이 규모에 맞는 맞춤형 환경을 제공할 수 있도록 합니다. 이 기능을 통해 연도별로 로드맵을 가속화하고, 전환(Conversion) 속도를 높이며(보통 두 자리 숫자입니다), 비용을 약 수백만 달러 절감할 수 있습니다.넷플릭스, 아마존과 같은 개인 맞춤 서비스를 제공하는 것은 모든 기업의 꿈입니다. 각 유저에 맞게 디지털 환경을 최적화하여, 유저 전용으로 맞춤 구축된 것처럼 느껴지게 합니다. 그러나 대부분의 기업에서 이러한 1:1 맞춤화 경험을 자동화하려고 할 때 상당한 진입 장벽에 마주치곤 합니다. 적합한 타겟 유저에게 도달하기 위한 정교한 ID 분석과, 그 타겟 유저에 맞는 적절한 메시지 작성을 위한 머신 러닝, 그리고 유저별 최적의 시간대를 파악하여 실시간으로 전달하는 것이 필요합니다. 또한, 규모에 따른 맞춤화 설정을 위해서는 프로덕트, 마케팅, 엔지니어링 담당자의 협업도 필수입니다. 이를 위해서는 수년 간의 투자와 수백만 달러의 개발 비용이 소요될 수 있습니다. 디지털 서비스 기업은 한 번에 몇 달 동안 리소스를 중단하거나 수백만 달러의 매출 손실을 초래하는 방법 중 절충안을 찾아야 할 수도 있습니다. 하지만 Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천) 기능을 활용하면, 절충안을 고민할 필요가 없습니다. 새로운 시대를 위한 새로운 솔루션Recommend(추천)는 Amplitude(앰플리튜드) 디지털 최적화 시스템의 새로운 기능입니다. 이제 Amplitude(앰플리튜드) 행동 그래프를 통해 수집된 데이터를 기반으로 앤드 투 앤드 개인 맞춤화 워크플로우를 단 몇 분 만에 자동화할 수 있습니다. Recommend(추천) 기능은 마케팅 담당자, 프로덕트 매니저, 그로스 팀 등 디지털 경험 관련 담당자가 개인 맞춤화 과정을 직접 관리할 수 있도록 함으로써 개인화에 필요한 기술적인 부담을 줄여줍니다.이 셀프 서비스 플랫폼은 다음의 세 가지 새로운 기능을 통해 적합한 유저에게 최적의 시간에 적절한 메시지를 매핑하는 것에서부터 ‘개인화’의 각 단계를 소개합니다.세분화(Segmentation): Cohorts 및 Computations를 통해 마케팅 담당자가 타겟 고객을 찾을 수 있도록 지원합니다.권장(Recommendation): Predictions 및 Recommendation을 통해 고객에게 전달할 수 있는 차선책 메시지나 콘텐츠를 프로덕트 팀에서 자동화할 수 있습니다.발송(Delivery): 누구나 API 및 동기화를 통해 세그먼트와 권장 내용을 모든 디지털 채널로 내보낼 수 있습니다. 적합한 고객을 찾기 위한 세분화(Segmentation)개인화 과정을 위한 첫번째 단계는 타겟으로 설정할 적합한 고객을 식별하는 것입니다. Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천)는 사용자 목록을 구축하여 다운스트림 디지털 채널과 동기화할 수 있도록 지원하는 두 가지 기능 세트, ‘Cohorts’와 ‘Computations’을 제공합니다. Cohorts는 세분화(Segmentation)의 핵심입니다. Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천)를 사용하면 지난 24시간 동안 장바구니에 상품을 추가했거나 구독 신청을 하는 등의 이벤트를 기준으로 그룹화된 유저 클러스터를 생성할 수 있습니다. 