쿼리 분해

Query Decomposition은 한 번에 답하기 어려운 복합 질문을 여러 하위 질문으로 쪼개 처리하는 일반적인 기법입니다. Query Fan-Out과 가까운 개념이지만, Fan-Out이 '병렬로 검색을 펼친다'는 메커니즘에 무게가 실린다면, Decomposition은 '질문을 어떻게 쪼개느냐'라는 추론 단계 자체를 가리킵니다.

마케터 입장에서 의미는 비슷합니다. 사용자가 던진 큰 질문이 모델 내부에서 여러 작은 질문으로 다시 풀리고, 그 작은 질문 각각에서 인용 결과가 모입니다. 그래서 메인 키워드 외에 '비교', '가격', '도입 절차', '한계' 같은 부속 질문에도 답이 정리된 페이지가 결과적으로 더 자주 인용됩니다.

이 동작 자체는 사용자에게 잘 보이지 않기 때문에, 추정 영역이 많습니다. 다만 콘텐츠 전략 차원에서는 단순합니다. '하나의 큰 주제 = 하나의 거대한 페이지'보다, '큰 주제 + 여러 하위 질문에 답하는 자매 페이지'가 LLM이 분해해 가져가기 좋습니다.