생성형 AI와 새롭게 부상하는 AI 에이전트는 웹 애플리케이션과 API의 구축 방식에 큰 변화를 일으키고 있습니다. 검색 엔진의 기반을 마련한 인덱싱 봇처럼, 생성형 AI는 제품, 서비스, 위치, 영업시간, API 등 인터넷 콘텐츠를 읽고 이해하는 데 의존합니다. 그리고 이러한 변화는 바로 지금 일어나고 있습니다.
- 소비자의 50% 이상이 이제 추천을 받을 때 기존 검색 엔진보다 생성형 AI 도구를 사용합니다. (Statista)
- 챗봇 사용량 42% 증가로 2024년 연말 온라인 매출이 증가했습니다. (Reuters)
- AI 소스에서 유입된 트래픽이 2024년 7월부터 9월 사이 온라인 소매업체에서 10배 증가했습니다. (The Times)
물론 생성형 AI는 이미 여러분의 정보에 접근할 수 있습니다. 하지만 생성형 AI가 해당 정보를 소비하고 이해하는 방식은 물론, 소비자에게 이를 제시하는 방식까지 최적화하고 싶다면 계속 읽어보세요.
메타데이터 및 AI 최적화
생성형 AI가 콘텐츠를 정확하게 검색하고 처리할 수 있도록 하려면 메타데이터를 최적화하는 것이 매우 중요합니다:
- 메타데이터(OpenGraph, Schema.org): AI가 콘텐츠를 해석하도록 지원하여 색인 생성, 공유 및 응답의 정확성을 향상합니다.
- 구조화된 콘텐츠: <article>, <section>, <header>와 같은 시맨틱 태그와 이동 경로는 콘텐츠의 계층 구조와 관계를 명확하게 보여 줍니다.
- JSON-LD: 구조화된 데이터를 명시적으로 정의하여 제품 가격 및 재고 여부와 같은 핵심 정보를 AI 도구가 활용할 수 있도록 합니다. Google은 또한 JSON-LD를 사용해 검색 결과에 시각적으로 풍부한 스니펫을 생성합니다.
JSON-LD란 무엇인가요?
연결 데이터를 위한 JavaScript 객체 표기법(JSON-LD)은 경량, 기계 판독 가능 형식으로, 2014년 W3C에서 채택된 이후 데이터 구조화를 위한 사실상의 표준으로 자리 잡았습니다. JSON을 기반으로 하며, 검색 엔진, AI 도구, API와 같은 시스템이 개체 간의 관계와 콘텐츠의 맥락을 더 쉽게 이해할 수 있도록 합니다.
간결하다는 장점 덕분에 JSON-LD는 주요 소매업체, 검색 엔진, 소셜 플랫폼에서 가장 선호하는 형식으로 자리 잡았습니다. JSON-LD를 추가하면 AI 도구가 API와 애플리케이션을 최대한 활용할 수 있어 검색 가능성과 사용성이 향상됩니다.
대규모로 JSON-LD 추가하기
수백 개의 앱을 관리하는 조직의 경우(당사의 연구에 따르면 대부분의 조직이 이에 해당함), 각 앱을 수동으로 업데이트하여 JSON-LD를 포함하려면 많은 비용과 시간이 들 수 있습니다. 하지만 많은 애플리케이션이 이동 경로를 탐색 요소로 포함하거나 애플리케이션에 시맨틱 태그를 사용하는 등 유사한 프레임워크와 구조를 활용하므로, F5 BIG-IP 또는 F5 NGINX와 같은 프로그래밍 가능한 애플리케이션 전송 컨트롤러(ADC)를 통해 JSON-LD를 프로그래밍 방식으로 추가할 수 있습니다.
프로그래밍 가능한 ADC는 수정되지 않은 응답에 이미 포함된 이동 경로와 시맨틱 태그를 추출하고, 해당 요소를 JSON-LD 구조로 변환한 다음 애플리케이션에 삽입합니다.
이 접근 방식은 AI 또는 머신 소비자를 대상으로 하는 응답만 수정하도록 더욱 세밀하게 조정할 수 있습니다. JSON-LD를 추가해도 사람이 콘텐츠를 이용하는 경험은 향상되지 않기 때문입니다.
프로그래밍 가능한 ADC를 사용하면 하나의 규칙을 여러 애플리케이션과 API에 확장 적용할 수 있어, 추가 개발 비용 없이 AI 상호작용을 개선할 수 있습니다.
애플리케이션과 API를 프로그래밍 방식으로 현대화하면 둘 다 AI를 활용할 준비를 갖출 수 있어 자동화 수준이 향상되고, 상당한 비용이나 시간을 들이지 않고도 생성형 AI 도구를 통해 더 나은 성과를 얻을 수 있습니다.
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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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