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이제 AI도 골라써야 한다

Publish Date
2025/04/23

AI=GPT의 시대는 지났다

AI 하면 GPT를 이야기하던 시대는 지났다. 다양한 AI 도구에서 새로운 모델이 나오면서 누가 최고라 논하기 힘들어졌다. 본인 역시 상황에 따라 GPT, Grok, Gemini, Perplexity, Claude를 나눠서 사용한다. 특히 빠르게 검색해서 활용할때는 GPT의 답변 속도가 매우 답답하게 느껴지기 때문에 더더욱 다양하게 사용하려고 하는 편이다.
모두 특징이 있고 각자 좋아하는 AI 도구들이 다르겠지만, 지극히 주관적인 관점으로 각 AI도구들을 어떻게 사용하는지 정리해보았다. 현재는 기본으로 GPT를 사용하고 있는데 이번 o3와 o4가 생각보다 별로라 느껴져서 다른 AI 도구로 갈아탈까 고민중이긴 하다. 그래도 아직은 범용적인 부분에서는 GPT가 가장 낫다고 여기기에 유료 요금제를 이어가고 있다.

검색은 단연코 Perplexity

출처가 분명한 검색이 필요할때는 Perplexity를 사용한다. 검색을 중점으로 둔 AI인만큼 검색에 있어서는 가장 마음에 든다. 답변에 출처가 명시되어 있어서 더블체크하기 편하다. 최근 AI가 발전함에 따라 AI 결과를 그대로 사용하는 경우가 많다. 우리가 AI를 이용함에 있어서 주의할것은 언제든 AI는 거짓말을 할 수 있고 이에 대한 책임을 지지 않는다는 것이다. 그래서 항상 AI로 찾은 결과를 재확인할 필요가 있다.
Perplexity의 유료모델에 있어서는 이런저런 부정적 의견들도 많지만, 단순 검색을 통한 리서치와 학술을 위한 딥리서치 측면에서는 강력하다. 무료로도 하루 제한적으로 검색이 가능하니 필요에 따라 적절히 사용하면 좋다.

코딩, 업무 자동화의 Claude

Claude는 최근 가장 Hot한 AI다. MCP의 등장으로 Claude를 통해 자동화를 하는 사람들이 늘어났다. MCP를 통해 조금의 연동작업만 해주면 AI 입력을 통해 많은 것을 자동화 할 수 있다. 특히 코딩에 있어서 더이상 지루한 코드 복붙을 하지 않아도 된다. AI가 답변을 내놓고 알아서 코드를 고치는 걸 볼 수 있다. 노트와 연동해서 필요한 내용을 바로 입력하고 때에 따라 자동으로 수정하게 할 수도 있다.
MCP와 연동해서 쓰면 Claude는 많은 강점이 있지만 일상적으로 사용하기에는 단점도 분명하다. 다른 AI에 비해 사용할 수 있는 한계량이 적고, GPT와 똑같은 질문을 해보면 알겠지만 답변이 미묘하게 대충대충이다. 그래도 업무자동화를 하고 싶다면 그리고 개발쪽 업무를 한다면 Claude는 최고의 선택일 수 있다.

전문적인 업무에서는 Gemini

과거 Gemini가 처음으로 공개되었을때 많은 조롱을 받았다. 실제로 성능은 최악이었고 여러면에서 GPT에 비해 부족했다. 그러나 2.0 모델이 나오고 나서 호평이 늘어나기 시작했으며 최근 등장한 2.5 모델은 꽤 준수한 성능을 보여준다. 전문적인 답변이 필요한 부분에서는 GPT보다 Gemini가 낫다. 2.5 flash 모델의 경우 속도와 답변 성능 모두 인상적이다. 개인적으로도 산업분야에 관련한 전문 정보를 찾을 때는 Gemini를 사용한다. 또한 구글드라이브를 사용하는 유저라면 만원 넘는 돈을 추가하면 AI 요금제로 업그레이드 가능하니 괜찮은 선택이다.

실시간 뉴스 파악은 Grok

Grok의 강점은 X(트위터)를 학습했다는 것이다. X에는 각종 소식들이 정말 빠르게 올라오는데, Grok은 이런 소식들을 바탕으로 답변을 한다. 그래서 특정 주제에 관한 최근 근황이나 사람들의 후기 같은 것들은 Grok 답변이 꽤 인상적이다. AI 제한도 가장 적어서 꽤 자유분방한 답변을 하는구나, 라는 생각이든다.

프로젝트 별로 정리 GPT

GPT의 강점은 대부분의 작업에서 뛰어나다는 점이다. 특히 프로젝트 폴더를 만들어서 그 안에서 대화를 하며 업무를 진행해나갈 수 있다는 점이 매력적이다. 가장 많은 포맷과 호환되기도 하고 특히 '대화'라는 측면에서는 여느 AI보다 뛰어나다. 가장 대화답다는 느낌. 그래서 브레인스토밍이나 아이디어를 만들어내고 이를 구체화하는 데 가장 좋다.
최근 단점이라고 생각하는 건 답변 속도다. 다른 AI 도구들에 비해 답변 속도가 너무 느리다. 또 초기보다 환각이 더 늘어난 느낌이 드는 것도 문제다. 새 모델이 나오면 나아질 것이라고 생각했는데 새 모델의 성능도 기대에 못미친다는 느낌이다.

AI=GPT의 시대는 지났다

AI 하면 GPT를 이야기하던 시대는 지났다. 다양한 AI 도구에서 새로운 모델이 나오면서 누가 최고라 논하기 힘들어졌다. 본인 역시 상황에 따라 GPT, Grok, Gemini, Perplexity, Claude를 나눠서 사용한다. 특히 빠르게 검색해서 활용할때는 GPT의 답변 속도가 매우 답답하게 느껴지기 때문에 더더욱 다양하게 사용하려고 하는 편이다.
모두 특징이 있고 각자 좋아하는 AI 도구들이 다르겠지만, 지극히 주관적인 관점으로 각 AI도구들을 어떻게 사용하는지 정리해보았다. 현재는 기본으로 GPT를 사용하고 있는데 이번 o3와 o4가 생각보다 별로라 느껴져서 다른 AI 도구로 갈아탈까 고민중이긴 하다. 그래도 아직은 범용적인 부분에서는 GPT가 가장 낫다고 여기기에 유료 요금제를 이어가고 있다.

검색은 단연코 Perplexity

Claude는 최근 가장 Hot한 AI다. MCP의 등장으로 Claude를 통해 자동화를 하는 사람들이 늘어났다. MCP를 통해 조금의 연동작업만 해주면 AI 입력을 통해 많은 것을 자동화 할 수 있다. 특히 코딩에 있어서 더이상 지루한 코드 복붙을 하지 않아도 된다. AI가 답변을 내놓고 알아서 코드를 고치는 걸 볼 수 있다. 노트와 연동해서 필요한 내용을 바로 입력하고 때에 따라 자동으로 수정하게 할 수도 있다.
MCP와 연동해서 쓰면 Claude는 많은 강점이 있지만 일상적으로 사용하기에는 단점도 분명하다. 다른 AI에 비해 사용할 수 있는 한계량이 적고, GPT와 똑같은 질문을 해보면 알겠지만 답변이 미묘하게 대충대충이다. 그래도 업무자동화를 하고 싶다면 그리고 개발쪽 업무를 한다면 Claude는 최고의 선택일 수 있다.

전문적인 업무에서는 Gemini

과거 Gemini가 처음으로 공개되었을때 많은 조롱을 받았다. 실제로 성능은 최악이었고 여러면에서 GPT에 비해 부족했다. 그러나 2.0 모델이 나오고 나서 호평이 늘어나기 시작했으며 최근 등장한 2.5 모델은 꽤 준수한 성능을 보여준다. 전문적인 답변이 필요한 부분에서는 GPT보다 Gemini가 낫다. 2.5 flash 모델의 경우 속도와 답변 성능 모두 인상적이다. 개인적으로도 산업분야에 관련한 전문 정보를 찾을 때는 Gemini를 사용한다. 또한 구글드라이브를 사용하는 유저라면 만원 넘는 돈을 추가하면 AI 요금제로 업그레이드 가능하니 괜찮은 선택이다.

