사람들이 ChatGPT, Google AI, 또는 Perplexity에 추천을 물어볼 때, 여러분의 브랜드가 답변에 등장하고 있나요?
단순히 출처로 인용되는 게 아니라, 실제로 응답 본문에 언급되는지가 중요합니다.
이 둘의 차이는 매우 다르기 때문입니다!
AI 시스템이 맥락과 함께 긍정적인 뉘앙스로 언급하는 브랜드일수록, 구매 의향이 높은 트래픽을 가장 많이 끌어당깁니다.
Semrush의 연구에 따르면, AI 답변을 통해 브랜드를 접한 방문자는 기존 검색을 통해 유입된 방문자보다 무려 4.4배 더 높은 가치를 지닌다고 해요.
이들은 이미 검증된 잠재 고객입니다.
AI가 여러분의 제품/서비스를 보증하는 것을 직접 본 사람들이기 때문이죠.
그리고 SEO와 달리, AI는 웹사이트 권위도를 신경 쓰지 않습니다.
AI 응답에서 인용되는 출처의 대부분은 Google 상위 20위 안에도 들지 않으니까요.
(글로벌 리서치 기준)
한국 구글은 SEO 잘된 콘텐츠가 AI 응답에서 잘 뜨고 있습니다.
미국/일본에 비해서 구글의 경쟁도가 낮기 때문입니다. 구글이 굉장한 노다지를 뜻이죠.
즉, 잘만 한다면 여러분의 웹사이트도 더 오래되고 탄탄한 경쟁자들보다 AI에게 더 좋은 평가를 받을 수 있습니다.
실력이 곧 결과로 이어지는 세상이 온 거죠.
그렇다면 어떻게 해야 할까요?
이 글을 통해 아래 3가지를 참고해보세요!
그럼 AI 최적화의 기본부터 시작해 보겠습니다.
빌더블의 SEO/AEO/GEO 올인원 강의가 궁금하다면?
> https://abit.ly/yos50z
AI 최적화란 여러분의 웹사이트를 AI 기반 검색 도구들이 접근하고 이해할 수 있도록 만드는 과정입니다.
ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Google AI Overview, Bing Copilot이 그 대상이죠.
어떤 사람들은 이를 "AI 검색 최적화"라고 부르고, 또 어떤 사람들은 "GEO"라고 부르기도 합니다.
용어는 다양하지만, 결국 모두 같은 목표를 향하고 있습니다:
여러분의 사이트를 대형 언어 모델(LLM)이 쉽게 찾고, 이해하고, 답변에 활용할 수 있도록 만드는 것이요.
완전히 새로운 전략은 아닙니다.
기존 SEO의 핵심 원칙들을 기반으로 하고 있죠.
(매우 중요한 부분입니다!)
다만 이제는 단순히 순위를 매기는 도구가 아니라, 여러분의 콘텐츠를 가져와 요약하고 활용하는 도구를 위해 최적화한다는 점이 다릅니다.
그렇다면 왜 지금 AI 최적화가 이렇게 중요한 걸까요?
AI 도구들은 2028년까지 기존 검색 엔진보다 더 많은 트래픽을 만들어낼 것으로 예상됩니다.
그리고 여기서 더 놀라운 포인트는,
이 트래픽 규모는 계속해서 커지고 있다는 것입니다!
매주 7억 명 이상의 사람들이 ChatGPT를 사용하고 있죠.
그 외에도 수백만 명이 Perplexity, Gemini, 그리고 다른 AI 플랫폼들을 이용하고 있습니다.
Google의 AI Mode는 이미 월간 활성 사용자가 1억 명을 넘어섰습니다.
그것도 미국과 인도에서만의 수치입니다.
전 세계로 출시가 확대되면, 사용자 수는 더욱 빠르게 늘어날 것입니다.
AI 검색 최적화는 바로 이 사용자들에게 여러분을 노출시켜 줍니다.
여러분의 사이트가 AI 기반 검색 결과에 나타날 수 있도록 보장해주는 것이죠.
그만큼 레퍼럴 트래픽(AI가 언급하는 트래픽)을 얻고 새로운 고객을 찾을 가능성도 높아집니다.
