AI 가드레일(AI Guardrails)
AI 모델 바깥에서 입력과 출력을 검사해 규칙 위반을 막는 안전장치예요. 모델 자체를 바꾸지 않고 앱 단에서 '이건 통과, 이건 차단'을 정합니다
The Brief가 FactStack이 되었습니다
AI 용어 한 줄 정의 사전
LLM, RAG, 에이전트, 파인튜닝까지, 실무자가 자주 헷갈리는 AI와 마테크 용어를 “쉬운 한 줄”로 정의하고 헷갈리는 용어와의 차이까지 짚어드려요. 검색하거나 군집으로 훑어보세요
AI 모델 바깥에서 입력과 출력을 검사해 규칙 위반을 막는 안전장치예요. 모델 자체를 바꾸지 않고 앱 단에서 '이건 통과, 이건 차단'을 정합니다
질문 하나를 주면 AI가 스스로 수십 개 웹페이지를 찾아 읽고 출처를 단 보고서로 돌려주는 기능이에요. 몇 분에서 30분 정도 걸리는 대신 검색 한 번보다 훨씬 깊게 파요
쿠팡이나 마트 같은 유통사가 자기 앱과 사이트, 매장 화면에 광고 자리를 팔고 구매 데이터로 타깃팅과 성과 측정까지 해주는 광고예요. 광고를 본 사람이 실제로 샀는지가 바로 잡히는 게 핵심이에요
데이터 웨어하우스에 모아둔 고객 데이터를 광고 플랫폼이나 CRM 같은 실무 도구로 다시 내보내는 과정이에요. 컴포저블 CDP를 떠받치는 활성화 층이죠
지표와 차원의 정의를 한 곳에 모아두고 대시보드, API, AI 에이전트가 모두 그 정의만 쓰게 하는 계층이에요. 같은 질문에 어디서 물어도 같은 숫자가 나오게 하는 장치죠
AI가 사실보다 사용자 마음에 드는 답을 고르는 성향이에요. 틀린 전제를 지적하지 않고 맞장구치는 형태로 나타나요
특정 작업을 처리하는 방법을 파일 하나에 적어두고 AI 에이전트가 필요할 때만 꺼내 쓰게 만드는 방식이에요. 매번 프롬프트로 설명하지 않아도 되게 만드는 장치죠
아무도 원하지 않는데 대량 생산돼 피드와 검색 결과를 메우는 저품질 AI 생성 콘텐츠를 말해요. 스팸의 AI 시대 버전으로 통하는 말이에요
AI가 사이트의 핵심 콘텐츠를 쉽게 읽어가도록 루트에 두는 마크다운 안내 파일이에요. robots.txt가 출입 통제라면 llms.txt는 안내 지도에 가까워요
다른 회사, 프레임워크로 만든 AI 에이전트들이 대화하며 일을 주고받게 하는 개방형 프로토콜이에요. MCP가 도구 연결이라면 A2A는 에이전트 간 통신이에요
AI가 화면을 읽고 클릭과 입력을 대신하며 예약, 쇼핑 같은 작업을 완수해 주는 브라우저예요. Comet, Dia가 대표적이고 보안 논쟁의 중심에 있어요
AI 기능의 품질을 테스트 문항과 채점 기준으로 상시 측정하는 평가 체계예요. 감으로 좋아졌다고 말하는 대신 숫자로 품질 후퇴를 잡아내는 장치예요
외부 문서나 웹페이지에 숨긴 명령으로 AI를 조종해 원래 지시를 무시하게 만드는 공격이에요. AI 에이전트 시대의 1순위 보안 위협으로 꼽혀요
AI 에이전트, 서비스 계정, API 키처럼 사람 아닌 주체가 갖는 디지털 신원을 가리켜요. 그 접근 권한을 누가 통제할지가 기업 보안의 새 과제로 떠올랐습니다
직원이 회사의 승인, 감독 없이 개인적으로 AI 도구를 업무에 쓰는 현상을 말해요. 보안, 데이터 프라이버시팀이 파악하지 못한 사각지대라 리스크가 크죠
다음 단어 대신 공간, 물리 법칙, 인과관계를 학습해 세계가 다음에 어떻게 변할지 예측하는 AI예요. 에이전트가 행동하기 전에 결과를 시뮬레이션하게 해주죠
AI가 비슷해 보이는 일에서도 어떤 건 사람보다 잘하고 어떤 건 형편없이 못하는, 들쭉날쭉한 능력 경계를 뜻해요. 난이도로는 예측이 안 되는 게 특징이죠
