TL;DR: 전문 용어에 빠져들지 마세요. GEO, AEO와 같은 용어가 대화의 일부이지만, LLM SEO가 AI 시대에 가시성을 확보하기 위한 가장 정확하고 미래 지향적인 포괄적인 용어입니다. 이는 생성형, 검색 기반, 하이브리드 등 모든 AI 모델을 포괄합니다. 기존 SEO의 핵심 원칙은 사라진 것이 아니라 이 새로운 목표에 맞게 재탄생한 것입니다. 성공적인 전략은 모든 AI 엔진이 쉽게 찾고, 이해하고, 인용할 수 있는 실질적이고 신뢰할 수 있는 콘텐츠를 만들기 위해 통합된 SEO 전략을 조정하는 것입니다.
검색의 판도가 바뀌었습니다
옛날 옛적에 구글의 알고리즘을 해독하는 것은 디지털 마케팅의 성배였습니다. 적절한 키워드를 뿌리고 백링크를 구축하면 검색 엔진 순위가 급상승했습니다. 하지만 이제 상황이 바뀌었습니다. 이제 디지털 전략이라기보다는 로펌처럼 들리는 약어 수프인 GEO, AEO, LLMO가 등장했습니다.
저는 머큐리 테크놀로지 솔루션의 CEO 제임스입니다. SEO에 대한 죽음의 종소리가 다시 울리는 것을 들으셨다면 틀린 말은 아니지만, 그렇다고 옳은 말도 아닙니다. SEO는 죽은 것이 아니라 다시 태어나고 있습니다. B2B 구매자의 검색 횟수가 줄어들고 '질문'이 늘어남에 따라 기업은 링크뿐만 아니라 답변, 대화, 생성 경험에 대한 최적화가 필요합니다.
이 가이드는 이러한 각 전략의 의미, 대부분의 전략이 불완전한 이유, 그리고 왜 LLM SEO가 가장 확실한 길인지에 대해 설명합니다. 일찍 적응하는 비즈니스는 단순히 발견되는 것이 아니라 대화를 주도하게 될 것이기 때문입니다.
약어 이해하기: 범위의 계층 구조
혼란을 줄이려면 이러한 용어를 계층 구조로 생각하면 도움이 됩니다. <다른 용어는 그 아래에 속하는 보다 구체적인 분야 또는 전술을 나타냅니다. 핵심 목표은 항상 동일합니다: <브랜드, 데이터, 전문 지식이 AI 모델이 생성한 응답에 눈에 띄고 정확하게 표시되도록 하는 것입니다.
기간 | 주요 목표 | 최적화 대상 | 주요 제한 사항 |
|---|---|---|---|
LLM SEO | 모든 AI 도구에서 포괄적인 가시성 확보 | 전체 AI 에코시스템(검색, 생성, 하이브리드) | 가장 전략적인 우산이지만 통합적인 접근 방식이 필요합니다. |
AI SEO | AI 기반 검색의 일반적인 가시성 | 검색 컨텍스트 내의 모든 AI 알고리즘 | 너무 광범위하게 사용되는 경우가 많으며 구체적인 전략적 초점이 부족합니다. |
GEO | AI 생성 내러티브에 포함하기 | 생성 모델(예: ChatGPT, 쌍둥이자리) | 검색 기반 AI의 실시간 데이터 요구 사항을 무시할 수 있습니다. |
AEO | 클릭 한 번으로 직접 답변하기 | 검색 모델 및 추천 스니펫 | 복잡한 대화형 AI 답변에는 너무 좁습니다. |
LLMO | AI 모델에 의한 유리한 해석 | LLM의 학습 데이터 및 시맨틱 이해 | 사용자 대면 엔진보다 모델의 '두뇌'에 더 집중합니다. |
GAIO | 완벽한 "답변 자산" 만들기 | 개별 콘텐츠의 구조와 품질 | 강력한 콘텐츠 전략이지만 완전한 배포 전략은 아닙니다. |
GEO와 AEO가 부족한 이유
이러한 인기 용어는 유용하지만 불완전합니다. 이러한 용어는 오래된 프레임워크에서 탄생한 것으로 현대 검색의 전체 모습을 담아내지 못합니다.
