익명 방문자 웹 개인화

마지막 업데이트: 2026년 4월 11일

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이 안내서에서는 세션 내 동작 신호를 기반으로 익명(미확인) 방문자에게 개인화된 웹 콘텐츠를 전달하기 위해 Adobe Journey Optimizer(AJO), Adobe Real-Time Customer Data Platform(RT-CDP) 및 Adobe Experience Platform(AEP)을 사용하는 익명 방문자 웹 개인화 사용 사례 패턴에 대해 설명합니다. 이 솔루션은 이러한 패턴의 기능, 지원하는 비즈니스 목표, 사용 가능한 전술적 사용 사례 및 관련된 Adobe 애플리케이션을 이해해야 하는 솔루션 설계자, 마케팅 기술자 및 구현 엔지니어를 위해 설계되었습니다.

패턴은 제한된 데이터로 작동합니다. 즉, 동일한 장치나 쿠키를 사용한 이전 방문에서 누적된 익명 에지 프로필과 현재 세션에서 관찰할 수 있는 항목만 해당됩니다. 이렇게 하면 방문자가 계정이 없거나 인증되지 않은 funnel의 최상위 개인화에 적합합니다.

사용 사례 패턴

다음은 이 사용 사례에 대한 핵심 패턴 및 실행 계획에 대해 설명합니다.

익명 방문자 웹 Personalization

AJO 웹 채널을 통해 미확인된 방문자에 대한 세션 내 행동 신호를 기반으로 개인화된 콘텐츠를 제공합니다.

실행 계획: 웹 표면 구성 > 행동 규칙 평가 > 콘텐츠 게재 > 노출 추적 > 보고

사용 사례 개요

익명 방문자 웹 Personalization은 아직 식별되지 않음(로그인하지 않음, 알려진 ID가 없음, 통합 고객 프로필로 해결할 수 없음)인 웹 사이트 방문자에게 관련성 있고 개인화된 콘텐츠를 제공해야 하는 비즈니스 요구를 해결합니다. 이러한 제한에도 불구하고 페이지 보기, 사이트에서 보낸 시간, 스크롤 깊이, 참조 소스, 지리적 위치, 장치 유형 및 UTM 캠페인 매개변수와 같은 세션 내 동작 신호를 사용하여 의미 있는 개인화를 달성할 수 있습니다.

이 패턴은 AJO의 웹 채널 표면과 코드 기반 경험을 사용하여 페이지 콘텐츠를 실시간으로 수정합니다. 방문자가 사이트를 탐색할 때 1초 미만의 지연 시간으로 결정을 내려야 하므로 Edge 세그먼테이션은 기본 평가 방법입니다. Web SDK은(는) 동작 신호를 수집하여 AEP Edge Network(으)로 보냅니다. 여기서 에지 평가 대상 규칙은 전달할 콘텐츠 변형을 결정합니다.

전체 통합 프로필 및 세그먼트 멤버십을 활용하는 알려진 방문자 웹/앱 개인화와 달리, 이 패턴은 현재 세션에서 관찰할 수 있는 데이터와 방문자의 ECID(Experience Cloud ID)와 연결된 모든 익명 에지 프로필로 제한됩니다. 이러한 구분은 구현 계획에 중요합니다. 개인화에 사용할 수 있는 동작 신호는 Web SDK이(가) 캡처하는 내용과 쿠키 기반 ECID를 통해 세션 간 Edge 프로필 저장소에서 지속되는 것으로 제한됩니다.

주요 비즈니스 목표

이 사용 사례 패턴에서는 다음 비즈니스 목표가 지원됩니다.

웹 사이트 참여 늘리기

익명 방문자 신호에 맞춘 적절한 경험을 통해 사이트에서 보낸 시간, 세션당 페이지 수 및 웹 콘텐츠와의 상호 작용을 개선합니다.

KPI

Time On (웹) 페이지

참여

전환율

개인화된 고객 경험 제공

아직 자신을 식별하지 않은 방문자에게도 개별 환경 설정, 동작 및 라이프사이클 단계에 맞게 콘텐츠, 오퍼 및 메시지를 맞춤화할 수 있습니다.

KPI

참여

전환율

고객 만족도(CSAT)

전환율 증가

행동 컨텍스트에 따라 가장 관련성이 높은 콘텐츠를 제시하여 구매, 등록 또는 양식 제출과 같은 원하는 작업을 완료하는 방문자 및 잠재 고객의 비율을 향상시킵니다.

