오늘 목요일 체크 스터티장님이 진행하시는
바이브코딩으로 만든 내 사이트, 검색에 안 뜬다면? GEO·SEO 노출 전 략 실험실(오후9~11시)
스터디가 있습니다!
이미 많은 분들이 있지만....더 많이들 들어오세요! 잠시 줌으로 만나뵈었는데 엄청 꼼꼼하시고 개발자 베이스의 기술자에다가 센스도 많으신 분~~ 저도 옆에서 잘 도울께요!
저는 이번에 23기 GEO노출 전략 버디를 맡게 된 브랜다(오하에서 점찍고 변신했지만 원래 오하를 못본 분들이 많아서...ㅠㅠ), 김은경입니다.
이제 일년이 되어가는데...사실 사례게시글 한번 썼었나? 수업은 다섯손가락을 꼽...정말 나는 될법한 인간인가? ㅠㅠ 정말 자괴감이...그러던 중 이런 기회를 주셔서 한번 기사회생해보렵니다.
버디의 역할에 충실하기 위해 GEO관련 논문을 순차적으로 올려보고자 합니다.
체크 스터디장님은 실전 업무에 적용할 수 있는 내용으로 해주실 것 같구요.
저는 몰라도 좋지만 알면 좋은 내용으로....그러한 실무적 방법론이 어디에서 출발했는지
논문이나 학계 연구에서 발췌를 해서 올려보도록 하겠습니다.
##RAG(검색 증강 생성) 아키텍처의 원조 논문인 Lewis 외(2020)의 리뷰
생성형 검색은 어떻게 작동하는가? : RAG
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참고논문인데 시간 여유가 넉넉하신 분들이 보시면 좋으실듯.
저도 그랬지만 매우 머리가 아픕니다.
그냥 이 논문이구나 아는 정도로...^^
Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Karpukhin, V., Goyal, N., Küttler, H., Lewis, M., Yih, W., Rocktäschel, T., Riedel, S., & Kiela, D. (2020). Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive NLP tasks. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 9459–9474.
이 논문을 근간으로 AI의 수학적이면서도 구조적 작동 방식을 겨냥한
GEO 실무 적용점 2가지를 공유합니다.
논문에서 확인한 RAG 모델의 작동 방식은 매우 냉정합니다. AI는 인간처럼 문서를 처음부터 끝까지 우아하게 읽지 않습니다. 100단어 단위로 문서를 잘라내(Chunking) 수학적 유사도를 계산하고, 답변을 한 단어씩 뱉어낼 때마다 참고 문서를 실시간으로 갈아타며(RAG-Token) 흩어진 팩트들을 하나로 융합합니다.
1. AI가 먹기 좋게 썰어주기 (Chunking 청킹 최적화)
거대한 텍스트 벽은 AI의 1차 검색망을 그대로 빠져나갑니다. 글의 단락을 2~3문장 단위로 짧게 끊고, 핵심 키워드가 담긴 소제목(H2, H3 태그)을 꼼꼼히 달아야 합니다. 문서가 어떻게 쪼개지더라도 AI가 팩트 조각으로 쉽게 퍼갈 수 있도록 정보를 구조화해야 합니다. 특히 웹페이지의 HTML에서 <h2>, <h3> 같은 헤딩 태그로 구현되는지 확인해야 합니다. 디자인상 글자만 크고 굵게 만든 텍스트(시각적으로는 소제목처럼 보이지만 실제로는 <p> 태그에 볼드만 입힌 것)는 AI나 검색엔진이 구조로 인식하지 못할 수 있다는 점을 기억하세요.
2. 마케팅 수식어 대신 구체적 팩트
AI는 감성이 아니라 여러 문서의 확률을 융합(Marginalize--> 포토샵에서 머지하기랑 비슷 ^^)하여 정답을 고릅니다. '압도적 성능', '최고의 솔루션' 같은 모호한 표현은 AI에게 무시당하기 쉽습니다. '도입 후 비용 40% 절감', '리포트 기준 업계 1위'처럼 명확한 수치와 공신력 있는 인용구를 사용해야 AI가 사실로 인지하고 답변에 반영합니다.
결론적으로 GEO는 단순한 마케팅 트렌드가 아니라, AI 모델의 수학적 뼈대에 철저히 순응하는 생존 전략입니다. 이제는 사람의 마음뿐 아니라 AI의 연산 방식까지 설득하는 브랜드마 케팅이 필요한 시점입니다. ^^
여기까지 적었는데..참 딱딱하단 생각이...앞으로 제 사례 게시글은 더 발전할 예정입니다.
참고할 만한 예시로 시각화한 자료도 올립니다.
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