LLM에 영향을 미치는 요소에 대한 큰 답을 얻기 위한 작은 테스트
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의심할 여지 없이 지난 몇 달 동안 SEO의 인기 주제 중 하나는 LLM 답변에 영향을 미치는 방법이었습니다. 모든 SEO는 전략을 세우려고 노력하고 있습니다. 많은 사람들이 “바이브 코딩”을 사용하여 자체 도구를 만들어 가설을 테스트하고 각 LLM과 Google이 소스를 선택하는 데 사용하는 것에 대한 열띤 토론에 참여합니다. 이러한 토론 중 일부는 벡터 임베딩, 구절 순위, 검색 증강 생성(RAG) 및 청킹과 같은 주제를 다루면서 매우 기술적일 수 있습니다. 이러한 이론은 훌륭합니다. 이 이론에서 배우고 실천할 것이 많습니다.
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의심할 여지 없이 지난 몇 달 동안 SEO의 인기 주제 중 하나는 LLM 답변에 영향을 미치는 방법이었습니다. 모든 SEO는 전략을 세우려고 노력하고 있습니다. 많은 사람들이 “바이브 코딩”을 사용하여 자체 도구를 만들어 가설을 테스트하고 각 LLM과 Google이 소스를 선택하는 데 사용하는 것에 대한 열띤 토론에 참여합니다. 이러한 토론 중 일부는 벡터 임베딩, 구절 순위, 검색 증강 생성(RAG) 및 청킹과 같은 주제를 다루면서 매우 기술적일 수 있습니다. 이러한 이론은 훌륭합니다.
상세 분석
이 이론에서 배우고 실천할 것이 많습니다. 그러나 이러한 AI 개념 중 일부가 너무 이해하기 어렵다면 한 걸음 물러서십시오. 저는 여러분이 압도감을 느끼지 않고 AI 검색에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하고 이러한 새로운 플랫폼에 대한 최적화를 시작할 수 있도록 돕기 위해 제가 실행한 몇 가지 최근 테스트를 안내해 드리겠습니다. 브랜디드 콘텐츠 제작 및 결과 확인 얼마 전 업무차 텍사스 오스틴에 다녀왔습니다. 여행 전에 나는 다가오는 여행에 대해 ChatGPT에 “가르칠” 수 있을지 궁금했습니다. 여행에 대한 정보가 웹상에 공개되어 있지 않아 경쟁이 전혀 없는 깔끔한 테스트였습니다.
정리
나는 ChatGPT에 “Gus Pelogia가 곧 오스틴으로 갈 예정인가요?”라고 물었습니다. 초기 대답은 예상한 대로였습니다. 그는 오스틴으로 여행을 계획하지 않았습니다. 같은 날, 몇 시간 후, 저는 오스틴 여행에 대한 블로그 게시물을 웹사이트에 썼습니다. 게시물을 게시한 지 6시간 후 ChatGPT의 답변이 변경되었습니다.
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