• Search, discovery and marketing

  • 검색, 발견 그리고 마케팅

  • "However vast any person’s basic reading may be, there still remain an enormous number of fundamental works that he has not read"
  • "어떤 사람이 아무리 많은 양을 읽었다 하더라도, 그/그녀가 읽지 않은 것은 훨씬 더 많은 양이 남아있다"
  • Erasmus is said to have been the last person in Europe to have read everything. He lived just at the point that printing took off, and so it was in his lifetime that it ceased actually to be possible to have read everything. Some time later there was presumably also a last person to have heard of every book, or every book worth reading - in the 18th century, perhaps. Then, sometime in the past few decades, it also became impossible to have heard every good song. It is still possible, just, to see every good film, but the so-called 'golden age of television' means it's harder and harder to watch all the great shows.
  • '우신예찬'의 저자 에라스무스는 '세상의 모든 책을 읽은' 마지막 유럽사람이었던 것으로 알려졌다. 사실 그가 살던 시대는 인쇄술이 세상에 보급되기 시작하던 딱 그 시대였다. 자연스럽게, 인쇄술이 확산되면서 '모든 것을 읽는다는 것'은 불가능해지기 시작했다. 시간이 흘렀고 세상의 '모든 책' 혹은 세상의 '읽을 만한 모든 책'에 대해 읽기는 커녕 '들어라도 본' 사람도 사라졌다, 아마 18세기 정도의 이야기일 것이다. 수십 년 전부터는 '세상의 모든 좋은 노래'를 들어본다는 것도 불가능해졌다. 어쩌면 아직 '모든 좋은 영화'를 보는 것은 가능할지 모른다. 하지만 소위 '텔레비전의 황금기'를 지나온 요즘, '모든 훌륭한 TV쇼'를 보는 것도 이젠 불가능하지 않을까.
  • This is not a problem of search or availability, but a problem of too much availability, and of course the internet magnifies this a thousand-fold. Paradoxically, the internet makes it possible to get anything you've ever heard of but also makes it definitively impossible to have heard of everything. It allows anyone to be heard, but how do people hear of you?
  • 찾는 것이 어렵다거나 볼 능력이 안된다의 문제가 아니다. 오히려 반대, '그 능력이 넘친다'의 문제다. 그리고 인터넷의 등장은 이 문제를 수 천 배로 키워버렸다. 역설적이다. 인터넷은 당신이 원하는 모든 것을 접할 수 있게 해주지만 한편으로는 '모든 것을 접해보는 것'을 불가능하게 만든다. 인터넷은 모든 것을 공개했다. 하지만 그렇다고 모든 것을 발견할 수는 없다. 사람들이 인터넷을 통해 당신을 알 수 있을까?
  • The first attempt online was Yahoo's directory - an editorial home-page and a directory of every single website, organized by category. This sounds like a joke now - "there was a website that listed every single website that there was". Yahoo actually worked pretty well when there were 20,000 websites, just as a book shop with 20,000 titles works pretty well. But the Yahoo directory peaked at 3.2m sites and at that that point it definitely didn't work - you can't possibly scroll past that many entries (though it lingered on in a half-life until Marissa Mayer shut it down this year). And in the meantime, Google invented PageRank, coming at the problem from an entirely different direction. Suddenly, search worked, and that seemed like the answer.
  • 이에 관한 인터넷 시대 최초의 시도는 야후!의 '디렉토리'였다. 에디터에 의해 편집된 홈페이지와 카테고리로 분류된 '모든 웹사이트들'의 디렉토리 구조. 사실 요즘 개념으로 보자면야 '세상의 모든 인터넷 사이트가 리스트로 정리된 사이트가 있다'는 건 차라리 농담같다. 그런데 웹사이트가 한 2만 개 정도 있었던 시절의 야후!는 꽤 잘했다. 책이 2만권 정도 있는 서점이 충분히 잘하는 거랑 비슷하다.

