History of SEO

Would you tell me the history of SEO related services?

When did it start? Who were the first movers? What changed the competition with what? What also changed the first version of competitions?

The history of SEO related services can be traced back to the early days of the internet, when search engines were first being developed. In the beginning, search engines were relatively simple and ranking websites was based on a few basic factors, such as the number of times a keyword appeared on a website. However, as search engines became more sophisticated, they began to use a wider range of factors to rank websites, including the quality of the content, the number of backlinks to a website, and the user experience.

As the importance of SEO became more apparent, businesses began to hire SEO professionals to help them improve their website ranking. The first SEO professionals were typically web developers and programmers who had a good understanding of how search engines worked. However, as the SEO industry grew, more specialized SEO professionals began to emerge, such as keyword researchers, content writers, and link builders.

The SEO industry has changed significantly over the years. In the early days, SEO was relatively easy to manipulate. However, as search engines have become more sophisticated, they have become better at detecting and penalizing websites that engage in black hat SEO techniques. As a result, SEO has become more complex and requires a deep understanding of search engine algorithms.

The competition in the SEO industry is fierce. There are many SEO companies and individuals who offer SEO services, and it can be difficult to choose the right one. It is important to do your research and choose an SEO company that has a proven track record of success.

Here are some of the factors that have changed the SEO industry over the years:

The rise of social media: Social media has become an important factor in SEO. Websites that are active on social media tend to rank higher in search engines.
The importance of mobile-friendly websites: More and more people are using mobile devices to search the web. As a result, it is important to have a website that is mobile-friendly.
The increasing importance of content: Quality content is essential for SEO. Websites that have high-quality content tend to rank higher in search engines.
The changing algorithms of search engines: Search engines are constantly updating their algorithms. This means that SEO professionals need to be constantly adapting their strategies.
The SEO industry is constantly evolving. It is important to stay up-to-date on the latest trends and strategies in order to be successful.

요즘 airbnb에 대해서 많이 생각을 하는데,
만약에... airbnb가 공유 모델 없이 호텔과 부동산을 매입해 가면서 그냥 서비스를 했으면, 지금의 airbnb 가 되었을까?
airbnb의 성공에 유저 경험이 가장 큰 이유라고 하면, 메리어트나 하얏트가 못 따라갈 IT적 인터페이스를 선점하는 것만으로도 지금의 시장 규모에 도달하지 않았을까?
비슷한 사례로 카카오 T를 보면, 굳이 소카가 아니더라도 택시에 앱만 붙여서 잘 불러지고 잘 잡히게만 만들어도 성공한다.
근데 여기서 재밌는 점은 그렇게 시장 점유까지는 될지 몰라도, 절대 지금의 환상적인?? 숙소들이 등장하지는 않았을 것이라는 것. Uber와 Airbnb에 차이점은 공유모델 자체가 새로운 경험을 창출하는가 단지 택시의 경험을 대체하는가에 있다. Uber를 보면 그냥 잘 교육된 택시 + 약간 더 큰 자동차도 부를 수 있는 장점 정도 이지만, Airbnb는 스포츠카를 부를 수 있다고나 할까.. 호텔과 전혀 다른 경험의 숙소와 관련 경험을 할 수 있게 해준다.
공유 경제가 성공하려면, 단순히 비용 문제 해결만 해서는 안되고, 경험 차별성을 만들어야 된다. (성공시키기기가 어렵단 이야기...^^ + 한번 성공시키면 망하기가 어렵단 이야기 ... ^^)

과거에는 춤, 노래 등 끼가 있는 인재들이 돈을 벌기 위해서는 TV에 출현해서 광고 + 공연비를 벌 수 있는 수준의 스타가 되지 않으면 기회가 없었는데 유투브, Instagram, Tiktok이라는 플랫폼 덕분에 수많은 사람이 컨텐츠 제공자가 되고 다양하고 좋은 퀄리티의 컨텐츠들이 쏟아져 나온 것도 비슷한 것 같아요 ㅎㅎ.
Airbnb, Uber는 모바일이라는 기술의 변화를 잘 활용해서 기존에 서비스 제공자가 아닌 사람들이 새로운 서비스를 영위할 수 있게 도와준 것이고, 위에 유투브, Instagram, Tiktok도 마찬가지로 새로운 유형의 컨텐츠 제공자들에게 기회를 제공했다고 생각합니다.
마찬가지로 인터넷이 생기면서 과거에는 스타 작가만이 돈을 벌 수 있었다면 블로그에 광고 수익이라는 게 생기면서 스타 작가 수준이 아니더라도 어느정도 수익을 창출할 수 있게되었고 이게 웹툰, 웹소설까지 이어진 것 같습니다 🙂
크립토/블록체인에 크리에이터들이 많은 관심을 가지는 이유도 새로운 형식의 수익모델 혹은 Incentive시스템이기 때문에 그렇지 않을까요?~ ㅎㅎ

