전체 글20 애드센스 승인 글 10분 만에 작성하기 (feat. 챗GPT) 지난 포스팅에서 말씀드린대로 오늘은 제가 티스토리 블로그를 한달만에 광고 게재 승인을 받을 때 사용한 방법을 아주 자세히 알려드리도록 하겠습니다. 챗GPT를 활용한 승인 방법은 이미 많은 분들이 알고 계실 거라 생각합니다. 하지만 글을 최소 15개에서 20개 이상 작성해야 하는데 주제를 가지치는 방법과 단편적이고 일괄적인 챗GPT의 답변 때문에 가치 없는 콘텐츠로 수없이 거절 당하는 분들이 계시다면 단 5분만 더 신경쓰셔서 애드센스 승인 받을 수 있는 글로 작성해 보세요. 저는 챗GPT와 영문 위키피디아 사이트를 활용했는데요. 영문 위키피디아가 텍스트가 많고 전문적인 자료가 많아서 선택했는데 쓰고자 하는 주제에 따라서 BBC나 TED 같은 시사 웹사이트를 활용하셔도 무방합니다. 한국어 버전 페이지가 .. 2024. 12. 11. 막막한 블로그 글쓰기에 챗GPT 활용하는 방법 오늘은 챗GPT를 활용한 블로그 글쓰기의 핵심을 간단히 알려드리겠습니다. 저는 이 방법으로 티스토리 블로그 2개를 한 달 만에 광고 게재 승인을 받았습니다. 정석아닌 정석같은 방법이기에 승인 글쓰기가 막막하신 분들은 한 번 믿고 따라해 보세요. 또한 애드센스 승인을 위한 글쓰기만 아니라 평소 본인의 블로그에 전문성을 더하고 싶은 고민이 있으셨던 분들에게도 도움이 될 것입니다. 저는 챗GPT와 위키피디아 사이트를 활용했는데요. 위키피디아에서 전문성 있는 주제를 찾아 해당 내용을 챗GPT를 이용해 요약•번역하여 하나의 포스팅을 작성해내는 과정을 거칩니다. 단순히 사이트를 복사하여 붙여넣는 것이 아니라 한국어로 이해하기 쉽게 번역하고 요약하여 주제 하나 하나 세분화하여 완성도 높은 포스팅을 쌓아나가는 것입.. 2024. 12. 10. 애드센스 승인 글쓰기 현실적인 후기와 꿀팁 애드센스 승인 받는 것이 힘들어서 헤매다 들어오신 분이라면 본론을 시작하기전에 먼저 제가 수익형 블로그를 시작한 계기와 운영 상황을 간략히 설명해드리고자 합니다. 저는 기존에 지인이 승인을 받아 운영하던 블로그를 받아서 당시 붐이었던 키워드 사냥법을 위주로 유튜브로 배워가며 두어달 정도 운영해 봤어요. 뭔가 감이 잡힐 듯 말듯 했지만 당장에 눈에 보이는 소득이 없어 조급해져서 결국 다른 분야의 프리랜서 일을 시작했는데요. 그렇다고 블로그를 접어야겠다 생각한 건 아니고 무슨 일을 하더라도 수익형 블로그는 키워서 사이드잡으로 가지고 가겠다 마음 먹었어요. 그래서 틈틈이 제 소유의 계정으로 애드센스 승인 글을 써 두었고 지금은 두 개의 티스토리 블로그를 한달안에 애드센스 승인을 받아놨답니다. 육아와 다른 일을.. 2024. 11. 8. 데이터 라벨링의 중요성과 활용 방법 데이터 라벨링은 인공지능(AI)과 머신 러닝(Machine Learning) 기술에서 매우 중요한 과정입니다. 특히, 지도 학습(Supervised Learning)에 있어 필수적인 데이터 전처리 작업 중 하나로, 알고리즘이 학습할 수 있도록 데이터를 사람이 이해할 수 있는 형태로 라벨을 부여하는 것이 핵심입니다. 이번 글에서는 데이터 라벨링이 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 어떻게 다양한 분야에서 활용될 수 있는지에 대해 자세히 살펴보겠습니다.데이터 라벨링이란?데이터 라벨링은 간단히 말해, 원시 데이터에 의미 있는 태그나 레이블을 부여하는 과정입니다. 원시 데이터는 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형태로 존재할 수 있으며, 이 데이터에 각각의 특성을 나타내는 라벨을 부여함으로써 머신 러닝 모델이 데.. 2024. 9. 27. 데이터 마이닝을 통한 마케팅 전략 수립 방법 디지털 시대의 도래로 기업들은 방대한 양의 데이터를 축적하게 되었습니다. 이러한 데이터는 단순한 수치나 기록에 그치지 않고, 기업의 마케팅 전략을 더욱 정교하게 설계하는 데 필수적인 자원이 되었습니다. 데이터 마이닝(Data Mining)은 이 방대한 데이터를 분석하여 유의미한 패턴과 인사이트를 발견하고, 이를 바탕으로 맞춤형 마케팅 전략을 수립하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 데이터 마이닝을 활용한 효과적인 마케팅 전략 수립 방법을 소개하겠습니다.데이터 마이닝의 기본 개념데이터 마이닝은 대규모 데이터 세트에서 유용한 정보를 추출하고, 숨겨진 패턴을 찾아내는 과정입니다. 이를 통해 기업은 고객의 행동, 구매 패턴, 선호도를 분석하고, 마케팅 활동에 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 고객의 과거.. 2024. 9. 26. 데이터 마이닝과 머신 러닝의 차이점과 활용 비교 데이터 마이닝과 머신 러닝은 빅데이터 시대에서 자주 언급되는 중요한 기술입니다. 두 개념은 많은 사람들이 혼동하기 쉽지만, 그 목적과 방법에서 명확한 차이가 있습니다. 이 글에서는 데이터 마이닝과 머신 러닝의 정의, 각각의 특징, 그리고 비즈니스에서 두 기술이 어떻게 다르게 적용되는지 살펴보겠습니다.데이터 마이닝의 개념과 특징데이터 마이닝은 대규모 데이터에서 유의미한 패턴이나 관계를 찾아내는 과정을 의미합니다. 이는 데이터 분석 기법 중 하나로, 숨겨진 정보를 발견하거나 특정 패턴을 분석하는 데 중점을 둡니다. 데이터 마이닝은 주로 비즈니스 인사이트를 도출하거나, 미래 예측을 위해 사용됩니다. 대표적인 데이터 마이닝 기법으로는 분류(Classification), 군집화(Clustering), 연관 규칙(.. 2024. 9. 25. 이전 1 2 3 4 다음