AI 에이전트가 API 없이 화면을 보고 마우스, 키보드로 컴퓨터를 직접 조작하는 능력이에요. 사람처럼 클릭, 입력하며 여러 앱을 넘나들며 작업을 처리하죠
모델을 재학습하지 않고 답을 낼 때 계산량을 더 투입해 성능을 끌어올리는 방식이에요. 파라미터를 키우는 대신 '더 오래 생각'하게 만드는 접근이죠
검색, AI 답변, SNS가 클릭 없이 답을 다 보여줄 때 그 노출 화면을 브랜드 자산처럼 쓰는 전략이에요. 사이트 유입 대신 노출 안에서 가치를 전달하는 데 집중해요
AI 기술을 실제 업무 프로세스에 적용해 효율을 높이고, 이를 지속적으로 운영할 조직 역량과 체계를 갖춰가는 과정이에요
광고 클릭이나 노출 수가 아니라 구매, 가입, 다운로드 같은 실제 성과가 늘어나도록 광고 입찰과 타겟팅을 자동으로 조정하는 기법이에요
사람이 아니라 기계, AI가 스스로 필요한 상품과 서비스를 구매하는 '비인간 고객'을 뜻해요. Gartner가 제시한 개념으로 custobot이라고도 불려요
생성형 AI를 쓰지 않았다는 사실 자체를 차별점으로 내세우는 브랜딩 전략이에요. AI 콘텐츠가 넘쳐나면서 등장한 역발상 포지셔닝이에요
문서 검색과 답변 생성을 한 몸처럼 최적화하고, 텍스트뿐 아니라 이미지, 표, 영상까지 다루도록 진화한 차세대 RAG 접근을 말해요
사람이 목표만 말하면 AI 에이전트가 상품 탐색, 비교, 결제까지 대신 수행하는 쇼핑 방식이에요. 검색, 클릭 중심 커머스의 다음 단계로 꼽혀요
온라인에서 쌓은 데이터와 회원 기반으로 오프라인 사업을 확장, 강화하는 전략이에요. O2O의 다음 단계로 불려요
사용자의 행동, 취향 데이터로 '다음에 볼만한' 콘텐츠를 자동으로 골라 보여주는 시스템이에요. 유튜브 추천 영상, 넷플릭스 추천작, 쇼핑몰의 '이 상품 어때요'가 다 이거죠
AI 에이전트가 기획부터 코딩, 테스트, 배포까지 사람 검토 없이 자율로 돌리는 개발 파이프라인이에요. 제조업의 무인 공장을 소프트웨어 개발로 옮긴 개념이죠
AI가 코딩 중 지어낸 가짜 패키지 이름을 공격자가 먼저 등록해, 그걸 설치한 사람에게 악성코드를 심는 공급망 공격이에요. AI 슬롭과 타이포스쿼팅을 합친 말이죠
코드보다 명세(스펙)를 먼저 써서 정본으로 삼고, AI 에이전트가 그 스펙대로 구현하게 하는 개발 방식이에요. 즉흥으로 달리는 바이브 코딩의 반대편 접근이죠
겉보기엔 그럴듯한데 실체가 빈약해 받은 사람이 다시 손봐야 하는 AI 생성 업무 산출물이에요. 일을 준 것 같지만 실제론 생각을 떠넘기는 게 핵심이죠
입력 컨텍스트가 길어질수록 LLM이 앞부분 지시나 정보를 놓치며 성능이 고르지 않게 떨어지는 현상이에요. 컨텍스트 창이 크다고 끝까지 잘 쓰는 건 아니라는 거죠
AI 코딩 에이전트로 가속하되 테스트, 검증, 책임은 사람이 온전히 지는 개발 방식이에요. '되는 것 같으면 OK'인 바이브 코딩의 정반대 극단으로 제안됐죠
기존 챗봇, RPA를 실질적 에이전트 기능 없이 'AI 에이전트'로 재포장해 파는 마케팅 관행이에요. 그린워싱, AI 워싱 계보의 에이전트 버전이죠
LLM이 컨텍스트가 곧 찬다고 착각해, 여유가 충분한데도 서둘러 요약하고 작업을 미완으로 닫는 현상이에요. 감정이 아니라 학습된 행동 패턴을 부르는 은유죠
버전관리, 문서화 없이 땜질로 쌓인 프롬프트가 기술부채처럼 유지보수 리스크가 되는 현상이에요. 코드 부채와 달리 에러 없이 조용히 썩는 게 특징이죠
사람이 매번 프롬프트를 치는 대신, 에이전트가 '작업→검증→반복'을 스스로 돌도록 트리거, 완료기준, 검증을 설계하는 일이에요. 2026년 중반에 등장한 신조어예요
