TL;DR: AI 시대에서 승리하려면 클릭에서 인용으로 초점을 전환해야 합니다. LLM 시딩은 대규모 언어 모델(LLM)이 스크랩, 요약 및 인용할 가능성이 가장 높은 형식과 위치에 고부가가치, AI 친화적인 콘텐츠를 게시하는 관행입니다. 이 플레이북은 단계별 가이드를 제공합니다. 구조화된 '답변 자산'(GAIO)을 만들고, 신뢰할 수 있는 플랫폼(SEVO)에 시드하고, 브랜드 멘션과 직접 트래픽의 변화를 모니터링하여 성공을 추적하세요.
ChatGPT에 "LLM SEO 제공업체"를 물었습니다
응답에는 Mercury가 두 번 언급되었습니다.
Google에서 '최고의 검색엔진 최적화 제공업체'로 1위를 차지하지도 않았고, SEO 관점에서 해당 용어에 최적화하지도 않았습니다. 하지만 어쨌든 언급되긴 했습니다.
이것이 바로 LLM 시딩입니다.
저는 머큐리 테크놀로지 솔루션의 CEO 제임스입니다. 오가닉 트래픽은 전반적으로 감소하고 있습니다. 이제 대규모 언어 모델(LLM)이 오디언스의 질문에 직접 답변하면서 과거에 의존하던 클릭을 조용히 가로채고 있습니다. 이미 하락세를 목격하셨을 수도 있습니다. 아니면 벽에 써 있는 글귀를 보고 계실 수도 있습니다. 어느 쪽이든, 새로운 종류의 가시성 전략으로 반격할 때입니다.
도대체 LLM 시딩이란 무엇인가요?
LLM 시딩은 LLM이 스크랩, 요약 및 인용할 가능성이 가장 높은 형식과 위치에 콘텐츠를 게시하는 관행입니다. Google에만 최적화하는 것이 아니라 ChatGPT, Grok, Gemini, Claude, Perplexity 및 잠재 고객이 사용하는 기타 모든 AI 검색 엔진에 최적화하는 것입니다.
작동 방식은 다음과 같습니다:
- AI 친화적인 콘텐츠를 제작합니다.
- LLM이 정보를 찾는 곳에 게시합니다.
- 사람들이 LLM에게 업계와 관련된 질문을 하면 답변에 브랜드를 언급합니다.
종종 링크가 포함되지 않는 경우가 많습니다. 그래도 언급은 지속됩니다. 사용자들은 이를 주목하고 기억하며 나중에 브랜드를 직접 검색합니다. 이를 위해서는 근본적인 사고방식의 전환이 필요합니다: 더 이상 클릭을 위해 최적화하는 것이 아니라 인용을 위해 최적화해야 합니다.
LLM 시딩의 큰 이점
Semrush의 연구에 따르면 2027년 말에는 AI 검색 트래픽이 기존 검색을 능가할 것으로 예상됩니다. 지금 초점을 전환하면 세 가지 주요 이점을 얻을 수 있습니다:
- 트래픽에 의존하지 않는 브랜드 노출: LLM은 직접 답변을 제공하므로 사용자가 웹사이트를 클릭할 필요가 없습니다. 해답의 일부가 됨으로써 클릭 없이도 브랜드가 가장 먼저 떠오를 수 있습니다.
- 협회에 의한 권위: LLM이 업계 리더와 함께 브랜드를 언급하면 브랜드 권위가 높아집니다. 막대한 예산이나 랭킹 1위가 필요하지 않으며, LLM이 인용하고 싶어 하는 콘텐츠만 있으면 됩니다.
- 공평한 경쟁의 장: LLM은 어느 페이지에 있든 최고의 답변에 우선순위를 둡니다. 실제로 ChatGPT 인용의 거의 80%가 21번 이상의 위치에서 이루어집니다. 콘텐츠가 더 나은 답변을 제공한다면 4페이지에 있는 심층적인 게시물이 경쟁사의 1순위 게시물보다 더 많이 인용될 수 있습니다.
LLM 시딩 플레이북: 4단계 가이드
1단계: 기초 감사 실시 - AI의 현 위치는 어디인가요?