LLM은 사용자의 프롬프트를 기반으로 웹 전반에서 관련 콘텐츠를 찾아낸 뒤, 이를 출처 링크와 함께 하나의 종합적인 답변으로 정리합니다.
크게 세 단계로 나눌 수 있습니다:
먼저 AI가 여러분이 무엇을 묻고 있는지 파악합니다.
일부 플랫폼(그리고 특정 모델)은 더 나은 결과를 위해 쿼리를 확장하거나 조정하기도 합니다.
예를 들어, "best sneakers(좋은 운동화)"라고 검색하면, ChatGPT는 "best running shoes 2025(2025년 최고의 러닝화)"처럼 더 구체적인 문구로 바꿔서 검색하는 거죠.
다음으로, AI 플랫폼이 실시간으로 정보를 검색합니다.
플랫폼마다 사용하는 소스는 다릅니다(Google 인덱스, Bing, 큐레이션 데이터베이스 등).
하지만 작동 방식은 모두 동일합니다.
확장된 쿼리에 맞는 관련 콘텐츠를 웹 전반에서 수집하는 것이죠.
마지막으로, AI가 어떤 출처를 포함할지 결정합니다.
어떤 기준으로 결정할까요?
정확한 기준은 공개되어 있지 않습니다.
하지만 다음 요소들이 가장 중요하게 작용하는 것으로 보입니다:
가장 관련성 높은 출처만 인용되고, 나머지는 무시됩니다.
즉, 검색 순위가 높은 것만으로는 부족합니다.
AI 시스템이 제대로 이해할 수 있도록 콘텐츠 구조도 갖춰져 있어야 하죠.
10개의 쿼리로 여러 AI 검색 플랫폼을 직접 분석해봤습니다.
이 3가지를 확인하고 싶었습니다:
그래서 간단한 실험을 진행했습니다.
ChatGPT 5, Claude Sonnet 4, Perplexity(Sonar 모델), Gemini 2.5 Flash, 그리고 Google의 AI Mode
이렇게 다섯 개 플랫폼에서 상업적, 정보성, 로컬, 트렌드 주제를 아우르는 10개의 쿼리를 검색해봤습니다.
재밌는 패턴이 눈에 띄었습니다.
공식 브랜드 웹사이트가 생각보다 훨씬 적게 인용된다는 점이었죠.
(한국은 조금 다릅니다.)
Backlinko 테스트에서 브랜드 공식 사이트는 전체 인용의 약 10% 정도에 불과했습니다.
하지만 이것이 여러분의 사이트가 영향력이 없다는 걸 의미하는 게 아닙니다.
대부분의 사이트가 아직 AI 친화적이지 않다는 뜻이죠.
그리고 바로 거기에 기회가 있습니다!
여러분의 사이트가 잘 구조화되어 있고, 충분한 정보를 담고 있으며, 최적화되어 있다면, AI가 실제로 인용할 수 있는 몇 안 되는 브랜드 소유 출처 중 하나가 됩니다.
제품 사양, 기능, 사례 연구, 통계 등 서드파티나 커뮤니티 사이트는 제공할 수 없는 정보들이요.
> 빌더블의 SEO/AEO/GEO 올인원 강의가 궁금하다면?
Google의 가이드라인은 좋은 SEO가 곧 좋은 AI 최적화라고 말합니다.
하지만 그것만으로는 부족합니다.
여러분의 사이트를 AI 검색에 최적화하기 위해 이 3가지를 잘 챙겨야 합니다.
Backlinko의 SEO 총괄 Leigh McKenzie는 그 이유를 이렇게 설명합니다:
"Google에서 순위가 높다고 해서 AI 도구에 나타난다는 보장은 없습니다. SEO는 여전히 기본 조건입니다. 하지만 생성형 엔진은 단순히 상위 결과를 가져오지 않습니다. 의미론적 수준에서 스캔하고, 쿼리를 수십 개의 변형으로 확장하며, 여러 출처에서 답변을 조합해냅니다."
효과적으로 실행하려면 팀 간의 긴밀한 협력이 필요합니다.
각 팀이 AI 검색 최적화를 위해 정확히 무엇을 해야 하는지 살펴보겠습니다.
참고: 대부분의 전통적인 SEO 관행은 AI 최적화에도 그대로 적용됩니다.
