AI 검색 & GEO·AEO

Large Language Model

LLM(대규모 언어 모델)은 인터넷의 방대한 텍스트 데이터를 사전 학습해, 다음에 올 단어를 확률적으로 예측하는 방식으로 인간과 유사한 문장을 생성하는 딥러닝 신경망이다. GPT, Claude, Gemini, Llama 등 다양한 계열이 존재하며 모델마다 학습 데이터, 파라미터 규모, 강화학습 방식이 달라 같은 질문에도 답변 스타일과 정확도가 다르게 나타난다. LLM은 특정 시점까지의 데이터로만 학습되는 지식 컷오프의 한계가 있어, 최신 정보가 필요한 질문에는 RAG(검색 증강 생성)로 실시간 웹 검색을 결합하는 것이 필수적이다.

실무 적용 및 비즈니스 영향#

차세대 모든 검색 엔진과 지능형 소프트웨어의 두뇌 역할을 담당

구현 가이드 및 주의사항#

모델의 토큰 처리 방식과 사전 학습 지식의 한계를 이해하고 최적화 수립

RAG

Retrieval-Augmented Generation

외부 문서 저장소나 웹에서 최신 자료를 검색한 후 이를 LLM 프롬프트에 주입해 정확한 답변을 생성하는 기법

지식 컷오프

Knowledge Cutoff

사전 학습된 언어 모델이 학습 데이터를 수집하고 학습을 완료한 기준 시점

토큰

Token

AI 모델이 텍스트를 처리할 때 사용하는 최소 언어 단위(단어 글자 서브워드 조각)

GEM

Generative Ads Recommendation Model

메타가 2025년 11월 공개한 광고 랭킹(어떤 광고가 경매에서 승리할지 결정)용 차세대 AI 기반 모델로, 생성형 AI 기술을 광고 추천 시스템에 적용해 기존 모델보다 약 4배 높은 연산 효율을 달성.

AEO

Answer Engine Optimization

AI 검색이나 음성 비서가 직접 생성하는 단일 정답에 브랜드와 콘텐츠가 인용되도록 최적화하는 전략

AI Mode

AI Mode

기존 검색 목록 중심 UI에서 대화형 AI 답변 및 탐색 모드로 전환하여 동작하는 검색 엔진 모드