TL;DR: 대규모 언어 모델(LLM)은 인터넷의 방대한 양의 텍스트를 학습하여 문장의 다음 단어를 예측하는 전문가로 거듭난 AI입니다. 마케터에게는 ChatGPT 및 Google의 AI 개요와 같은 AI 검색과 새로운 콘텐츠 도구의 기반이 되는 엔진입니다. 이제 콘텐츠가 인공지능의 학습 데이터가 되고 브랜드의 권위가 인공지능의 답변에 인용되기 때문에 이들을 이해하는 것이 매우 중요합니다.
디지털 마케터라면 헤드라인을 보셨을 겁니다. ChatGPT가 광고 문구를 작성하고, Google이 파란색 링크를 AI가 생성한 답변으로 대체하고, 완전히 새로운 규칙이 하룻밤 사이에 생겨나고 있는 것처럼 보입니다. 이 거대한 변화의 중심에는 하나의 기술, 즉 대규모 언어 모델 또는 LLM이 있습니다.
복잡하고 어렵게 들리는 용어이지만 핵심 개념은 의외로 간단합니다. 그리고 향후 10년 동안 관련성을 유지하고자 하는 마케터라면 이 개념을 이해하는 것은 더 이상 선택 사항이 아닙니다.
머큐리 테크놀로지 솔루션의 CEO 제임스입니다.
이 가이드는 컴퓨터 공학 학위 없이도 쉽게 이해할 수 있도록 LLM이 무엇인지 설명합니다. 어떻게 작동하는지, 업무에 왜 중요한지, 어떻게 해야 하는지 자세히 설명합니다.
대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가요?
대규모 언어 모델의 핵심은 고도로 발전된 예측 엔진입니다. 이 엔진의 주요 역할은 일련의 단어에서 가장 가능성이 높은 다음 단어를 추측하는 것입니다.
휴대폰의 자동 완성 기능이라고 생각하면 되지만, 초인적인 규모를 자랑합니다
휴대폰의 자동 완성 기능은 개인 문자 메시지에 대한 학습을 통해 사용자가 다음에 말할 내용을 추측합니다. LLM은 책, 기사, 위키피디아, 블로그, 과학 논문 등 방대한 양의 인터넷을 학습하여 가장 논리적이고 맥락에 맞는 다음 단어가 무엇일지 추측합니다.
- 대용량: 이는 수십억 또는 수조 개의 단어로 학습된 방대한 양의 데이터와 연결에 사용하는 수많은 매개변수를 의미합니다.
- 언어: 인간의 언어를 이해하고, 해석하고, 생성하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
- 모델: 통계적 패턴을 기반으로 언어가 어떻게 작동하는지에 대한 복잡한 시스템, 즉 모델입니다.
그것은 인간적인 의미의 '생각'이나 '이해'가 아닙니다. 그것은 <강력한> 패턴의 달인입니다. 수많은 텍스트를 분석하여 어떤 단어가 다른 단어 뒤에 따라야 일관성 있고 논리적이며 종종 통찰력 있는 문장을 형성할 수 있는지 예측하는 데 놀라울 정도로 능숙해졌습니다.
LLM은 실제로 어떻게 작동할까요? (마케터가 알아야 할 필수 정보)
복잡한 수학을 알 필요는 없지만, LLM을 업무와 연관시키는 세 가지 핵심 요소는 이해해야 합니다.
- 학습 데이터(콘텐츠가 들어오는 곳) LLM의 지식은 마법 같은 것이 아니라 학습 단계에서 제공된 텍스트에서 직접적으로 나옵니다. '브랜드 전략'을 정의한 모든 마케팅 블로그, 비즈니스 서적, Wikipedia 문서를 읽음으로써 '브랜드 전략'이 무엇인지 배웠습니다. 이는 마케터가 이해해야 할 가장 중요한 개념입니다: 콘텐츠는 AI의 원료입니다. 웹에 있는 콘텐츠의 품질, 명확성, 권위는 미래 AI 모델의 '지식'을 직접적으로 형성합니다.