이 모든 작업은 SQL이나 코드 없이 셀프 서비스 인터페이스를 통해 수행됩니다. 또한 Recommend(추천)는 Amplitude(앰플리튜드) 디지털 최적화 시스템의 일부이기 때문에 Amplitude(앰플리튜드) Analytics(분석)에서 생성된 모든 Cohorts는 Recommend(추천)에서 즉시 사용할 수 있으며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. Computations는 세분화(Segmentation)의 최고 레벨입니다. Amplitude(앰플리튜드)의Recommend(추천)를 사용하면 시간이 지남에 따라 변하는 행동 정보를 집계하여 사용자 속성으로 변환하고 이를 통해 보다 정교한 필터링을 할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 데이터 엔지니어링을 사용하지 않고도 몇 초 만에 지난 24시간 동안 장바구니 추가하기 이벤트를 수행한 횟수를 카운트하거나 지난 30일 동안의 평균 주문 값을 집계할 수 있습니다. Cohorts와 Computation을 함께 사용하면 참여에 기반한 마케팅 조건을 트리거하는 행동 세그먼트를 식별할 수 있습니다. 적절한 메시지를 찾기 위한 자동화된 권장(Recommendations)대다수의 사람들에게 “개인화” 경험이라고 하면 홈 스크린에 유저 이름을 삽입하거나 현재 위치를 기준으로 사진을 교환하는 것을 의미합니다. 이러한 유형의 창의적이고 인구통계학적 “개인화”는 권장되지만 그 영향은 한계가 있습니다. 과거 혹은 예상되는 미래의 행동을 기반으로 각 개별 사용자에게 완벽하게 맞추는 제품은 개인화가 지닌 모든 장점을 실현하는 것과 같습니다. 이제 Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)의 Recommendations 기능을 통해 역동적인 제품 경험 제공이 가능해졌습니다. Amplitude(앰플리튜드)의 자동화된 머신러닝 시스템으로 구동되는 새로운 Recommendations 기능을 사용하면 넷플릭스 또는 아마존과 같은 개인화 경험 환경을 만들 수 있습니다. 타겟으로 설정할 적합한 사용자가 식별되면 Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)는 전환 가능성을 높일 수 있는 콘텐츠, 제품 및 메시지의 올바른 조합을 결정합니다.셀프 서비스 사용자 인터페이스에서 SKU, 아이템 이름, 제품 카테고리 등의 이벤트 속성을 선택합니다. 구매, 구독 등의 최적화를 원하는 항목에 대한 결과도 선택할 수 있습니다. Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천)는 구매, 구독 등의 항목의 결과를 높일 수 있는 가능성에 따라 속성의 모든 잠재적 가치의 순위를 자동으로 매겨, 개별 사용자에게 맞춤화합니다. Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)는 한 번에 최대 100개까지 각 사용자가 선호할 가능성이 높은, 즉 전환 가능성을 극대화할 수 있는 순위 목록을 단 몇 분 만에 생성합니다. 이러한 항목은 분류를 위해 장바구니에 추가 될 가능성을 기준으로 순위가 매겨진 아이템 SKU 혹은 교차 판매 가능성에 따라 순위가 매겨진 제품 카테고리로 분류될 수 있습니다. 이 시스템은 3~5가지 다른 경험을 제공하는 대신 각 개별 유저에게 맞춤화된 수백만 개의 잠재적 경험의 경우의 수를 생성합니다. 