대규모 언어 모델 최적화라는 새로운 분야는 LLMO, GAIO 또는 단순히 LLM SEO의 다음 단계라고 부르는 분야입니다. 머큐리 기술 솔루션에서는 이러한 기술 변화를 탐색하는 것이 우리가 하는 일의 핵심입니다. 제너레이티브 AI 검색의 부상을 무시하는 것은 선택 사항이 아니며, 그 안에서 가시성을 유지하는 방법을 이해하는 것이 새로운 전략적 필수 요소입니다.
시장 전망에 따르면, 2028년까지 <강력>LLM 시장이 급성장하고 챗봇 사용이 증가하고 있으며, 기존 검색 트래픽은 크게 감소할 것으로 예상되는 등 엄청난 변화가 일어나고 있습니다. 이는 단순한 트렌드가 아니라 정보를 검색하고 소비하는 방식의 변화입니다. SEO의 초창기와 마찬가지로, 우리는 LLM 가시성의 '야생 서부' 단계에 접어들고 있습니다. 능동적이고 윤리적인 전략이 승리할 것이므로, 지금 LLMO를 이해하는 것이 중요합니다. 머큐리 LLM-SEO(GAIO) 서비스는 기업이 이 새로운 환경을 탐색할 수 있도록 정확하게 설계되었습니다.
TL;DR: LLMO(LLM 최적화) 또는 LLM SEO는 AI 챗봇 응답(ChatGPT, Gemini 등)에서 브랜드를 눈에 띄고 정확하게 표현하도록 하는 것입니다. 이는 AI 모델이 문맥, 실체, 권위, 합의를 해석하는 방식에 집중함으로써 기존 SEO를 뛰어넘습니다. 주요 전략으로는 PR을 통한 화제성 연관성 구축, 시그널이 높은 콘텐츠(인용문, 통계) 사용, 엔티티 조사, 위키백과 존재 주장, 주요 커뮤니티(Reddit 등)에 참여, LLM 피드백 제공, 강력한 기초 SEO 유지 등이 있습니다. 빠르게 진화하는 이 분야에서 조기 채택은 상당한 이점을 제공합니다.
LLM 최적화(LLMO/LLM SEO)란 무엇인가요?
LLM 최적화(LLMO 또는 LLM SEO)는 브랜드의 포지셔닝, 정보, 평판, 콘텐츠 등 브랜드의 전반적인 존재감을 전략적으로 강화하여 대규모 언어 모델(LLM)이 생성한 응답에서 브랜드를 정확하게 이해하고, 기억하고, 긍정적으로 표현할 수 있도록 하는 작업입니다.
이는 단순히 Google의 AI 개요에 표시되는 것(관련성이 있긴 하지만)이 아니라 기본 AI의 지식 기반에 영향을 미쳐 브랜드가 적절하게 언급되고 올바르게 연결되며 때로는 ChatGPT, Perplexity, Claude 및 Gemini와 같은 플랫폼에서 제공하는 답변에 직접 콘텐츠(인용문 또는 통계 등)가 포함되도록 하는 것입니다. AI 자체 내에서 브랜드의 평판을 구축한다고 생각하면 됩니다.
지금 LLMO에 투자해야 하는 이유는? 이점은 분명합니다
LLMO를 무시하면 주요 정보 소스로 급부상하고 있는 플랫폼에서 보이지 않는 위험을 감수해야 합니다. 선제적으로 참여하면 상당한 이점을 얻을 수 있습니다:
- 미래를 보장하는 가시성: LLM은 정보 검색에 필수적인 요소가 되고 있습니다. 최적화를 통해 가시성을 유지할 수 있습니다.
- 퍼스트무버의 이점: 이 분야는 새로운 분야이므로 지금 존재감을 드러내면 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
- 경쟁업체를 대체합니다: AI 답변에서 인용 공간을 차지하면 경쟁업체가 끼어들 여지가 줄어듭니다.
- 의도 높은 대화에 영향을 미침: AI는 종종 추천 엔진 역할을 하며, LLMO는 구매 결정 시 추천될 확률을 높여줍니다.
- 추천 트래픽을 유도합니다: RAG 기반 LLM(아래 참조)은 소스를 인용하고 트래픽을 사이트로 다시 보낼 수 있습니다.
- 프록시를 통한 검색 가시성 향상: 강력한 LLMO는 종종 강력한 SEO 신호와 연관성이 있습니다.
