구글 제미니와 SEO, 달라지는 점

구글과 OpenAI 간의 AI 경쟁은 계속 치열해지고 있습니다. 후자는 몇 달 전 GPT-4를 출시했지만, 구글은 2023년 5월 Google IO 컨퍼런스에서 '멀티모달 시스템'을 공개했습니다: 제미니. 일반적으로 쌍둥이자리 별자리 또는 아폴로 직전의 두 번째 우주 비행과 관련이 있지만, Google 프로젝트에서는 "일반화된 멀티모달 인텔리전스 네트워크"의 약자입니다.

제미니에 대해 우리가 아는 것

구글은 몇몇 회사에 제미니 시스템의 초기 버전에 대한 액세스 권한을 부여한 것으로 알려졌습니다. 이 "멀티모달 시스템"에 대해 필터링된 내용을 간략히 소개합니다.

"언어 모델의 헐크와 토니 스타크의 인공지능 자비스가 아이를 낳았다고 상상해 보세요... 쾅!" 제미니입니다. " 온라인에서 기술 팬들은 구글의 생성형 인공 지능 시스템에 대한 찬사로 가득 차 있으며, 대중 문화에 대한 언급도 많습니다.

하지만 제미니 멀티모달 모델은 어떻게 작동할까요? 그 특징은 무엇일까요? 출시 전부터 모든 최상급 표현을 받을 자격이 있을까요?

2023년 1월 기준으로 OpenAI의 생성 모델이 1억 명의 사용자를 돌파한 후 5월에 사용량이 정체되었다가 6월부터 감소하기 시작했다는 뉘앙스가 더 적합하다고 판단할 수 있습니다. 게다가 OpenAI 모델에 위험이 없는 것은 아니며 퇴보의 조짐도 보이고 있습니다.

마운틴뷰에 따르면 제미니는 "도구와 API를 통합하는 데 있어 매우 효율적인 멀티모달"로 설계되었습니다. 또한 "메모리 및 계획과 같은 미래의 혁신을 가능하게 할 것"으로 기대됩니다.

제미니 개발

이 방대한 모델을 개발하기 위해 Gemini는 특히 YouTube, Google 도서, Google 검색, Google 학자와 같은 플랫폼을 통해 알파벳이 축적한 폭 넓고 깊이 있는 데이터에 의존하고 있습니다. 또한 전 세계에서 유일하게 16,384개의 칩을 함께 조율할 수 있는 것으로 알려진 TPUv5라는 최첨단 트레이닝 칩을 활용합니다. 또한 구글 팀은 체스보다 더 복잡한 게임인 알파고를 개발할 때 사용한 것과 유사한 방법을 사용하여 모델을 훈련시켰습니다. 또한 지도 학습을 통해 훈련된 Google의 대규모 대화형 언어 모델인 LaMDA와 달리 Gemini는 GPT-3 및 GPT-4와 같은 강화 학습을 통해 훈련되었습니다. 이러한 기계 학습 기법은 동적 환경에서 시행착오를 통해 AI 에이전트가 작업을 수행하는 방법을 학습하는 것입니다.

더 인포메이션에 따르면 현재 구글의 공동 창업자인 세르게이 브린을 비롯해 구글 브레인과 딥마인드 팀의 여러 전직 멤버들이 이 프로젝트에 참여하고 있습니다. 또한 같은 소식통에 따르면 구글은 구글 바드의 업데이트 또는 새로운 챗봇의 개발로 제미니를 소개한 후 구글 문서 도구와 같은 다양한 제품에 제미니를 활용할 수 있다고 합니다. Gemini는 2024년 초로 예상되는 GPT-5에 앞서 곧 출시될 예정인 OpenAI의 GPT-4.5 릴리스에 대응하여 곧 출시될 수도 있습니다. 구글은 "보안에 대한 개선과 엄격한 테스트를 거친 후 Gemini는 PaLM 2와 마찬가지로 다양한 크기와 용량으로 제공될 것"이라고 밝혔지만 자세한 내용은 밝히지 않았습니다.

잠재적으로 단축된 사용자 여정

현재 약 100개국에서 Google SGE(Google의 AI 강화 검색 환경)가 테스트되고 있습니다. 이 버전의 Google은 AI가 생성한 텍스트, 소스 및 대화형 모듈을 제공합니다. 특정 검색어에서 이 검색 엔진은 사용자 검색어 수를 줄일 수 있습니다. 노출 닌자의 예에 따르면, 이사 절차를 위해 '부동산 변호사'에 대한 정보를 찾는 사용자는 기존 검색에서는 8번의 사이트 방문 대신 4번만 사이트를 방문할 수 있습니다.

Gemini가 결국 SGE에 통합되면 어떻게 될까요? 노출 닌자의 설립자인 팀 카메론 키친은 "제미니의 답변을 SGE에 배포하는 데 드는 비용 때문에 구글은 꼭 필요한 경우가 아니라면 제미니 기반 SGE 결과를 제공하지 않을 것"이라고 경고합니다.

SGE에 제미니를 배포할 경우, 사용자의 예상 요구 사항을 예측하는 멀티모달 시스템의 능력으로 검색 단계를 더욱 줄일 수 있습니다. Gemini를 활용하면 검색 결과에서 사용자의 다음 질문에 대한 직접적인 답변을 제공할 수 있습니다. Exposure Ninja에 따르면 앞의 예시에서는 방문해야 할 사이트가 세 개뿐인 검색 여정을 만들 수 있습니다.

