TL;DR: AI 기반 검색의 부상은 새로운 플레이북을 요구합니다. 머큐리 테크놀로지 솔루션에서는 기존의 SEO 전술을 뛰어넘어 독자적인 A.C.I.D. 프레임워크, 즉 A>권위, C>이테이션, I>네트워크, D>동적 유지 관리에 중점을 둔 전략적 접근 방식을 구현했습니다. 이 프레임워크를 자체 디지털 입지에 적용하여 검색 노출 수 1000% 증가와 적격 리드 생성 500% 증가를 달성했으며, 아시아 전역의 주요 기업으로부터 원치 않는 문의를 유치하고 이 전략의 글로벌 영향력을 입증했습니다.
저는 머큐리 테크놀로지 솔루션의 CEO 제임스입니다.
검색은 근본적으로 변화하고 있습니다. 백링크와 키워드가 더 이상 검색의 전부가 아닙니다. ChatGPT와 Google의 AI 오버뷰와 같은 AI 우선 인터페이스는 이제 사용자가 링크를 클릭하기도 전에 질문에 대한 답변을 제공합니다. 이러한 급격한 변화는 단순히 기존의 SEO 전술을 적용하는 것 이상의 완전히 새로운 전략 프레임워크를 요구합니다.
'LLM SEO'는 기존 SEO를 대체하는 것이 아니라 필요한 진화입니다. 모든 비즈니스 리더의 과제는 여전히 성과를 창출하는 기본 전략을 놓치지 않으면서 AI가 첫인상을 제어할 때 가시성을 확보하는 것입니다.
After noticing these shifts affect even our own clients, we turned our strategic lens inward. This post outlines the proprietary framework we developed and implemented—a framework that has transformed our own digital presence and now serves as the blueprint for our clients.
오래된 것과 새로운 것의 균형 맞추기: 이중 SEO의 중요성
첫 번째 단계는 어느 한 시스템을 소홀히 할 수 없다는 사실을 인식하는 것입니다. 사람과 기계가 모두 검색할 수 있으려면 기존 검색과 AI 기반 검색을 모두 지원해야 합니다. 이는 우선순위가 겹치는 부분과 다른 부분을 이해하는 것에서 시작됩니다.
측면 | 기존 SEO | LLM SEO / AI SEO | 공유 재단 |
주요 목표 | SERP 상위 순위 | AI 답변의 가시성 및 인용 표시 | 의도가 높은 의사 결정 단계 콘텐츠 |
핵심 레버 | 백링크, 볼륨 기반 키워드 | 임베딩 기반 관련성, 자연어 쿼리 | 정기적으로 업데이트되는 신선한 콘텐츠 |
권한 신호 | 링크 에퀴티, 앵커 텍스트 | 커뮤니티 멘션(깃허브, 레딧), 개념 명확성 | E-E-A-T, 주제 권한 |
기술 포커스 | CTR 최적화, 메타 설명 | 독립된, 추출 가능한 스니펫 | 크롤링 가능한 페이지, 명확한 제목 계층 구조, 스키마 마크업, 빠른 정적 페이지 |
A.C.I.D. 프레임워크: AI 검색 우위를 위한 청사진
이러한 이중적인 환경을 헤쳐나가기 위해 저희는 2025년 6월에 A.C.I.D. 프레임워크를 개발했습니다. 이 프레임워크는 AI 시대에 방어 가능한 해자를 구축하기 위해 고안된 체계적이고 총체적인 접근 방식입니다.
권한 및 개념 소유권
이는 AI가 기존 지식을 쉽게 요약할 수 있는 시대의 궁극적인 전략적 해자입니다. 다른 사람들이 일반적인 콘텐츠를 만드는 데 집중하는 동안 진정한 승자는 AI 모델이 인용할 수밖에 없는 '원본 소스 자료'를 만드는 사람들이 될 것입니다. 이 기둥은 바로 그 결정적인 소스가 되는 것입니다.
