돈 안 들이고 잠재고객을 충성고객으로: '어센트 네트웍스' 박세용 CEO 인터뷰
1. 검색, 여전히 결정적인 영향력을 행사하는 이유
리승환(이하 리): 어떤 일을 하고 계시나요?
박세용(이하 박): 기업의 데이터 드리븐 마케팅과 온드미디어 기반으로한 마케팅 전략과 실행을 돕는 서비스를 제공하는 어센트 코리아라는 회사를 운영하고 있습니다.
리: 어쩌다 이런 힘든 일에 뛰어들게 되셨나요?
박: 1998년, 마케팅을 배우고 싶어서 입사한 광고대행사 제일기획에 입사했어요. 그때부터 인터넷 서비스와 비즈니스에 관심이 많아서, 당시 직장 선배이자 지금도 어센트에서 같이 일하는 김지훈 공동대표와 인터넷 비즈니스와 IT 트랜드를 다루는 블로그 데이빗앤대니를 운영해왔죠. 전통적인 광고대행사에 있었지만 디지털 혁명이라는 흐름을 놓치고 싶지 않아서 나름 노력한 겁니다.
리: 제일기획은 왜 떠나셨습니까?
박: 인터넷 시대가 도래했음에도, 일관되게 조직은 보수적으로 대응했어요. 당시 제 식견이 부족했던 탓일 수도 있지만, IMC라고 말하면서도 여전히 기존 광고 크리에이티브 전략과 미디어믹스에 집중했죠. 기존의 종합광고대행사들이 디지털 혁명을 제대로 이해하고 있지 못하다고 생각했고, 퇴사를 결심했습니다.
리: 이후에는 어떤 일을 했나요?
박: 이후 라이코스와 넥슨에서 서비스 기획자와 광고주로 일을 했어요. 그러다가 일본에서 2006년 어센트네트웍스를 창업했습니다. 다양한 입장에서 전통 마케팅과 디지털 마케팅을 같이 경험해볼 수 있었죠.
이제와서 정리된 것이긴 하지만, 지금 저희 회사를 통해서 제공하고 있는 마케팅 서비스는 전통 광고 업체와 인터넷 기업에서 마케팅을 해오며 줄곧 품고 있던 ‘과연 디지털 시대의 통합 마케팅 커뮤니케이션은 무엇인가?’라는 고민에 대한 답이 아닌가 생각합니다.
리: 처음부터 마케팅 쪽 일을 한 건가요?
박: 아니오. 어센트네트웍스의 초기 비즈니스 모델은 소셜미디어를 운영하는 서비스 회사였습니다. 처음에는 ‘초익스’라고 소셜 북마크 서비스를 제공했습니다. 2006년부터 2010년까지 운영했었는데, 서비스 개시 3년 만에 월 UV 기준으로 300만 명의 방문자를 확보하는 수준까지 성장은 이뤘으나, 수익화에 실패했습니다.
리: 그 심정 저도 압니다… 사람은 많이 모이는데 돈은 안 되는…
박: 비즈니스로서는 실패했지만, 월 UV 300만 명의 방문자라는 성장을 마케팅 비용을 거의 한 푼도 들이지 않고, 콘텐츠력과 검색엔진 최적화만으로 달성하는 경험을 얻을 수 있었습니다. 자연스럽게 이 경험을 활용하는 사업을 시작해보자는 생각을 하게 되었고, 이게 지금의 어센트 마케팅 서비스의 시작 점이 되었던 거죠.
리: 인공지능, 추천 등이 많이 떠오르는데, 검색이 구매 결정에서 계속해서 결정적 역할을 한다고 보시나요?
