NLU (자연어 이해)
Natural Language Understanding
한 줄 정의
기계가 사람의 자연어 의도·맥락을 이해하는 기술로, AI 검색의 의도 분석·쿼리 처리 단계의 기반이 되는 영역입니다.
자세히 알아보기
NLU는 자연어 처리(NLP) 안에서도 '입력된 문장의 의미·의도·맥락을 이해하는 영역'에 가까운 분야입니다. 의도 분류, 개체 인식, 관계 추출, 모호성 해소 같은 작업이 여기에 들어갑니다. AI 검색의 쿼리 재작성·쿼리 분해 같은 단계는 NLU 위에서 작동합니다.
마케터 관점에서 NLU를 알아 두면 좋은 이유는 'AI 검색이 키워드가 아니라 의도로 매칭한다'는 변화의 메커니즘이 보이기 때문입니다. 같은 의도를 다양한 표현으로 묻는 질문군이 같은 답변·같은 출처로 수렴하는 현상은 본질적으로 NLU의 결과물입니다.
콘텐츠 작업 측면에서는 '의도 단위'로 페이지를 정리하는 게 효과적이라는 결론으로 이어집니다. 키워드 표현 한두 개에 매달리기보다, 같은 의도를 가진 여러 표현을 자연스럽게 커버하는 페이지가 NLU 단계에서 더 안정적으로 매칭됩니다.
관련 용어
쿼리 재작성
사용자가 입력한 질문을 검색·LLM이 더 잘 처리하도록 표현을 다듬어 다시 쓰는 단계로, AI 검색의 첫 번째 처리 과정에 해당합니다.
GEO·AEO쿼리 분해
복합 질문을 더 작고 답하기 쉬운 하위 질문으로 잘라 처리하는 기법으로, AI 검색·LLM 추론이 광범위하게 활용합니다.
LLM임베딩
텍스트·이미지 같은 데이터를 의미를 보존한 채 숫자 벡터로 바꾼 결과로, 시멘틱 검색·벡터 DB·RAG의 출발점입니다.
LLMRAG
LLM이 답하기 전에 외부 문서나 검색 결과를 가져와 근거로 활용하는 구조로, ChatGPT Search·Perplexity 같은 AI 검색 답변의 핵심 기법입니다.
GEO·AEOGEO
ChatGPT·Perplexity 같은 생성형 AI 검색에서 브랜드가 인용되고 추천되도록 콘텐츠와 데이터를 최적화하는 작업입니다.
우리 브랜드는 AI 답변에 어떻게 등장하고 있을까요?
Villion은 ChatGPT·Perplexity·AI Overview에서 브랜드 인용 현황을 진단하고, 인용률과 언급 점유율을 끌어올리는 작업을 자동화합니다.
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