가시성을 개선하기 위해서는 먼저 기준선이 필요합니다. 첫 번째 단계는 AI 도구를 인텔리전스 수집 플랫폼으로 사용하는 것입니다.
실행 계획:
- 도구 선택하기: 기본 AI 모델 2~3개를 선택합니다(예: ChatGPT, Perplexity, Google의 AI 오버뷰).
- 올바른 질문을 하세요: 개인 브라우저에서 이상적인 고객이 사용할 만한 프롬프트를 사용하여 이러한 도구를 쿼리하세요:
- 정보: "문제를 해결하는 가장 좋은 방법은 무엇인가요?"
- Commercial: "[귀사의 제품 카테고리] 중 최고는 무엇인가요?"
- 비교: "[사용자 브랜드] 대 [경쟁사 브랜드]"
- 모든 것을 문서화하세요: 스프레드시트에서 결과를 추적하세요. 내가 언급되었는지, 누가 언급했는지, 어떤 감정과 어떤 출처가 인용되었는지 기록하세요. 이 감사를 통해 가장 큰 격차와 기회를 발견할 수 있습니다.
2단계: 고부가가치 '답변 자산' 생성 및 구조화(GAIO in Action)
'답변 자산'은 웹사이트에 있는 콘텐츠로서 특정 주제에 대한 최종적인 출처가 되도록 특별히 제작된 것입니다. LLM은 인용 기계이지만 신뢰할 수 있는 콘텐츠가 필요합니다. 다음은 지속적으로 채택되는 형식입니다:
- 구조화된 '베스트 오브' 목록: 항목을 선택한 방법을 설명하고, 각각에 구체적인 '베스트' 등급(예: "예산이 적은 프리랜서에게 적합")을 부여하고, 장단점 및 등급을 반복 가능한 구조로 작성할 수 있습니다.
- 1인칭 제품 리뷰: 테스트 과정, 자격 증명 및 방법론을 자세히 설명합니다. 긍정과 부정이 모두 포함된 균형 잡힌 선언적 문장을 사용하여 진위를 알립니다.
- 비교표(특히 브랜드 대 브랜드): 단순히 기능을 비교하는 것이 아니라 사용 사례에 대한 판단을 제공하세요. AI가 특정 요구 사항에 대한 추천을 쉽게 인용할 수 있도록 깔끔하고 구조화된 표를 사용하세요.
- FAQ 스타일 콘텐츠: LLM은 Q&A 콘텐츠에 대한 교육을 받습니다. 고객 지원 티켓, Reddit 스레드 및 "사람들이 묻습니다"를 사용하여 질문을 찾은 다음 간결하고 직접적인 답변이 포함된 H2로 구성합니다.
- 요약이 명확한 의견 중심 글: 증거와 경험을 바탕으로 업계 주제에 대한 고유한 관점을 개발하세요. 인공지능이 쉽게 요약할 수 있도록 명확한 개요, 작성자 자격 증명, 실행 가능한 요점으로 구성하세요.
- 텍스트가 명확한 시각자료: 전체 문장 캡션, 설명이 포함된 대체 텍스트 및 유익한 파일 이름을 사용합니다. 사본에서 직접 시각 자료를 참조하여 LLM에 더 많은 맥락을 제공하세요.
- <도구, 템플릿 및 프레임워크: 실제 문제를 해결하는 유용한 리소스를 제공하세요. 도구에 명확하고 설명적인 제목("프리랜서를 위한 예산 계산기")을 붙이고, 대상에 대해 설명하며, FAQ나 사용 사례와 같은 지원 콘텐츠를 제공하세요.
3단계: 적재적소에 콘텐츠 시드하기(SEVO in Action)
훌륭한 콘텐츠를 게시하는 것은 전투의 절반에 불과합니다. 나머지 절반은 LLM이 이미 신뢰하는 장소에 게시하여 올바른 크롤러에게 콘텐츠를 노출하는 것입니다.
