AIO가 사이트 속도를 높이는 방식을 혁신하는 방법

선도적인 기업 10곳 중 9곳이 AI에 투자합니다.

이는 AI의 매력을 입증하지만 실제로는 35%의 기업만이 운영에 AI를 사용합니다.

그렇다면 왜 큰 격차가 있습니까?

기업들은 수년 동안 주로 보안, HR, 회계, 개인화(전자상거래)를 위한 값비싼 엔터프라이즈급 플랫폼을 통해 인공 지능(AI)에 의존해 왔습니다.

그러나 AI가 SMB가 매일 활용하는 대량(및 무료) 솔루션으로 발전한 것은 불과 지난 몇 년뿐입니다. 콘텐츠 생성, SEO 및 이미지 최적화, FAQ 섹션, 랜딩 페이지 개발, 이메일 자동화, 비디오 생성 등 모두 전체 고객 여정에 걸쳐 사용자 경험을 개선하는 것을 목표로 합니다.

아이러니하게도 AI 붐 속에서 뒤쳐지는 것은 사이트 속도다.

더 이상은 아닙니다.

2024년 현재 AI로 강화된 속도 최적화가 공식적으로 시장에 출시되었으며 이제 옵션을 탐색할 때입니다. 하지만 먼저…

사이트 속도는 사용자 경험에 어떤 영향을 미치나요?

오늘날 온라인 비즈니스에는 많은 위험이 따릅니다. 특히 웹사이트를 로드하는 데 3초 이상이 걸리는 경우 더욱 그렇습니다.

0.1초 더 긴 페이지 로드의 결과는 전체 구매자 여정에 걸쳐 나타납니다.

• 한 세션에서 조회한 페이지가 8.6% 감소했습니다.
• 고객 참여도 5.2% 감소
• 전환수 8.4% 감소
• Google 검색 순위가 3.7% 포인트 낮아졌습니다.

더 빠르고 더 나은 기능을 제공하는 데 있어서는 Google만큼 뛰어난 성능을 발휘하는 사람이 없습니다.

2019년 Chromium 팀은 사용자 경험을 측정하기 위한 최초의 표준화된 시스템인 Core Web Vitals를 도입했습니다.

Google의 핵심 웹 바이탈은 LCP(Largest Contentful Paint), INP(Interaction to Next Paint), CLS(Cumulative Layout Shift) 등 세 가지 성능 측정항목 세트로, 비즈니스 소유자가 사용자의 웹사이트 경험 방식을 분석하는 데 사용됩니다.

2024년 기준으로 Google은 글로벌 AI 기술을 사용해 일일 검색어 69억 건을 처리합니다. 이 회사는 최근 사이트 소유자가 예측 AI를 사용하여 사용자가 링크를 클릭하기도 전에 백그라운드에서 전체 페이지를 미리 로드할 수 있도록 하는 Speculation Rules API에 대한 실질적인 개선 사항을 발표했습니다.

따라서 거의 즉각적인 브라우징 경험이 시작되었습니다.

최근 발전의 규모를 파악하려면 사이트 속도 최적화 산업이 현재 어디에 있는지 간략하게 살펴보십시오.

사이트 속도 최적화에 대한 전통적인 접근 방식

웹사이트 소유자로서 귀하는 현재 다음과 같은 강력한 최적화 기술을 활용할 수 있습니다.

이미지 최적화

이 방법에는 웹사이트에서 사용되는 이미지의 시각적 품질을 유지하면서 파일 크기를 줄이는 방법이 포함됩니다. 이미지 최적화 도구 및 플러그인은 압축 알고리즘을 사용하여 이미지의 모양을 손상시키지 않고 이미지에서 중복 데이터를 제거합니다. 다른 기술에는 이미지 내용에 따라 적절한 파일 형식(JPEG, PNG, GIF)의 크기 조정 및 선택이 포함됩니다.

