지난 몇 년 동안 이 게임은 Google에서 순위를 매기는 것이었습니다. 하지만 ChatGPT, Perplexity, Claude와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 급부상하면서 새로운 패러다임이 등장하고 있습니다. 머큐리 테크놀로지 솔루션의 CEO인 저는 단순히 Google의 게임을 하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않으며, 이제 기업은 이러한 AI가 '추천'하는 답변 방식에 최적화해야 한다는 점을 분명히 인식하고 있습니다.
규칙은 다르며, 이러한 차이를 이해하는 것은 디지털 존재의 미래를 보장하는 데 매우 중요합니다. 우리의 lLM-SEO (LLMO) (GAIO) 서비스 는 기업이 이 새로운 지형을 탐색할 수 있도록 특별히 설계되었습니다.
TL;DR: 기존 SEO는 Google의 순위 신호(키워드, 백링크, 사이트 구조)에 중점을 둡니다. LLM(ChatGPT, Perplexity 등)은 같은 방식으로 '순위'를 매기지 않고 문맥, 엔티티 명확성, 주제 깊이, 언급 속도 및 LLM 친화적인 문구를 기반으로 답변을 '검색'하고 '추천'합니다. 스팸성 전략은 잊어버리고 가장 명확하고 논리적인 답변을 작성하는 데 집중하세요. 이 가이드에서 그 방법을 알아보세요.
오래된 게임과 새로운 현실
대부분의 SEO 노력은 여전히 백링크, 키워드 밀도, 사이트 아키텍처, 페이지 속도 등 Google의 전통적인 순위 요소에 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 요소는 여전히 검색 엔진 가시성을 위해 중요합니다. 하지만 LLM은 다른 원칙에 따라 작동합니다. Google처럼 모든 쿼리에 대해 크롤링된 색인에서 실시간으로 페이지의 '순위'를 매기지 않습니다. 대신, 방대한 학습 데이터(웹 스냅샷 포함)에서 정보를 '검색'하고, 플러그인이나 검색 API를 활용하여 보다 새로운 맥락을 파악하고, 높은 권위의 요약을 흡수하고, 의미 검색 레이어에 의존합니다.
여기서의 키워드는? 컨텍스트입니다. 그리고 LLM이 귀하가 누구이며 무엇을 제공하는지에 대해 명확하고 깔끔하게 요약할 수 있는 능력입니다.
LLM이 브랜드를 '보지' 못하는 이유(아직)
LLM은 사용자의 검색어와의 관련성을 자신감 있고 간결하게 요약할 수 있는 경우에만 브랜드가 노출됩니다. 예를 들어 다음과 같이 말할 수 있어야 합니다: "Brand X는 이커머스 비즈니스를 위한 AI 기반 CRM 솔루션을 제공하는 선도적인 업체로, 고객 커뮤니케이션을 자동화하고 맞춤화된 홍보를 지원합니다."
AI가 검색어와 관련하여 브랜드에 대한 명확하고 명확한 설명을 쉽게 검색하고 공식화할 수 없다면, 귀사는 AI의 답변에서 사실상 보이지 않는 존재가 됩니다.
LLM 가시성을 위한 "새로운" 신호
그렇다면 LLM이 브랜드를 추천할지 여부에 영향을 미치는 요소는 무엇일까요? 전통적인 순위 요소보다는 이러한 핵심 요소에 더 많은 영향을 미칩니다:
- 엔티티 명확성: 브랜드, 제품 또는 서비스가 명확하게 알려진 것은 무엇인가요? 이것이 명확하고 일관되게 전달되고 있나요?
- 브랜드 컨텍스트 정렬: 브랜드가 사용자의 검색어와 관련된 특정 카테고리 또는 틈새 시장에 얼마나 잘 부합하나요? 연관성이 명확하고 모호하지 않은가요?
- 주제 깊이 및 권위: 전문 분야 내 핵심 하위 주제에 대한 포괄적인 지식과 존재감을 인정받고 있나요? (여기서 E-E-A-T가 중요합니다).
- 멘션 속도 및 신뢰도: 다른 신뢰할 수 있는 출처, 포럼 및 실제 사용자가 관련 맥락에서 브랜드를 언급하고 있나요? LLM은 이러한 광범위한 "소셜 신호"를 포착합니다
- LLM 친화적인 문구: 콘텐츠가 AI가 쉽게 인용하거나 인용하거나 정확하게 요약할 수 있는 방식으로 구조화되고 문구가 작성되어 있나요?
