ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 언어 모델에 의해 구동되는 대화형 비서와 검색 엔진의 부상으로 소비자가 브랜드를 발견하고 평가하며 상호작용하는 방식이 변하고 있습니다. Adobe는 이러한 변화를 예상하여 기업이 AI로 최적화된 검색 환경에서 존재감을 측정, 개선 및 관리할 수 있도록 설계된 LLM Optimizer를 출시합니다.
전통적인 검색은 점차 LLM과의 상호작용으로 대체되며, 브랜드의 트래픽 획득 논리를 깊이 있게 변화시키고 있습니다. 실제 온라인 거래를 기반으로 한 Adobe Analytics의 인사이트에 따르면, 2024년 7월에서 2025년 5월 사이에 생성적 AI 소스에서 여행 사이트로의 트래픽이 3200%, 미국 리테일 사이트로의 트래픽이 3500% 증가했습니다.
Adobe Experience Cloud의 전략 및 제품 부사장 Loni Stark는 다음과 같이 말합니다:
"생성적 AI가 구동하는 인터페이스는 고객 여정의 발견, 참여, 구매 결정까지의 모든 단계에서 중요한 접점으로 자리 잡고 있습니다. Adobe LLM Optimizer를 통해 우리는 브랜드가 이 새로운 환경에 자신감을 가지고 접근할 수 있도록 하며, 그들이 두각을 나타내고 결정적인 순간을 포착할 수 있도록 합니다."
LLM Optimizer는 다음과 같은 기능을 제공합니다:
생성적 응답에서 브랜드 가시성 지도화
AI 추천에 나타날 수 있는 콘텐츠 기회 식별
새로운 트래픽 소스에서의 상업적 성과 최적화
그 작동 원리는 세 가지 기둥으로 구성됩니다:
- AI 환경에서의 트래픽 및 가시성 모니터링: 도구는 대화형 비서가 응답을 구성하는 데 사용하는 콘텐츠를 감지하여 브랜드에 이러한 인터페이스에서의 실시간 존재감을 제공합니다. 벤치마킹 기능은 특히 높은 부가가치의 전략적 쿼리에 대해 경쟁사와의 가시성을 측정할 수 있게 해줍니다;
- 성과 지향적 추천: 진단을 넘어 LLM Optimizer는 구체적인 조치를 제안합니다: FAQ를 보강하거나 제품 페이지를 강조하거나 Wikipedia와 같은 타사 플랫폼에서의 존재감을 강화하는 등입니다. 추천 엔진은 언어 모델이 강조하는 속성(구조, 명확성, 신뢰성 등)의 분석에 기반하며, 각 추천을 비즈니스 핵심 지표(트래픽, 참여, 전환)에 연결합니다;
- CMS 또는 API 통합을 통한 빠른 구현: SEO, 콘텐츠, 디지털 마케팅 팀을 위해 설계된 LLM Optimizer는 Adobe Experience Manager Sites에 통합되거나 독립적으로 작동할 수 있습니다. Agent-to-Agent(A2A) 또는 Model Context Protocol(MCP)과 같은 신흥 프로토콜을 지원하여 다양한 기술 환경에서의 채택을 용이하게 합니다.
소유한 콘텐츠(사이트, FAQ)와 획득한 콘텐츠(Wikipedia, 포럼, 지식 베이스)에 대한 이 액션 능력은 능동적이고 맥락적이며 합성 알고리즘에 맞춰 조정된 새로운 형태의 최적화를 제공합니다.