AI는 이전의 어떤 기술 혁신보다도 빠르게 발전하고 있습니다.
인터넷이 대중화되기까지는 14년이 걸렸습니다. 클라우드 컴퓨팅은요? 약 12년이었습니다. 생성형 AI는 불과 6년 만에 대중화됐습니다. 이는 전망이 아니라 이미 일어난 일입니다. AI는 이미 주류로 자리 잡았습니다.
왜 이렇게 빠르게 확산됐을까요? AI는 자체적인 인프라를 구축하거나 사고방식의 전환을 요구할 필요가 없었습니다. API, 오픈 소스, 컴퓨팅 자원 등 이미 갖춰진 기반을 활용했기 때문입니다. 확산될 수 있는 조건이 갖춰져 있었기에 순식간에 퍼졌습니다.
이처럼 빠른 도입이 초래한 결과는 모든 곳에서 동시다발적으로 일어나는 혼란입니다. 그 여파가 특히 크게 미치는 곳은 어디일까요? 바로 웹 앱입니다. 비즈니스가 제품을 판매하고, 서비스를 제공하며, 고객과 소통하기 위해 의존하는 바로 그 웹 앱 말입니다.
그렇습니다. 우리에게 익숙한 웹이죠. 하지만 이제 규칙이 바뀌고 있습니다.
올드한 감성: SEO 노가다. 새로운 멋: JSON 플렉스
마케팅을 하는 사람이라면 누구나 SEO의 정석을 알고 있습니다. 콘텐츠의 구조를 잡고, 적절한 키워드를 반복하며, 메타 태그를 최적화하는 것이죠. 이 모든 작업은 Googlebot을 위한 것입니다. 실제로 효과가 있습니다. Googlebot은 서식, 페이지 로딩 속도, 이탈률을 비롯한 여러 참여도 신호를 중요하게 보기 때문입니다.
하지만 웹에 새로운 플레이어가 등장했습니다. 바로 GPT 봇입니다. 그리고 GPT 봇은 그런 요소들을 전혀 신경 쓰지 않습니다.
According to a DesignRush 보고서에 따르면, 이제 GPT 봇이 생성하는 웹 트래픽(13%)은 Googlebot(8%)보다 많습니다. 이는 사소한 변화가 아니라 새로운 현실입니다.
그렇다면 GPT 봇은 무엇을 원할까요?
그들이 원하는 것은 가공되지 않은 구조화된 정보입니다. 보기 좋은 이미지도, 기발한 레이아웃도 아닙니다. 그들은 일반 텍스트나 고도로 구조화된 JSON처럼 기계가 처리하기 쉬운 형식의 콘텐츠를 찾습니다.
이것이 여러분에게 의미하는 바
웹사이트가 기존 검색 봇에만 최적화되어 있다면, 이미 경쟁에서 뒤처지고 있는 것입니다.
GPT 봇과 점점 더 널리 사용되는 AI 에이전트도 동일한 데이터를 원하지만, 제공 방식은 달라야 합니다. 이들에게는 브랜딩과 탐색 메뉴가 포함된 전체 HTML 페이지가 필요하지 않습니다. 대신 구조화된 요약 정보를 빠르게 제공하는 경량 엔드포인트를 원합니다. 그리고 여러분이 준비되었든 아니든, 이들은 이미 여러분의 콘텐츠를 색인하고 있습니다.
해결책은 무엇일까요? 애플리케이션 딜리버리입니다.
맞춤형 애플리케이션 요구사항, AI를 만나다
대부분의 조직은 AI 전용 콘텐츠를 제공하기 위해 애플리케이션을 무작정 다시 작성할 수 없습니다. 그래서 ADC09가 애플리케이션 딜리버리 10대 과제에 포함되어 있습니다. 때로는 애플리케이션을 변경하지 않고 문제를 해결해야 하기 때문입니다.
바로 이 지점에서 최신 애플리케이션 딜리버리가 필요합니다. 이를 통해 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:
- 수신 요청(예: GPTBot 또는 Claude)을 가로채 검사
- 확인한 내용을 바탕으로 조치를 취합니다
- 필요에 따라 라우팅하거나, 거부하거나, 다시 작성합니다
때로는 사용자를 서로 다른 서비스로 라우팅하는 것(부하 분산)을 의미합니다. 때로는 콘텐츠를 삽입하거나 제거하는 것(전송 및 보안)을 의미하기도 합니다. 이 경우에는 필요한 봇에 머신 리더블 JSON을 제공하는 것을 의미합니다.
전략: 앱이 봇의 언어로 말하게 하세요
Use 트래픽 스티어링을 사용하여 GPT 봇과 AI 에이전트를 콘텐츠의 경량화된 구조화 버전으로 라우팅하세요. 새 엔드포인트를 구축할 수 없다면 애플리케이션 전송 컨트롤러(ADC)의 프로그래밍 기능을 활용해 간소화된 응답을 동적으로 반환하세요.
목표는 무엇일까요? 웹 앱을 다시 작성하지 않고도 AI의 ‘언어로 소통’할 수 있게 하는 것입니다.
AI로 인한 혁신은 다가오는 미래가 아닙니다. 이미 현실이 되었습니다.
작성자 소개
Lori MacVittie는 F5 CTO 오피스의 수석 엔지니어이자 최고 에반젤리스트로, 애플리케이션 딜리버리, 자동화 전략 및 인프라 분야에서 깊이 있는 전문성을 보유하고 있습니다. AI 에이전트를 위한 가드레일을 정의하고, 취약한 멀티클라우드 아키텍처를 분석하며, 확장 가능한 시스템의 한계를 탐구하는 등 복잡한 문제를 명확하게 풀어내는 것으로 잘 알려져 있습니다. 애플리케이션 개발, IT 아키텍처, 네트워크 및 시스템 운영 전반에 걸쳐 30년 이상의 업계 경험을 쌓았습니다. F5에 합류하기 전에는 수상 경력이 있는 기술 편집자로 활동했습니다. MacVittie는 컴퓨터 과학 석사 학위를 보유하고 있으며, 보안, 클라우드 및 엔터프라이즈 아키텍처 분야를 아우르는 다수의 저서를 집필한 작가입니다. 또한 보드게임과 비디오 게임을 열정적으로 즐기며, 치즈에 대해서는 거리낌 없이 확고한 견해를 갖고 있습니다.
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