추론 시점에 모델이 보는 것 전부(지시문, 도구, 대화 이력, 데이터)를 선별, 관리하는 기술이에요. 프롬프트 '문장 쓰기'가 아니라 컨텍스트 '상태 관리'예요
'에이전트 = 모델 + 하네스'에서 모델을 뺀 전부(도구, 권한, 규칙, 검증)를 설계하는 일이에요. 모델을 갈아끼워도 남는 '우리 쪽 자산'을 만드는 활동이죠
모델이 이미 계산한 결과를 저장해뒀다가 재사용해서 응답 속도를 높이고 비용을 줄이는 최적화 기술이에요. API의 '프롬프트 캐싱' 할인이 이 원리예요
정답을 알려주는 대신 '잘하면 보상'을 주는 방식으로 AI를 훈련하는 방법이에요. 시행착오를 반복하며 스스로 더 나은 행동을 찾아가요
여러 층으로 쌓은 신경망이 데이터에서 스스로 패턴을 찾아내는 머신러닝 방식이에요. 사람이 특징을 일일이 정의하지 않아도 되는 게 핵심이에요
AI 기업들이 메모리(RAM) 칩을 쓸어가면서 생긴 전 세계적 메모리 공급 부족과 가격 급등을 가리키는 신조어예요. RAM과 아마겟돈의 합성어예요
'만드는 AI'와 '가짜를 판별하는 AI'를 경쟁시켜 진짜 같은 결과물을 만들어내는 생성 기술이에요. 딥페이크의 원조 기술로 유명해요
뇌의 뉴런 연결에서 영감을 받아, 노드를 여러 층으로 연결해 데이터를 처리하는 알고리즘 구조예요. 딥러닝과 LLM의 뼈대예요
모델의 코드나 가중치를 공개해 누구나 쓰고 수정할 수 있게 한 AI예요. Llama, DeepSeek처럼 무료로 받아 자체 서버에서 돌릴 수 있는 모델들이 여기에 속해요
AI가 사람 개입 없이 스스로를 개선하고, 개선된 버전이 또 자신을 개선하는 순환을 뜻해요. AI 능력의 가속과 통제 문제를 함께 제기하는 개념이에요
모델 내부를 여러 '전문가' 서브 네트워크로 쪼개고, 질문마다 필요한 전문가만 골라 쓰는 구조예요. 큰 모델을 적은 연산으로 돌리는 비결이에요
이미 학습된 모델을 출발점 삼아 관련된 새 작업에 적용하는 방법이에요. 처음부터 다시 배우지 않아 데이터와 비용을 크게 아껴요
AI를 학습시키고 돌리는 데 필요한 연산 능력, 즉 GPU, TPU 같은 칩과 데이터센터 자원을 통칭하는 말이에요. AI 시대의 '전력'같은 자원이에요
사람의 지시를 받아 코드를 스스로 작성, 테스트, 수정까지 하는 특화 AI 에이전트예요. 코드 자동완성을 넘어 '작업 단위'를 통째로 맡아요
AI 시스템이 초당 처리하는 토큰 수로, 얼마나 많은 요청을 얼마나 빠르게 감당할 수 있는지를 나타내는 지표예요
AI에서는 노이즈 복원 학습으로 이미지를 만들어내는 확산 모델을, 마케팅 이론에서는 신제품이 시장에 퍼지는 과정을 설명하는 혁신 확산 이론을 뜻해요
AI 검색이나 챗봇이 답변을 만들 때 특정 웹페이지나 기사를 출처로 언급하는 것, 또는 그렇게 언급된 횟수와 비율을 뜻해요
코드를 직접 읽고 쓰는 대신, AI에게 프롬프트로 전부 맡기고 결과만 받아 반복하는 개발 방식이에요. '코드의 존재를 잊고 바이브에 몸을 맡긴다'는 표현에서 왔죠
고객이 웹사이트 방문이나 콘텐츠 조회 같은 행동을 통해 실제로 구매를 고려하고 있다는 신호를 데이터로 포착하는 방식이에요
광고주가 원하는 조건에 맞는 우수한 매체 지면들을 미리 골라 묶어서, 프라이빗 마켓플레이스 딜 형태로 제공하는 광고 거래 방식이에요
한 번의 요청으로 끝나지 않고 여러 차례 대화나 피드백을 주고받으며 조금씩 작업을 완성해 나가는 AI 에이전트예요
사람이 말하면 끊김이나 어색한 침묵 없이 곧바로 알아듣고 자연스러운 목소리로 답하는 음성 기반 AI 시스템이에요
여러 AI 에이전트와 도구가 각자 맡은 역할을 수행하도록 순서와 역할을 짜서 하나의 목표를 향해 함께 움직이게 조율하는 기술이에요
