지난 글에서 ChatGPT 또는 Generative AI의 기능성으로 구글, 네이버 등 검색서비스에 도전이 될 수 있다고 주장했습니다. 이번 글에서 그 가능성과 근거를 따져보도록 하겠습니다. 검색 서비스의 변화가 가능합니다. 구글 또는 네이버보다 코딩, 이미지 생성 등 특정 작업(task) 수행을 할 수 있는 Generative AI가 전통 검색 서비스를 대체할 수 있습니다. OpenAI

아웃링크 시대가 머지 않았습니다. 이미 다음이 뉴스 아웃링크 서비스를 시작했고요. 내년 4월이면 네이버도 뉴스 아웃링크 옵션을 도입합니다. 언론사들마다 서로 다른 목표와 관점, 분석을 가지고 아웃링크 시대를 준비하고 있을 텐데요. 오늘은 아웃링크 도입 시 유의해야 할 부분, 특히 전환율을 높이는 데 염두에 둘 점을 중심으로 소개를 해보려고 합니다. 이미 전편을 통해서

3월쯤이었습니다. ‘디지털 뉴스 유통 구조 개선을 위한 포럼’ 두 번째 회의에서 다시금 질문을 던졌습니다. 실제 구축이 되든 안되든, 공공(공동) 포털의 미션이 무엇이어야 하는가라고 말이죠. 어렴풋하고 희미했던 공공 포털의 목표는 아래와 같이 정리가 됐습니다. “언론사들의 지속가능성을 돕고 품질 높고 다양한 관점의 뉴스를 이용할 수 있는 기회를 확장한다.”이런 미션이라면 공공의

오늘은 가벼운 읽을 거리 하나를 공유하려고 합니다. 이틀 전, 네이버앱 업데이트를 하고 나니, 뉴스 서비스에 일부 변화가 있었더군요. 저만 눈치를 늦게 챈 것인지는 모르겠습니다. 제가 파악하기로는 1) 심층 기사의 표식 추가 2) 기사 평가 아이콘과 문구의 변경이었습니다. 우선 아래 이미지부터 확인해 보시기 바랍니다. 1) '심층' 기사 표식의 추가 모바일 기준

언론사람 2월호 기고문의 주제는 '뉴스 알고리즘의 공정성'입니다. 최근 공개된 네이버 뉴스의 여러 알고리즘과 구글 뉴스의 알고리즘 분석 논문을 보고 작성했습니다. 공정성, 참 난해한 개념입니다. 반면 우리가 너무 쉽게 휘두르는 '검'이기도 합니다. 이 개념을 사용하고 적용하고 평가로 들이밀 때 신중하자는 것을 제안해 봤습니다. 플랫폼 기업들의 뉴스 서비스를 두둔하려는 목적으로 이런 이야기를

제2차 네이버뉴스 알고리즘 검토위의 결과가 발표됐습니다. 많은 분들의 관심사이기도 해서 짤막하게 분석한 내용과 의견, 대안 등을 써내려가 보도록 하겠습니다. 우선 네이버 뉴스 서비스에 적용되고 있는 알고리즘은 크게 3가지로 구성돼 있다는 점부터 이해해야 합니다. 1) 뉴스 검색 랭킹 알고리즘 2) 마이뉴스의 AiRS 추천 알고리즘 3) 뉴스 검색의 클러스터링 알고리즘. 따지면 클러스터링

신문/방송 같은 올드 미디어가 원래 상태로 회귀했을 때, 즉 마지막 단계로 되돌아갔을 때 선택할 수 있는 최상의 시나리오는 '적응'을 통해 새로운 수명주기로 편입되거나 현재의 주기를 늘리는 전략일 겁니다

미션을 수행하기 위해서 '내부 편집자(코코가 포인트) - 전문가(공식 코멘테이터) - AI(댓글 필터링)'의 협업 구조를 유기적으로 잘 구성

2022년 양대 포털로부터 받는 배분액 100억원이 삭제되면 연합뉴스는 적자로 돌아설 가능성이 있습니다.

네이버의 2021년 3분기 실적이 10월21일 발표됐습니다. 네이버는 매 분기마다 새로운 이야기를 거리를 가져다 주고 있는데요. 그 중 몇 가지 포인트만 짚어보려고 합니다. 아직 카카오의 3분기 실적이 발표되지 않았기 때문에 비교 지표는 차후에 다시 정리해서 공유드리도록 하겠습니다. 1) 매출액 라인 분리 전인 2020년 1Q 수준에 근접 : 아시다시피 네이버는 2020년 3분기에 라인을

3분만 시간 내어서 응답해주시면 감사하겠습니다.

언론사와 네이버가 공동설립한 조인트벤처 13개 기업들의 실적 공개