데이터 과학 팀의 도움 없이 이 모든 작업을 직접 몇 분 이내에 완료할 수 있습니다. 미국 상위 15개 은행의 소비자 부문은 고객의 금융 지식과 활용 정도를 향상시키기 위해 Recommendations를 사용합니다. 유저가 모바일 앱에 접속하면 은행과 관계 있는, 혹은 행동과 일치하는 콘텐츠가 표시됩니다. 이 콘텐츠는 Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)에 의해 제공된 ‘개별화’의 결과입니다. Recommendations을 활용한 이후, 이 은행의 영업 성과는 15% 증가했습니다. 최적의 발송 시간을 찾기 위한 실시간 API개인화 워크플로우의 마지막 단계는 발송(Delivery)입니다. 전달할 적절한 메시지를 작성했다면, 이를 적합한 유저에게 전달해야 합니다. Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)는 실시간 API 및 동기화 기능을 제공하여 코호트, 계산된 속성 및 Recommendations를 디지털 채널에 연결합니다. 동기화 기능을 통해 데이터 개체를 모든 광고, 이메일 또는 실험 플랫폼과 동기화할 수 있습니다. 페이스북 또는 마케토와 코호트를 동기화하고, 유저 행동이 변경되면 해당 광고 및 고객 참여 대상의 캠페인을 자동으로 동기화합니다. 예를 들어 계산된 속성을 Braze(브레이즈)와 같은 작업 플랫폼과 동기화할 수 있으므로 유저의 평균 주문 값이 변경되면 해당 이메일 캠페인에서 속성이 자동으로 조정됩니다. 이 모든 것이 맞춤형 데이터 엔지니어링 파이프라인 없이 한 번의 클릭만으로 가능합니다. 이제 API 프로파일을 사용하여 모든 유저에 대해 REST API 앤드포인트를 쿼리하고 Amplitude(앰플리튜드)에서 유저 데이터로 반환할 수 있습니다. 유저가 사이트나 앱을 방문할 때 유저의 고유 ID별로 프로파일 API를 쿼리하고 Properties, Cohorts 및 Recommendations 목록을 반환하기만 하면 됩니다. 해당 응답을 제품에 직접 포함하고 권장되는 속성에 따라 제품 환경을 조정합니다. 호주의 복권 판매 기업 Oz Lotteries를 지원하는 디지털 플랫폼 점보 인터렉티브는 Braze(브레이즈)를 통해 API 프로파일을 사용하여 아마존 스타일의 Recommendations를 이메일과 푸시 알람으로 제공합니다. 고객들은 구매 후 구매 이력 및 행동 패턴에 따라 관심 있는 다른 게임을 제안하는 후속 커뮤니케이션 메시지를 받게 됩니다. Recommend(추천) 기능은 이메일을 활용한 최대 4개의 제안과 푸시를 통한 1개의 제안을 발송합니다. 그 결과 이 메시지로 인한 체크아웃 전환율이 158% 이상 증가하는 엄청난 성과를 보였습니다. 기본 제공되는 측정 기능Amplitude(앰플리튜드)를 사용하면 여러분이 직접 설정한 개인화 경험 환경의 영향력을 쉽게 측정할 수 있습니다. Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)에서 만든 모든 코호트는 Amplitude(앰플리튜드) Analytics 기능에서 분석할 수 있습니다. 캠페인의 영향을 이해하는 것은 차트를 작성하는 것만큼 간단합니다. 대상을 다시 생성하거나 작업을 복제할 필요없이 쉽고 편하게 확인할 수 있습니다. Recommendations의 경우, 자동화된 리프트 분석을 통해 측정 기능을 한 단계 더 발전시켰습니다. 