Perplexity 창업자가 바라본 구글, 아마존, 메타, 엔비디아, 테슬라 창업자들

Perplexity 창업자 아라빈드 스리니바스(Aravind Srinivas)와 렉스 프리드만(Lex Fridman) 인터뷰에서 구글 창업자 래리 페이지, 세르게이 브린, 아마존 창업자 제프 베조스, Meta 창업자 마크 저커버그, 테슬라 창업자 일론 머스크에 대한 그의 생각을 밝혔습니다.

래리 페이지와 세르게이 브린에 대한 존경

Perplexity에 영감을 준 래리 페이지와 세르게이 브린

Aravind Srinivas는 래리 페이지와 세르게이 브린을 존경하며, 구글의 기업 문화를 잘 설명한 책 In The Plex와 How Google Works를 여러 번 읽었다고 밝혔습니다.

그는 구글이 초기 다른 검색 엔진들과 달리 동일한 방식으로 경쟁하지 않았다는 점에 주목했습니다. 다른 검색 엔진들이 텍스트 기반 유사성에 집중할 때, 구글은 링크 구조에서 랭킹 신호를 추출하는 방법을 고안해냈습니다. 이것이 바로 PageRank의 핵심 아이디어였습니다. Google Scholar 검색의 학술 인용 그래프는 Perplexity 제품 개발에 영감을 주었으며, Perplexity는 인용 빈도가 높은 도메인에 랭킹 신호가 있다고 판단하고, 이를 기반으로 새로운 인터넷 랭킹 모델을 구축하여 구글의 클릭 기반 랭킹 모델과 차별화를 이루었습니다. Aravind Srinivas는 이러한 점에서 구글 창업자들을 존경한다고 밝혔습니다. 래리 페이지와 세르게이 브린은 깊이 있는 학문적 배경을 가지고 있었고, 다른 창업자들처럼 대학 중퇴 후 회사를 창업한 것이 아닌, 스탠포드에서 박사 과정을 밟으며 학문적 뿌리를 바탕으로 많은 사람들이 사용하는 제품을 만들었습니다. 이는 Srinivas에게 큰 영감을 주었다고 합니다.

박사급 인재 중심의 팀 빌딩

구글 창업자들은 제품이 사용자들 사이에서 인기를 얻기 시작하자, 전통적인 인터넷 비즈니스 방식대로 비즈니스 팀이나 마케팅 팀을 구성하는 대신, “검색이 실제로 중요할 것이니 가능한 한 많은 박사들을 고용하겠다”는 역발상의 통찰력을 가졌습니다. 당시 인터넷 버블이 터지면서 많은 박사급 인재를 비교적 저렴한 비용으로 채용할 수 있었고, 이를 통해 Jeff Dean과 같은 뛰어난 인재를 영입하여 핵심 인프라와 깊이 있는 연구에 집중할 수 있었습니다.

사용자는 결코 틀리지 않는다

‘사용자는 결코 틀리지 않는다’는 단순하지만 심오한 구글 창업자들의 철학은 Perplexity가 작은 세부 사항을 중요하게 다루게 만든 주요 원동력이었습니다. 예를 들어, 검색창에 커서를 미리 표시해 사용자가 바로 쿼리를 입력할 수 있게 하고, 답변이 맨 아래까지 자동으로 스크롤되며, 모바일 앱에서 검색창을 클릭할 때 키패드가 빠르게 나타나도록 하는 것 등이 있습니다. Aravind Srinivas는 또한, 래리 페이지가 크롬을 초기 출시할 때 오래된 윈도우 버전과 구형 노트북에서 테스트한 사례를 들어 속도(latency)의 중요성을 강조했습니다. 그는 비행기 와이파이가 보통 형편없기 때문에 그 상황에서도 Perplexity 앱이 빠르게 작동하는지 확인하며, ChatGPT나 Gemini 같은 다른 앱과 비교해 지연 시간을 점검한다고 합니다. 렉스 프리드먼 역시 인터뷰에서 지연 시간을 집요하게 줄이면 사용자가 느끼는 경험이 급격히 개선되며 불만족이 줄어든다고 언급했습니다.

LLM 기반의 제품을 개발하는 팀은 사용자가 프롬프트 엔지니어링을 잘못했다고 비난할 수 있습니다. 그러나 구글의 ‘사용자는 결코 틀리지 않는다’는 철학을 기억한다면, 사용자가 입력한 것이 무엇이든 항상 높은 품질의 답변을 제공해야 한다고 그는 밝힙니다. 이렇게 하면, 사용자가 게으르거나 오타를 내거나 음성 전사가 잘못되었더라도 원하는 답을 얻고 제품에 만족하게 됩니다. 이것이 바로 사용자 중심의 제품을 만들어야 하는 이유입니다.

추가로 Aravind Srinivas는 프롬프트 엔지니어링이 장기적으로 중요한 일이 되지 않을 것이라고 생각하며, 사용자가 요청하지 않아도 그들이 원하는 결과를 제공할 수 있는 제품을 만드는 것이 중요하다고 밝혔습니다.

사람들은 게으르다

Aravind Srinivas는 제품이 사용자가 정교한 쿼리를 입력하지 않더라도 몇 가지 단어만으로 충분히 작동하도록 설계되어야 한다고 설명합니다. 그는 사람들이 본질적으로 게으르기 때문에, 더 나은 제품은 사용자가 더 쉽게, 더 게으르게 사용할 수 있도록 만들어야 한다고 주장합니다. 물론 사용자가 명확한 문장을 입력하여 사고를 깊게 하는 것도 중요하지만, 궁극적으로 제품에는 일종의 ‘마법’이 필요하며, 그 마법은 사용자가 더욱 편리하게 사용할 수 있게 만드는 데 기여해야 한다고 강조합니다.

우리가 싸워야 할 가장 큰 적은 구글이 아니다. 사람들은 질문을 잘 못한다

Perplexity의 공동 창업자와 디자이너는 UX에 대해 논의하면서 “우리가 싸워야 할 가장 큰 적은 구글이 아니라, 사람들이 질문을 잘 못하는 것이다”라고 말했습니다. Aravind Srinivas는 왜 사람들이 렉스 프리드먼처럼 팟캐스트를 잘할 수 없는지에 대해 언급하며, 좋은 질문을 하는 데에는 기술이 필요하다고 설명합니다. 모든 사람에게 호기심은 있지만, 그 호기심을 잘 표현된 질문으로 바꾸는 능력은 모든 이가 갖추지 못한 것입니다. 호기심을 질문으로 정제하는 데는 깊은 사고가 필요하며, 그 질문을 AI에 잘 전달할 수 있도록 만드는 것 또한 기술이 요구됩니다. 

렉스 프리드먼은 질문의 순서가 중요하다고 강조했으며, Aravind Srinivas는 구글에서 영감을 받아 Perplexity에 사용자가 첫 질문을 쉽게 할 수 있도록 돕고, 흥미로운 질문을 제안하는 기능을 반영했다고 밝혔습니다. 구글은 사용자가 자주 묻는 질문이나 추천 질문을 자동 완성 바에서 제시하여 질문 시간을 최소화하고 사용자 의도를 정확하게 예측하려고 합니다.

제품이 너무 단순하면, 이게 다일까?

신규 사용자를 늘리면서 기존 사용자를 유지하는 것은 매우 어려운 과제입니다. 한 노트 앱은 파워 유저를 위한 기능을 계속 추가하다가, 결국 새로운 사용자들이 제품을 이해하지 못하게 되는 상황에 직면했습니다. 페이스북의 초기 데이터 과학자 중 한 명은 새로운 사용자들을 위한 기능 출시가 기존 사용자보다 더 중요하다고 언급한 바 있습니다. 이는 하루 종일 논의할 수 있는 주제이며, 이 때문에 제품 디자인과 성장은 결코 쉬운 일이 아닙니다.

제품 개발자에게 가장 큰 도전 중 하나는 제품에 대해 혼란을 느끼는 사용자들입니다. 이들은 좌절하지만 그 신호는 미약하거나 없으며, 몇 가지 시도만 해보고 제품을 떠나기 때문에 무슨 일이 일어났는지 파악하기 어렵습니다. 모든 제품은 이러한 침묵하는 사용자가 다시 제품으로 돌아올 가능성을 높이는 지표를 찾아야 합니다. 예를 들어, 페이스북은 가입 시 친구가 많을수록 페이스북에 머무를 가능성이 높다는 점을 발견했고, 우버는 성공적으로 탑승한 횟수를 중요한 지표로 삼았습니다.

Aravind Srinivas는 Perplexity의 경우, 사용자를 만족시킨 쿼리의 수가 중요한 지표라고 말했습니다. 이는 제품이 빠르고 정확하며, 답변이 쉽게 읽혀야 한다는 것을 의미합니다.

Jeff Bezos가 제공한 영감

명확한 사고의 중요성

Aravind Srinivas는 Jeff Bezos를 통해 명확한 사고의 중요성을 이해했다고 밝혔습니다. 그는 스타트업에서는 문서를 많이 작성하지 않으려고 하지만, 본인이 명확한 사고를 가지기 위해 가끔 전략 문서를 작성하는 것은 중요하다고 언급했습니다. (다음 6개월 동안 우리가 무엇을 할지, 왜 그것을 하는지, 그리고 우리의 포지셔닝은 무엇인지). 또한 회의가 더 효율적이 될 수 있는 이유는 내가 회의에서 무엇을 얻고자 하는지 명확히 알고 있을 때 잘 진행될 수 있다고 했습니다.