팀 카메론 키친에 따르면 SGE에서 Gemini를 사용하면 "중복이 줄어들고, 검색자의 경로를 논리적으로 따라가는 더 나은 구조의 답변을 제공하며, 멀티모달 기능을 더 잘 통합할 수 있다"고 합니다. 이 디지털 마케팅 전문가에게 있어 사이트 방문의 잠재적 감소는 생성된 답변에 여전히 링크가 존재하고 사람들이 Google을 통해 사이트에서 계속 구매한다는 사실로 인해 균형을 맞출 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다.

제미니의 잠재적 활용 분야

제미니는 다음과 같은 다양한 애플리케이션에 사용될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다:

• 챗봇: 제미니는 보다 정교하고 자연스러운 챗봇을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 제미니 기반 챗봇은 고객 서비스를 제공하거나 질문에 답변하거나 대화를 나누는 데 사용할 수 있습니다.

• 텍스트 요약: 제미니는 보다 정확하고 간결한 텍스트 요약을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 제미니 기반 텍스트 요약은 사람들이 긴 기사나 문서를 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

• 크리에이티브 콘텐츠 생성기: 제미니는 시, 대본 또는 음악과 같은 창의적인 콘텐츠를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 제미니 기반의 크리에이티브 콘텐츠 생성기는 새로운 형태의 예술이나 엔터테인먼트를 만드는 데 사용될 수 있습니다.

• 머신 러닝 애플리케이션: 제미니는 머신 러닝 애플리케이션의 성능을 개선하는 데 사용될 수 있습니다. 제미니는 더 정확하고 강력한 머신러닝 모델을 훈련하는 데 사용될 수 있습니다.

Google Gemini AI를 사용하는 방법

Google 알파벳의 CEO인 순다르 피차이는 Google I/O 2023에서 제너레이티브 AI를 더욱 사용자 친화적으로 만드는 데 있어 진전이 이루어지고 있음을 강조했습니다. 이러한 발전 중에는 PaLM 2와 Gemini가 있습니다. 딥마인드의 Gemini는 특별히 멀티모달로 제작되어 텍스트, 이미지, 코드와 같은 다양한 데이터 유형을 이해할 수 있습니다. 이러한 다재다능함 덕분에 여러 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다:

• 다양한 유형의 텍스트 생성, 언어 번역, 다양한 크리에이티브 콘텐츠 제작.

• 그래프 및 지도와 같은 데이터 형식 처리.

• 텍스트 및 코드 데이터 세트에 대한 광범위한 교육에서 파생된 방대한 지식 기반을 활용합니다.

• 새로운 제품 및 서비스 개발 촉진.

• 데이터 분석 및 패턴 인식.

• 복잡하거나 색다른 질문에 대한 유익한 답변 제공.

Gemini의 멀티모달 처리 기능은 아직 개발 중이지만, 인간과 컴퓨터의 상호작용을 혁신할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 보다 현실적이고 매력적인 가상 비서를 만드는 것부터 교육 도구를 혁신하고 세상에 대한 이해를 높이는 것까지 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 작동 방식, 눈에 띄는 기능 등 Google의 Gemini AI에 대한 자세한 내용은 계속 살펴보세요.

Gemini는 어떻게 작동하나요?

Gemini는 텍스트, 이미지, 코드 등 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있는 멀티모달 AI 시스템으로 작동합니다. 텍스트와 코드의 방대한 데이터 세트에 대한 광범위한 학습을 활용하여 이러한 다양한 형태의 정보를 이해하고 생성할 수 있습니다.

Gemini의 핵심은 다양한 형식의 데이터를 이해하고 해석하기 위해 DeepMind에서 개발한 고급 알고리즘과 모델을 사용합니다. 다양한 데이터 세트에 대한 학습을 통해 Gemini는 데이터 내의 패턴, 구조, 관계를 학습하여 텍스트 생성, 그래프 및 지도와 같은 시각 정보 처리, 복잡한 데이터 세트 분석과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

멀티모달 기능을 통해 다양한 유형의 정보를 동시에 처리할 수 있어 여러 데이터 형식이나 소스를 포함하는 작업을 용이하게 해줍니다. 이러한 다목적성 덕분에 Gemini는 다양한 영역에서 컴퓨터와 상호 작용하고 정보를 처리하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재적으로 혁신적인 도구로 자리매김하고 있습니다.

교육 및 연결

SEO 전문가라면 Gemini의 잠재력을 충분히 활용하는 것이 필수적일 것입니다. "딥마인드의 약속이 사실이고 제미니가 제시된 기준을 충족한다면 모든 SEO에 필수적인 도구가 될 것입니다."라고 Gstarseo의 SEO 컨설턴트인 줄리오 스텔라는 말합니다. "결과를 향상시키기 위해 신중하게 사용하기 위한 교육이 필요할 것입니다."라고요. 더 인포메이션에 따르면 개발자가 Google 클라우드 서버 임대를 통해 Gemini에 액세스하려면 비용을 지불해야 한다는 점에 주목할 필요가 있습니다.

특히 Gemini의 연결성을 통해 SEO 전문가에게 많은 도움이 될 수 있습니다. 로랑 장은 "Google 도구에서 정보를 불러오도록 요청할 수 있습니다."라고 제안합니다. "예를 들어 Google 검색 콘솔, YouTube, Google 스프레드시트를 연결하여 포지셔닝된 키워드 목록을 검색할 수 있습니다. 또한 Gemini에 관련 키워드가 포함된 퍼포먼스 URL 목록을 제공하도록 요청할 수도 있습니다. Google 스프레드시트와 YouTube에서 가져와서 보완할 콘텐츠의 분류 또는 목록을 생성하도록 요청할 수도 있습니다. 사용자에 최적화된 텍스트를 생성하는 LLM의 기능을 활용하는 동시에 Gemini의 데이터와 추론을 활용하여 SEO 최적화를 위한 외부 데이터를 재통합하는 것입니다."