사이트맵 사용이나 메타데이터 포함 같은 기본적인 내용은 여기서 다루지 않습니다. 이미 하고 계셔야 하는 것들이니까요.
대신, AI 검색 노출에 특별히 영향을 미치는 요소들에 집중하겠습니다.
AI 검색 최적화를 이해하는 것은 개발자에서부터 시작됩니다
AI가 실제로 여러분의 콘텐츠에 접근하고 이해할 수 있는지를 결정하는 것이 바로 개발자이기 때문이죠.
접근이 불가능하면 인용도 없습니다.
개발자가 확인해야 할 사항들입니다:
AI 크롤러는 robots.txt 파일을 통해 여러분의 사이트에 접근 권한을 얻어야 합니다.
차단하면 AI 검색 결과에 콘텐츠가 나타나지 않습니다.
주요 AI 크롤러는 다음과 같습니다:
차단 여부를 확인하려면 yoursite.com/robots.txt로 이동하세요.
이 크롤러 이름 옆에 "Disallow"라고 적힌 줄이 있는지 확인하면 됩니다.
차단된 크롤러를 발견했거나(또는 허용 여부를 확실히 하고 싶다면), robots.txt에 다음 내용을 추가하세요:
User-agent: GPTBot
Allow: /
User-agent: Google-Extended
Allow: /
User-agent: Claude-Web
Allow: /
User-agent: PerplexityBot
Allow: /
이렇게 하면 AI 크롤러가 여러분의 사이트 전체에 접근할 수 있다는 것을 알려주게 됩니다.
Cloudflare, Sucuri 등의 웹 애플리케이션 방화벽(WAF)은 합법적인 AI 크롤러를 "의심스러운 봇"으로 분류해 차단하는 경우가 있습니다.
예를 들어, Cloudflare는 현재 기본적으로 클라이언트 웹사이트에 대한 AI 봇의 접근을 차단하고 있죠.
AI 봇이 여러분의 사이트를 크롤링할 수 있도록 하려면, 이 보안 기능을 꺼야 합니다.
AI 사용자 에이전트의 요청을 차단하거나 403 오류를 반환하고 있는지 살펴보고, 해당 문제를 해결하세요.
반드시 AI가 접근이 가능해야 합니다.
인용도 없습니다.
AI는 페이지에서 무엇이 중요한지 이해해야 합니다.
깔끔한 HTML은 도움이 되고, 지저분한 코드는 방해가 됩니다.
콘텐츠에 적절한 HTML 태그를 사용하세요:
모든 것을 범용 <div> 태그에 몰아넣지 마세요.
또한, 중요한 콘텐츠를 JavaScript 뒤에 숨기지 마세요.
AI 크롤러는 JavaScript를 실행할 수 없습니다.
메인 콘텐츠가 JavaScript가 실행된 후에만 나타난다면, AI는 그 내용을 완전히 놓치게 됩니다.
아래 Airbnb의 사례처럼 말이죠:
AI 시스템은 콘텐츠가 언제 게시되었거나 마지막으로 업데이트되었는지 알아야 합니다.
뉴스, 가격, 트렌드처럼 시간에 민감한 주제에서 특히 중요합니다.
날짜가 없으면 AI는 여러분의 콘텐츠가 오래된 것으로 판단해 아예 건너뛸 수도 있기 때문입니다.
또한 가능하다면, 코드에 날짜 스키마 마크업도 추가하세요:
"datePublished": "2024-01-15",
"dateModified": "2024-12-15"
이렇게 하면 AI가 잘못 해석할 수 없는 기계 판독 가능한 버전을 제공하게 됩니다.
팝업과 오버레이는 AI가 콘텐츠를 읽는 것을 방해할 수 있습니다.
예를 들어, 크롤러가 실제 기사 내용 대신 뉴스레터 구독 신청 텍스트를 가져갈 수도 있죠.
따라서 다음과 같은 요소들은 피하는 것이 좋습니다:
팝업을 꼭 사용해야 한다면, 최소 30초 이상 지연시키세요.
아니면 방문자가 페이지를 떠나려 할 때 나타나는 이탈 의도 팝업을 사용하는 것이 더 좋습니다.