- 패턴 인식 엔진 "브랜드 인지도와 리드 생성의 차이점은 무엇인가요?"와 같은 질문을 LLM에 입력하면, LLM은 답을 '알 수' 없습니다. 대신 내부 엔진이 학습 데이터에서 관찰한 무수한 패턴을 기반으로 좋은 답변을 구성할 가능성이 가장 높은 단어 순서를 즉시 계산합니다. 이 엔진은 '브랜드 인지도'와 '리드 생성'이라는 문구를 수천 번 대조하여 어떤 개념과 단어가 통계적으로 명확한 설명에 나타날 가능성이 높은지 알고 있습니다. 이 내부 엔진을 흔히 '블랙박스'라고 부르는데, 그 이유는 이 엔진의 제작자조차도 모든 특정 연결이 어떻게 이루어지는지 정확히 알지 못하지만 패턴 매칭이 놀라운 정확도로 작동한다는 것만 알고 있기 때문입니다.
- 프롬프트(시작점) 프롬프트는 예측 프로세스를 위한 씨앗입니다. 간단한 프롬프트는 일반적인 패턴 기반 응답을 가져옵니다. 상세하고 컨텍스트가 풍부한 프롬프트는 보다 구체적이고 유용한 예측 경로로 LLM을 안내합니다. 이것이 바로 '프롬프트 엔지니어링'이 귀중한 기술이 된 이유이며, 모델에 더 나은 결과물을 생성할 수 있는 더 나은 출발점을 제공하는 기술입니다.
마케터가 LLM에 관심을 가져야 하는 이유
이 기술은 단순한 도구가 아니라 매일 사용하는 채널을 근본적으로 재편하고 있습니다.
- 검색은 더 이상 링크 목록이 아닙니다(LLM SEO): LLM은 Google의 AI 오버뷰, 퍼플렉서티, ChatGPT를 구동하는 엔진입니다. 사용자는 더 이상 단순한 링크를 찾는 것이 아니라 직접적인 답변을 찾고 있습니다. 즉, SEO의 새로운 목표는 단순히 순위를 매기는 것이 아니라 AI가 생성한 응답 내에서 브랜드의 전문성이 인용되는 것입니다. 이 새로운 분야를 [strong] LLM SEO라고 합니다.
- 콘텐츠 제작에 새로운 조타수가 생겼습니다: LLM은 아이디어 브레인스토밍, 초안 작성, 조사 요약, 다양한 채널에서 콘텐츠 용도 변경을 위한 강력한 조력자가 될 수 있습니다. 사람의 전략, 독창성 또는 편집의 필요성을 대체할 수는 없지만 콘텐츠 워크플로우를 획기적으로 가속화할 수 있습니다.
- 이제 대화형 고객 경험: 웹사이트의 챗봇은 LLM 덕분에 더욱 스마트하고 유용해지고 있습니다. 챗봇은 자연스럽고 인간과 유사한 언어로 복잡한 고객 질문에 답하고, 구매 과정을 안내하며, 연중무휴 24시간 지원을 제공할 수 있습니다.
이것이 전략에 미치는 영향: 3가지 간단한 진실
- 귀하의 콘텐츠는 이제 교육 자료입니다: 게시하는 모든 블로그 게시물, 연구 보고서, 사례 연구는 차세대 LLM을 위한 잠재적인 교육 자료입니다. 고품질의 독창적이고 권위 있는 콘텐츠는 그 어느 때보다 가치가 높습니다.
- 권위는 새로운 순위 요소입니다: LLM에서 인용되려면 브랜드가 신뢰할 수 있는 진실의 출처로 여겨져야 합니다. 즉, 독창적인 연구, 전문 저자, 신뢰할 수 있는 다른 사이트에서 언급되는 등 진정한 권위를 구축하는 것에 투자해야 합니다.
- 명확성과 구조는 타협할 수 없습니다: 기계가 콘텐츠를 이해하고 인용하려면 콘텐츠의 구조가 잘 짜여져 있어야 합니다. 명확한 제목, 간결한 요약, 논리적 구성은 더 이상 UX에만 좋은 것이 아니라 기계 가독성을 위해서도 필수적입니다.
결론 결론: 변화 수용
대규모 언어 모델은 미래적인 개념이 아니라 현재 여러분이 마케팅하고 있는 인터넷의 엔진입니다. 이는 링크된 페이지의 웹에서 상호 연결된 답변의 웹으로 전환하는 것을 의미합니다.
마케터에게 이는 위협이 아니라 기회입니다. 알고리즘의 요령을 쫓는 것에서 벗어나 진정한 가치를 창출하고 진실의 원천이 될 정도로 권위 있는 브랜드를 구축하는 등 항상 가장 중요한 일에 집중할 수 있는 기회입니다. LLM을 이해하면 신뢰의 새로운 지형을 이해할 수 있습니다.
