패시지 (Passage)
LLM 이 RAG · grounding 단계에서 인용·합성의 기본 단위로 사용하는, 페이지 전체가 아닌 단락 크기의 자기완결 텍스트 조각
#Passage#패시지#RAG#Grounding#Context Window#GEO#AEO
패시지란?
패시지 (Passage) 는 LLM 이 답변을 만들 때 페이지 전체가 아니라 의미 단위로 잘라 사용하는 단락 크기의 텍스트 조각입니다. 보통 100~500 토큰 분량으로, RAG 와 grounding 단계에서 인용·합성의 기본 단위가 됩니다.
쉬운 비유:
- 페이지 = 한 권의 책
- 패시지 = 그 책에서 "이 문제의 답이 여기 있다" 며 떼어낸 한 단락
토큰과 무엇이 다른가요?
토큰과 패시지는 계층이 다른 단위입니다.
| 단위 | 크기 | 역할 | 예 |
|---|---|---|---|
| 토큰 (token) | 글자 또는 단어 조각 | LLM 처리·비용·context window 계산의 최소 단위 | "ChatGPT" → 3 토큰 |
| 패시지 (passage) | 수십~수백 토큰 | retrieval · 인용의 의미 단위 (단락) | 헤딩 직후 핵심 답변 단락 1개 |
비유로 정리하면, 토큰은 글자·음절, 패시지는 단락입니다. 패시지는 토큰을 의미 단위로 묶은 것이며, LLM 의 context window 크기는 토큰 수로 제한됩니다.
왜 중요한가요?
흔한 오해 하나 — "내 페이지 전체가 LLM 답변에 인용된다" 고 가정하는 것입니다. 실제로는 한 페이지에서 1~2 개 패시지만 컨텍스트에 들어가는 경우가 대부분입니다. 따라서 페이지 단위 도메인 권위 (domain authority) 보다 단락 단위 품질이 답변 합성을 좌우할 때가 많습니다.
잘 잘리는 페이지의 특징
- 직접 답변 단락: 헤딩 직후 50~200자에 핵심 답변을 제공하는 단락
- schema 마크업: FAQPage · HowTo · Article 같은 schema 는 LLM 이 패시지 경계를 명확히 인식하게 함
- 단락 자기완결성: 패시지 하나만 떼어내도 의미가 통해야 함 — "앞에서 설명한 것처럼…" 같은 표현은 그라운딩에 불리
- 질문형 H2/H3: 한 페이지 안에서 sub-query 별 답변이 분리된 구조
잘 쓴 페이지가 아니라 잘 잘리는 페이지가 컨텍스트에 들어갑니다.
관련 용어
AI 검색에 내 사이트는 노출되고 있을까?
ChatGPT·Perplexity·Gemini가 내 브랜드를 어떻게 답하는지 무료로 확인해 보세요.
지금 진단 시작 →관련 용어
AI 기업·투자·사업
그라운딩 (Grounding)
LLM 답변의 각 주장을 외부 검색·참조 자료의 검증 가능한 패시지에 묶어, 환각을 줄이고 인용 가능한 근거를 답변에 결합하는 과정
AI 기업·투자·사업
쿼리 팬아웃 (Query Fan-out)
AI 검색 엔진이 사용자의 단일 쿼리를 다수의 sub-query 로 분기시켜 여러 출처에서 패시지를 동시에 회수하는 정보 검색 기법
AI 기업·투자·사업
AAO (AI Answer Optimization)
AI 어시스턴트가 사용자 질문에 직접 답변할 때 내 브랜드·제품·콘텐츠가 최적의 답으로 추천되도록 최적화하는 전략
AI 기업·투자·사업
AI Shelf Share
AI 답변 엔진이 특정 주제에 대해 응답할 때 내 브랜드가 차지하는 인용 점유율
AI 기업·투자·사업
Category Entry Points (CEP)
Ehrenberg-Bass Institute 가 정립한 개념으로, 사람들이 카테고리 구매 상황을 떠올릴 때 작동하는 needs · occasions · situations 의 묶음이며 브랜드의 mental availability 를 결정한다
AI 기업·투자·사업
RanketAI: GEO·AEO·AAO 기반 AI 가시성 진단 가이드
GEO·AEO·AAO 기준으로 페이지의 AI 인용 준비도를 점수화하고, 실제 LLM 프롬프트로 브랜드 가시성을 실측하는 AI 검색 최적화 진단 프레임워크