Almost Timely News: 🗞️ AI를 활용한 LinkedIn 알고리즘 가이드 실제 적용 방안 (2025-05-25)

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이번 주 뉴스레터는 100% 인간인 제가 직접 작성했습니다. 영상에서는 풍부한 AI 결과물을 확인하실 수 있습니다. 이러한 정보 공개가 왜 좋은 생각이며, 가까운 미래에 EU와 어떤 형태로든 비즈니스를 하는 모든 사람에게 요구될 수 있는지 알아보세요.

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금주의 주요 토픽: AI를 활용한 LinkedIn 알고리즘 가이드 실제 적용 방안

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지난주, 새롭게 개정된 마케터를 위한 비공식 LinkedIn 알고리즘 가이드에 대해 알려드렸습니다. 이 가이드는 LinkedIn 시스템 작동 방식에 대해 LinkedIn이 공개하는 모든 데이터를 종합한 것입니다.

많은 분들이 다운로드하고 댓글을 통해 감사를 표해주셨습니다. 그것도 좋지만, 저는 여전히 사람들이 이 가이드를 가지고 무엇을 하고 있는지 궁금합니다. 이 가이드는 선반에 올려두거나 읽지 않는 독서 목록에 추가되는, 즉 활용되지 않고 방치되는 자료가 되어서는 안 됩니다. 실제로 사용되어야 합니다.

이 가이드는 매우 구체적인 지침을 제공하며, 왜 중요한지, 그리고 이에 대해 무엇을 해야 하는지에 대한 설명을 담고 있습니다. 하지만… 우리 모두 바쁜 시간을 보내고 있다는 것을 알고 있습니다. 시간 자체가 부족합니다.

그래서 이 가이드를 실제로 사용해보고, 몇 가지 실용적인 사용 사례를 살펴보는 것은 어떨까 하는 생각이 들었습니다. 그래서 오늘 그것을 해보려고 합니다. 가이드의 내용을 의미 있고 실질적인 방식으로 실천해 봅시다.

1부: 사전 준비

가이드에 대한 공공연한 비밀이 하나 있습니다. 놀랍지 않게도, 이 가이드는 인간만큼이나 AI를 위해 작성되었습니다. 네, 기술적인 설명은 진취적이거나 회의적인 사람들이 가이드의 신뢰성을 확인할 수 있도록 하기 위함이지만, 솔직히 말해서 요즘엔 거의 아무도 출처를 확인하지 않습니다. 헤드라인조차 제대로 읽지 않는데, 설명의 핵심을 깊이 파고드는 것은 더욱 어렵습니다.

아니요, 그 안의 기술적인 언어는 인간보다는 기계를 위한 것입니다.

자, 그럼 매우 구체적인 시나리오를 다뤄봅시다. 여러분이 일자리를 찾고 있다고 가정해 보겠습니다. 어떤 종류의 회사에서 일하고 싶은지 알고 있고, 어쩌면 영향을 미치고 싶거나 관심을 끌고 싶은 특정 인물들이 있을 수도 있습니다.

그 사람들은 누구일까요? 그들은 무엇에 대해 이야기할까요?

우리의 사전 준비 첫 단계는 그 정보를 수집하는 것입니다. 제가 제 CEO이자 파트너인 Katie Robbert를 모른다고 가정해 봅시다. 제가 적극적인 구직자이고 그녀의 관심을 끌고 싶고, 제 게시물이 그녀의 피드에 뜨게 하고, LinkedIn이 저를 주목할 만한 사람으로 추천하게 만들고 싶다고 가정해 봅시다.

저는 먼저 가이드로부터 Katie가 어떤 언어에 관심이 있는지 알고 싶을 것입니다. 그녀의 프로필에는 무엇이 있는지, 그녀의 게시물에는 무엇이 있는지, 그녀의 댓글에는 무엇이 있는지 말입니다. 그런 다음 그녀가 누구와 교류하는지, 현재 그녀의 피드에는 누가 보이는지, 그리고 그들이 무엇에 관심이 있는지 알고 싶을 것입니다.

이제, 이러한 데이터 추출을 할 수 있는 합법적이거나 덜 합법적인 도구들이 많이 있지만, 가장 간단한 방법을 알려드리겠습니다.