LLMO와 SEO의 중요한 연결고리
LLM이 웹 데이터를 학습하고 상호 작용하는 방식을 이해하는 것이 중요합니다. 크게 두 가지 유형이 있습니다:
- 독립형 LLM(예: 이전 버전의 Claude): 특정 지식 마감일이 있는 대규모 고정 데이터 세트에 대해 학습합니다. 실시간 웹 정보에 액세스할 수 없습니다.
- RAG(검색 증강 세대) LLM(예: Perplexity, Gemini, ChatGPT with Browse): 이러한 모델은 실시간 인터넷에서 정보를 검색하여(종종 검색 엔진을 통해) 답변을 생성하고 출처를 인용할 수 있습니다.
두 번째 유형은 직접 링크를 생성합니다:
- RAG LLM은 트래픽을 유도할 수 있습니다: 귀하의 웹사이트를 인용함으로써 새로운 추천 소스 역할을 합니다.
- SEO가 RAG LLM에 미치는 영향: 올라프 콥이 지적했듯이 콘텐츠 검색 가능성은 핵심입니다. 검색엔진 최적화(SEO)가 좋지 않아 LLM이 콘텐츠를 찾아서 읽을 수 없다면 콘텐츠를 통해 학습하거나 인용할 수 없습니다. 또한 최근의 연구(Seer Interactive의 연구 등)에 따르면 높은 오가닉 순위와 LLM에서 언급되는 것 사이에는 강한 상관관계가 있는 것으로 나타났습니다.
<따라서 강력한 기초 SEO(크롤링 가능성, 색인 가능성, 사이트 구조, 관련 콘텐츠)는 효과적인 LLMO를 위한 타협할 수 없는 전제 조건입니다.
LLM을 최적화하는 방법: 10가지 핵심 전략
LLMO는 진화하고 있지만, LLM의 작동 방식에 대한 최신 연구와 이해를 바탕으로 이러한 전략은 매우 중요합니다:
- 주제 연관성 구축(PR 및 멘션): LLM은 의미적 근접성(개념이 함께 나타나는 빈도)을 기반으로 관계를 이해합니다. 전략적 PR을 사용하고, 미디어 멘션을 얻고, 양질의 리뷰를 확보하고, 스폰서십에 참여하여 브랜드 이름을 AI의 "머릿속"에 있는 주요 주제와 강력하게 연관시키세요 이러한 주제에 대한 점유율을 추적하세요.
- 고신호 콘텐츠(인용문, 통계, 인용문) 사용: 연구에 따르면 신뢰할 수 있는 출처의 직접 인용문, 검증 가능한 통계, 인용문이 포함된 콘텐츠는 RAG LLM이 참조할 가능성이 훨씬 더 높습니다. 이러한 요소를 콘텐츠에 포함시켜 권위와 신뢰성을 알리세요.
- 단순 키워드가 아닌 엔티티에 집중: LLM은 '엔티티'(사람, 장소, 브랜드, 컨셉)를 식별하고 연결합니다. LLM이 현재 브랜드와 연관된 개체를 어떻게 인식하고 있는지 감사합니다(Google의 NLP API 또는 인링크와 같은 도구가 도움이 될 수 있음). 원하는 연관성을 강화하고 부족한 부분을 채울 수 있는 콘텐츠를 개발하세요.
- AI 개요 가시성 모니터링: 높은 순위는 LLM 멘션과 상관관계가 있으므로 Ahrefs 브랜드 레이더와 같은 도구를 사용하여 중요한 주제에 대한 Google의 AI 개요 내에서 브랜드 가시성을 추적하세요. 자주 등장하는 경쟁업체를 분석하세요.
- 기반 기관(Wikipedia/지식 그래프) 구축: Wikipedia는 거의 모든 주요 LLM의 방대한 학습 데이터 소스입니다. 브랜드에 대해 잘 관리되고 중립적이며 검증 가능하고 주목할 만한 Wikipedia 항목을 보유하는 것은 기업 인지도를 높이는 데 매우 중요합니다. 이는 또한 Google 지식 그래프에서의 존재감에도 긍정적인 영향을 미칩니다.
- 브랜드 질문 조사 및 답변: SEO 도구(예: Ahrefs의 검색어 일치 보고서)를 사용하여 사용자가 브랜드 또는 관련 주제에 대해 묻는 질문을 찾아보세요. 자동 완성 기능을 사용하여 LLM 인터페이스 내에서 직접 잠재적인 질문을 조사하세요. 이러한 질문에 직접적으로 답변하는 콘텐츠를 만듭니다. (참고: 단순히 데이터로 공개 LLM을 '미세 조정'하는 것만으로는 공개 가시성을 확보할 수 없습니다.)
