AI 기반 속도 최적화가 매장 성장에 어떻게 도움이 되는지

다음은 $1,000,000 질문입니다.

잠재 고객 10명 중 9명이 경쟁사를 선택하는 주된 이유는 무엇입니까?

더 나은 가격? 특별 제안?

그렇게 생각할 수도 있지만 WebFX 연구에 따르면 다음과 같습니다.

"89%의 소비자가 열악한 사용자 경험을 겪은 후 경쟁업체에서 쇼핑합니다."

놀랍게도(또는 그렇지 않은지) 오늘날의 고객은 다른 무엇보다 경험에 더 큰 영향을 받습니다. 그들은 처음부터 끝까지개인화되고 빠르고 원활한 고객 여정을 제공할 수 있는 온라인 상점을 선호합니다.

전자상거래 산업은 수년간 인공지능(AI)을 통해 개인화를 제공해 왔지만 속도 최적화를 위해 아직 AI를 완전히 채택하지 못했습니다.

하지만 2024년에는 상황이 바뀔 예정이다.

AI 기반 사이트 속도 최적화를 구현해야 하는 이유와 이를 통해 잠재 고객의 90%가 10번 중 9번 매장을 선택하도록 만드는 방법을 알아보려면 계속 읽으십시오.

AI와 전자상거래에서의 역할 이해

AI가 전자상거래 세계에 가져오는 기회를 잘 알고 있다면 이 부분을 건너뛰어도 됩니다.

이러한 모든 사항을 처음 접하는 경우 AI의 기능과 AI가 실제로 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있는 방법에 대한 간략한 개요는 다음과 같습니다.

데이터 마이닝: 귀중한 통찰력 발굴

데이터 마이닝에는 숨겨진 채로 남아 있을 수 있는 패턴, 상관 관계 및 추세를 발견하기 위해 대규모 데이터 세트를 분석하는 작업이 포함됩니다. 전자상거래에서는 데이터 마이닝을 통해 고객 선호도를 이해하고 재고 수준을 최적화하며 마케팅 전략을 개인화 할 수 있습니다.거래 데이터, 고객 피드백, 검색 행동을 면밀히 조사하여 특정 고객 요구 사항에 맞게 제품을 맞춤화하고 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.

머신러닝: 의사결정 및 개인화 강화

기계 학습은 컴퓨터가 데이터 기반 결정을 학습하고 내릴 수 있도록 하는 알고리즘 개발에 중점을 둡니다. 이 기술은 전자상거래 플랫폼의 추천 엔진을 강화하여 검색 및 구매 내역을 기반으로 사용자에게 제품을 제안합니다. 사용자 상호 작용을 통해 지속적으로 학습함으로써 기계 학습 모델은점점 더 정확한 추천을 제공하여 쇼핑 경험을 크게 개선하고 판매를 늘립니다 .

출처 :당신에 대해

자연어 처리(NLP): 인간 커뮤니케이션과 AI 연결

NLP를 통해 컴퓨터는 인간의 언어를 이해하고, 해석하고, 생성할 수 있습니다. 전자상거래에서 NLP는 24시간 고객 서비스를 제공하는 챗봇과 가상 도우미를 지원합니다. 이러한 AI 기반 도구는문의를 처리하고, 개인화된 쇼핑 조언을 제공하고, 거래를 촉진하여 원활하고 매력적인 사용자 경험을 보장합니다 .

출처:다니엘 웰링턴

컴퓨터 비전: 온라인에서 제품과 상호 작용하는 방식의 변화

컴퓨터 비전 기술을 통해 컴퓨터는 세상의 시각적 정보를 해석하고 이해할 수 있습니다. eCommece의 경우고객이 텍스트 대신 이미지를 사용하여 제품을 검색할 수 있는 시각적 검색과 같은 혁신적인 기능을 허용합니다 .또한 컴퓨터 비전은 증강 현실(AR) 애플리케이션을 지원하므로 고객은 구매하기 전에 자신의 환경에서 제품을 시각화할 수 있습니다.

출처 : 애플

예측 분석: 미래 동향 예측

예측 분석은 과거 데이터를 사용하여 미래의 이벤트를 예측합니다. 이 AI 기술은 수요 예측, 재고 관리 최적화, 마케팅 활동 개인화에 도움이 될 수 있습니다. 과거 소비자 행동을 분석함으로써 예측 모델은잠재적인 베스트셀러를 식별하고 재고 수준을 예측하며 예상되는 고객 요구에 맞게 프로모션을 맞춤화 할 수 있습니다.