1. 모바일 기기에서 LinkedIn을 엽니다.
2. 화면 녹화를 켭니다.
3. 적당한 속도로 Katie의 프로필을 스크롤합니다.
4. Katie와 상호작용하는 게시물, 댓글, 인맥들을 스크롤합니다.
5. 그녀가 상호작용하는 명백한 1촌 인맥들을 스크롤합니다.
6. 화면 녹화를 끕니다.
7. 비디오를 볼 수 있는 모든 생성형 AI 도구에 비디오를 업로드합니다.
8. 생성형 AI에게 비디오를 텍스트로 변환하도록 합니다.

이를 위한 간단한 텍스트 변환 프롬프트는 다음과 같습니다.

Katie Robbert의 프로필과 활동을 탐색하는 화면 공유 영상을 첨부했습니다. Katie Robbert의 LinkedIn 프로필을 텍스트로 변환해 주십시오. 영상에 표시된 대로 전체 프로필이 변환되었는지 확인하십시오. 그런 다음 영상에 표시된 순서대로 Katie Robbert의 게시물과 댓글 텍스트를 변환하십시오. 그런 다음 영상에 표시된 Brooke Sellas와 Danielle Blackwell의 프로필을 변환하십시오. 그런 다음 그들의 게시물과 댓글을 사람별로 정리하여 변환하십시오.

몇 단계만 거치면 이 분석을 수행하는 데 필요한 모든 관련 정보를 추출할 수 있습니다.

자신에게도 똑같이 해야 합니다. 자신의 프로필을 스크롤하십시오. 자신이 누구와 상호작용하는지, 피드에서 무엇을 보는지, 어떤 댓글을 남기는지 스크롤하십시오. 동일한 과정을 수행하십시오.

이제 두 개의 데이터 세트가 생겼습니다: 여러분의 것과 관심 대상의 것.

2부: 추출 및 분석

선택한 생성형 AI 도구를 열고 사용 가능한 최상의 추론 모델(Gemini 2.5, o3, Claude 4, DeepSeek R1 등)을 사용하십시오. Trust Insights LinkedIn 가이드를 입력하십시오.

1부에서 텍스트로 변환한 데이터와 함께 이 프롬프트로 시작하십시오.

제 LinkedIn 프로필, 활동 및 인맥에 대한 시맨틱 분석을 수행해 보겠습니다. 제가 포함한 텍스트 변환 자료와 마케터를 위한 비공식 LinkedIn 알고리즘 가이드의 지식을 사용하여, 가이드에 설명된 시스템을 최대한 모방하여 LinkedIn 알고리즘이 저를 어떻게 보는지 평가해 주십시오. 제가 사용하는 언어, 제가 참여하는 주제, 그리고 가이드에 기반하여 LinkedIn 시스템이 저를 어떻게 인식하는지 설명해 주십시오. 각 주제와 관련된 제가 사용하는 언어, 그리고 분석 방법에 대한 설명과 함께 주제를 빈도순으로 나열해 주십시오.

그런 다음 1부의 Katie에 대한 텍스트 변환 데이터에 대해 정확히 동일한 프로세스를 수행하십시오.

이렇게 하면 LinkedIn 시스템이 의미 정보 및 임베딩으로 보는 방식으로 배열된 이러한 데이터 풀에 대한 상세한 분석 결과를 얻을 수 있습니다.

3부: 비교

근본적으로 LinkedIn 내부에서 일어나는 일은 우리의 의미 공간(우리가 말하고 행동하는 모든 것)을 우리 네트워크와 그들 네트워크의 다른 사람들의 의미 공간과 비교하는 분석입니다. LinkedIn 피드 뒤에 있는 결정 시스템의 일부는 공간이 유사한 사람들을 연결하려는 시도이며, 이는 유유상종이라는 전제에 기반합니다. 제가 게시하는 주제는 여러분의 활동이 제 활동과 유사하다면 여러분도 참여할 가능성이 높은 주제입니다.

우리가 하려는 것도 사실상 마찬가지입니다. LinkedIn의 새로운 시스템 중 일부는 LiRank 및 LiGNN과 같은 언어 모델(LLM)을 사용하여 이 작업을 대규모로 수행합니다. 우리는 ChatGPT의 o3, Gemini 2.5 등과 같은 기반 LLM에서 이를 복제하고 있습니다.