- 가치 높은 커뮤니티에 진정성 있게 참여하기: Reddit과 같은 플랫폼은 특히 사용자 의견과 토론을 위한 LLM 교육 데이터의 중요한 소스입니다. 진정한 커뮤니티 입지를 구축하고, AMA에 참여하고, 브랜드에 대한 유기적인 사용자 토론을 장려하면 귀중한 교육 신호를 생성할 수 있습니다. 이러한 플랫폼에서 브랜드 언급을 추적하세요.
- 직접적인 LLM 피드백 제공: Gemini 또는 Perplexity와 같은 RAG 기반 LLM의 경우, 브랜드를 잘못 표현하거나 누락한 경우 내장된 피드백 메커니즘(응답 평가, 수정 제안)을 활용하세요. 최적화를 보장하는 전략은 아니지만 시간이 지남에 따라 모델의 이해를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 강력한 기초 SEO 유지: 기본을 소홀히 하지 마세요! 사이트가 기술적으로 건전하고 콘텐츠가 관련성 있고 체계적으로 구성되어 있는지, 주제별 권위를 구축하고 있는지 확인하세요. 오가닉 순위가 높으면 자연 순위가 높아져 자연 검색엔진에서 주목받고 인용될 확률이 직접적으로 높아집니다.
- 조작 방지(브랜드 보호): "블랙 햇 LLMO" 기법(즉석 주입 또는 편향된 콘텐츠 제작 등)이 등장하고 있다는 점에 유의하세요. AI 답변에서 브랜드와 경쟁사가 어떻게 표현되는지 모니터링하고 잘못된 정보에 대응할 준비를 하세요. 사전 예방적인 온라인 평판 관리가 중요합니다.
LLMO 전략 요약 표
| 전략 | LLMO의 주요 목표 | 주요 작업 |
|---|---|---|
| 1. 주제 연관성 | AI의 시맨틱 공간에서 브랜드를 관련 개념과 강력하게 연결하세요. | 전략적 홍보, 획득한 미디어, 리뷰, 스폰서십, 음성 점유율 추적. |
| 2. 고신호 콘텐츠 | 권위/신뢰성을 입증하여 인용 가능성을 높입니다. | 고유한 인용문, 독점 통계, 신뢰할 수 있는 외부 출처 인용을 포함하세요. |
| 3. 엔티티 포커스 | AI가 브랜드 엔티티를 정확하게 식별하고 연관시킬 수 있도록 하세요. | 기존 엔티티 연결을 감사하고 콘텐츠를 생성하여 원하는 링크를 구축하세요. |
| 4. AI 개요 모니터링 | SERP/AI 개요 순위와 LLM 인용 간의 상관관계를 활용하세요. | AI 개요에서 가시성을 추적하고, 가시성이 높은 경쟁사를 분석하세요. |
| 5. 기초 권한 | 핵심 교육 데이터에서 인정받는 브랜드로 자리매김하세요. | 정확하고 중립적인 위키백과 항목을 보호/유지하고 지식 그래프에 최적화합니다. |
| 6. 브랜드 질문 답변 | 브랜드별 쿼리에 대해 AI가 사용할 수 있는 직접적인 답변을 제공하세요. | 질문을 조사하고(SEO 도구, LLM 자동 완성), 특정 콘텐츠를 만듭니다. |
| 7. 커뮤니티 참여 | LLM 트레이닝 데이터 소스에서 긍정적이고 유기적인 멘션을 생성하세요. | Reddit/포럼에서 인지도를 쌓고, AMA를 주최하고, UGC를 장려하고, 멘션을 추적하세요. |
| 8. LLM 피드백 제공 | AI의 오해를 직접 바로잡을 수 있습니다. | RAG LLM에서 피드백 기능(좋아요/싫어요, 댓글)을 사용하세요. |
| 9. 기초 SEO | 검색 가능성을 보장하고 순위 상관관계를 활용하세요. | 기술적 SEO, 사이트 구조, 관련 콘텐츠를 유지하고 권위를 구축하세요. |
| 10. 브랜드 보존 | AI 답변의 조작 및 잘못된 정보를 방지하세요. | 브랜드 표현을 모니터링하고, 부정확한 부분을 해결하고, 평판을 관리하세요. |
결론 결론: 검색의 미래를 위한 구축
LLM 최적화는 빠른 해킹이 아니라 AI 모델이 정보를 학습하고 기억하는 방식을 통해 디지털 영역에서 전략적이고 일관된 브랜드 구축에 관한 것입니다. 이를 위해서는 웹 전반에서 품질, 권위, 명확성, 진정한 존재감에 초점을 맞춰야 합니다.