여러분이 생성한 각 Recommendation에 포함할 유저의 비율을 선택할 수 있습니다. 0-100% 내에서 자유롭게 선택 가능합니다. 그 다음 API 프로파일에 Recommendation을 쿼리하면 Amplitude(앰플리튜드)가 사용자에게 컨트롤 권한을 할당하거나 Recommendation을 제공합니다. 동시에 자동으로 가장 영향력이 큰 이벤트를 기록하여 Recommendation이 기존 경험 환경에 얼마나 큰 영향을 미치는지 추적합니다. 간단히 Recommendation의 성능(Performance) 탭을 클릭하면 확인할 수 있습니다. 분석 및 개인화를 위한 하나의 통합 시스템이 통합 데이터 세트에 모두 구축되어 있으므로 여러분이 생성한 개인화 경험 환경의 실행 루프를 쉽게 닫을 수 있습니다. 단 몇 분 만에 끝내는 개인화 설정Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)의 장점은 디지털 최적화 시스템의 완전한 피드백 루프를 가능하게 한다는 것입니다. Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)에서 버튼을 클릭하면 코호트와 Recommendations를 생성할 수 있고, 이를 여러분의 광고, 이메일, 인앱 캠페인과 동기화할 수 있으며, 이 모든 캠페인의 성과를 Amplitude(앰플리튜드) Analytics에서 다시 모니터링 할 수 있습니다. 이 프로세스의 자동화를 통해 프로덕트 팀과 마케팅 팀을 연결하여 런칭에 필요한 시간을 단축할 수 있습니다. 통합 머신러닝은 엔지니어링 비용을 절감하고 Recommendations의 정확도를 높입니다. 또한 상호 보완 분석을 통해 이러한 개인화 실험의 영향력을 안정적으로 측정할 수 있습니다.
AI 검색 시대의 필수 도구: Amplitude AI Visibility 출시
SEO를 넘어 GEO, AEO시대의 시작SEO(Search Engine Optimization: 검색엔진 최적화)는 아주 중요한 디지털 마케팅 활동 중 하나였습니다. SEO란, 검색엔진 최적화라는 뜻으로 구글, 네이버와 같은 검색 엔진에서 우리의 브랜드가 잘 노출될 수 있도록 하는 활동을 의미합니다. 가령, 어떤 고객이 ‘마케팅 솔루션 추천’이라고 검색한다면, 이 검색어에서 최상단에 노출되는 브랜드 일수록 해당 고객과 연결될 가능성이 높겠죠. 게다가 해당 고객은 마케팅 솔루션에 관심이 있는 고객이라 보통의 다른 고객보다 훨씬 더 마케팅 솔루션을 구매할 가능성이 높습니다. 이를 ‘고의도’ 고객이라고 합니다.이런 중요한 마케팅 활동이었던 SEO가 변하고 있습니다. AI의 등장으로 고객 여정이 급변하고 있기 때문인데요. 무언가를 알고 싶을 때, 사람들은 더 이상 구글 같은 검색 엔진에만 의존하지 않고, ChatGPT, Claude, Google AI Overview와 같은 AI 도구에 질문하기 시작했습니다. 이러한 변화는 매우 빠르게 일어나고 있으며, 일부 보고서에 따르면 웹 브라우징 세션 10개 중 6개에 AI 검색이 포함되어 있다고 합니다. 최근엔 이런 AI 검색 결과에 잘 노출될 수 있게 하는 활동을 AEO(AI Engine Optimization) 혹은 GEO(Generative Engine Optimization)라고 부르고 있습니다.