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구글 애널리틱스의 큼지막한 흐름 구글 애널리틱스(GA4)는 데이터를 어떻게 수집할까?웹사이트에서 Google Analytics를 사용하려면 먼저 태그를 추가해야 합니다.태그는 사용자의 행동을 측정하기 위해 웹사이트에 추가하는 작은 코드 조각 같은 것인데요. 직접 웹사이트 코드에 추가할 수도 있고 Google Tag Manager(구글 태그 관리자)와 같은 태그 관리 시스템을 이용할 수도 있습니다.저처럼 비개발자에겐 여러 태그를 편리하게 관리할 수 있는 유용한 툴입니다. Google Analytics 태그가 설치되면 사용자의 기기 유형, 대략적인 지역, 페이지 조회 및 웹사이트에서 발생하는 여러 상호작용과 관련된 데이터를 수집할 수 있습니다.그렇다면 수집된 행동은 GA4에서 어떻게 기록될까요?GA4의 핵심 개념, 이벤트GA4를 이해할 ..
GA4·GTM이란? AI 시대에 꼭 알아야 할 데이터 수집과 분석 온라인 스토어나 웹사이트를 운영하다 보면"방문자는 우리 사이트의 어떤 페이지를 가장 흥미롭게 보고 있을까?"또는 "어떤 경로를 거쳐 실제 구매까지 이어진 걸까?"와 같은 이야기가 궁금해질 때가 있습니다. 반대로 구매하지 않고 떠난 방문자에게도 이런 점이 궁금해집니다. "어떤 시점에서 나가게 된 걸까?" 사이트를 운영하는 입장에선 이러한 방문자와 구매자의 발자취가 궁금해질 때가 많을 것입니다.이러한 궁금증은 사이트 운영자에겐 매우 중요한 데이터라고 생각합니다.왜냐하면 그 데이터를 바탕으로 방문자가 더 편하게 머물다 갈 수 있는 사이트를 만들 수도 있고,상품 구매나 회원가입처럼 운영자가 원하는 행동으로 자연스럽게 이어지도록 사이트를 개선할 수도 있기 때문입니다. 이런 데이터 분석을 가능하게 해주는 대표적인..
Model Context Protocol (MCP) 도입 시 주의사항 Model Context Protocol, 줄여서 MCP는 요즘 많이 쓰이는 인공지능(AI) 프로그램들이 외부의 다양한 프로그램이나 데이터와 안전하게 연결될 수 있도록 도와주는 기술입니다. AI가 구글 드라이브에 있는 문서를 읽거나, 슬랙 메시지를 받아서 처리하거나, 데이터베이스 정보를 활용하는 것이 가능해지는 것입니다. 이 MCP는 마치 다양한 기기에서 쓰는 USB-C 포트처럼, AI가 다양한 도구와 소통하게 해주는 통로인 셈이죠. 이번 글에는 MCP를 도입할 때 주의해야 할 점과 대책을 위주로 담고자 합니다. MCP를 도입할 때 주의해야 할 점MCP를 도입하면 AI가 외부 시스템과 쉽게 연결될 수 있어서 편리하지만 그만큼 보안 위험도 커질 수 있습니다.먼저 AI가 잘못된 지시를 받아서 원래 의도..
갑작스러운 트래픽 폭증, 봇이 원인일까? 원인·영향·대응법 및 AI의 역할 봇(bot) 트래픽은 자동화된 소프트웨어가 생성하는 비인간적인 트래픽을 의미합니다. 검색엔진 크롤러처럼 유익한 기능을 수행하는 '선한 봇'도 존재하지만, 광고 사기나 데이터 스크래핑, DDoS 공격, 재고 장악 등을 목적으로 한 '악성 봇'도 다수 존재합니다. 봇 활동으로 인한 트래픽 급증은 페이지뷰 증가, 높은 이탈률, 세션 지속 시간의 이상 징후로 나타나며 광고 클릭 수가 급증하지만 실제 전환율은 낮은 현상이 함께 발생합니다. 또한 특정 IP나 지역에서 비정상적으로 트래픽이 폭주하는 경우가 많고 때로는 API나 백엔드를 노린 자동화 공격으로 이어지기도 합니다. 사이트에 미치는 영향: 단순 지표 왜곡에서 인프라 마비까지봇 트래픽은 사이트의 다양한 분석 지표를 왜곡시켜 마케팅 효율을 저하시키고 특히 광고..
