2012년 구글이 검색 엔진 결과 페이지(SERPs)에 지식 그래프를 도입했을 때, 페이지 상단에 위치한 관련 데이터 포인트인 특정 스니펫이 빠른 답변이 필요한 사람들에게 필수 요소가 되었습니다. 위키피디아와 같은 사이트에서 데이터를 스크래핑하는 데 크게 의존했던 구글은 다른 사람들이 수집한 데이터를 활용하여 여러분을 그들의 생태계에 갇히게 했습니다 — 광고 기반 수익 모델에 유리한 측면입니다. 그러나 또 다른 일이 발생했습니다: 위키피디아로의 트래픽이 감소했습니다. 모든 통계학자가 상관관계는 인과관계를 의미하지 않는다고 상기할 권리가 있지만, 우리 행동을 살펴보며 무슨 일이 일어났는지를 알 수 있습니다. 만약 올해 물리학에서 노벨상을 누가 받았는지를 아는 것이 전부라면, 그리고 그 답이 페이지 상단에 있다면, 다른 1억 500만 결과를 검색할 필요가 없습니다.
우리는 본능적으로 이것을 알고 있지만, 우리의 지식 포털을 설정할 때, 우리는 종종 정보 저장소로 작용하도록 만듭니다. 필요한 정보를 쉽게 도출하는 방법이 아닙니다. 그래서 — 그리고 이것은 듣기 어려울 수 있습니다 — 우리는 전체 접근 방식을 완전히 재구성해야 합니다.
대부분의 기업 지식 포털이 그러하듯이, 질문이 있을 때, 정확히 무엇을 찾고 있는지 또는 수백(수천!) 개의 단어를 검색해야 비로소 그 답을 찾을 수 있어야 합니다.
Control-F는 이러한 설정 작업에 필수적이었지만, 왜 단순한 답변을 얻기 위해 실질적으로 우회 방법을 사용해야 합니까? 단순히 직원이 지식을 발굴해야 하는 부담을 지게 하는 것(이는 적지 않은 시간 소모를 의미함)일 뿐만 아니라, 그 지식이 변경될 때마다 회사는 완전히 새로운 PDF, 비디오 또는 FAQ를 업로드해야 한다는 것을 의미합니다. 이는 시간과 예산을 낭비합니다.
더 나은 솔루션은 지식 구조를 전면 재구성하고 짧고 쉽게 소비할 수 있는(업데이트하기도 쉬운) 독립적인 지식 조각으로 이동하는 것입니다.
검색 및 구조 조정
“봐, 그렇게 나쁜 건 아니야” 지금 당신은 아마도 이렇게 말하고 있을 겁니다, “작업을 잘 수행해!” 그에 대해 이야기해봅시다. 이것은 우리가 Guru 블로그에서 이런 이야기를 처음 한 것이 아닙니다. 거의 3년 전, 우리는 다음과 같은 점을 지적했습니다:
영업사원은 하루에 3분의 1를 정보를 찾는 데 소모합니다. 요구되는 정보는 즉시 필요하며, 현재의 솔루션 즉시 요구되는 세상에 맞춰 제작되지 않았습니다. 문서와 위키는 단어를 찾기 위해 Control+F를 사용하게 하고, 그 후 그 답을 결합해야 합니다.
고객과 대화하는 중에 질문에 답해야 한다면, 현재의 긴 비효율적인 프로세스를 통해 답을 찾을 시간은 없습니다. 정확한 답이 없어, 대신 입력한 단어가 열다섯 번 나타나는 경우로 인해, 필요할 만한 문서를 찾으려면 문서를 열고 키워드를 검색해야 합니다. 올바른 정보를 얻으려면 모든 옵션을 클릭해야 하며, 그동안 고객은 답변을 기다리고 있습니다.
하지만 소중한 몇 초를 낭비하는 것보다 더 나아갑니다. 긴 콘텐츠는 짧은 콘텐츠에 비해 검색하기 더 어렵습니다. 이제 지식 관리의 영역을 벗어나, 모두가 연관된 영역으로 대해봅시다: 우리가 여가를 위한 콘텐츠와 소통하는 방법입니다.
