'개인화 추천 설정' 검색 분석 결과
분석 대시보드
요약 통계
검색 결과 스레드 (점수 순 정렬)
콘텐츠를 보려면 로그인이 필요합니다
로그인하고 원하는 스레드 정보를 분석해보세요.
상세페이지 제작 가이드 Tip 💡 (860px 기준) ⚙️ 기본 세팅 자간: -40 글자폭: 96% 폰트 기준: 프리텐다드 📏 여백 설정 좌우 여백: 60px 상하 여백: 150~200px 🔤 텍스트 사이즈 메인카피: 70pt 이상 서브카피: 50pt 이상 본문: 35pt 이상 (40pt 추천) 각주: 20pt 상세페이지는 한눈에 쭉 읽히는 게 중요해서, 일반 편집물보다 행간은 조금 더 촘촘하게 잡는 게 좋아 😌 그래야 시선이 덜 흩어지고, 정보 전달도 훨씬 자연스럽게 이어지거든 🙂👉🏻📄 앞으로도 실무에 바로 쓰이는 디자인 꿀팁들 가끔 들고 올 예정이라서, 스팔해두면 쏠쏠하게 정보 챙겨갈 수 있오...💙
챗지피티로 리뷰 써서 하루 만에 쿠팡체험단🚀 선정된 프롬프트 구성 공유 1탄 1. 페르소나 부여, 개인화 설정 - 지피티에게 나에 대해 알려주고 리뷰를 개인 맞춤화 하자. 구체적일수록 좋아. (ex. 너는 두 남자 아이를 키우는 10년차 베테랑 살림왕 주부야. 가성비를 가장 중요하게 생각하고~) - 유료 버전을 사용 중이라면 내 말투가 담긴 SNS 글을 메모장이나 워드 파일로 첨부하면 좋아. (ex. 첨부 파일에 있는 내 어투를 학습해줘.) 2. 명확한 목표 설정 - 지피티가 나에게 뭘 전달해야 하는지 구체적으로 작성하자. 나는 리뷰에 신뢰성을 더하기 위해 상세 페이지 분석 + 상품평 크롤링으로 진행했어. (ex. 내가 쿠팡 링크를 주면 상세페이지 이미지를 OCR로 텍스트 추출 후 요약해서 800자 내로 제품 리뷰를 작성해줘. 상품평을 함께 크롤링 해서 상세 페이지 추출한 내용과 문맥에 맞게 작성해.) 글자수 제한으로 이어서 ⬇️
챗GPT 200% 활용하기 '맞춤 설정' 아직 안하셨나요? 아래와 같이 맞춤 설정을 세팅해보세요! 챗GPT 맞춤 설정 = 효율 + 개인화 + 고품질 결과! 🎯 챗GPT 맞춤 설정하면 뭐가 달라질까?👇 (이어서)
2025년 페이드 미디어 마케팅 핵심 변화 🧵 1. AI 중심 마케팅 : 광고 제작, 개인화 캠페인에 AI 도구 활용 필수. 2. 추천 스니펫 최적화 : FAQ 형식과 간결한 문장으로 검색 상단 공략. 3. 데이터 전략 강화 : 퍼스트 파티 데이터와 개인정보 보호 중심 타겟팅. 4. AI 검색 광고 최적화 : CTR 분석과 맞춤형 광고 소재로 성과 극대화. 5. 다중 채널 통합 : TikTok, Google 등 플랫폼별 맞춤 콘텐츠 제작. 6. AI 이미지 활용 : Canva 등으로 빠르고 간단하게 시각 콘텐츠 최적화. 7. KPI 재정비 : 단순 클릭 대신 고객 여정을 반영한 성과 지표 설정. 결론: 변화는 기회입니다. 2025년을 준비하며 앞서가는 마케팅 전략을 실행하세요! 🚀 페이드미디어
넷플릭스 추천 알고리즘으로 구독자를 사로잡다 1. 넷플릭스 개인화 추천의 비결 ① 알고리즘 기반 맞춤 추천 넷플릭스는 사용자의 시청 기록, 평점, 장르 선호도를 분석해 개인 맞춤형 추천을 제공해. 예: "이전에 시청한 드라마와 비슷한 영화 추천"으로 새로운 콘텐츠를 발견할 기회를 줘. ② 프로필별 맞춤 설정 가족 단위 사용자를 위해 개별 프로필을 제공하며, 각각의 선호도에 맞는 콘텐츠를 추천해. 아이들을 위한 키즈 모드도 별도로 운영. ③ '미리보기'와 예고편 활용 홈 화면에서 제공되는 자동 미리보기로 사용자가 콘텐츠를 빠르게 파악하도록 유도해. 구독자들이 콘텐츠를 탐색하며 흥미를 잃지 않게 도와주지. #개인화추천
창의성 및 스타일 관련 창의적인 혁신적인 독특한 유머러스한 감동적인 몽환적인 반전 있는 긴장감 넘치는 풍자적인 감각적인 콘텐츠 유형 및 형식 시나리오 플롯 설정 대화체 시 에세이 논평 인포그래픽 퀴즈 체험기 분야별 키워드 마케팅 전략 브랜딩 사용자 경험(UX) 게임 기획 과학 논문 역사 재해석 심리 분석 사회 문제 미래 예측 철학적 탐구 작성 기법 및 구조 계층적 구조 비유적 표현 다층적 의미 상징적 요소 병렬 구성 질문 유도 클리프행어 서사적 흐름 화자 전환 시간 순환 테크닉 및 심화 요청 트렌드 분석 데이터 융합 문화적 요소 윤리적 고찰 다학제적 접근 알고리즘 개선 개인화 추천 실시간 반영 가상 시뮬레이션 확장 가능성