요즘의 AI도구는 출처 표기를 기본적으로 제공하고 있지만, 검색 엔진에 비해 훨씬 높은 수준으로 개인화되어있고, 입력하는 질문(프롬프트)에 따라 응답이 크게 변합니다. 때문에 자신의 브랜드가 AI 검색 전반에 걸쳐 어떻게 노출되고 있는지, 혹은 왜 경쟁사들이 계속 우위를 점하는지 파악하는 것은 쉽지 않습니다. 게다가 AI 기반 검색 시스템은 전통적인 검색 엔진보다 연결하는 사이트가 적은 경향이 있어, AI 응답에 등장하지 않는 브랜드는 고의도 고객과의 접점을 놓칠 위험이 있습니다.Amplitude AI Visibility이러한 새로운 검색 환경에 대응하고 브랜드 가시성을 확보할 수 있도록, Amplitude가 AI Visibility를 출시했습니다! AI Visibility는 AI 검색 환경에 우리 브랜드가 얼마나 어떻게 노출되고 있는지 정확히 이해할수 있도록 도와줍니다. Amplitude 플랫폼에 직접 구축되어 있어, AI 검색 성과를 실제 비즈니스 결과 및 수익과 연결할 수 있습니다.가장 주목할 만한 점은, Amplitude AI Visibility는 무료로 제공된다는 것입니다. 다른 AEO 도구가 비용이 많이 들거나, 기존 SEO 제품에서 추가적인 옵션으로 제공되는 것과 차별화됩니다. Amplitude 고객은 모든 플랜에서 이 기능을 사용할 수 있으며, 비고객에게도 제한된 무료 경험을 제공합니다.AEO 무료 분석하러 가기AI Visibility 자세히 알아보기1. 검색 결과 페이지가 없는 세상을 위한 새로운 SEO앞서 설명했지만, Amplitude AI Visibility의 핵심은 'AI 채팅을 위한 SEO'입니다. 기존 SEO가 구글 검색 결과 페이지(SERP) 순위 경쟁이었다면, 이제는 AI의 답변에 우리 브랜드를 더 자주, 더 긍정적으로 등장시키는 것이 새로운 목표가 되었습니다. 이는 단순히 트렌드를 따르는 것이 아닌, 생존을 위한 필수 역량입니다.점점 더 많은 고객이 구체적인 질문을 AI에게 직접 던지고 있습니다. 이때 AI의 답변에 우리 브랜드가 포함되지 않는다면, 사실상 시장에 존재하지 않는 것과 마찬가지입니다. AI 검색은 더 이상 먼 미래가 아니며, 이 새로운 전장에서 보이지 않는 브랜드는 고객을 경쟁사에 빼앗길 수밖에 없습니다."AI 검색은 더 이상 미래가 아니라 브랜드 노출의 새로운 최전선입니다. 이제 브랜드가 AI 응답에 등장하지 않는다면 존재하지 않는 것과 마찬가지입니다."2. 경쟁사 현황 시각화'경쟁사가 우리보다 AI에서 더 잘하고 있을까?'라는 막연한 생각은 이제 끝내세요. AI Visibility는 LLM에서 자사 브랜드가 경쟁사와 어떻게 비교되는지 명확한 데이터를 제공합니다. 특히 주제별 경쟁력을 한눈에 비교할 수 있는 시각적 매트릭스(visual matrix)를 통해 어떤 영역에서 경쟁사가 우위를 점하고 있는지 직관적으로 보여줍니다.예를 들어, LLM에게 "사용자 온보딩 구축 방법을 알려줘. 상호작용 요소가 많이 들어가면 좋겠어"라고 물었을 때, 경쟁사인 Pendo는 1위로 등장하는 반면 Amplitude는 마지막 순위에 그쳤습니다. 이는 Pendo가 해당 기능으로 더 강하게 인식되고 있음을 보여주는 데이터입니다. 그렇다면, 경쟁사와의 격차를 줄이기 위해 어떤 콘텐츠에 집중해야 할지 명확하게 전략을 설정할 수 있는 것이죠. 이처럼 구체적인 데이터는 막연한 불안감을 실행 가능한 인사이트로 전환합니다. 