축소

축소에는 코드 파일(HTML, CSS, JavaScript)에서 공백, 주석, 줄바꿈 등 불필요한 문자를 제거하여 파일 크기를 줄이는 작업이 포함됩니다. 이 프로세스는 코드 전달을 간소화하고 로딩 시간을 개선하는 데 도움이 됩니다.

캐싱

캐싱은 웹 페이지, 이미지 및 기타 정적 콘텐츠의 복사본을 서버나 사용자 장치에 저장하므로 후속 방문 시 콘텐츠를 더 빠르게 검색하고 전달할 수 있습니다. 이렇게 하면 서버에 대한 반복적인 요청의 필요성이 줄어들어 로딩 시간이 더 빨라집니다. 사용되는 기술에는 브라우저 캐싱, 서버측 캐싱(예: Redis, Memcached) 및 콘텐츠 전달 네트워크(CDN)가 포함됩니다.

콘텐츠 전달 네트워크(CDN)

CDN은 서로 다른 지리적 위치에 있는 여러 서버에 웹사이트 콘텐츠를 배포합니다. 사용자가 콘텐츠를 요청하면 CDN은 가장 가까운 서버에서 콘텐츠를 전달하여 대기 시간을 줄이고 로드 시간을 향상시킵니다. 이 접근 방식은 캐싱 및 네트워크 최적화 기술을 활용하여 성능을 향상시킵니다. 사용되는 기술에는 CDN 제공업체의 인프라 및 에지 캐싱 메커니즘이 포함됩니다.

서버 측 최적화

서버 측 최적화에는 서버 구성, 데이터베이스 및 코드 실행을 최적화하여 웹 사이트 성능을 향상시키는 작업이 포함됩니다. 여기에는 서버 측 캐싱, 데이터베이스 인덱싱, 코드 최적화 및 서버 응답 시간 단축과 같은 기술이 포함됩니다. 사용되는 기술에는 서버 소프트웨어(예: Apache, NGINX), 데이터베이스 관리 시스템(예: MySQL, PostgreSQL) 및 서버 수준 최적화 도구가 포함됩니다.

지연 로딩

지연 로딩은 사용자가 페이지에서 필요한 부분으로 스크롤할 때까지 필수적이지 않은 콘텐츠(예: 이미지, 비디오)의 로딩을 지연시킵니다. 이는 중요한 콘텐츠를 먼저 로드하는 데 우선순위를 부여하여 초기 페이지 로드 시간과 체감 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 사용되는 기술에는 JavaScript 라이브러리와 브라우저 API가 포함됩니다.

전반적으로 전통적인 사이트 속도 최적화 기술은 빠른 로딩 웹페이지를 제공하여 사용자 경험을 향상하고 참여도를 높이며 비즈니스 전환율을 높이는 것을 목표로 합니다.

그러나 최적의 성능을 보장하려면 수동 개입과 ​​지속적인 유지 관리가 필요한 경우가 많습니다.

이것이 바로 AIO가 작동하는 곳으로, 보다 직관적인 사용자 행동 기반 성능 최적화를 향한 선구자적인 역할을 합니다.

AIO란 정확히 무엇입니까?

AIO라고도 알려진 인공 지능 최적화는 AI 기술을 활용하여 사용자 경험, 비즈니스 결과 및 전반적인 페이지 로딩 속도를 향상시키는 웹 사이트 최적화에 대한 새로운 접근 방식입니다.

이는 사이트 속도 및 성능 최적화 분야의 발전으로, 사이트 소유자는 방문자에게 거의 즉각적인 탐색 경험을 제공할 수 있습니다.

빠른 개요 웹사이트 AIO 기술

현재 웹사이트 최적화에 사용되는 몇 가지 AI 기술이 있습니다.

• 딥 러닝: 추천 시스템, 개인화된 콘텐츠 생성 및 이미지 인식을 위한 웹사이트에 필수적인 딥 러닝은 사용자 선호도를 분석하여 추천 엔진을 강화합니다. 콘텐츠를 맞춤화하여 참여도를 높이고 시각적 검색과 같은 기능을 활성화하여 사용자 경험을 향상시킵니다.

