

Adobe의 새로운 LLM 옵티마이저 테스트 & 엣지 최적화: 실험 & 결과
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Adobe LLM Optimizer란 무엇이며 필요한가요?
오늘날 소비자가 수행하는 거의 모든 검색 상호 작용의 입력 또는 출력은 LLM에 의해 형성되며, 이는 웹사이트가 데이터를 표시하는 방식을 완전히 근본적으로 바꾸고 있습니다. 이러한 대규모 언어 모델(LLM)과 이를 둘러싼 고급 오케스트레이션은 웹사이트 콘텐츠를 이해하여 잠재 고객이 검색하는 답을 제시하기 위해 노력합니다. 하지만 로봇이 사용할 수 있는 방식으로 콘텐츠가 구성되고 제공되고 있나요?
이 팟캐스트에서는 Adobe의 LLM Optimizer가 무엇인지, 어떤 문제를 해결하는지, 필요한지 여부에 대해 자세히 알아보고 실험해 보았습니다.
그리고 저는 데이터와 결과를 종합하는 "샘플 사이트(" )에 대한 자연스러운 불신이 있기 때문에, 이번 에피소드에서는 자체 웹사이트를 통해 실험하고 결과를 보여드렸기 때문에 이것은 살아있는 실제 데이터이며, 어떤 경우에는 정말 그렇습니다. :)
Apple 팟캐스트와 Spotify의 오디오 또는 비디오 팟캐스트로도 제공됩니다.
LLM 최적화: 기본 사항 & 실험
이 주제에서 논의할 몇 가지 주요 내용이 있습니다:
- 사람들이 LLM에서 내 콘텐츠로 연결될 수 있는 검색어를 어떻게 찾을 수 있을까요?
- 얼마나 많은 사람들이 그런 것들을 타이핑하고 있는지 어떻게 측정할 수 있을까요?
- 사람들이 Google AI 모드, 퍼플렉시티, 그로크, 코파일럿, ChatGPT 등과 같은 다양한 AI 검색 도구에서 어떤 상호작용을 하고 있는지에 대한 인사이트를 어떻게 얻을 수 있을까요?
- 내 콘텐츠가 LLM에 채택될 수 있는지 어떻게 알 수 있나요? 내가 만든 콘텐츠가 이러한 검색 도구에 노출되고 있나요? 이것이 중요한 부분입니다.
- 콘텐츠가 LLMS에 표시되지 않는 경우 어떻게 처리하나요?
이것이 바로 저희가 팟캐스트와 실험을 통해 여러분께 알려드리고자 했던 내용입니다. 엣지 전송 서비스는 여러 소스의 콘텐츠를 매우 우수한 성능으로 연결하여 새롭고 매력적인 경험을 빠르게 생성할 수 있다는 점에서 개발하기가 매우 즐겁습니다. 그러나 때로는 이러한 빠른 클라이언트 측 중심의 디자인 패턴으로 인해 LLM이 볼 수 없는 중요한 콘텐츠가 발생할 수 있습니다.
팟캐스트에서 논의한 예는 이 Edge Delivery Services 리소스 페이지로, 간단한 시트 기반 데이터 테이블 방식을 사용하여 스프레드시트에서 Adobe Edge Delivery 사이트를 집계하고 해당 데이터를 페이지에 표시하고 있습니다. 단 한 가지 문제는 LLM에게 노출하고 싶은 페이지의 100% 콘텐츠가 완전히 보이지 않는다는 점입니다. Adobe에서 출시한 훌륭한 AI 가시성 검사기 플러그인(아래 링크)을 사용하면 이를 확인할 수 있습니다.
기타 논의한 사항
- 0:00 - Adobe LLM 옵티마이저 소개
- 2:30 - 제너레이티브 엔진 최적화(GEO)란 무엇인가요?