KPI

전환율

잠재 고객 전환

잠재 고객당 비용

예시 전술 사용 사례

다음 예제는 이 패턴을 적용할 수 있는 특정 시나리오를 보여 줍니다.

조회 소스에 기반한 랜딩 페이지 헤드라인 A/B 테스트 - Google, 소셜 미디어 또는 직접 트래픽에서 도착하는 방문자에 대해 다양한 헤드라인을 테스트하여 획득 채널별 참여를 최적화합니다.
찾아보기 동작에 따른 카테고리 친화성 권장 사항 - 검색 및 전환을 늘리기 위해 현재 세션에서 표시된 페이지에 따라 제품 또는 콘텐츠 권장 사항을 표시합니다.
떠나려는 방문자를 위한 종료 의도 오퍼 - 동작 신호가 방문자가 사이트를 포기하려는 것으로 표시되면 프로모션 오퍼나 리드 캡처 양식을 제공합니다.
지리적 타겟팅 프로모션 배너 - 방문자의 지리적 위치를 기반으로 위치별 프로모션, 스토어 로케이터 콘텐츠 또는 지역 오퍼를 표시합니다
장치별 콘텐츠 레이아웃 최적화 - 방문자가 데스크톱, 태블릿 또는 모바일에 있는지 여부에 따라 콘텐츠 레이아웃, 이미지 크기 및 CTA 배치를 조정합니다
신규 방문자와 재방문자 환영 메시지 비교 - 세션 간 ECID 지속성을 사용하여 최초 방문자와 재방문자 경험을 구별합니다.
현재 세션에서 본 페이지를 기반으로 한 콘텐츠 권장 사항 - 방문자가 이미 본 페이지를 기반으로 관련 문서, 제품 또는 리소스를 동적으로 표시합니다
UTM 캠페인 매개 변수를 기반으로 한 동적 영웅 배너 — 추천 캠페인의 메시지 또는 크리에이티브와 일치하도록 영웅 배너를 개인화합니다

주요 성과 지표

다음 KPI를 사용하여 이 사용 사례 패턴의 효과를 측정합니다.

KPI

설명

측정 접근 방식

Personalization 노출률

개인화된 콘텐츠가 게재된 적격한 페이지 조회수의 비율

AJO 캠페인 보고서: 노출 횟수 / 총 페이지 보기 수

클릭스루 비율(CTR)

클릭으로 이어지는 개인화된 콘텐츠 노출 비율입니다.

AJO 캠페인 보고서: 클릭수 / 노출수

참여 상승도

페이지, 세션당 페이지 수 또는 스크롤 깊이가 개인화된 컨텐츠와 기본 컨텐츠의 시간 증가

CJA 작업 공간 비교: 개인화된 집단 대 제어

전환율

원하는 작업을 완료한 개인화된 콘텐츠에 노출된 방문자의 비율

CJA funnel 분석: 노출 > 상호 작용 > 전환

바운스 비율 감소

개인화된 콘텐츠를 수신한 방문자의 단일 페이지 세션 수 감소

CJA 세션 분석: 개인화된 횟수와 기본값에 대한 바운스 비율 델타

실험 성공률

통계적으로 유의한 승자를 생성하는 A/B 테스트의 백분율

AJO 실험 보고서: 신뢰 임계값에 도달하는 실험

애플리케이션

이 사용 사례 패턴에는 다음 응용 프로그램이 사용됩니다.

Adobe Journey Optimizer (AJO) — 웹 채널 표면 구성, 콘텐츠 작성(웹 및 코드 기반 경험), 캠페인 실행, 콘텐츠 실험(A/B 테스트), 의사 결정(동적 콘텐츠 선택) 및 보고
Adobe Real-Time Customer Data Platform (RT-CDP) - 세션 내 동작 신호를 기반으로 실시간 대상 평가를 위한 Edge 세그멘테이션, 익명 Edge 프로필 관리
Adobe Experience Platform (AEP) — 동작 신호 수집의 경우 Web SDK, 실시간 데이터 라우팅 및 개인화 전달의 경우 Edge Network, 데이터스트림 구성

아키텍처

다음 참조 아키텍처는 익명의 방문자 신호가 에지에서 수집되고, 대상 규칙에 대해 평가되며, 개인화된 콘텐츠를 전달하는 데 사용되는 방식을 보여 줍니다.

익명 대상자 활성화 및 개인화를 위한 참조 아키텍처