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Google Gemini 2.5 Pro가 이제 제 코딩 파트너가 되었습니다

AI 모델을 5,000시간 테스트한 결과, Gemini 2.5 Pro가 코딩에서 Claude와 ChatGPT를 능가합니다—복잡한 애플리케이션을 구축하는 데 기본 도구가 된 이유를 설명합니다.

로드 트립 계획부터 제품 조사까지 1년간 AI를 사용한 후, 제 검색 습관이 지각변동적인 변화를 보여줍니다 — 그리고 퍼블리셔에게 경고를 보냅니다.

랜딩 페이지를 분석해 Google 최적화된 RSA 광고 카피를 몇 분 만에 생성하는 GPT-4 도구를 만들었습니다 — Google의 최신 모범 사례를 자동으로 따르면서 수시간의 작업을 절약합니다.

코드를 전혀 모르던 상태에서 나만의 챗봇을 만들고 450개 이상의 블로그 글을 자동화하기까지—Python을 배우는 것이 어떻게 몰랐던 문을 열어주었는지 소개합니다.

Google의 Gen App Builder를 1주일간 테스트하면서 더 나은 챗봇 응답의 핵심을 발견했습니다: 비정형 데이터를 제공하고 chatGPT를 사용하여 450개 이상의 블로그 글을 올바른 형식으로 변환하는 것입니다.

Google의 생성형 AI 에이전트를 2시간 이내에 제 사이트에 통합했습니다—무엇이 효과가 있었고, 무엇이 없었으며, 왜 결국 제가 만든 챗봇으로 대체했는지 소개합니다.

불과 3개월 만에 모든 주요 검색 엔진이 AI 챗을 통합했습니다 — 그리고 ChatGPT의 새로운 인터넷 접속과 플러그인으로 SEO 게임이 변했습니다.

두 건의 주요 분석이 미국 대 중국 AI 리더십에 대해 정반대의 결론에 도달했습니다—하지만 완전히 다른 것을 측정했습니다. 왜 둘 다 옳을 수 있는지 설명합니다.

AI 기반 검색은 더 적은 쿼리가 더 높은 정확도 요구를 충족하면서 유료 검색 수익을 크게 줄일 수 있으며, 광고주들은 불확실한 ROI로 더 비싼 경매에 직면하게 됩니다.

Google Trends 데이터에 따르면 ChatGPT에 대한 관심이 2주 만에 두 배로 증가했으며, Google Bard의 검색 관심도는 더 빠르게 상승 중입니다 — 지역별 데이터가 AI 경쟁에 대해 무엇을 알려주는지 살펴봅니다.

ChatGPT는 단순히 제품을 출시한 것이 아니라 전국적인 AI 각성을 촉발했으며, 검색 관심도가 하룻밤 사이에 3-4배 급증하고 놀라운 지역별 패턴을 보여주었습니다.

ChatGPT의 자신감 넘치는 단일 답변 형식은 매력적이지만, Google의 다중 형식 인덱싱, 실시간 데이터, 수십 년의 검색 기술 개선에는 미치지 못합니다. 검색이 왜 어려운지 알아봅니다.