사용자에 대한 집착

“당신은 인터넷 회사인가요?” Jeff Bezos는 “인터넷이든 아니든 중요하지 않습니다. 중요한 것은 고객입니다.”

Aravind Srinivas는 “perplexity는 래퍼(wrapper)인가요, 아니면 독자적인 모델을 구축하나요?“라는 질문을 받을 때 Jeff Bezos와 유사하게 답변을 한다고 합니다. “네, 우리는 둘 다 합니다. 하지만 중요한 것은 그것이 아닙니다. 중요한 것은 답변이 효과적이고, 빠르고, 정확하며, 읽기 쉽고, 제품이 잘 작동하는 것입니다. AI가 부모님 세대까지 사용하게 되는 그런 널리 퍼진 기술이 되려면, 사람들은 그 제품이 어떤 모델을 사용하고 있는지조차 신경 쓰지 않게 될 때 가능하다고 생각합니다.”

Elon Musk가 제공한 영감

Aravind Srinivas는 모든 비즈니스에서 가장 어려운 것은 유통이라 밝히며, 일론 머스크가 이를 테슬라를 통해 이뤘다고 밝혔습니다.

일론 머스크는 그의 첫 번째 회사인 Zip2에서 그는 구글 맵과 같은 것을 만들려고 했습니다. 하지만 결국 그 회사는 자사의 기술을 다른 사람들의 사이트에 제공하는 방식으로 계약을 체결했고, 그 결과 사용자와의 직접적인 관계를 잃어버렸습니다. 비즈니스 관점에서는 이익을 내야 하고, 사람들이 돈을 지불하지만, Tesla에서는 그렇게 하지 않았습니다. 그는 실제로 딜러나 다른 경로를 거치지 않았습니다. 대신 사용자와의 직접적인 관계를 형성했습니다. 이는 대중과 접점이 줄어준다는 리스크도 있지만 일론 머스크는 놀랍게도 직접 판매를 해냈습니다. 

이밖에 일론 머스크가 강력한 의지, 원칙적 사고, 주인의식을 바탕으로 매우 디테일한 업무(오토바일럿의 annotation 작업 실무)까지 직접 함으로써  어려운 병목 현상을 어떻게 돌파할지 그리고 시스템을 어떻게 단순화할지를 파악할 수 있게 된다고 했습니다.

젠슨 황의 리더십과 혁신에 대한 통찰

나는 1대 1 회의를 거의 하지 않습니다. 시스템 전반적으로 정보를 얻고 싶기 때문에 60명의 직접 보고자들과 함께 모여서 모든 지식을 한 번에 얻고 점들을 연결합니다. 이렇게 하면 훨씬 효율적입니다.

젠슨 황의 리더십 스타일은 세부 사항에 대한 철저한 이해와 시스템의 지속적인 개선에 대한 집착에서 두드러집니다. 그는 모든 정보를 한 번에 얻기 위해 1대 1 회의 대신 60명의 직접 보고자들과 함께 모여 회의를 진행하며, 이를 통해 더 효율적으로 결정을 내릴 수 있는 방법을 찾습니다. 이러한 방식은 기존의 지혜를 의심하고, 새로운 방법으로 일을 수행하려는 그의 독창성을 반영합니다.

젠슨 황은 차세대 기술을 끊임없이 제공하며, B-100 칩셋이 H-100에 비해 30배 더 효율적일 것이라는 점을 강조합니다. 이는 단순한 성능 향상을 넘어선, 혁신적 변화를 예고하는 것입니다. 젠슨 황은 단기적인 계획을 넘어서 10년, 20년, 심지어 30년 후를 내다보며 기술 개발에 임하고 있습니다. 그는 이러한 장기적 비전 덕분에 NVIDIA의 성공을 이끌고 있으며, AI와 컴퓨팅의 미래를 주도할 준비를 하고 있습니다.

어떻게 성공을 유지하면서도 열심히 일하십니까?

Aravind Srinivas는 젠슨 황을 만날 기회가 있었고, “어떻게 성공을 유지하면서도 열심히 일하십니까?“라고 질문을 했습니다. 이에 대해 젠슨 황은 “사실 나는 사업이 망할까 봐 매우 두렵습니다. 매일 아침 땀을 흘리며 일어나서 무슨 일이 잘못될지를 고민합니다.“라고 답했습니다. 하드웨어은 최소한 2년 전에 계획을 세워야 하는데, 한 세대의 아키텍처에서 실수를 하면 큰 손실로 이어질 수 있는 분야이기 때문에, 젠슨 황은 항상 세심한 주의를 기울이고 있다고 밝혔습니다(추진력, 두려움, 세부 사항에 대한 집착).

마크 저커버그와 오픈 소스에 대한 리더십

빠르게 움직이고 기존 질서를 파괴하라.

마크 저커버그는 빠르게 움직여 혁신을 이루려는 집착으로 잘 알려져 있으며, 오픈 소스 AI 모델을 선도하는 역할을 하고 있습니다. 저커버그는 Llama-3-70B와 같은 AI 모델(GPT-4와 거의 유사한 수준의 모델)을 오픈 소스로 공개함으로써 AI의 발전을 독점하려는 몇몇 기업에 대한 대안적 접근을 제공합니다. 이러한 움직임은 AI 연구의 투명성을 높이고, 더 많은 플레이어가 AI 모델을 개발할 수 있는 기회를 제공합니다.

저커버그의 리더십은 단순히 기업의 이익을 넘어선, AI 기술의 민주화에 기여하고 있습니다. 그는 AI 기술이 몇몇 대기업에 의해 독점되는 대신, 더 많은 사람들이 접근할 수 있도록 함으로써 혁신을 촉진하고 있습니다.

얀 르쿤의 통찰과 자가 지도 학습의 중요성

얀 르쿤은 자가 지도 학습과 에너지 기반 모델을 통해 AI 연구에 큰 기여를 해왔으며, 많은 후학들에게도 영향을 미쳤습니다(DeepMind의 CTO인 Koray, OpenAI에서 DALL-E를 발명한 Aditya Ramesh, OpenAI의 공동 창립자 Wojciech Zaremba). 

강화 학습은 단지 케이크 위의 체리일 뿐이다(RL is just the cherry on the cake.)

그는 2016년에 강화 학습(RL)이 AI의 미래가 될 것이라는 대중의 생각에 반대하며, 대부분의 지능은 자가 지도 학습에 기반해야 한다고 주장했습니다. 그의 이러한 통찰은 현재의 AI 모델 개발에 큰 영향을 미쳤습니다.

자기 회귀 모델은 한계에 다다를 수 있다(autoregressive models might be a dead end)

얀 르쿤은 현재 자기 회귀 모델의 한계에 대해 논의하며, AI 시스템이 원시 입력 공간이 아닌 더 추상적인 표현에서 추론을 수행해야 한다고 주장합니다. 이는 AI 시스템이 더 효율적이고 강력하게 작동할 수 있는 가능성을 열어줍니다. Aravind Srinivas는 얀 르쿤이 주장하는 것이 아마 맞을 것이라고 힘을 실어주며 추상적인 표현(abstract representation)에서 추론을 한다면 훨씬 더 효율적일 수 있다고 의견을 밝혓습니다.

만약 어떤 것이 위험하다고 주장한다면, 더 많은 사람들이 그것을 살펴보는 것이 좋지 않겠습니까?

얀 르쿤은 또한 AI 안전성을 유지하는 방법으로 오픈 소스를 강조합니다. 오픈 소스를 통해 더 많은 사람들이 AI 시스템을 검토하고, 그 사용 가능성과 잠재적 위험을 평가할 수 있기 때문에, AI 기술의 안전성을 높일 수 있다는 것입니다. 그는 AI 기술의 투명성과 협력적 발전이 AI 안전성을 확보하는 데 필수적이라고 믿고 있습니다. Aravind Srinivas 역시 오픈 소스를 통해 시스템이 어떻게 오용될 수 있는지 더 빠르게 파악하고, 그것에 대한 적절한 보호 장치를 마련할 수 있다고 말했습니다.

어떻게 해야 좋은 프로덕트를 만들까

“호랑이는 죽어서 가죽을 남기고, 방은 혼자서 수익을 남깁니다. 비어 있는 방, 월 15 만원의 수익으로 채우세요.”

나름 만들어본, 새로운 프로덕트 카피입니다.

6월 말의 피드백

6월 말 저는 디스콰이엇에 ‘방을 대신 확인해주는 체크홈’ 서비스에 대해 조언을 구했습니다. 디스콰이엇 유저분들의 촌철살인 같은 솔직한 조언을 들었습니다. 심란한 마음으로 집 밖을 나서니, 태양에 바짝 달궈진 거리가 하루 종일 받은 열기를 그대로 토해내는 거 같았습니.

열정은 빈혈증세처럼 느껴지고, 꿈도 약간 따분하게 여겨집니다. 아마 대략 몇 개월 간 연속된 실패와 능력 부족으로 벽을 느낀걸지도 모르겠습니다.

프로덕트에 대해 조언을 구하고싶습니다. | Disquiet*

방황기와 극복

이후 며칠 동안 책을 읽으며 알베르 카뮈의 철학에 빠졌습니다. 『반항하는 인간』, 『시지프 신화』, 『이방인』 등 책을 읽으며, 보여주는 문체의 절묘함에 놀랐습니다. 아직 시작도 못한 창업이란 이상과 현실의 괴리감으로 포기하고 싶은 마음이 많았던 거 같습니다.

