최근 중소수출기업의 마케팅 기법이 홈페이지, 전자카탈로그를 활용한 인터넷 마케팅에서 검색엔진 마케팅으로 변하고 있다. 그리나 이러한 검색엔진 마케팅 효과에 대한 구체적인 실증연구가 미진한 실정이다. 따라서 본 연구의 목석은 검색엔진 최적화 기법을 기반으로 한 검색엔진 마케팅의 성과를 측정하는 것이다. 이러한 최적의 검색엔진 마케팅 전략을 도출하기 위하여 3년간 홈페이지 방문자수, 페이지 뷰 및 트래픽 소소와 같은 정량적 데이터를 구글 분석기를 이용하여 수집하였다. 동시에 이러한 정량적 데이터를 뒷받침하기 위한 정성적인 효과측정으로 설문조사도 병행하였다. 정량적 연구의 결과로서 기존의 지속효과와 지체효과는 검색엔진 최적화 기법을 통하여 유지된 것으로 나타났다. 한편 정성적인 설문조사 결과로서 홈페이지의 만족도와 인지도는 검색엔진 최적화이후 향상된 것으로 나타났다. 이는 정량적인 분석에서 홈페이지 방문비율의 증가를 논리적으로 뒷받침하고 있다. 또한 수출기업들은 트래픽과 페이지뷰가 검색엔진 최적화 이후 증가되었음을 매우 잘 인지하고 있는 것으로 나타났다.
인터넷이 주요 마케팅과 영업의 통로로 사용됨에 따라 검색 엔진 결과의 상위 순위가 웹 사이트들 사이의 핵심경쟁대상이 되어가고 있다. 검색엔진에서 웹사이트의 상위 순위를 유지하기 위해 다양한 방법이 존재하며 일반적으로 유기적인 코딩이나 검색엔진 최적화에 많은 비용을 투자한다. 본 논문의 목적은 웹사이트 가시성을 충족하지 못할 경우 검색엔진색인에서 순위가 뒤떨어지거나 완전히 제거될 수 있기 때문에 검색엔진 최적화(Serch Engine Optimization : SEO)를 위해 웹사이트 가시성을 고려하여 웹페이지를 설계할 때 부정적 요소로써 제거되어져야 할 요인들을 인식하여 순위를 제시하고자 한다. 본 논문에서 제안한 웹사이트 가시성의 부정적 요인을 인식하고 순위를 결정한 실험은 기존의 웹사이트 가시성 분석 모델을 기반으로 이론과 실험을 통해 제공되어졌다. 본 논문에서 분석된 모델들은 각 모델의 방법론을 기반으로 점수로 표현되거나 계량화되었으며 실험을 통해 부정적 요인으로 10개의 항목이 선정되어 높은 점수로 순위가 결정되었다. 따라서 웹사이트를 설계할 때 부정적인 요인들인 높은 순위의 항목들을 배제하여 설계함에 따라 웹사이트가 검색엔진 색인 대상에서 제거되지 않도록 고려되어져야 한다.
우리나라 폐업의 대부분을 차지하고 있는 소상공인들은 서비스 또는 제품의 노출 부족으로 운영에 어려움을 겪고 있고 이는 높은 폐업율로 이어지고 있다. 상대적으로 규모가 작은 소상공인들은 비용, 시간, 인력 등의 문제로 활발한 마케팅 활동을 펼치지 못하고, 지역적인 상권내에서 전통적인 오프라인 영업에 의존하고 있는 실정이다. 현재 우리나라 검색 시장의 대부분을 차지하고 있는 네이버와 구글의 경우 소규모 사업자들이 적극적으로 온라인 마케팅을 펼칠수 있도록 자신들의 검색엔진최적화 가이드를 만들어서 제공하고 무료 교육도 실시하고 있으며, 각종 SNS 서비스 제공 회사들도 자사의 서비스 확대나 광고 수익을 올리기 위해 자세한 매뉴얼을 제공하고 있음에도 여전히 많은 소상공인들은 온라인 마케팅 채널 운영과 검색엔진최적화를 하지 못해 자신의 서비스나 상품을 잘 노출시키지 못하고 있다. 이에 본 연구는 서비스업 소상공인의 배경적 특성과 기술지향성이 온라인 마케팅 채널 운영과 검색 엔진 최적화라는 조절변수를 거쳐 경영성과에 어떤 영향을 미치는지를 분석하고 이를 통해 서비스업 소상공인들의 매출 증대를 위한 온라인 마케팅 확산에 도움이 되고자 한다.
최근 멀티미디어 기반의 WWW(World Wide Web) 서비스를 중심으로 하는 인터넷의 사용이 일반화되면서 전 세계의 컴퓨터망에 존재하는 수많은 정보들을 취득할 수 있게 되었다. 인터넷의 사용이 일반화되고 있는 현대의 사회에서는 정확한 정보를 신속하게 취득하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 OOPL(Object-Oriented Programming Language)인 JAVA를 이용하여 검색엔진을 설계하고 최적화된 URL을 추출하여 이용자에게 제공함으로써 더욱 정확한 정보를 획득할 수 있음을 보였다. 또한 기존의 국내 제작 검색엔진들과 비교하여 제안한 시스템에서는 배드 링크율이 개선됨을 보였다.
