인공 지능(AI)이 제휴 마케팅 전략을 개선할 수 있는 10가지 방법

우리는 기계 학습과 자동화로 시스템을 강화하여 인공 지능(AI)이 일상 생활의 일부가 되는 영화를 모두 보았습니다. 우리가 아직 거기에 있지는 않지만 인공 지능은 일상적인 Google 검색에서 도로의 가로등 규제에 이르기까지 일상 활동에 침투했습니다. 우리 인간이 지루하거나 반복적으로 느끼는 많은 작업이 있어 AI의 발전을 다소 환영합니다. 전 세계적으로 점점 더 많은 기업이 AI를 시스템, 특히 인터넷 존재에 크게 의존하는 디지털 마케팅 시스템에 통합하고 있습니다. 실제로 AI를 활용한 마케터의 노력은 2018년 29%에서 2020년 84%로 급증했습니다. 온라인 추천 마케팅의 가장 많이 사용되는 형태 중 하나는 퍼블리셔(어필리에이트)가 판매 대가로 제품을 광고하는 어필리에이트 마케팅입니다. 수수료. 전 세계적으로 제휴 마케팅 프로그램이 급증함에 따라 성능을 최적화하는 방법을 찾는 것은 당연합니다. 바로 여기에 AI가 등장하여 디지털 마케팅 공간에 거의 손쉽게 진입할 수 있습니다. 통계에 따르면 직원의 61%가 AI가 업무 생산성 향상에 도움이 되었다고 주장했습니다. 모든 마케팅 도구와 기타 자동화된 이점 사이에서 어디서부터 시작해야 하고 AI를 마케팅 전략에 통합하는 방법을 아는 것은 어렵습니다. AI가 제휴 마케팅 기술을 어떻게 도울 수 있는지 알고 싶다면 계속 읽으십시오!

인공지능(AI)이란?

인공 지능(AI)이 마케팅 기술을 개선할 수 있는 방법에 대해 자세히 알아보기 전에 물론 일반인의 관점에서 AI가 무엇인지 설명하는 것이 좋습니다.

인공 지능 분야는 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 스마트 기계를 설계하는 것과 관련이 있습니다. 이 분야에는 다양한 분야가 있으며, 강점과 능력에 따라 범주와 유형으로 분류되는 경우가 많습니다. 두 가지 넓은 범주는 좁은 AI와 일반 AI입니다.

좁은 AI

"약한 AI"라고도 합니다. 이 범주는 제한된 맥락에서 작동하고 인간 지능의 시뮬레이션으로 간주되는 AI로 구성됩니다. 좁은 AI는 일반적으로 하나의 작업을 매우 잘 수행합니다. 예로는 챗봇, 얼굴 인식, 악명 높은 Siri 및 Alexa와 같은 가상 비서가 있습니다.

좁은 AI의 대부분은 머신 러닝과 딥 러닝을 기반으로 합니다. 머신 러닝은 데이터를 컴퓨터에 입력하고 통계적 방법을 사용하여 지속적으로 프로그래밍할 필요 없이 특정 작업에서 "학습"하고 개선합니다. 딥 러닝은 생물학적으로 영감을 받은 다층 신경망을 통해 데이터를 입력하는 일종의 기계 학습입니다. 데이터 처리에 "깊이" 들어가면 신경망을 통해 연결이 이루어지며 최적의 결과를 위해 입력을 평가합니다.

강력한 AI

이것은 "강한 AI"라고 불리며 대중 문화에서 악명 높은 인공 지능입니다. 아이작 아시모프를 기반으로 한 각색, I, Robot의 VIKI(Virtual Interactive Kinetic Intelligence)와 같은 캐릭터입니다. 강력한 AI는 모든 상황에 적용할 수 있는 지능을 가진 기계입니다. VIKI 외에도 다른 예로 Star Trek의 Data와 Smart House의 Pat이 있습니다.

또한 AI에는 4가지 주요 유형이 있습니다.

반응성

지능을 사용하여 자극을 감지하고 반응하기 때문에 가장 기본적인 유형의 AI 기계입니다. 기억 저장 장치가 없으므로 과거 기억이 의사 결정에 영향을 미치지 않습니다. 반응형 AI의 좋은 예는 제한적이고 반복 가능한 규칙으로 미리 프로그래밍된 체스 게임입니다.