• 자연어 처리(NLP): 사용자 상호 작용을 향상시키는 NLP는 웹사이트에 챗봇, 감정 분석 및 언어 번역 기능을 제공합니다. 챗봇은 자연어 대화에 참여하고, 감정 분석은 피드백 감정을 측정하며, 언어 번역은 전 세계 고객에게 서비스를 제공합니다.

• 컴퓨터 비전: 시각적 검색, 이미지 인식 및 증강 현실을 위해 통합된 컴퓨터 비전은 검색 정확도를 향상시키고 이미지 태깅을 자동화합니다. 또한 증강 현실을 통해 몰입형 경험을 제공하여 사용자 참여를 향상시킵니다.

• 강화 학습: 사용자 상호 작용을 기반으로 웹사이트 레이아웃, 콘텐츠 추천, 프로모션 제안을 동적으로 조정하는 강화 학습은 사용자 만족도와 전환을 최적화합니다. 예를 들어, 더 나은 참여를 위해 이메일 마케팅 캠페인을 개선합니다.

• 예측 분석: 사용자 행동을 예측하고 추세를 예측하며 마케팅 활동을 최적화하는 예측 분석은 콘텐츠를 개인화하고 전환 유입경로를 최적화합니다. 이는 사용자 선호도에 부응하여 더 높은 참여율과 전환율을 유도합니다.

• 행동 분석: 고성능 콘텐츠, 탐색 경로 및 제품 권장 사항을 식별하는 행동 분석은 A/B 테스트 및 디자인 요소 최적화에 대한 정보를 제공합니다. 또한 선호도와 행동을 기반으로 사용자를 분류하여 타겟 마케팅 캠페인을 가능하게 합니다.

사이트 속도 최적화에 AI를 사용하는 5가지 방법

현재 사이트 소유자는 기존 사이트 속도 최적화 프로세스를 다시 생각하여 사용자 경험과 전환율을 향상시키기 위해 개발된 여러 AI 기술을 사용할 수 있습니다.

1. 예측 로딩

AI는 과거 상호 작용을 분석하여 사용자 작업을 예측할 수 있으므로 사용자가 클릭하기도 전에 페이지나 자산을 미리 로드할 수 있습니다. 이는 방문자의 대기 시간이 줄어들고 검색 환경이 더 원활해짐을 의미합니다.

AI는 사용 패턴을 이해함으로써 어떤 요소를 로드할지 미리 결정하여 사용자가 불필요한 지연을 겪지 않도록 할 수 있습니다. 이 기술은 LCP(Largest Contentful Paint) 및 TTI(Time to Interactive)와 같은 성능 지표에 긍정적인 영향을 미칩니다.

2. 자동화된 콘텐츠 전달 최적화

AI 기반 도구는 품질 저하 없이 대형 이미지와 비디오의 크기를 자동으로 조정하고 압축합니다. 일부 고급 솔루션은 화면 크기와 네트워크 조건에 따라 해상도를 조정하여 모든 사용자에게 최적화된 미디어 전달을 보장할 수 있습니다. 미디어 콘텐츠를 최적화함으로써 이 기술은 페이지 로드 시간을 개선하고, 서버 로드를 줄이며, 사용자 참여를 높입니다.

3. 실시간 성능 모니터링

AI 도구는 웹사이트 성능을 지속적으로 모니터링하여 문제가 발생하는 즉시 이를 감지합니다. AI는 실시간으로 데이터를 분석함으로써 캐시 설정 조정, 리소스 재할당, 현재 로드 및 사용자 행동을 기반으로 콘텐츠 제공 최적화 등 즉각적인 개선을 이룰 수 있습니다. 이 기술은 서버 응답 시간, TTFB(Time to First Byte) 및 전체 웹 사이트 가용성과 같은 성능 지표에 긍정적인 영향을 미칩니다.