실제 사례도 있습니다. '크리에이터를 위한 YouTube SEO 도구'에 주력하는 한 고객은 Google 검색 순위 1위도 아니고 경쟁사보다 백링크 수가 적음에도 불구하고 ChatGPT에서 상위 3위의 추천을 받았습니다. 그 이유는 무엇일까요? 관련성이 높은 콘텐츠가 풍부하고 포럼과 비교 페이지에서 강력한 언급을 받았으며, 언어가 깔끔하고 LLM이 쉽게 이해할 수 있었기 때문입니다.
LLM 가시성을 위해 덜 중요한(또는 전혀 중요하지 않은) 사항
이 새로운 패러다임은 많은 구식 SEO 전술을 강조하지 않습니다:
- 스팸성 또는 저품질 백링크
- 공격적인 키워드 채우기
- 차별화되지 않은 얕은 콘텐츠를 대량으로 게시하는 경우
- 클릭률(CTR) 조작 요령
- 의미 구조와 계층 구조가 명확하지 않은 지나치게 복잡한 웹 페이지 디자인
사람의 스캔이나 기존 크롤러의 체크리스트가 아닌 AI의 '이해'와 '종합' 능력에 최적화하는 것입니다.
LLM의 추천을 받기 위한 플레이북
ChatGPT, 퍼플렉서티, 클로드 응답에 참여하고 싶으신가요? 이러한 실행 가능한 전략에 집중하세요:
- <한 줄로 명료하게 브랜드 정의하기: 브랜드가 누구인지, 무엇을 하는지, 누구를 돕는지, 고유한 가치 제안을 명확하게 정의하는 간결하고 강력한 문구를 작성하세요. 이를 일관되게 사용하세요. (Muses AI에서 이 메시지를 구체화하는 데 도움을 받을 수 있습니다.)
- 주제 접착제와 같은 내부 링크 구축: 내부 링크에 설명적인 앵커 텍스트를 사용하여 사이트의 관련 콘텐츠 간에 강력한 맥락적 관계를 만들어 LLM이 전문 지식의 폭과 깊이를 이해하는 데 도움을 줍니다.
- <카테고리 수준의 질문에 명확하게 답변하는 페이지 만들기: 사용자가 제품/서비스 카테고리 또는 해결 방법에 대해 가질 수 있는 일반적인 질문을 직접적이고 포괄적으로 다루는 콘텐츠를 개발하세요.
- AI 모델이 답변으로 가져올 수 있는 문구 사용: 핵심 정보를 명확하고 인용 가능한 문장이나 간결한 글머리 기호로 구성하여 AI가 쉽게 추출하여 답변의 일부로 제시할 수 있도록 하세요.
- 관련 커뮤니티 및 라운드업에서 인용 받기: Reddit, Hacker News, G2, Quora, 업계 포럼 및 틈새 커뮤니티와 같은 플랫폼에서 유기적인 언급과 토론을 장려하거나 획득하세요. 이러한 플랫폼은 강력한 제3자 검증 역할을 합니다.
LLM 가시성을 위한 실행 가능한 단계: 요약
| 단계 | 액션 | LLM 가시성 목표 |
|---|---|---|
| 1. 브랜드를 명확하게 정의하기 | 브랜드/제품에 대한 간결하고 명확한 한 줄 문구를 작성하세요. | LLM에게 브랜드의 '아이덴티티'를 이해하기 쉽게 제공하세요. |
| 2. 문맥적 내부 연결 | 설명이 포함된 앵커 텍스트를 사용하여 내부적으로 관련 콘텐츠를 연결합니다. | LLM이 사이트의 주제 관계와 깊이를 이해할 수 있도록 도와주세요. |
| 3. 카테고리 수준 질문에 답변하기 | 틈새 시장의 주요 질문에 직접적으로 답하는 콘텐츠를 만드세요. | 명확한 답변을 제공하는 권위자로 브랜드를 포지셔닝하세요. |
| 4. AI 리프트 가능한 문구 사용 | 핵심 정보를 쉽게 인용할 수 있는 문장이나 간결한 요점으로 구성하세요. | LLM이 콘텐츠를 쉽게 추출하여 응답에 사용할 수 있도록 하세요. |
| 5. 인용 및 커뮤니티 멘션 획득 | 관련 플랫폼(Reddit, 포럼, G2, 라운드업 등)에서 언급됩니다. | LLM에 타사 검증 및 관련성 시그널을 제공하세요. |
시트로 내보내기
철학: 기본 정답이 되세요
궁극적으로 Google의 알고리즘은 페이지 순위를 매길 패턴을 찾습니다. 반면에 LLM은 가장 관련성이 높고 일관성 있으며 신뢰할 수 있는 답변을 찾아 추천합니다. 이 새로운 시스템을 요령으로 '게임'할 필요는 없습니다. 주어진 맥락에서 매우 본질적으로 의미가 있어 LLM이 추천하지 않는 것이 실수일 수 있는 브랜드 또는 솔루션을 '기본 답변'으로 삼아야 합니다.