박: 실제로 CDJ(고객 의사결정 여행; customer decision journey)를 조사해보면, 여전히 검색은 구매 의사결정에 가장 중요한 역할을 하는 터치포인트라는 것을 알 수 있습니다. 자동차의 CDJ를 조사해보면, 대부분의 국가에서 3~4개월 정도의 시간을 사용하는 것으로 나옵니다. 그 기간 동안 자동차를 구매할 잠재고객들은 약 900번 정도 디지털 매체에 접촉하고, 130회 정도 검색엔진을 통해 정보를 탐색한다고 합니다.
리: 여전히 막강하네요…
박: 이런 과정을 통해서 잠재고객들의 인식이 영향을 받고 최종적인 구매 의사결정이 이뤄진다는 것입니다. 검색이 구매 결정에 결정적인 영향을 행사한다고 볼 수 있다는 거죠. 그리고 이 흐름과 함께 소셜이 또 한 축이 되어 검색과 함께 고객의 의사 결정에 상호 영향을 주고 있는 거죠.
리: … 뭔가 엄청나게 대단한 일을 하고 계신 것 같은데, 좀 더 구체적으로 알려주실 수 있을까요?
박: 고객들의 데이터를 기반으로 해서 마케팅을 수행한다는 생각은 사실 예전부터 있어 왔던 겁니다. 아까도 말씀드렸다시피 제 첫 직장인 제일기획에서 지금부터 약 20년 전에 일을 할 때도 그랬어요.
리: 그렇다면 지금과의 차이는 무엇일까요?
박: 이 당시 우리는 고객이 누구인지를 고민했지 고객이, 어떻게 행동하는지를 정확하게 이해할 수 없었습니다. 데이터도 부족했고 기술도 부족했기 때문이죠.
저희가 지금 제공하는 서비스는 이전에는 구할 수 없었지만, 디지털 혁명으로 마케터들이 활용할 수 있게 된 데이터들이 늘어나고, 또 이 데이터들이 가진 의미를 이해할 수 있게 되면서 가능해졌습니다. 엄청난 포텐셜을 가진 데이터를 손에 넣을 수 있게 되었고, 저희는 이를 활용할 수 있는 방법을 기업들에게 제공하는 것뿐이죠.
2. 지금 우리는 ‘상시 검색하는 인간’이다
리: 주로 어떤 데이터를 활용하세요?
박: 저희는 잠재고객들의 고객의사결정을 이해하는 데에 검색 데이터만 한 것이 없다고 생각합니다. 예전에는 이미 구매한 고객이 남겨준 CRM데이터나 이미 방문한 고객이 남긴 로그 데이터를 분석해서 마케팅에 활용했었죠. 하지만 이건 기업의 마케팅 활동에 어떻게든지 반응을 한 고객들만이 준 힌트입니다.
리: 검색이 이를 해결해줄 수 있다는 건가요?
박: 네. 검색 키워드와 검색 결과 페이지 분석을 통해 잠재 고객이 어떤 정보를 어떤 의도로 찾고 있는지 그리고 어떤 흐름으로 행동하는지를 파악합니다. 이런 데이터 분석을 통해 기업의 비즈니스 전략에서부터 브랜딩, 마케팅 등 대 고객 전략 전반의 전략을 수립하고 실행안을 만들어 내는 거죠.
리: 그냥 다 하는 것 같습니다(…) 핵심을 꼽자면…
박: 전략의 근거가 될 데이터를 기반으로 한, 목표를 달성하기 위한 전략 기획과 실행입니다. 마케팅 커뮤니케이션 활동을 4층까지가 연결된 트윈타워 빌딩이라고 생각한다면, 1층에는 데이터 리서치와 분석이 있어요. 그리고 2층에 브랜드전략이나 광고홍보전략, 그리고 콘텐츠채널 전략 등의 다양한 전략이 있습니다. 메시지 전략이 담기는 콘텐츠가 3층에, 채널을 통한 콘텐츠 배포가 4층에 오는 겁니다. 특히 이 중 타겟에 맞는 외부 매체 선정과, 자사가 소유한 온드미디어 운영전략에 핵심을 맞추고 있지요.