다음 단계는 제 프로필과 Katie의 프로필에 대한 두 가지 시맨틱 분석을 비교하는 것입니다.

다음은 샘플 프롬프트입니다.

저의 시맨틱 프로필과 Katie의 시맨틱 프로필을 사용하여 두 프로필을 비교하고 대조하십시오. Katie Robbert와 저는 어디에서 공통점을 가지고 있습니까? 어디에서 차이가 있습니까? 두 시맨틱 프로필을 기반으로 공통점 분석 결과를 빈도순으로 제시하십시오.

이 분석은 LinkedIn에서 우리 두 세계 사이의 언어 공간과 격차에 대한 명확한 이해를 제공합니다. 관심 대상과 언어 및 주제 면에서 어떻게 유사하고 다른지 알 수 있습니다.

이 부분만으로도 놀라운 사실을 발견할 수 있습니다. Katie와 같은 사람을 위해 정말로 일하고 싶지만, LinkedIn에서의 여러분의 상호 작용과 콘텐츠가 그녀의 정체성 및 관심사와 너무 멀리 떨어져 있어 그녀가 여러분의 콘텐츠나 프로필을 볼 가능성이 매우 낮다는 것을 알게 될 수도 있습니다. 개인에게는 이것이 약간 걱정스러울 수 있습니다. 집단, 즉 CEO와 의사 결정권자들에게는 놀라운 일일 수 있습니다. LinkedIn에서 하는 일이 그들에게 전혀 관련이 없기 때문에 가장 중요하게 생각하는 사람들을 적극적으로 밀어내고 있을 수도 있습니다.

이 분석은 우리 자신의 콘텐츠를 발전시키는 다음 단계를 위한 기초를 제공합니다.

4부: 프로필 개선

만약 Katie가 제가 관심을 끌고 싶은 사람들, 즉 저를 고용할 수 있는 CEO, 의사 결정권자, 이해관계자들과 같은 유형의 사람이라면, 제 LinkedIn 프로필을 그녀와 그녀 같은 사람들이 활동하는 언어 공간에 맞게 조정하는 것이 제게 도움이 될 것입니다.

가이드에서 프로필 데이터 자체가 사람들의 피드에 무엇이 나타날지 결정하는 시스템에 사용된다는 것을 알고 있습니다. 만약 제 LinkedIn 프로필이 온통 광대에 관한 것이고, 제 관심 대상 중 누구도 광대에 관심이 없다면, 공통점이 없고 제 프로필이 그 사람에게 보여줄 의미가 없을 가능성이 높습니다.

따라서 우리가 하고자 하는 것은 우리 자신을 잃지 않으면서도 그 벤 다이어그램의 교집합 부분을 더 많이 만들기 위해 LinkedIn 프로필을 수정하는 것입니다. 다음은 예시 프롬프트입니다.

저와 Katie Robbert 간의 의미 차이 분석과 마케터를 위한 비공식 LinkedIn 알고리즘 가이드의 알려진 시스템 아키텍처를 사용하여, 이러한 의미적 격차를 줄이기 위해 제 LinkedIn 프로필 개선을 시작하겠습니다. 제 프로필을 읽고 직무 설명, 경험, 자기소개서를 다시 작성하여 의미적 격차를 줄일 수 있는 기회가 어디에 있는지 확인하십시오. 중복을 늘리는 데 충분한 정보를 얻을 때까지 프로필에 대해 한 번에 하나씩 질문하여 수정할 내용에 대한 더 많은 정보를 구축하는 데 도움을 주십시오. 충분한 정보를 얻으면 알려주십시오. 정직하고 진실해야 하므로 진실성을 유지하면서 수정할 수 있는 양에는 한계가 있습니다. 첫 번째 질문을 해주십시오.

이 과정을 진행하십시오. 시간을 가지십시오. 최상의 결과를 얻을 수 있도록 질문에 깊이 있게 답변하십시오. 지금은 대충 넘어가거나 인내심을 잃을 때가 아닙니다.

AI 도구가 질문을 마치면 수정된 프로필을 반환하도록 프롬프트를 입력하십시오. 검토하고 필요한 변경 사항을 적용하면 이제 프로필이 관심 대상과 의미론적으로 더 관련성이 높아집니다.

