맨위로가기

사이버콘텐츠 중개상

"오늘의AI위키"는 AI 기술로 일관성 있고 체계적인 최신 지식을 제공하는 혁신 플랫폼입니다.
"오늘의AI위키"의 AI를 통해 더욱 풍부하고 폭넓은 지식 경험을 누리세요.

1. 개요

사이버콘텐츠 중개상은 콘텐츠 제작자가 더 많은 청중에게 도달할 수 있도록 돕는 기술로, 인쇄, 라디오, 텔레비전과 같은 초기 미디어에서 시작되었다. 웹 신디케이션은 뉴스 헤드라인, 제품 제안, 블로그 게시물 등을 뉴스 피드로 배포하는 방식으로 발전했다. 전통적인 신디케이션 사업체는 구독 기반으로 콘텐츠를 제공하며, 상업적 웹 신디케이션은 콘텐츠 라이선스, 광고 수익 공유, 무료 배포 등의 다양한 파트너십 모델을 통해 이루어진다. 신디케이션은 콘텐츠 제작자와 배포 파트너, 사용자 모두에게 장단점을 가지며, 전자 상거래에서 제품 콘텐츠를 배포하는 데 활용되기도 한다.

더 읽어볼만한 페이지

  • 웹 신디케이션 - 웹 피드
    웹 피드는 뉴스, 블로그 등에서 정보를 제공하기 위해 사용되는 문서 형식으로, Atom, JSON Feed, RSS 등이 있으며, RSS는 데이브 와이너에 의해 발전되었고, 스팸 등의 위험이 적다는 장점을 가진다.
  • 웹 신디케이션 - 피드버너
    피드버너는 2004년 설립되어 2007년 구글에 인수된 웹 피드 관리 서비스 제공 업체로, 트래픽 분석 및 광고 시스템 등의 서비스를 게시자에게 제공하며, 현재는 API 및 피드 지원 애드센스 등의 주요 기능은 중단되었지만 RSS 피드 프록시 서비스 기능은 유지되고 있다.
  • 웹 개발 - Ajax
    Ajax는 웹 페이지 전체를 새로고침하지 않고 비동기적으로 서버와 통신하여 웹 애플리케이션의 일부를 업데이트하는 웹 개발 기술로, XMLHttpRequest 객체의 등장으로 가능해졌으며 HTML, CSS, DOM, JavaScript, JSON 등의 기술을 통합하여 동적인 사용자 인터페이스를 구현한다.
  • 웹 개발 - WebXR
    WebXR은 웹 브라우저에서 가상 현실 및 증강 현실 콘텐츠를 구현하기 위한 API로, 다양한 장치 및 플랫폼에서 몰입형 웹 경험을 제공하며, 구글, 메타, 모질라 등 여러 기업과 단체가 개발에 참여하여 지속적인 업데이트를 통해 기능 향상을 목표로 한다.
사이버콘텐츠 중개상
웹 신디케이션
정의웹 콘텐츠의 일부 또는 전부를 다른 웹사이트로 배포하는 것
목적더 많은 사람들에게 콘텐츠를 제공하고, 웹사이트 트래픽을 늘리는 것
유형RSS
Atom
웹 피드
사용 예시블로그 게시글 공유
뉴스 기사 배포
팟캐스트 에피소드 공유
장점콘텐츠 도달 범위 확대
웹사이트 트래픽 증가
사용자 참여 증진
단점콘텐츠 통제력 감소
저작권 문제 발생 가능성
콘텐츠 중복 문제 발생 가능성
사이버콘텐츠 중개상
정의온라인 콘텐츠를 제작자와 소비자 간에 연결하는 주체
역할콘텐츠 유통 및 배포
저작권 관리
수익 분배
유형온라인 비디오 플랫폼
디지털 음악 서비스
전자책 플랫폼
예시유튜브
스포티파이
아마존 킨들
특징콘텐츠 접근성 향상
새로운 수익 모델 창출
콘텐츠 다양성 증진
과제저작권 보호 강화
공정한 수익 배분 시스템 구축
불법 콘텐츠 유통 방지

2. 역사

콘텐츠 신디케이션은 초기 미디어에서 시작되어 웹으로 발전했다. 웹 신디케이션의 전신 중 하나는 1996년 라마나탄 V. 구하와 애플의 첨단 기술 그룹에서 개발한 메타 콘텐츠 프레임워크(MCF)이다.[5] 오늘날에는 수백만 개의 온라인 게시자가 뉴스 피드를 통해 다양한 콘텐츠를 배포한다.

