머신러닝을 활용한 웹 최적화‘

머신러닝을 활용한 웹 최적화 - A/B 테스트, 메타휴리스틱, 슬롯머신 알고리즘에서 베이즈 최적화까지
이쓰카 슈헤이 지음, 김연수 옮김 / 한빛미디어 / 2021년 6월

하루가 멀지 않게 IT 기술의 변화는 놀랍게 빠릅니다.

그중 제일 많이 변화는 기술은 '최적화' 쪽이지 않을까 생각이 듭니다.

포털 사이트들의 검색 내용, 광고 위치 심지어 폰트 크기까지 최적화를 하지 않는 곳이 없습니다.

최적화를 하는 가장 큰 이유는 사용자들의 편의 제공과 기획의 의도 대로 가는지 보는 것입니다.

최근 핫한 기술인 머신러닝 분야의 웹 최적화에 관련된 내용이 나왔습니다.

바로 '머신러닝을 활용한 웹 최적화'란 책인데요.

저자는 개발자 출신의 UX 엔지니어로 구글러입니다.

저자가 도교 대학에서 재학 때 웹사이트 최적화 연구를 했습니다.

그 이후 실리콘밸리 연구 여행 및 박사 과정을 통해서 깨달은 내용을 정리 한 책입니다.

가장 설명해드리고 싶은 부분은 A/B 테스트 부분인데요.

A/B 테스트는 집단을 테스트해서 어떤 조건이 성과가 좋은지 측정하는 테스트입니다.

실험 예제로 버락 오바마 공식 웹사이트의 A/B테스트를 같이 알아보겠습니다.

여러 조건의 버튼을 테스트해서 가장 등록률이 향상되는 조합을 찾았습니다.

여기서 등록률이 가장 높았던 조합이 궁금하지 않으신가요?

오바마가 가족과 함께 찍은 이미지와 LEARN MORE라고 적힌 조합이었습니다.

사례를 통해 여러 가지 조건의 가설을 세우고 접근하는 것이 중요함을 보여줍니다.

Ps.

이 책은 웹 최적화에 관심 있는 분들인 웹 개발자, 마케터들도 알고리즘에 쉽게 접근 할 수 있도록 쓴 책인데요.

기초 통계가 부족하더라도 파이썬에 대한 기초적인 지식만 있다면 책의 내용이 쉽게 정리가 돼 있어서 술술 읽히리라 생각이 듭니다.