LLM의 작동 방식: 토큰, 파라미터 및 학습 데이터

소개

대규모 언어 모델(LLM)은 이제 현대 마케팅의 중심에 자리 잡고 있습니다. 이들은 AI 검색을 주도하고, 고객 여정을 재구성하며, 콘텐츠 워크플로우를 강화하고, 사람들이 정보를 발견하는 방식을 형성합니다. 그러나 대부분의 LLM 설명은 두 가지 극단으로 치우칩니다: 지나치게 피상적인 설명("AI가 글을 쓴다!") 이나 지나치게 기술적인 설명("다중 헤드 트랜스포머 블록 간 자기 주의 메커니즘!").

마케팅 담당자에게는 다른 접근이 필요합니다. LLM이 실제로 어떻게 작동하는지, 특히 토큰, 매개변수, 훈련 데이터가 AI 시스템이 생성하는 답변을 어떻게 형성하는지에 대한 명확하고 정확하며 전략적인 이해가 필요합니다.

이러한 시스템이 무엇을 찾는지, 그리고 사이트를 어떻게 해석하는지 이해하면 콘텐츠를 최적화하여 LLM 출력에 직접적인 영향을 미칠 수 있기 때문이다. ChatGPT Search, Perplexity, Gemini, Bing Copilot 같은 플랫폼이 생성된 응답으로 기존 검색을 대체해가는 상황에서 이는 필수적이다.

이 가이드는 LLM 메커니즘을 가시성, 권위성, 미래 대비 SEO/AIO/GEO 전략에 중요한 실용적인 개념으로 분해합니다.

LLM의 원동력은 무엇인가?

LLM은 세 가지 핵심 요소로 구성됩니다:

1. 토큰 – 텍스트가 분해되는 방식

2. 매개변수 – 모델의 "기억"과 논리

3. 훈련 데이터 – 모델이 학습하는 내용

이 세 가지가 결합되어 생성된 답변, 인용문, AI 검색 결과의 엔진을 구성합니다.

각 계층을 명확하고 깊이 있게, 불필요한 설명 없이 분석해 보겠습니다.

1. 토큰: 언어 지능의 구성 요소

LLM은 인간처럼 텍스트를 읽지 않습니다. 문장, 단락, 심지어 완전한 단어조차 인식하지 못합니다. 그들은 토큰을 인식합니다 — 언어의 작은 단위, 종종 서브워드입니다.

예시:

“랭크트래커는 SEO 플랫폼입니다.”

…다음과 같이 변환될 수 있습니다:

["Rank", "tracker", " is", " an", " SEO", " platform", "."]

이것이 마케터에게 중요한 이유는 무엇일까요?

토큰이 비용, 명확성, 해석을 결정하기 때문입니다.

토큰은 다음에 영향을 미칩니다:

• ✔️ 콘텐츠가 어떻게 세분화되는지

일관되지 않은 용어("Ranktracker", "Rank Tracker", "Rank-Tracker")를 사용하면 모델이 이를 서로 다른 임베딩으로 처리하여 엔티티 신호를 약화시킬 수 있습니다.

• ✔️ 의미가 어떻게 표현되는지

짧고 명확한 문장은 토큰의 모호성을 줄이고 해석 가능성을 높입니다.

• ✔️ 콘텐츠가 검색되거나 인용될 가능성

LLM은 명확하고 모호하지 않은 토큰 시퀀스로 변환되는 콘텐츠를 선호합니다.

마케팅 담당자를 위한 토큰화 모범 사례:

• 일관된 브랜드 및 제품 명칭 사용

• 복잡하고 불필요하게 긴 문장은 피하세요

• 명확한 제목과 정의 사용

• 페이지 상단에 사실 요약 배치

• 사이트 전체에서 용어를 표준화하십시오

Ranktracker의 웹 감사 도구와 같은 도구는 표현, 구조, 콘텐츠 명확성에서의 불일치를 감지하는 데 도움이 되며, 이는 모두 토큰 수준 해석에 중요합니다.