리: 주변에는 SEO 전문으로 알려져 있지 않나요?
박: 어센트 코리아를 SEO 전문업체로 생각하는 사람이 많은데, 저희는 SEO를 위에서 말씀드린 프레임 안에서 5층에 위치한 ‘소셜-서치 미디어 최적화’의 일부로만 취급합니다. SEO만 하는 회사가 아니라는 거죠. 다만 일본에서 한국에 들어왔던 2013년 겨울부터 2014년까지 저희가 SEO를 중심으로 한 검색 마케팅을 강조했던 건 사실입니다. 구글의 검색 점유율이 늘어나고 있는 상황에서 국내 SEO 현황이 워낙 안 좋았거든요. 그래서 검색엔진 데이터에 좀 힘을 썼던 거죠.
리: 최근에는 어떤 변화를 꾀하고 있나요?
박: 스마트폰이 보급되며 고객들은 검색엔진을 보다 빈번히 이용하고 있습니다. 수시로 필요한 정보를 탐색하고 있죠. 또 한편으로는 소셜미디어의 일상화로 페이스북, 인스타그램 등 소셜미디어에서 장시간을 보내면서 자신들이 찾는 정보를 소비하고 있습니다. 이에 발맞춰, 데이터를 기반으로 콘텐츠와 채널 전략을 수립하고 적절한 타겟에게 노출을 늘리는 등 미디어 최적화 서비스를 제공합니다.
리: 예를 들어서 어떤…
박: 예로 새로운 화장품이 최근에 출시되었고, 이 제품의 마케팅을 담당하게 되었다고 생각해보죠. 우리가 생각하는 커뮤니케이션 대상 중에는 이 제품의 출시 상황을 모르는 고객도 있을 터이고, 미리 알고 관심을 가지고 있는 고객도, 이미 써본 충성 고객이 있을지도 모르죠. 마케터 입장에서는 이렇게 각기 다른 위치에 있는 고객들에게, 각각의 적절한 메시지를 전달해야 합니다.
그렇게 제품 출시를 모르던 고객이나 무관심했던 고객을 가망고객으로, 가망고객을 실제 고객으로 그리고 구매경험이 있는 고객을 충성고객으로 만드는 가망고객 육성을 해야 하는 숙제를 떠안게 됩니다. 저희가 하는 일이 바로 이런 숙제를 가지고 있는 기업을 돕는 일입니다.
3. 검색, 데이터로 접근하라!
리: 좀 나눠서 생각해 보죠. 먼저 검색의 경우를 설명해 주세요.
박: 결국 외부 매체를 활용하는 광고 마케팅이든 온드미디어 마케팅이든, 중요한 건 종합적인 성과와 전체 마케팅 활동의 효율성입니다. 기존에는 기업이 마케팅 메시지를 그냥 매스미디어를 통해 대중에게 일방적인 살포를 한 거예요. 하지만 인터넷의 출현과 검색의 발전으로 이런 상황이 바뀌어 버립니다. 고객마다 원하는 정보가 다른데, 이에 맞춘 메시지를 전달할 수 있는 가능성이 열리게 된 거죠.
리: 검색 엔진을 어떻게 활용하지요?
박: 네이버는 한국 사람들의 70% 이상이 검색하는 검색입니다. 따라서 네이버의 검색 데이터 안에는, 한국인들이 특정 제품을 구매하기 위해 어떤 정보를 확인하는지 또한 어떻게 행동하는지 등의 정보가 그대로 담겨있습니다. 마케터라면 그 데이터에 근거해서 콘텐츠를 만들고 이를 광고와 온드미디어 모두를 이용해 효율성을 높이려는 노력을 당연히 해야 합니다.
리: 검색 데이터는 어디서 가져오시나요?
