특히 MMM은 개별 사용자 추적이 아닌 집계된 시계열 데이터를 활용하기 때문에 쿠키 제한이나 개인정보 규제가 강화된 환경에서도 비교적 안정적으로 캠페인 효과를 평가할 수 있다는 장점이 있다 .
Meridian의 중요한 특징은 Bayesian 통계 모델을 기반으로 한다는 점이다.
일반적인 모델이 특정 채널의 기여도를 하나의 숫자로 제시하는 것과 달리, Bayesian 모델은 가능한 결과의 확률 분포를 제공한다. 즉, 특정 채널이 매출에 미친 영향뿐 아니라 그 추정치의 신뢰 범위까지 함께 보여준다 .
이 접근 방식 덕분에 마케터는 다음과 같은 질문에 더 현실적인 답을 얻을 수 있다.
Meridian은 특히 **인과 추론(causal inference)**을 강조한다. 단순히 과거 패턴을 맞추는 것이 아니라, 마케팅 활동이 실제로 결과를 만들어냈는지를 추정하는 데 목적이 있다 .
Meridian에는 분석 결과를 실제 의사결정으로 연결하기 위한 기능도 포함돼 있다.
예를 들어 다음과 같은 질문을 실험해 볼 수 있다.
마케팅 믹스 모델링의 가장 큰 장점 중 하나는 온라인과 오프라인 채널을 함께 분석할 수 있다는 점이다.
Meridian은 매출이나 전환과 같은 비즈니스 결과 데이터를 미디어 노출, 광고 지출, 외부 변수와 결합해 분석한다. 이를 통해 다음과 같은 채널의 영향을 함께 평가할 수 있다.
Meridian과 함께 발표된 또 하나의 핵심 기능이 **Qualified Future Conversions(QFC)**다.
기존 전환 지표는 실제 구매나 행동이 발생한 이후에만 성과를 확인할 수 있었다. 하지만 QFC는 다음과 같은 초기 신호를 분석한다.
이러한 신호를 과거 데이터와 연결해 현재 광고가 향후 전환이나 매출로 이어질 가능성을 예측한다.
Meridian과 QFC의 결합은 광고 성과 분석의 패러다임 변화를 보여준다.
기존 시스템은 대부분 이미 발생한 전환을 기반으로 한 사후 분석에 의존했다. 하지만 구글의 새로운 접근 방식은 두 가지 레이어를 결합한다.
Google Marketing Live 2026에서 드러난 방향성은 분명하다. 구글은 Gemini를 광고, 크리에이티브, 커머스, 측정 전반에 통합하며 마케팅 플랫폼을 AI 중심의 예측 시스템으로 재구성하고 있다.
앞으로 Analytics 360은 단순한 분석 도구가 아니라 마케팅 성과를 측정하고 동시에 예측·최적화하는 전략 플랫폼으로 진화할 가능성이 크다.
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