증강 웹(Augmented Web)

AI가 웹 브라우징 경험을 혁신하는 세 가지 방법

최초의 웹사이트는 하이퍼링크가 있는 단순한 텍스트 페이지였습니다. 초기 웹은 정적인 텍스트와 이미지 웹사이트의 집합이었습니다. 이를 콘텐츠 웹 시대라고 부르겠습니다.

이후 HTML과 CSS를 조작하고 자바스크립트를 실행할 수 있는 다양한 방법이 등장했습니다. jQuery, React와 같은 프론트엔드 프레임워크와 php, Django, Ruby와 같은 서버 측 프레임워크를 통해 비즈니스 로직을 내장하는 동적 풀스택 웹 앱을 구축할 수 있었습니다. 이러한 발전이 오늘날의 애플리케이션 웹을 탄생시켰습니다.

웹은 다시 진화하고 있습니다. 이번에는 생성 경험, 개인화, 추론 기능을 내장하고 있습니다. 이를 증강 웹이라고 부를 수 있습니다.

저는 이것이 웹에서 콘텐츠를 만들고, 소비하고, 거래하는 방식을 어떻게 변화시킬지 궁금합니다. 제가 기대하는 구체적인 방향은 다음과 같습니다.

한 번 만들고, 다양한 방법으로 공개

현재 웹에는 경직된 형식 문제가 있습니다.

웹에서 작성하는 모든 콘텐츠는 원래 형식의 화석입니다. 텍스트 블로그 게시물을 작성하면 평생 동안 텍스트 블로그 게시물로 남아 있습니다. 동영상을 만들면 평생 동안 동영상으로 남아 있습니다. 웹 콘텐츠는 제작자가 수동으로 번역하지 않으면 여러 형식으로 소비할 수 없습니다.

비디오 자막 도구와 텍스트 음성 변환(tts) 리더는 표면적인 수준에서 이 간극을 메우려고 노력해 왔습니다. AI는 이를 한 단계 더 발전시킬 것입니다. 웹 콘텐츠를 한 번만 만들면 배포와 소비에 가장 적합한 형식으로 변환할 수 있게 될 것입니다. 예를 들어, 브라우저 확장 프로그램을 사용하면 이 블로그 게시물을 클릭 한 번으로 고화질의 동영상으로 만들거나 이 주제에 대해 토론하는 팟캐스트로 만들 수 있습니다. PocketPod는 이러한 방향으로 나아가고 있는 제품 중 하나입니다. 이 제품을 사용하면 모든 콘텐츠를 팟캐스트로 변환할 수 있습니다. 이 간단한 아이디어에는 두 가지 흥미로운 측면이 있습니다:

1. 온전히 집중해야 하는 콘텐츠는 주변 환경이 됩니다. 너무 바빠서 흥미로운 포스팅을 읽지 못했다면 운전 중에 장대한 스토리가 담긴 팟캐스트로 들을 수 있습니다.
2. 소스 콘텐츠에 더 자세한 내용을 추가하여 흥미를 유발할 수 있습니다. AI 기반 검색에 대한 낙관적인 게시물을 다른 작가의 비평과 함께 듣는다고 상상해 보세요.

딱딱한 콘텐츠 형식은 창의성보다 미디어 채널의 전문성에 더 많은 보상을 줍니다. 적절한 YouTube 미리보기 이미지와 효과음을 잘 활용한다면 콘텐츠의 품질에 관계없이 더 많은 도달 범위를 확보할 수 있습니다. 콘텐츠를 한 번 만들어서 어떤 형식으로든 공유할 수 있다면 특정 매체의 전문가가 아니어도 더 많은 시청자에게 도달할 수 있습니다.

생성 개인화

오늘날 개인화는 고정된 앱 레이아웃으로 렌더링되는 광고 또는 미디어 콘텐츠로 제한됩니다. 오늘날 완전히 개인화된 웹사이트를 구축하기 위한 전제 조건을 떠올려보면 왜 그런지 알 수 있습니다.

