LLM은 학습 데이터와 실시간 검색(브라우징)을 조합해 답을 만듭니다. 학습 데이터에 우리 기업 정보가 충분히 존재하고, 검색으로도 신뢰할 수 있는 출처가 확인되면, AI는 우리 기업을 '아는 상태'로 답하게 됩니다.
LLM은 확률적으로 문장을 생성하기 때문에, 정보가 부족한 기업에 대해서는 아예 언급하지 않거나 부정확하게 답할 수 있습니다. 잘못된 정보가 퍼지기 전에 정확한 정보를 여러 출처에 심어두는 것이 중요한 이유입니다.
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LLM은 학습 데이터와 실시간 검색(브라우징)을 조합해 답을 만듭니다. 학습 데이터에 우리 기업 정보가 충분히 존재하고, 검색으로도 신뢰할 수 있는 출처가 확인되면, AI는 우리 기업을 '아는 상태'로 답하게 됩니다.
LLM은 확률적으로 문장을 생성하기 때문에, 정보가 부족한 기업에 대해서는 아예 언급하지 않거나 부정확하게 답할 수 있습니다. 잘못된 정보가 퍼지기 전에 정확한 정보를 여러 출처에 심어두는 것이 중요한 이유입니다.
AI가 우리 회사를 '모르는' 상태에서 '정확히 아는' 상태로 — 그 간극을 메우는 것이 messeze의 일입니다.
진단부터 콘텐츠·언론 축적까지 — messeze 전담팀이 매달 대신 실행합니다.