예전에는 쇼핑하려면 다나와가서 가격비교하여 11번가, 옥션, G마켓 등 가장 저렴한 쇼핑몰에서 구매하였는데, 요즘은 습관처럼 쿠팡에서 검색하여 바로 구매합니다. 가장 큰 이유는 빠른 배송이죠. 오후 늦게 내지 밤에 주문해도 다음날 새벽에 도착한 택배! 이 맛을 끊을 수 없습니다.
또한 네이버 쇼핑도 종종 이용합니다. 쿠팡만큼 빠른 배송은 아니지만 꽤 많은 물건이 등록되어 있는 스마트스토어, 무엇보다 꽤 많이 쌓이는 포인트가 장점이죠.
이는 필자뿐만 아니라 대한민국 국민 대부분에 해당할 것으로 예상됩니다.
2026년 3분기 네이버 쇼핑 순이익이 7347억 원이라고 합니다. 이는 쿠팡이 포함된 7대 유통사보다 11.5% 높은 순이익입니다. 쿠팡이 매출 12조 8455억 원에 영업이익 2245억 원 정도인데, 네이버 쇼핑은 매출 9855억 원에 영업이익은 5706억 원이고 순익익이 7347억 원입니다.
매출은 쿠팡이 훨씬 많은데, 남는 돈은 네이버 쇼핑이 훨씬 잘 버네~~~
아마도 쿠팡은 물류, 배송까지 직접 챙기다 보니 아직 물리적인 인프라 비용에 많은 비용이 필요한 가봅니다. 반면에 네이버 쇼핑은 CJ대한통운 및 마켓컬리 등과 손잡아 물류센터를 직접 관리하지 않습니다.
안녕하세요, 하마연구소입니다. 정보를 제공하고 수익을 내야하는 기업 웹페이지가 AI 시대를 준비하며 GEO(Generative Engine Optimization) 를 신경써야 한다고 합니다. GEO는 또 뭐야? 최적의 검색엔진 대응을 위하여 과거와 현재 웹페이지는 SEO(Search Engine Optimization) 에 관심을 두고 있습니다. 최적화된 SEO를 제공하면 검색엔진 노출에 많은 도움이 되며, 이것은 트래픽 유입을 증가시키고 그만큼 수익을 늘릴 수 있습니다. 따라서 SEO는 검색엔진에 정보를 효과적으로 제공하는 구조로 되어 있으며, 웹페이지는 사람눈에 맞춰 메뉴, 목차, 본문구조 등을 구성해야 합니다. 하지만 AI 시대에서는 조금 다릅니다. 사용자가 웹페이지에 들어가서 원하는 정보를 얻으며 구매를 하고 또는 광고를 클릭하는 흐름이 아니라, AI와 대화하면서 정보를 얻고 구매도 AI에게 시킵니다. 즉, 사용자는 더이상 웹페이지에 직접 방문하지 않습니다. 따라서 웹페이지에 노출되는 구조가 사람의 눈이 아닌 AI 엔진(에이전트)에 포커싱 되어야 합니다. AI가 활발해지는 앞으로는 기업 웹페이지 입장에서 사용자의 질문으로부터 AI 엔진이 유입되기 때문에 그에 맞춰 Q&A 형태의 정보, 표나 리스트로 명확하게 정리된 정보, 무엇보다 입력된 질의 상황에 맞춰 동적으로 정보를 제공하는 웹페이지가 되어야 합니다. 아직 감이 오지 않습니다. 하지만 분명한 것은 더이상 사람이 직접 웹페이지에 방문하는 빈도수는 줄어들 것입니다. 따라서 미래 웹페이지 기획과 개발은 검색엔진과 사람이 보기 좋은 구성이 아니라, AI를 위한 맞춤 제공할 수 있는 구성이 되어야 합니다. 그리고 트래픽 유입에 따른 디스플레이 광고 수익이 아닌, AI가 상품을 직접 구매 하기 때문에 이 구매율을 높이기 위한 알맞은 정보를 제공하는 서비스에 신경써야할 것입니다. 예상했지만 AI가 많은 것을 바꾸고 새로운 표준을 잡아가...