2. 매개변수: 모델의 "신경망 기억"

매개변수는 LLM이 학습한 내용을 저장하는 공간입니다.

예를 들어 GPT-5는 수조 개의 매개변수를 가지고 있습니다. 매개변수는 모델이 다음 토큰을 예측하고 추론을 수행하는 방식을 결정하는 가중치 연결입니다.

실질적으로:

토큰 = 입력

매개변수 = 지능

출력 = 생성된 답변

매개변수는 다음을 인코딩합니다:

• 언어 구조

• 의미적 관계

• 사실적 연관성

• 웹 전반에서 관찰되는 패턴

• 추론 행동

• 스타일 선호도

• 정렬 규칙 (모델이 표현할 수 있는 내용)

매개변수가 결정하는 사항:

✔️ 모델이 귀사의 브랜드를 인식하는지 여부

✔️ 특정 주제와 연관시키는지 여부

✔️ 신뢰할 수 있는 브랜드로 간주되는지 여부

✔️ 생성된 답변에 콘텐츠가 포함되는지 여부

웹 전반에서 브랜드가 일관성 없이 노출되면 매개변수에 혼란스러운 정보가 저장됩니다. 권위 있는 도메인에서 브랜드가 지속적으로 강화되면 매개변수에 강력한 정보가 저장됩니다.

이것이 바로 엔티티 SEO, AIO, GEO가 키워드보다 더 중요해진 이유입니다.

3. 훈련 데이터: 대규모 언어 모델이 모든 것을 배우는 곳

LLM은 다음과 같은 방대한 데이터셋으로 훈련됩니다:

• 웹사이트

• 책

• 학술 논문

• 제품 문서

• 소셜 콘텐츠

• 코드

• 선별된 지식 소스

• 공개 및 라이선스 데이터 세트

이 데이터는 모델에게 다음을 가르칩니다:

1. 언어의 모습

2. 개념들이 서로 어떻게 연관되는지

3. 어떤 사실이 일관되게 나타나는가

4. 어떤 출처가 신뢰할 수 있는가

5. 질문을 요약하고 답변하는 방법

훈련은 암기가 아니라 패턴 학습입니다.

LLM은 웹사이트의 정확한 사본을 저장하지 않습니다. 토큰과 개념 간의 통계적 관계를 저장합니다.

의미:

사실 기반 신호가 불분명하거나, 드물거나, 일관성이 없다면… → 모델은 브랜드에 대한 모호한 표현을 학습합니다.

신호가 명확하고 권위적이며 여러 사이트에 걸쳐 반복된다면… → 모델은 강력하고 안정적인 표현을 형성합니다. 이는 다음에 나타날 가능성이 더 높습니다:

• AI 답변

• 인용

• 요약

• 제품 추천

• 주제 개요

이것이 백링크, 엔티티 일관성, 구조화된 데이터가 그 어느 때보다 중요한 이유입니다. 이들은 LLM이 훈련 과정에서 학습하는 패턴을 강화합니다.

랭크트래커는 다음을 통해 이를 지원합니다:

• 백링크 검사기 → 권위

• 백링크 모니터 → 안정성

• SERP 검사기 → 엔티티 매핑

• 웹 감사 → 구조적 명확성

LLM이 토큰, 매개변수 및 훈련 데이터를 함께 활용하는 방식

전체 파이프라인을 간략히 설명하면 다음과 같습니다:

1단계 — 프롬프트 입력

LLM이 입력 내용을 토큰으로 분할합니다.

단계 2 — 모델이 문맥을 해석합니다

각 토큰은 의미를 나타내는 임베딩으로 변환됩니다.

단계 3 — 매개변수 활성화

수조 개의 가중치가 어떤 토큰, 아이디어 또는 사실이 관련성이 있는지 결정합니다.

단계 4 — 모델이 예측합니다

한 번에 하나의 토큰씩, 모델은 가장 가능성이 높은 다음 토큰을 생성합니다.