“산정(山頂)을 향한 투쟁 그 자체만으로도 한 인간의 마음을 가득 채우기에 행복하다. 우리는 시지프가 행복하다고 상상하여야 한다.”

다들 아시다시피, 시즈프 신화의 마지막 문장입니다. 사실 성공과 이상보단, 제가 도전하고 조언을 구하던 과정과 투쟁을 통한 성장을 아름답게 바라보고, 그 이외는 부수적인 거란 생각이 들었습니다. 새로운 투쟁을 위해 다른 제품을 개발하기로 시작하였습니다. 새로운 아이디어는 먼곳에 있지 않았습니다.

아이디어는 에브리타임을 보며 떠오르게 되었습니다. 가끔 살고 있던 방을 ‘양도’한다는 분들을 보며, 이걸 정리하고 홍보해주는 플랫폼이 있으면 좋겠다는 아이디어였습니다. 특히, 미국에도 Sublet이라는 양도 개념이 있단걸 알고 있었기에 기획을 하고 바로 개발하였습니다. 그렇게 하여 지금 개발이 완료되었지만, 슬프게도 문제가 하나 있었습니다.

다시 문제와 고민

“이 사이트가 당근 부동산과 뭐가 다르지?”

그리고 신뢰는 어떻게 주고, 고객에게 무슨 가치를 주는건지 헷갈리기 시작했습니다. 알맹이가 없는 제품을 만든 느낌이었습니다. 다시 미궁에 빠진 저는 팀원과 고민했습니다.

"호랑이는 죽어서 가죽을 남기고, 방은 혼자서 수익을 남깁니다. 비운 방 월 15만원 수익으로 채우세요. “

아직 고민이 해결이 되진 않았지만, 최근에 나온 당장 할일은 결정했습니다. 즉, 지금은 이게 옳다 생각하는 방향으로 잡았습니다. 몇 억 혹은 몇 천만원이 오가는 하는 거래가 아닌, 가볍게 사회초년생이나 디지털 노마드 분들을 고객으로 하여 방 양도 직거래 커뮤니티를 진행하기로 했습니다.

그리고 당장 추가적인 기능은 아래와 같습니다.

• 실시간 방 가용성 확인: 사용자들이 방을 일 단위로 유연하게 거래할 수 있어, 디지털 노마드, 출장자, 단기 거주자들에게 최적의 선택을 제공. 이를 통해 특정 기간 동안 방을 양도하여 경제적인 부담을 줄임.

• 자동 가격 조정 시스템: 방 소유자가 특정 기간 동안의 수요와 공급에 따라 가격을 자동으로 조정할 수 있는 기능을 추가하여 최적의 가격 설정을 지원.

다른 직거래 플랫폼은 몇개월을 거래한다면, 저희는 일 단위로 거래할 수 있도록, 실시간 방의 가용성을 확일 할 수 있도록 시스템을 구축하기로 했습니다. 그리고 직거래이기에 거래에 수수료가 발생하지 않다는 점, 빠르게 방을 올릴수 있는 커뮤니티 구조라는 점을 강조했습니다.

사실 다른 플랫폼에도 흔히 볼 수 있기에 해결책은 아닙니다. 하지만 당장 내일 할 일이 생겼고, 좀 더 오래 신중히 고민해보기로 했습니다.

처음부터 완벽한 아이디어는 없듯이, 개발해가며 추가적인 아이덴티티를 구축하고 바꾸기로 했습니다. 일단 지금 당장은 커뮤니티 구축을 중점으로 개발하고 있습니다. 다른 좋은 아이디어 있다면 언제든지 환영입니다.

결론

“이성으로 비관하되 의지로 낙관하라”

어릴때부터 좋아하던 안토니오 그람시의 어록입니다. 솔직하게, 저는 이 제품이 실패할 확률이 높지만, 성공할수 있다고도 믿습니다.

지금 생각해 보면 인생의 미래에 대한 우려가 줄곧 저를 사로잡고 눈을 현혹시켜 현실을 보지 못했습니다. 현실은 무자비했지만, 저는 늘 낭만적인 성공을 꿈꾸며 그림 같은 삶이 가득한 미래를 보았습니다. 제가 생각했던 것은 하나의 이상(理想)이었습니다. 보잘것 없고 평범하고 낡아빠진 것임에 틀림없었지만, 이상은 이상이었습니다. 그 이상을 향한 마음 덕분에 투쟁을 위한 동기를 얻었습니다.

아직 MVP지만, 제 제품이 나아질 때마다 성과가 있을 때마다 디스콰이엇에 메이커로그를 남기겠습니다. 얼굴 모르는 제 의견을 들어주고, 피드백 주시는 분들께 정말 감사합니다!

• 만약 현재 방을 비우는 기간이 길어 하루라도 양도하여 수익을 내고싶다면 언제나 ithomes.kr로 찾아와주세요 ㅎㅎ. 지금은 보잘것 없더라도, 발전해나가겠습니다.

💛 Stop Hello, Do YELL:O! 1년동안 알차게 YELL:O 하기

안녕하세요. 이상주의를 꿈꾸는 정채은이라고 합니다!

디스콰이엇 구경은 여러번 해봤지만, 직접 메이커로그를 남기는 것은 처음이네요.

반갑습니다! 저는 iOS 개발과 콘텐츠 마케팅, 그리고 이것저것 관심 있는 것이라면 다 해보는 정채은이라고 합니다. 🙋🏻‍♀️

저는 약 2년 전부터 IT업계에 관심을 갖기 시작하면서 iOS 개발을 배우고, 동아리에서 다양한 경험을 쌓아왔는데요, 오늘은 그 중 가장 애정 넘치도록 작업한 YELL:O라는 프로덕트에 대한 메이커로그를 남겨보려고 해요.

YELL:O가 뭔데?

우선 YELL:O와 저의 만남에 대해서 먼저 말해보고 싶어요. 저는 약 1년 전, 국내 최대 IT벤처 창업 동아리 SOPT에서 YELL:O를 만나게 되었어요. 매 방학마다 5주간 진행하는 중장기 해커톤 프로젝트 ‘앱잼’의 기획경선에서 저는 YELL:O의 발표를 듣고 프로덕트의 매력에 푹 빠지게 되었어요. YELL:O는 미국의 GAS를 벤치마킹한 익명 쪽지 SNS로, 누가 보냈는지 알 수 없는 빈칸 쪽지를 주고 받는 프로덕트예요. 옐로에 처음 눈길이 가게 되었던 것은 바로 ‘내가 유저일 수 있다’라는 포인트였는데요, 아무래도 메이커가 유저가 될 수 있다면 다양한 방향으로 기획을 할 수 있을 것이라고 생각했어요. 그렇다보니 아이디어를 들었을 때 ‘오! 이런 기능도 있으면 좋겠다!’ 하는 생각들도 많이 들었구요.

그렇게 YELL:O와의 만남이 시작됩니다!

YELL:O의 탄생

14명으로 이뤄진 다소 적지 않은 팀원들과 함께 프로덕트를 만들어 나가기 시작했어요. 첫 회의는 신촌의 한 회의실에서 진행되었습니다. 당시 사진을 찾아보니, ‘어떻게 돈을 벌 것인가’에 대한 고민을 다같이 했더라구요! 그때부터 옐로, 심상치 않다!라고 생각했습니다.

거듭되는 회의와, 지속적으로 진행한 데일리 스크럼, 각 파트별로 논의를 하는 시간도 많아졌어요. 저는 iOS 파트 리드로서 기능을 어떻게 구현할 것인지, 분배는 어떻게 할 것인지 등에 대해서도 많이 고민했던 것 같습니다. 저희 파트원들의 실력이 뛰어났기 때문에, 그런 걱정은 당연히 없었지만, 실력에 대한 고민만 있을 줄 알았던 리드 자리는 나름대로 팀 매니징에 대한 생각을 더 많이 하게 되는 자리더라구요. 리딩 능력에 대한 생각을 참 많이 했던 시기였습니다.

저는 원체 회의에서 많은 의견을 내는 사람인데, 옐로 회의에서는 더 적극적으로 의견을 냈던 것 같아요. 그 당시에는 잘 하고 싶었던 마음과 유저로서 생각해 볼 포인트가 많았기 때문이라고 생각했는데, 지금 생각해보면 프로덕트에 대한 오너십이 가득했던 것 같습니다. 팀 리더가 저희에게 ‘우리의 프로덕트’라는 인식을 정말 많이 심어줬거든요! 이런 리딩 속에서 더 적극적으로 힘을 쏟을 수 있었던 것 같습니다.

‘앱잼’ 특성상 마지막 2주는 합숙을 하면서 진행하는 경우가 많아요. 저희 옐로팀도 2주간의 합숙을 진행했습니다. 24시간을 다함께 지내다보니 가족이 되더라구요. 함께 사니 효율도 높아지고, 이슈가 생겼을 때 바로바로 대응할 수 있다는 점이 합숙 협업의 엄청난 장점이었습니다.

엄청난 속도로 개발을 끝내고, 앱스토어와 플레이스토어 승인까지! 모두 5주 안에 해낸 일이었습니다. 당연히 MVP 수준이었지만, 성공적인 데모데이를 보내고, ‘앱잼’에서 대상까지 수상할 수 있었습니다.

