We’re accelerating the Android XR platform with a new agreement with HTC.
Google
구글은 HTC VR 사업부도 인수하며 XR에 박차를 가하고 있다. 다시 투자하고 있지만 이상하게 언제나 먼 미래처럼 느껴지는 분야. 어지간하면 제품을 직접 구매해서 사용해볼법도 한데 10년 전 부터도 테스트나 경험정도만 해보고 여전히 구매하지 않는 제품군 중 하나.
저희는 10년 이상 XR에 투자해 왔으며, 지난달에 전략적 산업 파트너와 함께 Android XR 플랫폼을 출시했습니다 . 오늘 저희는 HTC VIVE 엔지니어링 팀 중 일부를 Google에 영입하는 계약을 체결했으며, 이는 관례적 마감 조건에 따릅니다. 그들은 VR 분야에서 입증된 실적을 가진 매우 강력한 기술 팀이며, 저희는 그들과 협력하여 헤드셋 및 안경 생태계 전반에 걸쳐 Android XR 플랫폼 개발을 가속화하기를 기대합니다.
Thoughts on how Operator will play out
Steven Sinofsky
컴퓨터 사용 기능이 가질 수 있는 문제. 신원대행, 오류, 호환성 등 문제가 있을 것으로 예상. 하지만 자동화를 위한 생태계가 발전한다면 자동화를 위한 API를 제공하거나, 고려한 디자인으로 변화할 수도 있을 것이라 말한다. 그럼에도 (인간)이용자의 인게이지먼트가 중요한 앱들은 차단할 것이라 예상.
첫째, 모든 실수는 자신의 실수입니다. 그리고 실수한 것처럼 가치 있는 대부분의 작업에는 실행 취소 버튼이 없습니다.
둘째, 오늘날 자동화할 가치가 있는 앱은 운영자가 의도적으로 Chrome을 시뮬레이션하거나 더 교묘한 작업을 하지 않는 한 이런 종류의 로그인 세션을 거의 확실하게 비활성화할 것입니다. 주로 첫 번째 문제와 앱이 자동화가 잘못되는 것을 원하지 않기 때문입니다. 또한 앱, 특히 사용량에 따라 달라지는 앱이 자동화에 항상 저항해 온 것과 같은 이유, 즉 사용자의 흐름 중간에 끼어들어 더 많은 선택과 옵션, 방해 요소를 제공하고자 하는 이유도 있습니다. 그 외에도 화면 읽기/스크래핑/마우스 추적 자동화가 항상 실패했던 이유와 동일한 이유, 즉 앱이 변화하고 그 변화를 따라잡는 것이 불가능하다는 점 등 여러 가지 이유가 있습니다. 스크립트가 깨집니다.
AI is “tearing apart” companies, survey finds
Axios
“직장 내 AI 도입으로 인해 분열이 심화되고 리더와 직원 간의 새로운 권력 투쟁이 촉발되고 있으며, 경영진의 절반은 AI가 ‘회사를 찢어놓고 있다’고 답했습니다.” […] “직원의 절반 미만(45%)과 최고 경영진의 75%는 지난 12개월 동안 회사의 AI 도입이 성공적이었다고 생각합니다.” […] “직원의 약 절반은 AI가 생성한 정보가 부정확하고 혼란스럽고 편향적이라고 답했습니다.”
Our experiment on the value of European news content
Google Blog
유럽 저작권 지침(EUCD) 준수를 위한 협상 과정에서 Google에 대한 뉴스 콘텐츠의 가치를 지나치게 과장하는 부정확한 보도가 다수 발견되었습니다. 이 문제를 해결하고 규제 기관에 더 많은 데이터를 제공하기 위해, Google은 EU 8개국 사용자의 1%에게 유럽 뉴스 콘텐츠를 삭제하여 이러한 검색 결과의 Google에 대한 가치를 측정하는 공개 실험을 시작했습니다. […] 연구 결과에 따르면, 해당 콘텐츠를 삭제했을 때 검색 광고 수익에는 변화가 없었고, 사용량은 1% 미만(0.8%) 감소했습니다. 이는 사용량 감소가 수익이 미미하거나 전혀 발생하지 않는 검색어에서 비롯되었음을 나타냅니다. 이 외에도, 저희 광고 네트워크를 포함한 Google 서비스 전반의 총 광고 수익 또한 동일한 수준을 유지한 것으로 나타났습니다.
넷플릭스가 시청여부를 신경쓰지 않고 흘려보내는 시청을 내보낸다는 주장. 그런데 원래 TV의 역사를 보면 그러지 않았던가?
“여러 각본가들의 말에 따르면, 넷플릭스 임원들이 자주 주는 피드백 중 하나가 ‘시청자들이 프로그램을 배경으로 틀어놓고 볼 때도 흐름을 따라갈 수 있도록, 등장인물이 자기 동작을 입으로 설명하게 하라’는 것이다.”
YouTube TV, Wiz, and Why Monopolies Buy Innovation
Stratechery
과거에는 TV 시청자가 셋톱박스의 채널 가이드를 통해 하나의 인터페이스에서 모든 방송을 탐색할 수 있었지만, 스트리밍 시대가 되면서 스포츠·드라마·영화가 각기 다른 앱과 구독 서비스로 분산되었다. 이용자 입장에서는 시청할 콘텐츠를 찾는 것 자체가 번거로운 작업이 되었다. 유튜브는 분산된 시청 환경 속에서 모든 콘텐츠를 통합하는 플랫폼(aggregator)이 되려는 전략을 세우고 있다.
