LLM 기반 AI 검색을 위한 콘텐츠 구조화의 중요성
인공지능(AI) 검색 환경에서 콘텐츠를 구조화하는 방식은 기존의 마크업 언어나 메타데이터를 활용하는 수준을 넘어서고 있습니다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM)이 정보를 분석하고 이해하는 방식을 고려할 필요가 있습니다.
전통적인 검색 엔진과 LLM의 차이점
기존의 검색 엔진 크롤러는 Schema.org나 JSON-LD와 같은 구조화된 데이터를 활용하여 웹 페이지를 분석합니다. 반면 LLM은 텍스트 내 단어, 문장, 개념 간의 관계를 이해하기 위해 주의 메커니즘(attention mechanisms)을 사용합니다. 이에 따라 LLM은 다음과 같이 내용을 평가합니다.
- 콘텐츠가 명확한 한 가지 아이디어를 표현하는지.
- 내용이 일관되고 논리적인지.
- 사용자의 질문에 직접적으로 답변하는지.
LLM 친화적인 콘텐츠 구조화 방법
LLM에 효과적으로 이해될 수 있도록 콘텐츠를 구조화하는 것은 가시성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 아래는 주요 전략들입니다.
1. 명확한 제목과 부제목
제목과 부제목의 체계적인 구성이 중요합니다. H1, H2, H3 같은 계층 구조를 명확히 설정하면 LLM이 콘텐츠의 흐름을 더 잘 이해합니다.
2. 짧고 집중적인 단락
단락마다 하나의 아이디어만 담아야 합니다. 길고 복잡한 단락은 이해도를 떨어뜨리고 정보 추출을 어렵게 만듭니다.
3. 구조화된 형식
리스트, 표, FAQ 구조는 내용 요약과 빠른 파악에 유리합니다. 특히, AI 요약 도구들이 선호하는 구성입니다.
4. 주요 주제는 초반에 정의
핵심 인사이트나 주요 정의를 페이지 초반에 배치하여 독자와 LLM의 관심을 끌어야 합니다.
5. 의미적 신호 활용
"Step 1", "In summary", "Key takeaway"와 같은 표현은 콘텐츠의 구조와 핵심 메시지를 LLM에 명확히 전달하는 데 도움을 줍니다.
6. 방해 요소 제거
팝업 창이나 과도한 CTAs(행동 유도 요소) 등은 메시지를 손상시키고 중요한 정보의 전달을 방해할 수 있습니다.
구조화된 데이터의 역할과 한계
구조화된 데이터는 여전히 중요한 역할을 하지만, 콘텐츠 조직이 명확하지 않은 경우 이를 보완하지는 못합니다. 따라서 구조화된 데이터는 콘텐츠의 핵심 메시지를 강조하는 부가적인 도구로 활용하는 것이 이상적입니다.
AI와 사용자 모두를 고려한 콘텐츠 전략
콘텐츠를 LLM 중심으로 조직화하면 AI 검색 최적화뿐 아니라 사용자 경험까지 향상시킬 수 있습니다. 주요 원칙은 명확성, 일관성, 논리적인 흐름이며, 이는 기술과 사람 모두에게 이해가 용이한 콘텐츠를 제공하도록 합니다.
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