그러나 YELL:O는 이제 시작.

팀 옐로가 언제나 습관처럼 하던 말이 있어요. ‘옐로는 이제 시작’

저희는 앱잼에서 끝나는 것이 아니라, 2차 스프린트를 시작하기로 합니다. 2주 간의 합숙에서 너무 좋은 추억과 좋은 효율을 느꼈어서 2차 스프린트도 일주일간의 합숙을 진행합니다. 핵심적인 결제와 알림 등의 기능 개발을 하였고, 마케팅 방식에 대한 고민도 시작하게 됩니다.

2차 스프린트 이후, 본격적인 마케팅이 시작됩니다. 정말 다양한 것을 시도해 봤는데요, 축제 부스 신청, 각종 대학교 부스, 인형탈 쓰고 돌아다니기, 전단지 붙이기, 도서관에 쪽지 돌리기 등등… 지원금과 사무실까지도 받게 되어서 지속적인 마케팅 회의를 진행했어요.

사실은, 이때 많은 생각이 들었습니다. ‘메이커인데 이렇게 마케팅을?’ 저도 스스로에게 의문을 가졌지만, 주변의 개발자 친구들에게도 많은 질문을 받았어요. 이렇게까지 한다고? 팀 모두 여러 혼란이 있었지만, 결국 우리는 ‘우리의 프로덕트’를 만들고 있기 때문에 모두가 계속해서 마케팅에 힘을 쏟게 되었습니다. 되돌아보니, 이건 결국 우리의 오너십이더라구요!

이렇게 다양한 마케팅을 시도했으나, 원하는 만큼의 데이터가 나오지 않고 있었습니다. 어쩌면 모두가 지쳐 회의감을 느끼고 있었는데요…

인스타그램 바이럴의 힘

어느 날, 옐로 공식 계정에 업로드한 릴스 하나가 바이럴을 타게 됩니다. 무려 1.9M의 조회수! 내용은 옐로를 통해서 연애에 성공했다는 메신저 형태의 릴스였는데요, 이 릴스가 바이럴을 타며 당시 소셜 차트 15위까지 올라가게 됩니다. 기존까지는 대학생 위주로 타겟하던 방식을 릴스 바이럴이 중고등학생에게 타, 타겟을 바꾸게 되었고, 심지어는 ‘초등학생도 옐로 쓰게 해주세요’ 라는 댓글까지 받게 되었습니다.

앞이 보이지 않았던 팀 옐로에게 어느날 갑자기 바이럴이 찾아와주며, 다시 힘을 얻게 되었어요. 지속적으로 인스타그램을 통한 마케팅을 진행했고, 특히 릴스 TF팀을 꾸려 계속해서 릴스를 제작했답니다.

그리고 지금

옐로는 이제 플레이스토어 1만회, 앱스토어 2만회 다운로드로 총 3만회 이상의 다운로드를 기록했어요. 지속적인 마케팅이 있었기 때문에 1년 간 3만회라는 결과를 얻을 수 있었습니다. 사실 아주 큰 숫자는 아니지만, 그 숫자 속에서 다양한 경험을 했기 때문에 우리에게는 유의미한 숫자라고 생각합니다.

옐로는 이제 1년 간 진행했던 정기회의를 멈추기로 했어요. 창업에 도전했지만, 쉽지 않다는 것을 느꼈고, 그 대신 창업 정신을 길러줄 수 있었던 아름다운 기회였습니다. 심심하면 릴스 올리자! 심심하면 마케팅 하자! 라고 할 정도로 여전히 우리는 옐로를 사랑하고 옐로에 대한 오너십이 가득해요.

저는 프로젝트 팀원으로 임하면서 할 수 있는 가장 귀한 경험을 얻은 것 같아 아쉽지 않습니다. 사실은 급하게 코드를 작성했던 감이 있어서 처음부터 다시 해보고 싶다는 생각을 가끔 하기도 합니다. 그럴 정도로 옐로는 저에게 너무 소중한 프로덕트예요. 지금까지의 옐로와 앞으로의 옐로를 응원해 주세요! 감사합니다.

Stop Hello, Do YELL:O!

YELL:O를 다운받고 싶다면?

우리가 인공지능을 위한 검색엔진을 만든 이유

안녕하세요. 2년째 스타트업에 도전하고 있는 개발자 이동호입니다.

랭그래프가 무엇인가?

2달 전에 랭체인을 공부할 수 있는 기회를 얻었습니다. 항상 ‘공부해야지~공부해야지~’ 하다가 시간이 나서 이때다 싶어 바로 Docs를 키고 튜토리얼을 따라하며 공부했지요. 이때 전 까지만 해도 랭체인에서 지원하는 RAG, 대화기록 보존 같은 기능들을 일일히 코드로 짜며 서비스를 구축했지만 랭체인을 사용하면 매우 단순한 코드를 사용하여 이 모든 복잡한 것들이 저절로 되는 것을 보며 정말 신기하고 한편으로는 미리 공부하지 못한 것이 후회됐어요.

하지만 랭체인보다도 Docs에 조그맣게 나와있는 랭그래프의 튜토리얼을 보고 저는 완전히 매료됐습니다. 사실 랭체인의 모든 기능들은 조금만 노가다 하면 랭체인을 사용하지 않고도 구현할 수 있지만 랭그래프의 개념과 구현은 사실상 처음 보는 것이였기 때문입니다.

“chatGPT와 같은 추론 엔진이 하나의 노드가 되어 행동을 수행할 수 있는 에이전트끼리 그래프의 형식으로 맞물려 유저가 원하는 행동이 이루어질 때까지 추론을 반복한다”. 한번의 추론으로 끝나는 랭체인과 달리 도구를 몇 번이고 사용해서 필요한 데이터와 답변을 얻어내는 랭그래프는 정말 신기했습니다. 튜토리얼을 따라하며 LLM이 원하는 답을 알아낼 때까지 검색어를 변경해가며 검색을 수행하는 것을 관찰하니 ‘이거지’ 하는 쾌감도 들었던 것 같습니다.

허나 랭그래프의 튜토리얼을 따라하며 거슬리는 것이 단 한가지 있었습니다.

Tavily가 왜 거슬렸나

튜토리얼을 따라하다 보면 Tavily라는 해외의 검색 엔진을 활용해 LLM에게 인터넷에 접근해 뉴스, 정보를 검색할 수 있는 기능을 부여합니다. 사용자의 질문을 답변하기 위해 외부의 정보가 필요하면 인터넷에 검색하고 결과를 바탕으로 대답을 생성하는 그래프를 구현합니다.

튜토리얼을 따라하다 보면 중간에 “샌프란시스코의 날씨”를 묻는 코드가 나옵니다. 실행하니 Tavily를 통해 검색하고, 꽤 괜찮은 데이터를 공급받아 LLM이 적절한 대답을 생성해 냅니다. 하지만 저는 한국인이기 때문에 당연히 한국의 날씨를 물어봤습니다. 잘 나올 것이라는 저의 예상과 반대로 Tavily는 미국에서 시작된 바람에 대한 정보를 계속 주는 겁니다. 당연히 LLM의 답변도 질문과 딴판인 이상한 답변이였습니다.

이제 정말로 어떤 문제가 있을 것이라고 생각한 저는 한국의 대표적인 작가, ‘한강’에 대해서 물어봤습니다. 물론 이름이 한국의 하천인 한강과 겹쳐서 이상한 결과가 나올 수도 있다고 예상했지만 실제로 답변이 그렇게 나오는 것을 보니 조금 충격적이였습니다.

한국형 AI를 위한 검색엔진, 다봄 검색 API

Tavily라는 검색 서비스에 어떤 문제가 있는지 찾아보니 주로 영어권의 스타트업을 타겟팅 하기 때문에 검색의 기반이 되는 데이터를 모두 해외 사이트에서 제공받는 것이 문제였습니다.

예를 들어, 현재 뉴스에 대해서 검색하면 주로 CNN과 같은 미국의 대형 뉴스 회사의 기사들이 나옵니다.

따라서 Tavily를 한국의 스타트업이 적용하기에는 무리가 있을 것이라 판단해 한국을 위한 AI용 검색엔진, 다봄 검색 API를 만들게 되었습니다.

다봄 검색 API는 네이버 뉴스, 네이버 웹 검색 및 블로그, 한국 기상청과 같은 ‘한국형’ 소스들을 기반으로 검색을 실행하고 이에 맞는 결과를 제공합니다. 위의 소스들을 포함해 네이버 스토어, 한국 경제, 위키피디아와 같은 매우 다양한 소스들에게 검색을 실행하고 유저의 의도에 알맞는 정보들만 추려서 유용한 정보 순으로 제공해 줍니다.

다봄 검색 API를 사용해 위 문제가 발생한 튜토리얼을 테스트 해봤는데 결과는 매우 성공적이였습니다. 서울의 날씨는 불구하고 오늘의 뉴스, 경제 정보들 모두 한국에 맞춰서 제공하니 답변의 정확도가 배는 증가했습니다.

아래는 위의 ‘작가 한강’에 대한 질문을 다봄 검색 API를 Tavily 대신 사용해 물어본 것입니다.

다봄을 어떻게 사용할까?

다봄 검색 API를 만들며 가장 주의를 기울인 것이 바로 ‘사용의 편의성’입니다. 랭그래프, 랭체인용 플러그인을 지원해서 코드 한 줄만 추가하면 다봄을 사용할 수 있게 하고 이미 Tavily를 사용하는 분들은 도구의 이름만 바꾸면 사용할 수 있게 말입니다.

