들어가기 전에
노트북LM 엔지니어의 실제 사용법은 “단순 정리 도구가 아니라, 사고 시스템처럼 쓰는 구조”에 가깝습니다. Notebook을 ‘영구 지식용’과 ‘임시 학습용’으로 분리 관리하며, 상황에 따라 빠르게 생성·폐기하는 구조로 사용합니다. 핵심은 프롬프트 커스터마이징으로 출력 방식을 설계하는 것으로, 이것이 일반 챗봇과의 차별 포인트입니다.
이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.
- 원문: The engineer behind NotebookLM's best features showed me his exact setup, and it changes everything
- URL: https://www.xda-developers.com/engineer-behind-notebooklms-best-feature-showed-me-his-exact-setup/
1. 그의 노트북 설정은 두 부분으로 나뉘어져 있습니다
NotebookLM은 말 그대로 노트북을 만드는 데 중점을 둔 도구입니다. 노트북을 생성하고, 소스를 추가한 다음, 해당 소스를 쿼리하거나 스튜디오 패널을 사용하여 유용한 결과물로 변환할 수 있습니다. NotebookLM이 ChatGPT나 Claude Projects와 차별화 되는 점은 생성하는 모든 내용이 사용자가 제공한 소스에만 기반한다는 것입니다. 웹이나 자체 학습 데이터에서 정보를 가져오지 않으며, 모든 응답에는 정보 출처를 정확하게 명시하는 인용 정보가 포함됩니다.
NotebookLM에 대해 글을 쓰고 이야기할수록 많은 사용자들이 노트북을 어떻게 정리하는지에 대해 깊이 생각하지 않는다는 것을 알게 되었습니다. 필요할 때마다 노트북을 만들고 홈페이지가 계속 채워지도록 내버려 두는 경우가 많죠. 마이클의 접근 방식은 이와는 다릅니다. 그는 아주 간단한 구분을 제시합니다. 어떤 노트북은 오래 사용할 것이고, 어떤 노트북은 그렇지 않다는 것입니다.
개인적인 측면에서 마이클은 노트를 일회용 학습 도구로 여깁니다. 그는 침팬지 내전을 공부하기 위해 노트를 만들었던 예를 들었습니다. 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하고 싶었기 때문에 노트를 만들고, 빠른 검색 기능을 이용해 관련 자료를 찾아 빠르게 정보를 얻은 후 다음 내용으로 넘어갔습니다. 하프 마라톤에 신을 신발을 고를 때도 같은 방식으로 했습니다. 이런 노트는 다시 참고할 필요가 없기 때문에 사실상 일회용입니다. 노트는 그에게 무언가를 가르쳐주는 도구일 뿐, 그 목적을 달성하면 끝입니다.
그의 업무용 노트는 완전히 다른 이야기입니다. NotebookLM 엔지니어로서 그는 오디오 개요와 같은 기능을 팀이 어떻게 구축하는지에 대한 기존 컨텍스트를 담은 고정 노트를 사용합니다 . 이 노트는 프로젝트가 바뀌어도 그대로 유지되므로 처음부터 모든 컨텍스트를 다시 입력할 필요가 없습니다. 팀원이 새로운 시스템이나 워크플로를 제안하면 해당 노트에 추가하고 즉시 슬라이드 자료를 생성하여 시각적 개요를 파악합니다. 그런 다음 채팅을 통해 추가 질문을 하며 더 자세히 알아봅니다.
참고 영상:
2. 그의 노트 정리 방식은 놀라울 정도로 간단합니다
NotebookLM은 뛰어나지만 한 가지 아쉬운 점은 정리 기능이 부족하다는 것입니다. 폴더를 만들거나 노트북에 태그를 지정할 수 없고, 원하는 내용을 찾을 수 있는 검색창조차 없습니다. 그래서 마이클에게 어떻게 정리하는지 물어봤더니, 특별한 방법은 없다고 하더군요. NotebookLM 홈페이지에 최근 본 순으로 정렬하는 기능이 있어서, 가장 중요한 노트북들을 자주 열어서 항상 첫 두 줄에 오도록 하는 거라고 합니다.
