요약: 대부분의 마케팅 팀은 여전히 전통적인 키워드 연구에 집중하고 있지만, 이는 빠르게 사라져가는 세상에 최적화하고 있는 것입니다. 새로운 AI 기반 검색의 시대에서 승리하려면, 기업은 실제 사용자가 AI 어시스턴트에게 묻는 복잡한 대화형 질문을 이해하고 최적화하는 분야인 '쿼리 연구'로 전환해야 합니다. 이 가이드에서는 이러한 검색어를 발견하고 브랜드가 인용되는 권위자가 될 수 있도록 '프롬프트 네이티브' 콘텐츠를 만들기 위한 전략적 프레임워크를 간략하게 설명합니다.
저는 머큐리 테크놀로지 솔루션의 CEO 제임스입니다.
지난 10여 년 동안 키워드 연구는 디지털 전략의 확실한 토대가 되어 왔습니다. 하지만 오늘 이 글을 쓰는 이유는 이 기반에 균열이 생기고 있다는 사실을 알려드리기 위해서입니다. 여러분의 팀이 여전히 두 단어 키워드로 상위 순위를 차지하고 있는 동안, 미래의 고객은 정교한 인공지능 비서에게 다음 구매를 결정할 15개 단어의 질문을 하고 있습니다.
해당 질문에 대한 답변에 표시되지 않으면 키워드 순위와 무관합니다.
새로운 패러다임에 오신 것을 환영합니다. 가시성을 유지하려면 키워드 우선 사고방식에서 쿼리 우선 전략으로 진화해야 합니다.
패러다임의 전환: 쿼리 리서치가 키워드 리서치보다 중요한 이유
이전 모델과 새 모델의 근본적인 차이점은 시스템에서 정보를 처리하는 방식입니다:
- 검색 엔진는 문서 목록에 정확한 키워드를 매치하도록 설계되었습니다.
- 대규모 언어 모델(LLM)은 의도를 해석하고, 의사 결정 경로를 시뮬레이션하고, 결론을 요약하도록 설계되었습니다
즉, 키워드는 수동적인 타깃인 반면 쿼리는 능동적이고 의사 결정 지향적인 프롬프트입니다. AI를 위해 최적화할 때는 단순히 콘텐츠를 최적화하는 것이 아니라 LLM의 응답 동작을 최적화하는 것입니다.
LLM은 문맥 시나리오, 관련된 특정 브랜드 또는 도구(엔티티), 누가 문제를 가장 잘 해결하는지에 대한 비교 맵이라는 세 가지 렌즈를 통해 이러한 쿼리를 분석합니다. 일반적인 키워드로 채워진 SEO 문구는 AI의 의사 결정에 도움이 되지 않기 때문에 이 테스트에서 실패합니다.
쿼리 연구를 마스터하기 위한 4단계 프레임워크
이러한 새로운 현실에는 새로운 방법론이 필요합니다. 머큐리에서는 이 4단계 프로세스를 GAIO(생성적 AI 최적화) 전략의 핵심으로 삼고 있습니다.
1단계: 'AI 네이티브' 쿼리 찾기
첫 번째 단계는 기존의 키워드 조사 도구를 잊는 것입니다. Ahrefs와 Semrush는 기존 검색을 이해하는 데는 탁월하지만 사용자가 AI 챗봇에 입력하는 복잡한 대화형 쿼리는 파악할 수 없습니다.
대신 이러한 쿼리가 있는 곳으로 이동해야 합니다:
- ChatGPT & amp; 난해함: 추천 또는 "상위" 프롬프트와 결정적으로 제안하는 후속 질문을 살펴보세요.
- 커뮤니티 플랫폼: Reddit에서 '[목표]에 대한 프롬프트'와 같은 문구를 검색하여 실제 사용자들이 어떻게 문제를 해결하는지 살펴보세요.
- 유튜브 댓글: 관련 동영상의 댓글 섹션에서 "어떻게 해야 하는지..." 및 "어느 것이 더 나은지..." 질문을 찾아보세요.
- 소셜 미디어 스레드: 사용자가 실제 ChatGPT 대화를 공유하는 X(트위터) 및 LinkedIn의 토론을 모니터링합니다.