    하지만 웹사이트의 수가 300만개가 넘어가면서 야후!의 방식은 내리막을 걷기 시작했다. (야후!의 CEO 마리사 메이어가 디렉토리 검색을 닫은건 얼마 안되었지만) 사람들이 스크롤을 그렇게 할 수 없었던 탓이다. 그러던 그때, 구글이 '페이지랭크'를 만들어냈다. 야후!의 방식과는 전혀 다른 방식이었다. 어느날 갑자기, 그렇데 검색은 세상을 지배했다. 그리고 그것은 '정답'처럼 보였다.
  • Today, app stores look a lot like the Yahoo of 20 years ago, and they don't work for the same reasons - you can browse 20,000 apps but not a million. Hierarchical directories don't scale. And so while it's easy to make a list of things that Apple and Google should fix on their app stores, that misses the point - it's like making a list of ways that the Yahoo home page should have been better. You might have been right but the answer was still Google. (I suspect that the same applies, just a little, to the current moves towards app search and deep linking, incidentally. PageRank uses the signal of links between pages - the ability to link of itself is only half the picture.) This is one reason mobile messaging apps are so hot - because they might become acquisition and discovery channels.
  • 오늘날의 앱스토어는 20년 전의 야후!와 굉장히 비슷한 모습이며 동일한 까닭으로 잘 동작하지 않는다 - 2만개의 앱을 브라우징 하는 건 가능하지만 100만개는 불가능하다. 카테고리 구조는 스케일을 버텨낼 수가 없다. 애플이나 구글의 앱스토어의 항목들을 바탕으로 리스트를 만드는 것은 쉽다.

    그런데 그게 포인트가 아니다. 그건 야후!가 당시에 디렉토리 검색의 보완을 추가 리스트를 통해 한다는 것과 같다. 야후!의 그 방식이 옳았을 수도 있었겠지만, 그때의 정답은 구글이었다. ('구글' 방식이 지금의 앱 생태계에 동일하게 적용될 수 있을지는 확신이 없다. 앱 검색과 딥링크가 우연히 대세가 되어가고는 있지만, 페이지랭크가 웹페이지간 링크를 분석했던 것에 반해 지금의 앱 생태계에서는 그 분석이 절반의 효력 뿐이다) 요즘 '메시징 앱'들이 핫한 이유도 바로 이거다. 메시징 앱들은 '발견과 수집'의 채널이 될 수 있기 때문이다.
  • However, I think our preoccupation with the problems of apps and app stores and with the ways that they broke Google masks a deeper issue - that Google didn't really solve the problem either. Or rather, it moved the problem. Google is very good at giving you what you're looking for, but no good at all at telling you what you want to find, let alone things you didn't know you wanted. Like Amazon, it's essentially a passive product (which is why Now is so interesting). It relies on waiting for you to find out what you want somewhere else, in some other way, and then it gives it to you. No-one complains that ‘I put my book on Amazon and no-one can discover it there’, but that’s really no different to saying ‘I put my app in the app store and no-one can discover it there’, or indeed 'I made a web page and no-one came'.
  • 하지만, 지금 우리가 '앱과 앱스토어'의 문제 그리고 '구글 그 넘어'의 문제에 열중해있다보니 더 근본적인 문제를 놓치는 것이 아닐까 - 구글도 풀지 못했던 그 문제. 혹은 새로이 등장한 문제.

    구글은 당신이 찾고자 하는 것을 주는 데에는 아주 뛰어났다. 하지만 '당신이 무엇을 찾고자 하는지'를 알려주지는 못했다. 원하기는 하지만 몰라서 찾지 못하는 건 건드리지 못했다. 아마존이랑 비슷하다. 구글은 기본적으로 '수동적'이다. (그래서 요새 '구글 나우'가 흥미롭다) 구글은 기본적으로 당신이 무엇을 원하는지 다른 어디에선가 어떤 방법으로든 알아오기를 기다린다, 그리고 그 이후 그걸 찾아서 당신에게 준다. 아무도 '내 책을 아마존에 등록했는데 아무도 찾지를 못하네'라고 불평하지 않는다. 사실 이 말도 결국은 똑같다. '앱스토어에 앱을 등록했는데 아무도 이걸 발견을 못하네' 아니면 '웹페이지를 만들었는데 왜 아무도 오질 않지'
  • So Google moved the problem from 'I want to find this and can't' to 'yes, but what do I want to find?' That is, 'What should read next?', 'what lamp would I like?' or 'where should we go on holiday next weekend?' are not valid search queries. And that's just for problems you know you have - the most interesting businesses are often things you'd never given any thought to. What search would you do that would tell you about Lyft, Instacart, Pinterest, AirBnB or Evernote if you had no idea that they existed?  (This prompts the question, indeed, of what didn't or couldn't work before 2007 because search was the dominant model.)
  • 자 그래서 문제는 '내가 이걸 원하는데 찾을 수가 없네'에서 '그래, 그런데 내가 뭘 찾고 싶어하지?'로 옮겨간다. 즉, '이 다음엔 무엇을 읽어야 하지?(What should read next?)', '나는 어떤 램프를 좋아할까' 혹은 '다음 주말엔 우린 어디를 가야할까' 이런 문제인데, 이런건 검색쿼리로 썩 유효하지는 않다다. 그리고 이건 당신도 안다. 당신에게도 있는 문제라는 것을.