이는 그의 노트가 두 가지 범주로 나뉘는 방식과 관련이 있습니다. 일회용 노트는 사용을 중단하면 자연스럽게 홈페이지에서 사라지고, 매일 사용하는 업무용 노트는 항상 눈에 잘 띄는 곳에 표시됩니다. 저는 NotebookLM의 혼란을 정리하기 위해 노트 제목에 용도에 따른 접두사를 붙이는 방법을 사용하고 있습니다. 예를 들어, 공부용으로 만든 노트에는 "[College]"를, 업무용으로 만든 노트에는 "[Work]"를 붙입니다. 이렇게 하면 CMD + F 키를 눌러 노트를 쉽게 검색할 수 있습니다.
NotebookLM에서는 자동으로 생성되는 노트북의 이모티콘을 변경할 수 있기 때문에, 필자는 카테고리에 맞춰 이모티콘도 수정합니다. 그래서 대학 노트북에는 한 가지 이모티콘을, 회사 노트북에는 다른 이모티콘을 사용합니다. "이모티콘 코딩" 기능은 홈페이지를 스크롤할 때 시각적인 단서를 빠르게 제공하는 것 외에는 특별히 도움이 되지는 않습니다.
하지만 폴더 기능을 원하신다면 걱정하지 마세요. 대화 말미에 마이클이 오히려 필자에게 NotebookLM에서 가장 원하는 기능이 무엇인지 물어봤습니다. NotebookLM 엔지니어와 30분 동안 이야기를 나눌 기회가 있었는데, 제가 제일 먼저 요청한 게 바로 폴더 기능이었거든요. 도움이 되셨길 바라시는 분들께도 알려드립니다.
3. 반드시 소스를 업로드하는 것으로 시작하지는 않습니다
NotebookLM에서는 노트북을 먼저 생성하지 않고는 아무것도 할 수 없기 때문에, 마이클이 가장 먼저 어떤 작업을 하는지 궁금했습니다. 대부분의 사람들(저를 포함해서)에게는 답이 명확합니다. 노트북을 만들고, 자료를 업로드하고, 검색을 시작하는 것이죠. 흥미롭게도 마이클은 자료를 업로드하는 것부터 시작하지는 않습니다. 위에서 잠깐 언급했지만, 그는 Google에서 자료를 일일이 검색하는 대신 NotebookLM의 빠른 검색 모드를 활용하여 자료를 신속하게 가져온다고 했습니다.
NotebookLM의 빠른 검색 모드 에 익숙하지 않으시다면 , 이는 Google이 2025년 11월에 NotebookLM에 추가한 심층 검색 기능 의 한 종류입니다. 심층 검색에는 빠른 검색 과 심층 검색 , 두 가지 모드가 있습니다 . 빠른 검색 모드는 웹을 신속하게 검색하여 노트북에 소스로 추가할 수 있는 관련 링크들을 선별해 주는 반면, 심층 검색 모드는 선별된 링크와 함께 상세한 요약 정보를 제공합니다.
마이클은 기본적으로 Fast Research를 사용합니다. 그의 예시도 꽤 간단했습니다. 그는 최근 하프 마라톤을 완주했는데, 어떤 신발을 신어야 할지 알아보기 위해 Fast Research 기능을 활용했다고 설명했습니다. 구글 검색창을 열고 검색어를 입력한 후 결과를 직접 필터링하는 대신, NotebookLM이 필요한 정보를 가져오도록 했고, 덕분에 모든 자료를 한곳에 모아 검색, 비교 또는 스튜디오 작업물로 변환할 수 있었다는 것입니다.