메인 콘텐츠가 HTML에서 즉시 보이도록 하세요.
이렇게 생각해보세요. AI 크롤러는 페이지와 상호작용하지 않는 성급한 방문자입니다. 원하는 것을 즉시 제공하지 않으면, 빈손으로 떠나버립니다.
서버 응답 시간이란 서버가 요청을 받은 후 데이터를 보내기 시작하기까지 걸리는 시간입니다.
응답이 느리면 페이지 로딩도 그만큼 길어집니다.
그러면 AI 크롤러가 콘텐츠를 보기도 전에 다음 페이지로 넘어가버릴 수 있습니다.
Google의 PageSpeed Insights 를 사용해 서버 응답 시간을 확인해보세요.
점수가 50 미만이라면, 사이트에 심각한 속도 문제가 있을 가능성이 높습니다.
어떻게 개선할 수 있을까요?
서버 응답이 빠를수록, AI 크롤러가 여러분의 콘텐츠에 도달해 인덱싱할 가능성도 높아집니다.
개발자가 기술적인 요건을 처리했습니다. 이제 AI가 사이트에 접근할 수 있는 상태입니다.
하지만 접근이 된다고 해서 AI 결과에 노출된다는 보장은 없습니다.
AI가 여러분의 콘텐츠를 발견하고, 이해하고, 우선순위를 두는 방식을 결정하는 것은 SEO 팀입니다.
AI SEO 전략에서 SEO 팀이 관리해야 할 사항들을 살펴보겠습니다:
AI는 페이지에서 특정 fragment, 즉 응답에 활용할 수 있는 문장과 단락을 가져옵니다.
페이지 구조는 AI가 이 fragment를 얼마나 쉽게 추출할 수 있는지에 영향을 줍니다.
그래서 깔끔한 헤딩 계층 구조(h tag)부터 고려해야 합니다!
적절한 H2와 H3은 AI(그리고 독자)가 하나의 아이디어가 끝나고 다른 아이디어가 시작되는 지점을 이해하는 데 도움을 줍니다.
한 단계 더 나아가, 큰 주제를 고유한 소섹션으로 나눠보세요.
"건강한 레시피"에 대한 하나의 거대한 가이드 대신, "건강한 아침 식사 레시피", "건강한 점심 식사 레시피", "건강한 저녁 식사 레시피"로 별도의 섹션을 만드세요.
그렇게 하면 사람들이 실제로 검색하는 다양한 변형 쿼리에 맞출 수 있습니다.
하나 더 꿀팁:
여러분의 가장 중요한 인사이트를 긴 문장으로 소구하지 마세요.
이것이 바로 일반 텍스트를 AI가 실제로 활용할 수 있는 구조로 바꾸는 방법입니다.
콘텐츠가 이렇게 구조화되면, 모든 섹션이 잠재적인 답변이 될 수 있죠.
> 9년차 SEO 전문가 데니스의 SEO/AEO/GEO 올인원 강의가 궁금하다면?
내부 링크는 사이트 전반에 걸쳐 주제적 연결을 만들어냅니다.
관련 페이지들을 서로 연결하면, 포괄적인 커버리지를 보여주는 토픽 클러스터를 구축하게 됩니다.
기존 SEO에서도 이 토픽 클러스터링은 중요했지만, AI 검색 시대에서도 중요합니다.
주요 주제에 대한 필러 페이지를 만드세요.
필러 페이지란 관련된 모든 콘텐츠로 연결되는 종합 가이드입니다.
예를 들어, "프로젝트 관리"를 주제로 한 필러 페이지라면 다음과 같은 페이지들로 연결될 수 있습니다:
각 서브 페이지는 필러 페이지로 다시 연결되고, 클러스터 내의 다른 관련 페이지들과도 서로 연결됩니다.
앵커 텍스트는 항상 맥락이 포함된 글로 작성해주세요.
예를 들어, "프로젝트 관리 자동화 가이드"는 맥락을 전달하지만, "여기를 클릭하세요"는 아무런 정보도 주지 않습니다.
이렇게 앵커텍스트를 작성해야 사용자와 AI 모두가 페이지 간의 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.