실시간 뉴스 파악은 Grok

Grok의 강점은 X(트위터)를 학습했다는 것이다. X에는 각종 소식들이 정말 빠르게 올라오는데, Grok은 이런 소식들을 바탕으로 답변을 한다. 그래서 특정 주제에 관한 최근 근황이나 사람들의 후기 같은 것들은 Grok 답변이 꽤 인상적이다. AI 제한도 가장 적어서 꽤 자유분방한 답변을 하는구나, 라는 생각이든다.

프로젝트 별로 정리 GPT

GPT의 강점은 대부분의 작업에서 뛰어나다는 점이다. 특히 프로젝트 폴더를 만들어서 그 안에서 대화를 하며 업무를 진행해나갈 수 있다는 점이 매력적이다. 가장 많은 포맷과 호환되기도 하고 특히 '대화'라는 측면에서는 여느 AI보다 뛰어나다. 가장 대화답다는 느낌. 그래서 브레인스토밍이나 아이디어를 만들어내고 이를 구체화하는 데 가장 좋다.
최근 단점이라고 생각하는 건 답변 속도다. 다른 AI 도구들에 비해 답변 속도가 너무 느리다. 또 초기보다 환각이 더 늘어난 느낌이 드는 것도 문제다. 새 모델이 나오면 나아질 것이라고 생각했는데 새 모델의 성능도 기대에 못미친다는 느낌이다.
이제 AI도 골라써야 한다
2025/04/23

llama4 두등 등장

메타(Meta)가 최신 인공지능(AI) 모델 llama4를 공개했다. llama는 Large Language Model Meta의 약자로 오픈소스로 대규모 언어 모델을 제공하고 있다. 오픈소스이다 보니 개인들이 자유롭게 커스텀하여 활용할 수 있다는 장점이 있다. GPT, Grock, Gemini 모델과는 다르게 로컬로 구성하면 별도 비용없이 AI LLM 기능을 사용할 수 있는게 강점이다.
이번에 발표한 llama4는 Scout, Maverick, Behemoth 3종의 모델이 발표되었다. 가벼운 모델부터 무거운 모델까지 3종으로 각자 환경에 맞춰 사용할 수 있다. 가장 무거운 모델의 경우 GPT 4.5, Claude 3.7, Gemini 2.0 pro 모델 보다 더 높은 성능을 보일 것으로 기대되고 있다. 성능과 기능을 보았을 때 이제 개인이 로컬 컴퓨터를 이용해서 현 상용 모델 LLM 급의 자체 AI를 가질 수 있게 된 것이다.

10시간 분량의 영상 입력과 파악

llama4의 특징으로는 10만 토큰 이상의 긴 텍스트를 처리할 수 있다는 것이 특징이다. 10만 토큰 정도면 10시간 분량의 영상을 처리하는 것과 같다. 가장 많은 자료를 한번에 처리한다고 알려진 Gemini의 경우도 2시간 분량의 영상 처리인 것을 생각해보면 매우 혁신적인 발전이라고 볼 수 있다. 단순히 긴 분량을 입력시키는 것만이 아니라 그 속에서 정확한 자료를 찾을 수 있다.
AI를 이용해 작업을 해본 사람은 알겠지만 입력 토큰의 제한이 작업의 많은 장애를 만든다. 일정 이상 프로젝트의 복잡성이 높아지면 AI가 문맥을 놓쳐버린다. 그래서 작은 단위로 쪼개서 작업하거나 여러번 반복 작업을 해야만 한다. llama4와 같이 10만 토큰의 분량을 입력할 수 있으면 필요한 내용을 모두 집어 넣어서 AI 작업을 할 수 있는 장점이 있다.

멀티모달 지원으로 더 다양한 작업 가능

llama4는 멀티모달 처리가 가능하다. GPT처럼 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등과 같은 다양한 데이터 형식을 입력해 작업할 수 있다. 기존 llama 모델은 멀티모달 처리에 한계가 있어서 사용성에 제한이 있던걸 생각하면, 앞으로 llama4가 AI 판도를 바꿀 것이라 생각한다. 멀티모달 처리가 가능한 오픈소스 로컬 AI는 정말 다양한 서비스와 연동되어 활용될 수 있다.

더 유연한 스펙 사용

당연하게도 높은 성능의 AI는 높은 컴퓨팅 리소스를 요한다. AI 업체들이 서로 엔비디아의 GPU를 구입하려는 것도 높은 스펙을 갖추기 위해서다. llama4의 경우 MOE를 지원한다. MOE는 작업에 따라 필요한 만큼만 활성화하는 것이다. 이를 통해 저성능 PC에서 구동이 가능하다. GPU 1개만으로 구동이 가능하니 개인 PC에 탑재해 사용이 가능해졌다.

개인 AI 비서의 시대가 빨리 올지도?

LLAMA4의 등장과 AI계의 변화
2025/04/08

AI 코딩, 설계가 80%이상

AI 코딩을 할때 다른 무엇보다 설계가 중요하다. 설계를 잘하는 것만으로 코드의 완성도의 80% 이상이 결정된다. 개발 지식이 있는 사람이라면 설계에 문제가 없을 것이지만, 일반적으로는 설계단계부터 막힐 것이다. 설계를 구체적으로 할 수 없으니 너무 개괄적인 요청을 하게되고 결과적으로 오류 가득한 코드를 받게 된다. 집을 지을때 설계도가 중요하듯이 설계가 제대로 되어야 무너지지 않는다.

환경, 재료, 구조, 방식의 정의로 시작

설계단계에서 확인해야할 것은 환경, 재료, 구조, 방식이다. 환경은 개발을 어떤 환경에서 진행할지를 확인하는 것이다. 사용 OS, 언어, 프레임워크 등이 이에 속한다. 현재 사용하는 하드웨어 환경과 목표로 하는 기기의 환경 등을 정의한다. 그리고 나면 재료를 체크해야한다. 어떤 소스를 쓰는지, 어떤 모듈이나 도구를 쓸지다. AI들은 가끔 오래된 도구를 추천할 때가 많아서 직접 웹 검색을 해가며 체크해보는 게 좋다. 그 다음은 구조다. 해당 환경에서 재료들을 가지고 어떤 구조로 개발할지다. 기능 별로 나누거나, 사용 플랫폼 별로 나누거나 하는 식이다. 마지막은 개발 방식을 결정한다. 구조와 연관되어 해당 구조를 어떻게 연결지어 통합된 솔루션을 만들지를 결정한다.

설계 검증과 단계별 개발

환경, 재료, 구조, 방식에 대한 정의와 세팅에 많은 노력을 쏟아야 한다. 우선 웹을 검색해보며 직접 설계를 해본다. 해당 설계를 바탕으로 AI에 설계의 적절성을 물어본다. 더 필요한 도구는 없는지, 개선사항은 없는지 확인한다. 이 과정에서 다른 AI를 통해 검증 하는 것도 좋다. 메인으로 GPT를 통해 설계를 했다면 Grock이나 Gemini같은 다른 LLM을 통해 개선 사항을 물어본다. 중요한점은 하나의 AI 도구에서 마지막 정리를 해야한다는 것이다. 설계 단계에서 여러 AI에게 묻고 짜붙이다 보면 역시 문제가 발생한다. 마스터링은 하나의 도구에서 하자.
AI를 통해 설계 검증이 끝났으면 이제 단계별 개발을 할 차례이다. AI에게 해당 설계에 따라 개발을 하려고 하는데 단계를 나눠 달라고 하자. 그러면 단계별로 구성해주는데 이 단계에 따라 구체적인 코드를 달라고 한다. 각 단계를 진행하면서 직접 실행해보며 테스틀 하고 문제가 없을 경우에만 다음 단계로 넘어간다. 좀더 고도화 하고 싶으면 각 단계별로 완성한 후 다른 AI에게 개선 사항을 물어보는 것도 좋다. 역시 이때도 최종 통합본 코드의 검증은 하나의 도구로 해야한다.