- GEO(생성 엔진 최적화)는 ChatGPT나 Claude와 같은 생성형 AI 도구가 콘텐츠를 가져오는 데 중점을 둡니다. 이는 유용하지만 실시간으로 새로운 데이터를 가져오는 Perplexity나 Google의 AI 모드와 같이 점점 더 중요해지는 검색 기반 도구는 제외됩니다.
- AEO(답변 엔진 최적화)는 직접 답변 상자와 리치 스니펫에 추천되는 데 중점을 둡니다. 이는 검색 도구에 잘 적용되지만 장기적인 모델 학습, 인용 메모리 또는 생성 모델이 제공하는 복잡하고 서술적인 답변을 포함하기에는 충분히 광범위하지 않습니다.
LLM SEO가 올바른 용어인 이유
LLM SEO(대규모 언어 모델 검색 엔진 최적화)는 위의 모든 것을 통합합니다. 검색 기반, 생성형, 하이브리드 등 대규모 언어 모델을 기반으로 하는 모든 AI 도구 내에서 콘텐츠를 검색 및 인용할 수 있도록 최적화하는 작업을 말합니다.
이는 현대 구매자가 정보를 찾는 방법의 전체 스펙트럼을 인정하는 유일한 용어입니다:
- <퍼플렉서티 및 AI 개요와 같은 검색 기반 LLM과 같은 검색 기반 LLM
- chatGPT, 클로드, 제미니와 같은 세대별 LLM
- 두 가지를 혼합하여 사용하는 하이브리드/RAG 모델
이러한 각 도구는 콘텐츠를 사용하는 방식은 다르지만 모두 구매자가 질문을 할 때 브랜드가 표시되는지 여부를 결정합니다.
실제 사례: 시어 인터랙티브의 40% 가시성 향상 효과
이는 단순한 이론이 아닙니다. 시어 인터랙티브(Seer Interactive)는 최근 통합된 LLM SEO 전략에 따라 GEO와 AEO 원칙을 모두 활용하여 AI 우선 형식에 맞게 콘텐츠를 최적화한 결과, 표준 SEO 전략에 비해 자연 생성 검색 플랫폼에서 가시성이 40% 증가했다고 보고했습니다. Google 15페이지에도 표시되지 않던 브랜드가 며칠 또는 몇 주 만에 갑자기 AI 답변에 표시되기 시작했습니다. 이것이 바로 종합적인 LLM SEO 전략의 힘입니다.
위대한 논쟁: 이 모든 것이 변장된 SEO일까요?
마케터라면 인공지능에 최적화하기 위해 완전히 다른 일을 해야 하는지 궁금할 것입니다. 짧은 대답은 '아니오'입니다. 기존 SEO와 LLM SEO 사이에는 많은 부분이 겹칩니다.
실제로 같은 곳 (스포일러: 거의 모든 것)
- 콘텐츠 품질이 가장 중요합니다: 모든 최적화 방법은 고품질의 권위 있는 콘텐츠에 우선순위를 둡니다.
- 구조는 어디에서나 중요합니다: 명확한 제목과 논리적 흐름은 검색 엔진과 AI 시스템 모두 콘텐츠를 이해하는 데 도움이 됩니다.
- 권한 신호는 보편적입니다: 백링크, 도메인 권한, 전문성 신호는 모든 플랫폼에서 중요합니다.
- 사용자 의도가 모든 것을 좌우한다: 진정으로 사람들에게 도움이 되는 콘텐츠는 일반적으로 플랫폼에 관계없이 좋은 성과를 거둘 수 있습니다.
실제로 다른 점(몇 가지 실제 차이점)
그 차이는 마케팅에서 제시하는 것보다 작지만 중요한 차이입니다:
- 연결되지 않은 브랜드 멘션이 더 중요합니다: 이것이 가장 확실한 차이점입니다. 전통적인 SEO는 백링크를 중시합니다. 그러나 LLM은 단어의 유행과 문맥에서 권위를 도출합니다. 신뢰할 수 있는 기사에서 링크되지 않은 멘션은 브랜드와 주제와의 연관성을 강화합니다.
- 링크와 인용: AI 최적화에서는 웹에서 어디서 인용되는지가 단순히 링크 수보다 더 중요합니다.
