※ AI는 때론 무딘 칼이지만, 때론 아주 날카로운 칼이다.

GEO(Generative Engine Optimization)::

• AI 기술의 발전과 함께 주목받고 있는 새로운 최적화 전략
• 기존의 SEO(검색 엔진 최적화)가 주로 인간 사용자를 대상으로 한 검색 결과 최적화에 중점을 두었다면,
• GEO는 AI 기반의 생성형 검색 도구가 정보를 종합하고 요약하는 데 최적화된 콘텐츠 구조를 만드는 데 초점

1. GEO의 정의 및 중요성

• GEO는 생성형 AI가 우리 브랜드나 상품을 '언급하고 추천'하도록 만드는 전략
• 단순히 검색 결과에 노출되는 것을 넘어, AI가 생성하는 콘텐츠에 우리의 정보가 정확하게 반영되도록 하는 과정
• 이러한 최적화는 브랜드의 가시성을 높이고, 소비자와의 신뢰를 구축하는 데 중요한 역할 = 신뢰라고 쓰고 구매 유도라고 읽는다.

2. GEO의 주요 특징 및 장점

전문화된 AI 에이전트

• 예시 :: 실시간으로 다양한 웹 소스를 통합해 맞춤형 정보를 제공하는 "스파크 페이지" 기능을 통해 사용자에게 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 전달 = 하는 척 함

슈퍼 에이전트의 다목적성

• 다양한 직군과 상황에 유연하게 적용될 수 있는 지능형 에이전트
• 사용자의 보조자처럼 행동
• 일정 관리, 음성 통화 예약 등 실제 업무를 자율적으로 처리할 수 있는 고성능 시스템으로 설계

기술적 혁신

• AI 기술의 융합을 통해 GEO는 정확성과 신뢰성을 강화 = 하려고 노력은 하고 있지...만 그 정보의 출처 또한 AI?
• 복잡한 작업도 신속하게 처리할 수 있도록 최적화

3. GEO와 기존 SEO의 차별점

• AI가 생성하는 콘텐츠에 초점,AI의 이해도를 높이는 데 중점
• 사용자 경험을 개선하기 위해 AI가 제공하는 맞춤형 정보를 활용. 브랜드와 소비자 간의 관계 강화 유도

4 GEO를 활용한 마케팅 전략

• 브랜드의 콘텐츠를 AI가 쉽게 이해할 수 있도록 최적화
• 소비자와의 상호작용을 강화하기 위해 AI 기반의 맞춤형 추천 시스템을 도입
• 데이터를 분석하여 소비자의 행동 패턴을 이해
• 마케팅 전략을 수립

GEO는 AI 시대에 브랜드가 살아남기 위한 필수 전략입니다. 기업들은 GEO를 통해 소비자와의 관계를 강화하고, 시장에서의 경쟁력을 높일 수 있습니다. AI 기술의 발전과 함께 GEO의 중요성은 더욱 커질 것이며, 이를 통해 새로운 기회를 창출할 수 있을 것입니다.

= 결국, 상품 판매를 위한 듣기 좋은 개소리?

이미지 출처

젠스파크 에이전트

• 인공지능 기반 솔루션
• "슈퍼 에이전트"라는 범용 AI 시스템을 제공
• 일종의 각종 AI 프롬프트 통합, 작업 진행 표시자?
• https://www.genspark.ai/

1. 주요 특징 및 장점

• 전문화된 AI 에이전트:
  각 에이전트는 특정 유형의 질문이나 문제 해결에 특화되어 설계
  예를 들어, 실시간으로 다양한 웹 소스를 통합해 맞춤형 정보를 제공하는 "스파크 페이지" 기능
  사용자에게 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 전달
• 슈퍼 에이전트의 다목적성:
  일반 챗봇과 달리 다양한 직군과 상황에 유연하게 적용
  사용자의 보조자처럼 행동하는 지능형 에이전트
  일정 관리, 음성 통화 예약 등 실제 업무를 자율적으로 처리할 수 있는 고성능 시스템
  생산성 향상에 초점
• 기술적 혁신:
  AI 기술의 융합을 통해 정확성과 신뢰성을 강화
  복잡한 작업도 신속하게 처리할 수 있도록 최적화
• 시장 반응 및 성장:
  LG테크놀로지벤처스 등으로부터 2억 달러 이상의 투자 유치에 성공하며 유니콘 기업으로 등극
  싱가포르, 일본 등에 지사를 설립하며 글로벌 확장 중
  텐센트와 SBI인베스트먼트 등도 투자 논의에 참여하는 등 시장에서 높은 관심을 받고 있음