클러스터 구조는 두 가지를 동시에 달성합니다:
이러한 구조적 접근 방식은 전략적인 내부 링크를 통해 전문성을 보여주는 방향으로 사이트 아키텍처를 정리하는 데 도움이 됩니다.
AI가 페이지를 크롤링할 때 보이는 것은 텍스트입니다.
하지만 자연어 처리 없이는 그 텍스트가 레시피인지, 리뷰인지, 아니면 사용 방법 가이드인지 알 수 없습니다.
스키마는 페이지의 각 요소를 명시적으로 레이블링합니다.
데이터를 더 구조화하고 이해하기 쉽게 만들어주는 것이죠.
스키마 마크업에는 여러 종류가 있습니다.
그중에서도 FAQ 스키마가 AI 검색 노출에 특히 효과적이라는 것을 발견했습니다.
FAQ 실제 코드를 예시로 알려드릴게요.
{
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [{
"@type": "Question",
"name": "What is churn rate?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Churn rate is the percentage of customers who cancel during a specific period."
}
}]
}
이 마크업은 AI에게 페이지의 어디에서 질문과 답변을 찾을 수 있는지 정확하게 알려줍니다.
Q&A 형식은 AI가 많은 응답을 구성하는 방식과 일치하기 때문에, 콘텐츠를 처리하기가 훨씬 수월해집니다.
사용하고 있는 콘텐츠 관리 시스템(CMS)에 따라 플러그인, 애드온, 또는 직접 수동으로 스키마를 추가할 수 있습니다.
예를 들어, WordPress에는 훌륭한 플러그인들이 여러 가지 있습니다.
구현 후에는 validator.schema.org에서 테스트해 제대로 작동하는지 확인할 수 있습니다.
스키마는 메타데이터의 한 종류일 뿐입니다.
타이틀 태그, 메타 디스크립션, Open Graph 태그 등도 메타데이터에 해당합니다.
이것들을 정확하고 일관되게 유지하면 AI 플랫폼이 여러분의 콘텐츠를 올바르게 해석하는 데 도움이 될 수 있습니다.
메타데이터는 브라우저 개발자 도구나 SEO META in 1 CLICK 같은 SEO 확장 프로그램을 사용해 확인할 수 있습니다.
대부분의 카테고리 페이지는 그냥 제품을 나열한 페이지에 불과합니다.
AI 검색 최적화 측면에서 놓치고 있는 기회라고 볼 수 있습니다.
스펙과 구매 버튼만 있는 개별 제품 페이지도 마찬가지입니다.
이런 페이지들은 상업적 검색 트래픽을 엄청나게 받습니다.
하지만 실질적인 콘텐츠가 부족하죠.
그래서 AI가 제품 관련 쿼리에 답할 때 활용할 수 있는 정보가 제한적일 수밖에 없습니다.
이런 페이지들에 구매자 중심의 정보를 직접 추가하는 것이 좋습니다.
예를 들어 볼게요.
다음과 같은 내용들을 다룰 수 있습니다:
제품 페이지의 경우, 기본적인 설명을 넘어서야 합니다.
소재, 치수, 호환성, 보증, 리뷰 등 구매자에게 중요한 모든 정보를 포함하세요.
예를 들어, GlassesUSA.com를 보시면, 단순한 제품 사양 외에도 다양한 세부 정보를 제품 페이지에 담고 있습니다.
AI가 특정 질문에 답할 때 활용할 수 있는 정보들을 포함하고 있는 것이죠.
마찬가지로, 카테고리 페이지에도 구매자가 선택하는 데 도움이 되는 콘텐츠를 추가하세요.
옵션들 간의 차이점은 무엇인지, 무엇을 고려해야 하는지, 어떤 제품이 어떤 필요에 맞는지를 다뤄야 합니다.
안경 전문 리테일러 Frames Direct를 예시로 참고해보셔도 좋습니다.
카테고리 페이지 하단에 상세한 콘텐츠를 배치하고 있죠.
핵심은 이 정보를 페이지에 직접 배치하는 것입니다.
탭이나 "더 보기" 버튼 뒤에 숨겨두어서는 안 됩니다.
누군가 AI에게 여러분의 카테고리에 있는 제품에 대해 물어볼 때, AI가 인용할 수 있는 실질적인 내용이 있어야 합니다.
