TL;DR: SEO 커뮤니티에 101개 이상의 답이 없는 질문이 넘쳐난다는 것은 더 많은 기술적 해답이 필요하다는 신호가 아닙니다. 이는 패러다임이 완전히 바뀌었다는 신호입니다. CTR, 순위 재조정 또는 '온도'에 대한 전술적인 답을 쫓는 것은 확률적 블랙박스 시스템에서 패배하는 게임입니다. 이 글에서는 이러한 '알려진 미지수'가 왜 전략적으로 방해가 되는지 설명합니다. 유일한 실행 가능한 해결책은 알고리즘 해킹을 중단하고 검증 가능한 "답변 자산"(GAIO)과 탄력적인 "신뢰 계층"(SEVO)를 통해 부인할 수 없는 권한을 설계하는 것입니다
여기 머큐리 테크놀로지 솔루션의 CEO 제임스입니다.
SEO 전문가인 메테한 예실류트는 최근 자신을 괴롭히는 100가지가 넘는 미답변 질문의 목록을 공유했습니다. 우리 업계의 집단적 불안감을 완벽하게 포착한 훌륭하고, 무섭고, 깊이 있는 통찰력 있는 목록입니다.
다음과 같은 세부적인 질문이 포함되어 있습니다:
- "OpenAI는 인용 순위에도 CTR을 사용하나요?"
- "벡터 임베딩은 키워드 매칭과 의미적 거리를 어떻게 다르게 결정하나요?"
- "모델이 인용을 선택하기 전에 얼마나 많은 재랭크 레이어가 발생하나요?"
- <>"백링크가 0개인 사이트가 LLM 응답에서 권위 사이트보다 순위가 높은 이유는 무엇인가요?"
- <"시간 경과에 따른 프롬프트 수준의 가시성을 추적하는 가장 쉬운 방법은 무엇인가요?"
이 목록을 읽는 것은 마치 단단한 땅 위에 서 있는 것처럼 느껴집니다. 지난 15년 동안 우리가 습득한 모든 "모범 사례"는 이제 "알려진 미지의 영역"이 되었습니다 이전 플레이북은 사라지고 새로운 플레이북은 읽을 수 없는, 끊임없이 변화하는 블랙박스처럼 보입니다.
이러한 혼란은 하나의 증상이며, 101가지 질문은 잘못된 질문입니다.
불안감 해소하기: 새로운 "블랙박스"의 주제
101개의 질문은 무작위로 나열된 것이 아니라 몇 가지 핵심적인 전략적 고민을 중심으로 정리한 것입니다.
1. 오래된 SEO의 유령
질문의 대부분("CTR이 중요한가요?", "이탈률이 인용에 영향을 주나요?")은 기존의 편안한 지표를 새로운 패러다임에 맞추기 위한 필사적인 시도입니다. 기존의 규칙이 여전히 적용되는지 묻고 있으며, 그 대답이 '예'이기를 바랍니다.
2. 역학의 블랙박스
이것이 바로 불안의 기술적 핵심입니다("온도는 얼마인가?", "재랭크 레이어는 몇 개인가?", "토큰라이저는 어떻게 작동하는가?"). 우리는 페이지랭크에서 했던 것처럼 기계를 해체하여 새로운 지렛대를 찾으려고 노력하고 있습니다. 새로운 "해킹"을 찾고자 합니다
3. 측정의 위기
"브랜드 언급을 어떻게 추적할 수 있나요?", "어떤 프롬프트가 인용을 유도하는지 어떻게 알 수 있나요?", "왜 답변이 항상 바뀌나요?" 등 더 이상 통제할 수 없는 전문가들의 외침이 바로 이러한 질문입니다. 측정할 수 없다면 관리할 수 없습니다. 그리고 지금 우리는 예전처럼 확실하게 '무엇이든' 측정할 수 없습니다.
4. 권위의 위기
이것이 가장 심오한 주제입니다("E-E-A-T는 왜 쉽게 위조되는가?", "새로운 브랜드가 어떻게 학습 데이터에 접근할 수 있는가?"). 신뢰, 실체, 검증에 관한 모든 질문이 이제 공론화되고 있습니다.
전략적 오류: 정답을 쫓는 것이 함정인 이유
솔직히 말씀드리자면 이 101가지 질문에 대한 확실한 답을 찾으려는 시도는 어리석은 짓입니다
왜 그럴까요? 새 시스템은 두 가지 중요한 점에서 기존 시스템과 근본적으로 다르기 때문입니다:
- 확률적입니다: 기존의 Google은 결정론적이고 규칙에 기반한 엔진이었습니다. X를 하면 Y가 발생했습니다. 새로운 LLM 기반 엔진은 확률론적입니다. '온도' 설정만으로도 같은 프롬프트에서 다른 결과가 나올 수 있습니다. 비결정론적으로 설계된 시스템의 '규칙'을 비결정론적으로 설계하려고 하는 것입니다.
