대규모 언어 모델(LLMs)의 역할과 기능
대규모 언어 모델(LLMs)은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능 시스템이다. 이 기술은 사용자 질문에 대해 자연스러운 언어로 답변을 생성하는 Generative Search와 대화형 상호작용을 지원하는 Conversational Search를 가능하게 한다.
LLM 최적화란 무엇인가?
LLM 최적화(LLM Optimization, LLMO)는 LLM이 생성하는 결과 내에서 브랜드의 가시성을 높이고 긍정적인 이미지를 구축하기 위한 마케팅 전략이다. 효과적인 LLMO 방법에는 다음과 같은 기법들이 포함된다.
브랜드 언급 확보
LLM이 자주 인용하는 웹사이트(예: Quora, Reddit)에 브랜드 언급이 포함되도록 한다.
독창적인 가치 제안 정의
경쟁자와 차별화되는 고유한 가치를 명확히 전달하여 LLM의 추천 가능성을 높인다.
유용하고 독창적인 콘텐츠 제작
사용자 니즈 또는 의도를 충족시킬 수 있는 고품질의 콘텐츠를 제작하고, LLM이 이를 인용할 수 있도록 만든다.
콘텐츠 접근성 향상
LLM이 콘텐츠에 쉽게 접근하고 처리할 수 있도록 서버 사이드 렌더링 및 기술 SEO를 우선시 한다.
이미지 및 비디오 활용
멀티모달 콘텐츠(이미지와 동영상)를 포함하여 정보를 더욱 풍부하게 전달하고 검색 가시성을 높인다.
패시지 수준의 콘텐츠 최적화
간결하고 구체적인 콘텐츠 구성을 통해 LLM이 쉽게 이해하고 검색할 수 있다.
타깃 대상에 맞춘 콘텐츠
목표 고객과 밀접하게 연관된 주제와 표현을 사용하여 LLM에서의 언급 확률을 증가시킨다.
온라인 평판 관리
브랜드에 대한 디지털 평판이 LLM의 이해에 영향을 미치기 때문에 이를 지속적으로 모니터링하고 개선한다.
브랜드 가시성 측정의 중요성
LLM 검색 가시성을 추적함으로써 다양한 모델에서 브랜드가 얼마나 자주, 그리고 눈에 띄게 언급되는지 알 수 있다. 이를 통해 브랜드의 온라인 포지셔닝과 사용자 감정(Brand Sentiment)을 분석하고 마케팅 목표와의 정렬 여부를 확인할 수 있다.
출처 : 원문 보러가기