검색, 소셜, 프로그래매틱, 소매 미디어 등 여러 광고 채널을 하나로 연결해 소비자에게 일관된 경험을 전달하는 캠페인 운영 방식이에요
여러 시스템과 도구에 흩어진 업무 단계를 AI가 순서대로 연결해 계획부터 실행, 점검까지 자동으로 조율해 주는 방식이에요
텍스트 설명이나 참고 이미지를 바탕으로 AI가 새로운 그림이나 사진 형태의 시각 콘텐츠를 자동으로 만들어내는 기술이에요
배너, 카피, 영상 등 광고 소재를 AI가 정해진 규칙과 데이터에 맞춰 대량으로 만들고 다듬어주는 기술이에요
글로 원하는 장면이나 스타일을 설명하면 AI가 그 내용을 분석해 그에 어울리는 새로운 이미지를 만들어내는 기술이에요
키워드 몇 개를 입력하는 대신 사람이 말하듯 자연스러운 문장이나 질문으로 정보를 찾고, 이어지는 대화처럼 검색을 계속하는 방식이에요
기존 데이터의 특징과 패턴을 학습한 뒤, 그것을 바탕으로 이제까지 없던 새로운 글이나 이미지, 소리 등을 스스로 만들어내는 AI 모델을 말해요
소셜 미디어에서 댓글이나 메시지에 자동으로 응답하고 콘텐츠를 만들거나 반응을 분석하는 인공지능 담당자예요
브라우저와 기기의 개인정보 보호 정책이 강화되면서 고객의 행동 데이터를 예전만큼 수집하고 연결하지 못하게 되는 현상을 말해요
써드파티 쿠키나 개인 식별자 없이도 광고주가 고객을 구분하고 타기팅, 성과 측정을 해야 하는 디지털 광고, 마케팅 환경을 뜻해요
광고주가 광고를 사고, 매체가 광고 지면을 팔고, 그 성과를 측정하는 과정 전체를 자동화해 주는 기술과 서비스를 통틀어 이르는 말이에요
인터넷 서버로 데이터를 보내지 않고 스마트폰이나 노트북 같은 개인 기기 안에서 곧바로 AI 모델을 실행해 결과를 얻는 방식이에요
마케팅, 영업, 고객 서비스 등 여러 팀이 각자의 시스템에 고객 데이터를 따로 저장해서 서로 연결되지 않은 채 흩어져 있는 상태를 뜻해요
인공지능이 사용자의 구매 이력, 위치, 검색 습관 등을 분석해서 같은 검색어라도 사람마다 다른 결과를 보여주는 검색 방식이에요
AI가 영상이나 이미지를 처음부터 만들어내는 대신, 편집이나 색보정, 효과 작업 같은 제작 과정 일부를 도와서 완성하는 콘텐츠를 뜻해요
고객 한 사람 한 사람의 행동과 취향, 상황 데이터를 바탕으로 메시지나 상품, 화면 구성을 각자에게 맞게 다르게 보여주는 마케팅 방식이에요
이용자 개인정보가 아니라 지금 보고 있는 콘텐츠의 주제와 내용을 분석해서, 그 맥락에 어울리는 광고를 자동으로 배치하는 방식을 말해요
특정 시장이나 매체에서 이뤄지는 전체 광고 노출이나 언급 중에서 한 브랜드가 차지하는 비중을 나타내는 지표예요
생성형 AI가 답변을 만들 때 특정 브랜드의 콘텐츠나 도메인을 출처로 언급하는 비중이 얼마나 되는지 보여주는 지표예요
시청자나 사용자가 광고와 콘텐츠에 얼마나 적극적으로 반응했는지, 좋아요, 댓글, 공유, 시청 시간 등으로 보여주는 지표를 뜻해요
인터넷에 연결된 텔레비전이나 스트리밍 기기를 통해 콘텐츠를 보면서 노출되는 TV 광고 환경을 말해요
현재 가장 앞선 수준의 성능을 지녀 아직 알려지지 않은 위험까지 안고 있는 최첨단 AI 모델과 그 기술을 뜻해요
실제 사람이나 사건에서 직접 수집한 게 아니라 알고리즘이나 AI 모델이 통계적 특성을 흉내 내어 새로 만들어낸 인공 데이터를 뜻해요
누가 어떤 데이터에 접근했는지, 어떤 판단을 내렸는지, 비용은 얼마나 썼는지를 모두 기록하고 통제할 수 있게 만든 투명한 AI 운영 방식이에요
아직 거래가 없던 사람에게 마케팅과 광고로 접근해서 실제로 제품이나 서비스를 구매하는 고객으로 만드는 전 과정을 뜻해요