AI 개발 '설계-조립-검증'

GPT를 쓰던 Grock을 쓰던 Claude를 쓰던 방식은 같다. AI 개발은 설계-조립-검증의 단계를 거친다고 보면 된다. 이중 설계에 80%의 노력을 투여해야한다. 각 단위를 설계하고 개발하고 개발한걸 조립해서 검증한다. 커뮤니티에서 AI 개발을 하는걸 보면 바로 완성품을 만들려고 하는 경우를 많이 보게 된다. 당연히 각종 오류가 발생하는 것을 볼 수 있다. AI가 인식하고 처리할 수 있는 리소스의 양은 한계가 있으므로 전체 개발 사항을 잘게 쪼개서 확인하고 검증할수록 성공 확률이 높아진다.
AI 코딩의 반 이상은 설계다
2025/03/19

커스텀 AI를 만들고 싶다

AI 모델을 쓰다보면 커스텀 모델을 만들고 싶다는 생각을 하게 된다. 다양한 AI 상용화 도구(GPT, Grock, claude 등)도 좋지만, 내게 필요한 자료를 찾아서 대답하는 비서가 더 유용할때가 있다. AI가 대중화될수록 점점 특정 회사나 산업에 맞춤형 AI를 쓰려는 움직임이 늘어날 것이다. 공장을 예로 들자면 공장 설비에 대한 수리 매뉴얼이 모두 등록되어 있어서, 수리에 필요한 장비와 문제를 입력하면 해결방법을 알려주는 식이다. 커스텀 모델은 특정 자료를 바탕으로 전문화된 답변을 할 수 있다는 점에서 훨씬 유용할 수 있다.
커스텀 AI 모델을 만드는 방법은 총 세가지가 있다. 하나는 AI 모델 자체를 새로 만드는 것이다. 해당 방식은 가장 개인화된 AI 모델을 만들 수 있지만 너무나도 많은 리소스가 들기 때문에 제외한다. 두번째는 파인튜닝을 하는 것이다. AI 모델을 재학습시켜 특정 분야나 지식에 전문가로 새롭게 탄생시키는 것이다. 세번째는 RAG 학습을 하는 것이다. 재학습이 아닌 참고할 범위를 한정 시키는 방법이다. 보통은 파인튜닝 혹은 RAG 학습 중 선택하게 될것이다.

파인튜닝 그리고 RAG

파인튜닝과 RAG 학습 자체를 처음 들어보는 사람이 많을 것이다. 파인튜닝(Fine-tunning)은 튜닝이라는 말처럼 학습된 모델을 대상으로 특정 작업에 맞게 추가로 훈련시켜 내부 가중치를 조절하는 것이다. 요리사를 예로 들자면, 여러 요리를 잘하는 요리사에게 카레에 관련된 모든 자료를 학습시켜 카레 전문가로 거듭나게 만드는 것이다. 학습된 모델을 그대로 쓰긴 하지만 새 데이터로 다시 훈련시키는 과정을 거쳐야 하기 때문에 적지 않은 리소스가 소모된다.
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 학습은 참고자료를 제공하여 답변을 더 똑똑하게 만드는 기술이다. 요리사가 여러 요리를 잘하긴 하지만 카레에 관련된 자료를 다수 제공하여 해당 자료 내에서 답변하도록 함으로써 보다 전문화된 답변이 가능하게 된다. 모델 자체를 건드리기 보다는 외부의 정보를 참조할 수 있도록 가공하고 던져주게 된다.

RAG 방식의 장점

'커스텀 모델을 만들고 싶다'라는 목적에 가장 부합하는 방법은 앞서 말했던 자체 AI 모델 구축이다. 시간과 자원이 많다면 자체 모델을 만드는게 최고일 것이다. 학습 내용도, 생각하는 방식도, 가중치도 모두 조절할 수 있다. 진정한 의미의 커스텀 모델은 자체 AI 모델일 것이다. 하지만 우리는 시간과 자원이 거대 AI 회사처럼 많지 않고, 때문에 파인튜닝이나 RAG 학습 중 선택해야 한다. 각각의 장단점이 있지만 최우선적으로 고려해야할 사항은 정보의 최신성이다.
AI 모델을 커스텀하려고 하는 이유는 특정 데이터를 학습 시키고 싶기 때문일 것이다. 학습시키고자 하는 데이터가 최신화가 자주 이루어져야 한다면 RAG 방법을 선택해야 한다. 파인튜닝이나 AI 모델 제작의 경우 자료를 최신화하려면 다시 학습시키는 과정을 거쳐야 한다. RAG 학습은 AI 모델 자체를 건드리진 않기 때문에 재학습을 시킬 필요는 없다. 다만 AI가 잘 참조할 수 있도록 자료를 정리해주기만 하면된다. 또 자신이 사용할 수 있는 자원과 시간이 한정적이라면 역시 RAG 학습을 선택해야한다. 아마 개인 선에서 이루어진다면 RAG 학습 정도가 최선일 것이다.

RAG 학습 어떻게 해?

회사 전용 AI를 만들고 싶다면, 파인튜닝보다 RAG
2025/03/17

AI(Chat GPT), 나는 왜 업무 효율이 나지 않을까?

AI가 업무에 도움이 된다?

많은 사람들이 업무에 Chat GPT, Grok, Gemini 같은 LLM AI를 도입하고 있다. 확실히 이제는 AI 활용이 당연해진 느낌이다. 국내 기업중 40% 정도가 업무에 AI를 사용 중이라고 한다. AI의 성능은 갈수록 향상되고 있다. 앞으로 AI는 더 많은 업무를 보조하거나 대체할 것이다.
그러나 AI 열풍의 현실을 보면 조금 다른 느낌을 받는다. GPT와 같은 AI를 '검색 보조' 용으로 쓰는 경우가 대다수다. 과거에 검색엔진에서 자료를 찾던 행위를 AI를 통해 진행한다. AI의 성능 발전에 비해 활용에서의 발전은 더디다. 업무를 보조한다고 하지만 보조의 영역이 매우 제한적인 경우를 많이 보았다.

저는 AI가 별로 도움 안되더라구요

AI를 1 차원적 방식으로 사용하는 사람들이 흔히 하는 말이다. AI가 큰 도움은 되지 않는다고 말한다. AI의 성능이 많이 발전했다고 하지만 아직은 AGI가 아니다. AI Agent도 아니라서 능동적으로 무언가를 처리할 수도 없다. 무기에 비교하면 아직은 강력한 총이다. 많은 가능성을 가지고 있지만 그렇다고 혼자서 성능을 발휘할 수 없다. 이후 기술이 발전해서 자동으로 움직이고 목표를 포착해 쏠 수 있게 되면 좋겠지만 아직은 먼 일이다.
AI가 도움이 되려면, AI가 도움될 수 있도록 써야 한다. 자신이 필요한 부분에 적절하게 사용해야만 그 성능이 나온다. AI는 아직 만능은 아니다. 요술 지팡이처럼 내 일을 대신처리해줄 수 없다. 똑똑하고 말을 잘 듣는 비서지만 혼자서는 아무것도 할 수 없는 수동적인 비서라 여겨야 한다.

