우선, 사례작성 도우미 GPT를 만들어주신 윤누리님께 무한 박수 👍 👍 👍 👍 👍
https://chatgpt.com/g/g-67403c54f50481919d1dcec9588d7c9f-jipiteoseu-aigesigeul-seopoteo
여러분 이거 쓰세요 두 번 쓰세요!! 마구마구 쓰세요!!!!
사례 쓰는 속도도 빨라지지만, 대화를 나누 는 과정에서 제 사례를 보완할 방법도 추천해줍니다
GPTs 사용 후기는 별도의 글에 작성해보겠습니다 =)
추가로, 커서 재능기부 강의해주신 이재엽 님도 감사드려요 👍
(...시상식 같네요...ㅎㅎㅎ)
소개
시도하고자 했던 것과 그 이유를 알려주세요.
저는 AI를 활용해 사용자가 원하는 산업군에 맞는 랜딩페이지 레퍼런스를 자동으로 크롤링하고, 이를 참고하여 랜딩페이지를 추천하거나 생성할 수 있는 시스템을 구현하고자 했습니다.
이번주의 목표는 랜딩페이지를 설계할 때 참고할 수 있는 데이터를 효율적으로 수집하고, 이를 AI가 학습하여 최적의 디자인과 구성을 추천하는 서비스를 구현하는 것입니다.
이번 기수에서의 목표는 디지털 명함과 랜딩페이지를 최대한 사용자가 적은 노력을 들여 간편하게 만들고 관리하도록 도와주는 서비스를 MVP까지 개발해보는 것이었습니다.
그러나...ㅎㅎ 이제야 그 중에 하나인 랜딩페이지의, 그것도 랜딩페이지 생성을 위한 일부인 레퍼런스 크롤링 부분 첫걸음을 떼었고, 커서를 이용하여 서비스를 구현하였습니다.
올해 안에는 할 수 있겠죠...?
진행 방법
어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용하셨나요?
Tip: 사용한 프롬프트 전문을 꼭 포함하고, 내용을 짧게 소개해 주세요.
Tip: 활용 이미지나 캡처 화면을 꼭 남겨주세요.
Tip: 코드 전문은 코드블록에 감싸서 작성해주세요. ( / 을 눌러 '코드 블록'을 선택)
1. 사용자가 원하는 산업군 입력
사용자는 특정 산업군을 지정하여 랜딩페이지 추천을 요청할 수 있습니다. 초기 단계에서는 사용자가 원하는 산업군의 키워드를 주관식으로 입력하도록 했습니다. 그러나 추후, 랜딩페이지 유형을 다음과 같은 기준으로 분류하여 객관식과 주관식을 혼합할 계획입니다:
- 목적별 유형: 랜딩페이지의 주요 목표를 기준으로 분류(예: 고객 정보 모집, 제품 구매 유도 등).
- 활발히 활용되는 산업군: 광고나 정보 모집이 활발히 이루어지는 산업군의 랜딩페이지 분석.
주관식으로 입력된 데이터는 별도로 수집하여, 특정 키워드가 반복될 경우 객관식 옵션에 추가하는 방식으로 시스템을 발전시킬 예정입니다.
2. 랜딩페이지 레퍼런스 크롤링
크롤링에는 SerpAPI를 활용했습니다. SerpAPI는 다양한 웹 검색 결과를 자동으로 가져오는 기능을 제공하며, 이를 통해 특정 산업군과 관련된 랜딩페이지 데이터를 수집했습니다.
- 자동 크롤링 구현: OpenAI의 커서를 사용해 클로드가 작성한 코드를 기반으로 크롤링 기능을 구현했습니다.
- 산업군 필터링: AI 학습에 적합한 데이터를 확보하기 위해, 추후 크롤링된 데이터에서 목표와 관련 없는 데이터를 필터링할 기준을 설정할 계획입니다.이번 진행 상황을 요약하자면 위의 글과 같습니다.
결과와 배운 점
배운 점과 나만의 꿀팁을 알려주세요.
실패담도 괜찮아요. 시행착오나 도움이 필요한 부분이 있나요?
앞으로의 계획이 있다면 들려주세요.
현재까지의 결과물입니다.
이런 페이지가 만들어졌습니다.
Response Header에서 원하는 정보가 입력된 것 같긴한데.. 지금의 UI에선 명확하지가 않네요ㅎㅎ
1. 현재 진행 상황
산업군에 따른 랜딩페이지 분류 계획: 랜딩페이지의 목적과 유형을 명확히 정의하고, 객관식/주관식 입력을 혼합하여 사용자 편의성을 높이는 방향을 설정했습니다.
크롤링 데이터 활용 방식: 수집된 데이터를 사용자에게 직접 보여주는 것이 아닌, AI 학습을 위한 참고 자료로 사용하기로 명확히 방향을 잡았습니다.
2. 배운 점과 개선 방향
사용자 요구사항 반영의 중요성: 사용자 입력 키워드를 더 잘 분류하기 위해 랜딩페이지 유형과 목표를 세부적으로 분석해야 합니다.
크롤링 데이터 정제 필요성: AI가 학습할 데이터를 수집하는 과정에서, 목표와 무관한 데이터를 걸러내고 레이블링하는 절차가 중요하다는 것을 배웠습니다. 이는 학습 품질을 결정짓는 핵심 요소가 될 것입니다.
확장 가능성: 초기 주관식 데이터와 반복 키워드를 기반으로 객관식 옵션을 점진적으로 확장하여, 더 많은 사용 사례를 포괄할 계획입니다.
사례 발표 전까지 개선된다면 개선된 결과로 발표 진행하겠습니다!
나 자신 목요일 스터디 시간 전까지 화이팅!
-1127 17시쯤
자동 추천 랜딩페이지 만들었습니다!
도움 받은 글 (옵션)
참고한 지피터스 글이나 외부 사례를 알려주세요.