2. 1. 초기 미디어

신디케이션은 인쇄, 라디오 및 텔레비전과 같은 초기 미디어에서 처음 등장했다. 콘텐츠 제작자는 신디케이션을 통해 더 많은 청중에게 다가갈 수 있었다. 라디오의 경우, 1924년 미국 연방 정부는 국가 경영진이 전체 인구에게 신속하고 효율적으로 접근할 수 있도록 신디케이트를 제안했다.[2] 텔레비전의 경우, "신디케이션은 진짜 돈이 있는 곳"이라는 말이 흔히 사용되며,[3] 신디케이션은 TV 프로그램의 대부분을 차지한다.[4]

2. 2. 웹 신디케이션의 발전

신디케이션은 콘텐츠 제작자가 더 많은 사람들에게 다가갈 수 있도록 인쇄, 라디오 및 텔레비전과 같은 초기 미디어에서 처음 등장했다. 라디오의 경우, 1924년에 미국 연방 정부는 국가 경영진이 전체 인구에게 신속하고 효율적으로 접근할 수 있도록 신디케이트를 제안했다.[2] 텔레비전의 경우, "신디케이션은 진짜 돈이 있는 곳"이라는 말이 흔히 사용된다.[3] 또한, 신디케이션은 TV 프로그램의 대부분을 차지한다.[4]

웹 신디케이션의 한 가지 전신은 1996년 라마나탄 V. 구하와 애플의 첨단 기술 그룹의 다른 사람들이 개발한 메타 콘텐츠 프레임워크(MCF)이다.[5]

오늘날, 신문, 상업 웹사이트 및 블로그를 포함한 수백만 개의 온라인 게시자는 뉴스 헤드라인, 제품 제안 및 블로그 게시물을 뉴스 피드로 배포한다.

3. 동기 및 상업적 모델

콘텐츠 신디케이션은 다양한 동기와 상업적 모델을 가지고 있다. 로이터 통신(Reuters)과 AP 통신(Associated Press)과 같은 전통적인 신디케이션 사업체는 이전 미디어 형태에서 확립된 비즈니스 모델을 사용하여 콘텐츠를 구독 기반으로 미디어 파트너에게 제공함으로써 인터넷에서도 성공을 거두고 있다.[6]

상업적 웹 신디케이션은 ''비즈니스 모델'', ''콘텐츠 유형'', ''배포 파트너 선택 방법''의 세 가지 방식으로 분류할 수 있다.[6]

분류 기준내용
비즈니스 모델콘텐츠 사용 허가, 광고 지원 콘텐츠, 무료 또는 물물교환 신디케이션
콘텐츠 유형RSS 또는 Atom 피드, 전체 콘텐츠 (텍스트, 오디오, 비디오, 응용 프로그램/위젯, 사용자 제작 콘텐츠)
배포 파트너 선택 방법콘텐츠 제작자의 직접 선택, 자동화된 시스템 (콘텐츠 마켓플레이스)


3. 1. 동기

구독 사이트의 경우, 신디케이션은 페이지에 더 깊이 있는 정보와 즉각적인 정보를 추가하여 사용자를 더욱 매료시키는 효과적인 방법이다. 제공 사이트의 경우, 신디케이션은 노출을 증가시킨다. 이는 제공 사이트에 새로운 트래픽을 생성하며, 신디케이션을 쉽고 비교적 저렴하거나 심지어 무료인 형태의 광고로 만든다.

콘텐츠 신디케이션은 웹사이트 소유자와 온라인 마케터 사이에서 검색 엔진 최적화가 점점 더 중요해지면서 링크 구축을 위한 효과적인 전략이 되었다. 신디케이션된 콘텐츠 내에 포함된 링크는 일반적으로 콘텐츠 작성자가 홍보하려는 웹사이트로 최적화된 앵커 용어를 중심으로 최적화된다. 이러한 링크는 검색 엔진의 알고리즘에 링크된 웹사이트가 앵커 텍스트로 사용되는 키워드에 대한 권위자임을 알려준다. 그러나 구글 판다 알고리즘의 출시로 인해 이 권위가 해당 권위에 링크된 사이트에서 생성된 품질 점수를 기반으로 SERP 순위에 반영되지 않을 수 있다.

웹 신디케이션의 보급은 또한 온라인 마케팅 담당자에게 주목할 만한데, 웹 서퍼들이 마케팅 자료를 위해 개인 정보를 제공하는 것에 점점 더 주의하게 되면서 (뉴스레터 가입 등) 대신 피드를 구독할 수 있는 기능을 기대하기 때문이다. 형식은 HTTP를 통해 전송되는 HTML 또는 자바스크립트와 같은 것이 될 수 있지만, 더 일반적으로 XML이다. 웹 신디케이션 형식에는 RSS, Atom[1], 및 JSON 피드가 포함된다.

3. 2. 상업적 모델

상업적 웹 신디케이션은 콘텐츠 제작자와 배포 채널 간의 파트너십을 통해 이루어진다. 파트너십 계약에는 다양한 구조가 있는데, 대표적으로 다음과 같은 방식이 있다.

  • 콘텐츠 사용 허가: 배포 파트너가 콘텐츠를 게시할 권리에 대해 콘텐츠 제작자에게 수수료를 지불한다.
  • 광고 지원 콘텐츠: 게시자가 신디케이션된 콘텐츠에 대한 광고 수익을 해당 콘텐츠 제작자와 공유한다.
  • 무료 또는 물물교환 신디케이션: 게시자와 콘텐츠 제작자 간에 통화가 오가지 않는다. 콘텐츠 제작자는 임베디드 광고 또는 구독과 같은 다른 출처에서 수익을 창출하거나, 홍보, 바니티 출판, 정부 기관의 목적 등으로 보상 없이 콘텐츠를 배포하기도 한다.


