메타데이터(Metadata)

✅ 메타데이터란?

데이터를 설명해주는 데이터

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📦 예시로 설명해볼게

🎧 예: 음악 파일(mp3)

• 음악 파일 자체 = 데이터
• 이 노래의 제목, 가수, 앨범명, 장르, 재생 시간 = 메타데이터

즉, 메타데이터는 “그 데이터가 어떤 건지 설명해주는 정보”야.

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🛒 쇼핑몰에서의 예시

상품명	브랜드	카테고리	할인 여부	등록일	가격
셔츠 A	무신사스탠다드	남성의류	할인중	2024-09-12	29,000원

• “셔츠 A”라는 상품 = 콘텐츠(데이터)
• 그 상품에 붙은 정보들 = 메타데이터

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🎯 왜 중요하냐면?

메타데이터가 있어야 검색, 추천, 자동화, 분석이 가능해져.

예를 들어:

• “할인 중인 무신사스탠다드 상품만 보여줘” → 이건 메타데이터가 없으면 불가능해.
  
• “이 브랜드 좋아하는 고객에게만 푸시 보내자” → 브랜드 정보(메타데이터)가 있어야 가능.
  

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🧠 한 줄 정의 (PM용)

메타데이터는 콘텐츠나 상품을 구조화해서, 검색·추천·자동화·분석이 가능하게 만들어주는 핵심 정보다.

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✅ 그럼, 메타데이터를 어떻게 분석 하는 걸까?

분석 목적은 다양하지만, 대표적으로 추천, 타겟팅, 전략 수립에 활용됨.

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🎯 예시 1: 고객 행동 + 메타데이터 분석 →

추천

조건:

• 고객 A가 최근 2주간 무신사스탠다드, 남성의류, 할인 중인 상품을 많이 조회함

활용:

• 👉 이런 고객에게 “무신사스탠다드 + 남성의류 + 할인 중” 조합의 상품을 추천

✔️ 이게 가능한 이유는?

→ 각각의 상품에 그런 메타데이터가 달려 있어서, 필터링/추천이 가능함.

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🎯 예시 2: 메타데이터 집계 →

콘텐츠 성과 분석

분석 질문:

“어떤 브랜드의 콘텐츠가 클릭률이 높았지?”

“할인 콘텐츠가 발매 콘텐츠보다 더 반응이 좋을까?”

분석 방식:

• 메타데이터에 따라 푸시/콘텐츠를 그룹핑
• 그룹별 클릭률, 전환율, 매출 비교

결과:

• A 브랜드의 콘텐츠 클릭률 5%
• B 브랜드는 2%
• → 👉 앞으로 A 브랜드는 더 자주 노출시키자

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🎯 예시 3: 푸시 자동화 시나리오 설계

• “신상품 발매” 콘텐츠에는 → 발매 태그가 있음
• “단독 할인” 콘텐츠에는 → 할인율, 할인 유형 메타데이터가 있음

→ 이런 구조를 활용해,

“브랜드 관심 고객 + 발매 콘텐츠” 조합이 발생하면 자동 푸시 발송!

(= 로직화 가능)

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🔍 요약하자면

분석 목적	메타데이터 활용 방식
개인화 추천	고객 행동과 메타데이터를 매칭
캠페인 성과 분석	콘텐츠 유형별 집계 및 비교
자동화	특정 조건 조합으로 발송 시나리오 트리거
전략 수립	어떤 유형의 콘텐츠가 효과가 좋은지 판단

📌 기억할 문장

메타데이터는 콘텐츠를 이해하고 분류하게 해주는 ‘라벨’이고, 이 라벨 덕분에 추천·분석·자동화가 가능해진다.