카지노 게임O, AAO
과감히 말씀드리지만
카지노 게임로 인해 알고리즘과 마케팅 시장이 급격하게 변화한다
이렇게 생각하고 있습니다. 저는 실제로 제 개인채널을 통해 이러한 방향성을 실험해 왔고 실제로 브런치의 성장이라는 단물을 취했습니다. 그렇다면변화하는 알고리즘을 어떤 식으로 이용해야 할까요??
우선 설명드리자면 저는 검색 카지노 게임 중 대표인 퍼플랙시티와 GPT에 맞춤최적화를 둘 다 수행해 봤습니다.
이로 인한 조회수 지표는 다음과 같고 전체적으로 빠른 성장을 이룩할 수 있었죠
알고리즘에 대한 이해도가 높아지니
스레드도 어제 60일 4천 명을 달성했고요 물론 이는 위의 정보와는 상관없이 알고리즘 고민에 대한 결과입니다.
어쨌든 다시 원론적인 이야기로 돌아가 보죠
우선 제 생각은 단순합니다.
"직접 검색하는 양은 줄어들고 카지노 게임에게 질문하는 경우가 많아진다"
저는 헤비 카지노 게임사용자고 채널을 운영하며 많은 카지노 게임를 경험하고 있습니다. 그리고 이러한 경향성은 서서히 일반 대중에도 퍼지고 있습죠
주변에 카지노 게임 사용자들에게 물어보세요, 최근 구글검색을 거의 안 쓴다고 말하시는 분이 서서히 늘어나고 있습니다. 오히려카지노 게임에게 물어보자 하는 경우가 많아지고 있죠
이를 증명하듯 많은 해외 기업들이 SEO의 다음으로 인공지능 최적화 카지노 게임O시장을 노리고 있습니다.
결국 인간에게서 나올 수 있는 총조회수는 정해져 있고, 필연적으로 모든 상위노출을 경쟁해야 한다는 전장이 바뀌었다는 이야기죠
문제는 그렇게 개인사이트에서 사람들을 끌어들이는 것이 대기업과는 경쟁이 불가능하기에이건 이길 수 없는 경쟁입니다.
그렇다면? 단순합니다. 이길 수 없다면 합류해야죠 그래서 대두된 게 인공지능최적화 SIO입니다.
먼저 카지노 게임에 노출되려면 먼저 LLM의 작동 방식을 이해해야 합니다.
뭐 복잡한 이야기가 아니라 만일 카지노 게임에
"핫식스 얼마야?"
이런 질문을 하게 된다면 가격데이터를 요청하더라도 해당 제품에 대한 학습 데이터가 없기에 이를 웹에서 서칭 합니다.
여기서 문제는 이러한 검색봇들은 각각의 고유 알고리즘을 가지고 있고 Perplexity는자체 웹 크롤러인 PerplexityBoT을 딥리서치는 회사마다 다른 규칙을 사용하죠
이러한 경향은 GPT와 퍼플렉시티에서 검색해 보시면 알 수 있는데 같은 질문을 던져도 GPT에뜨는 사이트 퍼플렉시티에 뜨는 사이트가 전혀 다릅니다.
심지어 이제 GPT가 메모리를 업데이트하며카지노 게임가 개인화된 튜닝에도 영향받는 시대로 접어들었으니
이는 또 달라질 거고요 여긴개인적인 생각이지만 이러한결과는 카지노 게임가 추천해 준 사이트라는 무의식적 권위도 가지게 될 겁니다.
"여긴 카지노 게임가 추천해 준 사이트면 좋은 곳이네 한번 봐볼까?"
체류시간이 늘어날 가능성이 높다고 보고 있습니다.문제는 이를 또 구분하셔야 합니다.
과연 카지노 게임트래픽이 내 사이트에 좋은 영향을 끼치느냐
실제로 23~24년도 블로그 시장에서 자동화가 가능했기에 기본이론을 카지노 게임로 작성하여 블로그에 도배해 버리는 게 꽤나 유용한 전략으로 먹혔지만 문제는 그러한 방식 자체가 좋은 전략 이아는 것이 인공지능검색이 고도화되며 유입은 줄어드는 데다 자체 신뢰도가 낮게 찍히기에 순식간에 노출도가 줄어들었습니다.
결국 인공지능으로 검색하는 사람들이 제대로 된 인사이트가 없다면 그사이트의 글을 읽을까 와 노출될까 가 전혀 다른 문제인 것이죠.
저도 블로그와 브런치를 이원화하여 실험해 본 결과 짧은글이 반복된 블로그의 경우 카지노 게임를 트래픽을 끌어와도 체류시간이 짧기에 악영향을 끼친다는 결론에 도달하였고
무의식적 권위 기반 논문을 쭉 깔고 읽을거리를 제공한브런치의 경우는 오히려 채널 급상승이라는 결과물을 가져다주었습니다. 제가실제 24년도 실험했던 블로그 또한 인공지능 기반 백과사전 스타일 베이스로 트래픽을 늘렸지만이 경우에 오히려 접속 유지시간이 짧아지기에 악역향을 끼친다 판단한 적이 있고 긴 글로 방향성을 전환하여 다시 상승시켰습니다.