3. AI 언급부터 실제 '매출'까지 모든 과정을 연결AI Visibility의 가장 강력한 차별점은 독립적인 도구가 아니라 Amplitude 분석 플랫폼에 완벽하게 통합되어 있다는 것입니다. 이는 AI에서의 브랜드 노출도를 실제 비즈니스 성과와 직접 연결할 수 있다는 것을 의미하죠. 다른 AEO 도구가 단순히 노출 횟수만 보여주는 반면, AI Visibility는 한 걸음 더 나아갑니다.AI Visibility와 Session Replay를 결합하면, AI 채팅에서 유입된 사용자의 실제 세션을 영상처럼 재생해볼 수 있으며, AI Visibility와 Activation 기능을 결합하면, AI 유입 코호트를 만들어 리타겟팅 캠페인을 진행할 수 있습니다. 즉, "AI 노출도를 높이는 노력이 실제 매출 증대로 이어졌는가?"라는 핵심 질문에 명확한 데이터로 답하고 마케팅 활동의 ROI를 투명하게 증명할 수 있게 되는 것입니다.AI Visibility 활용하기AI Visibility는 브랜드가 AI 환경에서 성공적인 고객 확보 플랫폼을 구축할 수 있도록 돕는 세 가지 핵심 단계를 제공합니다.Step 1: AI의 브랜드 언급 파악하기(Analyze)AI Visibility는 브랜드를 언급하는 프롬프트의 백분율로 표시되는 AI 가시성 점수를 정량화합니다. 가령, '제품 분석 도구 추천'과 같은 프롬프트를 입력하면 Amplitude는 75%의 확률로 언급되었습니다.가시성 점수 및 경쟁사 비교 확인: 수백 개의 프롬프트에서 AI 가시성 점수를 정량화하고, 주요 경쟁사 대비 브랜드 노출 순위와 점유율을 헤드투헤드(head-to-head) 방식으로 비교합니다. 경쟁사 대비 약점을 식별할 수 있습니다.프롬프트 및 소스 분석: AI가 우리 브랜드를 추천하는지, 혹은 비추천하는지 감정을 모니터링하고(출시 예정 기능), LLM이 응답을 생성할 때 인용한 외부 웹사이트 소스를 검토합니다. 이 기능을 활용하면 경쟁사를 언급하지만 우리 브랜드는 언급하지 않는 페이지를 식별하여, 명확한 콘텐츠 전략을 수립할 수 있습니다.약점 영역 식별: 최근에 출시되어, LLM이 아직 인지하지 못한 주제, 기능들을 식별하여 마케팅 콘텐츠를 보강할 필요성을 알 수 있습니다.Step 2: 필요한 조치 파악하기(Action)점수를 아는 것만으로는 충분하지 않습니다. AI Visibility는 인사이트를 행동으로 전환하는 기능을 제공합니다 (일부 기능은 출시 예정)맞춤형 개선 권고 받기: AI 응답에서 경쟁사가 우위를 점하는 주제를 파악하고, 격차를 줄이기 위한 맞춤형 권장 사항을 제공받습니다.콘텐츠 시뮬레이션 및 생성: 웹사이트에 변경 사항을 적용하기 전에 시뮬레이션 기능을 통해 변경 사항을 테스트하고 LLM이 어떻게 반응하는지 몇 분 안에 확인할 수 있습니다. 또한, 트래픽 데이터를 참조하여 고품질 콘텐츠를 생성하는 기능도 제공합니다.Step 3: 비즈니스 성과와 연결(Accelerate)AI Visibility는 단순한 검색 분석 도구가 아닙니다. Amplitude 플랫폼의 일부로서, AI 검색 성과를 실제 고객 행동 데이터와 연결합니다.트래픽 및 전환 추적: AI를 통해 유입된 실제 사용자 트래픽 데이터를 추적하고, 이러한 AI 유입 방문자가 퍼널, 여정, 코호트 내에서 어떻게 행동하는지 측정합니다.ROI 입증: AI 검색에서 노출 개선이 트래픽 증가와 전환 경로 분석으로 이어지는지 확인하여, 명확한 수익 지표로 객관적 ROI를 입증할 수 있습니다.