행동 분석: 고객 행동 이해 및 영향

행동 분석은 온라인 사용자 행동을 조사하여 선호도와 의사 결정 프로세스에 대한 통찰력을 얻습니다. 여기에는 클릭스트림 데이터, 검색 패턴 및 상호작용 비율을 분석하여 웹사이트 디자인, 제품 배치 및 마케팅 전략을 최적화하는 작업이 포함됩니다. 고객 행동을 세부적으로 이해하면 더욱 매력적이고 매력적인 쇼핑 경험을 창출하여 충성도와 반복 구매를 장려 할 수 있습니다.

AI를 통해 매장 속도를 높여야 하는 이유는 무엇입니까?

더 나은 사용자 경험을 제공하여 경쟁 우위를 확보합니다.

그것은 그렇게 간단합니다.

당신은 모든 옳은 일을 할 수 있었습니다:

• SEO에 최적화된 제품 설명을 작성했습니다
• 개인화된 제품 추천 제공
• 연중무휴 고객 서비스 제공
• 가격을 영구적으로 할인해 드립니다

가혹한 진실은 다음과 같습니다.

매장을 로드하는 데 오랜 시간이 걸리거나 투박하고 응답이 없는 느낌이 든다면 잠재 고객이 제품을 탐색할 기회도 갖기 전에 잠재 고객을 잃을 가능성이 높습니다.

이것이 핵심 웹 바이탈이 작동하는 곳입니다…

핵심 웹 바이탈: 사용자 경험 정량화

Google의 핵심 웹 바이탈은 로딩 속도, 응답성, 시각적 안정성에 중점을 두고 사용자 경험의 중요한 측면을 측정하는 세 가지 성능 측정항목 집합입니다.

• 콘텐츠가 포함된 최대 페인트(LCP)는 가장 큰 텍스트 블록이나 이미지 요소가 뷰포트 내에 표시되는 시점을 페이지 로드 타임라인에 표시하여 웹 페이지의 로딩 성능을 측정합니다.
• CLS(누적 레이아웃 변경)는 로딩 단계에서 페이지의 요소 중 몇 개가 예기치 않게 이동하는지 수량화하여 웹페이지의 시각적 안정성을 측정합니다.
• 다음 페인트(INP)와의 상호작용 응답성, 특히 사용자 상호 작용(예: 클릭, 탭 또는 키 누르기)과 페이지의 시각적 반응 또는 피드백 사이의 지연을 측정합니다.

이 말을 들으면 놀라실 수도 있지만 핵심 웹 바이탈을 통과하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다.

어떻게요?
Gemini 및 ChatGPT와 같은 생성 AI가 검색 엔진을 지속적으로 발전시키고 재정의함에 따라 전자상거래 및 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에 미치는 영향은 상당할 것으로 예상됩니다.

SERP가 더욱 역동적이고 개인화되면서 Generative AI로 생성된 즉각적인 답변과 제품 추천을 제공하고 Speculation Rules API를 통한 즉각적인 페이지 탐색이 제공되면서 사용자 경험에 대한 강조가 더욱 강화될 것입니다.

콘텐츠를 빠르게 전달하고, 사용자 상호작용에 원활하게 반응하며, 시각적 안정성을 유지하는 데 탁월한 전자상거래 사이트가 검색 엔진에서 선호될 가능성이 높습니다.

Core Web Vitals 이니셔티브에서 Google의 주요 목표는 사용자에게 가능한 최고의 경험을 제공하고 사용자가 가장 관련성 높은 정보를 찾고 번거로움 없이 구매할 수 있는 위치를 효율적으로 안내하는 것이었습니다.

그리고 최신 Chrome 사용자 경험 보고서(CrUX)에 따르면 웹사이트 중 45.6%만이 우수한 LCP, CLS 및 INP를 갖고 있는 것으로 나타났습니다.다르게 말하면, 핵심 웹 바이탈을 즉시 전달하면 경쟁사에 비해 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다.

AI는 이를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

수익성을 높이기 위해 활용할 수 있는 5가지 AI 속도 최적화 기술

AI는 지루한 최적화 프로세스를 자동화하고 개선하여 웹사이트 성능을 향상하도록 특별히 설계된 다양한 도구와 기술을 제공합니다.

사이트 속도를 향상시키기 위해 다양한 AI 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.

1. 예측 로딩

AI는 과거 상호 작용을 기반으로 사용자 행동을 예측하여 사용자가 클릭하기 전에 브라우저에 특정 페이지나 자산을 미리 로드할 수 있습니다. 이 예측 로딩은 대기 시간을 크게 줄여 보다 원활한 탐색 경험을 제공합니다. AI는 패턴을 분석하여 어떤 요소를 로드할지 미리 스마트하게 결정하므로 사용자가 기다릴 필요가 없습니다.