AI가 해석할 수 없는 이미지 그리드만 있어서는 안 되죠.
AI가 어디서 여러분의 브랜드를 언급하고, 어디서 언급하지 않는지 파악해야 합니다.
경쟁사는 AI 결과에 나타나는데 여러분은 그렇지 않다면, 여러분이 가져가야 할 트래픽을 경쟁사가 가로채고 있는 겁니다.
직접 수동으로 확인해볼 수도 있습니다.
타겟 쿼리(예: "2025년 영양 추적 앱")를 여러 AI 플랫폼에서 실행해보세요.
답변을 살펴보고, 여러분의 브랜드가 등장하는지 확인하세요.
하지만 이 방법은 느립니다. 그리고 실제로 일어나고 있는 일의 극히 일부만 파악할 수 있죠.
대안으로 Semrush의 AI SEO Toolkit을 사용할 수 있습니다.
해당 툴은 ChatGPT, Google AI Mode, Google AI Overview 등 다양한 플랫폼에서 여러분의 브랜드가 AI 생성 답변에 얼마나 자주 등장하는지 추적해줍니다.
("Visibility Overview" 리포트에서 확인할 수 있습니다.)
어떤 주제와 프롬프트에서 여러분의 브랜드가 등장하는지 정확하게 확인할 수 있습니다.
저는 개인적으로 우버서제스트로 사용하고 있기도 합니다.
다만, 영문과는 달리 한국어 콘텐츠는 정확성이 semrush나 우버서제스트나 아직은 성능이 완벽하지 않은 것 같아요.
(좋은 툴 나오면 저에게도 알려주세요!)
그리고 경쟁사는 등장하지만 여러분은 등장하지 않는 프롬프트가 무엇인지도 확인할 수 있습니다. ("Competitor Research" 리포트에서 확인 가능합니다.)
예를 들어, "고양이 및 고양이 케어"와 관련해 AI가 경쟁사를 인용하지만 여러분의 브랜드는 건너뛴다면, 그것은 해당 쿼리를 타겟으로 한 페이지를 새로 만들거나 최적화해야 한다고 보시면 됩니다.
전략적 추천 사항도 제공됩니다.
덕분에 콘텐츠의 빈틈을 발견하고, 부족한 콘텐츠를 개선하며, 이미 잘 되고 있는 부분은 더욱 강화할 수 있죠. ("Brand Performance" 리포트에서 확인할 수 있습니다.)
이렇게 정리해보니 semrush 기능이 많긴 하네요.
AI SEO Toolkit 같은 도구를 사용하면 AI 검색 노출에 대해 추측할 필요가 없습니다.
실제 AI 노출 데이터를 바탕으로 개선해나갈 수 있다는 장점이 있습니다.
AI 검색에 맞게 키워드 전략을 발전시켜야 합니다.
사람들은 여전히 Google에서 "겨울 재킷"이라고 검색합니다.
하지만 AI에게는 "300달러 이하로 살 수 있는 시카고 겨울에 가장 따뜻한 재킷이 뭐야?"라고 묻습니다.
(완전 대화형이죠.)
여러분의 콘텐츠는 이러한 자연어 패턴과 일치해야 합니다.
먼저 여러분의 업계에서 사람들이 실제로 질문을 어떻게 표현하는지 파악하는 것부터 시작하세요.
AI SEO Toolkit을 사용해 여러분의 업계에서 가치 높은 프롬프트를 찾아보세요.
"Narrative Drivers" 리포트로 이동한 다음, "All Questions" 섹션으로 스크롤을 내리면 어떤 프롬프트에서 여러분의 브랜드가 언급되는지, 그리고 경쟁사가 대신 등장하는 곳은 어디인지 확인할 수 있습니다.
저는 이걸 GPT나 제미나이에게 물어보기도 합니다.
여기서 중요한 포인트는 ‘우리는 이제 키워드를 버리고 대화형 프롬프트를 목표로 한다!’ 이게 아닙니다.
"겨울 재킷" 페이지에서 "300달러 이하로 살 수 있는 시카고 겨울에 가장 따뜻한 재킷"에 답하는 콘텐츠로 확장하는 것이죠.