최근 멀티미디어 기반의 WWW(World Wide Web) 서비스를 중심으로 하는 인터넷의 사용이 일반화되면서 전 세계의 컴퓨터망에 존재하는 수많은 정보들을 취득할 수 있게 되었다. 따라서, 인터넷이 보편화되기 이전에는 정보의 습득이 중요한 문제가 되었지만 인터넷의 사용이 일반화되고 있는 현대의 사회에서는 정확한 정보를 신속하게 취득하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 객체 기반의 언어인 Java를 사용하여 인터넷 검색엔진을 설계하고 최적화된 URL을 추출함으로써 인터넷 검색엔진의 구조를 이해하고, 구현 기술을 확보하였다. 논문에서 제안한 검색엔진은 키워드 검색을 제공하며, 사용자인터페이스를 단순화함으로써 사용자의 편의성을 도모하였다. 그리고 기존의 국내 제작 검색엔진들과 비교서 검색된 정보사이트의 양이 적은 대신 검색결과의 배드 링크율은 개선됨을 보였다.
정보의 바다라고 일컬어지는 인터넷에서 원하는 정보를 찾기란 쉽지 않다. 웹 검색엔진이 나날이 발전하고 있기는 하지만, 이들 검색엔진은 개인에게 특화된 것이 아니기 때문에 검색 결과의 양이 엄청나게 많은 뿐만아니라 원하지 않는 정보인 경우가 많다. 따라서 사용자의 기호를 반영하여 원하는 정보만을 찾아줄 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 기호를 반영하여 개인에게 특화된 웹 검색 시스템을 개발하기 위하여 유전자 알고리즘으로 최적화된 다중에이전트 시스템을 제안한다. 실험결과 사용자 프로파일 벡터가 사용자기호에 따라 변화하여 제안한 시스템이 유용함을 알 수 있었다.
기존 그리드 기반의 전통적인 RDBMS는 비구조적 데이터에 대한 색인이 지원되지 않았다. 이러한 제약 조건들로 인해 파일 문서 및 비 구조화된 데이터의 검색 엔진으로는 부적합하였다. 최근에 다양한 검색 오픈소스(Solr, Lucene)등으로 검색 엔진이 개발되어 활용되고 있지만, 검색한 결과와 기존 데이터의 연동이 쉽지 않고 구조 변경이 어려우며, 사용자의 다양한 요구 사항 수용이 쉽지 않은 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 빠른 검색을 위한 색인 (index) 최적화와 대용량 데이터 처리를 위한 파티션 기반 데이터의 분할 및 정복 (divide and conquer) 처리, 이중화된 검색어 색인 기능을 구현하였다. 또한 동의어 사전을 구축하여 연관 관계 분석이 가능하도록 DB를 구축하여 검색어와 동의어의 상호 관계성을 유지하였으며 오픈 소스보다 발전한 형태의 검색 엔진을 개발하는 것을 목표로 하였다. 본 연구를 위해 약 400만건 이상의 다양한 포맷 (Ms-office, Hwp, Pdf, Text)등의 파일 문서를 샘플로 실험을 진행하였다.
다양한 인터넷 기술이 개발 및 발전됨에 따라 정보 제공자는 사용자에게 보다 효율적이고 고객중심의 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 특히 방대한 양의 정보에 대하여 고객이 원하는 정보를 정확하고 쉽게 제공하기 위해서는 검색기능의 효율성이 필수이다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 국가과학기술포털서비스 성능향상을 위하여 FAST(Fast Search & Transfer ASA) 검색엔진을 도입하였다. 하지만 무엇보다도 서비스 환경에 적합하게 검색엔진의 하드웨어 및 소프트웨어적 성능을 최적화하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 국가과학기술정보의 효율적 서비스를 위한 FAST 검색엔진 설계 및 최적화 기법에 대해 논한다.
MPEC-7 메타데이타는 이미지의 칼라 히스토그램과 같은 멀티미디어 객체의 속성을 기술할 수 있어서, MPEG-7을 사용하는 멀티미디어 디지털도서관 시스템은 멀티미디어 객체에 대한 내용기반 검색을 가능하게 해준다. MPEC-7 메타데이타는 XML 데이터이며, 이애 대한 질의를 위해서는 XQuery와 같은 XML 데이터를 위한 질의어가 필요하다. 본 논문에서는 MPEG-7 데이터에 대한 XQuery 질의를 처리할 수 있는 XQuery 엔진을 제안한다. 엔진은 XQuery를 입력받아 정보검색을 위한 POT(Primitive Operation Tree)를 생성한다. 우리의 방식은 표준질의어인 XQuery를 처리함으로써 디지털도서관 시스템 사이의 상호 운영성을 확보할 수 있으며, XQuery 엔진과 정보검색기 사이의 표준 인터페이스로 사용할 수 있는 POT를 위한 primitive operation 집합을 정의하였으며, 또한 POT 상에서의 질의 최적화를 수행하여 검색 성능 향상을 도모하였다.
본 논문에서는 검색엔진 최적화(SEO; Search Engine Optimization)에 인공지능 기법을 접목하여, 자동화된 SEO 도구 설계 및 구현을 목표로 한다. 기존의 SEO 온-페이지(On-page) 최적화 기법들은 웹페이지 관리자들의 경험적 지식에 의존하는 한계점을 보이고 있다. 이는 SEO 성능에 영향을 끼칠 뿐 아니라, 웹페이지 관리자들에게도 SEO 도입의 장벽으로 작용한다. 따라서, 위 문제를 해결하기 위하여 메타데이터의 효과적인 구성을 위해 다음과 같은 3단계의 접근법을 제안하고자 한다. i) 상위 랭킹 웹사이트들의 메타데이터를 추출한다. ii) 어텐션 메커니즘에 기반한 LSTM(Long Short Term Memory)을 이용하여 사용자 질의어와의 관련성 높은 메타데이터를 생성한다. iii) GAN(Generative Adversarial Network) 모델을 통하여 학습함으로써 전반적으로 성능을 높여주는 기법을 제안한다. 본 연구결과는 기업의 온라인 마케팅 프로세스를 평가하고 개선하기 위한 최적화 도구로서 유용하게 활용될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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