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홍은표 · 넥스트티 대표 · SEO/GEO 컨설턴트
AI가 학습한 데이터의 마지막 시점. 이 시점 이후의 사실은 모델이 자체적으로는 모르며, 알려면 실시간 웹 검색 같은 외부 보강이 필요하다.
갓 발행한 글은 다음 학습까지 시차가 있어, 처음엔 검색 층위를 통해 인용됩니다.
LLM은 특정 시점까지 모은 데이터로 한 번 학습되며, 그 마지막 시점이 지식 컷오프입니다. 컷오프 이후 일어난 일은 모델의 내부 지식(파라미터)에는 없습니다 — 그래서 "최근 소식"을 물으면 옛 정보로 답하거나, 모른다고 하거나, 실시간 검색으로 보강합니다.
이 구조가 GEO에서 흥미로운 함의를 줍니다. 새로 발행한 글이 모델의 다음 학습에 반영되기까지는 시차가 있어, 처음에는 RAG·실시간 검색을 통해서만 인용됩니다. "콘텐츠를 올렸는데 왜 아직 AI가 모르나"의 상당 부분이 이 시차로 설명됩니다 — 다만 각 모델의 컷오프·갱신 주기는 비공개라 정확한 반영 시점을 단정할 수는 없습니다.
왜 GEO에서 중요한가
새 콘텐츠가 AI에 반영되는 데는 시차가 있습니다. 그 사이를 메우는 통로가 실시간 검색·RAG입니다.
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