지난주 저는 네 가지 AI 모델이 데이터베이스에 대해 어떤 도구들을 추천하는지 분석했습니다(tore down what four AI models recommend for databases): 동일한 구매자 질문을 20회씩 던지고, 언급되는 도구의 수를 세어보았습니다. Neon, Upstash, 그리고 Turso는 이미 일반적인 슬롯을 점유하고 있습니다. 전문 분야인 Tigris와 Tinybird는 거의 눈에 띄지 않습니다.

이 게시물은 괜찮게 반응했습니다. 댓글들이 더 좋았습니다. 몇몇 날카로운 분들이 '왜'라는 부분에 집중했고, 그 답변이 실제 발견된 사실보다 더 유용했습니다.

두 가지 경쟁, 그리고 당신은 아마도 잘못된 곳에서 싸우고 있을 것입니다

모델들은 어떤 제품이 가장 좋은지 판단하고 있는 것이 아닙니다. 모델들은 해당 질문 구문과 관련하여 훈련 데이터가 이미 확증했던 것을 표면화할 뿐입니다. 더 나은 도구라도 아무도 그런 방식으로 작성한 글이 없다면, 밀도가 높고 명확하게 작성된 평범한 도구가 그보다 우세합니다.

따라서 동시에 두 가지 경쟁이 진행되고 있습니다:

• 최고의 제품: 실제로 당신이 구축하는 것.
• 가장 확증된 답변: 구매자의 질문이 이미 출처에서 언급하고 있는 것.

대부분의 창업자들은 모든 것을 첫 번째에 쏟아붓고 두 번째는 따라올 것이라고 가정합니다. 그렇지 않습니다. 모델은 오직 두 번째만을 점수화합니다.

일부 슬롯은 용접되어 있습니다. 싸우는 것을 멈추세요.

'객체 스토리지(Object storage)'라는 개념은 지난 15년간 Amazon S3를 의미해 왔습니다. 이 정신적 모델은 수백만 페이지에 걸쳐 콘크리트처럼 자리 잡았습니다. 어떤 비교 기사도, 마이그레이션 가이드도, 아무리 많은 콘텐츠가 '최고의 객체 스토리지'라는 키워드를 S3에서 다른 곳으로 옮기려 해도, 스타트업에게 중요한 시간표상으로는 불가능합니다. 만약 당신의 성장 계획이 그러한 질문을 이기는 것에 달려 있다면, 그 계획 자체가 문제입니다.

슬롯이 용접되어 있다는 신호는 다음과 같습니다: 네 가지 모델에 동일한 일반적인 질문을 몇 번 던져보세요. 그리고 모든 실행에서 그들이 동의한다면 말입니다. 여러 모델과 여러 실행에 걸친 합의는 컨센서스가 형성되었다는 것을 의미합니다. 당신은 끼어들 수 없습니다.

일부 슬롯은 완전히 열려 있습니다. 바로 그곳에서 노력이 빛을 발합니다.

대신 좁은 하위 작업(sub-job)을 질문해 보세요. "X를 위한 벡터 데이터베이스(Vector database)", "Y를 위한 분석(Analytics)"와 같이 말이죠. 어떤 일이 일어나는지 살펴보세요. 모델들은 헤징(hedge)을 하고, 서로 다른 도구들을 언급하며, 첫 번째 선택지가 실행할 때마다 바뀔 것입니다. 그러한 불일치가 바로 신호입니다. 합의(Consensus)가 아직 형성되지 않았다는 것은 해당 슬롯이 여전히 결정되는 과정에 있다는 것을 의미하며, 이는 당신이 그 결정의 주인공이 될 수 있음을 의미합니다.

승리한 도전자들은 정확히 이 방식을 사용했습니다. Neon, Upstash, Turso는 "최고의 데이터베이스"라는 측면에서 Postgres를 이기려 하지 않았습니다. 그들은 그러한 멘탈 모델(mental models)이 형성되고 있는 동안 "서버리스 Postgres / Redis / SQLite"에 대한 확증된 답변(corroborated answer)이 되었고, 그 모델들이 확장됨에 따라 그 흐름을 탔습니다.

따라서 이미 잠긴 카테고리(locked category)에서의 전략은 기존 점유자의 쿼리(query)를 공격하는 것이 아닙니다. 아무도 점유하지 않은 하위 작업을 찾아내고, 구매자의 언어로 그 작업에 대한 가장 확증된 답변이 되어, 카테고리가 당신을 중심으로 성장하게 만드는 것입니다. 당신이 실제로 승리할 수 있는 젊은 카테고리를 제조하십시오.

무엇이 무엇인지 구분할 수 있습니다

이것이 창업자들이 놓치는 부분입니다. 슬롯이 용접되어 굳어버렸는지(welded) 아니면 승리 가능한지(winnable)를 추측할 필요가 없습니다. 관찰할 수 있기 때문입니다. 구매자의 질문을 여러 모델에 걸쳐, 그것도 여러 번 실행해 보고 그 합의 정도를 살펴보세요. 모델과 실행 결과 전반에 걸쳐 일치도가 높다면 그것은 이미 정착된 슬롯입니다. 불일치가 있다면 그것은 열려 있는 슬롯입니다. 이를 통해 "AI에게 추천받기"라는 목표는 막연한 느낌(vibe)에서 어디에 자원을 투입해야 할지에 대한 지도(map)로 변합니다.

그 지도를 만드는 것이 바로 Bersyn입니다. 각 모델이 누구를 지목하는지, 누가 첫 번째로 추천되는지, 어디에서 의견이 갈리는지, 그리고 모든 수치 뒤에 숨겨진 있는 그대로의 답변(verbatim answers)을 제공합니다. 만약 당신의 카테고리를 위해 이것이 필요하다면, 그것이 바로 제품의 전부입니다.

방법론: ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity를 대상으로 카테고리를 대표하는 구매자 질문을 여러 번 실행하였으며, 모델 버전 및 스캔 날짜와 함께 보고되었습니다. 특정 도구가 좋다거나 나쁘다는 주장은 포함하지 않으며, 오직 모델들이 답변한 내용만을 다룹니다.