이는 진정한 명확성, 입증 가능한 권위, 웹 전반에서 강력한 맥락적 존재감을 구축하는 데 집중하는 것을 의미합니다. 이는 다음과 같은 전략에 완벽하게 부합하는 보다 총체적인 접근 방식입니다 검색 에브리웨어 최적화(SEVO) 잠재 고객이 정보를 찾는 곳이면 어디에서나 인정받는 전문가가 되는 것이 목표입니다.
머큐리 테크놀로지 솔루션은 기업이 이처럼 강력하고 미래에 대비한 디지털 입지를 구축하여 단순한 순위가 아닌 진정한 공감과 추천을 받을 수 있도록 지원합니다.
LLM 가시성 FAQ
Q1: 기존 SEO가 죽었다는 뜻인가요? 전혀 그렇지 않습니다. 전통적인 SEO는 여전히 주요 검색 채널인 Google과 같은 검색 엔진에서 가시성을 확보하는 데 필수적입니다. 하지만 LLM 가시성에는 다양한 신호에 초점을 맞춘 추가적인 최적화 계층이 필요합니다. 명확한 사이트 구조와 양질의 콘텐츠와 같은 많은 기본적인 SEO 관행도 LLM 이해에 도움이 됩니다.
Q2: LLM 추천을 위한 최적화는 단순히 '좋은 콘텐츠'를 만드는 것과 어떻게 다른가요? "좋은 콘텐츠"는 기본이지만, LLM 최적화는 브랜드/제품을 매우 명확하게 정의하고, AI가 쉽게 요약할 수 있도록 정보를 구조화하며, AI가 관계로 해석할 수 있는 문맥적 링크를 구축하고, LLM이 학습하는 곳에서 브랜드가 신뢰할 수 있게 논의되도록 하는 등의 특정 측면을 강조합니다. 좋은 콘텐츠를 AI가 이해하고 인용할 수 있도록 만드는 것입니다.
Q3: 경쟁사가 이미 ChatGPT에서 언급되고 있습니다. 너무 늦은 건가요? 아니요, 아직 늦지 않았습니다. 이 분야는 아직 새로운 분야이며 LLM은 지속적으로 지식을 업데이트하고 개선하고 있습니다. 이러한 전략을 실행함으로써 브랜드의 "기억 가능성"을 구축할 수 있습니다 경쟁업체가 언급되는 '이유'를 분석하고(위에 나열된 요인으로 인해 언급될 가능성이 높습니다) 자사 브랜드에 대한 강력한 신호를 구축하기 위한 전략을 개발하세요.
Q4: LLM 가시성을 통해 성공을 측정하려면 어떻게 해야 하나요? 직접 분석은 아직 등장하고 있는 단계입니다. 하지만 가능합니다:
- 타겟 오디언스가 사용할 만한 검색어로 관련 LLM을 정기적으로 유도하고 브랜드 언급 여부와 방법을 확인합니다.
- 웹에서 브랜드 언급을 모니터링하고, 특히 LLM이 데이터 소스로 사용할 가능성이 높은 포럼과 커뮤니티에서 브랜드 언급을 모니터링하세요.
- 식별 가능한 AI 플랫폼(명확한 리퍼러를 제공하는 경우)의 추천 트래픽을 추적합니다.
- AI 추천의 영향을 받을 수 있는 직접 또는 브랜드 검색 트래픽의 증가를 살펴보세요. 크리테오의 LLM-SEO 서비스에는 모니터링 및 분석 방법이 통합되어 있습니다.
Q5: LLM의 추천을 받을 가능성을 높이기 위해 할 수 있는 가장 중요한 일은 무엇인가요? 굳이 하나를 꼽으라면 한 줄로 명확하게 설명하는 것입니다(플레이북의 1단계). LLM이 브랜드가 무엇이고 누구를 위해 무엇을 하는 브랜드인지 빠르고 정확하게 이해하지 못하면 관련 맥락에서 브랜드를 추천하는 데 어려움을 겪을 것입니다. 다른 모든 것은 이러한 명확한 정체성의 토대 위에 구축됩니다.
