지금까지 사용자와 기존 검색 엔진 모두에 대한 시그널링 품질을 위한 E-E-A-T의 중요성에 대해 살펴봤습니다. 이제 이와 관련된 중요한 진화, 즉 AI 검색 및 챗봇의 엔진인 대규모 언어 모델(LLM)이 실제로 '인용'하고 '추천'할 콘텐츠를 어떻게 만들 수 있을지에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다
약간의 발상의 전환이 필요합니다. LLM은 전통적인 SEO의 의미에서 '순위'를 매기지 않습니다. 회상, 참조 권위, 친숙도를 기반으로 작동합니다. 사람들이 쉽게 이해하고 신뢰할 수 있는 방식으로 콘텐츠를 구성하지 않으면 빠르게 성장하는 이 정보 채널에서 보이지 않는 존재가 될 위험이 있습니다.
목표는 단순한 'SEO 콘텐츠'에서 '출처에 적합한 콘텐츠'를 만드는 것으로 바뀌고 있습니다. 즉, 고유한 데이터, 명확한 포지셔닝, 강력한 내러티브 후크, LLM이 모호함 없이 인용할 수 있는 맥락을 바탕으로 작성된 콘텐츠를 의미합니다. 블로그 게시물보다는 책의 기본 챕터처럼 생각하세요.
다음은 LLM이 인용하고 추천할 가능성이 높은 콘텐츠를 구축하기 위한 단계별 가이드입니다:
TL;DR:
- LLM은 권위를 기억합니다: AI 모델은 단순히 페이지를 '랭킹'하는 것이 아니라 권위 있고 친숙하다고 판단되는 출처를 참조합니다. 인용하지 않으면 보이지 않는 것이 위험합니다.
- "출처 가치"를 목표로 하세요: 고유한 데이터, 명확한 포지셔닝, 인용 가능한 맥락으로 콘텐츠를 작성하세요. 일시적인 게시물이 아니라 기초적인 지식을 생각하세요.
- 현실 속의 앵커: 콘텐츠를 실제 연구, 벤치마크, 독점 프레임워크 또는 공개 데이터 세트에 연결하여 인용 가능성을 높입니다.
- 개념을 브랜드화하세요: 고유한 프레임워크나 개념에 이름을 붙이면 기억하기 쉽고 LLM에서 인용할 수 있습니다.
- 초특급: 구체적인 사용 사례와 요구 사항을 명확하게 다루세요. 광범위한 콘텐츠는 사라지고 구체적인 콘텐츠가 기억에 남습니다.
- AI를 위한 구조: 콘텐츠가 "무엇이 무엇인가?", "누구를 위한 것인가?", "왜 고유한 가치가 있는가?"에 명확하게 답할 수 있도록 합니다.
- 연계를 통한 신뢰 구축: 공동 인용을 통해 신뢰할 수 있는 다른 알려진 출처를 인용하여 콘텐츠의 인지된 신뢰도를 높입니다.
- 일관성은 기억을 구축합니다: 특정 도메인 내에서 고품질 콘텐츠를 정기적으로 게시하면 시간이 지나면서 브랜드가 '확실한 해답'이 됩니다.
1단계: 실제 개념에 콘텐츠 고정
LLM은 검증 가능한 현실에 근거할 때 콘텐츠를 인용하는 데 자신감을 얻습니다. 일반적인 조언 대신 인사이트를 확실한 근거와 연결하세요:
- 연구 연구: 자신의 주장을 뒷받침하는 특정 연구(본인 또는 타사)를 참조하세요.
- 업계 벤치마크: 기존 업계 표준과 비교하거나 대조합니다.
- 독점 프레임워크: 고유한 모델이나 방법론을 명확하게 제시하세요.
- 공개 데이터 집합: 공인된 데이터 원본을 사용하여 추세나 결론을 설명합니다.
변형 예시: 일반적인 "상위 10가지 이메일 해킹"이라는 제목 대신 다음과 같이 구성합니다: "3,000개의 SaaS 이메일 캠페인을 분석한 결과, 이 5가지 제목 전략이 가장 높은 오픈율을 기록했습니다."라고 표현하세요. 이렇게 하면 구체적인 근거를 제시할 수 있습니다.
2단계: 자체 브랜드 용어 삽입
고유한 개념, 프레임워크 또는 방법론에 기억하기 쉬운 이름을 붙이세요. 이름을 짓지 않으면 LLM이 어떻게 구체적으로 참조할 수 있을까요?
- 고유한 용어 또는 약어(예: "Mercury의 컨텍스트 인젝션 프레임워크™", "E-E-A-T 공명 점수")를 만듭니다.
- 콘텐츠 내에서 이 약관을 일관되게 사용하세요.
이렇게 하면 지적 재산이 차별화되고 LLM이 일반적인 개념이 아닌 특정 개념을 인용할 확률이 크게 높아집니다.