- 지속적으로 진화하고 있습니다: 기존의 Google은 1년에 몇 차례 핵심 알고리즘을 업데이트했습니다. 새로운 AI 모델은 <지속적으로> 업데이트되고, 재학습되고, 미세 조정되고 있습니다. "리랭커는 어떻게 작동하나요?"라는 질문에 대한 현재의 답변은 6주는 아니더라도 6개월 후에는 쓸모없게 될 것입니다.
이러한 환경에서 전술적인 해답을 찾는 것은 바다 한가운데서 파도의 정확한 위치를 파악하는 것과 같습니다. 원인이 아닌 증상에 에너지를 낭비하고 있는 것입니다.
진정한 솔루션: 알고리즘 해킹을 중단하세요. 훈련을 시작하세요.
101가지 질문은 전술가의 절박한 호소입니다. 리더인 설계자는 다른, 더 나은 질문을 던져야 합니다:
"확률적 결과와 끊임없는 변화로 정의되는 시스템에서 승리할 수 있는 유일한 장기 전략은 무엇인가요?"
답은 알고리즘을 해킹하려는 시도를 멈추고 알고리즘이 나를 찾아 인용할 수밖에 없을 정도로 강력한 기반을 <설계>하는 것입니다. 여러분이 검증 가능한 진실의 기반이 되어야 합니다.
1. 콘텐츠가 아닌 '답변 자산' 설계(GAIO)
과거의 세상은 키워드에 관한 것이었습니다. 새로운 세상은 개념에 관한 것입니다. 당사의 GAIO(생성적 AI 최적화) 방법론은 이를 기반으로 구축되었습니다. "키워드 검색"을 위해 500단어짜리 블로그 게시물을 작성하지 마세요 고가치 고객 질문에 대한 가장 권위 있고 포괄적인 단일 답변이 될 수 있는 5,000단어의 풍부한 데이터로 구성된 "답변 자산"을 엔지니어링하기 시작하세요. 최고의 답변을 제공하는 것이 인공지능의 목표라면, 인공지능은 귀사의 결정적인 자산에 자석처럼 이끌리게 될 것입니다.
2. 단순한 링크가 아닌 검증 가능한 '신뢰 계층' 구축(SEVO)
이전 모델은 신뢰에 대한 조잡한 프록시로 백링크를 사용했습니다. 새로운 모델은 훨씬 더 정교합니다. 이 모델은 전체 웹에서 일관된 신호, 즉 SEVO(Search Everywhere Optimization)라고 부르는 방식을 통해 신뢰를 삼각 측량합니다. 포럼에서 언급된 브랜드, 뉴스 기사에서 인용된 데이터, 다른 출판물에 인용된 전문가를 찾습니다. 이러한 일관되고 분산된 신호는 어떤 링크 구축 방식보다 훨씬 더 효과적으로 AI에게 귀사가 신뢰할 수 있는 기업임을 알려주는 검증 가능한 "신뢰 계층"을 구축합니다.
3. 단순한 레이아웃이 아닌 '시민성'을 위한 엔지니어
"짧은 문단" 또는 "페이지 레이아웃"에 관한 질문은 요점을 놓치고 있습니다. AI는 페이지를 '보는' 것이 아니라 '파싱'합니다. 해결책은 기술적이고 구조적인 것입니다. 이것이 바로 기둥 1: 기술적 기반입니다. 강력한 스키마(조직, 사람, FAQ)를 구현하여 AI에게 자신이 누구이며 어떤 분야의 전문가인지 <정확하게> 알려주세요. AI가 높은 신뢰도를 가지고 이해할 수 있는 명확한 "기본적으로 인용 가능한" 정의, 통계 및 표를 사용하여 콘텐츠를 구성하세요.
결론 결론: 전술적 불안감에서 전략적 자신감으로 전환하기
이 101가지 질문은 낡은 패러다임에 집착하는 업계의 증상입니다. 도구를 잃어버린 전략가의 당황한 질문입니다.
리더로서 우리는 이를 뛰어넘어야 합니다. 우리는 새롭고 더 탄력적인 기반을 제공하는 설계자가 되어야 합니다. "온도"와 "계층 재조정"이라는 전술적 잡초 속에서 길을 잃지 마세요 여러분이 통제할 수 있는 단 두 가지에 모든 에너지를 집중하세요:
- 업계에서 가장 권위 있고 검증 가능한 답변 자산을 만드세요.
- 브랜드를 위한 가장 탄력적인 다중 표면 신뢰 계층을 구축하세요.
이렇게 하면 알고리즘을 <추격>하는 것을 멈추게 됩니다. 알고리즘을 <훈련>하기 시작해야 합니다. 그것이 승리하는 방법입니다.
머큐리 기술 솔루션: 디지털 가속화