마케팅 팀이 흩어진 고객 데이터를 모으고 정리해서 분석과 캠페인 실행까지 이어가도록 조합한 도구와 기술의 묶음을 말해요
특정 마케팅 활동이 없었다면 발생하지 않았을, 그 활동 덕분에 순수하게 늘어난 매출이나 전환의 크기를 뜻해요
예약, 주문, 상담처럼 사용자가 원하는 특정 과업을 끝까지 완료시키는 것을 목표로 설계된 대화 시스템을 말해요
일반 소비자나 팔로워가 브랜드 요청 없이 직접 만들어 올리는 사진, 영상, 후기, 댓글 등의 콘텐츠를 뜻해요
기존 업무 절차에 AI를 나중에 끼워 넣는 대신, 업무를 설계하는 첫 단계부터 AI 활용을 전제로 프로세스 전체를 새로 짜는 방식이에요
데이터 레이크처럼 저렴하게 대용량 데이터를 저장하면서도 데이터 웨어하우스처럼 빠르고 정확한 분석 쿼리를 지원하는 통합 데이터 저장 구조예요
여러 개의 대규모언어모델이 각각 독립된 역할을 맡은 에이전트가 되어 서로 대화하고 협업하면서 하나의 문제를 함께 풀어가는 시스템이에요
이미지, 영상, 음성, 텍스트 문서처럼 표나 정해진 항목으로 미리 정리되어 있지 않은 형태의 데이터를 말해요
여러 개의 AI 에이전트가 하나의 답을 곧바로 내놓지 않고, 여러 차례 의견을 주고받으며 서로의 답을 검토하고 다듬어가는 협의 과정을 말해요
데이터가 만들어지자마자 거의 지연 없이 처리하고 분석해서 그 순간의 상황에 바로 대응할 수 있게 해주는 방식이에요
여러 매체사의 광고 지면을 모아 광고주에게 연결해 주는 중개 플랫폼으로, 광고 구매와 게재를 대신 관리해 주는 역할을 해요
기업이 돈을 들이지 않아도 언론 보도나 소비자의 자발적인 후기, 공유를 통해 얻게 되는 노출과 홍보 효과를 말해요
이미지, 영상, 음성, 텍스트 등이 AI로 만들어졌거나 AI로 수정되었다는 사실을 이용자가 알 수 있도록 표시나 문구로 알려주는 방식이에요
검색 엔진 알고리즘의 허점을 악용하거나 이용자를 속이는 방식으로 순위나 클릭을 인위적으로 끌어올리는 부정한 마케팅 기법이에요
새로운 고객 한 명을 데려오는 데 들어간 광고비와 마케팅 비용을 합쳐 신규 고객 수로 나눈 값이에요
유통사뿐 아니라 결제, 배달, 여행처럼 구매 데이터를 가진 사업자가 그 데이터로 광고를 팔고 구매까지 잇는 광고 사업 모델이에요. 리테일 미디어보다 넓은 말이에요
아이디어 기획부터 제작, 배포에 이르기까지 콘텐츠 제작의 여러 단계를 AI가 하나의 전략 아래 일관되게 조율하고 지휘하는 능력이에요
이용자를 개별적으로 추적하지 않으면서도 광고 타겟팅과 성과 측정의 효과를 최대한 유지하려는 광고 기술과 운영 방식을 뜻해요
AI가 고객 데이터를 실시간으로 분석해 어떤 메시지를, 어떤 채널로, 언제 보낼지 마케터 대신 자동으로 판단하고 실행하는 의사결정 방식이에요
고객 데이터를 한 곳에 모아두는 전용 저장소를 새로 만들지 않고, 기업이 이미 쓰는 데이터 웨어하우스 위에서 여러 마케팅 도구를 자유롭게 조합해 쓰는 고객데이터플랫폼 구조예요
고객 행동 데이터와 분석 결과를 근거로 어떤 매체에 얼마를 쓰고 누구에게 노출할지 정하고 계속 조정해 나가는 미디어 운영 방식이에요
스트리밍, 케이블, 지상파 방송, 모바일 앱 등 서로 다른 매체에 흩어진 광고 노출과 성과를 하나의 기준으로 합쳐 비교하는 측정 방식이에요
광고주, 퍼블리셔, 플랫폼이 각자의 로그인 데이터를 직접 노출하지 않고도 안전하게 결합, 분석할 수 있도록 만든 폐쇄형 데이터 협업 공간이에요
AI로 얼굴이나 목소리를 실제처럼 합성해, 특정 인물이 하지 않은 말이나 행동을 한 것처럼 보이게 만든 가짜 이미지, 영상, 음성이에요