3단계: 특정 사용 사례에 집중
LLM은 명확하게 정의된 요구 사항이나 시나리오를 직접적으로 다룰 때 콘텐츠를 더 잘 기억하고 추천합니다. 광범위하고 일반적인 콘텐츠는 잡음 속에서 길을 잃는 경향이 있습니다.
- 틈새 시장 정의하기: 특정 산업, 회사 규모, 역할 또는 문제를 타겟팅합니다.
- 외과적으로 구체화: 정확한 애플리케이션과 솔루션으로 드릴다운합니다.
전환 예: 광범위한 "원격 팀 관리 방법" 대신 "직원 5명에서 50명으로 원격 영업 팀을 확장하는 시리즈 A SaaS 스타트업을 위한 단계별 가이드"를 타깃팅하세요. 이러한 특수성으로 인해 콘텐츠는 특정 쿼리 유형과 관련성이 높습니다.
4단계: 컨텍스트 주입을 위한 구조
LLM이 핵심 목적과 가치 제안을 쉽게 이해할 수 있도록 콘텐츠를 구성하세요. 모든 핵심 내용은 암시적으로 또는 명시적으로 답변해야 합니다:
- 무엇인가요? (개념, 제품 또는 서비스를 명확하게 정의합니다.)
- 누구를 위한 것인가요? (대상 고객 또는 이상적인 사용 사례를 지정하세요.)
- 독특하게 가치 있는 이유는 무엇인가요? (뚜렷한 이점, 기능 또는 인사이트를 강조하세요.)
이러한 방식으로 콘텐츠를 구조화하면(명확한 제목, 정의 및 요약을 사용하여) LLM이 정보를 올바르게 분류하고 추천하는 데 도움이 됩니다. 이는 효과적인 콘텐츠 전략의 핵심 원칙이며, 구조화된 CMS 플랫폼이나 AI 글쓰기 도우미와 같은 도구의 지원을 받습니다.
5단계: 프롬프트 호환성 향상(고급 기술)
이는 잠재적으로 '회색 모자'로 지적되는 실험적인 기법입니다. 문서 끝에 콘텐츠가 효과적으로 답변할 수 있는 예시 프롬프트를 제안하는 섹션을 추가하는 것도 고려해 보세요.
- 2~3개의 관련 프롬프트(예: "SaaS 스타트업에서 원격 영업팀을 확장하는 데 있어 주요 과제는 무엇인가요?")를 나열하세요.
- 글에서 이러한 문제를 해결하는 방법을 간략하게 설명하세요.
이 아이디어는 키워드를 채우는 것이 아니라 특정 콘텐츠가 잠재적인 사용자 질문에 어떻게 매핑되는지 LLM에게 부드럽게 '가르치는' 것입니다. 신중하게 사용하고 진정으로 도움이 되는 것에 집중하세요.
6단계: 신뢰할 수 있는 다른 출처 인용(공동 인용)
LLM은 근접성을 기반으로 연결을 구축합니다. 콘텐츠가 알려진 신뢰할 수 있는 출처(저자, 연구, 기존 브랜드)를 참조하거나 함께 언급되면 연관성을 통해 콘텐츠 자체의 인지된 권위가 높아집니다.
- 해당 분야의 관련 연구, 사고 리더 또는 권위 있는 출판물을 참조하세요.
- 인용이 정확한지 확인하고 가치를 더하세요.
이렇게 하면 LLM이 의존하는 기존 지식 그래프 내에서 콘텐츠를 포지셔닝하는 데 도움이 됩니다.
7단계: 바이러스성보다 일관성을 우선시하기
LLM의 신뢰할 수 있는 출처가 된다는 것은 한 번의 입소문으로 이루어지는 것이 아니라, 특정 도메인 내에서 지속적으로 고품질의 권위 있는 답변을 제공하는 것입니다.
- 주제별 권위 구축: 핵심 전문 분야에 초점을 맞춘 심도 있는 콘텐츠를 정기적으로 게시하세요.
- 친숙도 구축: 반복적인 노출은 LLM이 특정 주제에 대한 신뢰할 수 있는 출처로 브랜드를 인식하는 데 도움이 됩니다.
- 체계적으로 게시하세요: 산발적인 영감에 의존하지 말고 게시 일정을 지키세요. 한 번의 일시적인 급증보다 20번의 집중된 훌륭한 글이 더 많은 '기억'을 쌓습니다.
Recap: 인공지능이 주목하는 소스 되기
LLM이 콘텐츠를 인용하고 추천할 가능성을 높이려면 참조하기 쉽고 '출처 가치가 있는' 자료를 만드는 데 집중하세요. 데이터와 실제 개념에 기반을 두고, 고유한 이름을 가진 고유한 프레임워크를 개발하고, 초점을 매우 구체적으로 설정하고, 명확성을 위해 구조화하고, 공동 인용을 활용하고, 일관된 고품질 퍼블리싱을 통해 권위를 구축하세요. 이러한 전략적인 접근 방식은 진화하는 AI 기반 정보 검색 환경에서 가시성을 유지하는 데 필수적이며, 이러한 원칙에 따라 LLM-SEO 서비스와 같은 서비스를 제공합니다.