특히 애플과 아마존과는 대조적으로 다른 스트리밍 서비스가 빠져 있었습니다. 하지만 프라임타임 채널은 Apple TV 앱 스토어나 Amazon 프라임 비디오 마켓플레이스에 대한 YouTube만의 대안을 구축하려는 시도임이 분명합니다. 지난 달에 언급했듯이 YouTube가 NFL 선데이 티켓에 사치스러운 투자를 한 것은 다른 스트리밍 서비스를 설득하기 위한 의도와 노력의 표현이라고 생각합니다. 이상적인 미래는 스트리밍이든, 선형이든, 사용자 제작이든 모든 동영상 시대의 선두주자가 YouTube가 되는 것입니다(The idealized future is one where YouTube is the front-door of all video period, whether that be streaming, linear, or user-generated.).
OpenAI Plots Charging $20,000 a Month For PhD-Level Agents
The Information ($)
OpenAI가 ‘고소득 지식 근로자’에 해당하는 업무의 경우 월 2,000달러부터 ‘박사급 연구 에이전트’의 경우 월 2만 달러까지 딥 리서치 스타일 에이전트에 대한 단계별 가격 책정을 고려하고 있다는 기사. 사람보다 비싸다
미국에서 유튜브가 TV에서의 시청 시간이 모바일을 넘어서면서 격렬해진 논쟁에 관해 이야기하는 글. 유튜브가 전 세계에서 총 얼마만큼의 시청 시간을 생성하며, Netflix, Meta, Spotify, Snap 등과 비교해 얼마나 잘 수익화되고 있을까. 이 글에서는 유튜브의 1,000 시청 시간당 수익(RPMVH)을 41달러, 넷플릭스의 경우 190달러에 달한다고 본다.
두 플랫폼 간의 차이는 여러 요인에서 기인합니다. 우선, 많은 유튜브 동영상은 광고 없이도 오랜 시청 시간을 생성합니다(예를 들어, 게임을 하는 동안 다른 게임 플레이 영상을 보는 십대 아들이 있다면 이해가 되실 겁니다). 또한, 상당 부분의 시청 시간은 낮은 CPM을 가진 시장에서 발생합니다. 반면, Netflix의 대부분 시청은 월 구독료를 지불하는 사용자들이 TV 화면에서 시청합니다.
광고 수익이 본질적으로 낮은 RPMVH를 초래하는가 하면, Meta가 반대 사례를 제시합니다. Meta는 전체 앱 수익의 99%를 광고로부터 얻으면서도 1,000 시청 시간당 200달러 이상의 수익을 기록, 전 세계적으로 추적한 대형 플랫폼 중 시청 시간당 가장 높은 수익을 올리고 있습니다.
Breaking down a federal court’s ruling on AI and copyright
Mathew Ingram
Thomson Reuters가 소송을 제기한 사건은 Ross Intelligence가 Westlaw 데이터베이스의 “headnotes”를 무단으로 활용해 AI 학습용 자료를 구성하면서 발생. Ross Intelligence는 자연어 검색 엔진을 개발하려 했고, 이 과정에서 법률 사례 요약문(headnotes)을 이용해 약 25,000건의 질문-답변 데이터베이스를 만들었음. 톰슨 로이터의 승리로 인공지능과 저작권 관련 중요한 판결로 평가하지만 매튜 잉그램은 그렇지 않다고 이야기함.
이번 판결이 AI 인덱싱과의 전쟁에서 저작권에 대한 확실한 승리가 아닌 이유 중 하나는 비바스의 판결이 콘텐츠를 수집한 다음 알고리즘과 기타 마법을 사용해 개념을 표현하는 새로운 방법을 제시하는 ‘생성형 AI’에는 적용되지 않는다는 점을 구체적으로 언급했기 때문입니다.
Goodbye Clicks, Hello AI: Zero-Click Search Redefines Marketing
Bain & Company
인공지능 활용 방식이 아직 검색의 모든 부분을 대체하지는 않지만, 점점 증가하고 있다는 사실을 확인할 수 있다는 베인의 자료. 어떤 준비를 해야하는지에 대해 이야기한다.
이 새로운 소비자 현실에서 성공하려면 검색 엔진 최적화만으로는 충분하지 않습니다. 성공적인 브랜드는 SEO 노력을 가속화하고 개선할 것입니다. SEO는 여전히 소비자에게 다가가는 중요하고 효과적인 수단이기 때문입니다. 동시에 브랜드는 두 가지 차원에서 신속하게 움직여야 합니다. LLM 가독성을 위한 기반을 마련하기 위한 실용적인 기술적 최적화 전략과 검색 엔진 AI 개요와 LLM 엔진 모두에 대한 가시성과 포지셔닝에 영향을 미치는 방법을 이해하기 위한 대담한 실험입니다. 마케터가 성공적인 실험을 위한 기반을 마련하기 위해 취할 수 있는 조치는 다음과 같습니다.
- AI 크롤링에 최적화하세요 . 의미론적 검색에 맞게 콘텐츠를 조정하고, 의도가 강한 롱테일 용어를 강조하세요. PDF와 게이트 콘텐츠는 잊어버리세요. AI 기반 생태계의 유물입니다.
- 콘텐츠 형식을 다양화합니다 . 텍스트를 넘어섭니다. 비디오와 대화형 형식을 사용하여 생성형 AI 검색에서 가시성을 높입니다. 얕은 키워드 전략보다 심층적인 주제별 권한을 우선시합니다.
- 메트릭을 재정의합니다 . 클릭 중심 메트릭에서 검색 노출 및 AI 도달 범위 측정으로 전환합니다. 직접 전환에 대한 영향력을 최적화합니다.