    가장 재미있는 비즈니스는 종종 전혀 생각하지 못했던 영역에서 생겨난다. 만약에 당신이 우버Uber나 인스타카트Instacart, 핀터레스트Pinterest, 에어비엔비AirBnb나 에버노트Evernote라는게 존재하는 지를 모르고 있을 때, 그런 서비스를 소개받기 위해서는 당신은 무엇을 검색해야 할까? (사실 2007년 웹 검색이 대세일 때 왜 이런 것이 안되었는지도 같이 생각해봐야겠지만)
  • One of the clearest places to see this problem of ‘too much’ is Yelp. I’ve been fascinated by how many companies are effectively trying to unbundle Yelp, despite that fact that (unlike Craigslist) it’s a modern technology company that does most of the things one would expect it to. But where people unbundling Craigslist generally try to peel off a category and deliver a modern experience, the people going after restaurant listings are often doing so with constraint. That is, instead of giving you every single restaurant that’s within 2 miles and that lots of people liked, they give you 10 restaurants. YPlan gives you one, and just one, thing to do tonight. People are attacking crowdsourced universal scale with constraint, curation and personal preference.
  • '너무 많음'의 문제를 가장 극명히 볼 수 있는 곳 중 하나는 옐프Yelp다. 나는 얼마나 많은 업체들이 옐프를 해체unbundle하려는지를 흥미롭게 보고있다. 크레이그리스트와는 달리 옐프는 버티컬로 확장하면서(주: 예약 서비스를 추가한다거나 배달 서비스를 추가한다거나) 이를 버텨내고는 있지만 크레이그리스트를 해체하려는 이들은 카테고리별로 쪼개어 최신의 UX를 제공하려고 하는 데에 반해, 레스토랑 리스트를 보려고 하는 이들은 종종 어떤 제약을 만드는 방식을 택한다. 즉, 주변 2마일 안의 모든 레스토랑의 정보와 수 많은 사람들의 리뷰를 제공하는 것 대신에 딱 10개의 레스토랑을 추천하는 식이다. 이벤트/액티비티 추천 서비스 YPlan은 '딱 하나'를 추천한다. 딱 하나. 오늘 밤에 할 딱 하나. 많은 회사들은 '군중의 지혜'로 이루어진 거대한 규모를 '제약'과 '큐레이션' 그리고 '개인화'로 공격하기 시작했다.
  • Looking at these companies, it strikes me that actually, saying that ‘Yahoo’s directory didn’t scale’ misses the point. What we’re really seeing is a trade-off between two problems. You can have a list, solving discovery and recommendation, but once the domain gets big then your list is either unusably long or partial and incomplete (and perhaps uneconomic to maintain). Or you can have a searchable index of everything but you’re on your own working what’s good and finding things you didn't know to search for. Time Out is an interesting attempt to sit in the middle of that scale - enough coverage to be quasi-universal, and to promise something good nearby wherever you are, but also enough curation that you don’t just get 5,000 listings all with five stars. ProductHunt is an attempt to use community to surface quality at scale, as is Pinterest (both area16z investments). In contrast, Canopy uses hand-curated selections on Amazon. The question for all of these: do you filter crowdsourcing down enough to get quality, or scale up editorial to get coverage, or you give up on coverage and do a purely curated product?
  • 그런 회사들을 한 번 보자. '규모를 감당하지 못한' 야후! 디렉토리 방식이 놓친 어떤 포인트를 짚고 있다. 두 가지 문제 사이 트레이드-오프의 문제다. 리스트는 '발견과 추천'의 문제를 해결해준다. 동시에 1) 리스트가 커버하는 도메인이 넓어지고 커진다면 리스트는 쓸데없이 길거나, 불완전할 것이다. (그리고 아마 경제적으로 유지되기 어렵겠지) 혹은 2) '검색이 가능한 모든 것에 대한 인덱스'를 가질 수는 있겠지만, 검색 결과를 결국은 다시 한 번 스스로 좋은지 판단하는 것이 필요하고, 원래 알지 못했던 것은 어떻게 찾아야 하나 하는 이슈가 있을 수 있다.

