사용자 의도 기반 GPU Cloud 제휴 링크의 동적 렌더링 설계

Context

기존 AdSense 기반 수익 모델의 낮은 전환율과 단순 상품 추천의 한계를 극복하기 위한 전략적 변화 추진. 특히 AI 모델 디렉토리 특성상 단순 도서 구매보다 Self-hosting을 위한 GPU 인프라 수요가 높다는 사용자 행동 분석에 기반함.

Technical Solution

• JavaScript Dependency 제거를 위해 SDK나 Iframe 대신 단순 URL Parameter 기반의 Referral 시스템 채택
• Environment Variable 기반의 URL Builder 함수를 설계하여 개발 및 프리뷰 환경 내 Dead Link 생성 원천 차단
• pipeline_tag를 활용한 Conditional Rendering 로직을 구현하여 LLM 및 Vision 모델 페이지에만 GPU 링크 노출
• Embedding 및 Classification 모델과 같이 CPU 추론이 가능한 케이스에는 GPU 링크를 배제하여 UI Noise 최소화
• RunPod, Vast.ai, Hetzner Cloud 등 인프라 성격에 따른 차별적 Referral 메커니즘 적용