AI를 잘 못 쓰고 있다

AI를 제대로 쓰지 못하는 사람을 보면 '일을 제대로 시킬줄 모르는 사람'인 경우가 대다수다. 일을 맡길 때는 전달을 잘해야한다. 그리고 적재적소에 도움을 요청해야한다. 뜬구름 잡는 느낌으로 여기부터 저기까지 다 해줘라고 해봤자 일을 받는 사람은 이해하지 못한다. 우린 그 누구도 타인의 머릿속을 알 수 없다. AI 역시 마찬가지다. 무슨 생각으로 이런 요청을 하는건지, 어떤걸 기대하는건지 모른다.
회사에서 부하직원에게 업무를 요청한다고 생각해보자. 프로젝트의 배경지식이 없는 부하직원에게 일을 시키기 위해서는 상황 설명도 필요하고, 원하는 결과물에 대한 예시도 필요하다. AI도 마찬가지다. 부하직원에게 업무를 부탁하듯이 사용해야한다.
AI(Chat GPT), 나는 왜 업무 효율이 나지 않을까?
2025/03/09

GPT만으로 코딩 및 개발하기 - 가이드

GPT로 개발하기 전에 명심할 사항

자율주행 중 사고가나면 운전자 과실이듯이, AI에게 모든걸 떠넘길 수 없다
현재 나온 AI 툴은 만능이 아니다. 자율주행에 사람의 보조가 필요하듯이, AI 도구 역시 사람의 보조가 필수적이다. AI를 이용해 개발을 하는 과정에서 지속적으로 조율하고 필요한 방향으로 이끄는 건 사람의 몫이다. AI가 만들어내는 코드들을 붙여넣는 과정만 하다보면 어느순간 작동이 안되는 경우를 마주할 것이다.
AI는 작업이 길어질수록 전체 그림을 보지 못한다. 사용자가 질문한 특정 부분을 고치기 위해서 노력할 뿐이다. 그러다보니 소탐대실의 상황이 자주 일어난다. Chat GPT로 개발하는 과정에서 작은 부분을 고치기 위해 프로젝트 자체가 흔들리는 것을 막기 위해서라도 지속적인 체크가 필요한 것이다.
GPT의 한계점을 알고 싶으면 다음 글을 참고하면 된다.

1) GPT 프로그램을 다운받고 공동작업 설정하기

GPT를 이용해 개발을 한다면 Open AI에서 제공하는 데스크탑용 GPT를 설치해서 사용하는 게 좋다. GPT 다운 버전은 아래 링크에서 다운로드 가능하다.
GPT만으로 코딩 및 개발하기(2) - 가이드
2025/03/04

Chat GPT만으로 코딩 및 개발 할때 알아야할 한계점

GPT를 이용해서 기획을 서비스로 만들기

AI 발전은 기획자에게 많은 가능성을 제공한다. 아이디어만 있으면 개발 지식이 없더라도 MVP 단계의 시제품을 만들어볼 수 있다. 직접만들어보면 기획이 구체화되기도 하고 추가적인 아이디어를 얻을 수 있다. 다른걸 떠나서 생각하고 구현한다는 연속적인 행위가 생각보다 만족스럽다.
개발 외에도 이미지나 UI/UX에 있어서도 AI의 도움을 받을 수 있기에 구색을 갖춘 시제품을 만들 수 있다. 기획자 혼자서 사전 지식 없이 하면 시간이 많이 걸릴지라도 어찌 저찌 개발완료까지는 가능하다. 다만 이렇게 만드는 것은 어디까지나 시제품까지다. 정식 제품이나 서비스로 만들기에는 아직 AI 성능이 부족하다.

GPT의 명확한 한계점

본인 역시 기획자이고 AI를 통한 개발을 시도해보았다. 시도를 해보면서 만족하는 부분도 많았지만 GPT의 한계를 여실히 느낄 수 있었다. 최근 AI의 발전으로 인해 개발자가 대체된다고 하지만 아직 갈길이 먼것 같다. 사용하는 개인이 개발에 대한 지식이 있고 AI를 보조적으로 사용한다면 분명 유용하겠지만, 그렇지 않을 경우 딱 상상을 구체화하는 용도 이상은 힘들다. GPT를 이용한 개발의 한계점들은 다음과 같다.

작성된 코드 외의 세팅은 알 수 없다

개발을 조금만 해보면 알겠지만 단순히 코드를 적어 넣는 것 외에도 다양한 세팅 작업이 필요하다. 필요한 버전을 맞추고 라이브러리를 까는 등의 행위가 필요하다. 특정 프로젝트 코드가 돌아가기 위한 기반을 다지는 작업이다. AI GPT는 작성된 코드에 대한 것은 피드백이 가능하지만 그외 시스템 전반의 세팅에 대해서는 알 도리가 없다. 그래서 컴퓨터 자체의 세팅이 잘못되어 발생되는 문제점을 해결하는 데 상당한 시간이 걸린다. 사용자가 적극적으로 테스트하고 더 많은 정보를 주지 않는 이상 불필요한 부분만 고치면서 개발이 멈추게 된다.

네이티브 코드 외에 특정 엔진을 사용할 경우 지시가 명확하지 않다

GPT만으로 코딩 및 개발하기(1) - 한계점
2025/03/04

올라마(Ollama)를 Chat GPT처럼 UI를 사용해보기

올라마(Ollama)란?

로컬 오픈소스 AI LLM 올라마

귀여움은 덤으로 추가된 올라마 오픈소스 AI LLM
이제는 모두에게 당연한듯 쓰이는 AI LLM. 대부분의 AI의 경우 웹 연결을 베이스로 한다. 웹상에서 동작하기에 인터넷 연결이 끊기면 더이상 사용할 수 없다. 또한 정보들이 로컬이 아닌 웹상에 저장되기 때문에 개인정보가 유출되지 않을까 불안할 수 밖에 없다.
올라마(Ollama)는 로컬 환경에서 돌아가는 AI다. 웹 연결이 없어도 사용할 수 있는 오픈소스 AI다. 자신이 사용하는 PC 성능에 맞춰 유동적으로 성능을 끌어올릴 수 있으며, 개인정보 보호에 있어서도 최고라고 할 수 있다. 또한 기존 상업용 AI들에게서 불가능한 자유로운 커스텀도 가능하다.

무료 그리고 자유로운 커스텀

올라마(Ollama)의 최대 강점은 무료라는 점이다. 오픈소스다 보니 무료로 모든 기능을 사용할 수 있다. 기본적으로 AI 툴들이 월에 15~20달러를 청구하는 것을 생각하면 큰 장점이다. 커스텀의 경우 모델 자체를 다운 받아 사용하기에 무척 자유롭다. 기존 모델을 편집하거나 아니면 아예 나만의 새로운 모델을 만들 수 있다. 물론 이를 위해서는 AI에 대한 지식이 필요하고 많은 컴퓨팅 자원을 잡아먹기에 일반인이 할 수준은 아니다.

Web-UI의 설치와 구동

올라마의 최대 단점은 접근성

올라마(Ollama)를 Chat GPT 처럼 쓰기
2025/01/29

우피 너 검색이 되긴 하는구나?!

우피로 블로그 운영한지 4개월

우피 블로그 최고의 걱정

포털에서 무언가를 검색할 때 노션으로 작성된 페이지를 본 기억이 없다. 뭐 애초에 노션 블로그나 페이지를 얼마나 쓰겠냐 싶긴 하지만 말이다. 블로그를 하는 이유 중 반은 웹에 글을 노출하고자 하는 것인데 노출이 되지 않는다는 건 심각한 문제다. 그래서 우피로 블로그 운영하겠다 마음 먹고 제일 컸던 걱정은 노출이었다.
블로그를 제대로 운영하면 노출이 되나 궁금한데 관련 후기도 없었다. 우피로 만들어진 블로그 몇개는 노출이 잘 되는 듯 보였으나 기업체가 운영하는 것으로 보여 참고가 되지 않았다. 결국 직접 해보고 판단을 내려야 한다는 결론이 나왔다. 걱정이 더 컸으나 우피를 해지하지 않고 어찌저찌 4개월 간 운영해보았다. 나중에 우피로 블로그를 하려는 사람에게 참고가 되었으면 하는 마음에서 후기를 정리한다.

4개월이 지난 후기

결과적으로 4개월 정도 우피 블로그를 운영하였다. 노출은 어떻게 이루어졌나 궁금할텐데, 예상 외로 꾸준하게 증가했다. 검색이란게 되긴 하는구나 싶어서 감동이었다. (솔직히 기대치가 거의 없었다) 전문 블로그들이 하는 것 처럼 키워드를 찾고 광고를 태우는 일은 하지 않았다. 오직 우피 가이드의 SEO만 참고하여 YAML 태그만 추가하였다. 글은 1주 간격으로 하나씩 올렸다.
네이버 블로그나 티스토리 블로그를 운영했으면 훨씬 더 많은 노출 수를 얻을 수 있었을 것이다. 개인적으로 가지고 있는 네이버 블로그가 덜 신경썼음에도 노출 수는 훨씬 높았다. 그래도 우피 블로그라는 블로그 불모지에서 기록을 남겨간다는 것이 나름의 보람은 있다. 노출과 별개로 애드센스 수익은 그다지 높지 않았다. 아마 노출 수가 하루 만 단위는 되어야 유의미한 애드센스 수익이 되지 않을까 싶다.
우피 블로그 만들기 05 _ 검색이 되긴 하는구나
2025/01/26

옵시디언(obsidian) 사용할 때 느낀 단점

옵시디언 열풍이라는데…?