제한된 메모리

이름에서 알 수 있듯이 이러한 유형의 AI는 데이터와 과거 예측을 저장할 수 있습니다. 이전 정보를 사용하여 결정을 평가하고 과거 예측을 사용하여 다음에 올 수 있는 것을 추론할 수 있습니다. 반응형 AI보다 복잡하고 기계 학습 프로세스를 업그레이드하기 위해 지속적으로 새로운 데이터를 공급받습니다. 자율 주행 자동차는 제한된 메모리 AI의 예입니다.

마음의 이론

이러한 유형의 AI는 다음 수준의 인공 지능으로 간주됩니다. 우리의 기술 발전이 이 수준에 도달하지는 않았지만 AI가 인간, 동물, 심지어 다른 기계의 생각과 감정 과정을 이해할 수 있다는 아이디어가 있습니다. 이러한 이해를 통해 그들은 스스로 "느끼고" 결정을 내릴 수 있었습니다. "마음"의 다차원적 개념을 파악하고 자기 성찰적 행동에 참여하는 것이 여기에서 핵심입니다.

자기 인식

이 수준의 AI는 마음 이론을 파악한 후에 나옵니다. 자기 인식은 AI가 인류와 자신의 존재를 이해하고 인간 수준의 의식을 갖기 위한 마지막 단계가 될 것입니다. 물론 이 과정은 인간 자신이 인간의 의식 수준을 기계에 프로그래밍할 수 있도록 이해해야 하므로 영화와 먼 미래를 위해 이 수준의 AI를 남길 수 있습니다.

AI의 유형을 고려할 때 마케팅 기술, 특히 제휴 마케팅의 경우 두 가지(반응형 및 제한된 메모리) 유형만 관련이 있다고 말하는 것이 안전합니다. 그럼 이제 이 디지털 마케팅 전략에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

AI 마케팅 도구는 무엇입니까?

우리 모두 알다시피, 기업은 마케팅 전략과 캠페인에 교육적인 변화를 주기 위해 이동 중에도 많은 양의 데이터를 분석하는 것이 필수적입니다. 캠페인을 추측하고 시행 착오 접근 방식을 취하는 데 불필요한 시간을 소비하는 것은 때때로 성공 또는 실패 상황이 될 수 있습니다. 이러한 매우 까다로운 프로세스에 대처하기 위해 수많은 AI 기반 마케팅 도구가 지속적으로 개발되고 있습니다. AI 통계에 따르면 기업의 40%가 데이터 품질 문제를 위해 AI 도구, 머신 러닝 및 데이터 분석을 사용합니다. AI 기반 도구는 AI 기술을 활용하여 데이터를 분석하고 자동화된 결정을 내리는 데 도움이 되는 소프트웨어 또는 플랫폼입니다. 시장 동향, 교통 데이터 및 예측 정보와 같이 머신 러닝을 용이하게 하기 위해 컴퓨터에 입력할 수 있는 많은 변수가 있습니다. 전반적으로 도구는 구매자의 궤적에 대한 단서를 제공할 수 있는 요소를 강조 표시하여 최적의 마케팅 전략을 개발하기 위한 정보를 수집하기 위한 것입니다. AI 마케팅 자동화를 제휴 마케팅 비즈니스에 구현하면 분석 속도가 빨라지고 결과적으로 응답 시간이 빨라집니다. 이러한 프로세스는 사람의 개입 없이 수행되기 때문에 마케터 자신이 다른 작업에 시간을 할애하여 전반적으로 성능 효율성을 최적화하고 궁극적으로 제휴 수익을 높일 수 있습니다.

AI는 제휴 마케팅 전략을 어떻게 개선합니까?

마케팅과 관련하여 다양한 유형의 작업을 지원할 수 있는 광범위한 AI 마케팅 도구가 있습니다. AI 기반 도구는 대량 데이터 세트를 분석하고, 정보를 분석하여 창의적인 자산을 구성하고, 자발적인 작가 차단을 경험할 때 콘텐츠를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그렇다면 AI가 실제로 제휴 마케팅 자체를 정확히 어떻게 개선할까요?