여러분이 아는 것일 수도, 아닐 수도 있는 질문입니다: 심슨 가족이 방영된 해는 언제일까요? 위키피디아를 열고 “심슨 가족”을 입력하여 이 페이지를 열어 17,000단어 이상을 확인했습니다. 예전의 Control-F를 사용하여 “방영”을 검색했더니 이런 일이 발생합니다:
기다려, 뭐라고? “출시”를 검색해야 했던 모양입니다:
조직화 되어 있는 이 페이지가 설정된 방식에 대해 정확히 알아야 했고, 작가들이 사용한 시작 날짜를 나타내는 용어도 명확히 알아야 했습니다. 그동안 구글에 가서 “심슨 방영”이라고 입력하면 다음을 얻을 수 있습니다:
“심슨 출시”를 검색하면 같은 정보를 얻을 수 있으며, 다소 다른 형식으로 제공됩니다:
어쨌든 결과는 유용하고, 빠르며, 무척이나 중요한 것은 사용한 정확한 단어와 관계없이 찾기 쉽습니다. Control-F를 사용할 필요조차 없었습니다.
여전히 내가 찾고 있는 것을 찾지 못했습니다.
이제 지식 관리에 대한 논의로 다시 돌아가 보겠습니다. 당신의 촘촘한 10pt 글씨체로 작성된 3페이지 PDF와 48개 항목으로 구성된 FAQ는 인쇄 비용 절감에는 좋을 수 있지만. 하지만 직원들이 알아야 할 것을 정확히 집중하도록 도와주기에는 좋지 않습니다. 우리가 이야기하는 것은 온보딩 시의 복리후생 정보, 출시 시의 제품 문서, 또는 배포할 올바른 원시 정보를 찾기입니다.
아이러니하게도, 우리가 디지털화한 지식이 많을수록, 우리는 실제로 우리가 찾아야 할 것을 정확히 알아내기 위해 우회 방법에 더 많이 의존하게 되었습니다. 어렸을 적 그토록 미움 받던 교과서는 어땠나요? 인덱스는 당신이 가장 많은 시간을 보낸 부분이었습니다. 결국 필요한 정보를 정확히 찾아내게 해주고, 필요하지 않은 것은 무시할 수 있게 해주며, 보통은 컨텍스트 설명도 포함되었습니다 (예: 달 착륙, 소련의 반응 등).
지금은? 우리는 직원들이 컴퓨터와 AI가 보다 효율적으로 할 수 있는 일을 하도록 강요하고 있습니다, 우리가 그들에게 허락하기만 한다면. 지식을 작은 조각으로 저장하면 모든 컨텍스트 검색을 더 빠르고 쉽게 수행할 수 있습니다. 많은 기업들이 엔터프라이즈 검색에서 기계 학습과 AI 능력에 대해 이야기하는데, 하지만 그 모든 솔루션은 종이는 인쇄될 수 없는 것이고, 직원들이 여전히 50개의 “보안”이라는 단어가 강조된 문서를 검색하도록 해야 한다면 쓸모가 없습니다.
문서가 인쇄되지 않도록 의도되었다면, 개별 구성 요소로 나누지 않을 이유가 없습니다, 더 나은 지식 참조 경험을 위해서 말입니다. 그렇지 않으면, 기업으로서는 직원들이 50개의 강조된 “보안”이라는 단어를 가지고 있는 제품 문서에서 수동으로 검색하게 하고, 여전히 그들이 찾고 있는 것을 찾지 못할 수 있습니다, 그들이 Control-F 검색에서 더 많은 시간을 제시할 수 없기 때문에요.
이 접근 방식은 지식을 추가하고 유지하는 사람들에게만 유익한 것이 아닙니다; 당신의 수익 팀에게도 큰 도움이 됩니다. 영업 사원이 거래를 성사시키려고 할 때, 그녀가 특정 정보에 즉시 접근할 수 있는 것이 더 좋지 않습니까, 아니면 45개의 항목이 포함된 영업 준비 문서를 찾아야 합니까? 고객 지원 직원이 화가 난 전화 통화를 받고 있다면, 그는 답변을 찾기 위해 FAQ를 빠르게 스캔해야 하는 것보다, 해당하는 섹션을 빠르게 가져올 수 있도록 하는 것이 좋지 않습니까?