    TimeOut은 흥미로운 시도라 할 수 있다. 어느 정도는 보편적일 수 있는 중간 규모의 커버리지를 갖고 있고 당신이 어디에 있든 근처의 좋은 것들을 추천할 것을 약속할 수 있으며 적당히 큐레이션 되었기 때문에 리스트에 5천개의 아이템이 노출되는 일은 없다. ProductHunt는 큐레이션의 규모를 퀄리티 있게 다루기 위해 '커뮤니티'를 활용하고 있다. 핀터레스트도 마찬가지다. 반면에, Canopy는 아마존의 상품을 '수동으로' 큐레이션한다.

    이들 모두가 갖는 질문은 이거다: 집단의 의견을 적당히 필터해서 퀄리티를 높일 것인지, 수동편집의 커버리지를 높여 스케일을 키울 것인지 아니면 커버리지에 대한 것은 포기하고 큐레이션 자체에만 집중할 것인지.
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  • One answer is that the machine will scale to solve the problem - you aggregate the opinions of the many (Yelp), or data about your purchases (Amazon) or perhaps you yourself (Google Now). Amazon’s failure to do this reliably makes me hesitate (one suggestion it gave me is above - I collect these), but more deeply, there are some questions, again, that just do not make good text search queries. I can ask Amazon for Owen Hatherley’s new book on Communist architecture and it’ll find it, and Google will give me reviews. But if I ask them “what should I read next?” then you quickly fall into the uncanny valley between data mining and the 'real', HAL 9000 AI that we don't actually have yet. That is, a machine can learn that I like architecture and history books, but that’s not the same as knowing that I will buy Owen Hatherley’s book but never Jacqueline Yallop’s book on Victorian utopian model villages, and we're not quite there yet.
  • 이 문제를 풀기 위한 한 방법은 '머신러닝'일 수 있다. 수 많은 사람들의 의견을 수집하거나(옐프 모델), 과거의 구매이력 정보를 모으거나(아마존 모델), 아니면 나 자신에 대한 정보를 수집하거나(구글 나우 모델). 아마존이 '니가 전에 이런 걸 샀어'를 알리는 것 이상으로 이를 썩 믿을 만하게 아직 보여주지 못한 것은 좀 걸리기는 한다. 하지만 더 걸리는 건, '검색 쿼리를 더 좋게 만들어내지 못한다'는 것이다.

