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웹 최적화.
기획자, 디자이너, 개발자라면 항상 고민하고 있는 화두이다.
아무리 좋은 기획과 최신 기술로 개발을 했더라도 사용자의 호감을 살 수 없다면 무용지물이다.

그렇기에 최대한 사용자 반응을 고려한 기획을 하고 디자인을 하고 개발을 한다.
그럼에도 원하는대로 사용자가 사용하지 않을 수도 있고, 의도와는 다르게 사용자에게 불편을 주기도 한다.
이런 실수를 줄이기 위해 늘 웹 최적화 방법에 대해 고민을 한다.
그 방법 중 하나가 'A/B 테스트'이다.

만족시켜야 하는 요구 사항은 그것을 만족시키는 방법조차 분명하지 않은 상황에서의 유일한 해답은 사용자가 실제로 취하는 행동입니다.
사용자의 행동이야말로 사용자의 체험이 결과로 표출된 것이기 때문입니다.
...
개발자는 사용자의 행동을 관찰함으로써 얻은 통찰에 기반해 가설을 수립하고, 새로운 대책을 웹 서비스에 적용합니다.
개발자는 그 행동의 변화를 관찰함으로써 가설을 검증하고 새로운 통찰과 가설을 이어나갑니다.

A/B테스트의 존재 이유와 목적에 대해 설명하고 있다.
바로 '가설 검증'이다.
사용자가 어떤 것을 더 좋아하는지를 사용자 행동을 통해 유추하고 확인하여 서비스를 개선하는 것이다.

이 책은 '웹 최적화'와 '머신러닝'을 함께 다루고 있다.
개발자들은 두 번 이상 작업할 것에 대해서 자동화하기를 원한다.
그리고 사용자 반응에 대한 정확하고 빠른 유추를 원한다.
그에 대한 가장 좋은 방법 중 하나가 머신러닝의 도입이다.

이 책의 구성은 아래와 같이 이루어져 있다.

웹 최적화 방법에 따른 순서대로 어떻게 머신러닝을 도입할 수 있는지를 보여주고 있다.
사용자 요구 분석을 위해서 필요한 것이 통계이다.
그렇기에 이 책은 A/B테스트에 대해 수학적 배경은 물론이고, 그것을 구현하기 위한 코드도 제공하고 있다.

머신러닝을 구현한 코드를 보여주는 책들은 많다.
하지만 그 코드에 대한 이론적 배경을 이해하지 못한다면 확장은 물론이고, 응용 또한 힘들다.
그렇기에...솔직히 말하면 통계적 지식이 전무하다면 이 책을 쉽게 이해할 수 없다.
어느 정도의 수학적 이론-많은 이들이 곤혹스러워 하는 미,적분-에 대한 이해가 있어야 수월하게 읽어나갈 수 있다.
나 또한 이 책을 보면서 몇 번씩 수학 공식에 대한 이해를 하기 위해 인터넷을 뒤졌다.

오랫만에 시그마, 인터그랄을 보면서 느낀 반가움과 당혹감이란...

웹 최적화에 대한 자동화를 고민하고 있다면, 머신러닝에 대한 관심이 있다면 두 마리 토끼를 한꺼번에 잡을 수 있는 책이다.
머신러닝 전문가에 대한 요구는 많지만 그 요구를 만족시켜주는 개발자가 적은 이유를 알 수 있었다.

오랫만에 머리를 아프게 하는 책을 보았다.
부족함이 많음을, 앞으로도 배울 것이 많다는 것을 새삼 느꼈다.

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