노트북 LM 딥리서치 사용법

요약

NotebookLM의 딥리서치는 특정 질문에 대해 리서치 플랜을 수립하고 수많은 웹사이트를 탐색하여 출처가 명확한 보고서를 생성합니다. 이 보고서와 함께 사용된 소스들이 노트북 LM 노트북에 저장되어 요약 Q&A 슬라이드 변환 등 다양한 후속 작업에 활용될 수 있습니다. 사용자는 명확한 프롬프트와 정해진 절차를 통해 심층적인 정보를 얻고 이를 효율적으로 관리할 수 있습니다.

핵심 체크리스트

• 조사 질문 구체화: 모호한 질문 대신 명확한 주제와 목표를 설정합니다.
• 리서치 스타일 선택: 심층 조사를 위해 반드시 Deep Research를 선택합니다.
• 리서치 플랜 확인: 생성된 조사 계획을 검토하여 의도와 일치하는지 확인합니다.
• 결과물 검토: 보고서와 추천 소스 목록을 꼼꼼히 확인합니다.
• 노트북 저장: 필요한 보고서와 소스를 노트북에 추가하여 자료를 고정합니다.
• 후속 워크플로우 고려: 저장된 자료를 활용한 요약 Q&A 등의 작업을 계획합니다.
• 사용량 쿼터 체크: 딥리서치 사용 전 계정의 월간/일간 쿼터를 확인합니다.

도입부

정보의 바다 속에서 필요한 지식을 정확하고 신뢰성 있게 찾아내는 것은 많은 시간과 노력을 요구하는 일입니다. 특히 특정 주제에 대한 심층적인 조사가 필요할 때는 더욱 그렇습니다. 단순히 검색 결과를 나열하는 것을 넘어 체계적으로 정보를 분석하고 출처를 명확히 제시하는 보고서를 필요로 할 때 NotebookLM의 딥리서치 기능이 유용합니다.

딥리서치란 무엇인가요?

NotebookLM의 딥리서치 기능은 사용자의 질문을 바탕으로 리서치 플랜을 세우고 이를 통해 웹에서 수백 개의 관련 웹사이트를 탐색하며 검색을 정교하게 다듬어 출처 기반 보고서를 만들어줍니다. 여기서 "딥(Deep)"이라는 표현은 단순한 정보 검색을 넘어선 심층적인 분석과 체계적인 보고서 생성 능력을 의미합니다. 단순히 보고서를 제공하는 것을 넘어 보고서 생성에 활용된 모든 소스를 NotebookLM 노트북에 함께 추가하여 사용자가 이후 Q&A 요약 슬라이드 변환 등 다양한 후속 작업을 이어갈 수 있도록 지원합니다.

패스트 리서치와 딥리서치 비교

노트북 LM은 두 가지 리서치 스타일을 제공하며 각기 목적에 따라 다릅니다.

비교 요약: 딥리서치는 단순히 정보를 나열하는 것을 넘어 고품질의 출처 기반 보고서를 생성하여 사용자가 심층적인 이해를 얻고 추가 작업을 할 수 있도록 돕는다는 점에서 패스트 리서치와 차이가 있습니다.

노트북 LM 딥리서치 사용법 프롬프트

NotebookLM에서 딥리서치를 실행하는 과정은 명확합니다.

딥리서치 기본 실행 절차

• NotebookLM에서 새로운 노트북을 열거나 기존 노트북을 선택합니다.

• 왼쪽 소스(Sources) 패널에서 소스 추가 방식으로 'Web'을 선택합니다.

• 검색창에 조사하려는 주제나 질문을 구체적으로 입력합니다.
• 리서치 스타일(Research style) 선택 시 Deep Research를 선택합니다.

• (화면에 표시된다면) AI가 생성한 리서치 플랜을 확인하고 실행합니다.

• 결과로 나온 Deep Research report(보고서)와 추천 소스 목록을 검토합니다.

• 마음에 드는 보고서와 소스만 선택하여 노트북에 추가(Import/Add)합니다.

효과적인 프롬프트 템플릿

딥리서치는 주제만 던져주면 결과가 분산될 수 있습니다. 따라서 아래 템플릿처럼 조사 범위 목표 지역 기간 출력 형식을 명확히 지정하는 것이 좋습니다.

• 주제: (예: "2026년 한국 헬스클럽 PT 시장 트렌드")
• 지역/언어: (예: "대한민국 한국어 우선")
• 기간: (예: "2024–2026 중심")
• 목표: (예: "시장 규모 경쟁 구도 가격대 소비자 니즈 규제/이슈")
• 결과물: "출처 포함 보고서 + 핵심 인사이트 10개 + 체크리스트"

예시 프롬프트:

"2024년에서 2026년 기준으로 한국 피트니스/PT 시장 트렌드를 조사해 주세요. 
시장/가격대 변화 소비자 니즈 경쟁사/플랫폼 동향 규제/이슈를 중심으로 
정리하고 마지막에 실행 체크리스트(10개)와 참고할 만한 신뢰도 높은 출처를 링크로 제공해 주세요."

실행 방법 요약: 명확한 절차와 구체적인 프롬프트 작성을 통해 정확하고 심층적인 조사 결과를 얻을 수 있습니다.

결과를 바로 활용하는 후속 워크플로우

딥리서치 결과물을 노트북에 저장하면 그 다음부터는 더욱 편리하게 자료를 활용할 수 있습니다.

• 보고서 요약 및 콘텐츠 구성: 딥리서치로 생성된 보고서를 기반으로 블로그 글이나 칼럼의 목차와 소제목을 자동으로 구성할 수 있습니다.
• Q&A를 통한 정보 검증: "이 주장의 근거는 소스 어디에 있나요?"와 같은 질문을 통해 보고서 내용의 출처를 추적하고 신뢰성을 검증할 수 있습니다.
• 다양한 형식으로 변환: 가능한 플랜과 환경에서는 보고서 내용을 슬라이드 오디오 비디오 형식으로 변환하여 프레젠테이션이나 교육 자료로 활용할 수 있습니다. 후속 워크플로우 요약: 딥리서치로 얻은 정보는 단순히 저장되는 것이 아니라 다양한 형태로 가공되어 즉시 활용될 수 있습니다.

마무리하며

이번 글에서는 노트북 LM의 딥리서치 기능에 대해 알아보았습니다. 웹에서 필요한 정보를 심층적으로 조사하고 출처 기반의 보고서를 생성하며 나아가 이 자료들을 효과적으로 관리하고 활용하는 방법을 살펴보았습니다. 딥리서치는 단순한 정보 검색을 넘어 사용자의 생산성을 높이는 데 기여할 수 있는 툴이라고 생각합니다.

다만 딥리서치 기능은 계정이나 플랜에 따라 쿼터(횟수 제한)가 있을 수 있습니다. 예를 들어 월간 또는 일간 사용 한도가 다르게 적용되며 쿼터는 24시간 또는 30일 주기로 리셋될 수 있다는 점을 인지하는 것이 좋습니다. 사용하기 전에 자신의 계정 플랜과 관련된 제한 사항을 확인하는 것이 중요합니다.

다음에도 도움이 되는 내용으로 찾아오겠습니다. 끝까지 읽어주셔서 고맙습니다.

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