고객 데이터를 모아두는 것을 넘어 AI 에이전트가 스스로 판단하고 실행까지 하는 차세대 고객데이터플랫폼이에요
나이, 관심사, 구매 이력 같은 데이터를 바탕으로 광고를 보여줄 소비자 그룹을 정교하게 선별하는 마케팅 기법이에요
문장 속 모든 단어가 서로 얼마나 관련 있는지를 한꺼번에 계산해 문맥을 파악하는 신경망 구조로, 오늘날 대다수 언어, 이미지 AI 모델의 기반이 되는 기술이에요
AI를 개발하고 활용하는 과정에서 공정성, 투명성, 책임성을 지켜 사람에게 해를 끼치지 않도록 하는 원칙과 실천 규범이에요
AI 도구로 텍스트, 이미지, 영상 등을 자동으로 만든 콘텐츠예요. 제작 속도는 빠르지만 사실 검증, 저작권, 법적 책임 관리가 필요해요
AI로 반복적, 수동적 업무를 자동으로 처리하는 거예요. 규칙 기반 자동화와 달리 상황 판단, 생성까지 맡길 수 있는 게 차이예요
고객이 브랜드와 만나는 모든 접점에서 느끼는 경험의 총합이에요. AI가 응대 속도, 개인화, 편의성을 바꾸며 CX가 경쟁력의 핵심이 됐어요
고객의 모든 접점 경험을 설계, 측정, 개선해 만족도와 충성도를 높이는 활동, 시스템이에요. CX(경험)를 의도적으로 '관리'하는 게 핵심이에요
고객의 구매 이력, 선호, 접촉 내역을 한곳에 모아 관계를 관리하고 맞춤 응대, 마케팅에 쓰는 시스템이에요. Salesforce, HubSpot이 대표적이에요
광고주가 프로그래매틱 시스템에서 광고 지면을 자동으로 사들일 때 쓰는 플랫폼이에요. 실시간 경매로 여러 매체의 인벤토리를 한 번에 구매해요
국가가 첨단 기술이 다른 나라로 넘어가지 못하게 제한하는 규제예요. AI 모델, 칩이 안보 자산이 되며 AI도 수출 통제 대상이 됐어요
고객이 웹사이트를 방문했을 때 그 행동에 실시간 반응해 팝업, 메시지, 추천 상품을 띄우는 마케팅이에요. CDP, AI와 결합해 정교해지고 있어요
투자한 비용 대비 얻은 이익의 비율이에요. AI, 마케팅 투자가 '정말 가치를 냈는지'를 증명하는 핵심 지표예요
두 버전(A, B)을 다른 사용자에게 보여주고 어느 쪽이 더 나은 결과를 내는지 비교하는 실험이에요. 마케팅 의사결정을 '감'이 아닌 데이터로 하게 해줘요
AI가 안전하고 올바르게 쓰이도록 조직이 정하는 규칙, 통제 체계예요. 정책, 승인 절차, 감사, 책임 소재를 갖춰 AI 리스크를 관리해요
검색창에 링크 목록 대신 AI가 종합한 답을 바로 주는 검색이에요. ChatGPT, Perplexity, 구글 AI Overviews가 대표적이에요
AI로 광고 콘텐츠 제작, 타겟팅, 최적화, 성과측정을 자동화하고 개선하는 거예요. 카피 생성부터 입찰 최적화까지 광고 전 과정에 AI가 들어와요
정부가 AI 개발, 배포를 감시하고 제한하는 정책, 법규예요. EU AI Act, 모델 수출 통제처럼 외부에서 부과되는 규칙이에요
구글 검색 결과 맨 위에 여러 출처를 종합해 AI가 자동 생성하는 요약 답변이에요. 여기 인용되면 노출, CTR이 크게 올라요
AI를 돌리는 데 필요한 기반 설비예요. GPU, 서버, 데이터센터, 데이터 파이프라인처럼 모델을 학습, 운영하는 토대를 말해요
AI가 왜 그런 결정을 내렸는지 사람이 이해할 수 있게 하는 것이에요. 블랙박스인 AI의 판단 근거를 들여다보는 연구, 기법이에요
이메일 발송, 고객 분류, 캠페인 트리거 같은 반복 마케팅 작업을 소프트웨어가 자동 처리하는 거예요. 최근엔 AI 에이전트로 자율성이 높아지고 있어요
특정 작업에만 강한 현재 AI와 달리, 인간처럼 다양한 분야에서 스스로 학습하고 추론하는 가상의 AI예요. 아직 도달하지 못한 목표예요
