- 초기 페이월은 쿠키 삭제, 다수 이메일 사용, URL 파라미터 조작 등으로 쉽게 우회되었음 🍪
- Financial Times의 소프트 페이월 도입(월간 무료 기사 제공)은 사용자 경험과 검색 엔진 최적화를 개선함 💡
- 뉴욕 타임즈는 동적 미터(dynamic meter)를 도입하여 사용자 행동 분석을 통해 최적의 무료 기사 수를 결정함 📰
- 동적 미터는 머신러닝을 사용하여 방문 빈도, 관심 섹션, 기사 체류 시간, 소셜 미디어 공유 여부 등을 분석함 🤖
- 뉴욕 타임즈는 S-러너(S-learner) 모델을 사용하여 다양한 미터 제한을 하나의 모델로 테스트하여 효율성을 높임 🧪
- S-러너 모델은 사용자 특징과 미터 제한을 입력받아 구독 가능성을 예측하고, 사용자 참여도와 결합하여 최적의 구독 전략을 도출함 📈
- 백테스팅을 통해 모델 예측을 검증하고, 델타 변수를 조정하여 페이지 뷰 또는 구독 최적화를 달성함 🎯
- 페이월은 여전히 사용자 경험에 부정적인 영향을 미치지만, 광고 수익과 함께 언론사의 지속 가능한 수익 모델을 위한 중요한 요소임 💰
- 뉴욕 타임즈의 사례는 머신러닝을 활용하여 페이월 전략을 최적화하고 사용자 경험을 개선하는 방법을 보여줌 ✨
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