2. 지능형 이미지 및 비디오 최적화

대용량 이미지와 비디오는 웹사이트 로딩 속도를 늦추는 주범인 경우가 많습니다. AI 기반 도구는 품질 저하 없이 미디어 파일을 자동으로 압축하고 크기를 조정합니다. 고급 솔루션은 사용자의 화면 크기와 네트워크 상태에 따라 해상도를 동적으로 조정하여 가장 최적화된 버전의 이미지 또는 비디오만 제공되도록 할 수 있습니다.

3. 실시간 성능 모니터링 및 조정

AI 도구는 웹사이트 성능을 지속적으로 모니터링하여 병목 현상과 문제가 발생하는 즉시 식별합니다. AI는 이 데이터를 실시간으로 분석함으로써 캐시 설정 수정, 리소스 재할당, 현재 로드 및 사용자 행동에 따른 콘텐츠 전달 조정 등 속도를 향상하기 위한 즉각적인 조정을 수행할 수 있습니다.

4. 코드 최적화

AI는 웹사이트의 기본 코드를 최적화하는 데도 도움을 줄 수 있습니다. AI 도구는 스크립트와 스타일시트의 구조와 종속성을 분석하여 코드를 제안하거나 자동으로 리팩터링하여 중복성을 제거하고 서버 요청 수를 줄이며 중요한 리소스가 먼저 로드되도록 할 수 있습니다. 그 결과 더 빠르고 효율적인 웹사이트가 탄생합니다.

5. 스마트 캐싱 결정

기존 캐싱 전략 외에도 AI는 사용자가 콘텐츠를 다시 방문할 가능성에 따라 캐시할 콘텐츠와 기간에 대해 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 캐싱에 대한 이러한 동적 접근 방식을 통해 사용자는 로딩 시간을 최소화하면서 최신 콘텐츠를 받을 수 있습니다.

NitroPack의 내비게이션 AI 소개

Navigation AI는 고객 여정 중 전체 페이지를 사전 렌더링하기 위해 사용자 행동을 적극적으로 예측하고 분석하는 AI 기반 웹 브라우징 최적화 도구입니다.

이를 통해 사이트 소유자는 플랫폼에 관계없이 데스크톱과 모바일 모두에서 즉각적인 탐색 경험을 제공하여 고객 참여와 전환율을 높일 수 있습니다.

Navigation AI가 수행하는 방식은 Speculation Rules API를 사용하는 것입니다.

• 첫째, (브라우저에 부담을 주지 않기 위해) Speculation Rules API에 데이터를 전달하지 않고 데이터를 기반으로 페이지 로드 시 AI로 강화된 초기 예측을 적용합니다.
• 둘째, 사용자 행동을 분석하고, 예측을 조정하고, 다음 작업이 무엇인지 확신하면 Speculation Rules API에 페이지를 미리 렌더링(또는 미리 가져오기)하도록 지시합니다.

예상할 수 있는 결과는 다음과 같습니다.

• Navigation AI를 사용하는 웹 페이지는 Navigation AI가 없는 경우 6.12초에 비해~2.86초의 로드 시간을 일관되게 표시합니다 .

• Navigation AI를 사용하면 사전 렌더링된 페이지에서 LCP가 85% 향상 (3.1초에서 0.4초로)되고 CLS가 80% 향상(0.3초에서 0.06초로)되었습니다.

• Navigation AI를 사용하면 전체 웹 사이트의 성능 지표 가 크게 향상됩니다. LCP는 15%, CLS는 8%, TTFB는 26%입니다.

그럼 내비게이션 AI를 사용해 보고 싶다면…

Navigation AI 대기자 명단에 등록하고 즉각적인 사용자 경험을 위해 사이트를 준비하세요 →

마무리

AI 기반 최적화를 전자상거래 상점에 통합하면 웹 성능이 향상될 뿐만 아니라 사용자 경험도 크게 향상됩니다.

AI를 활용하여 사용자 행동을 지능적으로 예측하고 실시간으로 콘텐츠를 최적화하며 동적 웹 조건에 신속하게 조정함으로써 오늘날 빠르게 증가하는 소비자의 기대를 충족할 수 있습니다.

간단히 말해서, 이 기사에서 얻을 수 있는 한 가지가 있다면:

2024년에 AI 기반 사이트 속도 최적화를 구현하는 것은 단지 전략적 이점이 아니라 절대적으로 필요한 것입니다.