더 구체적인 상황에 맞게 답변하는 거예요.
사이트는 기술적으로 준비가 됐습니다.
SEO도 갖춰졌습니다.
이제 콘텐츠 팀이 가치 있는 정보를 만들고 웹 전반에 걸쳐 존재감을 구축해야 할 차례입니다.
(한국에선 SEO를 콘텐츠 팀이 함께 담당하는 경우가 많죠.)
AI 검색을 위한 콘텐츠 최적화 방법을 살펴보겠습니다.
일반적인 내용을 반복하는 블로그 게시물은 AI 검색 결과에서 좋은 성과를 내기 어렵습니다.
하지만 신선한 관점과 구체적인 사례가 담긴 콘텐츠는 다릅니다.
글로벌 SEO 기업인 Backlinko를 보면, 사례, 자체 리서치, 독점 인사이트를 통해 고유한 가치를 제공하는 콘텐츠를 게시하는 데 집중하고 있습니다.
지금 이 읽고 계신 이 블로그도 그렇지 않나요?
그리고 그동안 많이 다뤘던 흔한 주제를 다루더라도, 항상 새로운 사례를 추가합니다.
그렇다면 어떻게 콘텐츠를 돋보이게 할 수 있을까요?
AI 시스템은 답변에 활용할 수 있는 구체적인 세부 내용을 찾습니다. 고유한 증거, 사례, 다양한 목소리를 더 많이 추가할수록 더 좋습니다.
> 이 모든 걸 다루는 데니스의 SEO/AEO/GEO 올인원 강의가 궁금하다면?
맥락 포함 카피란 문장 자체만으로도 의미가 통하는 글쓰기를 말합니다.
각 문장은 주변 텍스트 없이도 AI 시스템이 이해할 수 있을 만큼 충분한 정보를 담고 있어야 합니다.
하지만 여기서 한끗 차이를 더해야 합니다.
단순히 문장을 자기 완결적으로 만드는 것에 그치지 말고, 브랜드 이름을 문장 안에 직접 넣으세요. 그러면 AI가 해당 프래그먼트를 재사용할 때 여러분의 회사가 답변의 일부가 됩니다.
이렇게 쓰는 대신:
"Our tool helped increase conversions by 25%"
이렇게 쓰세요:
"[Product]이 [고객사]의 결제 완료율을 25% 높이는 데 도움을 줬습니다"
두 번째 버전은 AI가 해당 내용을 추출할 때 브랜드가 인사이트와 함께 유지되도록 합니다.
실제로 어떻게 적용할 수 있을까요?
아래 이미지를 보시면 Semrush는 이렇게 "we" 대신 브랜드 이름을 사용하기도 합니다.
목표는 간단합니다.
인용 가능한 모든 프래그먼트에 맥락과 브랜드 이름이 함께 담겨야 합니다.
그렇게 하면 AI가 해당 내용을 답변에 가져올 때, 여러분의 회사도 함께 언급됩니다.
구체적인 페이지가 일반적인 페이지보다 AI 응답에 등장할 가능성이 훨씬 높습니다.
따라서 모든 기능을 하나의 페이지에 묶어두지 마세요.
각 주요 기능, 사용 사례, 통합마다 별도의 전용 페이지를 만드세요.
다음은 JustCall이 주요 기능과 사용 사례별로 고유한 페이지를 만들어 잘 실천하고 있는 사례입니다:
전략은 간단합니다.
사람들이 실제로 검색하는 방식에 맞추는 것입니다.
예를 들어, "Slack 통합"을 찾는 사람은 그 특정 통합에 관한 페이지를 원합니다.
Slack이 목록의 12번째 항목으로 등장하는 기능 페이지가 아니라요.
이 페이지들은 실제 질문에 답하는 구조로 만드세요:
타겟팅을 세분화하세요.
광범위한 주제 대신 구체적인 시나리오에 집중하세요.
예를 들면:
이처럼 깊이 있는 커버리지는 전문성을 보여주는 동시에, AI에게 세부적인 쿼리에 대한 정확한 매칭을 제공합니다.
이 구체성이야말로 AI 콘텐츠 최적화를 효과적으로 만드는 핵심입니다. AI 시스템이 인용하기 위해 필요한 것을 정확하게 만들어내는 것이죠.