마케팅 분야는 복잡하고 빠르게 진화하고 있지만, 가치 창출, 신뢰 구축, 브랜드 정체성 명확화, 타겟 고객과의 소통이라는 핵심 원칙은 좋은 마케팅과 일치합니다. 머큐리 테크놀로지 솔루션은 다음과 같은 전문 지식과 서비스를 갖추고 있습니다 lLM-SEO(GAIO) 그리고 sEVO 를 통해 이러한 전환을 탐색하고 AI 검색 시대에 브랜드의 가시성을 확보할 수 있습니다.
LLMO / LLM SEO FAQ
Q1: LLMO(LLM SEO)와 기존 SEO의 차이점은 무엇인가요? 기존 SEO는 주로 검색 엔진 결과에서 웹 페이지의 순위를 매기는 데 중점을 둡니다. LLMO는 AI 언어 모델이 생성된 답변에서 브랜드를 정확하게 이해하고 신뢰하며 인용할 수 있도록 브랜드의 정보와 존재감을 최적화하는 데 중점을 둡니다. LLMO에는 강력한 기초 SEO가 필요합니다.
Q2: LLMO는 Google의 AI 개요 최적화와 동일한가요? 관련성이 있지만 동일하지는 않습니다. AI 개요 최적화는 특히 해당 Google 기능 내 순위에 초점을 맞춥니다. LLMO는 더 광범위하며, AI 개요에 표시되는 데 기여할 수 있는 다양한 플랫폼(ChatGPT, Perplexity 등) 및 쿼리 유형에 걸쳐 AI의 기본 지식과 기억에 영향을 미치는 것을 목표로 합니다.
Q3: 다음 단계를 따르면 내 브랜드가 LLM에 언급되는 것을 보장할 수 있나요? LLM은 복잡하고 다소 예측하기 어렵습니다("비결정적"). 이러한 전략은 LLM이 현재 이해를 바탕으로 정보를 학습하고 평가하는 방식과 일치함으로써 긍정적인 가시성을 확보할 확률을 크게 높입니다. 일관된 노력과 진정한 권위를 구축하는 것이 핵심입니다.
Q4: LLMO에 위키피디아 페이지가 필수인가요? 위키피디아가 유일한 요소는 아니지만, 현재 대부분의 주요 LLM의 주요 학습 데이터 소스이기 때문에 위키피디아는 매우 중요한 요소로 간주됩니다. 중립적이고 검증 가능한 Wikipedia 항목은 브랜드를 인공지능이 인정하는 실체로 자리매김하는 데 도움이 됩니다.
Q5: LLMO에서 백링크는 얼마나 중요한가요? 직접적으로 백링크는 기존 SEO에 비해 LLM 리콜에 덜 중요해 보입니다. 하지만 고품질 백링크는 전반적인 도메인 권한과 오가닉 순위를 높이는 데 기여하며, 이는 LLM 멘션과 밀접한 상관관계가 있습니다. 따라서 백링크는 간접적으로 여전히 중요합니다.
Q6: 경쟁업체가 AI 답변에 내 브랜드에 대한 잘못된 정보를 퍼뜨리는 경우 어떻게 하나요? 이는 심각한 우려 사항입니다("Black Hat LLMO"). 이를 해결하려면 사전 예방적인 온라인 평판 관리가 필요하며, LLM 피드백(전략 #8)을 통해 잘못된 정보를 표시하고, 귀사의 권위 있는 콘텐츠(웹사이트, Wikipedia)가 정확하고 최적화되어 있는지 확인하고, AI가 학습한 기록을 수정하기 위해 역홍보에 참여할 수도 있습니다.
Q7: LLM은 얼마나 자주 학습 데이터를 업데이트하나요? 다양합니다. 독립형 모델은 몇 달 또는 몇 년에 한 번씩 드물게 업데이트합니다. RAG 모델은 라이브 웹 데이터에 지속적으로 액세스하지만 기본 모델 업데이트 빈도는 그보다 낮습니다. 최근 포럼/커뮤니티 토론을 반영한 업데이트(전략 #7)는 전체 모델 재교육보다 더 자주 이루어질 가능성이 높습니다.
Q8: LLMO 노력을 어디에 먼저 집중해야 하나요? 기초부터 시작하세요: 강력한 기본 SEO(전략 #9)를 확보하고 고품질 콘텐츠와 타겟팅된 홍보/아웃리치를 통해 명확한 주제 연관성(전략 #1)과 기업 포커스(전략 #3)를 확립하는 데 노력하세요. <강조>위키백과/지식 그래프(전략 #5)의 존재가 정확한지 확인하세요.