늘어난 옵시디언 추천

자기개발, 생산성 영상들을 보다보면 옵시디언 추천이 늘었다. 해당 영상들에는 옵시디언을 최고의 노트 및 메모앱이라며 홍보를 하고 있다. 그래서인지 노션, 에버노트, 베어 등의 노트를 쓰던 유저들도 많이 넘어갔다는 후기 글을 볼 수 있다.
옵시디언은 확실히 강력한 기능을 탑재한 노트앱이다. 모든 데이터가 로컬에 저장되어 지식의 온전한 소유가 가능하고, 수 많은 플러그인을 지원한다. 마크다운 기반이라 노트 앱 특유의 포맷으로 추후 글 이식으로 문제 생길 일도 없다.
옵시디언의 최대 장점인 지식의 연결. 그래프 뷰를 통해 연결된 글들을 시각적으로 볼 수 있다.
옵시디언의 최고 장점이라고 한다면 백링크로 연결해 자신만의 그래프 뷰를 만드는 것일테다. 노트들의 키워드 등을 연결해 하나의 지식 생태계를 만든다. 세컨드 브레인 저자의 P.A.R.A 정리법에 잘 맞는 방식이기도해서 해당 정리법에 따라 옵시디언을 사용하는 사람도 많다.

옵시디언 나만 불편할까?

옵시디언 추천을 받아 직접 써보았고 꽤 열심히 써보다가 결국 포기를 했다. 사용하면서도 원하는 기능이 모두 들어간 노트 앱임에는 부정할 수 없었다. 원래 Workflowy를 오래 써서 아웃라이너 방식의 글 쓰기를 좋아하기도 했으며, 로컬에 글들을 모두 저장할 수 있는 것도 좋았다. 여러 클라우드 서비스를 쓰는 본인이지만 솔직히 오래 쓰다보면 각종 오류를 접하게 되기 때문에 온라인 저장 방식을 그다지 신뢰하진 않는다. 그런 면에서 옵시디언의 저장 방식은 ‘보존’이라는 측면에서 최고다.
옵시디언을 본인이 불편하게 느꼈던 이유는 사용 목적이 달랐기 때문이라 생각한다. 단순 정리와 데이터베이스화 보다는 글을 쓰려고 했기 때문이다. 글을 작성하는 데는 딱히 수 많은 기능이 필요 없기도 할 뿐더러, 일부는 옵시디언의 장점이 단점이 되기도 하였다. 그래서 옵시디언을 ‘글 작성’의 목적으로 사용하면서 불편했던 점을 정리해보고자 한다.
옵시디언(Obsidian) 정말 최고야?
2024/12/26

업노트(Upnote) 어떻게 해야 잘쓸까?

일단 추천은 받아 쓰고 있다면?

노트 방랑 끝에 도착한 업노트

Workflowy, notion, obsidian 등 수 많은 노트 서비스를 쓰다가 정착한 게 업노트다. 다른 노트 앱들이 더 강력한 기능을 가지고 있는 것은 알고 있다. 업노트가 특정한 기능으로 뛰어난 것이 아니라는 것도 알고 있다. 그럼에도 불구하고 업노트를 선택했다. 여타 다양한 이유가 있지만 제일 중요한건 글에 집중하고 싶어서였다. notion과 obsidian을 써볼까 했었지만 사용하다보면 세팅하는 데 시간을 더 쓰는 자신을 발견하게 되었다. 당장 그냥 종이에 글을 쓰고 싶었을 뿐이었는데 어느 샌가 플러그인을 깔고 블럭을 옮기고 자동화 세팅을 하는 나 자신을 발견했다.
노트 서비스는 좋은 도구가 되어야한다. 기능이 많으면 물론 좋다. 할 수 있는게 많아진다는 것이니 말이다. 하지만 더 많은 기능이 결코 좋은 글을 만들어내지 않는다. 오히려 집중력을 분산시킨다. 애초에 그저 글을 쓰고자 했다면 솔직히 그닥 많은 기능이 필요하지도 않다. 그런 점에서 업노트의 심플함이 마음에 든다.

방랑 끝에 도착하는 이들을 위한 사용 팁

그렇게 방랑을 하다가 업노트(upnote)에 정착한 사람을 위해서 사용 팁을 정리해보았다. 그닥 복잡한 노트 서비스가 아니라서 꿀팁이랄 게 없지만 쓰다보니 활용하기 좋은 기능만 추려보았다. 기본적으로 심플한 서비스라 몇번 읽다보면 기능은 다 파악할 수 있다. 일단 맛봐 보시라.

구분과 연결

태그를 통한 구분

업노트(Upnote) 어떻게 써야할까?
2024/12/13

VR 시장은 대체 언제 터질까?

만년 유망주 VR

VR 기기와 콘텐츠의 첫 등장 이후 VR은 늘상 유망주 자리를 차지하고 있었다. 누구나 VR이 변화를 일으킬 것이라는 건 믿었지만 동시에 쉽게 대중화되기 힘들것이라는 것도 믿었다. 이번 해는 다르겠지라는 말과 함께 유망주 자리에서 벗어나지 못한게 n년째다.

Meta와 Apple의 노력에도 불구하고 여전한 VR

언제 VR 시장이 터질까 싶지만, 최근의 성장세를 보면 조금 더 걸릴 듯 하다.
Meta (구 페이스북)에서는 Oculus 시리즈로 시작해 VR에 많은 돈을 투자하고 있다. 실제로 Meta가 VR시장을 이끌어간다고 봐도 과언이 아니다. 사명까지 'Meta'로 바꾸며 노력했지만 성과는 그다지 좋지 못하다. 이후 Apple의 비전 프로 소식과 함께 해당 기기가 전환점 역할을 할 것이라 예상했지만, 출시 이후 확인한건 시장의 엉덩이가 무겁다는 것 뿐이었다. 최근 2년간 꾸준한 역성장을 보이며 VR 시장은 더 힘들어지고 있다.

VR이 대중화되지 않는 이유는 왜일까?

새로운 경험 그 이상을 주지 못하다

한번씩 뛰어난 VR 콘텐츠가 나오긴 하지만, 일상의 반복적 사용이 유도되는 VR 서비스는 없다.
VR을 처음 접하면 신선하고 새롭다. 입에서 ‘우와~’ 소리가 절로 나온다. 특히 최근에 나오는 오큘러스 퀘스트3의 콘텐츠를 체험해보면 퀄리티도 수준급이다. 그래서 첫 한달간은 신기하게 이것저것 많은 기능들과 콘텐츠를 시도해본다. 그러나 단지 그뿐이다. 이후 반복적인 사용으로 이어지지 못한다. VR은 새롭지만 필수적이지 않다. 수 많은 대체재가 존재한다. 그리고 대체재들은 더 간편하고 강력하다. VR이 아무리 신기해도 영상에서는 스마트폰을, 게임에서는 콘솔을, 업무에서는 데스크탑을 이기지 못한다.
VR은 왜 유행하지 못할까?
2024/11/23

아웃라이너만의 매력이 있다

트리구조로 완성되는 글쓰기

하나의 문장이 하나의 페이지로, 다시 아래 문장이 새로운 페이지로 이어지는 아웃라이너
아웃라이너 노트 앱을 안 써본 사람은 트리 구조로 글을 쓰는 것이 매우 어색할 수 있다. 일반적인 노트 앱은 텅 빈 페이지에 위에서부터 글을 써내려가는 형태다. 아웃라이너 노트 앱은 트리 구조 형태로 각 문장이 하나의 페이지가 된다. 글을 쓰고 그 글 안에 또 글을 쓴다. 마치 하나의 아이디어를 깊게 파고드는 느낌을 준다.