박: 한국의 경우에는 구글과 네이버에서, 해외에서는 구글과 빙, 바이두, 얀덱스와 같은 검색엔진의 키워드 API 등을 통해 확보합니다. 대개의 경우 시기별 검색어 볼륨과 추이 정보들은 제공해줍니다. 각 국가의 검색 키워드와 그 볼륨 정보를 통해, 각 나라의 고객들이 특정 제품의 어느 부분에 관심을 가지고 있는지 어떤 특징이 있는지 등을 확인할 수 있게 되는 거죠.
리: 그럼 이렇게 확보한 키워드를 검색 의도를 기준으로 무관심 고객에서부터 충성고객까지 맞는 메시지를 배치하는 건가요?
박: 네. 먼저 검색 볼륨 데이터로 고객 니즈가 어떻게 분포하는지를 확인해요. 그래서 확인한 데이터를 기반으로 굉장히 자세히 맵을 그려요.
아래 이미지는 한국에서 폭스바겐에 관심을 가진 사람들의 단계별 니즈를 묶어본 것이죠. 초기 탐색, 브라우징, 체험, 구매 확정, 구매 이후 등 5단계로 구분해서 잠재고객이나 기 구매고객들이 어떤 키워드로 정보를 탐색하는지 구분하여 CDJ를 가시화하는 거죠.
리: 굳이 검색 리서치 안 해도, 각 서비스는 나름의 타겟 페르소나를 통해 마케팅 커뮤니케이션 컨셉을 설정하지 않나요?
박: 과거에는 고객을 너무 단순화했어요. 사실 광고대행사에 찾아오는 기업 고객들 중에는 ’20대에서 30대 초반의 도시 생활을 하는 여성’과 같이 천편일률적인 타겟 설정을 하는 기업들이 정말 많습니다. 제품은 다 다른데, 타겟 페르소나는 비슷하다 보니, 결국 광고들의 톤앤매너가 다 비슷비슷해지는 문제가 생기는 것이라고 생각합니다. 저는 이런 접근 방식이 인터넷 혁명이 있기 이전 매스미디어 시대에 주류를 이루던 방법론에서 벗어나지 못한 방식이라고 생각하는 겁니다.
4. 소셜과 검색을 엮어가기
리: 하지만 그렇게 나눠보면 정말 복잡할 것 같습니다. 이런 사람, 저런 사람…
박: 제가 보여드린 아래 그림처럼 구매의사 단계 안에서 고객들의 미디어 간 이동과 정보 탐색 경로는 참 복잡하죠. 비싸거나 관여도가 높은 제품을 구매할 때 우리도 사실 그냥 막 지르지는 않잖아요. 선형적으로 움직이기도 하지만, 다시 확인하느라 뒤로 돌아가기도 하죠.
리: 핵심을 검색으로 보시는 건가요?
박: 검색과 소셜입니다. 이 둘은 정보를 큐레이션 하는 중요한 역할을 담당하죠. 실제 우리의 경험을 보면, 우리는 특정 제품을 구매하기 전에 정보 탐색 단계에서 소셜미디어와 검색엔진을 왔다 갔다 하면서 관련 정보를 흡수하게 되거든요. 아침에 소셜미디어에서 광고를 봤다가 하고 싶은 것을 검색했다가… 또 페이지 좋아요 눌렀다 그러죠. 이런 다양한 상황에서 기업이 얼마나 효율적으로 마케팅 활동을 하느냐가 기업 마케팅의 핵심 과제일 테고요. 이번 강의에서도 이에 대해 주로 이야기를 해볼 생각입니다.
리: 최근 마케터들은 구글 광고보다 페이스북 광고가 효율이 높다는 말을 자주 합니다.
