[소개]
1인 온라인 사업자로서 신규 상품 런칭을 위해 키워드 통계 데이터를 활용한 상품 아이디어를 찾는 목적으로 NotebookLM 활용을 했습니다. NotebookLM은 Google의 LLM Gemini1.5를 사용한다고 공식적으로 기재는 되어 있으나, 현재 Gemini 2.0을 일부 활용한다는 의견도 있습니다.
[진행 방법]
사용 도구
가. Google NotebookLM (무료) VS. NotebookLM PLUS ($20/월) – 무료 버전 사용
노트북 최대 100개 VS. 500개
각 노트북당 최대 50개의 소스 VS. 300개
각 소스의 길이는 500,000 단어로 제한 VS. 정보 없음 (대략 5배 예상)
하루 최대 50개의 채팅 쿼리 VS. 500개
하루 최대 3개의 오디오 생성 VS. 20개
나. 크롬확장프로그램 : ChatGPT - 웹 사이트 및 YouTube 요약 : ChatGPT를 사용하여 모든 뉴스, 웹 사이트 또는 YouTube 동영상에 대한 요 약 및 스크립트 생성
다. 상품 키워드 데이터 엑셀 데이터 자료 (판다랭크 서비스)
라. google Slides (현재 활용안에는 사용안함)
활용 단계 (순서)
WorkFlow : 1. 쇼핑 카테고리내 키워드 관련 데이터 수집 -> 2. 엑셀데이터 PDF 변환 -> 3. NotebookLM 실행 -> 4. 새로 만들기 -> 5. 소스 추가 (PDF파일) -> 6. 추천 키워드 선택 -> 7. 브리핑 문서 생성 (PS : 필요에 따라 추가 자료와 유튜브 영상을 활용)
1. 쇼핑 카테고리내 키워드 관련 데이터 수집
1) 판다랭크 사이트 로그인 (로그인 필수)
2) 키워드 찾기 > 카테고리별 검색 > 카테고리 선택 (예: 스포츠/레져>축구 2단계까지 선택)
2. 엑셀데이터 PDF 변환
1) 엑셀 파일 실행
2) 파일 -> 인쇄 -> 프린터 -> Microsoft Print to PDF 선택 -> A4용지 맞추기 -> 한 페이지에 모든 열 맞추기 -> 인쇄 -> 로컬PC 저장
3. NotebookLM 실행 및 4. 새로만들기
5. 소스 추가 (PDF파일)
1) 2-2에서 저장된 PDF 파일 드래그 앤 드롭
2) 업로드 완료
1) 생성된 Note 타이틀 : 초기 자동 생성 à 수정 가능
2) 추가된 소스 파일명 : 소스 내용 확인 가능, 출처 사용 체크 및 삭제
3) 최초로 등록된 소스에 대한 간략한 분석 정보
4) 오른쪽 스튜디오 영역 내 노트 영역에 메모로 저장됨
5) ㅇ 메모 추가 : 사용자가 직접 작성할 수 있는 메모장 노출 (7번 스튜디오 메모 추가와 동일 기능)
ㅇ AI음성개요 : 6번과 동일한 기능
ㅇ 브리핑 문서 : 선택된 출처를 기반으로 분석 자료 생성 (7번의 브리핑문서와 동일 기능)
6) AI음성개요 : 2인 화자가 대화하는 방식으로 심층 분석 내용을 팟캐스트 방식의 녹음한 파일 생성 (단점, 영어로 더빙됨)
7) ㅇ 메모 추가 : 사용자가 직접 작성할 수 있는 메모장 노출 (7번 스튜디오 메모 추가와 동일 기능)
ㅇ 학습가이드 : 소스의 체크된 출처를 기반으로 퀴즈문제 10개 및 정답 생성 / 구술 질문 5개 생성 / 출처의 용어집 생성
ㅇ 브리핑 문서 : 선택된 출처를 기반으로 분석 자료 생성 (7번의 브리핑
ㅇ FAQ : 소스의 체크된 출처를 기반으로 FAQ를 자동으로 생성
ㅇ 타임라인 : 출처를 기반으로 시간 흐름에 따라 정보가 어떻게 진행되었는지와 출처에 나오는 주요 용어 정리 (컨텐츠를 소설이라는 관점에서 정보 노출하는 것으로 사려됨)
8) 소스를 기반으로 추천하는 질문 3가지 추천
6. 추천 키워드 선택
1) 2번에 있는 출처를 선택하면 화면과 같은 출처의 요약정보와 컨텐츠 내용이 노출됩니다.