오늘 제가 자주 이용하는 AI 서비스 몇 가지를 소개하려고 합니다! 🤖


1️⃣ ChatGPT:https://chat.openai.com/
GPT-4를 $20에 사용하시는 것을 추천드립니다. GPT-4 한도 초과 시 Natdev에서 사용해 보세요. Natdev에서는 GPT-4 & Claude 모델이 많이 사용됩니다.

AutoGPT를 테스트하려면 GPT API를 받아 사용해보세요. https://babyagi-ui.vercel.app/ko 아직 부족한 점은 많지만 여러 링크를 요약하거나 읽을 때 유용합니다.

2️⃣ Natdev: https://nat.dev/

여러 모델을 비교하여 사용 가능하며, 주로 GPT-4, Claude를 활용합니다.

3️⃣ 최신 정보 검색:

1. Perplexity https://www.perplexity.ai/threads
2. Bard: https://bard.google.com/
3. Bing https://www.bing.com/

4️⃣ 모바일
- ChatGPT Mobile/Poe많이 씁니다.

5️⃣ 번역
https://www.deepl.com/translator

6️⃣Youtube 요약
1. Assembly AI: https://www.assemblyai.com/playground/v2
2. Video Summarize: https://vidsummize.com/

7️⃣Prompt 최적화
1. Nat Dev에서 목표 달성을 위해서 Prompt를 최적화해달라고 함.
2. AIRPM(Prompt Market Place): https://chrome.google.com/webstore/detail/aiprm-for-chatgpt/ojnbohmppadfgpejeebfnmnknjdlckgj
3. Prompt 잘 쓰기: https://www.promptingguide.ai/

8️⃣ Google Drive Docs/Excel 명령어
https://workspace.google.com/u/0/marketplace/app/gpt_for_sheets_and_docs/677318054654
- 구글 닥스/엑셀에서 바로 GPT를 사용할 수 있습니다. (API키가 필요해요 ㅎㅎ)

Maybe dev community could be great strategy to bootstrap at the beginning.

LLM Pre-training vs. Instruction-Tuning

-LLaMa 65B pre-trained
-Only simple fine-tuning,
w/ only 1k (carefully chosen) data points,
no RLHF

-Can plan trips & speculate about alternate histories
-Generalizes to unseen tasks
-Humans prefer it over GPT-3

arxiv.org/abs/2305.11206

테슬라의 인공지능 수장을 그만두고 다시 OpenAI로 돌아간 안드레이 카파시가 4년 전 이 맘때 트위터에 올렸던 사진입니다.

인공지능을 연구하기 위해서 공부해야 할 두갈래의 기술 스택을 책을 쌓아서 나타냈지요. 대체로 왼쪽은 생물학 쪽이고 오른쪽은 컴퓨터 사이언스 쪽인데 맨 아래에는 공통 기초로 물리학이 있습니다.

인공지능을 컴퓨터 사이언스의 한 분야로 여기는 이들이 많지만 인공지능 분야에서 굵직한 업적을 이룩한 이들의 상당수가 물리학 전공자입니다.

암튼 일선 대학에서 물리학과가 점점 없어지고 있다는 소식을 간간이 듣는데 인공지능에서 세계 최고 수준의 기술 경쟁력을 갖추려면 시류를 쫓아서 만들어진 새로운 인공지능 학과보다 기초 학문으로 물리학과가 더 필요하다 싶네요.

현재 이미지 생성은 물론 오디오 생성 모델의 대세인 Diffusion 모델만 해도 통계 물리학에서 건너온 컨셉을 바탕으로 했기 때문에 물리학 전공자들에게는 직관적이고 친숙한 겁니다.