지속 가능한 지식 기초 구축하기
우리는 작은 지식 카드가 우리에게 잘 작용했다는 것을 확인했기 때문에, 그들이 당신에게도 잘 작용할 수 있다는 것을 압니다. 정보를 정말로 더 빨리 쉽게 찾는 것만이 아니라, 지식 유지 관리가 아주 더 간단하다는 것을 의미합니다. 포괄적 지식 관리 시스템을 채택하는 것의 이점에 대해 더 알아보세요기업 전체 지식 관리 시스템.
짧은 형식의 지식 기반 아키텍처에 대한 접근 방식을 구현함으로써, 우리는 매번 완전히 새로운 문서를 업로드할 필요가 없습니다. 20페이지 문서의 한 문장 업데이트는 전체 문서를 재업로드해야 하고 모든 사람이 변경 사항을 인지하도록 해야 합니다, 이는 12페이지의 9번째 항목에 숨겨져 있습니다.
대신, 네 문장으로 된 지식의 한 문장 업데이트는 몇 초 만에 이루어질 수 있습니다. 이 접근 방식은 또한 짧은 정보를 검증하여 정확성을 확인하는 것을 더 쉽게 만들어, 각 지식 조각이 개별적으로 올바른 것으로 검증될 수 있습니다 - 그리고 검증은 궁극적으로 지식 네트워크의 핵심입니다, 모든 사람이 신뢰할 수 있습니다.
물론 우리는 아이러니하게도, 이것이 짧은 콘텐츠가 지식 아키텍처에 더 나은 접근 방식이라는 것을 설명하기 위해 많은 단어가 필요하다는 것을 알고 있습니다, 그래서 요약하면 작은 콘텐츠는 추가하기도 쉬우며, 업데이트하기도 쉽고, 확인하기도 쉽고, 검색하기도 쉽습니다. 그것을 어휘 플래시 카드와 사전으로 생각해 보십시오: 하나는 모두 가지고 있지만 다음 주와의 퀴즈 준비에 도움이 되지 않지만, 다른 하나는 퀴즈를 통과하는 데 필요한 딱 그 것이며, 중간고사와 기말고사를 통과하는 데에도 활용될 수 있고, 백만 가지 방법으로 재조직될 수 있습니다. 어느 쪽을 선택하시겠습니까?
2012년 구글이 검색 엔진 결과 페이지(SERPs)에 지식 그래프를 도입했을 때, 페이지 상단에 위치한 관련 데이터 포인트인 특정 스니펫이 빠른 답변이 필요한 사람들에게 필수 요소가 되었습니다. 위키피디아와 같은 사이트에서 데이터를 스크래핑하는 데 크게 의존했던 구글은 다른 사람들이 수집한 데이터를 활용하여 여러분을 그들의 생태계에 갇히게 했습니다 — 광고 기반 수익 모델에 유리한 측면입니다. 그러나 또 다른 일이 발생했습니다: 위키피디아로의 트래픽이 감소했습니다. 모든 통계학자가 상관관계는 인과관계를 의미하지 않는다고 상기할 권리가 있지만, 우리 행동을 살펴보며 무슨 일이 일어났는지를 알 수 있습니다. 만약 올해 물리학에서 노벨상을 누가 받았는지를 아는 것이 전부라면, 그리고 그 답이 페이지 상단에 있다면, 다른 1억 500만 결과를 검색할 필요가 없습니다.
우리는 본능적으로 이것을 알고 있지만, 우리의 지식 포털을 설정할 때, 우리는 종종 정보 저장소로 작용하도록 만듭니다. 필요한 정보를 쉽게 도출하는 방법이 아닙니다. 그래서 — 그리고 이것은 듣기 어려울 수 있습니다 — 우리는 전체 접근 방식을 완전히 재구성해야 합니다.
대부분의 기업 지식 포털이 그러하듯이, 질문이 있을 때, 정확히 무엇을 찾고 있는지 또는 수백(수천!) 개의 단어를 검색해야 비로소 그 답을 찾을 수 있어야 합니다.
Control-F는 이러한 설정 작업에 필수적이었지만, 왜 단순한 답변을 얻기 위해 실질적으로 우회 방법을 사용해야 합니까? 단순히 직원이 지식을 발굴해야 하는 부담을 지게 하는 것(이는 적지 않은 시간 소모를 의미함)일 뿐만 아니라, 그 지식이 변경될 때마다 회사는 완전히 새로운 PDF, 비디오 또는 FAQ를 업로드해야 한다는 것을 의미합니다. 이는 시간과 예산을 낭비합니다.