- 5:45 - 문제: LLM이 콘텐츠를 놓치는 이유(AEM/엣지 전송 예시)
- 9:20 - 데모: 사이트/블로그에 LLM 옵티마이저 연결하기
- 14:00 - 실험 실행 - 이전 & 결과 후
- 20:15 - 엣지 최적화를 통해 콘텐츠가 LLM으로 표시되는 방법(PDF, JS 문제)
- 27:40 - 실제 테스트 결과: LLM 응답 & 인용 개선
- 34:10 - CDN 및 여러 LLM(ChatGPT, Grok, Gemini)과의 통합
- 40:25 - 주요 지표 가독성 점수, 가시성 인사이트, 정서
- 46:50 - 누가 이걸 필요로 하나요? AEM Cloud 사용자 & 무료 티어 세부 정보
- 50:00 - SEO/GEO의 미래와 최종 생각
- 52:30 - 마무리 & 토론 하이라이트
팟캐스트의 리소스
다음은 팟캐스트에서 언급된 리소스입니다:
- Adobe LLM 옵티마이저 정보
- Edge 최적화란 무엇입니까(Adobe 문서)?
- 팟캐스트에서 논의된 Adobe AI 콘텐츠 가시성 검사기 플러그인
- 표면 EDS/DAM 통합을 위한 LLMO 엣지 최적화 실험
- 팟캐스트에서 언급했던 EDS/AEM 자산 통합 & PDF 목록
- LLMO에 대한 Cedric의 훌륭한 Adobe DevLive 강연
팟캐스트 스피커
태드 리브스
아보리 디지털의 수석 아키텍트
Tad는 두 차례 AEM 챔피언을 수상한 바 있으며, 2010년부터 Adobe Experience Manager & CQ와 함께 일하고 있습니다. 1996년부터 솔루션 아키텍처부터 제품 관리, 개발 및 시스템 관리까지 웹사이트 제공과 관련된 거의 모든 직책을 두루 거쳤으며, 개발 및 시스템 관리 분야에서도 수년간 근무했습니다. 그는 일반적인 영업 관점에 도전하는 것을 의미하더라도 정직하고 효과적인 솔루션을 제공할 수 있는 기회를 제공하는 Arbory Digital을 매우 좋아합니다. Tad는 일을 하지 않을 때는(때로는 일을 할 때도) 아내 & 3명의 자녀와함께 산악 자전거를 타거나 자연을 탐험하는 것을 즐깁니다.
프랭크 타운센드
엣지 딜리버리 개발자 & Arbory Digital의 A/V 닌자
Frank는 웹사이트 개발 및 디자인에 대한 탄탄한 배경 지식을 보유하고 있습니다. Arbory에 합류하기 전에는 InstantOrder에서 디자인 및 개발 업무를 담당하며 프리랜서로 일한 경험이 있습니다. 새로운 기회를 갈망하던 Frank는 협력적이고 역동적인 분위기가 마음에 들어 Arbory Digital로 자리를 옮겼습니다. 업무 외의 취미로는 목공, 사진, 비디오 촬영, 농사, 올웨이즈 로레타 쇼의 투어 관리 및 기타 부업 프로젝트가 있습니다.
행크 토베
아보리 디지털의 CMO
행크는 2022년에 UI 및 워크플로우를 전문으로 하는 AEM 비즈니스 실무자 자격증을 취득했습니다. 얼마 지나지 않아 그는 Zaxby's에서 DevOps 팀의 프로젝트 관리자로 일하게 되었습니다. 과거에는 온라인 음식 주문 서비스를 제공하는 기술 스타트업인 InstantOrder의 설립을 도우면서 혁신에 대한 동기가 시작되었습니다. 현재 행크는 해변에 가고, 여행하고, 자연 속에서 시간을 보내고, 교내 스포츠를 즐기는 것을 좋아합니다.
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팟캐스트 에피소드


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AEM과 EDS(엣지 전송 서비스) 프로젝트의 차이점 이해
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