MCP(Model Context Protocol)의 장점 [2] AI 기술은 이제 단순한 대화형 챗봇을 넘어서 기업의 핵심 프로세스와 개인의 생산성을 변화시키는 도구로 자리잡고 있습니다. 그러나 많은 사람들이 AI를 활용하면서도 공통적으로 느끼는 불편이 있는데요. 바로 AI가 외부 데이터와 도구를 직접 활용하지는 못한 부분입니다. 예를 들어 AI가 회의록을 요약해줄 수는 있지만 실제 캘린더에 일정을 추가하거나 사내 데이터베이스에서 최신 데이터를 가져오는 것은 불가능했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다.MCP는 AI 모델과 외부 시스템, 데이터, API를 연결하는 방식을 표준화한 개방형 프로토콜로 다양한 AI 플랫폼에서 호환 가능한 구조를 제공합니다. 그렇다면 MCP의 장점은 무엇일까요? 이 글..
Model Context Protocol(MCP)이란? AI 시대의 새로운 개방형 표준 [1] AI 기술이 빠르게 확산되면서 챗봇이나 생성형 AI 모델을 다양한 상황에서 활용하고 있습니다. 하지만 아직까지 많은 사람들이 AI 모델은 단순히 입력을 받아 출력 도구로 사용하는 경우가 많은데요. AI 모델 단독으로 모든 일을 처리하기 보다는 외부 데이터베이스, 기업 내부 도구나 서드파티 API와 연결되면 진정한 생산성 향상이 가능합니다. 문제는 이런 연결이 모두 제각각이라는 점입니다. 어떤 AI 서비스는 특정 API만 지원하고 다른 서비스는 전혀 다른 방식으로 동작합니다.결과적으로 개발자와 기업은 일일이 맞춤형 연결을 만들어야 하는 번거로움을 겪는데요.이런 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다. MCP는 AI 모델이 외부 도구나 데이터와 통신..
AI 시대, 콘텐츠 제작자와 AI가 서로 윈윈하는 방법이 있을까? 과거에는 사람들이 궁금한 점이 있으면 네이버나 구글 같은 검색엔진을 통해 정보를 찾았습니다. 검색 결과에는 블로그 글, 뉴스 기사, 커뮤니티 게시물 등이 표시되고 사용자는 그중에서 자신에게 맞는 정보를 선택해 접속했는데요. 하지만 최근 몇 년 사이에 사람들은 검색창보다 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 AI 툴에 직접 질문하는 경향을 보이고 있습니다. AI가 자연스러운 문장으로 답을 요약하여 주기 때문에 더 빠르고 편리하게 정보를 얻을 수 있는 점이 큰 이유일 것입니다.그러나 AI가 답변을 하기 위해서는 기존의 원본 데이터, 즉 블로그나 뉴스, 논문 같은 자료가 필요합니다. 결국 누군가가 만들어 놓은 콘텐츠가 있어야 AI가 이를 학습하고 새로운 답변을 생성할 수 있는 것입니다. 만약 AI툴..
AI 자율주행 기술 총정리 AI는 자동차 산업을 변화시키는 핵심 기술입니다. 특히 AI 자율주행 기술은 딥러닝, 머신러닝, 강화학습을 기반으로 차량이 도로 환경을 스스로 인식하고 주행 결정을 내리도록 발전하고 있습니다. 하지만 아직 완전한 레벨 5인 완전 자율주행 시대가 열린 것은 아니며 현재 단계에서는 운전자의 역할이 중요합니다이번 글에서는 자율주행 단계별 진화, 자율주행 모드 사용 규칙, 핵심 AI 기술 등에 대해 알아보고자 합니다. 자율주행 단계별 구분: 어디까지 왔을까?국제자동차공학회(SAE)는 자율주행을 레벨 0~5로 구분합니다.레벨 0 자율주행: 운전자가 모든 것을 직접 제어 (일반 차량)레벨 1 자율주행: 차선 유지 보조레벨 2 자율주행: 가속·제동·조향을 동시에 보조 (테슬라 오토파일럿, 현대 모빌리티 드라이브 어..

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