먼저 사용자를 코호트로 세분화해야 합니다. 그런 다음 각 집단에 표시할 웹사이트의 다양한 변형을 모두 상상해야 합니다. 그런 다음 웹사이트의 각 변형에 대해 여러 구성 요소를 개별적으로 구축합니다. React와 같은 프론트엔드 컴포넌트 프레임워크를 사용하는 경우 조건부 렌더링을 사용하여 코호트별로 다른 컴포넌트를 표시할 수 있습니다. 그러면 개인화하려는 코호트 및 사용자 여정의 수에 따라 확장되는 IF 문이 코드베이스에 흩어져 있습니다.

결과적으로 사용자 니즈를 반영하는 코호트보다는 기술적 실현 가능성을 반영하는 코호트를 만들게 됩니다. 랜딩 페이지 텍스트를 두세 가지 변형으로 만듭니다. CTA용 버튼을 두세 가지 변형으로 만듭니다. 페이지 레이아웃을 두세 가지 변형합니다. 모든 사용자가 두세 가지 집단에 속하기를 바랍니다. 그 이상은 불가능합니다.

지금까지는요.

언어 모델을 사용하면 동적으로 생성된 코호트를 위해 콘텐츠, 레이아웃 또는 기능과 같은 보다 심층적인 측면을 개인화할 수 있습니다. 이를 가능하게 하는 두 가지 요소는 1) 언어 모델이 코드 작성에 매우 능숙하고 2) 사용자 의도를 이해하는 데 능숙하다는 점입니다.

이 두 가지 발전이 결합되어 사용자가 웹사이트에서 무엇을 하느냐에 따라 맞춤형 사용자 여정을 선택적으로 렌더링할 수 있습니다. 웹사이트의 여러 가지 변형을 테스트하고 무엇이 효과적인지 보다 세밀하게 파악할 수 있습니다. 텍스트에 대해 이러한 작업을 수행할 수 있는 도구의 좋은 예로 Coframe이 있습니다. 저는 모든 웹 페이지 요소에 대해 이 작업을 수행할 수 있는 도구에 관심이 있습니다.

AI 네이티브 웹 브라우저

새로운 웹 경험은 새로운 웹 브라우저 기능을 따릅니다.

AJAX는 대화형 실시간 웹 앱의 기반을 마련하여 Gmail 및 Google 지도와 같은 서비스를 가능하게 했습니다.

WebGL은 몰입형 3D 웹 경험의 문을 열어 가상 현실(VR) 앱과 대화형 시각화로 이어졌습니다.

WebRTC는 Zoom과 같은 화상 회의 도구로 이어졌습니다.

WebAssembly는 웹 앱을 네이티브 앱만큼 빠르게 실행할 수 있게 해주어 피그마와 같이 성능에 민감한 앱을 가능하게 해줍니다.

이러한 역사를 따라 WebGPU는 브라우저에서 로컬 AI 모델을 사용할 수 있는 네이티브 AI 기능을 허용할 것입니다. 이는 두 가지 효과를 가져올 것입니다:

1. 브라우저는 기본 AI 기능셋과 함께 제공될 것입니다: 이러한 기능은 사용자 컨텍스트나 애플리케이션별 데이터가 필요하지 않은 것들의 버킷에 속합니다. 예를 들어, 브라우저의 모든 텍스트 상자에 작문 코파일럿이 삽입됩니다. 항상 사용할 수 있으므로 개발자는 앱에서 이를 구현할 필요가 없습니다. 이는 브라우저에 기본적으로 자동 완성 또는 임베디드 언어 번역이 제공되는 방식과 유사합니다.
2. 브라우저는 단순히 정보를 표시하는 것에서 나아가 사용자를 대신하여 검색 작업을 실행하는 에이전트로 진화하고 있습니다. 최근 출시된 Arc Search가 이에 대한 좋은 예입니다.

더 나은 크리에이터, 더 나은 소비자

우리는 웹에서 크리에이터 모드와 소비자 모드 사이를 오갑니다. 두 모드 모두 보다 자연스러운 방식으로 콘텐츠를 제작하고 소비할 때 더 즐겁습니다. 이것이 바로 AI 기반 웹 경험의 약속입니다.

이 글의 예시에서는 AI가 콘텐츠, 웹사이트, 웹 브라우저 등 스택의 개별 레이어를 개선한다고 가정합니다. 실제로는 한 계층의 발전이 다른 계층의 발전과 상호 작용하고 복합적으로 작용합니다. 궁극적으로, 현재로서는 예측하기 어려운 수많은 이점이 생겨날 것입니다.