박: 검색과 소셜은 점차 연관 지어 이해할 필요가 있어요. 최근 젊은 세대들은 인스타그램에서 해쉬태그 검색도 잘하잖아요. 그러다 더 관심 가지면 검색엔진에서 검색하고…
한때 모바일과 페이스북이 뜰 때 검색엔진이 죽는다는 이야기도 있었지만, 총 검색량은 계속해서 늘었어요. 소셜에서 관심을 환기시킨 후, 검색에서 그 환기된 관심사에 관련된 정보를 확인하면서 관심을 더 증폭시키는 거죠. 이때 기업이 잠재 고객이 원하는 정보를 원하는 매체에서 원하는 시점에 제공해 줄 수 있는가, 이게 또한 검색이나 소셜이 콘텐츠 마케팅과 연결되는 포인트라고 생각하고요.
리: 검색과 달리, 소셜미디어에서는 소비자의 상황에 맞는 정보 매칭이 좀 힘들지 않을까… 그런 생각도 듭니다.
박: 쉽지 않죠. 어려운데… 그래도 우리가 한 가지 확실히 짚고 넘어가야 하는 건, SNS를 쓰는 사람과 검색하는 사람을 분리해서는 안 된다는 거예요. 어차피 밀레니얼 세대는 하루 종일 페이스북과 인스타그램에 살아요. 하지만 물건을 살 때는 검색엔진으로 나가죠. 반대로 검색엔진에서 니즈를 확인한 후, 페이스북 페이지에서 정보를 배포하게 할 수도 있어요. 타겟층이 우리와 맞지 않는다면 네이티브 광고를 할 수도 있고요. 이 둘의 관계를 유기적으로 짜는 게 중요해요.
리: 모바일 들어와서 검색이 위협받는다는 주장도 있었습니다만…
박: 실제로 모바일 들어와서 검색량은 계속 늘었어요 심지어 데스크탑 검색량도 계속 늘고 있고요. 생각해 보세요. 데스크탑 사용 시간이 줄어든 상황에서 검색 총량이 늘려면, 디바이스가 늘어야 하고 모바일 사용 시간이 늘어야 하죠. 실제로 그런 일이 일어났어요. 스마트폰은 언제 어디서나 온라인 상태에 있게 해 주니까, 우리는 상시 검색하는 인간이 된 것이라고 할 수 있어요. 이미 북미에서는 벌어지고 있는 일이지만 우리나라에서도 앞으로는 텍스트뿐 아니라 보이스 검색이 보급되어 검색 총량은 더욱 늘어날 거라고 생각해요. 마케터들이 꼭 기억해야 하는 포인트죠.
5. ‘빡세’ 보이지만 소기업에서도 할 수 있는 마케팅
리: 고관여 상품과 저관여 상품으로 나누어 본다면 어떨까요?
박: 사실 고관여 상품이 아닌 것들은 대부분 사람들이 그냥 매장에서 충동 구매해요. 심지어 자동차나 스마트폰조차도 충동구매하는 층이 10~20% 정도는 된다고 해요. 이해는 잘 안 되지만요. 성향상 정보 탐색 기간이 짧은 사람이 있으니까요. 이런 사람들을 대상으로 마케팅을 한다면 그냥 TV 광고로 크게 쏘는 게 효율성이나 성과 면에서 나을 수도 있겠죠.
하지만, 나머지 80% 잠재고객들을 대상으로 마케팅 활동을 한다면 고객들이 찾아보기 원하는 정보를 그들의 니즈에 맞게 제공해야 해요. 이때 반드시 소셜과 검색을 활용해야겠죠.
리: 고관여는 그렇다 치고 저관여로 가면…
박: 저관여, 중관여 제품에서는 소셜만으로도 큰 효과를 볼 수 있긴 합니다. 하지만 저는 이때도 검색어를 분석하여 검색을 통한 콘텐츠 마케팅을 활용한다면 좀 더 효율적으로 마케팅 성과를 올릴 수 있다고 생각합니다.
리: 말씀을 들어보니, 검색만으로도 대다수 니즈를 커버 가능하다는 생각이 듭니다.
