미디어 업계에서 ‘디지털 퍼스트’가 갖는 의미는 매우 크다. ‘디지털 퍼스트’란, 디지털의 가치 디지털의 속성을 잘 수렴해서 디지털을 최우선으로 적용하고 평가해서 콘텐츠를 제공한다는 의미이다. 과거의 종이, TV브라운관이 아닌 현재는 수용자들이 콘텐츠를 소비하는 플랫폼인 온라인에 훨씬 더 많은 신경을 쓰고 있다는 얘기다. 이에 맞춰 언론사들도 그에 맞는 발전을 이뤄내려 하고 있다.

이러한 디지털 퍼스트 시대에 맞춰, 언론사들은 어떤 방법으로 수용자의 데이터를 합리적으로 사용하고 있을까?

첫 번째로 독자 트래킹 방법이 있다.

이용자가 어떤 사이트를 방문할 때 웹 브라우저는 웹 서버에 신호를 보낸다. 웹 서 버는 이용자의 디바이스에 데이터를 보내고 이는 화면에 표출된다. 쇼핑몰에서 눈여겨 본 제품이 가는 곳마다 배너광고에 뜨는 걸 보고 깜짝 놀란 경험이 누구에게나 있을 것이다. 이용자의 성별과 나이는 물론이고 이용자가 어디에서 접속했고 관심이 무엇이며 어떤 경로로 들어와 어떤 기사를 읽고 몇 분만에 나가는지 등의 정보는 언론사와 편집자들에게 엄청난 가치를 갖는 데이터베이스가 된다.

독자 분석과 프라이버시의 아슬아슬한 경계의 사이에서 언론사는 불필요하게 방대한 정보의 수집보다, 이용자를 잡을 수 있을 만한 경쟁력을 확보 할 수 있는 선에서 이 방법을 써야 할 것이다.

 두 번째로는 검색엔진 최적화이다.

이용자들이 필요로 하는 정보를 자동으로 계산하여 상위 링크에 올리는 것이다.

링크를 걸 때는 핵심 키워드를 내거는 게 좋다. “더 자세한 내용은 여기로”라고 링크를 걸지 말고 좀 더 구체적으로 “저널리스트를 위한 검색엔진 최적화 기법”이라고 걸면 검색엔진이 이 문서를 좀 더 비중 있게 취급할 가능성이 크다. 또한, 이러한 기법은 퀄리티가 높은 사이트에서 이용 할 때 훨씬 더 효과 있다는 것을 명심해 두자.

마지막으로, 태깅과 오토 택소노미이다.

AP나 뉴욕타임스, 톰슨로이터 같은 미디어 기업들은 컴퓨터를 활용해 기사와 사진들을 카테고리화 하고 분류체계를 만들고 있다. 뉴스 콘텐츠를 태그로 묶는 이런 방식은 독자들이 원하는 좀 더 정확한 콘텐츠를 제공하는 데 큰 도움이 된다. 자동으로 데이터를 분류하는 일은 사람이 주로 섹션별로 담당하였지만, 이제는 컴퓨터를 활용해 유능한 에디터들을 더 질 높은 일에 몰두 할 수 있도록 도와 줄 수 있게 되었다.

참고자료 : 2014-5 뉴스룸 혁신, 데이터에 답이 있다