AI/ML 기반의 랜딩 페이지 경험을 정의하고 실행하기 위해 어떤 접근 방식을 사용할 건가요?

AI/ML 기반 랜딩 페이지 경험을 설계할 때는 개인화 수준과 신뢰 설계를 함께 고려하는 것이 핵심이라고 생각합니다. 개인화는 방문자의 유입 경로·과거 행동·세그먼트 정보를 기반으로 헤드라인과 CTA를 동적으로 바꾸는 구조에서 가장 효과적입니다. 팀 프로젝트에서 A/B 테스트 없이 개인화만 적용했을 때 어떤 변수가 전환에 실제 기여했는지 알 수 없었던 경험이 있는데, 이후 개인화 적용과 동시에 실험 설계를 함께 구성하는 것이 학습 속도를 높인다는 걸 배웠습니다. 또한 ML 추천 결과가 사용자 입장에서 이상하거나 낯설게 느껴지면 오히려 이탈을 높이므로, 설명 가능성과 노출 다양성도 함께 설계해야 합니다. 앞으로도 개인화 설계와 실험 구조를 처음부터 함께 짜는 방식을 유지하겠습니다. 앞으로도 개인화 설계와 실험 구조를 처음부터 함께 짜는 방식을 유지하겠습니다.

개인화만 적용하고 실험 설계가 없으면 어떤 변수가 전환에 기여했는지 알 수 없습니다. 설명 가능성이 부족한 추천은 신뢰가 아닌 이탈을 만드는 경우가 더 많습니다.