더 나은 솔루션은 지식 구조를 전면 재구성하고 짧고 쉽게 소비할 수 있는(업데이트하기도 쉬운) 독립적인 지식 조각으로 이동하는 것입니다.
검색 및 구조 조정
“봐, 그렇게 나쁜 건 아니야” 지금 당신은 아마도 이렇게 말하고 있을 겁니다, “작업을 잘 수행해!” 그에 대해 이야기해봅시다. 이것은 우리가 Guru 블로그에서 이런 이야기를 처음 한 것이 아닙니다. 거의 3년 전, 우리는 다음과 같은 점을 지적했습니다:
영업사원은 하루에 3분의 1를 정보를 찾는 데 소모합니다. 요구되는 정보는 즉시 필요하며, 현재의 솔루션 즉시 요구되는 세상에 맞춰 제작되지 않았습니다. 문서와 위키는 단어를 찾기 위해 Control+F를 사용하게 하고, 그 후 그 답을 결합해야 합니다.
고객과 대화하는 중에 질문에 답해야 한다면, 현재의 긴 비효율적인 프로세스를 통해 답을 찾을 시간은 없습니다. 정확한 답이 없어, 대신 입력한 단어가 열다섯 번 나타나는 경우로 인해, 필요할 만한 문서를 찾으려면 문서를 열고 키워드를 검색해야 합니다. 올바른 정보를 얻으려면 모든 옵션을 클릭해야 하며, 그동안 고객은 답변을 기다리고 있습니다.
하지만 소중한 몇 초를 낭비하는 것보다 더 나아갑니다. 긴 콘텐츠는 짧은 콘텐츠에 비해 검색하기 더 어렵습니다. 이제 지식 관리의 영역을 벗어나, 모두가 연관된 영역으로 대해봅시다: 우리가 여가를 위한 콘텐츠와 소통하는 방법입니다.
여러분이 아는 것일 수도, 아닐 수도 있는 질문입니다: 심슨 가족이 방영된 해는 언제일까요? 위키피디아를 열고 “심슨 가족”을 입력하여 이 페이지를 열어 17,000단어 이상을 확인했습니다. 예전의 Control-F를 사용하여 “방영”을 검색했더니 이런 일이 발생합니다:
기다려, 뭐라고? “출시”를 검색해야 했던 모양입니다:
조직화 되어 있는 이 페이지가 설정된 방식에 대해 정확히 알아야 했고, 작가들이 사용한 시작 날짜를 나타내는 용어도 명확히 알아야 했습니다. 그동안 구글에 가서 “심슨 방영”이라고 입력하면 다음을 얻을 수 있습니다:
“심슨 출시”를 검색하면 같은 정보를 얻을 수 있으며, 다소 다른 형식으로 제공됩니다:
어쨌든 결과는 유용하고, 빠르며, 무척이나 중요한 것은 사용한 정확한 단어와 관계없이 찾기 쉽습니다. Control-F를 사용할 필요조차 없었습니다.
여전히 내가 찾고 있는 것을 찾지 못했습니다.
이제 지식 관리에 대한 논의로 다시 돌아가 보겠습니다. 당신의 촘촘한 10pt 글씨체로 작성된 3페이지 PDF와 48개 항목으로 구성된 FAQ는 인쇄 비용 절감에는 좋을 수 있지만. 하지만 직원들이 알아야 할 것을 정확히 집중하도록 도와주기에는 좋지 않습니다. 우리가 이야기하는 것은 온보딩 시의 복리후생 정보, 출시 시의 제품 문서, 또는 배포할 올바른 원시 정보를 찾기입니다.
아이러니하게도, 우리가 디지털화한 지식이 많을수록, 우리는 실제로 우리가 찾아야 할 것을 정확히 알아내기 위해 우회 방법에 더 많이 의존하게 되었습니다. 어렸을 적 그토록 미움 받던 교과서는 어땠나요? 인덱스는 당신이 가장 많은 시간을 보낸 부분이었습니다. 결국 필요한 정보를 정확히 찾아내게 해주고, 필요하지 않은 것은 무시할 수 있게 해주며, 보통은 컨텍스트 설명도 포함되었습니다 (예: 달 착륙, 소련의 반응 등).