    나는 오웬 허덜리가 공산주의 건축에 대해 쓴 새 책을 아마존에서 검색해서 찾을 수 있고 구글에서는 리뷰를 찾을 수 있다. 하지만 내가 '그 다음에 무엇을 읽어야 할지'를 묻고자 할 때에는 우리는 '데이터마이닝'과 '현실'사이의 어딘가의 블랙홀에 빠져버리고 반다. 아이언맨의 '자비스'는 아직 세상에 없다. 현재의 인공지능은 내가 건축이나 역사 책을 좋아하는지를 알 수는 있지만, 내가 오웬 허덜리의 책은 사지만 빅토리아 시대의 유토피아 건축을 다룬 재클린 얄롭의 책을 절대 사지 않는다는 사실을 알 수는 없다. 아직 그 단계는 아니다. 아직.
  • You can also see this challenge right now in both books and fashion. Amazon, after 20 years of ruthless execution, still only has under a third of the entire print books market. Most people buy most of their books in physical retail, because book shops are not just relatively inefficient end-points to a physical logistics network, but also filters and recommendation platforms. They’re high-latency but also high-bandwidth. Fashion, meanwhile, is going online very fast, but not through Amazon. Rather, dozens of companies are circling around the right models or recommendation, curation and discovery.
  • 이러한 문제는 책 시장과 패션 시장에서 잘 볼 수 있다. 아마존은 20년간 책 시장에서 미친듯이 노력해왔지만 아직 전체 출판책의 1/3 정도만 커버할 뿐이다. 아직 대부분의 사람들이 대부분의 책을 오프라인 서점에서 사는데, 이는 서점이 아직 덜 불편하고 배송을 기다리지 않아도 된다는 장점 뿐 아니라 서점은 그 자체로 '추천과 큐레이션의 필터가 걸러진 플랫폼'이기 때문이다. 서점의 책은 자주 업데이트 될 뿐 아니라, 넓은 범위를 커버하기도 한다. 패션은 좀 다른데, 온라인으로의 이전은 굉장히 빠르지만 아마존을 통해서 되는 건 아니다. 대신, 수 많은 회사들이 '추천과 편집, 발견'의 방식들을 저마다 시도하는 중이다.
  • So, perhaps, a split might be:
  • 그래서, 아마 다음과 같이 나뉠 것이다.
  • - There is giving you what you already know you want (Amazon, Google),
  • - 당신이 이미 아는 것을 정확히 주는 것 (아마존, 구글)
  • - There is working out what you want (Amazon and Google's aspiration),
  • - 당신이 무엇을 원하는 지를 아는 것 (아마존과 구글이 열망하는 것)
  • - And then there is suggesting what you might want (Heywood Hill).
  • - 당신이 아마도 원할지도 모르는 것을 추천해주는 것 (Heywood Hill: 아날로그한 책 추천 서비스)
  • Perhaps this is just the next step in retail. Amazon let people in one-bar towns buy products that could only previously be had in big cities, but it doesn't let you shop the way people can shop in big cities - once you understand that physical logistics is a very small part of what shopping means (this can be hard to spot if you've only ever lived in the suburbs of the South Bay). Buying and shopping are not the same thing. That's what the new generation of internet retailers are trying to do - to scale curation instead of catalogues.
  • 아마도 이것은 커머스의 다음을 이야기할 수 있을 것이다. 지방 작은 도시에 있는 사람들도, 아마존을 통하면 대도시에서만 살 수 있었던 제품을 살 수 있다. 하지만 그것이 대도시에서의 쇼핑 경험을 제공해주지는 못한다. 물류는 사실 일부일 뿐이다. 그냥 '물건을 사는 것'과 '쇼핑을 하는 것'은 절대 같지 않다. 커머스의 새로운 업체들이 이 영역에 도전하고 있는 것이다. - 그냥 카탈로그를 보여주는 것이 아닌, 큐레이션을 규모있게 하는 것.
  • This is also, very obviously, what Apple News and Apple Music are trying to do. Each of them approaches a data set in which the default answer is a million options and a search box. Each asks the question: "how do we take a commodity in a database (web pages, music tracks) and layer curation and recommendation in ways that are more usable and friendly than just giving people a search box and pushing them out of the door?" It's not as though this is a solved problem anywhere else. RSS (which actually powers Apple news) failed as a consumer technology  and following a magazine or musician on Facebook means you won't see more than one in ten of their posts (and I don't choose my friends for their taste in music, or book reviews). And you can't Google for 'what do I read next? I hesitate to declare that this can't work.
  • 애플이 애플뉴스와 애플 뮤직을 통해 하려고 하는 것도 이것이다. 두 가지 모두 수백만 가지의 리스트 혹은 검색창이 기본이었던 영역에서 '데이터 중심의 접근'을 하는 것이다. 이들은 이런 질문을 한다. 1) 웹페이지와 음원의 정보를 담은데이터베이스를 어떻게 확보할까? 2) 어떻게 큐레이션과 추천을 유용하고 친근하게 할 수 있을까?(그냥 검색창 하나 열어주고 사용자들을 푸쉬하는 방법이 아닌)

