AI 검색 시대에도 SEO는 필수 기반 기술이다

핵심

AI 검색 요약이 기존 유기 검색 영역을 압축하면서 퍼블리셔로의 추천 트래픽이 감소하고 있으나, 동시에 검색 쿼리는 사상 최고치에 도달했다. 이는 검색 인터페이스가 사용자를 더 오래 붙잡아두고 있기 때문이며, SEO는 AI 검색 시대에도 여전히 필수 불가결한 기술이다.

현재 상황

• 트래픽 전망: 퍼블리셔들의 예상으로는 향후 3년 내 트래픽이 절반으로 감소할 것으로 보인다.
• 검색 사용의 역설: 구글이 최근 검색 쿼리가 사상 최고치에 도달했다고 보고했으며, 지난 분기에도 검색 쿼리 기록을 갱신했다고 밝혔다. 검색이 더 많이 사용되면서도 검색 인터페이스 자체가 사용자를 더 오래 머물게 하고 있다.
• 구글의 대응: 구글은 웹사이트로의 트래픽을 되돌리려는 업데이트를 발표했으며, 이것이 독점 규제 소송에 대응하기 위한 홍보 전략인지는 두고 봐야 할 상황이다.

대언어 모델(LLM)의 작동 방식과 SEO의 역할

LLM의 본질

• 대언어 모델은 확률 기반 텍스트 생성 엔진으로, 데이터베이스나 추론 엔진이 아니다.
• 저장된 사실을 검색하는 것이 아니라 단어 수열의 통계적 가능성을 계산한다.

현재성과 근거 확보의 방법

• 검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, RAG): 검색 색인에서 문서를 가져와 모델이 응답을 작성하기 전에 모델에 입력한다. 이를 통해 AI의 답변을 최신 상태로 유지하고 근거 기반으로 만든다.
• SEO의 역할: AI 검색 엔진이 RAG를 사용해 쿼리에 답하려면 고품질 데이터 파이프라인이 필요하며, 이는 구조화된, 탐색하기 쉬운, 권위 있는 데이터 소스를 필요로 한다. 이러한 소스는 오직 SEO 전문가가 제공하는 의미 있는 HTML, 논리적 사이트 계층 구조, 깨끗한 인덱싱을 통해서만 가능하다.

SEO 전문가의 역할

• SEO 커뮤니티가 이 데이터 소스를 구축하고, 구조화하고, 유지보수한다.
• 데이터에 라벨을 붙이고, 혼란을 정리하고, 기계가 인간이 작성한 것을 실제로 읽을 수 있도록 한다.
• SEO의 기초 구조(의미 있는 HTML, 논리적 사이트 계층 구조, 깨끗한 인덱싱)가 없으면 AI 검색 엔진은 비효율적인 경로와 웹사이트 구조를 처리해야 한다.

AI 시대의 SEO 진화

새로운 최적화 항목

현대 SEO는 사이트 건강 유지의 기존 작업과 함께 다음을 포함한다.

• AI 준비 전략 최적화
• RAG 추출을 위한 최적화
• 지식 그래프(knowledge graph)에 걸친 브랜드 개체 신호(entity signals) 강화

기술적 SEO의 중요성

• 데이터를 구조화해 기계가 맥락을 해석할 수 있도록 하면, SEO 전문가는 AI 검색 엔진이 사실을 검증하고 출처를 귀속시키는 데 사용하는 정확한 신호를 제공한다.
• 기술적 SEO는 페이지의 "정보 이득(information gain)"이 인용이 필요한 모델에 접근 가능하도록 보장한다.
• AI가 상품을 추천하도록 하려면, 디지털 발자국이 이를 뒷받침해야 한다.

AI 시대의 최적화

최적화는 AI 시대에 사라지지 않으며, 신뢰의 기초가 된다.

브랜드의 현명한 접근

SEO와 AI의 관계

• 똑똑한 브랜드들은 SEO를 AI 검색으로 버리지 않고, 오히려 AI 준비를 강화하는 데 SEO를 적극 활용하고 있다.
• AI 검색이 기존 SEO와 정보 검색 관행의 필요성을 대체하지 않으며, 오히려 SEO와 정보 시스템 사고의 필요성을 더욱 강조한다는 것을 이해한다.

SEO의 가치

• SEO를 유물로 무시하기 쉽지만, 현실은 SEO가 지금 대언어 모델이 상용화하고 비용을 받고 있는 제품의 토대를 구축했다는 것이다.
• SEO는 배를 움직이는 엔진실을 운영한다. AI가 디지털 환경을 변화시키면서 엔진실이 미래를 위해 준비하고 준비할 수 있는 최고의 위치가 되었다.

핵심 질문

GEO(지역 최적화)와 AEO(답변 엔진 최적화) 시대로 나아가면서 다음을 자문해야 한다: SEO 지식과 전문성의 기초가 없다면, 대언어 모델을 위해 GEO/AEO를 최적화할 수 있는가?