그가 이 워크플로우를 공유했을 때, 저는 곧바로 NotebookLM과 Gemini의 차이점에 대해 질문했습니다. NotebookLM을 사용하여 웹을 검색하고 자료를 가져오는 것은 Gemini의 심층 연구 기능이나 다른 AI 챗봇을 사용하는 것과 어떻게 다른가요?
마이클은 두 프로그램의 공통점을 인정했지만, 그에게 있어 차이점은 자료를 얻은 후에 어떤 일이 일어나는지에 있다고 생각했습니다. 제미니에서는 답을 얻고 다음으로 넘어가지만, 노트북LM에서는 자료들이 노트북에 저장되어 스튜디오 출력물을 생성하고 계속해서 다시 참조할 수 있습니다. 노트북에 자료를 추가하고, 본질적으로 사용자의 성장에 맞춰 확장되는 살아있는 지식 기반을 구축할 수 있습니다. 이는 일회성 제미니 검색으로는 결코 따라잡을 수 없는 부분입니다.
4. 그가 제시한 방법 중 가장 활용도가 낮은 것은 모바일 앱입니다
그 후 마이클에게 NotebookLM에서 사람들이 잘 모르는 워크플로나 비법이 있는지 물었고, 그의 대답은 예상하지 못했던 것이었습니다. 바로 모바일 앱이었죠.
솔직히 말해서, 이 부분은 개선이 필요해 보입니다. 필자는 현재 NotebookLM 모바일 앱을 아침에 준비할 때 오디오 개요를 생성하는 용도로만 사용하고 있습니다. 마이클은 대부분의 사람들이 저와 비슷한 상황이며, 모바일 앱의 다양한 기능을 제대로 활용하지 못하고 있다고 생각합니다.
5. 그가 가장 많이 사용하는 스튜디오 출력물은 오디오 개요가 아닙니다
오디오 개요 기능은 NotebookLM의 폭발적인 인기를 불러일으킨 핵심 기능입니다. 입소문을 타고 퍼져나가 NotebookLM을 유명하게 만든 장본인이기도 하며, 지금도 많은 사람들이 NotebookLM 하면 떠올리는 기능입니다. 실제로 마이클에게 이 폭발적인 인기가 개발팀의 로드맵에 영향을 미쳤는지 물어보니, 그는 분명히 그랬고 사용자들이 진정으로 원하는 기능에 집중하게 되었다고 답했습니다. 그 결과 작년 5월에 출시된 80개 언어 지원 오디오 개요 기능과 같은 새로운 기능들이 탄생했고, 비디오 개요와 시네마틱 비디오 개요 기능 역시 같은 맥락에서 개발되었을 것이라고 생각합니다.
NotebookLM을 유명하게 만든 기능은 오디오 개요이지만, 마이클이 스튜디오에서 가장 많이 사용하는 기능은 아닙니다. 오히려 슬라이드 덱이 가장 많이 사용 됩니다. 이름에서 알 수 있듯이, 이 기능은 여러 자료를 바탕으로 완벽한 슬라이드 덱을 생성합니다. 팀원이 새로운 시스템이나 워크플로를 제안하면, 마이클은 가장 먼저 슬라이드 덱을 만들어 전체적인 구성을 시각적으로 파악합니다.
그 후 채팅을 통해 더 자세히 논의하고, 추가 질문을 하고, 때로는 두 가지 접근 방식을 비교하는 데 초점을 맞춘 또 다른 슬라이드 덱을 생성하기도 합니다. 저도 마이클의 의견에 전적으로 동감합니다. 슬라이드 덱은 저에게도 NotebookLM에서 가장 유용한 기능 중 하나가 되었습니다.
그에게 스튜디오에서 제공하는 콘텐츠 중 가장 과소평가된 것이 무엇이라고 생각하는지 물었고, 그는 '시네마틱 비디오 개요'를 꼽았습니다. 마이클은 사람들이 흔히 말하는 슬라이드쇼 정도로 치부하는 일반 비디오 개요와 달리, 시네마틱 비디오 개요는 유려한 애니메이션과 풍부한 시각 자료를 활용하여 복잡한 주제를 훨씬 쉽게 이해할 수 있도록 설명해 준다고 언급했습니다. 이 기능은 현재 유료 사용자에게만 제공되지만, 마이클은 무언가의 작동 방식을 시각화해야 할 때 특히 유용하다고 생각합니다.