박: 아무래도 키워드라는 데이터가 고객의 니즈를 확인할 수 있는 정보라는 측면에서 좀 더 근본적인 정보라고 생각해요. 소셜미디어의 텍스트 마이닝을 통해 확인하는 고객 감성 분석 인사이트를 중요하게 보는 관점도 있지만, 저와 저희 회사는 욕구가 바로 발생했을 때 이를 변형 없이 반영해 주는 정보는 검색 키워드라고 생각하거든요. 이를 전수 데이터로 보관해주고 있는 곳이 검색엔진이고요. 이후 과정의 디테일을 고민하는 게 마케터의 일이겠지요.
리: 요즘 디지털 마케팅하는 사람들이 성과 측정 때문에 죽겠다는 이야기를 많이 합니다. 이 복잡한 걸 어떻게 보고하나요?
박: 이것도 디지털 마케팅 활동의 성과를 너무 쪼개서 보는 데에서 생기는 문제라고 생각합니다. 디지털은 뭐든지 리얼타임으로 바로바로 확인하고 개선할 수 있다고 생각하기 때문에 기대가 너무 커져서 생기는 문제죠. 보통 아래 그림의 맨 아래층만 가지고 각 매체별로 KPI를 따로 설정해서 따로 목표를 관리하다 보니, 종합적인 시야에서 놓치는 경우가 많습니다.
리: 그러면 어떻게 바꿔 나가야 할까요?
박: 제가 강조하고 싶은 것은 각 미디어별로 다양한 고객 인게이지먼트를 측정하는 개별 KPI와 함께 이들을 종합적으로 묶어서 반영되는 브랜드 성과 측정 지표를 같이 설정해두는 것이 중요합니다. 그림의 두 번째 층, 예로 MPSA(특정 서비스 중 가장 선호하는 브랜드), PTO(이 제품을 통해 느끼는 자부심), NPS(다른 사람에게 제품을 추천할만한지) 등을 KPI로 삼는 것은 마케팅 활동 성과 측정 KPI의 단기간의 성과에 매몰되지 않고 전체 성과에서 눈을 떼지 않게 만들어줍니다.
리: 이거 하려면 리서치까지 해야 할 텐데, 비용 무진장 들지 않나요(…)
박: NPS 등은 2000년대 후반부터 실리콘밸리에서 이미 널리 사용하는 지표이기도 합니다. 오픈서베이나 서베이몽키와 같은 서비스를 사용하면 생각보다 저렴하고 빠르게 이런 지표들을 측정할 수 있으니, 비용 때문에 너무 부담 가질 필요는 없어요. 어쨌든 개별 마케팅 활동 성과 측정 KPI는 기본이고, 이를 복합적으로 묶어서 보게하는 브랜드 성과 측정 KPI를 설정하는 것 그리고 최종적으로는 비즈니스 성과를 연결해주는 매출과 시장점유율을 연결하는 것까지 모두 중요한 일입니다.
리: 아니, 이거 개빡세 보이는데… 대기업이 아닌 구멍가게에서 할 수 있습니까(…)
박: 저는 작은 스타트업에서도 충분히 할 수 있는 일이라고 봐요. 당장 저희 어센트도 작은 스타트업이지만, 저희가 말하는 대로 저희 서비스를 마케팅하고 있어요. 저희가 말하는 데이터 드리븐이라는 것이 꼭 엄청난 돈을 들여야만 하는 것은 아닙니다. 컨셉을 정확하게 이해한 후에 작은 규모에서라도 데이터 리서치를 수행하면서 이를 바탕으로 마케팅 활동을 수행하여 성과를 개선해 나가는 것이 중요합니다. 작은 회사라도 이 부분은 마찬가지라고 생각합니다.
리: 린스타트업 방법론과 반대되는 것 같단 생각도…
박: 요즘 린 스타트업 방식이 유행하며, 기초 조사보다 실행이 너무 강조되는 것 같은데… 이건 린 스타트업의 마케팅 컨셉을 잘못 이해한 것이라고 생각합니다. 정확한 이해를 바탕으로 작은 규모로라도 저희가 말하는 리서치를 진행하고 이를 통해 마케팅 전략을 수립하고 실행하는 게 훨씬 효율이 좋을 거라고 생각합니다.
