생성형 엔진 최적화(GEO) 성공의 핵심, 벡터 임베딩(Vector Embedding) 제대로 이해하고 실습해보기!

한눈에 보는 이 글 * 벡터 임베딩은 텍스트의 의미를 숫자 배열로 변환하는 기술로, AI는 이 값을 기준으로 콘텐츠의 관련성을 판단합니다. * Gemini 임베딩 모델(Gemini Embedding 2)과 코사인 유사도를 활용하면 Python 코드로 문장 간 의미적 유사도를 직접 수치로 확인할 수 있습니다. * GEO 전략에서는 키워드 나열보다 주제를 깊이 있게 다뤄, AI가 콘텐츠를 의미적으로 가장 관련성 높은 정보로 인식하도록 만드는 것이 중요합니다. 생성형 AI가 검색의 중심으로 자리 잡으면서, 콘텐츠가 AI에게 인용되려면 단순히 키워드를 나열하는 것만으로는 부족해졌습니다. AI는 문장의 의미를 숫자로 변환한 벡터 임베딩(Vector Embedding)을 기준으로 콘텐츠의 관련성을 판단하기 때문에, 생성형 엔진 최적화(Generative Engine Optimization, GEO)를 이야기할 때 벡터 임베딩의 개념을 정확히 이해하는 것이 출발

작성일 2026.07.14 · by Sunmin Kim

AI 동료 시대, '지시'에서 '협업'으로 — 조직과 개인에게 필요한 역량은?

한눈에 보는 이 글 * AI 어시스턴트와 달리 AI 에이전트(AI 동료)는 최초 목표만 전달받아도 스스로 다음 단계를 판단하고 자율적으로 업무를 수행합니다. * AI와 일하는 방식은 맥락 공유 → 실무 배치 → 비판적 검증 → 상호 조정의 4단계로 '지시'에서 '협업'으로 전환되고 있습니다. * 조직은 채용·리스킬링 체계를, 개인은 생성형 AI 리터러시와 비판적 사고·메타 학습 능력을 갖춰야 한다는 점이 여러 연구에서 공통으로 강조됩니다. 단순히 프롬프트를 입력하고 결과물을 받아보던 'AI 어시스턴트'의 활용 방식에서, 사용자의 추가 지시 없이도 스스로 다음 단계를 판단하고 복잡한 워크플로를 수행하는 'AI 에이전트(AI 동료)'의 활용으로 무게중심이 옮겨가고 있습니다. 이 변화 속에서 실제 성과 차이를 만드는 요인은 AI 툴의 도입 여부가 아니라, AI와 어떻게 협업하고 결과물을 어떻게 검증할 줄 아는지에 달려 있다는 점이 점점 분명해지고 있습

작성일 2026.07.13 · by my.kim

Enterprise AI Seoul 2026 컨퍼런스 참석 후기: 엔터프라이즈 AI 도입과 Agentic AI 활용 방향

2026년 5월 26일 서울 양재 엘타워에서 열린 Enterprise AI Seoul 2026 컨퍼런스에 참석했습니다. 이번 컨퍼런스에서는 엔터프라이즈 환경에서 AI를 어떻게 도입하고, 실제 업무 성과로 연결할 수 있을지에 대한 다양한 사례와 인사이트가 공유되었습니다. 특히 여러 세션을 통해 AI 도입이 단순히 새로운 기술이나 도구를 적용하는 일이 아니라, 실제 업무 방식과 운영 구조를 함께 바꾸는 과정이라는 점을 확인할 수 있었습니다. 이번 글은 업무에 AI를 적용하거나 자동화를 검토하고 있는 구성원들이 실제 기업 사례와 도입 기준을 참고할 수 있도록, 컨퍼런스에서 확인한 내용을 공유하기 위해 작성했습니다. 컨퍼런스에서 인상 깊었던 AI 활용 흐름과 기업 사례, 그리고 AI Agent와 자동화를 안정적으로 업무에 적용하기 위해 필요한 기준을 중심으로 정리해보고자 합니다. Enterprise AI Seoul 2026에서 인상 깊었던 AI

작성일 2026.07.13 · by Yujin Kim

[구글 광고] AI Max for Shopping, 검색 의도로 진화한 쇼핑 광고

한눈에 보는 이 글 * AI Max for Shopping은 구글이 GML 2026에서 공개한 쇼핑 광고 상품으로, 길고 모호한 검색어(Long-tail Query)도 AI가 의도와 맥락을 파악해 머천트 센터 피드 상품과 매칭합니다. * Performance Max가 전체 채널을 아우르는 퍼널 통합 상품이라면, AI Max for Shopping은 쇼핑 검색 의도 이해에 특화되어 있어 서로 대체가 아닌 보완 관계입니다. * AI Brief를 통해 Messaging·Matching·Audience 세 가지 가이드라인을 설정해 브랜드 신뢰도를 지키면서 AI 최적화 효율을 확보할 수 있습니다. AI Max for Shopping 작동 원리와 Performance Max와의 차이 및 활용 전략 소비자가 정확한 제품명 대신 길고 모호한 문장으로 검색하는 환경에 맞춰, 구글이 지난 5월 20일 Google Marketing Live(GML) 2026에서

작성일 2026.06.30 · by 전기욱