처음 사용하시는 분들을 위해서 저희가 열심히 읽기 쉽게 Docs를 적어봤으니 구경 하시길 바랍니다!

다봄의 미래

네이버 뉴스, 기상청, 위키피디아를 비롯해 많은 도구를 사용해 검색을 실행한다는 점을 말씀드렸지만 저희는 아직 더 많은 도구들이 들어올 자리들이 남았다고 생각합니다.

예를 들어 맛집에 대한 정보를 제공해주는 도구, 한국의 행사들에 대한 정보를 공급해주는 도구 등 다봄을 사용한 챗봇이 유저를 만족시키는 답변을 생성하기 까지 아직 많이 남았을 겁니다.

따라서 저희는 어제 (8/10) 디스콰이엇에 처음 출시한 만큼 유저분들께서 어떤 검색용 도구가 추가되면 좋을지에 관한 의견을 들어보고 이에 해당하는 도구들을 하나 둘 씩 추가해 나갈 계획입니다.

그럼 긴 글 읽어 주셔서 감사하며 다봄을 한번 구경하시길 바랍니다 😀

https://dabomai.com

오늘의 스몰스텝 237 / 755

• 경제활동 중 버스 이동시간 / 식사시간 을 조금 쪼개니 하루 2~3.5시간 정도가 나왔습니다

• 이 시간을 활용하여 언어 기본기를 다시 학습할 수 있었습니다

  • 저는 트래픽 핸들링을 이유로 php -> 자바로 전환한 회사들의 기술블로그 내용을 참고하여

  • 자바 특징 / 변수 / 리터럴 / 연산자 / 조건문 / 반복문 / 스코프 /Scanner / 배열 / 메서드 오버로딩

  • 클래스 / 생성자 / 상속 / 접근제어자 / 캡슐화 / 메모리 구조 / static / 스택과 힙 / 정적 팩토리 / 상수 / 오버라이딩 / super / 다형성 / 다운 캐스팅 / 추상 클래스 / 인터페이스 / 설계

  • Object 클래스 사용법 / OCP 응용 / 가변과 불변객체 사용법 / String 클래스 / 메서드 체이닝 / 래퍼 클래스 / System 클래스 / Math, Random 클래스 / 열거형 / 날짜와 시간 / 중첩 클래스와 내부 클래스 / 예외 처리 / 제네릭 / 컬렉션

  • 등을 기준으로 언어 기본기등을 학습했습니다

• 그리고 동시에 다음 액션에 사용될 현금 130만원을 확보했습니다

• 디스콰이엇 게시글이 누락되는 경우가 최근 종종 있는 것 같습니다

  • 12시가 넘지 않도록 좀 더 주의하겠습니다

스타트업 B2B 영업 - B2B 20년의 경험(=강의 자료) 퍼 가세요

안녕하세요.

디스콰이엇을 매우 좋아하고, 디스콰이엇의 모든 도전하시는 분들을 응원합니다.

문과 출신인 제가 디콰에서 많은 도움을 받았습니다.

그런데 제가 드릴 수 있는 게 별로 없어서 작년 12월부터 B2B 영업스쿨 - 초기고객사 100개 만들기라는 강의를 시작했고 지금까지 해오고 있습니다.

그리고 지금은 여러 스타트업 대표님들께 B2B 영업에 대한 멘토링도 해드리고 있습니다.

다만 저도 요즘은 제가 따로 하는 일이 있어서 이러한 멘토링이 쉽지는 않아졌습니다.

B2C 플랫폼이 유행을 하다가 어느 순간 SaaS가 흐름을 타기 시작했고, B2C에서 B2B로 시장을 선택하시는 분들이 많아졌습니다. 다만, 여러 가지 어려움을 겪고 계십니다.

이유는

• 스타트업 대표님이나 팀에 B2B 영업을 해 본 분들이 아예 안 계시거나 적습니다.

• B2B 영업을 경험해 보신 분들도 IT 영업을 경험해 보신 분들이 적습니다.

• 그렇기에 주로 대표님들이 B2B 영업을 하지만, B2B 영업을 가르쳐 주는 학원도 없고, 강의도 극도로 적습니다.

• 또한 특성상 B2B 영업이라는 게 매우 폭넓기 때문에 맞춤형 강의를 한다는 게 어렵습니다.

• 거기에다가 B2B 영업능력이라는 게 단기간에 능력치가 높아지지 않습니다. 시간이 필요합니다.

• IT Automation 에 B2B 영업의 효과를 기대하지만, B2B 영업은 Automation 은 불가능합니다. 효율화는 가능합니다.

그렇기 때문에 저도 강의도 하고, 멘토링도 하고, 컨설팅도 해 보면서 B2B 하시는 스타트업분들의 잘못된 길로 들어서는 것을 조금이나마 줄어드리도록 노력했습니다. 다만 아직 한참 부족합니다.

결론은 한 분씩 만나는 멘토링도 좋지만, 많은 분들에게는 역시나 자료로 승부하는 게 낫겠다였습니다.

제가 그 동안 강의에서 사용한 자료입니다. 무료이니 그냥 퍼가세요. 그리고 주변에 공유하셔도 좋습니다. 다만, 제가 문서능력, 디자인능력이 많이 떨어지니 이 점은 양해 바랍니다. 그리고 저를 겪은 분들은 아시겠지만, 저는 한 문장으로 30분 떠들 수 있습니다. 즉, 강의 자료의 글자 뒤에는 엄청난 이야기들이 많이 있습니다.

마지막으로 B2B 영업세계는 은밀한 게 너무 많습니다. 강의 자료에는 담을 수 없는 것들이 너무 많기에 강의 자료만 보시고 B2B 세계를 판단하지는 말아 주세요. 또한 저보다 훨씬 B2B에서 성과를 내시고, 대단하신 고수분들이 많이 계십니다. 다만 본인의 업에서 열심히 하실 뿐이기에 겉으로는 드러나지 않을 뿐입니다.

마지막으로 B2B는 강의에 담을 수 있는 것보다, 담지 못 하는 것들이 몇 배 이상 많습니다.

그럼 B2B 하시는 모든 스타트업 분들에게 좋은 결과 있기를 기대합니다.

2024 R&D 예산 70% 삭감, TIPS 지급 중단 강제 통보 중

R&D 예산 삭감 및 TIPS 지급 중단 내용이 사실로 확인되며 현재 많은 대표님들에게 메일로 관련 내용이 강제적으로 통보 되고 있습니다. 

TIPS / R&D지원 사업 삭감 현실이 됬습니다.

예전에 중기부에서 TIPS관련되어 사실무근이라는 공지가 이제는 내려가서 확인 할 수가 없는 상황입니다.

사실 무근이라는 운영기관의 말과는 다르게 이제는 현실이 됬습니다.

내년에 줄거다?

TIPS는 줄 수 있습니다

하지만 현재 일반 R&D지원사업의 경우 70%까지 연구비 삭감이 통보 됬습니다.

협의도 아니고 통보 되고 있는 상황에 왜 커뮤니티는 조용한 걸까요 ??

Hello unicorn은 정부 지원 사업을 위탁 받아 관리하기 때문에 너무 현실로서 다가옴은 물론 또한 헬로유니콘 기업 등록 회원만 볼 수 있는 프라이빗 APP 커뮤니티에 실제 메일 내용 및 통보 글들이 올라오고 있습니다.

헬로유니콘 ios app 커뮤니티에서 보기

헬로유니콘 안드로이드 app 커뮤니티에서 보기

자금은 줄었는데 연구 결과는 동일?

Hello Unicorn의 기업 정보 등록 회원들이 공유하는 커뮤니티에서 연구 지원 사업의 집행 비용이 최대 70%까지 강제 삭감되었다는 내용이 언급되었습니다. 이로 인해 많은 기업 대표님들이 어려움을 겪고 있으며, 삭감된 예산에도 불구하고 연구 결과물은 동일한 수준으로 입증해야 한다는 문제가 제기되고 있습니다.

결과적으로, 70%의 예산 삭감이 이루어졌다면, 이에 따른 연구 결과물의 기대치도 비례하여 조정되는 것이 합리적일 것입니다. 그러나 현재 상황에서는 예산 삭감에도 불구하고 연구 결과에 대한 기대치는 변함없이 유지되고 있다는게

말이 됩니까? 정부 ?

제가 월급 70% 삭감하고 직원들 동일하게 일시키면 노동청 가는데

양심이 없는 것 같다는 생각이 듭니다_ 너무 화가나서 … 죄송 합니다.

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116만 유튜버가 알려주는, "인스타"와 "유튜브" 알고리즘의 차이

안녕하세요, 8년차 유튜버이자, 116만 구독자를 보유한 코너입니다!

더 이상 판매를 위해 광고만 돌리는 시대는 지나갔어요. 이제, “자체 마케팅 채널”을 구축하는건 살아남기 위한 필수 선택이 됐습니다. 누구든 유튜브, 틱톡, 인스타그램 같은 세계 최고의 컨텐츠 플랫폼에 자기 채널을 만들 수 있는 세상입니다.

디스콰이엇에 계신 대표님들 역시 너무 관심 있는 영역일거구요. 그 중에서 숏폼에 관심이 가는 건 당연합니다. 롱폼에 비해 리소스는 10배 덜 드는데, 노출 효과는 오히려 더 높죠. 