지금은? 우리는 직원들이 컴퓨터와 AI가 보다 효율적으로 할 수 있는 일을 하도록 강요하고 있습니다, 우리가 그들에게 허락하기만 한다면. 지식을 작은 조각으로 저장하면 모든 컨텍스트 검색을 더 빠르고 쉽게 수행할 수 있습니다. 많은 기업들이 엔터프라이즈 검색에서 기계 학습과 AI 능력에 대해 이야기하는데, 하지만 그 모든 솔루션은 종이는 인쇄될 수 없는 것이고, 직원들이 여전히 50개의 “보안”이라는 단어가 강조된 문서를 검색하도록 해야 한다면 쓸모가 없습니다.
문서가 인쇄되지 않도록 의도되었다면, 개별 구성 요소로 나누지 않을 이유가 없습니다, 더 나은 지식 참조 경험을 위해서 말입니다. 그렇지 않으면, 기업으로서는 직원들이 50개의 강조된 “보안”이라는 단어를 가지고 있는 제품 문서에서 수동으로 검색하게 하고, 여전히 그들이 찾고 있는 것을 찾지 못할 수 있습니다, 그들이 Control-F 검색에서 더 많은 시간을 제시할 수 없기 때문에요.
이 접근 방식은 지식을 추가하고 유지하는 사람들에게만 유익한 것이 아닙니다; 당신의 수익 팀에게도 큰 도움이 됩니다. 영업 사원이 거래를 성사시키려고 할 때, 그녀가 특정 정보에 즉시 접근할 수 있는 것이 더 좋지 않습니까, 아니면 45개의 항목이 포함된 영업 준비 문서를 찾아야 합니까? 고객 지원 직원이 화가 난 전화 통화를 받고 있다면, 그는 답변을 찾기 위해 FAQ를 빠르게 스캔해야 하는 것보다, 해당하는 섹션을 빠르게 가져올 수 있도록 하는 것이 좋지 않습니까?
지속 가능한 지식 기초 구축하기
우리는 작은 지식 카드가 우리에게 잘 작용했다는 것을 확인했기 때문에, 그들이 당신에게도 잘 작용할 수 있다는 것을 압니다. 정보를 정말로 더 빨리 쉽게 찾는 것만이 아니라, 지식 유지 관리가 아주 더 간단하다는 것을 의미합니다. 포괄적 지식 관리 시스템을 채택하는 것의 이점에 대해 더 알아보세요기업 전체 지식 관리 시스템.
짧은 형식의 지식 기반 아키텍처에 대한 접근 방식을 구현함으로써, 우리는 매번 완전히 새로운 문서를 업로드할 필요가 없습니다. 20페이지 문서의 한 문장 업데이트는 전체 문서를 재업로드해야 하고 모든 사람이 변경 사항을 인지하도록 해야 합니다, 이는 12페이지의 9번째 항목에 숨겨져 있습니다.
대신, 네 문장으로 된 지식의 한 문장 업데이트는 몇 초 만에 이루어질 수 있습니다. 이 접근 방식은 또한 짧은 정보를 검증하여 정확성을 확인하는 것을 더 쉽게 만들어, 각 지식 조각이 개별적으로 올바른 것으로 검증될 수 있습니다 - 그리고 검증은 궁극적으로 지식 네트워크의 핵심입니다, 모든 사람이 신뢰할 수 있습니다.
물론 우리는 아이러니하게도, 이것이 짧은 콘텐츠가 지식 아키텍처에 더 나은 접근 방식이라는 것을 설명하기 위해 많은 단어가 필요하다는 것을 알고 있습니다, 그래서 요약하면 작은 콘텐츠는 추가하기도 쉬우며, 업데이트하기도 쉽고, 확인하기도 쉽고, 검색하기도 쉽습니다. 그것을 어휘 플래시 카드와 사전으로 생각해 보십시오: 하나는 모두 가지고 있지만 다음 주와의 퀴즈 준비에 도움이 되지 않지만, 다른 하나는 퀴즈를 통과하는 데 필요한 딱 그 것이며, 중간고사와 기말고사를 통과하는 데에도 활용될 수 있고, 백만 가지 방법으로 재조직될 수 있습니다. 어느 쪽을 선택하시겠습니까?
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