> 화면을 보면서 따라할 수 있는 데니스의 SEO/AEO/GEO 올인원 강의가 궁금하다면?
AI 엔진은 서드파티 출처에 크게 의존합니다.
즉, 여러분의 브랜드가 완전히 통제하지 못하는 곳에서도 등장해야 한다는 의미입니다.
더는, 웹사이트만 해서는 안된다는 거죠.
콘텐츠 팀이 외부 게시와 PR을 통해 이를 이끌어낼 수 있죠.
예를 들어, Claude에서 "2025년 남성용 최고의 더플백"을 검색하면 Outdoor Gear Lab의 추천 제품 모음을 참고하는 것을 볼 수 있습니다.
여러분이 더플백을 판매한다면, 바로 블로그에서 제품 중 하나로 언급되고 싶을 겁니다.
외부 채널에서의 존재감을 확장하는 방법은 두 가지입니다.
첫 번째는 직접 다른 사이트에 콘텐츠를 게시하는 것입니다.
게스트 포스트, 기명 기사, 또는 권위 있는 블로그나 업계 매체에 오리지널 리서치를 기고하는 방식이죠.
이를 통해 도달 범위를 넓히고, 전문가로서의 입지를 다지며, AI 검색 노출도 높일 수 있습니다.
권위 점수 67을 보유한 Fast Company처럼, 잘 알려진 사이트에서 게스트 포스트 기회를 찾을 수 있습니다.
노출을 높이는 또 다른 방법은 다른 사람들에게 소개되는 것입니다.
리뷰, 추천 모음, 그리고 여러분의 솔루션을 부각시키는 제품 비교 콘텐츠가 그 예입니다.
보통 PR 팀과의 긴밀한 협력이 필요하죠.
어떤 방식이든 이 AI 콘텐츠 전략의 목표는 동일합니다.
바로 실질적인 커버리지입니다.
한 줄짜리 언급으로는 보통 충분하지 않습니다.
눈에 띄는 완전한 특집 기사, 상세한 리뷰, 또는 독점 인사이트가 필요합니다.
여러분이 직접 작성했든 다른 사람이 작성했든, 신뢰할 수 있는 커버리지를 더 많이 확보할수록 AI가 답변에 활용할 수 있는 근거도 그만큼 많아집니다.
(GEO는 정말 SEO의 확장이라고 생각되시죠?)
AI 시스템은 커뮤니티 플랫폼에서도 정보를 가져옵니다.
실제로 Reddit과 Quora는 ChatGPT와 Google AI Mode에서 가장 많이 참조되는 출처 중 하나입니다.
바로 이 지점에서 콘텐츠 팀이 소셜 미디어 또는 커뮤니티 팀과 협력해 대화를 이끌어나가야 합니다.
어떻게 할 수 있을까요?
질문에 충실하게 답변해야 합니다.
지식in처럼 내공냠냠이 아니라, 진짜 도움 되는 답변을 남겨야 합니다.
그리고, 진정성 있는 인사이트를 공유하세요.
그리고 여러분의 제품은 대화와 실제로 관련이 있을 때만 언급하세요.
시간이 지남에 따라 이러한 기여들은 AI가 참조하는 데이터셋의 일부가 됩니다.
누군가 여러분의 분야에서 솔루션에 대해 물어볼 때, 여러분의 유용한 답변이 AI의 응답에 영향을 미칠 수 있습니다.
모든 것을 한꺼번에 해결하려고 하지 마세요.
하나하나 간단하게 시작하세요.
먼저 여러분의 사이트를 분석해보세요.
여러분의 브랜드가 이미 AI 검색 결과에서 어디에 등장하는지, 그리고 어디서 기회를 놓치고 있는지 알아야 합니다.
어떤 프롬프트에서 노출되고 싶은지도 정해야겠죠?
그래도 어렵다면, 빌더블의 데니스가 8년 간의 노하우를 압축해 만든 SEO/AEO/GEO 올인원 강의를 들어보세요!
* 이 아티클은 Backlinko의 아티클 번역/인용 + 빌더블 데니스의 견해를 덧붙여 작성한 글입니다.
고퀄리티 SEO 지식과 정보를 드려요.