기업의 실제 업무에 적용해 효율을 높이고 문제를 푸는 AI예요. 데모를 넘어 보안, 거버넌스, 데이터 통합을 갖춰 '프로덕션에서 도는' 게 핵심이에요
소프트웨어와 알고리즘으로 광고 구매, 판매를 실시간 자동화하는 방식이에요. 사람이 일일이 협상하던 광고 거래를 기계가 즉시 처리해요
목표가 주어지면 스스로 판단하고 도구를 호출해 여러 단계를 실행하는 AI 시스템이에요. 입력→출력 한 번으로 끝나는 게 아니라 '루프'를 돌며 행동해요
대규모 텍스트로 학습해 사람처럼 글을 이해하고 생성하는 언어 모델이에요. GPT, Claude, Gemini가 여기에 해당해요
외부 문서를 검색해 그 내용을 근거로 답변을 생성하는 방식이에요. 환각을 줄이고 최신, 사내 정보를 답에 반영할 수 있어요
AI 에이전트에서는 목표를 단계로 쪼개 순서를 세우는 능력을, 광고 실무에서는 매체 전략을 짜는 미디어 플래닝을 뜻해요
흩어진 고객 정보(구매 이력, 행동 신호)를 한곳에 모아 통합하는 플랫폼이에요. 최근엔 AI가 그 데이터로 직접 캠페인을 실행하는 '실행 엔진'으로 진화해요
모델 답변을 신뢰 가능한 외부 근거에 묶는 거예요. '근거 없이 지어내기'를 막아 환각을 줄이는 핵심 장치예요
AI 답변엔진이 질문에 답할 때 내 콘텐츠를 근거로 인용, 발췌하도록 최적화하는 거예요. 'AI가 우리 답을 가져가게' 만드는 전략이에요
모델이 외부 함수, API를 직접 호출하는 능력이에요. 검색, 계산, DB 조회처럼 모델이 못 하는 일을 도구에 맡기는, 에이전트의 핵심 메커니즘이에요
큰 모델의 능력을 작은 모델로 압축해 옮기는 기술이에요. 경량, 저가 모델(예: Haiku 계열)을 만드는 원리예요
AI에서는 '추론→행동→관찰'을 반복하는 에이전트 패턴(ReAct)을, 웹 개발에서는 화면을 만드는 자바스크립트 라이브러리(React)를 뜻해요
통계로 전체 마케팅 지출과 수익의 상관을 분석해 채널별 기여도를 추정하는 거시 측정법이에요. 쿠키 없는 시대에 다시 주목받아요
사람이 규칙을 일일이 짜는 대신, 데이터로부터 패턴을 스스로 학습하게 하는 AI의 한 갈래예요
텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 영상 등 여러 형태(modality)를 함께 이해하고 다루는 모델이에요
여러 에이전트가 협업, 분업, 토론하며 문제를 푸는 구조예요. 한 에이전트가 다 하는 것보다 복잡한 일에 강해요
한 고객이 전환까지 거친 여러 접점을 추적해 각 접점의 기여도를 배분하는 미시 측정법이에요. 쿠키 폐지로 한계에 부딪혔어요
AI에서는 에이전트가 대화, 작업 사이에 정보를 유지하는 기억 장치를, 하드웨어 뉴스에서는 데이터를 담는 반도체(RAM, HBM)를 뜻해요
모델이 외부 도구, 데이터소스에 연결되는 표준 프로토콜이에요. 도구 연동의 'USB C' 같은 공통 규격이라고 보면 돼요
임베딩 벡터를 저장하고 빠르게 검색하는 DB예요. Pinecone, Supabase pgvector 등이 있고, RAG의 검색 엔진 역할을 해요
'단계별로 생각하게' 유도해 추론 품질을 높이는 기법이에요. 정답만 묻지 않고 풀이 과정을 거치게 하면 더 정확해져요
대규모 데이터로 모델의 기본 능력을 만드는 1차 학습이에요. 모델의 '기초 교육' 단계라고 보면 돼요
텍스트, 이미지, 음성, 영상 같은 새로운 콘텐츠를 만들어내는 AI예요. ChatGPT(글), 이미지 생성 모델이 대표적이에요
대문자 GEO는 AI 답변엔진이 내 콘텐츠를 인용하게 만드는 최적화예요. 광고 세팅에서 만나는 소문자 geo(지역 타겟팅)와는 철자만 같은 다른 말이에요
