내 생각은 잠시 데이터에 맡기기로 했다.

태그는 이제 GPT에게 맡기기로 했다.

블로그를 쓰다 보면

제일 고민되는 것이 무엇일까?

글일까? 콘텐츠일까?

많은 의견들이 나올 수 있지만

글을 열심히 쓰고 제일 귀찮은 것은

인기 태그가 아닐까 싶다.

노출을 얼마나 많이 시킬 수 있는 가를 

구분할 수 있는 것이

역시 태그가 아닐까 싶다.

태그가 무엇이 달리느냐에 따라 알고리즘의 발생도 달라지고

글의 노출도도 달라지기 때문이다.

하지만 무엇이 내 글과 관련된 것인지,

그리고 인기 있는 것인지 모른다.

물론 내가 어느 정도 지식이 있고, 독자층을 형성한다면

그것만큼 편하게 태그를 만들 수 있는 것도 없다.

다만 그게 아닌 사람들은 거기에 대해서 꽤나 고민이 많아진다.

매번 쓸 수 있는 태그들도 한정적이고,

글을 다 쓰고 나면 꽤나 당황스러울 정도로 무엇을 태그를 걸어야 할지 모른다.

그래서 나는 chat GPT를 이용하여 태그를 만들기로 했다.

다른 것보다, 그나마 빅데이터를 이용하면 하면 

나보다는 나은 태그를 만들 것이라 생각했다.

그리고 사용해 보긴 했는데, 생각보다 잘 만드는 듯하면서

잘 못 만든다.

정확하게 이야기하면 내가 특정장소와 관련된 태그를 만들어 달라하거나

내 경험이 많이 들어간 것을 이야기하면

태그가 좀 다른 길로 샌다는 느낌을 많이 받는다.

사실 이 부분에 대해서는 조금씩 수정보완을 하고 있는 중이라

'이렇게 하세요'라고 말하기는 힘들다.

다만 chat gpt를 이용하여 태그를 만든다면 내가 어떤 콘텐츠로 만들고

어떤 키워드를 무조건 넣어줬으면 한다는 선조건을 걸어야 한다는 것을

미리 말해주고 싶다.

그렇지 않으면 자기가 원하는 것에서 매우 동떨어진 결과 값을 도출해내버리기 때문에

맘에 들지 않을 것이고, 이것이 chat gpt 뭐 별거 없네 라는 생각이 들 수 있다.

하지만 선조건을 걸고 만들면 완벽하진 않지만 내가 가진 약점을 보완해 준다.

그리고 어떤 블로그를 쓰냐에 따라서 조금 이용하는 방법도 다를 것이다.

브런치의 경우 태그를 3개가 한정이기 때문에 편하다.

하지만 네이버나 티스토리의 경우 태그 30개가 한계다.

또한 대표적인 블로그 두 개는 태그에 대해서 다른 입장을 취한다.

티스토리의 경우 태그에 띄어쓰기가 가능하고 tap을 눌러 다음 태그를 달 수 있다.

물론 #을 붙여서 글 안에 태그를 만들어놔도 되지만 기본 바탕은 이렇다는 것이다.

그리고 네이버의 경우는 이런 편의성은 좀 편하게 적용된다는 점이다.

내가 #으로 태그를 붙인 다음 글 작성 확인버튼을 클릭하기 전단계를 보면

내가 본문에 #으로 적어놓은 것들을 해시태그로 넣어준다.

그런 점에 있어서는 네이버가 편하다.

만약 chat gpt로 태그를 만들어 낸다면 참고 해보길 바란다.