시간 절약

제휴 마케팅 캠페인을 실행할 때 주의가 필요한 작업의 양이 늘어나 시간이 지남에 따라 많은 시간과 노력이 소요될 수 있습니다. 시간이 많이 걸리고 반복적인 작업을 수행하기 위해 AI 마케팅 도구에 투자함으로써 마케팅 팀을 다른 긴급하거나 중요한 작업에 집중하도록 할당할 수 있습니다. 실제로 비즈니스 의사결정자의 73%는 AI를 통해 인간이 다른 필수 작업에 집중할 수 있다고 주장했습니다. 많은 경우 AI 기반 도구를 활용하면 사람의 실수를 줄여 시간을 절약할 수 있습니다. 인간의 상호 작용이 필요한 일상적인 작업의 수를 줄이면 각 작업에 더 전념하고 집중할 수 있습니다.

자동 결정

AI 마케팅 도구는 데이터를 기반으로 하는 의사 결정을 자동화함으로써 많은 도움이 될 수 있습니다. 구조화된 데이터를 수집하는 전 과정을 거친 후 분석하여 순간에 최적의 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터에는 고객 결정의 궤적, 리드 육성 중 이메일에 대한 적절한 응답 또는 챗봇을 사용한 사후 응답이 포함됩니다. 실제로 AI를 사용하는 기업은 데이터 관련 처리에 소요되는 시간의 69%를 자동화할 수 있다고 주장했습니다.

콘텐츠 생성

광활한 디지털 마케팅에서 우리 모두는 콘텐츠가 왕이라는 것을 알고 있습니다. 가치 있고 매력적인 콘텐츠를 지속적으로 만들 수 있는 것은 자격을 갖춘 리드를 얻을 기회를 증가시키기 때문에 모든 비즈니스의 주요 우선 순위 중 하나입니다. AI 기반 도구는 콘텐츠 생성에 도움을 주어 이를 지원할 수 있습니다. AI는 창의적인 자산 외에도 소셜 미디어 플랫폼에 따라 최적의 시간에 고품질 콘텐츠를 일관되게 출시할 수 있도록 합니다.

구조화된 데이터

소비자 행동을 연구할 때 AI는 메타 분석을 수행하고 마케팅 팀이 노력에 사용할 수 있도록 구조화된 데이터를 제공할 수 있습니다. 이러한 유형의 정보에는 잠재 고객의 틈새 정보, 인기 키워드 및 최적 노출 알고리즘이 포함됩니다. 이 데이터를 사용하면 이상적인 구매자 페르소나를 생성할 수 있으므로 적절한 청중을 위해 제휴 마케팅 노력을 최적화할 수 있습니다. 일관된 데이터 분석을 통해 마케팅 팀은 어떤 요소가 잘 수행되고 있는지 확인할 수 있으므로 캠페인 성능을 지속적으로 개선할 수 있습니다.

리드 생성 증가

콘텐츠 최적화에 노력을 기울이면 리드 생성을 늘릴 수 있습니다. 여기에는 타겟 고객을 위한 개인화된 콘텐츠를 만드는 것과 잠재 고객이 이미 판매 유입경로에 있는 잠재 고객을 위한 맞춤형 콘텐츠를 만드는 것이 포함됩니다. AI 마케팅 도구는 자동화된 이메일 드립 또는 페이지의 특정 질문에 대한 자동 응답과 같은 리드 육성 방법을 지원할 수 있습니다. 통계에 따르면 마케팅 활동에 AI를 사용하는 기업은 받은 리드 수가 50% 증가했습니다. 자격을 갖춘 리드를 필요에 따라 지원하면 전환율을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI가 제휴 마케팅 전략을 개선할 수 있는 10가지 방법

인공 지능이 제휴 마케팅 전략에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴보았으므로 이제 사용할 수 있는 다양한 기술에 대해 알아볼 차례입니다. AI 기반 도구는 데이터 분석에서 콘텐츠 생성에 이르기까지 다양하므로 마케팅 활동에 원활하게 통합할 수 있는 도구를 선택하기 위해 기능을 파악하는 것이 이상적입니다. 다음은 AI 마케팅 도구가 콘텐츠를 최적화하고 제휴 마케팅 전략을 강화할 수 있는 몇 가지 방법입니다.