2. 차별화 포인트

• 기존 챗봇 대비 우수성:
  일반 챗봇이 고객 지원 등 특정 기능에 제한되는 반면, 슈퍼 에이전트는 다목적 업무 자동화가 가능
  예를 들어, 단순 질의응답뿐 아니라 실제 작업을 실행하는 실행력을 갖춤
• 실용성에 집중:
  음성 통화 예약, 일정 관리 등 일상 업무를 자율적으로 처리할 수 있어 기업과 개인의 효율성을 극대화

3. 향후 과제

• 실제 성능 검증 필요:
  현재는 주로 기능적 강점이 강조
  실제 사용자 경험과 성능 데이터(예: 오류율, 처리 속도)에 대한 공개 정보가 부족
• 경쟁 심화:
  AI 에이전트 시장은 OpenAI, Google 등 글로벌 기업의 진출로 경쟁이 치열해지고 있어 지속적인 기술 혁신이 필요

종합 평가

젠스파크 에이전트는 실용성과 유연성을 갖춘 차세대 AI 솔루션으로, 특히 슈퍼 에이전트를 통해 업무 자동화와 생산성 향상에 기여할 잠재력이 큽니다. 투자 유치와 글로벌 확장으로 성장세가 뚜렷하나, 기술적 완성도와 사용자 피드백을 기반으로 한 개선이 지속된다면 시장에서 더욱 두각을 나타낼 것으로 예상됩니다.

https://www.genspark.ai/

구글의 NotebookLM

1. 개요 및 정의

• NotebookLM은 구글(Google)이 개발한 AI 기반 노트/리서치 도구로, 사용자가 업로드한 문서와 자료(“소스”라 부름)를 바탕으로 요약, 질의 응답, 통찰 생성 등을 할 수 있게 설계된 서비스
• “LM”은 “Language Model”을 뜻하며, NotebookLM은 단순히 챗봇처럼 인터넷을 참조하는 것이 아닌, 사용자가 제공한 자료 안에서 응답을 생성하도록 설계된 “source-grounded AI” 방식을 채택
• 본래 초기 이름은 Project Tailwind였고, 2023년에 공개
• 이후 여러 기능이 추가되고 개선되며, “실험적 기능” 딱지를 떼고 점차 정식화되어가는 중
• https://notebooklm.google.com/

2. 지원 기능 / 특징

NotebookLM이 제공하는 주요 기능과 특징

3. 사용 제한 및 요건

NotebookLM을 쓸 때 주의하거나 알아야 할 제약들:

• 하나의 소스에는 최대 단어 수 제한 (예: 500,000 단어 또는 파일 크기 제한 등) 이 존재
• 업로드한 자료는 기본적으로 비공개이며, 사용자가 직접 공유하지 않는 이상 외부로 노출되지 않음
• NotebookLM은 사용자가 제공한 소스만을 기반으로 응답을 생성하므로, 제공된 자료 밖의 정보는 응답에 포함되지 않음
• AI 모델 특성상 “hallucination” 즉 만들어낸 허위 응답 가능성도 여전히 존재하므로, 중요한 내용은 검증이 필요
• 일부 고급 기능이나 사용량 확장은 유료 또는 프리미엄 플랜이 필요할 수 있음
• 예를 들어 더 많은 쿼리 수, 더 큰 컨텍스트 창 등

4. 최근 변화 & 업데이트 동향

NotebookLM은 계속해서 개선되고 있음, 다음과 같은 업데이트들이 최근 두각:

