TL;DR: Google의 AI 오버뷰는 단순한 새로운 기능이 아니라 디지털 가시성의 규칙을 근본적으로 바꾸는 '위대한 필터'입니다. 이제 검색 순위 1위를 차지해도 트래픽이 0이 될 수 있다는 것이 어려운 진실입니다. 생존과 번영을 위해 기업은 기존 SEO에서 '응답 엔진 최적화(AIO)' 또는 'LLM SEO'라고 부르는 방식으로 전환해야 합니다. 이를 위해서는 순위를 쫓는 것에서 명확성, 문맥, 추출을 위한 콘텐츠 엔지니어링으로 전략적으로 전환하여 브랜드가 지금 중요한 유일한 곳에서 인용되는 권위자가 될 수 있도록 해야 합니다.
저는 머큐리 테크놀로지 솔루션의 CEO 제임스입니다.
디지털 마케팅 업계에 만연한 불안감이 확산되고 있으며, 그 근원은 분명합니다: 바로 구글의 AI 오버뷰입니다. 구글이 오가닉 트래픽을 죽이고 있다는 두려움이 만연하고 있으며, 이에 대해 잔인할 정도로 솔직해질 필요가 있습니다: 그 두려움은 정당한 것입니다.
기존 플레이북은 공식적으로 폐기되었습니다. 이제 웹사이트가 기존의 파란색 링크에서 1위를 차지하고 노력에 비해 트래픽이 거의 발생하지 않는 것이 전적으로 가능합니다. 이것이 새로운 표준입니다. 사용자는 페이지 상단의 AI 기반 상자에서 직접 답변을 얻기 때문에 클릭하지 않습니다.
이것은 검색의 끝이 아니라 근본적인 재설계입니다. 이를 위해서는 새로운 전략, 새로운 사고방식, 그리고 우리가 지금 하고 있는 게임의 새로운 이름이 필요합니다: 응답 엔진 최적화(AIO)입니다
신뢰와 추출의 새로운 규칙
AI 오버뷰에서 인용되는 페이지가 반드시 기존 검색 신호에 가장 최적화된 것은 아니라는 새로운 시대의 더러운 진실이 여기에 있습니다. AI가 추출하고 합성하기에 가장 쉬운 페이지이기 때문입니다
Google의 대규모 언어 모델은 키워드 밀도나 영리한 산문을 찾지 않습니다. 찾고 있습니다:
- 명확하고 직접적인 답변
- 풍부한 컨텍스트 프레임
- 명확한 구체성
- 고도로 구조화된 서식 지정
길고 구불구불한 소개와 키워드 중심의 장황한 설명으로 이루어진 대부분의 기존 SEO 중심 페이지는 네 가지 측면에서 모두 실패합니다. Google은 단순히 트래픽을 차단한 것이 아니라 신뢰할 수 있고 유용한 답변을 구성하는 규칙을 다시 썼습니다.
응답 엔진 최적화(AIO)를 위한 프레임워크
상업적 쿼리에 대한 광범위한 분석을 바탕으로 AIO 가시성을 리버스 엔지니어링하고 고객의 콘텐츠를 "LLM-ready"로 만들기 위한 명확한 프레임워크를 개발했습니다
원칙 1: 스타일이 아닌 추출을 위한 엔지니어
첫 번째이자 가장 중요한 변화는 헤드라인뿐만 아니라 '답변 블록'을 최적화하는 것입니다. 모든 콘텐츠는 간단한 질문을 염두에 두고 작성해야 합니다: <"Google에서 문단, 글머리 기호 목록 또는 직접 인용문을 추출하여 실제 검색어에 자신 있게 답변하는 데 사용할 수 있는가?"라는 질문입니다
- 콘텐츠 "청키블" 만들기: 모든 페이지를 짧고 집중력 있는 단락과 사용자 의도에 맞는 명확한 H2 부제목으로 구성합니다.
- 무자비할 정도로 정확하게 작성하세요: 소개글을 직접적이고 명확하게 다시 작성하세요.
- 이전 형식: "도구 A는 커뮤니케이션을 재정의하는 직관적인 비동기 플랫폼입니다."