리: 하지만 이 요란한 걸 다 할 수는 없을 테니, 하나에만 집중하라고 한다면?
박: 당연히 검색 키워드와 검색 결과 페이지를 통해 확보한 검색 데이터를 기반으로 콘텐츠 마케팅과 미디어 최적화를 통한 온드미디어 마케팅에 집중하라고 말해드리고 싶어요. TV 광고와 달리 누구나 약간의 리소스만으로 실행할 수 있는 마케팅 방법이니까요. 쉽게 얻을 수 있는 검색 데이터를 정리하고, 고객이 필요로 하는 메시지로 콘텐츠를 구축하며 한 발 한 발 목표로 나아가는 거죠. 디테일은 곧 나오게 될 책이랑 이번 강의 시간에 설명드릴거구요.
6. 검색 데이터는 더 중요해질 것이다 : 네이버 정신 차려라
리: 계속해서 회사가 확장되고 있는데, 경쟁사라 할 만한 곳은 어디가 있나요?
박: 저희가 아직 못 만난 것일 수도 있지만, 한국 내에는 저희와 동일한 방법론으로 동일한 서비스를 제공하는 업체는 본 적이 없습니다. 우리같이 검색 데이터를 기반으로 CDJ를 가시화하고 이를 바탕으로 콘텐츠 전략과 채널 전략을 짜는 회사는 없는 것 같아요. 저희가 서빙하고 있는 다수의 국내 최상위 기업들이 저희 같은 작은 회사를 지속적으로 불러 주시는 이유도 여기에 있다고 생각합니다.
리: 앞으로 시장이 계속 확대될 거라 생각하시나요?
박: 한국에서는 네이버가 지난 10여 년간 검색시장을 독점했기 때문에 검색과 검색으로부터 얻을 수 있는 데이터와 인사이트의 가치가 평가절하되어있다고 봅니다. 하지만, 저희는 적어도 마케터에게는 그 어떤 다른 데이터보다도 시간과 리소스를 투여할 가치가 있는 데이터라고 봅니다.
저희는 바로 이 점에 바탕해서 한국과 아시아 지역에서 유니크한 시장 포지션을 만들어 가고 있는 것입니다. 아시아를 대표하는 데이터 드리븐 마케팅 전문 기업이 되기 위해 지속적으로 노력할 것입니다.
리: 마지막으로 네이버 자주 까시는데, 좀 좋게 봐줄 부분은 없습니까? 요즘 검색 품질도 좋아지던데…
박: 편집장님께서 광고성 블로그 포스트가 걸러지면서 네이버 블로그 검색결과가 예전보다 좋아졌다고 말씀하셨는데요. 이렇게 말하면 너무 심하다고 말하는 분들도 계시겠지만 검색엔진이 해야할 당연한 일을 한 것을 가지고 이제 와서 쓰레기 블로그가 안 걸린다는 걸 기뻐해야 한다는 건 좀 슬픈 이야기라 생각해요.
리: ……
박: 우리 검색 유저들에게는 사실 내가 알고 싶은 정보가 블로그든 뉴스든 뭐든 형식과 상관없이, 내가 알고 싶은 정보를 제대로 제공해주는 서비스를 바라는 거잖아요. 그런데 네이버는 여전히 고객들의 검색 의도에 부합하는 실제 제품과 서비스를 콘텐츠 형태로 제공해주는 웹페이지들은 검색 결과 페이지의 맨 아래나 아무도 볼 수 없는 뒤 페이지에 숨겨져 있습니다. 여전히 고객이 입력하는 키워드와 이 키워드에 담긴 검색 의도에 부합하는 콘텐츠를 담은 웹페이지를 제대로 매칭해주지 못하는 거죠.