안녕하세요, 하마연구소입니다. 컴퓨팅에서 캐시(Cache)는 데이터에 빠르게 접근하기 위한 레이어로 데이터 로딩이 지연되거나 병목이 예상되는 앞단에 위치합니다. CPU와 메모리 사이에 있는 L1, L2, L3 캐시나 빠른 I/O 처리를 위하여 스토리지(HDD, SSD 등)에도 사용됩니다. H/W뿐만 아니라 S/W에서도 자주 사용되며 적절한 캐시 설계에 따라 성능을 극대화할 수 있습니다. 보통 어플리케이션과 영구저장소 또는 다른 어플리케이션 사이에 위치합니다. 요즘은 분산 클러스터링 환경에서 편리성과 훌륭한 속도를 내는 Memcached나 Redis를 많이 사용하며, 언젠가부터는 Memcached도 캐시 설계할 때 도입 대상에서 제외되는 추세로 보입니다. 왠만하면 Redis 사용합니다. 제가 지금까지 경험했던 캐시 솔루션을 정리해 보려고 합니다. 보통 Java 기반으로 어플리케이션을 작성하였기에 그에 맞는 캐시를 많이 경험한 점 참고하시기 바랍니다. 1. 로컬캐시 Ehcache Java 기반 어플리케이션 개발하면 가장 쉽게 접하는 캐시입니다. 어렵지 않은 설정으로 다양한 캐시 기능을 사용할 수 있으며, 역사도 꽤 길기에 믿고 사용하면 됩니다. 다양한 기능으로는 영속성을 보장하기 위한다면 캐시 데이터 디스크 저장할 수 있으며, 어플리케이션의 여러 프로세스들 간에 공유하여 분산 캐시를 구성할 수도 있습니다. 단, 캐시 기능에 더이상 새로운 기능을 넣을께 없어서 그런지 라이브러리 업데이트가 활발하지는 않습니다. https://www.ehcache.org/ Caffeine 2010년대 중후반 부터 Spring Boot에서는 기본 캐시 라이브러리를 Ehcache에서 Caffeine으로 변경하였습니다. 아마 Spring Boot 버전 2부터였던 것으로 기억합니다. Ehcache가 제공하는 기능이 많아지고 그만큼 무거워졌기 때문에 로컬 캐시라는 본연 기능에 충실하고자 심플한 카페인 캐시 라이브러리가 각광 받았습니다. 또한 스프링에서 아주아주 간단한 설정만으로 쉽게 캐...
안녕하세요, 하마연구소입니다. 요즘 개인 프로젝트를 시작했으며 HTML 파싱이 필요하였습니다. 고민하지도 않고 jsoup을 사용하고 있습니다.역시 부족한거 없이 잘 사용하고 있습니다. https://jsoup.org 과거에 회사에서 HtmlCleaner를 사용했었는데 필요한 기능은 모두 구현하였지만 무엇인가 부족하고 아쉬운 느낌이었습니다. 그러던 중에 jsoup을 경험했는데 완전 신세계였습니다. 너무 쉽고 편하고, 딱 HTML을 다루기에 최적이었습니다. 그러나 HtmlCleaner을 너무 깊게 적용시켜놔서 jsoup으로 변경하기에는 너무 큰 작업이 필요하였습니다. 이후로 HTML을 다뤄야한다면 무조건 jsoup을 사용합니다. 저는 jsoup에서 XPath로 select하는 방법을 많이 사용하는데요, 사용할 때마다 놀랍습니다. 너무 편해서… 다른 라이브러리도 나왔나 검색해보았지만, 딱히 없네요. HTML을 다루기에는 jsoup이면 만족하고 충분합니다. 파싱이나 생성, 최적화 등 HTML을 만져야 한다면 jsoup 믿고 사용해보세요. 감사합니다.
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