문제는 이겁니다. 

인스타 릴스냐, 유튜브 쇼츠냐?

그 둘의 ‘알고리즘’은 어떻게 다르냐!?

오늘은 이 얘기를 해볼까 합니다! (제가 유튜브 고민 상담소를 운영하며 가장 많이 받은 질문이기도 하죠)

 오늘 내용을 미리 요약해서 말씀드리면,

1. 유튜브 쇼츠는 “절대적인 시청 시간” vs 인스타그램 릴스나 틱톡은 “시청 시간 / 총 영상 길이"의 비율

2. 그 이유? 유튜브 알고리즘은 시청 시간 중심 vs 인스타그램은 상호작용 중심 (특히 공유) 

3. 인스타 릴스를 만들때는 이렇게, 유튜브 쇼츠를 만들때는 이렇게 해보세요!

4. 유튜브에 대한 고민이 있으시다면 저한테 물어보세요!

입니다. 자세히 보고 싶으시다면 아래를 참고해보세요! 5분이면 다 읽습니다 :)

시청 시간 중심 vs 상호작용 중심

알고리즘 이해, “각 플랫폼이 지향하는 바”를 알아내면 끝입니다. 모든 컨텐츠 플랫폼의 목적은 하나입니다. “가능한 오래 체류”시키는게 그것이죠. 그들의 BM은 대부분 광고이고, 광고 수익은 유저의 평균 체류 시간이 길수록 늘어나니까요.

유튜브는 이 체류 시간을 늘리기 위해, “영상마다의 체류 시간을 길게” 만드는걸 중요시합니다. 당연하지요. 유튜브는 원래 롱폼 형식의 컨텐츠 플랫폼입니다. 영상마다 체류 시간이 길수록 유튜브에 오래 남을 확률이 높아집니다. 이에 따라 유튜브는 '절대적인 시청 시간 위주' 의 알고리즘으로 발전하였습니다. (그래서 저희가 코칭할때, 유튜브 스튜디오에서 '시청 지속 시간'을 가장 중점적으로 보라고 하는 거구요)

유튜브 쇼츠도 마찬가지입니다. 유튜브는 틱톡이 일으킨 숏폼 트렌드를 활용하곤 싶지만, 동영상 시청을 짧게 하고 이탈하는 유저를 만들고 싶진 않습니다. 따라서! 숏폼도 절대적인 시청 시간이 중요합니다. “시청 비율 (시청 시간 / 총 영상 길이)”나 "댓글이나 공유 같은 상호작용"보다 절대적인 시청 시간이 중요한 겁니다. (그래서 쇼츠가 끝난 후 다시 플레이될때까지 계속 보고 있는 유저가 많으면, 유튜브는 알고리즘적으로 더 높은 점수를 주는 거구용)

이건 인스타그램이나 틱톡처럼, “절대적인 시청 시간”보다는 “총 영상 길이 대비 시청 시간의 비율"을 중시하는 알고리즘과는 확연히 다릅니다. 이들의 알고리즘은 왜 이렇게 형성 됐을까요?

인스타그램은 유저간 상호작용 위주의 플랫폼입니다. 메타는 페이스북을 통해 이미 유저가 지인들과 좋아요/댓글/공유를 통해 소통하고, 이게 잘 이루어지는 유저일수록 체류시간이 길어짐을 데이터적으로 이미 확인했습니다. 즉, 인스타그램 알고리즘은 동영상 자체의 길이나 동영상에서 유저가 체류하는 것보다는, 그 영상을 보고 얼마나 상호작용을 많이 하는가에 훨씬 더 높은 점수를 부여합니다. 특히 “공유”를 좋아하죠. 빨리 상호작용해야하는데, 시청 시간이 길어서 무슨 소용이겠어요? 빠르게 영상을 다 보고 댓글을 달고, 내 친구들에게 공유를 하는 게 더 중요하겠죠!

예시로 보면 더 이해가 쉽습니다!

인스타그램이나 틱톡에서는 1분짜리 영상을 15초 본것보다, 15초짜리 영상을 10초 본게 시청 비율 적으로 보면 15%와 60%이므로, 오히려 후자가 더 노출에 유리합니다.

유튜브에선 다릅니다. 15초 길이의 쇼츠와 1분 길이의 쇼츠를 게시하는 경우, 시청 시간이 더 긴 동영상이 더 높은 순위를 차지합니다. 따라서 사람들이 15초 쇼츠의 13초(거의 100%)와 1분 클립의 30초(50%)를 시청했다면 시청 비율이 높은 전자보다, 시청 시간이 더 긴 후자가 더 많이 노출됩니다.

어떠세요? 이제 좀 감이 오시나요?

플랫폼에 따라 짧게 조언을 드려볼게요!

인스타 릴스를 만드신다면, 영상 길이에 너무 신경쓰지 마세요. 후킹 후킹 후킹의 연속으로 15초만 유저를 이끌고 가세요. 그 다음 캡션을 보게 만들고 댓글을 달고, 또 공유를 하게 만드는게 핵심입니다.

유튜브 쇼츠를 만드신다구요? 시청을 지속하게 만들어야 해요. 즉, “유튜브에 있는 수천억개의 영상 중 내 영상을 봐야 할 이유”를 만드는게 중요합니다. 후킹만으로는 쇼츠의 시청 시간을 30초 이상 확보하기 어렵습니다! 영상 자체의 전략이 필요해요.

꿀팁 하나를 드리자면, 쇼츠를 끝까지 보게 만드는 법 중 하나는

• 결과를 향한 과정을 보여주는거예요.

결과는 쇼츠 마지막에 나올테니, 과정 1단계를 보기 시작한 유저는 어쩔 수 없이 결과까지 보게 되겠죠. 왜냐구요? “이미 시간을 썼잖”아요!

참고로 말씀드리자면,

1. 유튜브든 인스타그램이든 알고리즘을 직접적으로 알려주지 않습니다. 이 내용은 저희 팀 자체적으로 진행한 데이터 분석과 여러 자료를 리서치한 결과입니다!

2. 시청 비율이라는 용어가 좀 헷갈리실 텐데요, 이건 저희 팀 내부에서 쓰는 용어로, "시청 시간을 전체 동영상 길이로 나눈 % 값" 입니다. 유튜브 데이터 스튜디오에서는 '평균 시청 지속 시간'라는 이름으로 표시하고 있는데, %라는 단위랑 잘 안맞는 번역 같아서 저희가 직관적으로 이름 정한 겁니다. 혼란 없으시길 바라요!

유튜브 너무 어렵다구요?

저희 오카방에 들어오세요! 어떤 질문이든 답변드립니다 :)

또 궁금한게 있으시다구요? 코너 팀의 유튜브 고민 상담소에 들어오세요! 뭐 사실 그냥 오픈카톡방이구요, 어떤 질문이든 하실 수 있습니다. 저희뿐만 아니라 고수 분들이 가득하고, 서로 나누기 좋아하는 분들입니다.

영상 링크 올리시고 ‘피드백 해주삼!’ 하셔도 야무지게 해드립니다.

그러니까 유튜브 궁금하시면 그냥 들어오셔서 물어볼거 물어보고, 다 했다 싶으면 나가셔도 됩니다. 유튜브 너무 어렵게 생각하지 마시고 일단 해보셔요~

오카방은 이 링크를 통해 들어오시면 되며, 비밀번호는 20261000 입니다!

좋은 하루 되세요~ 감사합니다 ㅎㅎ

위클리 디자인 챌린지 - 파리 올림픽

파리 올림픽 경기장들의 위치를 보여주는 UI를 새로 작업해 보았습니다.

"과연 사람들이 경기장을 찾는 데 경기장의 외관이 큰 의미가 있을까?"라는 의문으로 시작했고, 마침 기존 경기 일정을 보여주는 UI를 활용할 수 있을 것 같아서 이를 기반으로 만들었습니다.

Dribbble에 영문 버전도 하나 올렸는데, 다른 작업도 궁금하시다면 방문 부탁드립니다!

비전공자, 전문대졸...이었던 내가 지금은 풀스택개발자?!

안녕하세요! 😄

기쁜일이 있지만 어디에 자랑할 곳도 없고 아직 많이 부족해서 스스로 기록을 위해 적어보는 글입니다.

오늘 제 어플 중 하나인 냉털이 '렛플'에 소개되었습니다.

👇링크👇

아주 감회가 새롭네요...

제목에서 볼 수 있듯이 저는 비전공자에 전문대졸업자입니다.

게다가 국비지원교육을 이수한 후 바로 SI업계의 '개발'도 아닌 '운영'쪽으로 취업했습니다.

그래서 항상 개발에 대한 열망은 있었지만 현실의 벽에 부딪혀 포기를 반복했습니다. 🥹

그런데 지금은 벌써 두개의 어플을 출시한(장사는 잘 안되지만!) 개발자가 되었네요.

음, 사실을 밝히자면 냉털은 제 첫 번째 Flutter프로젝트입니다.

물론 아주 오래전 국비지원교육을 받을 때 안드로이드 어플을 출시 했던 경험은 있지만, 무용지물 수준이었습니다. 😓

그런데 이 첫 번째 프로젝트가 생각보다 주목을 받았네요.

사실 어플이 불안정해서 숨기고 싶었지만, 간혹 기업의 어플을 쓸때도 터지는 경우가 종종 있어서 그냥 용기를 내봤습니다.