1. 키워드 조사

키워드 연구는 SEO 점수와 콘텐츠 최적화를 향상시키는 데 절대적으로 중요합니다. 제목, 메타 설명, 짧고 긴 형식의 콘텐츠에 관련 키워드를 사용하면 SEO 점수를 높일 수 있습니다. 이렇게 하면 콘텐츠가 순위에 올라 검색 엔진에서 비즈니스가 첫 번째로 떠오를 수 있습니다. 사용자의 25% 이상이 검색 결과의 첫 번째 페이지를 클릭합니다. 결과의 첫 페이지에서 귀하의 위치가 높을수록 귀하의 비즈니스에 더 많은 유기적 트래픽이 발생합니다. 데이터에 따르면 처음 5개의 자연 검색 결과는 전체 클릭의 약 67%를 차지합니다. 최적의 롱테일 키워드를 생성하는 데 도움이 되는 많은 AI 기반 도구가 있습니다. 이러한 키워드를 사용하면 유기적 트래픽이 생성될 뿐만 아니라 콘텐츠 품질이 향상되어 페이지에 새로운 잠재 고객을 유지할 수 있습니다.

2. 개인화된 사용자 경험

사용자가 웹사이트를 경험하는 방식은 비즈니스에 대한 인상에 영향을 미칩니다. 전반적으로 긍정적이고 원활한 사용자 경험을 위해 노력하면 귀하의 비즈니스가 기억에 남을 수 있습니다. 이를 해결하는 방법은 여러 가지가 있지만 가장 일반적인 방법은 페이지 경험을 개인화할 수 있도록 소비자 행동을 이해하는 것입니다. AI 마케팅 도구는 고객 행동에 대한 데이터를 분석하고 적절하고 관련성 있는 콘텐츠 또는 제안을 제시하여 대응할 수 있습니다. 이 데이터에는 인구 통계 정보, 위치 및 기타 변수가 포함됩니다. 잠재 고객에 대해 더 많이 알수록 사용자 경험을 더 잘 개인화할 수 있습니다. 소비자의 62%는 더 나은 경험을 위해 AI를 사용할 의향이 있다고 말했습니다. AI 기반 기능을 추가하여 푸시 알림이나 챗봇과 같은 요소를 포함할 수 있으며, 이는 결국 페이지에서 고객 참여도를 높일 수 있습니다.

3. 챗봇

AI 기반 챗봇은 가장 일반적으로 사용되는 AI 마케팅 형식 중 하나입니다. 간단한 사용자 질문에 훨씬 빠르게 답변할 수 있기 때문입니다. 이를 통해 직원의 시간과 노력을 보다 중요한 작업에 할당할 수 있습니다. AI 기반 답변 챗봇을 사용하면 페이지에 머무는 동안 사용자 경험을 개인화하는 데 기여합니다. 놀랍게도 사용자의 63%는 비즈니스와 상호 작용할 때 사람보다 챗봇에 메시지를 보내는 것을 선호합니다. 챗봇은 데이터를 수신 및 분석하고, 문제를 감지하고, 필요에 따라 사용자에게 빠른 솔루션을 제공합니다. 통계에 따르면 챗봇 사용의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 24시간 서비스(64%)
• 즉각적인 문의 응답(55%)
• 간단한 질문 응답(55%)

이러한 유형의 AI 마케팅 도구를 사용하면 사용자의 시간을 소중히 여기고 가능한 한 빨리 솔루션과 답변을 제공하기를 원한다는 것을 보여주기 때문에 비즈니스의 명성을 높일 수 있습니다.

4. 구글 애널리틱스

비즈니스에 Google Analytics를 사용하지 않는다면 마케팅 활동을 향상시킬 수 있는 많은 귀중한 데이터를 놓치고 있는 것입니다. 이를 고려하면 현재 전체 웹사이트의 56%에서 Google Analytics를 사용하고 있습니다. Google Analytics는 조치를 취할 수 있는 의미 있는 데이터인 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 예를 들어 유기적 트래픽의 양, 각 페이지에서 보낸 시간, 페이지에 도달한 방법 및 기타 중요한 변수가 있습니다. 이 AI 기반 도구가 제공하는 데이터에는 청중, 고객 획득, 소비자 행동 및 전환율에 대한 정보가 포함됩니다. 모든 정보를 활용하면 제휴 마케팅 캠페인의 성과를 개선하고 양질의 리드를 생성하는 데 기여할 수 있습니다.

