한빛미디어

통계는 항상 어렵기만 합니다. 모든 이론이 그러하듯 개념적인 부분을 읽고 익혀도 실무에서 어떻게 적용해야 할지, 이 통계가 무엇을 말하는지 의미를 파악하고 이를 통해 변화를 주는 것은 더 어렵습니다. 이렇게 막연하던 통계 이론이 드디어 내 것이 되는 책이 바로 '머신러닝을 활용한 웹 최적화' 입니다. 그저 쉽게 접할 수 없는 내용일 것 같아 호기심에 선택했는데, 통계가 여전히 어려운 저에게는 정말 큰 도움이 되는 책이었습니다.

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2008년 대통령 선거에서 오바마 진영은 웹사이트의 이미지와 버튼의 조합을 각각 다르게 설정함으로써 어떠한 디자인과 문구가 사람들로 하여금 더 많은 가입을 하게 하는지 실험을 합니다. 그리고 그 결과를 통해 얻어진 디자인을 적용함으로써 큰 효과를 거두었습니다. 실무자들이 기대를 걸었던 오바마의 연설 영상보다 오히려 가족과 함께 촬영한 사진이 더 인기가 좋았고, 이 영상과 Join us, Sign Up 과 같은 일상적인 문구가 아닌 Learn More 문구의 버튼을 함께 표시했을 때 가입률이 가장 높았다고 합니다. 무척이나 어려워 보이는 '머신러닝을 활용한 웹 최적화'는 이렇게 흥미로운 주제로 시작됩니다. A/B테스트를 통해서 훨씬 많은 클릭율을 이끌어내고 이를 통해 더 효과적인 의사 결정을 할 수 있도록 가장 기본적인 통계 이론부터 이를 파이썬으로 분석하고, 최적의 조합을 찾아내기 위한 다양한 알고리즘을 소개합니다. 또한 무척 어려운 이론과 공식들을 다루고 있지만 해당 이론을 설명할 때는 무척 가볍게 시작하며, 벡터의 의미와 같은 가장 기본적인 내용부터 설명을 해 주기에 의외로 어렵다는 느낌을 받지 않고 읽을 수 있었습니다.

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제목처럼 내용이 가벼운 책은 아니지만 위와 같이 흥미로운 이야기와 회사에서 실제로 웹사이트를 운영하며 부딪히는 문제를 해결해가는 스토리로 진행되고 있어 생각보다 어려움을 느끼지 못하고 읽게됩니다. 통계 책을 보면서 막연하게만 느껴졌던 이론들이 살아 움직이는 느낌입니다. 그만큼 실무에 무척 도움이 되지만, 책의 내용을 충분히 익히기 위해서는 스토리처럼 등장하는 통계이론들을 공책에 정리하면서 한 번 더 정확히 공부하면 좋을 것 같습니다. 그렇게 정리하고 나면 다른 어떤 책보다도 더 현실감있는 통계를 익히고 이를 실제 업무에 적용할 수 있을 것 같습니다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."