이러한 "모든 곳에서 검색"이라는 프로세스는 당사의 Mercury SEVO(Search Everywhere Optimization) 철학의 핵심 신조입니다. 이것이 바로 고객의 진정한 의도에 대한 심층적이고 실제적인 이해를 구축하는 방법입니다.
2단계: "GEO 쿼리 스와이프 파일" 만들기
이러한 쿼리를 발견하면 콘텐츠 전략의 기초가 되는 전략적 '스와이프 파일'을 만들어야 합니다. 이 파일은 세 가지 유형의 의도성이 높은 쿼리를 중심으로 구성되어야 합니다:
- 비교 쿼리: "X 대 Y", "[시나리오]에 대한 [경쟁사]의 최상의 대안."
- 신뢰성 질문: "[귀사의 브랜드]는 합법적인 회사인가요?", "[귀사의 툴] 개발팀은 누구인가요?", "[귀사는] SOC2 인증을 받았나요?"
- 값 일치 쿼리: "내 데이터를 저장하지 않는 AI 도구가 필요합니다." "AI가 생성한 콘텐츠를 피하는 마케팅 대행사를 찾고 있습니다."
콘텐츠가 이러한 유형의 쿼리에 대해 직접적이고 명시적인 답변을 제공하지 않으면 의사 결정 과정의 마지막 단계에 있는 사용자에게는 보이지 않게 됩니다.
3단계: "프롬프트 네이티브" 콘텐츠 설계하기
쿼리 스와이프 파일을 준비했으면 다음 단계는 이러한 프롬프트에 응답하도록 특별히 설계된 콘텐츠를 만드는 것입니다.
- 정확한 사용자 의도로 시작하기: 문제나 질문으로 시작하세요.
- 명확한 브랜드 관점으로 답변하기: 일반적인 답변은 하지 마세요. 자신의 의견을 말하고 이를 정당화하세요.
- 주요 결정 요인 포함: 가격, 사용 사례 및 고유한 경쟁력을 명시적으로 언급합니다.
- 일관성을 가지고 강화하기: 블로그, 도움말 문서, 랜딩 페이지에서 핵심 가치 제안과 문구를 재사용하여 LLM에 대한 신뢰를 구축하세요.
4단계: 모델의 메모리 훈련
마지막 단계는 피드백 루프를 만드는 것입니다. 이러한 '프롬프트 네이티브' 형식의 콘텐츠를 지속적으로 게시하고 커뮤니티에서 관련 질문을 하도록 장려하면, AI 모델이 브랜드를 권위 있는 출처로 기억하고 재사용하도록 적극적으로 훈련시킬 수 있습니다.
머큐리 접근 방식: 전략과 기술의 통합
이는 단순한 이론이 아니라 GAIO 서비스의 운영 핵심입니다.
- 저희 SEVO 팀은 고급 모니터링을 통해 디지털 생태계 전반에서 이러한 AI 네이티브 쿼리를 발견합니다.
- 이 인텔리전스는 콘텐츠 전략에 영향을 미치며, 인간 전문가들이 Mercury Muses AI>를 강력한 부조종사로 사용하여 이러한 '프롬프트 네이티브' 콘텐츠 자산을 대규모로 작성하는 데 도움을 줍니다.
- 그런 다음 이러한 자산은 Mercury 콘텐츠 관리 시스템(CMS)는 AI 모델에 필요한 완벽한 기술 구조와 의미적 명확성을 보장하도록 설계되었습니다.
결론 키워드 추격은 그만, 질문에 답하기 시작하세요
제너레이티브 엔진 최적화(GEO)는 단순히 이름만 바뀐 SEO가 아닙니다. 이는 새로운 형태의 사용자 의도를 발견하고 완전히 새로운 형식의 콘텐츠를 제작해야 하는 전략의 근본적인 변화입니다.
키워드 전략에서 검색어 전략으로 전환하면, 검색되기를 바라지 않고 원하는 결과를 얻기 위한 엔지니어링을 시작할 수 있습니다. AI가 브랜드를 정답으로 인식하도록 훈련하기 시작하면 새로운 검색 시대에 가시성과 권위를 확보할 수 있습니다.