5. 창의적인 콘텐츠

AI 생성 콘텐츠의 기능을 활용하여 비즈니스 콘텐츠 생성을 높일 수 있습니다. 이러한 유형의 콘텐츠에는 통계 인포그래픽, 시장 보고서 또는 고객의 마음을 사로잡는 기타 생성된 요약이 포함됩니다. AI 생성 콘텐츠 사용의 이점은 스타일이 일관되고 장기적으로 비즈니스 시간을 절약할 수 있다는 것입니다. AI 마케팅 도구를 사용하면 시간이 걸릴 철저하고 어려운 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 이는 기존 Writer's Block 현상을 확실히 극복함과 동시에 원본 콘텐츠를 최적화합니다. 블로그, 대화형 비디오 및 방법 가이드는 모두 청중 ​​참여를 높이는 콘텐츠의 예입니다.

6. 의사결정 자동화

AI는 데이터를 분석하고 실행 가능한 통찰력으로 전환하여 의사 결정을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 마케팅 분석이나 캠페인 성과에서 데이터를 수집한 후 최적의 대응을 결정하고 거의 즉시 실행합니다. 이러한 자동화 도구를 사용하여 얻을 수 있는 많은 이점 중 하나는 마케팅 결정이 내려지는 속도입니다. AI는 현명한 의사 결정을 지원할 뿐만 아니라 사람의 개입 없이도 실행이 이루어집니다. 최근 연구에 따르면 AI를 사용하는 기업의 72%는 AI가 작업을 더 쉽게 만들어 줄 것이라고 믿습니다. 자동화된 의사 결정 도구는 주로 낮은 수준의 지능이 필요한 작업이나 복잡한 문제와 관련되지 않은 작업을 위한 것입니다.

7. 반복 작업

직원들이 일상적이고 반복적인 작업에 귀중한 시간을 보내도록 하는 것은 시간을 죽이는 일입니다. 의사결정을 계획하고, 배열하고, 실행하는 데는 엄청난 양의 정신적 자원이 필요하기 때문에 AI 마케팅 도구는 단순 반복 작업을 수행하여 접시를 비울 수 있습니다. 환영 이메일을 보내거나 데이터 세트를 구성하는 것과 같이 쉽게 프로그래밍할 수 있는 작업은 AI 도구가 처리할 수 있는 작업의 예입니다. 따라서 다른 정성적 데이터(예: 고객 리뷰에 응답) 또는 인간과 상호 작용하는 작업(잠재 고객에 대한 후속 호출)을 감독할 수 있습니다.

8. 언어 처리

자연어 처리(NLP)는 언어 분석과 관련된 인공 지능 기술의 한 유형입니다. 비정형 데이터(고객의 서면 또는 구두 응답)에서 통찰력을 얻고 분석을 실행하여 고객 의도, 구매 동기 또는 구매 여정의 단계와 같은 정보를 추출합니다. 이 모든 데이터는 비즈니스 경험을 개선하기 위한 마케팅 활동에 매우 중요합니다. 자연어 처리는 콘텐츠 최적화, 브랜딩 노력, 그리고 가장 중요한 리드 생성에 도움이 될 수 있습니다. 고객의 질적 데이터 세트를 이해함으로써 제휴 마케팅 전략을 개선하는 데 사용할 수 있는 데이터의 양을 확장할 수 있습니다.