불과 얼마 전 까지만 해도 어플을 출시한 것에 대해 주변에 알리는 것도 스스로 드러내는 것도 굉장히 꺼렸던 저였습니다.

내 스스로가 너무 부족하게 느껴지고 제대로 개발자로 근무한 이력도 없고...

하지만 어차피 세상 한 번 사는것 아니겠나 싶어서 스스로 독려하고 더 나아가기 위해 이런 구구절절 글을 적어보고 제 자신을 드러내봅니다. 🫠

지금까지 나름 열심히 해왔지만 아직 만족할 수 있는 성과가 없어서 계속 좌절의 구렁텅이에 끌려가고 있었습니다.

그래도 이런 일들을 통해서 무거운 기분을 환기하고 다시 앞으로 나아가고 싶습니다.

이런 저의 다짐을 적어놓고 싶고 관심도 좀 받고 싶어서 적어보는 글입니다ㅋㅋ

아무튼, 이 글을 읽으시는 분들은 어떠신가요?

여러분도 뚜렷한 성과없이 동굴속을 헤메는 기분을 느껴보신적이 있나요? 😭

있으시면 가볍게 공유해주셔도 좋을 것 같습니다.

여기까지 중구난방, 앞뒤없는 글을 읽는다고 고생많으셨습니다! 😄

한줄 요약 : 작성자 어플 렛플에 소개되었는데 말할 곳 없어서 주절거리는 글ㅋㅋ

비교하게 되는 이유는 내 삶을 살고 있지 못하기 때문이다. 내 삶을 못사는 이유는 양심적으로 살지 못하기 때문이다.

양심을 저버리면 불안해진다. 불안감에서 벗어나기 위해 즐거움을 쫒지만, 이내 지루해질 뿐이다.

양심대로 살지 못하는 이유는 불안감 때문이다. 불안이 많은 이유는 충분하지 않다고 느껴지기 때문이다.

무엇이 충분하지 않은가? 다른 사람이 중요하다고 생각하거나, 사회에서 그렇다고 말하는 모든 것이 여기에 해당된다.

그러나 이런 것들을 쫒다보면 양심을 저버리게 된다. 양심이란 무엇인가? 즐거움과 기쁨, 자유로움, 용서다. 한마디로 무조건적 사랑이라고 할 수 있다.

양심대로 사는 것이 가장 좋은 것임을 알아야 한다. 그래야 비교하지 않고 충분함을 느낄 수 있다.

API 설계 과정에서부터 성능 고민을 하다

오랜만에 프로젝트를 하며 고민한 내용을 다룬 글을 작성하였습니다.

Spring AI에 컨트리뷰트 경험을 제공해줬던 캡스톤 프로젝트를, 부트캠프에서 다시 처음부터 설계해보는 과정을 진행하고 있습니다.

바로 개발을 시작하기보다는 API와 DB 구조를 먼저 설계한 뒤 개발을 하기로 하였는데요, 그래서 그런지 API 설계를 하는 과정에서도 생각보다 많은 것을 배울 수 있었습니다.

고민한 점은 다음과 같았습니다.

- POST 응답 시 id 반환 vs 최대한 많은 데이터를 응답

- 파일 (사진) 업로드 성능 개선 고민 - PresignedURL을 이용한 이유

- AI를 호출하여 데이터를 분석/생성할 때 GET or POST에 대한 고민

- 조회 과정에서의 페이지네이션 방식으로 커서 기반 페이지네이션을 적용한 이유

- 삭제 처리를 soft delete로 한 이유

- 취소 요청 API 설계 및 Rate Limit에 대한 고민

API를 설계를 하며 성능적으로 고민해보는 과정에서 그동안 API를 설계할 때는 단순 구현만 생각하고 있었음을 알게 되었습니다. 다음 글로는 DB 설계를 했을 때 발생한 고민점에 대해서 공유하고자 합니다.

오늘의 스몰스텝 236 / 755

• 알바 그만하고 개발 좀 하고 싶습니다

• 아아아아

오늘의 스몰스텝 235 / 755

• 기본기를 계속 학습 중입니다

• 좋은 끝맺음을 목표로 아르바이트 인수인계 중입니다

생성형 AI와 창의성: 단편 소설 쓰기에서의 대규모 실증 연구 분석

최근 몇 년간 AI 기술의 발전은 창의적인 작업에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 특히 생성형 AI는 창작 과정에서 인간의 역할을 보완하고 지원할 수 있는 중요한 도구로 부상하고 있습니다. 이러한 변화 속에서, 생성형 AI가 실제로 창의성에 어떤 영향을 미치는지를 탐구하는 연구들이 점차 증가하고 있으며, 그 중 하나가 최근 발표된 대규모 실증 연구 Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content(https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adn5290)입니다.

이번 연구는 단편 소설 쓰기에서 생성형 AI가 작가들의 창의성에 미치는 영향을 실험적으로 분석한 첫 번째 시도 중 하나입니다. 이 글에서는 연구의 주요 결과와 이에 따른 인사이트를 살펴보고자 합니다.

연구 개요

연구진은 총 293명의 참가자를 모집하여 “청소년과 젊은 성인 관객에게 적합한” 8문장으로 된 단편 소설을 작성하도록 요청했습니다. 이들은 다음과 같이 세 그룹으로 나뉘었습니다:

1. 생성형 AI 미사용 그룹: AI의 도움 없이 독립적으로 이야기를 작성한 그룹.

2. GPT-4 아이디어 제공 그룹: GPT-4를 사용하여 이야기 시작을 위한 세 문장 아이디어를 제공받은 그룹.

3. GPT-4 다중 아이디어 제공 그룹: GPT-4를 통해 최대 다섯 가지의 다양한 아이디어를 제공받아 그 중에서 영감을 얻어 이야기를 작성한 그룹.

이후, 600명의 평가자들이 각 그룹의 이야기를 평가했으며, 연구진은 이야기들 간의 유사성을 분석하기 위해 OpenAI의 임베딩 API를 활용했습니다.

주요 발견

연구 결과, 생성형 AI의 사용이 작가들의 창의성에 다양한 방식으로 영향을 미친다는 점이 밝혀졌습니다.

1. 개별 창의성의 향상: 생성형 AI를 사용한 그룹의 이야기들은 참신성과 유용성에서 높은 평가를 받았습니다. 특히 덜 창의적인 작가들에게 더 큰 도움이 되었으며, 이는 AI가 제공하는 아이디어가 개인의 창작 과정을 촉진하는 역할을 한다는 것을 보여줍니다.

2. 평가의 균등화: 생성형 AI를 사용함으로써 작가들의 타고난 창의성에 따른 불균형이 해소되었습니다. 이는 AI가 작가들에게 일정 수준 이상의 창의적 출발점을 제공함으로써, 더 공정한 평가를 받을 수 있도록 도와준다는 것을 의미합니다.

3. 집단적 참신성의 위험: 비록 AI가 개별 창의성을 높이지만, 모든 이야기가 AI에 의해 영감을 받을 경우, 결과물들 간의 참신성이 줄어들 가능성이 있습니다. 이는 창작 과정에서 AI의 사용이 집단적 차원에서의 창의적 다양성을 감소시킬 수 있다는 우려를 제기합니다.

연구는 이러한 현상을 “사회적 딜레마”로 비유합니다. 개별 작가들은 AI를 통해 창의성을 향상시킬 수 있지만, 그 결과 집단적으로는 새로운 콘텐츠의 다양성이 줄어들 수 있다는 것입니다. 생성형 AI는 작가들에게 영감을 제공해 개별적으로는 더 나은 결과물을 만들어낼 수 있지만, 이로 인해 집단적으로는 더 좁은 범위의 결과물이 만들어질 수 있다는 우려가 있습니다.

인사이트

연구는 생성형 AI가 창의적인 작업에 미치는 영향을 이해하는 기초를 마련했습니다. 특히 덜 숙련된 작가들에게는 AI가 강력한 창작 도구로 작용할 수 있으며, 이들이 더 창의적인 결과물을 만들 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 이는 AI가 단순히 도구 이상의 역할을 하여, 창작 과정에서 공정성을 높이고 개인의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 환경을 조성할 수 있음을 시사합니다.

그러나, 개별적인 창의성 향상에 비해 집단적인 창의적 다양성이 감소할 수 있다는 점도 시사했습니다.

AI가 창의성에 미치는 영향에 대한 탐구는 이제 막 시작된 것 같습니다. 생성형 AI의 역할, 그리고 AI의 장점과 잠재적 한계에 대한 고민이 앞으로 더욱 깊어질 것 같습니다.

스타트업 관련 느낀거 몇가지

• 고민만 하는 것보다 해보고 결과 보는 게 더 나음

• 실패한 게 아니라 배운 것

• 글자가 많으면 유저는 복잡하다고 느끼고 피로감을 느낌

• 정답이란 건 없음 상황마다 다르다.

• 설명 같은 거 적어놔도 사람들은 생각보다 글자 안 본다.

• 매뉴얼 없이도 쓸 수 있는 ui/ux 가 좋다

• 실패할 때 적은 비용으로 실패하는 게 좋음, 서비스 만들기 전에 랜딩 페이지라도 만들어서 데이터 수치로 반응 보기

• 유저 확보 해놓고 서비스 만드는 게 좋음

• 유저들 피드백 100% 믿지 말기, 어떤건 예외 경우라서 바꿨다가 다수가 불편해질 수 있음

그럼에도 불구하고, '굳이' 해볼게요

내가 굳이 라는 단어를 자주 입에 올린 건 마지막 회사를 다닐 때 였다.