    RSS는 사용자들에게 소구하는 데 실패했다. 그리고 페이스북에서 매거진이나 뮤지션을 팔로잉하는 것이 그들의 글 10% 이상을 읽는다는 얘기를 의미하지는 않는다. 그리고 '다음에 뭘 읽어야 하지?'를 구글에 검색하지 않는다. 음. 사실 이게 완전히 불가능할거라 얘기하기는 좀 이르지만.
  • Another strand here, which really does take us back to the beginning, is that I always thought the most useful part of Flipboard (now the last man standing of all the iPad news aggregators that followed the iPad launch, and superficially similar to Apple News) is not any of the formatting or design but the built-in directory of sites. If you want to see 15 sites about basketball, or typography, or hats or makeup, where would you find such a list? Yahoo did that once, and so did link rolls and web rings or, in another way, del.icio.us. (It's funny how many people keep trying to rebuild Yahoo - it didn't work out that well for Yahoo itself). Tumblr today provides one route into this, if you invest the time in surfing the topics, as does Pinterest. But you don't get that from Facebook or Google.
  • 다시 처음으로 돌아가서, 내가 플립보드Flipboard에서 가장 유용하다고 생각했던 것은 플립보드의 컨텐츠 포맷이나 디자인이 아니라 그 안에 내장된 '디렉토리'였다. 농구나 서체나 모자 혹은 메이크업이든 아무튼 어떤 주제에 관한 15개 정도의 사이트를 보고 싶다고 하자. 그런 리스트를 어디서 찾을 수 있을까? 야후!가 한 때 그런 것을 했다. 그리고 링크모음이나 웹북마크 서비스들, 대표적으로 Del.icio.us가 그러했다. (얼마나 많은 이들이 야후!를 다시 만들고자 했나..를 생각하면 좀 웃기다. 원조 야후!도 지금 정신 못차리고 있는데) 텀블러Tumblr는 요즘 이쪽에 대한 대답을 일부 주고 있는데, 이건 텀블러에서 여러 주제들을 서핑하는데 꽤 시간을 들이면 가능하다. (핀터레스트도 마찬가지다) 하지만 페이스북이나 구글에서는 이런 경험을 하기는 어렵다.
  • Of course, once you give up on a universal search and a universal store - that is, Google and Amazon - as the only answer, then you've moved the problem again. There's an old Soviet joke that a man walks into a shop and asks “You don’t have any fish, do you?" And the shopkeeper says “No, we’re a butcher - we don’t have any meat. The shop next door is a fishmonger - they don’t have any fish”. So: where do you want to be hard to find? Do you want to be one of a million listings in Google or the app stores, or do you want to be one of ten or 100 listings in a carefully curated selection - but where that selection is one of a million listings in Google or the app store?
  • 물론, 구글과 같은 '통합 검색' 혹은 아마존과 같은 '통합 스토어'가 유일한 답이라는 것을 포기한다면, 새로운 문제로 우리는 옮겨간다.

    오래된 구소련 조크가 있다. 어떤 남자가 가게로 들어가 물어봤다고 한다. '여보시오, 여기 생선 한 마리도 없지, 그렇지 않소?' 그러자 상점 주인이 대답했다. '뭐 없수다. 여긴 정육점이오. 그런데 고기가 없지. 이 옆에 가게가 생선가게라우. 그런데 생선이 없어."

    자, 어차피 찾기 어렵다면, 어느 쪽이 더 나을까?
    1) 구글이나 앱스토어에 있는 수 백만 개의 리스팅? 2) 아니면 아주 잘 편집된 10~100개의 리스트 중 언급되기를 원하나? (물론 그 리스트는 구글이나 앱스토어의 리스팅 중 하나여야 하겠지만.)
  • February 7, 2015
  • 2015/02/07
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  • "We've made it to where we are with absolutely no sales or marketing spend" often does not send the signal that founders hope it will send. - 마크 안데레센
  • All of this takes us to marketing. I sometimes tease my Xoogler colleagues by suggesting that if PageRank Really Worked, SEM wouldn't exist - if the links were always the right answer then no-one would click on search advertising. (Larry Page is fond of asking challenging questions, but that might be one step too far.)  Until then, though some companies can make it entirely through organic search or Facebook virality, most cannot. (Indeed, very often the mere fact that you've made these channels work for acquisition means they stop working, since your link advantage gets arbitraged away by imitators or Facebook decides you're taking just a little too much of the newsfeed.) For the rest of us, that means marketing. In effect, by removing all other constraints, the internet makes advertising more important than ever.
  • 결국 모든 것은 마케팅이라는 이야기다. 종종 구글 출신의 내 친구를 놀리곤 한다. '만약 페이지랭크가 진짜로 잘 동작했다면, 검색최적화마케팅(SEM)이라는 건 없어야 하는거 아니냐'고. 검색 창의 링크가 항상 옳은 대답을 준다면 아무도 검색광고를 클릭하지 않는 것 아니냐고. 그런 세상(주: 페이지랭크가 정말 궁극으로 동작하는)이 올 때 까지는 어떤 회사들은 온전히 오가닉한 검색과 페이스북 바이럴로 성장할 수도 있겠지만, 대부분은 그렇지 못할 것이다. (사실 어떤 면에서는 검색과 페이스북을 '유저 애퀴지션'의 통로로 쓴다는 건 자가당착이다, 그 링크가 짝퉁들로 채워지거나 페북이 그 내재적 가치에 비해 구리다고 할 테니까) 그래서 결국 우리 모두에게 답은 마케팅이라는 뜻이다.

    모든 이런 제약조건을 없애버리기 때문에, 인터넷은 광고를 그 어느 때보다도 중요하게 만들고 있는 것이다.