카지노 게임O 즉 인공지능 최적화를 위해서는 이해하고 그에 맞춤된 문서를 만들면 된다는 거죠
명백한 메타데이터
기사 논문등의 신뢰성 있는 지표
소제목과 색인이 된 깔끔한 정리자료
마크다운 형식으로 가져가기 좋은 자료집
결론적으로 길고 양질의 글에 색인이 들어간 논문 기사 스타일이 기본이라는 겁니다.
지금처럼 광고가 쭉 깔린 것보다는 인공지능으로 트래픽을 끌어당긴 후 뉴스레터와 세부적인 광고로 유도하는 전략이 유효할 거라는 게 제 생각이고광고도배나읽기 힘든 사이트는 서서히 죽어갈 겁니다.
인공지능으로 인해 오히려 인터넷의 질이 올라갈 수도 있다는 거죠 저는이런 시장에서 결국은 퍼스널 브랜딩기반의 뉴스레터 구독 혹은 책이라는 무의식적 권위를 만들어야 한다는 결론에 생각했기에 저는 다양한 플랫폼을 노리고 있는 것이고요
이러한 기조는 1월 올라온 MIT 논문인 아래논문에서도 나타납니다.
Improving Retrieval-Augmented Generation through Multi-Agent Reinforcement Learning
결국은 기존의 검색 방식이 가지는 한계를 극복하기 위해, 각 문서를 에이전트로 간주하고 협력적으로 다양한 검색 결과를 생성하는 방법을 제안하는 것이죠
모듈별 독립 최적화 (Standard Supervised Fine-Tuning, SFT)라는 방식은 기존 전체 구성요소를 따로 학습시켜 적용하였기에 일원화된 정보의 제공이 어려웠지만
이제는 이걸 Query Rewriter, Selector, Generator를 하나의 협업 에이전트 집단으로 모델링해서 아예 다른 방식으로 검색결과를 제공하겠다는 논문입니다.
A2A가 대두된 것이 얼마 안 되었긴 했지만 결국은 에이전트 형태로 구성된 녀석들이 수많은 검색시스템을 구현하겠다는 것이죠
이는 최근 크롤링으로 전문이 공개된 claude의 프롬프트에서도 확인해 볼 수 있는데
<search_instructions
Claude는 정보 검색을 위해 web_search 및 기타 도구에 접근할 수 있습니다. web_search 도구는 검색 엔진을 사용하여 결과를 <function_results 태그로 반환합니다. web_search 도구는 정보가 지식 컷오프 이후이거나, 주제가 빠르게 변하고 있거나, 실시간 데이터가 필요한 경우에만 사용되어야 합니다. Claude는 대부분의 질문에 대해 자신의 방대한 지식을 먼저 활용해 답변합니다. 질문이 검색을 통해 이점이 있을 수 있지만 명확하지 않은 경우, 검색 제안만 하십시오. Claude는 쿼리의 복잡성에 따라 0회 검색에서부터 최대 5개 이상의 도구 호출을 통한 철저한 조사까지 검색 접근 방식을 지능적으로 조정합니다. 내부 도구(예: google_drive_search, slack, asana, linear 등)가 사용 가능한 경우 Claude는 해당 도구를 사용하여 사용자 또는 회사에 대한 관련 정보를 찾습니다.
결국은 이러한 보조 도구들이 어떤 식으로 작동되는가를 확인하셔야 합니다.
진짜 간단히만 정리하면 이런 형식인데 문제는 이것들이 결합해서 나오기에 예측자체가 불가능에 가까워집니다.
핵심은 단순합니다 결국은 양질의 콘텐츠를 만들어 내야 한다는 것이죠
Open카지노 게임 공동 창립자인 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)의 이야기에서 알 수 있듯이 이제는 문서의 독자가 우리가 아닌 llm 즉 ai가 될 것이고 이제는 어떤 방식으로든 ai 기반으로 전략을 세워야 합니다.
기존에는 화려한 인포그래픽이 중요시되던 과거시대였다면 지식사업의 방향성은결국 ai에 노출이 많이 되는 방향성으로 가야 한다는 것이죠
실제 예시로 비교해 보자면
이런 사이트 들은 인간의 입장에선 읽기 좋지만 카지노 게임 입장에서는 정말 크롤링하는데 많은 품이 들어갑니다.
반대로 open 카지노 게임의 사이트를 볼까요? 정말 필요한 정만이 나열되어 있어 크롤링하는데 들어가는 리소스 자체가 적죠
그렇다면 최고는???
이러한 형태의 깔끔한 문서일 겁니다. 실제로 상용 서비스 중에는 아래와 같이 llm에게 주기 편한 문서를 만들려는 방향성이 존재하고
뿐만 아니라 퍼플랙시티 또한
다른 llm에서 가공이 빠른 마크다운 형식을 지원하고 있죠
결국은 이러한 방향성 기반 양질의 데이구성으로 사이트를 설계해야 하고
최우선적인 방향성은 open카지노 게임의 사이트로 구성해야 하지 않을까? 조심스럽게 예상해 봅니다.