- 새 형식: "도구 A는 5분 미만의 짧은 데모를 녹화하는 제품 주도형 팀에 가장 적합합니다. Loom과 비교하면..."
- 기계용 서식: 스키마 마크업이 있는 비교표, 글머리 기호 목록, FAQ 블록 등 AI 모델이 인식하고 우선순위를 정하도록 학습된 구조화된 서식을 사용하세요.
원칙 2: 대화형 여정을 위한 설계자
이는 AIO에서 가장 중요한 전략적 이점입니다. 경쟁업체가 여전히 단일 쿼리에 대한 답변에 집중하고 있을 때, 귀사는 후속 프롬프트에 최적화해야 합니다.
모두가 <"최고의 AI 동영상 도구">와 같은 초기 검색어에 대한 콘텐츠를 작성하고 있습니다
전체 대화 여정에 대한 답변을 제공하는 콘텐츠를 설계합니다:
- <>"숏폼 콘텐츠에 있어 Veed가 런웨이보다 나은 이유는 무엇인가요?"
- <>"다음 중 기업용 요금제에 더 비용 효율적인 도구는 무엇인가요?"
- <>"어떤 것이 SaaS 제품에 동영상을 삽입하는 워크플로우가 더 간단할까요?"
Google의 모델은 이러한 더 깊고 구체적인 대화의 계층에 대한 정보를 가져오도록 설계되었습니다. 이 2단계 가시성을 확보하는 것이야말로 진정한 승자입니다.
원칙 3: 단순한 콘텐츠 캘린더가 아닌 '인용 청사진'을 구축하세요
전략은 이미 효과가 있는 것을 바탕으로 수립해야 합니다. Perplexity와 같은 AI 도구와 Google의 자체 AI 모드를 사용하여 현재 환경을 리버스 엔지니어링하세요.
- 테스트 프롬프트: 고객이 묻는 질문을 적극적으로 검색하세요.
- 출처 분석하기: 누가 인용하고 있나요? 어떤 페이지인가요? 어떤 형식을 사용하고 있나요?
- 패턴 복제하기: 이 분석은 "인용 청사진"을 제공합니다 어떤 것이 효과가 있을지 추측하지 말고 이미 보상을 받고 있는 형식으로 콘텐츠를 만들기 시작하세요.
빠른 진단: 이미 투명인간이 되셨나요?
자신의 현재 위치가 궁금하다면 지금 바로 간단한 테스트를 실행해 보세요. Google로 이동하여 다음을 검색하세요:
- "[내 브랜드]와 [경쟁사] 비교"
- "[특정 사용 사례]에 가장 적합한 [해당 카테고리] 도구"
- "[특정 작업]에 대해 [귀사의 브랜드]가 [경쟁사]보다 나은 이유는 무엇인가요?"
이제 AI 개요를 살펴보세요. 언급되어 있나요? 출처로 인용되었나요? 인용되었나요? 그렇지 않다면 이미 브랜드가 대체되는 과정이 시작된 것입니다.
결론 거부는 전략이 아닙니다
Google의 공식적인 조언은 종종 "AI 개요에 최적화하지 말라"는 것입니다 이는 마치 2010년의 한 비즈니스에 추천 스니펫에 노출되는 것에 대해 걱정하지 말라고 조언하는 것과 같습니다. 사용자가 현재 정보를 받아들이는 주요 메커니즘을 무시하는 것은 전략이 아니라 부정입니다.
가시성의 미래에는 새로운 플레이북이 필요합니다. 머큐리 테크놀로지 솔루션의 생성적 AI 최적화(GAIO) 서비스는 전적으로 이 미래 지향적인 프레임워크에 기반합니다. 저희는 AI 어시스턴트를 사용합니다, 머큐리 뮤즈 AI의 역할은 'AI-슬롭'을 생성하는 것이 아니라, 인간 전문가들이 이 새로운 시대가 요구하는 고도로 구조화되고 인용 가능하며 '결정 가능한' 콘텐츠를 설계할 수 있도록 돕는 강력한 부조종사 역할을 하는 것입니다.
트래픽과 궁극적으로 관련성은 적응 능력에 따라 달라집니다. 답변의 시대에 맞게 콘텐츠를 재구축할 때가 바로 지금입니다.