플랫폼 연동 활용: 분석, 세션 리플레이, 실험, 활성화와 같은 다른 도구와 연결하여, AI 검색에서 유입된 사용자 세션을 확인하거나, AI 유입 코호트를 구축하여 타겟 캠페인을 실행할 수 있습니다.지금 바로 시작하기AI 검색은 더 이상 미래의 트렌드가 아닙니다. 이미 새로운 메인 채널이 되었습니다. 빠르게 움직일 수록 초기에 우위를 점할 수 있습니다.지금 바로 무료로 AI Visibility를 사용해보고, AI 응답에서 경쟁사를 앞질러 보세요.콘텐츠 더 읽어보기블로그: Braze MCP 서버: AI로 Braze를 빠르고 안전하게 분석하는 방법블로그: 대화만으로 데이터 분석 끝? Amplitude MCP프리미엄가이드: AI를 활용한 금융 개인화 가이드북
분석 솔루션, 여러 개 써도 되나요?🤔
여러 가지 데이터를 통해 인사이트 발견을 돕는 분석 솔루션! 대표적으로 GA4, Amplitude가 있죠.어떤 조직에서는 이런 분석 솔루션을 2개 이상 사용하기도 합니다. 한 조직에서 여러 개의 분석 솔루션을 사용하는게 과연 좋을까요? 이번 포스팅에서는 분석 솔루션을 여러 개 사용하는 것이 좋은지에 대해서 알아보겠습니다. 우선 그 현황부터 파악에 보죠! 분석 솔루션을 이렇게 여러 개 사용하는 기업은 보통 다음 케이스에 속할 겁니다.웹사이트 분석용 솔루션, 앱 분석용 솔루션을 따로 사용여러 솔루션을 사용하는 가장 큰 이유입니다. 대개 이런 경우는 마케팅 팀과 프로덕트 팀의 협업 부재로 발생합니다. 일반적으로 마케팅 팀이 웹사이트를 관리하고 프로덕트 팀이 모바일 앱을 관리하다보니 이런 현상이 발생하죠. 더 자세히 말하자면, 웹사이트는 주로 온라인 홍보/광고를 위해 구축하는 경우가 많다보니 자연스럽게 마케팅 팀이 관리를 하게되고, 모바일 앱은 주로 개발과 관련된 팀이 중심이 되어 구축하는 경우가 많다보니 프로덕트 팀이 관리하게됩니다. 이렇게 분리된 업무 영역이 굳어져 굳이 2개의 분석 솔루션을 사용하게 되는 것이죠. 하지만 특별한 이유가 없다면 이렇게 2개의 솔루션을 사용하는 건 비효율적입니다.메인 솔루션의 부족한 기능 보충메인 솔루션이 가지고 있는 아쉬운 부분을 보충하는 용도로 여러 개 솔루션을 사용하는 경우입니다. 예를들어 Amplitude를 메인으로 사용하고 광고 통합을 위해 Google Analytics를 추가로 사용하는 경우나, 반대로 Google Analytics를 메인으로 사용하고 세션 재생 기능을 위해 Amplitude를 보조적으로 사용할 수 있죠. 하나의 솔루션으로 모든 기능을 충족할 순 없습니다. 사용하는 솔루션의 부족한 부분이 있다면, 다른 솔루션을 통해 충족하는 방법도 충분히 고려해볼만하죠.다수의 분석 솔루션 사용 문제점😵💫하지만 정말 특별한 경우가 아니라면 솔루션을 여러 개 사용하는 장점보다는 단점이 더 큽니다. 다음과 같은 많은 문제점이 발생할 수 있기 때문입니다.솔루션별로 다른 고객 프로필 관리고객을 더 깊이 이해하기 위해선 고객 정보를 하나로 통일하는 게 중요합니다. 하지만 솔루션을 여러 가지 사용하면 고객 정보가 흩어지게 되죠. 물론 고객 데이터를 내보내서 다른 솔루션에 통합하는 방식을 사용할 수 있겠지만, 이 작업에 만만치않을 시간이 소요됩니다. 어찌저찌 통합하였다 하더라도 실시간으로 고객 정보를 파악하고 대응하는 것이 불가능해집니다.고객 경험 개인화 어려움위의 문제점과 동일한 이유로 고객 프로필을 하나로 통일하지 않는다면, 개인화된 경험을 고객에게 제공하기 어려워집니다. 