단계 5 — 출력 정제

추가 레이어는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

• 외부 데이터 검색 (RAG)

• 사실 재확인

• 안전/정렬 규칙 적용

• 가능한 답변 재정렬

단계 6 — 최종 답변 확인

깔끔하고 구조화되어 있으며, 마치 "지능적"인 것처럼 보이지만 — 이는 데이터로부터 학습된 토큰, 매개변수, 패턴 간의 상호작용으로 완전히 구축된 것입니다.

이것이 마케터에게 중요한 이유

모든 단계가 가시성에 영향을 미치기 때문입니다:

콘텐츠 토큰화가 불량하면 → AI가 오해합니다

훈련 데이터에 브랜드가 제대로 반영되지 않으면 → AI가 무시합니다

엔티티 신호가 약하면 → AI가 당신을 인용하지 않습니다

사실이 일관되지 않으면 → AI가 당신에 대해 허구를 생성합니다

LLM은 학습한 인터넷을 반영합니다.

다음과 같은 방법으로 모델이 귀사 브랜드를 이해하는 방식을 형성할 수 있습니다:

• 명확하고 구조화된 콘텐츠 게시

• 심층 주제 클러스터 구축

• 권위 있는 백링크 확보

• 모든 페이지에서 일관성 유지

• 엔티티 관계 강화

• 오래되거나 모순된 정보 업데이트

이것이 실용적인 LLM 최적화입니다 — AIO와 GEO의 기초입니다.

마케팅 담당자가 알아야 할 고급 개념

1. 컨텍스트 윈도우

LLM은 한 번에 특정 수의 토큰만 처리할 수 있습니다. 명확한 구조는 콘텐츠가 창 안에 더 효과적으로 '맞춤'되도록 보장합니다.

2. 임베딩

의미를 수학적으로 표현한 것입니다. 일관성과 권위를 통해 임베딩 공간에서 브랜드 위치를 강화하는 것이 목표입니다.

3. 검색 강화 생성(RAG)

AI 시스템은 답변 생성 전에 실시간 데이터를 점점 더 많이 활용합니다. 페이지가 깔끔하고 사실에 기반할수록 검색될 가능성이 높아집니다.

4. 모델 정렬

안전 및 정책 계층은 답변에 노출될 수 있는 브랜드나 데이터 유형을 결정합니다. 구조화되고 권위 있는 콘텐츠는 신뢰도를 높입니다.

5. 다중 모델 융합

AI 검색 엔진은 이제 다음을 결합합니다:

• LLMs

• 전통적인 검색 순위

• 참조 데이터베이스

• 최신성 모델

• 검색 엔진

이는 우수한 SEO + 우수한 AIO = 최대 LLM 가시성을 의미합니다.

흔한 오해

• ❌ “LLM은 웹사이트를 암기합니다.”

그들은 페이지가 아닌 패턴을 학습합니다.

• ❌ “키워드가 많을수록 결과가 더 좋다.”

엔티티와 구조가 더 중요합니다.

• ❌ "LLM은 항상 무작위로 환각을 일으킨다."

환각 현상은 종종 상충되는 훈련 신호에서 비롯됩니다 — 콘텐츠에서 이를 수정하세요.

• ❌ "AI 검색에서는 백링크가 중요하지 않다."

권위성이 더 중요합니다 — 권위성은 훈련 결과에 영향을 미칩니다.

미래: AI 검색은 토큰, 매개변수 및 출처 신뢰도를 기반으로 작동합니다

LLM은 계속 진화할 것입니다:

• 더 큰 컨텍스트 창

• 더 많은 실시간 검색

• 더 깊은 추론 계층

• 다중 모드 이해

• 강화된 사실 기반 검증

• 더 투명한 인용

그러나 근본적인 원리는 변하지 않습니다:

인터넷에 양질의 신호를 공급하면 AI 시스템이 브랜드를 더 잘 표현하게 됩니다.

생성형 검색에서 승리할 기업은 다음을 이해하는 기업일 것입니다:

LLM은 단순한 콘텐츠 생성기가 아닙니다 — 세상을 해석하는 존재입니다. 그리고 당신의 브랜드는 그들이 학습하는 세상의 일부입니다.**