신디케이션은 TV나 라디오 제작자뿐만 아니라 인터넷 콘텐츠 제작자에게도 수익을 극대화하는 방법이 될 수 있다. 인터넷의 규모가 커지면서 콘텐츠 제작자가 고품질 콘텐츠 제작을 지원할 만큼 충분한 규모의 잠재 고객을 확보하기 어려워졌기 때문이다. 신디케이션을 통해 콘텐츠 제작자는 여러 게시자에 라이선스를 부여하거나 광고 지원 콘텐츠 배포를 극대화하여 콘텐츠 제작 비용을 상각할 수 있다. 그러나 콘텐츠 제작자는 다른 당사자에게 신디케이션할 때 콘텐츠 표현에 대한 통제력을 잃을 수 있다는 단점이 있다.

배포 파트너는 콘텐츠를 할인된 가격이나 무료로 받아 이익을 얻지만, 콘텐츠가 다른 게시자 사이트에 복제되므로 콘텐츠에 대한 독점권을 가질 수 없다는 단점이 있다.

사용자는 신디케이션을 통해 콘텐츠 제작 및 유지가 가능해져 인터넷에서 콘텐츠를 찾고 사용할 수 있지만, 중복된 콘텐츠로 인해 불편을 겪을 수 있다.

3. 2. 1. 콘텐츠 유형

신디케이션되는 콘텐츠 유형에는 RSS 또는 Atom 피드 및 전체 콘텐츠가 포함된다.[6] RSS 피드를 사용하면 헤드라인, 요약, 그리고 때로는 원본 전체 콘텐츠의 수정된 버전이 사용자 피드 리더에 표시된다. 전체 콘텐츠는 텍스트, 오디오, 비디오, 응용 프로그램/위젯 또는 사용자 제작 콘텐츠일 수 있으며, 게시자의 사이트에 변경되지 않은 채 표시된다.

3. 2. 2. 배포 파트너 선택 방법

콘텐츠 제작자는 대상 고객의 규모나 품질과 같은 특정 기준에 따라 신디케이션 파트너를 직접 선택할 수 있다. 또는 콘텐츠 제작자는 게시자 사이트나 사용자가 자동화된 시스템을 통해 콘텐츠를 게재하도록 허용할 수 있다. 이러한 자동화된 "콘텐츠 마켓플레이스" 시스템 중 일부는 콘텐츠 제작자가 잠재적인 게시자를 신중하게 검토하여 자료가 부적절한 환경에 노출되지 않도록 한다.[6]

4. 전자 상거래에서의 활용

웹 신디케이션은 기능 설명, 이미지, 사양과 같은 제품 콘텐츠를 배포하는 데 사용되어 왔다. 제조업체는 권위자로 간주되고 대부분의 판매가 제조업체 웹사이트에서 이루어지지 않기 때문에 제조업체는 소매업체 또는 딜러가 해당 정보를 자사 사이트에 게시하도록 허용한다. 신디케이션을 통해 제조업체는 관련 정보를 채널 파트너에게 전달할 수 있다.[8] 이러한 웹 신디케이션은 판매를 증가시키는 것으로 나타났다.[9]

웹 신디케이션은 또한 검색 엔진 최적화 기술로 효과적인 것으로 밝혀졌다.[10]

참조

[1] 서적 Developing Feeds with RSS and Atom https://archive.org/[...] O’Reilly 2005
[2] 뉴스 Offers Plan to Syndicate Programs The New York Times 1924-10-12
[3] 문서 Broadcast syndication Broadcast syndicatio[...]
[4] 웹사이트 Syndication http://www.museum.tv[...]
[5] 웹사이트 W3C takes first step toward RDF spec http://news.cnet.com[...] 2007-02-16
[6] 웹사이트 Internet Content Syndication: Content Creation and Distribution in an Expanding Internet Universe http://www.internetc[...] Internet Content Syndication Council 2008-05
[7] 웹사이트 Web Server Survey http://news.netcraft[...]
[8] 웹사이트 Must Haves for Manufacturer Web Sites http://www.rightnow.[...] Forrester Research
[9] 웹사이트 More product content equals more sales at eCost.com http://www.internetr[...] Internet Retailer
[10] 웹사이트 How to Increase Your Search Ranking http://www.freshbusi[...]



본 사이트는 AI가 위키백과와 뉴스 기사,정부 간행물,학술 논문등을 바탕으로 정보를 가공하여 제공하는 백과사전형 서비스입니다.
모든 문서는 AI에 의해 자동 생성되며, CC BY-SA 4.0 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.
하지만, 위키백과나 뉴스 기사 자체에 오류, 부정확한 정보, 또는 가짜 뉴스가 포함될 수 있으며, AI는 이러한 내용을 완벽하게 걸러내지 못할 수 있습니다.
따라서 제공되는 정보에 일부 오류나 편향이 있을 수 있으므로, 중요한 정보는 반드시 다른 출처를 통해 교차 검증하시기 바랍니다.

문의하기 : help@durumis.com