개인화는 시장에서 가장 큰 차별 요소이자, 요즘 시대에 필수적인 기능이 되어가고 있습니다. 고객은 이제 기업이 알아서 관련 상품, 콘텐츠, 혜택을 추천해주길 기대합니다. 또한 이런 개인화는 실시간성이 더해질 때 훨씬 효과적입니다. 실시간으로 고객의 행동과 원하는 것을 파악하여 제공할 필요가 있습니다.세그먼트 구축의 어려움행동 데이터를 기반으로사용자를 세분화하는 것이 분석 솔루션의 메인 기능입니다. 다수의 솔루션을 사용하면 이 중요한 기능에 제약을 받을 수 밖에 없죠. 호환되는 데이터를 내보내는 것이 아니라면, 세그먼트 기능을 깊게 활용하기 어려울 것입니다.어떤 한 기업이 마케팅 분석에는 Google Analytics를 사용하고, 모바일 앱에는 Amplitude를 사용한다고 가정해봅시다. 그리고 한 고객이 이메일 광고를 통해 웹 페이지를 방문하고 장바구니에 상품을 담았는데 당장 구매하지 않고 그 다음 주에 모바일 앱으로 구매를 하였다고 가정해봅시다. 이 때 이 고객이 이메일을 클릭했다는 정보와 웹 페이지에서의 행동 정보는 Google Analytics에 기록되고, 앱에서의 쇼핑 행동 정보는 Amplitude에 기록됩니다. 이메일 광고가 매출에 얼마만큼 기여하였는지 측정하고 싶어도 제대로 된 측정 값을 알 수 없게 되는거죠.전체 고객 여정 파악 불가고객은 한 가지 플랫폼을 사용하지 않습니다. 모바일 앱으로 접속했다 웹으로도 접속하죠. 하나의 분석 솔루션을 사용하면, 여러 플랫폼 사이에 고객이 얼마나 자주 이동하고 어느 부분에서 이탈하는지 파악할 수 있습니다. 여러 개의 솔루션을 사용하면 할 수 없죠.여러 솔루션 학습 필요솔루션 사용법을 배우는 것도 만만치 않은 일이죠. 솔루션이 여러 가지면 그만큼 학습하는 데 시간이 걸리고 머리도 복잡해집니다. 팀마다 다른 솔루션을 사용하는 경우라도, 서로 의사소통이나 협업하는 과정에서 상대방 솔루션을 어느정도 익혀야할 것입니다.솔루션 사용 비용여러 솔루션을 사용하면 비용도 당연히 배가 됩니다. 솔루션 마다 중복된 데이터가 많이 수집된다는 점을 생각하면 정말 아까운 일이죠. 또한 데이터는 수집할 수록 비용이 감소하는 경향이 있습니다. 여러 분석 솔루션을 사용한다면 이런 이점을 활용하지 못하고 각각에 대해 초기 데이트 프리미엄을 지불할 가능성이 높습니다.데이터 관리의 문제다수의 솔루션을 사용하는 가장 귀찮은 점은 데이터를 지속적으로 비교해야 한다는 것입니다. 데이터를 비교하는 시간도 시간이지만, 만약 데이터가 다르게 표시된다면 어떤 데이터가 잘못되었는지 파악하는 것도 어렵고 연결되어있는 여러 부서의 업무가 마비될 수 있습니다. 이런 데이터 관리의 문제는 단순 귀찮고 시간이 많이 들어가는 것을 넘어, 기술적인 문제로 이어져 제대로 된 데이터 활용 자체를 어렵게 할 수 있습니다.마치며😎결론적으로 여러 분석 솔루션을 사용하는 건 단점이 굉장히 크다는 것을 알 수 있습니다. 그렇기 때문에 많은 전문가들은 앞으로 분석 솔루션 시장이 하나의 솔루션으로 표준화될 것이라고 말합니다. Amplitude가 제품, 마케팅, 웹사이트, 모바일 앱 까지 모든 기능을 충족하는 최초의 분석 솔루션이 되는 것을 목표로 삼은 이유가 바로 여기있습니다. 아직 많은 작업이 남아 있지만, Amplitude는 분석 솔루션 시장의 선두적인 위치에서 그 목표를 향해 꾸준히 나아가고 있습니다.
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