빠르게 파편화된 생각을 깊게 또 깊게

아웃라이너 노트 앱의 장점은 파편화된 생각을 구조화 할 수 있다는 점이다. 마인드 맵에서 생각을 이어가는 것처럼 트리구조로 파편화된 생각을 나열하고 연결시키고 파고든다. 마인드 맵이 주지 못하는 정렬된 정리는 매력적이다.

Workflowy는 가장 이쁘고 심플하다

한때는 메이저했던 Workflowy

Workflowy는 한때 꽤나 메이저했다. 관련 책자나 강의도 많이 나왔다. 자기개발을 위해서 지식과 아이디어 정리, 글감 정리에 활용되었다. 성공을 위한 생산성 툴로 보통 소개되었다. 당시는 아웃라이너 노트앱들이 많지 않았고 꽤나 선도적 위치에 있었기에 가능했다.

직관적인 구조에 예쁜 디자인은 덤

Workflowy가 아직도 사랑스러운 이유
2024/11/08

읽지도 쓰지도 않는 요즘

책을 보는 사람이 잘 없다

요즘 책을 보는 사람을 찾기 힘들다. 당장 나부터도 과거보다 책을 적게 본다. 20대만 하더라도 한달에 1-2권의 책은 보았다. 누가 시키지 않더라도 손에 잡히는 책을 읽어나갔다. 반면 요즘은 손에 잡히는게 스마트 폰이다 보니 각종 커뮤니티 글과 유튜브 영상에 헤어나오질 못한다. 이제는 반기에 1-2권의 책을 보는 것 같다. 업무로 바쁠 때면 그마저도 안보는 경우가 수두룩하다.
나 뿐만 아니라 사회 전체가 그렇다. 과거에는 카페에서도 누군가를 기다리면서도 책을 보는 사람이 많았다. 지하철만 타도 종종 책을 읽는 사람을 볼 수 있었다. 그런데 요즘은 오히려 그런 사람을 보면 신기할 정도다. 책을 읽고 있는 모습이 어색해진 풍경이 참 씁쓸하다.

글을 쓰는 사람은 더 없다

요즘 글을 쓰는 사람을 찾아보기 힘들다
책을 보는 사람이 줄어든 것만큼 글을 쓰는 사람도 줄었다. 과거 글쓰기는 꽤나 대중화된 취미였다. 일기, 수필, 소설 가리지 않고 글을 쓰며 놀았다. 티비에 방영되는 프로그램을 보고 각종 팬픽 소설을 쓰는 사람도 많았다. 지금보다 할게 없었냐고 한다면 그렇지는 않았다. 그때도 글쓰기 외에 할거리는 차고 넘쳤다. 다만 글을 쓰는 행위에 대한 존경과 이를 감상하고 피드백을 하는 문화 자체가 있다보니 ‘글쓰기’에 재미를 붙이기 더 쉬웠다는 생각이 든다.
지금은 ‘글쓰기’하면 커뮤니티 글 쓰기가 더 대중화되어 있다. 그런 글 쓰기에는 생각이 담기지 않는다. 다들 감정만을 담는다. 누군가에 대한 평가와 각종 가쉽들. 감정을 소비하는 하나의 방법으로 글을 쓰는 느낌이다. 같은 글 쓰기지만 감정만 늘어놓는 글은 생각이 들어갈 틈이 없다. 우리가 대화할때도 그렇지 않은가. 감정을 담은 이야기는 쉽게 잊혀지고 지나간다. 서로의 감정을 건드릴 뿐 이를 통해 무엇하나 바뀌지 않는다. 그런 결에서 진정 글을 쓰는 사람은 더 적다고 할 수 있다.

생각의 힘은 그냥 만들어 지지 않는다

우리가 평소 하는 수많은 생각들. 그 생각들을 강화하고 올바른 방향으로 이끄는 것은 쉽지 않다. 이것 역시 하나의 수련이다. 내가 올바른 생각을 하고 또 그 생각을 올바르게 전달하기 위해서는 연습을 해야한다. 그 연습의 수단 중 하나가 글쓰기다. 생각의 힘을 기르면 같은 현상을 보고도 다양한 생각을 떠올릴 수 있다. 세상을 더 다채롭게 보는 것이다. 세상을 다채롭게 본다는 것은 상황에 참여한 다양한 이들의 관점에서 볼 수 있다는 것이고, 이는 보다 조화롭게 사회에 참여하는 한 개인이 되게 만든다.
블로그에 글을 쓰는 것으로 생각의 힘을 기를 수 있다
2024/10/27

노트 앱 어떻게 써야할까?

노트 앱 구독한 후 방치하는 경우가 대다수

노트 앱을 구독하는 사람 중에서 어떻게 쓸지 몰라서 초반에 열심히 쓰다가 방치해두는 경우가 많다. 이는 돈도 아까울 뿐더러 앞으로의 자료 정리와 정보 활용에도 좋지 않다. 우리는 하루에도 수 많은 자료를 접하게 되고 이를 시기 적절하게 쓰기 위해서는 정리해둬야 한다.

01 글감, 자료를 모아보자

우선 노트 앱을 사용한다면 필요한 자료를 모은다. 별도로 정리할 필요없이 하나의 섹터 안에 자료들을 주워 넣는다. 인터넷에서 본 마음에 드는 글일 수도 있고, 책을 보다가 마음에 든 문구일 수도 있다. 만약 인터넷에서 본 글이라면 각 노트 앱에서 제공하는 ‘web clipper’를 통해 깔끔하게 자료를 가져올 수 있다.
중요한 것은 눈에 보이는 모든 자료를 가져오지 않는 것이다. 자료가 많아도 활용하지 못하면 의미가 없다. 가공되지 않은 자료는 정보가 되지 못한다. 아마 그저 쌓여있다가 그대로 방치되거나 삭제하는 순으로 진행될 것이다. 그러므로 카테고리를 정해서 해당 카테고리에 해당하는 정보만 가져오는 것도 좋다. 평소 자신이 관심있는 분야에 대한 내용을 모으는 것이다.

02 자료를 가공해 정보로 만들자

자료를 모아둔다고 의미가 생기지 않는다. 해당 자료를 읽어보고 추후 알아보기 쉽도록 가공을 해두어야 한다. 그 편이 기억에 남고 나중에 활용하기 좋다. 자료를 가공하는 방법은 다음과 같다.
•
자료를 3줄 이하로 정리해서 한눈에 내용을 알아볼 수 있는 요약 글 만들기
노트 앱 어떻게 써야할까?
2024/09/26

다양한 노트 앱을 최소 1년 이상 사용해본 후기

노트 앱을 왜 쓰나?

노트 앱은 특이하게도 사용하는 사람은 여러 가지를 쓰고, 사용하지 않는 사람은 아예 쓰지 않는다. 일반적으로 노트 앱이 필요 없다고 생각하는 사람들은 OS 기본 메모 앱이나 구글 문서 등을 사용한다. 나 역시 노트 앱을 제대로 활용하지 않는다면 이 방법이 낫다고 생각한다. 기본적으로 노트 앱 사용은 추가 비용이 들어가는데, 현대인이 업무 시간 외에 별도로 무언가를 작성하지 않는다면 굳이 글을 쓸 일이 많지 않기 때문이다. 목적 없이 '그냥' 쓴다면 기본 메모 앱을 사용하는 편이 낫다.
그럼에도 불구하고 노트 앱을 쓴다면 글을 쓰고 저장하는 행위 자체에 재미를 느끼거나 필요성을 인식하는 사람일 것이다. 글쓰기는 꽤 오래된 취미이며 생산성 측면에서도 유익한 활동이다. 글을 쓰면 생각이 정리되고, 휘발성이 강한 기억을 붙잡아 둘 수 있다. 또한 평소에 쉽게 꺼내 볼 수 있는 다양한 자료 창고 역할도 한다. 이런 점에서 취미 활동을 위한 도구를 갖추는 느낌으로 노트 앱을 사용하게 된다. 다양한 노트 앱은 저마다의 기능으로 글쓰기의 재미를 높여준다.

최고의 노트 앱은 무엇인가?

