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7 March 2026

LLM Radar 만들기 8화: 세종 데이트 카페 찾다가 발견한 것

by James Kwon

Perplexity가 Instagram 계정을 출처로 세종 카페를 추천했는데, 그 계정 프로필엔 카페 이야기가 한 줄도 없었다. 어떻게 된 건지 파고들었더니 LLM이 뭘 읽는지 보였다.


세종에서 딸이랑 같이 갈 카페를 찾고 싶었다. 검색 앱을 켜다가 그냥 Perplexity에 물어봤다.

추천 결과가 왔다. 목록 안에 처음 보는 이름이 있었다. 바이올렛.

들어본 적 없는 곳이었다. 출처 링크가 Instagram으로 표시돼 있어서 눌러봤다.


계정 프로필에 이렇게 적혀있었다.

DM 받지 않습니다. 저희 VIOLET은 유기묘를 위한 구조, 돌봄, 입양이 이루어지는 곳입니다.

카페 얘기가 없다. 유기묘 구조 단체다.

솔직히 처음엔 “Perplexity가 틀렸네”라고 생각했다. 근데 바로 그 다음 생각이 이거였다.

어떻게 이게 추천된 거지?


해시태그를 봤다.

#유기묘카페 #세종카페 #세종시카페 #한솔동카페 #첫마을카페

여기 있었다.

Perplexity는 프로필 소개글을 읽은 게 아니었다. 해시태그를 키워드로 읽었다. #세종카페 + #유기묘카페 → 세종에 있는 카페로 매칭.

실제로 바이올렛은 방문이 가능한 유기묘 입양 카페다. 틀린 추천은 아니다. 하지만 Perplexity가 그걸 알고 추천한 게 아닐 수 있다.

내 가설은 이렇다. 프로필 소개가 아니라 해시태그를 읽었다. #세종카페 #유기묘카페 — 이 조합이 “세종에 있는 카페”로 매칭됐을 가능성이 높다.

검증은 못 했다. 이게 맞는지 아직 모른다.


이게 왜 중요한가.

나는 LLM Radar를 만들면서 계속 “어떻게 하면 AI 검색에 내 콘텐츠가 잡히는가”를 고민해왔다. 좋은 글을 쓰면 된다고 막연하게 생각했다.

근데 이 사례가 보여주는 건 다르다.

LLM은 내가 뭘 하는 곳인지 읽지 않는다. 내가 쓴 키워드를 읽는다. 프로필 소개보다 해시태그가 더 직접적으로 작동할 수 있다.

아직 확신은 없다. 이 사례 하나로 결론 내리기엔 이르다. 하지만 질문이 구체적으로 생겼다.

나는 내 블로그에 LLM이 읽을 키워드를 제대로 심어두고 있는가?


모른다. 계속 해볼 뿐이다.

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tags: LLM검색최적화 - Perplexity - GEO - AI가시성 - 빌드인퍼블릭