5부: 콘텐츠 개선

이제 기초 작업이 끝났으니, Katie와 의미론적으로 그녀와 유사한 사람들의 관심을 끌 만한 콘텐츠를 만들기 시작할 때입니다. 우리가 하고자 하는 것은 그녀의 의미론적 프로필 분석과 가장 강력하게 일치하는 콘텐츠 아이디어를 생각해내는 것입니다.

Katie의 상호 작용에 대한 텍스트 변환 아카이브로 돌아갑니다. 그녀는 어떤 유형의 콘텐츠와 가장 많이 상호 작용합니까? 무엇이 그녀의 관심을 끌고, 스크롤을 멈추게 하며, 참여하게 만듭니까? 추측하지 마십시오. 가지고 있는 알려진 데이터를 분석하도록 AI 도구에 요청하십시오. 그 데이터로부터 우리는 새로운 데이터를 만들 수 있습니다.

다음은 예시 프롬프트입니다.

Katie Robbert가 가장 많이 참여하는 주제 및 콘텐츠 유형 분석을 기반으로 LinkedIn 알고리즘이 그녀의 피드에 표시할 가능성이 높은 새로운 주제 아이디어 10개를 만들어 보겠습니다. 마케터를 위한 비공식 LinkedIn 알고리즘 가이드의 지침을 사용하여 Linkedin 시스템, 특히 후보 선택, 1차 순위 결정기 및 2차 순위 결정기와 가장 잘 작동할 가능성이 높은 아이디어 10개를 식별하십시오. 추천될 확률이 높은 순서대로 아이디어를 나열하십시오. 각 아이디어를 간결하게 설명하십시오. 확률을 백분율로 표시하십시오.

아이디어 목록이 있으면 개요, 실제 LinkedIn 게시물 등 아이디어를 구체화하는 방법에 대한 추가 피드백을 제공할 수 있습니다. 무엇을 선택하든 아이디어와 최종 결과물을 가이드에 비추어 검증하고 싶습니다. 예를 들어:

Katie Robbert가 가장 많이 참여하는 주제 및 콘텐츠 유형 분석과 마케터를 위한 비공식 LinkedIn 알고리즘 가이드의 지침을 사용하여 이 콘텐츠를 Katie와 의미론적으로 가장 가까운 것과 후보 선택, 1차 순위 결정기 및 2차 순위 결정기와 가장 잘 상호 작용할 것에 대해 평가하십시오. 주요 영역을 평가하고 각 영역에 대한 점수와 설명을 제공한 다음 종합 점수를 제공하십시오. 콘텐츠를 채점한 후 점수를 높이기 위해 콘텐츠를 수정하는 방법에 대한 2-5가지 제안을 제공하십시오.

이제 콘텐츠를 만들 수 있는 필요한 도구를 갖추게 되었습니다. 이 과정을 직접 따를 때 이러한 아이디어를 어떻게 활용할지는 여러분의 판단에 맡기겠습니다.

6부: 마무리

분명히 말씀드리지만, 이 특정 프로세스는 입사 지원 절차 훨씬 이전에 사용해야 하는 것입니다. 여기서 의도는 LinkedIn 시스템의 알려진 부분과 그것들이 매우 기술적인 수준에서 어떻게 작동하는지를 활용하여 우리의 노력을 안내함으로써 Katie Robbert와 같은 사람에게 의미론적으로 최대한 관련성 높은 사람이 되는 것입니다.

이러한 조정을 하고 영향을 미치고 싶은 종류의 사람들에게 직접적으로 어필하는 결과물을 만드는 데는 여전히 시간이 걸릴 것입니다. 그러나 이 프로세스가 하는 일은 그러한 격차를 식별하고 줄이는 데 필요한 추측의 양을 줄여준다는 것입니다.

이 특별한 강력한 힘이 기업 영업에서부터 모든 종류의 어필이나 영향력 캠페인에 이르기까지 다른 목적으로 어떻게 사용될 수 있는지 상상하는 것은 그리 어렵지 않습니다. 모든 강력한 힘과 마찬가지로, 이는 선한 의도를 더욱 빛나게 하고, 악한 의도는 더욱 악화시킬 것이므로, 새로운 힘을 책임감 있고 존중하는 방식으로 사용해 주십시오.

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• SMPS, 덴버, 2025년 10월
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감사드립니다

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다음 주에 뵙겠습니다.

Christopher S. Penn

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