ChatGPT와 DeepSeek의 차이점 : 사용자 및 퍼블리셔 관점에서 비교해보자!

 

 

요즘 AI 기술이 정말 무섭도록 빠르게 발전하고 있다.

 

특히 Chat GPT나 DeepSeek 같은 AI 도구들은 다양한 분야에서 활용되고 있다.

나는 퍼블리셔로 일하면서, 어떻게 하면 업무 효율성을 높일 수 있을지 항상 고민해왔다.

코드 작성, 디자인 구현, 크로스 브라우징 이슈 해결 등 퍼블리셔의 업무는 생각보다 복잡하고 시간이 많이 들기 때문이다.

그렇지만 제3자의 관점에서 보면 퍼블리셔가 솔직히 왜, 뭘 하길래 바쁜지? 흠 존중 받는 느낌을 받지 못하는 경우가 많다...

그것이 가장 슬픈 일이다 ㅠ_ㅠ

 

그래서 효율적으로 시간을 절약하는 것이 관건인데 !!!!

요즘 핫하다는 AI 도구들을 활용해보면서 괜찮은 것들을 선별해 업무에 적용하고 있는 중이다.

 

실제로 GPT를 통해 유지보수를 할 때 정말 많은 도움을 받고 있고, 앞으로 더 심층적으로 활용할 수 있지 않을까? 하는 기대감도 크다. 그러던 중 DeepSeek 핫하다는 AI 도구가 나와서 한번 사용해보았다.

 

 

 

Chat GPT vs DeepSeek

구분	Chat GPT	DeepSeek
주요 기능	텍스트 생성, 대화형 AI, 질문 응답, 번역, 코드 작성 등 창의적인 작업 지원	데이터 분석, 패턴 추출, 예측 모델, 의사결정 지원 등 데이터 기반 작업 지원
사용 목적	- 글쓰기 지원 - 학습 자료 요약 - 고객 상담 - 창의적 콘텐츠 생성	- 매출 예측 - 고객 세분화 - 리스크 분석 - 시장 예측
사용자 인터페이스	- 직관적인 채팅 인터페이스 - 초보자도 쉽게 사용 가능	- 데이터 입력 및 분석 모델 설정 필요 - 데이터 분석에 익숙한 사용자 대상
결과물 형태	텍스트 기반 (글, 요약, 코드, 번역 등)	시각적 결과물 (그래프, 차트, 리포트 등)
맞춤화 및 확장성	- 다양한 주제와 형식으로 결과 생성 가능 - API를 통한 애플리케이션 통합 용이	- 데이터 분석 모델 커스터마이징 가능 - 고품질 데이터 입력이 중요
가격 및 접근성	- 무료 버전 제공 - 유료 버전(GPT-4 등)은 고급 기능 제공	- 일반적으로 유료 서비스 - 전문적인 데이터 분석 도구로 비즈니스용 중심
적합한 사용자	- 일반 사용자 - 콘텐츠 제작자 - 개발자 - 학습자	- 데이터 분석가 - 비즈니스 전문가 - 의사결정자

 

 

DeepSeek은 데이터 분석에 특화되어 있어서 사용자 행동을 분석하거나 웹사이트 성능을 최적화하는 데 유용할 거라고 생각했는데, 사용해보며 두 AI 도구의 차이점에 대해 정리했다.

 

이 답변은 DeepSeek 무료 버전의 도움을 받아 정리한 것이다.

 

 

업무에 적용해보면서, 

Chat GPT는 정말 퍼블리셔에게 유용한 도구라는 걸 깨달았다.

코드를 자동으로 생성해주고, 에러를 해결하는 데 도움을 주는 건 물론이고, 중복된 코드를 함수화 하여 직관적인 코드로 개선하는 일을 도와주기도 한다. 또 디자인 아이디어나 콘텐츠를 생성하는 데도 큰 도움이 됐다.

 

반면, DeepSeek은 데이터 분석에 강점이 있지만, 퍼블리셔의 업무와는 조금 거리가 있다는 느낌이 들었다.

DeepSeek이 퍼블리셔의 일상 업무와 조금 거리가 있다고 느낀 이유는 주로 퍼블리셔의 주요 업무와 DeepSeek의 핵심 기능 사이의 괴리에서 비롯된다.

퍼블리셔의 일상 업무는 주로 코드 작성, 디자인 구현, 크로스 브라우징, 성능 최적화 등에 초점이 맞춰져 있는 반면,

DeepSeek는 데이터 분석, 패턴 추출, 예측 모델링 등에 특화되어 있기 때문이다. 

그래도 A/B 테스트나 사용자 행동 분석 같은 특수한 상황에서는 유용하게 쓸 수 있을 거라고 생각했다.

 

 

퍼블리셔에게 DeepSeek가 필요한 순간

DeepSeek이 퍼블리셔의 일상 업무와 거리가 있다고 느껴지는 이유는, 퍼블리셔가 데이터 분석을 직접 수행할 일이 많지 않기 때문이다. 하지만 다음과 같은 특수한 상황에서는 DeepSeek이 유용할 수 있다:

1. 사용자 행동 분석: 웹사이트 방문자의 행동 데이터를 분석해 UX를 개선해야 할 때.
   • 예: "어떤 페이지에서 이탈률이 높은지 분석해줘."
2. A/B 테스트: 디자인 또는 레이아웃 변경에 따른 사용자 반응을 예측할 때.
   • 예: "두 가지 버튼 디자인 중 어떤 것이 더 클릭률이 높을까?"
3. 성능 최적화: 웹사이트 로딩 속도와 성능 데이터를 분석해 개선점을 찾을 때.
   • 예: "이 웹사이트의 로딩 속도를 개선할 방법은?"

 

이런 작업들은 퍼블리셔의 일상 업무보다는 기획자, 마케터, 데이터 분석가의 영역에 더 가깝다. 따라서 퍼블리셔가 DeepSeek을 활용할 기회는 상대적으로 적을 수밖에 없다.

 

 

DeepSeek의 접근성 문제

1. 기술적 이해 필요: DeepSeek은 데이터 분석 도구이기 때문에, 데이터 입력, 분석 모델 설정, 결과 해석 등에 대한 기본적인 이해가 필요하다. 퍼블리셔가 데이터 분석에 익숙하지 않다면, 사용하기가 부담스러울 수 있다.
2. 데이터 의존성: DeepSeek은 고품질의 데이터가 있어야 유의미한 결과를 제공한다. 퍼블리셔가 직접 데이터를 수집하고 정제하는 과정이 번거로울 수 있다.

 

 

이렇게 직접 사용해보고 느낀 점들을 공유하면,

다른 퍼블리셔들도 AI 도구를 활용해서 업무 효율성을 높이는 데 도움이 되지 않을까 싶어서 이 글을 쓰게 됐다.

AI 도구를 잘 활용하면, 퍼블리셔로서의 역량을 한 단계 업그레이드할 수 있을 거라고 믿는당

 

앞으로도 계속 AI 기술을 공부하고, 업무에 적극 활용해서 우리 모두 일 잘하고 존중 받는 퍼블리셔가 되쟈 !