특정 작업만 전담하는 하위 에이전트예요. 오케스트레이터가 호출해서 한 가지 일을 시키는 '전문 일꾼'이에요
키워드 일치가 아니라 '의미 유사도'로 찾는 검색이에요. 단어가 달라도 뜻이 가까우면 찾아줘요
모델의 역할, 규칙, 톤을 정의하는 최상위 지시문이에요. 사용자 질문보다 우선해서 대화 전체의 행동 기준이 돼요
전환(구매, 가입)이 어떤 마케팅 활동 덕분인지 기여도를 배분하는 분석이에요. '무엇이 효과를 냈나'를 가리는 마케팅 측정의 핵심이에요
모델을 인간의 의도, 가치에 맞게 정렬하는 작업이에요. AI가 똑똑한 걸 넘어 '안전하고 의도대로' 행동하게 만드는 거예요
'에이전트처럼 자율적으로 행동하는 성질'을 뜻하는 형용사예요. 시스템이 사람 개입 없이 얼마나 스스로 계획, 실행하는지의 '정도'를 표현해요
'자율적으로 행동하는 AI 시스템'을 가리키는 속성 표현이에요. 새로운 기술 이름이 아니라, AI가 스스로 계획, 실행하는 성질을 강조한 말이에요
여러 서브에이전트나 도구를 조율, 분배하는 상위 제어 에이전트예요. '지휘자'처럼 누구에게 무슨 일을 시킬지 결정해요
Workflow는 사람이 경로를 미리 정해둔 자동화, Agent는 모델이 경로를 스스로 결정하는 자동화예요. 자율성의 정도가 핵심 차이예요
사람의 피드백으로 모델을 사람 취향, 의도에 맞게 정렬, 개선하는 방식이에요. 챗봇이 '말이 통하게' 만든 핵심 기술이에요
인간의 지능적 작업을 흉내 내는 시스템 전반을 가리키는 가장 넓은 개념이에요. 머신러닝, LLM, 추천엔진, 비전 모델이 전부 그 안에 들어가요
텍스트를 의미를 담은 숫자 벡터로 변환한 것이에요. 의미가 비슷한 글은 벡터도 가까워서, 유사도 계산의 기반이 돼요
예시 없이 바로 시키는 게 제로샷(zero shot), 예시를 몇 개 주고 시키는 게 퓨샷(few shot)이에요
긴 문서를 검색 가능한 작은 조각으로 나누는 전처리예요. 조각 크기를 잘 잡아야 RAG 검색 품질이 좋아져요
답하기 전에 내부적으로 사고 과정을 거치는 모델이에요. o 시리즈, Claude의 thinking 모드 등이 여기에 해당해요
AI에서는 학습이 끝난 모델을 실제로 돌려 답을 뽑는 실행 단계를, 데이터 분석에서는 표본으로 전체를 판단하는 통계적 추론을 뜻해요
모델이 한 번에 기억, 참조할 수 있는 토큰의 양이에요. '200K 컨텍스트'면 약 15만 단어 분량을 한꺼번에 볼 수 있어요
출력의 무작위성, 창의성을 조절하는 값이에요. 낮으면 일관적이고 안정적, 높으면 다양하고 창의적이에요
AI에서는 모델이 텍스트를 처리하는 최소 단위(비용, 길이 산정 기준)이고, 데이터, 결제 쪽에서는 민감정보를 가린 대체값(토큰화)을 뜻해요
쓰는 곳에 따라 뜻이 달라요. AI에서는 모델이 학습으로 조정하는 가중치 값(70B=700억 개), GA4에서는 이벤트에 붙여 보내는 부가 정보를 가리켜요
광범위한 데이터로 사전학습해 다양한 작업에 범용으로 갖다 쓰는 기반 모델이에요. LLM은 그중 언어에 특화된 버전이에요
사전학습된 모델을 특정 도메인, 작업에 맞게 추가 학습으로 조정하는 거예요. '범용 모델을 우리 일에 맞춰 특화'하는 단계예요
우리가 고객에게서 직접 수집한 데이터예요(구매, 행동, 동의 기반). 서드파티 쿠키가 흔들리는 시대에 가장 신뢰할 수 있는 마케팅 자산이에요
원하는 출력을 끌어내도록 모델 입력(프롬프트)을 설계하는 기술이에요. 같은 모델도 어떻게 묻느냐에 따라 결과가 크게 달라져요
모델이 그럴듯하지만 틀린 정보를 사실처럼 생성하는 현상이에요. 생성형 AI의 구조적 한계라 사실 확인이 꼭 필요해요