노트 앱 관련 검색을 할 때마다 최고의 노트 앱 가리기가 한창이다. 과거라면 부동의 1위는 에버노트였을 것이다. 당시에는 제대로 된 노트 앱이 거의 없었을 뿐 아니라 기본 노트 앱의 성능도 형편없었다. 그런 점에서 자유롭게 사용하고 공유할 수 있으며 다양한 기기에 동기화되는 에버노트는 최고의 앱이었다. 업무에서도 상당히 많이 사용했던 것으로 기억한다.
오늘날에는 최고의 노트 앱을 가리기가 애매해졌다. 정말 다양한 노트 앱이 출시되었고, 각각이 특정 목적에 맞게 특화되었기 때문이다. 그래서 최고의 노트 앱을 물으려면 자신의 목적을 말해야 한다. 글을 쓰려는 것인지, 정리하려는 것인지, 공유하려는 것인지, 개인적으로 쓰려고 하는 지 등 목적이 명확해야 그 목적에 맞는 최고가 결정된다.
그래도 글을 쓴다는 행위와 가격 그리고 각종 싱크까지 고려했을 때 업노트(Upnote)가 최고로 생각된다. 에버노트와 상당부분 유사하면서 가볍고 또 멀티 디바이스를 매끄럽게 지원하기 때문이다. 평생 이용권을 구매할 수 있으면 그 가격도 싸다. 다른 노트 앱 처럼 특별한 기능은 없지만 또 그렇다고 부족한 기능은 없는 평범 그자체이다. 그런점에서 목적 없이 글을 작성하는 노트 앱을 쓰고 싶다면 업노트가 최고라고 생각한다.

각 노트 앱의 장단점을 살펴보면 다음과 같다.

노트앱 사용 후기 _ 업노트, Craft, 노션, bear, workflowy
2024/09/22

N잡 시대, 블로그를 시작하면 돈이 될까?

블로그는 레드오션이다

N잡 시대라고 한다. 직장에서 얻는 수익만으로 부족하거나 미래를 보장받지 못하기에 다수의 직업을 가진다. N잡을 고민하는 사람들 중 블로그에 관심을 보이는 사람이 많다. 아무래도 최근 유행하는 전자책, 유튜브, 커머스 보다는 접근이 쉽고 익숙하기 때문일 것이다. 글을 적는 것만으로 돈을 벌 수 있다는 게 매력적으로 느껴질 수 있다.
자신이 블로그라는 시장에 대해 그렇게 느낀다면 다른 사람들도 마찬가지다. ‘블로그는 돈이 될까?’라는 생각으로 많은 사람들이 쉽게 도전한다. 안타깝게도 이미 블로그 시장은 레드오션이다. 정말 수 많은 사람들이 블로그를 운영하고 글을 발행한다. 거기에 더해 AI까지 동원하여 자동화된 글을 업로드하는 사람도 있다. 최근은 기업형 블로그로 작정하고 투자해 도전하는 법인들도 있다.

허수가 많기에 도전은 해볼 수 있다

블로그로 돈을 버는 데 있어 레드 오션 시장이라고 해서 불가능하다는 뜻은 아니다. 수 많은 블로그가 존재하지만 그만큼 허수가 많다. 꽤나 오랫동안 블로그를 운영해본 사람은 알겠지만 꾸준히 운영하는 경우는 극히 드물다. 휴식기를 가지다 쓰기도 하고 그저 방치하기도 한다. 상당수 블로그가 유령 상태다. 유령 블로그 외 다수는 취미형 블로그가 많은 파이를 가진다.
블로그라는 레드오션 내 수 많은 허수와 취미형 블로그 보다 잘할 수 있다면 수익은 벌 수 있다. 그래서 ‘블로그가 돈이 될까?’라는 질문 자체에 대한 대답은 Yes다. 다만 그 돈이 생활을 할정도의 돈이 되는 건 또 다른 문제다. 여기서부터는 수익형 블로그들과의 싸움인데, 시장 자체가 오래되다 보니 기울어진 운동장이기 때문이다. 각종 노하우, 기술, 정보 거기다 오랫동안 운영한 블로그가 가지는 노출 이점까지 고려하면 신생 블로그가 작정하고 수익형 블로그를 만든다고 해도 이들을 이기기 쉽지 않다. 그래서 대부분 소소한 용돈벌이 정도로 만족하는 것이다.

취미 블로그와 수익형 블로그는 다른 영역이다

유튜브에 수익형 블로그를 쳤을때 나오는 영상들이다. 이미 수많은 노하우 공개 영상들이 존재한다.
블로그는 돈이 될까?
2024/09/21
perplexity와 같은 AI 툴의 등장은 검색 엔진을 위협하고 있다

Perplexity(AI)의 등장이 검색 시대의 끝을 이야기한다

인터넷의 발달은 검색을 오히려 더 힘들게 만들었다

과다한 정보와 함께 광고도 문제가 되었다. 정보의 공유를 ‘마케팅’의 일환으로 사용함으로써 상업적 가치 아래 정보를 두게 되었다. 바이럴 마케팅의 확산은 더 최악이었다. 익명성 뒤에 숨어 광고가 아닌척 광고를 하는 마케팅 방식이 늘어난 것이다. 결과적으로 검색 엔진의 결과를 신용할 수 없게 되었다.

AI를 통한 검색은 인간에게 가장 친근한 문답이다

대안으로 제시되는 것이 AI 검색이다. 광고로 오염된 정보의 바다에서 원하는 것을 찾는 것에 질려버린 사람들은 AI의 발전에 힘입어 이를 검색 엔진으로 이용하고 있다. 최근 나오는 AI 서비스들의 성능은 놀라울 정도다. 검색 엔진에서 몇개의 페이지를 돌아다니며 모아야 하는 정보를 한번에 알려준다. 물론 그 과정에서 광고를 보지 않아도 되는 건 덤이다.
검색의 방식도 매우 친근하다. 검색 엔진은 특정 키워드를 통해 페이지를 나열하고, 우리는 결과 페이지에 직접 들어가서 맥락을 읽어내고 정보를 캐내야 한다. 반면 AI 검색은 우리에게 익숙한 문답에 가깝다. 질문하고 대답한다. 마치 선생님에게 답을 묻는 학생처럼 말이다. 우리가 해야 했던 키워드 선별과 맥락 읽기를 AI가 대신해 주는 것이다. 그저 우리는 생각 나는 대로 궁금한 것을 묻기만 하면 된다.

Perplexity는 AI 검색의 가능성을 보여준다

‘Perplexity’는 우리에게 익숙한 chat GPT처럼 텍스트로 대화가 가능한 LLM AI 모델이다. 국내에서는 쓰는 사람을 많이 못 봤는데 북미에서는 큰 인기를 끌고 있다고 한다. 특히나 아마존 CEO인 제프 베조스가 투자하며 더 유명세를 탔다. (빅 테크 기업들이 죄다 AI에 투자하는 만큼 아마존도? 라는 생각이 든다)
검색 시대의 종말 _ Perplexity
2024/09/12

애드고시? 애드센스 신청에는 답이 없다

블로거들은 애드센스 신청을 애드고시라 한다

블로거들 사이에서는 애드고시라는 말이 있다. 애드센스 신청 과정을 뜻하는데, 그만큼 쉽지 않기 때문에 붙은 말이다. 쉽지 않다는 게 딱히 어렵다는 말은 아니다. 그저 정답이 없는 서술형에 가깝다. 같은 요건으로 신청을 해도 누군가는 통과되고 누군가는 반려가 된다. 기준이 세부적이지 않아 애매하다.
또한 애드센스 신청에는 시간이 걸린다. 대략 1~2주 정도 소요되고 결과가 나오는데, 수정하고 재신청하면 또 동일한 시간이 걸린다. 각종 정보글을 찾아보니 3차 시도 끝에 된 사람도 있다. 그렇다면 최대 6주를 소모한 것이다. 한번 신청할때마다 걸리는 시간 역시 애드고시를 만드는데 한몫할 것이다.