9. 이메일 마케팅 자동화

이메일 마케팅의 한 가지 장점은 사용자가 나중에 콘텐츠를 받기 위해 기꺼이 이메일 주소를 제공했다는 것입니다. 이것이 스팸에 대한 초대는 아니지만 AI 기반 도구는 구매 여정의 단계에 따라 통찰력을 수집하고 고객을 위한 관련 콘텐츠를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 이메일은 이메일 드립을 사용하여 자동화하고 배포할 수 있으며, 이는 효과적인 결과를 보여줍니다. 이메일 드립 캠페인을 사용한 기업은 전체 매출이 20% 증가했습니다. AI 도구는 이메일 개방률 및 클릭률과 같은 데이터를 분석하여 콘텐츠를 개인화하고 전환율을 높이는 데 필요한 추가 정보를 제공합니다. 실제로 전략에 AI를 구현한 기업의 87%가 이메일 마케팅을 강화하기 위해 AI를 사용했습니다. 내용을 표시하기 위해 이메일 제목에 AI 생성 키워드를 추가해야 합니다. 고객에게 전달되는 정보는 적절하고 유용하며 명확해야 합니다.

10. 사기 탐지

사기성 트래픽은 기업의 마케팅 노력에 많은 비용을 초래할 수 있으므로 사기를 감지하고 예방하는 것이 중요합니다. 실제로 최근 통계에 따르면 마케팅 예산이 최소 100만 달러인 기업의 거의 70%가 예산의 20%가 사기로 인해 손실된 것으로 나타났습니다. AI 기반 도구는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 복잡한 데이터 세트를 분석하여 사기를 감지하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 시간당 연결 시도 횟수 또는 양식이 작성되는 속도와 같은 위험 동작을 감지할 수 있습니다. AI는 트래픽 품질을 모니터링하고 유기적 트래픽과 사기성 트래픽을 구별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 사기 방지 도구를 구현하면 내부 보안을 강화하는 동시에 손실 위험을 줄일 수 있습니다.

AI를 통합하면 마케팅 전략에 어떤 영향을 미치나요?

AI를 마케팅 전략에 통합하면 자동화된 지원의 새로운 길을 자동으로 열 수 있습니다. 지루하고 반복적인 작업에서 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 전반적인 브랜드 평판에 도움이 됩니다. 이러한 강력한 도구는 페이지와의 상호 작용과 관련하여 고객 경험을 향상시킵니다. 잠재 고객에게 긍정적이고 기억에 남는 인상을 남기는 것은 매우 중요하며 궁극적으로 더 나은 전환율과 더 높은 ROI로 이어집니다. 개인화된 콘텐츠를 생성하는 것은 고객에게 관련 없는 광고나 정보로 스팸을 보내려는 것이 아니라 고객을 이해한다는 것을 보여주기 위해 매우 중요합니다. AI 마케팅 도구는 일관된 스타일의 콘텐츠 제작을 지원할 수 있습니다. 더 나은 브랜딩, 가치 있는 콘텐츠를 지속적으로 게시하고 유기적 트래픽을 유도하는 것은 AI를 제휴 마케팅 노력에 통합할 때 기대할 수 있는 모든 결과입니다.

결론

기술이 발전함에 따라 AI 기반 도구의 개발 덕분에 제휴 마케팅 전략이 향상되었습니다. 특히 반복적인 작업이나 자동화된 의사 결정과 관련하여 비즈니스의 거의 모든 측면을 보다 효율적으로 만들 수 있습니다. SEO 및 콘텐츠 최적화를 개선하기 위해 Google Analytics를 활용하는 것은 마케팅 게임을 강화하기 위해 할 수 있는 최선의 방법 중 하나입니다. 또한 창의적인 자산을 생성하고 실행 가능한 통찰력을 분석하며 고객에 대한 적절한 응답을 가속화하는 것은 모두 기업에 긍정적인 이미지를 제공하는 데 도움이 됩니다. AI 도구는 또한 마케팅 팀이 우선 순위를 정하기 위해 노력하는 두 가지 매우 중요한 요소인 사용자 경험과 개인화를 향상시킵니다. AI 마케팅 도구가 제공할 수 있는 모든 이점을 살펴본 후 이러한 강력한 도구를 통합하면 마케팅 기술을 속도와 효율성 모두에서 한 단계 높일 수 있다는 점은 부인할 수 없습니다. 인공 지능이 마케팅의 미래에서 핵심적인 역할을 한다는 데는 의심의 여지가 없습니다. 이러한 도구를 마케팅 전략에 통합하여 신속하게 비즈니스를 시작하고 보상을 받으십시오!