• 대화 시 컨텍스트 창 (context window) 크기가 확장되어, 더 많은 분량의 문서를 한번에 다룰 수 있게 됐다는 보고가 있음
• Video Overviews 기능이 도입되어 문서 요약을 영상으로도 보여주는 기능이 추가됨
• 여러 언어를 지원하는 기능이 강화
• 예를 들어 Video Overviews가 80개 언어로 제공된다는 보도도 있음
• NotebookLM 기능이 구글의 One AI Premium 구독 플랜에 포함되었다는 발표도 나옮
• 노트북 공개 기능 개선, 전문가 생성 노트북 확대 등 커뮤니티/공유 중심의 업데이트도 진행 중

5. 활용 아이디어 및 유의점

활용 아이디어

• 논문, 보고서, 긴 문서들을 빠르게 파악하고 요약할 때
• 여러 자료를 한 주제로 묶어 통합 이해하고 싶을 때
• 공부할 때, 개념 정리나 Q&A 연습용으로 활용
• 프로젝트 문서, 기술 스펙, 매뉴얼 등을 정리하고 검색 가능한 형태로 유지
• 다른 사람과 지식을 공유할 때, 공개 노트북 기능 활용

유의점 / 리스크

• AI가 생성한 답변이 언제나 정확한 건 아니므로, 특히 중요한 부분은 원본 자료와 대조해야 함
• 저작권이나 민감한 정보가 담긴 문서를 업로드할 경우 보안/프라이버시 주의
• 대용량 문서나 복잡한 자료는 처리 제한이 있을 수 있음
• 무료 버전과 유료/프리미엄 버전 간 기능 격차가 있을 수 있음

확실히, 2022년말에 비해, 1년 전에 비해, 그리고 6개월 전에 비해서는 지속적으로 좋아지고 있긴 하지만,

그 변화의 단계가 점점 완만해 진다고 할까.. 약간은 퇴보하고 있다고 할까요?

생각보다 이쪽에서는 영화나 소설에서 보던 제네스시가 나타나기는 좀 더 오래 걸리겠다. 싶은 느낌적인 느낌?!

https://www.youtube.com/watch?v=yX809fGO6Bw&t=3s

일반적으로 저의 주변의 개발자들도 영상과 비슷한 생각을 많이들 하는 것 같네요.

저도 일단 손!

현재는 어정쩡한 포지션이라 헌신적?으로 개발을 진행하고 있지는 않지만,

지속 사용하다 보니 역시나 저도 영상에서와 같은 고민을 하게 됩니다.

스팟성으로 WEB이나 APP 상에 아주 단조로운 산출물을 낼 때는 AI 코딩이 나름 도움이되지만,

기존에 진행하고 있던 중대형 프로젝트, 하다 못해 100개 정도 분산, 10~20만줄 정도 되는 APP 코드 상에서도 

AI의 도움을 받을라 치면, 과연 이 작업이 효율적인가? 를 생각하게 됩니다.

결국,

조금만 덩치가 커지면 여러 중복 코드와 불필요 코드, 오류, 그리고 오물..들을 처리하느라

오히려 더 많은 시간을 소비해야 하는 경우가 왕왕 발생합니다.

주니어들에게는

아직은 그래도 좀더 직접 코드를 작성하고 AI에게 검수?를 받는 그런 방식이 효율적이지 않을까.. 잠깐 생각해 보았습니다. 

https://claude.ai/
https://gemini.google.com/

https://www.perplexity.ai/
https://chatgpt.com/
https://wrtn.ai/

개발은 클로드와 제미나이,
질문은 지피티,

웹검색은 퍼블렉시티,

각종 짜투리는 뤼튼.

무료로 아주 쥐어짜서 사용하고 있습니다.

다른 것들도 많이 있긴 하던데, 거즘 정착중에 있습니다.

https://claude.ai/
https://gemini.google.com/

https://www.perplexity.ai/
https://chatgpt.com/
https://wrtn.ai/

[2025.08.25] 열심히 한다고 하니~ 요녀석도 사용해 보고 있음

https://clova-x.naver.com/