애드센스 신청을 위한 방법과 절차는 정해져있지만…

애드센스를 위한 기본 절차는 정해져있다. 구글에서도 가이드로 안내하고 있다. 애드센스 계정을 만들고 사이트를 등록한다. 사이트 등록에는 소유권 확인이 들어가고, ads.txt 확인도 들어간다. 이 모든걸 하고나면 구글이 자체적으로 심사에 들어간다. 이후 승인 결과가 나온다. 딱히 특별한 방법이 있지 않다. 그러나 이 방법을 그대로 한다고 통과하는 것도 아니다.

애드센스를 위한 최소 요건을 맞추자

애드센스 통과를 위한 정답은 없지만, 최소 요건은 맞출 수 있다

사이트 등록을 마쳤다는 가정하에 이후 승인을 받기 위한 개인적인 노력이 필요하다. 구글은 광고를 달아주는 주체이고 때문에 구글이 좋아할만한 포스팅 구성이 필요하다.
1.
장문의 글(1,000자 이상)을 작성하자
2.
키워드를 준수하고 주제에 맞춰 작성하자
우피(oopy)로 블로그 만들기 04 _ 애드센스 신청을 해보자
2024/09/04

템플릿은 초기에 정해두자

노션의 자유로움이 만드는 템플릿 독약

노션은 상당히 자유로운 에디터다. 여러 블로그 플랫폼을 써보았으면 알겠지만, 노션만큼이나 자유롭게 포스팅 글을 꾸밀 수 없다. 그 때문에 처음 노션으로 블로그를 한다면 이것저것 자주 바꾸기 쉽상이다. 문제는 자주 글을 바꾸는 행위가 사실 독약이 될 수 있다.
해당 글의 SEO 및 기능을 위한 코드 블럭이다. 초반에 제대로 정해두지 않아 몇번을 갈아 엎어야 했다.

서치 콘솔 “그래서 이게 최종인가요?”

다른 블로그 플랫폼들과 다르게 ‘노션+우피’ 블로그는 직접 SEO를 세팅해야한다. 내가 무언가 하지 않으면 절대 검색 엔진에 노출되지 않는다. SEO 세팅을 하면 바로 반영되는게 아니라 일정 기간이 걸린다. 여기서 문제가 발생한다. 노션에서 수정을 하면 우피에 반영되는 일정 시간이 걸린다. 그리고 우피에 반영된 글이 또 검색 엔진에 반영되는데 시간이 걸린다. 이 두 유통사를 거쳐야 검색 노출이 되는 것이다.
우리가 노션 편집의 편함 때문에 자주 글을 갈아 엎다보면 ‘검색 결과’에 영향을 미친다. 없는 링크가 노출되기도 하고 Meta 정보가 과거의 내용이 반영되기도 한다. 유입에 악영향을 미치는건 말할 것도 없다. 이런저런 세팅을 해본다고, 노션으로 편집하니 편하다고 마구 바꾸기 시작하면 유입이 감소하는 것이다.

초반에 정하고 템플릿을 유지하자

해결책은 초반에 템플릿을 정하고 유지하는 것이다. 해당 템플릿으로 글을 작성했다면 내용은 변경해도 구조는 바꾸지 않는게 좋다. 현재 보여지는 글도 ‘코드 블럭 세팅, 목차 세팅, 리다이렉트 세팅’ 등으로 몇번을 변경한 상태다. 물론 그럴때 마다 기껏 노출되었던 글이 잘못된 링크가 되기도 했다. 초반에 방향성을 정해두는게 좋다.

애드센스 = 커스텀 도메인 구입

우피(oopy)로 블로그 만들기 03 _ 초기 세팅을 위한 팁 안내
2024/09/03

운영을 직접 해보며 느낀 걱정거리

걱정이 안 생길 수가 없다

지난 번 글에 이어 우피 블로그를 운영해보면서 느낀 걱정거리를 정리해본다. 우피 블로그를 운영하면서 걱정이 안 생길 수가 없다. 국내에 하는 사람이 많지도 않을 뿐더러 대기업도 아니다. 그러다보니 정보량 측면에서든, 미래 운영 측면에서든 불안감이 생긴다. 아마 기존에 시도하던 많은 사람들도 그런 불안감에 타 플랫폼으로 이전하지 않았을까 싶다.

작은 기업 작은 서비스

우피는 외부에서 보기에 작은 기업이다. 타 플랫폼들은 대부분 대기업에서 운영되는 서비스인만큼 비교된다. 혹시 서비스 종료를 하지 않을지 불안하다. 노션이 업데이트 됨에 따라 이에 맞춰서 우피도 업데이트 되어야하는데 그런 지점에서 빠르게 쫓아갈 수 있을지도 걱정이 된다.
그래도 나름 걱정을 해소시켜 주는 건 1:1 메신저 대화 답장이 정말 빠르단 거다. 요즘 대부분의 서비스들이 메일로 질문을 받는 식인데 우피는 직접 채팅으로 답변해준다. 그것도 10분 내외로 빠르게 이루어진다. 쓰는 사람이 적어서 이루어지는 장점이라고 할 수 있겠다.

노출이 되긴 하는건지

가장 큰 걱정은 노출이다. 블로그를 하면서 아카이빙 하려는 목적이 크긴 하지만 노출을 생각안할 수 없다. 노출 없이 할거면 혼자 노트에 정리하지 외부에 공유할 이유가 없기 때문이다. 지금까지 여러 정보글을 보면서 우피로 만들어진 글들은 거의 못본 것 같다. 그러다보니 노출이 되긴 할까라는 걱정이 든다. 러프하게 생각해도 검색엔진들이 자체적으로 제공하는 블로그 플랫폼보다 노출 순위가 떨어질 수 밖에 없긴하다.
몇몇 우피로 블로그 운영하는 사람들의 글들을 직접 검색해보며 순위를 확인해보았다. 몇몇개 글들은 상위 노출이 되긴 하는데, 개발 블로그가 대부분이라 비교를 하기 힘들었다. 개발 블로그들이야 전문적인 정보글을 많이 쓰고 키워드 자체도 쓰는 사람만 써서 노출이 되긴 하는 것 같은데 일반적인 글들은 노출이될까 싶다. 해당 노출 관련은 서치 콘솔에 등록하고 SEO 가이드를 따르고 한다고 해서 바로 반영되는 게 아니다. 조금 더 지켜보고 판단해봐야 겠다.

쓰는 사람이 있긴 하는건지

사용하는 사람이 많다는 것은 그만큼 정보가 많다는 것과 같다. 다양한 사람들이 다양한 방식으로 쓸 수록 부수적으로 그와 관련한 팁과 정보가 나오기 때문이다. 네이버 블로그가 좋은 점은 대한민국에서 점유율이 높다는 점이다. 그러다보니 운영 팁과 문제 해결 팁에 대해 쌓인 정보양이 어마어마하다.
우피(oopy)로 블로그 만들기 02 _ 우피 블로그의 걱정 되는 부분들
2024/09/02
기존 블로그 플랫폼에도 불구하고 우피를 선택한 이유에 대한 글

블로그 플랫폼을 고르기

플랫폼은 성향에 따라 골라야 한다

블로그를 오랫동안 운영하면서 다양한 플랫폼을 오고 갔었다. 네이버 블록그, 티스토리 블로그, 구글 블로거, 워드프레스를 거쳐갔다. 플랫폼은 저마다의 장단점이 있다. 그래서 어떤 플랫폼이 최고라고 꼽기 어렵다. 누군가에게 최고의 플랫폼이 누군가에게 별로일 수 있다.
솔직히 많은 사람이 유튜브로 옮겨간 시점에서 블로그 플랫폼도 시들~해졌다. 그런 기조를 따라서 좋은 플랫폼이 다양하게 나오지도 않는다. 특히나 한국에서는 ‘네이버 블로그’라는 대장이 존재하기에 다른 플랫폼들이 힘을 못 쓴다. 특정 상품이나 가게 같은 홍보를 생각한다면 네이버 블로그를 해야만 한다.

사용해보고 느낀 블로그 플랫폼 별 장단점

우피를 선택한 이유

우피를 선택한 이유

글 작성의 간편함

우피(oopy)로 블로그 만들기 01 - 기존 블로그 대비 장단점
2024/08/30
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