오늘 새벽에 타임라인에 공유했던 홉필드 네트웍에 대한 논문도 결국 통계 물리학에 연결되기도 하고요.

제 경우도 그동안 5년여를 생성 인공지능 분야를 연구하면서 이미지, 오디오, 자연어 등 생성 인공지능의 여러 세부 분야를 다양하게 연구할 수 있었던 것도 학부 전공이 물리학이었던 덕이 크다고 봅니다.

이미지 출처: https://twitter.com/karpathy/status/1127792584380706816

LIMA, a 65B LLaMa model fine-tuned only with supervised learning on 1,000 carefully curated examples, without *any* RLHF at all, demonstrates remarkably strong performance, generalizes well to unseen tasks not in training data. Comparable to GPT-4, Bard, DaVinc003 in human studies.

Noise is a secret destroyer of productivity.

It is secret because it impacts cognition, not effort, so we don’t notice, but a 10db noise increase (from a dishwasher to a vacuum) lowers productivity by 5%. Noise is also greater in poorer neighborhoods... joshuatdean.com/wp-content/upl…

지도 학습과 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)은 모두 머신 러닝 모델을 훈련하는 데 사용되는 방법이지만 서로 다른 원리로 작동합니다.

지도 학습은 모델이 레이블이 지정된 데이터 세트에서 학습하는 머신 러닝의 한 유형입니다. '감독자'는 정답이 있는 데이터 집합을 의미합니다. 모델은 입력 데이터를 기반으로 예측을 하도록 학습되며, 예측과 실제 답변을 비교하여 수정됩니다. 이 비교는 모델의 학습 및 조정의 기초가 됩니다.

반면에 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)은 조금 다릅니다. 지도 학습에서처럼 정답이 직접 주어지는 대신, 모델은 환경(사람의 상호작용을 포함할 수 있음)과 상호 작용하고 자신의 행동에 따라 피드백을 받음으로써 학습합니다. 강화 학습에서 모델의 목표는 누적 보상이라는 개념을 극대화하는 것입니다.

RLHF의 경우 모델은 인간으로부터 피드백을 받아 긍정적 또는 부정적 보상의 관점에서 자신의 행동의 결과를 이해하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 모델은 향후 의사 결정이나 대응을 개선할 수 있습니다. 이러한 종류의 학습은 AI가 인간과 대화할 때와 같이 정답이 항상 명확하지 않거나 유효한 응답이 많을 수 있는 상황에서 특히 유용합니다.

1,000개의 엄선된 예제 세트에 대한 지도 학습과 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)의 비용 효율성은 여러 요인에 따라 달라질 수 있습니다. 여기에는 작업의 특성, 모델의 복잡성, 데이터의 품질과 가용성, 필요한 컴퓨팅 리소스 등이 포함됩니다.

일반적으로 선별된 예제 세트를 사용하는 지도 학습은 데이터 수집 및 주석 측면에서 더 비용 효율적일 수 있습니다. 지도 학습에는 레이블이 지정된 데이터가 필요하며, 더 작은 데이터 세트를 큐레이팅하고 레이블을 지정하는 것이 더 큰 데이터 세트를 수집 및 처리하거나 사람의 피드백을 지속적으로 수집하는 것보다 비용이 적게 들 수 있습니다.

하지만 복잡한 작업이나 정답을 쉽게 정의할 수 없거나 정답이 많은 경우 RLHF가 더 효율적일 수 있습니다. RLHF를 사용하면 환경과 상호 작용의 피드백을 기반으로 시간이 지남에 따라 모델을 개선할 수 있으므로 더 나은 성능과 일반화로 이어질 수 있습니다.

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/13jhduh/n_sam_altman_ceo_of_openai_calls_for_us_to/

"Mr Altman said a new agency should be formed to license AI companies.

He gave several suggestions for how a new agency in the US could regulate the industry - including giving out and taking away permits for AI companies.

He also said firms like OpenAI should be independently audited.

What was clear from the testimony is that there is bi-partisan support for a new body to regulate the industry."


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"Make it hard for me to get competition please! I need to pay off the investment and have big heavy players coming at me."

AI should never be closed source, AI should be open sourced to be audited.

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