4. 코드 최적화

AI는 웹 사이트 코드를 분석하여 중복을 식별 및 제거하고, HTTP 요청을 줄이고, 더 빠른 로딩을 위해 중요한 리소스의 우선 순위를 지정합니다. AI는 코드 구조와 종속성을 최적화함으로써 보다 효율적인 웹 사이트 경험을 보장합니다. 이 기술은 페이지 로드 시간, 렌더링 시간, 전반적인 웹사이트 응답성과 같은 성능 지표에 긍정적인 영향을 미칩니다.

5. 정교한 캐싱

AI는 기존 캐싱 방법을 뛰어넘어 사용자 행동에 따라 캐시할 콘텐츠와 기간을 현명하게 결정합니다. 이러한 동적 캐싱 접근 방식을 통해 사용자는 업데이트된 콘텐츠를 신속하게 수신하고 탐색 경험을 향상하며 지속적으로 높은 캐시 적중률을 보장합니다.

NitroPack의 탐색 AI로 사이트 속도를 높이세요

Navigation AI는 사용자 행동을 예측하고 분석하여 탐색 과정에서 링크를 클릭하기도 전에 전체 페이지를 사전 렌더링하는 AI로 강화된 웹 최적화 도구입니다.

이 기술을 통해 모든 플랫폼의 사이트 소유자는 데스크톱 및 모바일 장치에서 즉각적인 탐색 경험을 제공하여 궁극적으로 고객 참여를 높이고 전환율을 높일 수 있습니다.

Navigation AI는 Speculation Rules API를 활용하여 먼저 기록 데이터를 기반으로 페이지 로드 시 AI 기반 초기 예측을 적용하는 방식으로 작동합니다. 다음으로, 사용자 행동을 분석하고, 예측을 조정하고, 다음 작업이 무엇인지 확신하면 Speculation Rules API에 페이지를 미리 렌더링(또는 미리 가져오기)하도록 지시합니다.

Navigation AI 대기자 명단에 등록하여 즉각적인 사용자 경험을 잠금 해제하세요 →

Navigation AI가 지금까지 보여준 개선 사항은 다음과 같습니다.

• Navigation AI를 사용하는 웹 페이지는 Navigation AI가 없는 경우 6.12초에 비해 ~2.86초의 로드 시간을 일관되게 표시합니다.

• 사전 렌더링된 페이지는 LCP(3.1초에서 0.4초로)에서 85% 개선, CLS(0.3초에서 0.06초로)에서 80% 개선을 보여줍니다.

• Navigation AI를 사용하면 전체 웹 사이트의 성능 지표가 크게 향상됩니다. LCP는 15%, CLS는 8%, TTFB는 26% 향상됩니다.

자주하는 질문

AI를 사용하는 사람은 얼마나 되나요?

AI 기반 음성 도우미는 모바일 사용자의 97%가 사용하고 있으며 현재 40억 개가 넘는 장치에 이 기술이 통합되어 있습니다. 또한 개인의 40%가 매일 음성 검색 기능을 사용합니다.

AI를 가장 많이 사용하는 산업은 무엇입니까?

글로벌 AI 시장은 2030년까지 1조 8500억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 현재 전문 서비스, 소매, 금융 서비스, 의료, 하이테크와 같은 산업은 비즈니스 운영의 다양한 측면에 AI를 가장 빠르게 도입하고 있습니다.

AI, 머신러닝, 딥러닝의 차이점은 무엇인가요?

AI는 인간과 유사한 작업을 수행할 수 있는 시스템을 만드는 데 초점을 맞춘 광범위한 분야입니다. 머신러닝은 알고리즘이 데이터로부터 학습하여 예측을 하는 AI의 하위 집합입니다. 딥 러닝은 신경망을 사용하여 데이터의 복잡한 패턴을 모델링하는 특수한 형태의 기계 학습입니다.