당시 개발하고 있던 프로젝트가 눈 앞에서 여러번 엎어지면서, 회의감에 시달리던 내가 굳이를 달고 살기 시작했다. 부정적인 의미의 ‘굳이’는 마음이 동하지 않고, 내가 왜 해야 하는 지에 대한 이유가 명확하지 않을 때 굳이라는 단어를 곱씹게 된다.

그럼 반대로 ‘내가 그럼에도 불구하고 굳이’ 하는 일은 없을까?

긍정적인 굳이와 부정적인 굳이 사이에서 나는 어떤 면을 선택하고 살았는지 궁금해졌다. ”굳이 그렇게 열심히 할 필요가 있어?” 한국에는 평균적인 인생 그래프가 존재하는데, 이 그래프 모양에 내 그래프를 맞추기 위해 열심히 달려가는 게 당연하다고 생각해왔다.

출근 하기 전 샤워를 하다 문득 ‘굳이, 내가 이 그래프에 맞춰야하나?’
라는 생각이 들었다.

그러다 보니 당연하게 해야할 일들에 의문을 품게 되고, ‘왜?’ 해야하는지에 대한 답을 찾아가기 시작했다. 그러다 갑자기 한 영상을 우연히 보게 되었다. 회사를 나와 좋아하는 일을 하던 한 사람의 이야기 였는데, 그는 그 어떤 이유를 물어도 시종일관 확신에 차있었다. 그의 마음은 굳이 물어보지 않아도 알 수 있었다. 그럼에도 불구하고 굳이 열심히 하는 건 ‘왜 하는가’에 대한 답을 찾은 것 이라고

”그럼에도 불구하고 굳이 해볼게요”

최근들어 굳이 하는 일이 있는데, 바로 매일 글을 쓰는 행위이다. 굳이 의자에 앉아서 굳이 키보드를 두드리며 굳이 생각나지 않는 주제라도 꾸역꾸역 쓰는 일이 나에게 왜 해야하는지에 대한 답을 알려줄 것 같다.

그럼에도 불구하고 굳이 글을 써볼게요.

퇴사하고 스타트업 창업하면 실패하는 이유.

· 스타트업의 본질.

· 스타트업의 두가지 투자.

· 많이 꾸준히 던져야 승리한다.

이미 퇴사를 한 상태에서 이 글이 동기부여가 안될것 같다면 글을 읽지 않아도 좋다. 하지만 도움 될 수 있는 프레임워크가 여럿 있다는 점을 밝힌다. 

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500에서 우리는 풀타임으로 스타트업을 하는 대표에만 투자한다. 투자를 받겠다면 현재 다니고 있는 회사는 반드시 퇴사해야 한다. 그렇담, 퇴사하고 스타트업 창업하면 실패한다는게 무슨 뜻인가? 오늘은 이 이야기를 해보자.

1️⃣ 스타트업의 본질. 

나는 스타트업의 정의를 두 곳에서 찾는데,

첫번째, ‘스타트업은 매우 빠르게 (로켓처럼) 성장하도록 디자인된 기업’이라는 PG의 정의와

두번째, ‘해결책이 명확하지 않고, 성공이 보장되지 않는 영역에서 문제를 해결하기 위해 노력하는 기업이다’ 라는 Neil Blumenthal의 정의에서다.

정리하면 스타트업 파운더들은 “성공이 보장되어 있지 않은 영역의 문제를 풀며 빠르게 성장해야 하는” 운명을 선택했다는 뜻이다. 참고로 이 운명록 그 어디에도 ‘투자유치’란 단어는 없다.

2️⃣ 스타트업 자체가 투자이다.

스타트업에는 두가지 투자가 존재한다.

첫째는 시장으로 부터의 투자유치(VC투자, 크라우드 펀딩 등의 자금조달).

이는 목적이 아니라 수단이다. 실존하는 문제를 찾아 그 문제를 해결하며 사업을 확장하는데에 필요한 수단. 시드투자는 당신의 목표가 아니며, IPO 역시 당신의 목표가 아니다. IPO도, 시드투자도, 팁스도, 사업을 확장하고 빠르게 성장시키는데에 필요한 현금을 조달하는 수단이다.

둘째는 창업에 반드시 필요한 투자이다.

위에 정리한 정의에서 “성공이 보장되지 않는 영역”, 이 영역에서 우리가 “성공해야 하는“ 이유는 무엇인가? 그 이유는, 투자 받지 않아도 당신은 스타트업을 함으로써 투자하고 있기 때문이다. 당신의 젊음을. 당신의 시간을. 당신의 피와 땀을. 다른 형태의 수입을 벌어들일 수 있는 기회비용들을. 가족, 연인과의 시간들을. 

창업은 내가 특정 문제에 내 자신과 팀의 리소스를 투자하는 행위이다. 파운더 모두는, 내 가장 소중한 것들을 투자하고 있었다는 점을 인지해야 한다.

그렇다면 우리는 어떻게 이 막대한 투자에서 성공할 수 있는가?

3️⃣ 스타트업을 성공하기 위한 필요한 조건. 

VC 투자는 1940년대 미국의 American Research and Development Corporation이라는 금융회사가 Digital Equipment Corporation라는 디지털 장비 제조사에 7만불을 대출해 약 20년뒤 335백만 불의 Exit을 하며 탄생한다. 그 뒤, VC 투자 Framework는 다양한 기술 인프라가 깔리고 그 위에 새로운 시장들이 열려, 이에 따른 시장에서의 실패와 성공을 거듭하며 매우 과학적으로 진화했다고 볼 수도 있는데, 이런 관점에서 나는 VC 투자가 끊임없이 진화하는 하나의 학문이자 과학이라고 생각한다. 이를 파운더들에게 적용해본다면, VC 투자도, 스타트업도 여러번 실험하고 발견하는 학문이자 실패하고 습득하는 스킬이라는 점으로 이해될 수 있다.

이렇게 투자도, 창업도 여러번, 오랜기간 연습하고 학습하며 터득하고 진화시키는 방법론적 과정이라는 점에서, 우리는 제일 먼저 여러번 실행할 수 있는 환경과 자세, 호흡을 갖춰야 한다. 이러한 환경을 갖춘 파운더들은 남들이 평생 두세개 가설을 실험할 때, 열번, 백번의 가설들을 실험하고 실행하며 성장할 수 있기 때문이다.

나는 개인적으로 일반인 출신의(즉 경제적인 풍요로움이 상대적으로 적은) 예비 창업자라면, 월급을 받는 환경에서 문제를 찾고 실행해보는 것이 필수적이라고 생각한다. 창업이라는 투자이자 실험에서 파운더가 경험해야 할 실패의 총량이 있다면, 굳이 그 총량을 체우기까지 파운더의 체력과 멘탈이 처음부터 극단으로 내몰려야 한다고 설득되지 않는다.

따라서 나에겐 지속가능한 창업을 위해 건강하게 오랫동안 실패해 볼 수 있는 환경, 자세가 필수 조건이다. 다른 말로, '투자를 많이 받아서' 또는 '퇴사를 너무 일찍해서', '직원들 월급을 줘야해서' 등 불가피한 상황이 나를 조급하게 하는것 보다, '풀타임으로 창업하지 않아 더딜수 있으니 조급해야 하는' 상황이 더 낫다고 보는 편이다.

예비 창업가들이여, 처음엔 더디겠지만 퇴근 후 20시 부터 또는 주말에 실패를 해봐도 좋겠다. 

결론,

4️⃣ 많이 꾸준히 던져야 승리한다.

마이클 조던이 GOAT이 된 이유는 타고난 슛감각이 아니다.

그는 커리어 통산 총 9000번의 미스슛을 기록했고, 300개 경기에서 졌으며, 26개 경기에서 그가 마지막 슛을 미스해 지고 말았다.

“I've failed over and over and over again in my life. And that is why I succeed.” - MJ. 

내가 이런 류의 글을 쓰는 이유는, 실존하는 문제를 찾기 전에 그저 스타트업이라는 환상 또는 투자유치를 위해 창업으로 들어오려는 예비파운더들을 향한 노파심 때문인것 같다.

충분히 공감되는 이유로, 창업하기 전에는 보였던 문제라서 막상 창업했는데 현재는 다양한 이유로 피벗중인 파운더들도 있을 것이다. 또는 커리어 변환이나 취업의 차선책으로 창업한 경우들도. 어떤 이유에서든 창업을 선택한 당신은 그 결정 자체로 존경받아 마땅하며, 용기있고, 결단력 높은 사람이다. 

그러나 창업은 본인의 인생을 거는 투자이자 약속이다. 

퇴사하기 위해, 투자를 받기 위해, 그저 스타트업을 하기 위해 뛰어들기엔 당신의 인생이 너무나 소중하다.

실제로 90% 이상의 파운더가 문제없는 솔루션을 만들어 실패한다는 통계를 직시하자. 이미 창업 했다면, 더 빨리 제대로 실패할 환경을 만들자. 창업을 준비중이라면, 다시 한번 내가 붙들고 있는 문제를 두드려보길 추천한다. 진정한 확신이 들때 퇴사해도 늦지 않는다.

조급해하지 않아도 된다. 괜찮다.

____

· MJ보다 Sonny.

· 실리콘벨리를 품는 창업가들을 위한 영어 뉴스레터 - https://lnkd.in/gK67Fw_u

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