일반 비디오 개요에 대해서도 사람들이 그 가치를 제대로 인식하지 못하고 있다고 지적했습니다. 그는 일반 비디오 개요의 강점은 단순히 음성 해설이 있는 슬라이드쇼가 아니라는 점을 강조했습니다. NotebookLM은 사용자가 제공한 자료들을 하나의 완벽한 이야기로 엮어주고, 사용자는 아무런 작업 없이도 그 결과물을 감상할 수 있다는 것입니다.
6. 그는 딱 한 가지 조언만 했고, 계속해서 그 조언만 되풀이했습니다
대화 내내 마이클이 정말 강조했던 것은 NotebookLM 사용 환경을 맞춤 설정하는 데 시간을 투자하는 것이 중요하다는 점이었습니다. 고급 사용자에게 첫날부터 변경하도록 추천할 만한 설정이나 토글이 있는지 물었을 때, 그는 대부분의 Studio 출력에서 볼 수 있는 맞춤 설정 프롬프트를 언급했습니다.
잘 모르시는 분들을 위해 설명드리자면, 슬라이드 덱, 오디오 개요, 비디오 개요와 같은 Studio 출력에서 생성 버튼 옆에 연필 아이콘이 있습니다. 이 아이콘을 클릭하면 NotebookLM에 원하는 관점, 초점, 스토리텔링 방식 등을 정확하게 지정할 수 있는 프롬프트가 나타납니다. 대부분의 사용자는 이 단계를 건너뛰고 원클릭 생성 버튼을 누릅니다.
마이클은 사람들이 이 도구를 사용하는 방식에서 가장 바꾸고 싶은 점이 바로 이것이라고 말했습니다. 그는 Studio 출력물(예: 슬라이드 덱)을 사용자 지정 없이 클릭만 하면 모델이 무엇이 중요한지 알아서 결정하게 되고, 사용자가 원하는 결과와 NotebookLM이 소스를 해석하는 방식이 완전히 다를 수 있다고 설명했습니다. 하지만 "이 슬라이드 덱은 A 옵션과 B 옵션 간의 비교 분석에 초점을 맞추고 싶습니다"와 같이 간단하게 입력하는 데 1분만 더 투자하면 출력물이 훨씬 더 구체적이고 유용해진다고 덧붙였습니다.
그는 맞춤 설정 기능이 NotebookLM을 유용한 도구와 혁신적인 도구로 만드는 차이를 만든다고 진심으로 믿습니다. 그의 예시는 Google의 최신 MCP(Mobile Cloud Platform) 관련 내용을 이해하고 싶어하는 학생을 대상으로 했습니다. 맞춤 설정이 없다면 NotebookLM은 일반적인 개요만 제공합니다. 하지만 "저는 대학교 2학년이고, 시험이 코앞인데 이 특정 주제를 이해해야 합니다."라고 말하면, 출력 내용은 사용자의 상황에 맞춰 완전히 바뀝니다. 마이클의 말처럼, 그 추가적인 1분이 없다면 NotebookLM은 일반 챗봇(Gemini 포함)과 다를 바 없습니다.
마치며
NotebookLM을 사용하면서 가장 좋았던 점 중 하나는 개발팀이 사용자 피드백에 매우 적극적으로 귀 기울인다는 것이었습니다. 마이클은 개발팀이 소셜 미디어에서 사용자들이 하는 말에 귀 기울이고 있으며, 그 의견을 매우 진지하게 받아들인다고 말했습니다. 또한, 무언가 잘 작동하거나 예상대로 작동하지 않을 때는 좋아요/싫어요 버튼을 눌러달라고 추천했습니다.
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