- 트래픽 대 인용: SEO는 분명히 트래픽을 유도하는 데 초점을 맞추고 있지만, AI 최적화는 표면적으로는 AI 응답에 인용되는 것을 목표로 합니다.
- 답변 형식: AI에 최적화된 콘텐츠는 긴 형식의 콘텐츠가 아닌 특정 질문에 대한 직접적이고 인용 가능한 답변에 중점을 둡니다.
- 측정 과제: AI 가시성을 측정하려면 브랜드 언급 빈도 및 감성 분석과 같은 새로운 도구와 다양한 측정 지표가 필요합니다.
LLM SEO의 실제 모습
- AI 가독성을 위한 콘텐츠 구성: 명확한 질문 기반 문구로 H1/H2 헤더를 사용하고, 상단에 요약 단락을 포함하며, 실제 구매자 질문을 사용하여 FAQ 섹션을 작성하세요.
- 권위가 높은 도메인에 콘텐츠 신디케이트하기: LLM은 회사 블로그보다 신뢰할 수 있는 타사 연구 포털을 더 많이 크롤링합니다. AI 모델이 이미 신뢰하는 네트워크에 자산을 배포하세요.
- 규범적인 브랜드 언어 사용: 가치 제안을 일관되게 반복하고 이상적인 고객이 AI 도구를 유도하는 방식에 맞게 메시지를 조정하세요.
- 새로운 가시성 신호 추적: 브랜드 검색 급증을 모니터링하고, 도구를 사용하여 인용을 추적하고, 제로 클릭 AI 추천의 트래픽 소스를 비교합니다.
- 신디케이트 콘텐츠는 검색 기반 도구에 즉시 포함되는 동시에 향후 모델 학습을 위해 권위 있는 콘텐츠의 양을 유지할 수 있습니다.
상사/이해관계자에게 모든 것을 설명하는 방법
CMO는 약어에 신경 쓰지 않습니다. 브랜드가 눈에 잘 띄는지가 중요합니다. 대화의 틀을 짜는 방법은 다음과 같습니다:
- 현실에 맞춰 리드하세요: "우리 고객은 AI 시스템으로부터 답을 얻고 있으며, 우리는 그 답의 일부가 되어야 합니다."로 시작하세요
- 불확실성에 대해 솔직해지세요: AI 엔진의 작동 방식을 완벽하게 파악하고 있는 것처럼 행동하지 마세요. "권위, 관련성, 명확성 등 몇 가지 요소는 이미 입증되었습니다. 다른 요소들은 새롭게 등장하고 있으며 현재 테스트 중입니다."라고 말하세요
- 앵커에서 비즈니스 영향력으로: 트래픽에서 매출, 파이프라인, 브랜드 인지도 향상으로 대화를 전환하세요.
- 윈윈 투자 강조: 심층적인 오디언스 조사, 답변 준비 콘텐츠, 신뢰할 수 있는 출처에서 브랜드 멘션 구축 등 모든 곳에서 효과를 발휘할 수 있는 조치를 마련하세요.
- 확장을 이점으로 포지셔닝하세요: 경쟁사들이 여전히 전통적인 검색에만 집중하고 있는 동안 AI 시스템에서 권위를 확립할 수 있는 6~12개월의 기간으로 설정하세요.
결론 의미론이 아닌 전략에 집중하기
GEO와 AEO는 대화를 시작하는 데 도움이 되었지만 더 큰 퍼즐의 한 조각에 불과합니다. LLM SEO가 그 우산입니다. 이는 현대 검색 및 구매자 행동의 모든 현실을 포착합니다.
오디언스를 이해하고, 가치 있는 콘텐츠를 만들고, 논리적으로 구성하고, 권위를 구축하는 SEO의 기본 원칙은 그대로 유지됩니다. 달라진 것은 전달 메커니즘입니다. 가장 효과적인 마케터는 새로운 세대의 검색을 위해 이러한 원칙을 실행하는 사람이 될 것입니다. 여러분의 목표는 업계에서 없어서는 안 될 진실의 출처가 되어, 이름에 상관없이 모든 인공지능 '사서'가 주요 출처로 인정할 만큼 가치 있는 심층적이고 검증 가능한 '신뢰 계층'을 구축하는 것입니다. 그렇게 하면 성공할 수 있습니다.