- 타사 플랫폼: 미디어, 서브스택 및 링크드인 문서에 대한 콘텐츠 용도를 변경합니다. 깔끔한 레이아웃, 시맨틱 구조, 실제 프로필과의 연결은 신뢰도 보너스를 제공합니다.
- 신뢰할 수 있는 업계 간행물: 게스트 포스팅과 홍보 활동을 여기에 집중하세요. 링크가 중요한 것이 아니라 높은 권위의 인용이 중요합니다.
- 사용자 제작 콘텐츠 허브: 실제 질문과 전문가 답변이 가득한 금광과도 같은 곳입니다.
- 레딧: LLM은 다른 어떤 출처보다 레딧을 많이 인용합니다. 진정성 있고 가치 있는 답변으로 관련 하위 레딧에 참여하세요.
- Quora: 업계 질문에 대한 포괄적인 답변을 명확한 제목과 글머리 기호로 정리하여 스크랩을 유도합니다.
- 틈새 포럼: 홍보 목적이 아닌 전문 커뮤니티(예: ContractorTalk, GardenWeb)에 기여합니다.
- 비교 및 리뷰 사이트: 고객이 G2, Capterra 또는 TrustRadius와 같은 플랫폼에 상세하고 솔직한 리뷰를 남기도록 적극 권장합니다. 맥락이 풍부한 세부 정보는 LLM에게 매우 중요합니다.
- 소셜 플랫폼: 명확하고 검색 가능한 언어를 사용하세요.
- X(트위터): 프로세스를 세분화하는 교육용 스레드에 집중하세요.
- 유튜브: 설명이 포함된 제목, 자세한 설명, 정확한 캡션을 포함하세요.
- Pinterest & Instagram: 풍부한 설명, 대체 텍스트 및 해시태그를 사용하여 시각적 콘텐츠에 컨텍스트를 추가하세요.
4단계: 중요한 것을 측정하세요: LLM 시딩 성공 여부 추적
LLM의 영향력을 이해하는 것은 클릭을 추적하는 것만큼 간단하지 않습니다. 다양한 신호를 찾아야 합니다.
- 브랜드 및 직접 트래픽 성장 모니터링: GSC 노출은 증가한 반면 클릭은 감소했나요? 이는 LLM 영향력의 대표적인 패턴입니다. 사용자가 브랜드가 언급된 것을 보고 나중에 직접 검색합니다. Google 애널리틱스에서 직접 트래픽이 증가했는지 확인하세요.
- AI 도구에서 브랜드 멘션 분석하기: 매월 다양한 AI 도구에서 프롬프트를 수동으로 실행합니다. 각 멘션의 감정과 맥락을 문서화합니다. 예산 옵션으로 포지셔닝하고 있나요? 혁신가? 이를 통해 브랜드 포지셔닝의 변화를 파악할 수 있습니다.
- 연결되지 않은 브랜드 멘션 추적하기: 연결되지 않은 멘션은 매우 중요하므로 Ahrefs 또는 Semrush 브랜드 모니터링과 같은 도구를 사용하여 이를 추적하세요. 더 많은 언급을 받으면 그 맥락을 자세히 살펴보세요. 전문가로 인용되고 있나요, 아니면 도구로 추천되고 있나요?
- 엘엠 가시성 플랫폼 사용: Ahrefs와 같은 전문 도구를 사용하면 인기 있는 AI 플랫폼에서 브랜드가 어떻게 인식되고 인용되는지 추적할 수 있습니다. 이를 통해 시장 점유율, 정서, 경쟁사 대비 뒤처진 부분을 명확하게 파악할 수 있습니다.
결론 LLM을 효과적으로 활용하기
인공지능 답변에 인용되는 브랜드는 1위에 오르거나 단 한 번의 클릭도 얻지 못하더라도 마인드쉐어에서 승리할 수 있습니다. 이것이 바로 LLM 시딩의 핵심입니다. 트래픽을 최적화하는 것이 아니라 신뢰를 엔지니어링하는 것입니다. 백링크를 쫓는 것이 아니라 브랜드 멘션을 얻는 것입니다.
지금 바로 브랜드를 대화에 참여시켜 뒤처지지 않도록 하세요.