2) 주요 주체에 노출된 버튼을 눌러 문의해도 되고, 직접 질문해도 됨
3) ‘틈새키워드 및 해당 키워드를 찾은 이유 설명’ 직접 문의
7. 브리핑 문서 생성
1) 브리핑 문서 버튼 클릭 후, 문서 생성됨
2) 상세한 정보 확인
결과와 배운 점
성과
- 막연한 키워드 찾기 분석의 체계화
- 수작업을 통한 결과 도출의 시간 절약
- 데이터 기반 의사결정 강화
배운 점
- 효율적인 데이터 분석 방법
- AI 도구를 활용한 인사이트 도출
- 체계적인 자료 관리의 효율성
시행착오
- 업로드 소스에 따라 결과 다름
- 일부 유튜브 업로드 안됨
- 분석 결과 도츌에 적절한 프롬프트 적용 어려움
- 출처 관리 여부에 따른 다른 결과 도출
- 소스 추가 시, 자료 업로드 순서의 중요성
앞으로의 계획
1. 원하는 자료 추출이 가능한 상황별 NotebookLM 활용 사례 구축
2. 맞춤형 분석 템플릿 또는 프롬프트 개발
3. 1인 온라인 비즈니스 활용방안 개발
[참고] NotebookLM의 데이터 보안 정책
NotebookLM은 사용자 데이터의 보안과 프라이버시를 최우선으로 고려하는 정책을 가지고 있습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:
데이터 학습 금지
NotebookLM은 사용자의 개인 데이터를 AI 모델 학습에 사용하지 않습니다. 이는 개인 Google 계정으로 로그인한 경우에도 마찬가지입니다
쿼리 저장 방식
사 용자가 입력한 쿼리는 저장되지 않지만, 업로드된 자료, 저장된 노트, 오디오 개요 등은 서비스 제공을 위해 보관될 수 있습니다
기업용 NotebookLM의 추가 보안 기능
기업 환경을 위한 NotebookLM Enterprise 버전은 다음과 같은 추가적인 보안 기능을 제공합니다:
ㅇ 클라우드 규정 준수 환경에서 운영됩니다.
ㅇ 데이터는 항상 사용자의 Google Cloud 프로젝트 내에 유지되며 외부로 공유되지 않습니다.
ㅇ VPC-SC, IAM 제어 등 추가적인 프라이버시 및 보안 기능을 제공합니다
데이터 보호 정책
NotebookLM은 Google의 서비스 약관과 개인정보처리방침을 따릅니다. 사용자와 NotebookLM 간의 상호작용에 대한 구체적인 데이터 처리 방식은 이러한 정책에 명시되어 있습니다
데이터 삭제 정책
NotebookLM은 사용자가 업로드한 문서를 30일 후에 자동으로 삭제합니다. 이는 사용자 데이터의 장기 보관을 방지하고 프라이버시를 강화하는 조치입니다
데이터 접근 제한
Google 직원들은 사용자의 데이터에 접근할 수 없습니다. 이는 내부적인 데이터 접근 통제 정책의 일환으로, 사용자 정보의 기밀성을 보장합니다
이러한 정책들은 사용자의 데이터를 안전하게 보호하면서도 NotebookLM의 기능을 최대한 활용할 수 있도록 설계되었습니다.
이러한 활용을 통해 1인 사업자로서의 의사결정 효율성이 크게 향상되었으며, 특히 제한된 리소스 내에서 최대한의 시장 인사이트를 얻을 수 있었습니다. NotebookLM은 대규모 데이터 분석팀 없이도 효과적인 시장 분석과 전략 수립이 가능하게 해주는 강력한 도구임이 입증되었습니다.