이는 브랜드가 표준적인 전문가가 될 수 있는 경쟁이 적고 기회가 많은 주제인 '프론티어 컨셉'을 파악하고 소유하는 것에서 시작됩니다. "LLM SEO 제공업체"와 같은 광범위한 용어를 두고 경쟁하는 대신 "기술 회사를 위한 AI 기반 LLM SEO 프레임워크"라는 프론티어 컨셉을 소유하는 것을 목표로 삼을 수 있습니다
LLM은 실체에 굶주려 있습니다. 진정으로 권위를 확립하려면 경쟁업체가 쉽게 복제할 수 없는 원본 데이터, 독점 프레임워크, 전문가 인용문, 실제 고객 스토리 등이 풍부한 콘텐츠를 깊이 있게 게시해야 합니다. AI는 고유한 사례 연구 데이터를 생성할 수 없으며 참조만 할 수 있습니다. 콘텐츠에 대한 중요한 리트머스 테스트는 항상 다음과 같아야 합니다: "경쟁업체가 내일이라도 쉽게 AI에 의뢰하여 이 콘텐츠를 복제할 수 있는가?"입니다 대답이 '그렇다'라면 지속적인 우위를 확보할 수 있을 만큼 충분히 신뢰할 수 있는 콘텐츠가 아닙니다.
C이테이션 및 커뮤니티 신호
LLM은 전체 웹에서 학습하며, 진정성 있는 분산된 대화에서 신뢰를 추론합니다. 이 기둥은 생태계 전반에 걸쳐 진정한 인용과 멘션을 심는 데 중점을 둡니다. 이는 유료 링크가 아니라 실제 사용자들이 문제를 논의하는 Reddit, GitHub, Hacker News, 업계별 포럼과 같이 신호성이 높고 색인화가 가능한 채널에서 멘션을 얻는 것을 의미합니다. 사람들이 여러분을 솔루션으로 인용하면 AI 모델도 같은 방법을 학습하게 됩니다.
<인프라 및 구조
기계가 그 구조를 쉽게 구문 분석하고 이해할 수 없다면 아무리 훌륭한 콘텐츠도 무시당할 것입니다. 이 기둥은 기계가 이해할 수 있도록 콘텐츠를 설계하는 것입니다. 이는 번역에서 권위를 잃지 않도록 하는 중요한 기술적 토대입니다.
여기에는 여러 계층의 최적화가 포함됩니다:
- 논리적 제목 계층 구조: H1 → H2 → H3 태그를 올바르게 사용하는 것은 AI가 아이디어의 구조를 이해할 수 있도록 '목차'를 작성하는 가장 기본적인 방법입니다.
- Semantic HTML: This means using HTML tags that describe the meaning of the content. Instead of generic <div> tags, we use <article>, <nav>, and <table>. This is like labeling your folders "Main Report" and "Appendices," telling the AI the purpose of each section.
- 스키마 마크업: 이것은 AI에게 "어휘 치트 시트"를 제공하는 것과 같습니다. JSON-LD를 사용하면 "이 텍스트 블록은 질문이고 이 블록은 답변입니다"(FAQPage 스키마 사용) 또는 "이 문서는 자격을 갖춘 특정 전문가가 작성했습니다"(Author 스키마 사용)라고 AI에 명시적으로 알려줍니다. 이렇게 하면 모호성이 제거되고 신뢰가 강화됩니다.
- 정적 렌더링: 많은 AI 크롤러는 복잡한 JavaScript를 효과적으로 실행하지 못합니다. 저희는 고객사의 사이트가 정적이고 미리 렌더링된 HTML을 제공하는 최신 인프라를 기반으로 구축되도록 하여(SSR 또는 SSG를 통해) AI가 전체적이고 완전한 콘텐츠를 즉시 볼 수 있도록 보장합니다.
D 동적 유지 관리
AI가 가치를 중시하는 검색 기반 시스템에서 오래된 콘텐츠는 금방 쓸모없어집니다. 이 기둥은 체계적인 새로 고침 주기를 설정하는 것입니다. 데이터를 새로 고치고, 끊어진 링크를 수정하고, 경쟁사 간의 격차를 줄이기 위해 30일, 90일, 180일 간격으로 코너스톤 콘텐츠를 검토하고 업데이트하는 것이 좋습니다. 이러한 일관된 유지 관리는 사용자와 AI 모델 모두에게 귀사의 정보가 최신의 신뢰할 수 있는 출처로 신뢰할 수 있다는 신호를 보냅니다.
A.C.I.D. 프레임워크의 실제 적용: 자체 혁신에 대한 자세한 사례 연구
우리는 경쟁이 치열한 아태 시장에서 '전략적 AI 통합'과 '생성적 AI 최적화(GAIO)'라는 개념을 소유한다는 단 하나의 목표를 가지고 이 정확한 프레임워크를 디지털 존재에 적용했습니다.
- 권한: 당사는 다음과 같은 일련의 독점 백서(100개 이상!)와 심층 가이드를 개발 및 발행했습니다GEO, LM SEO, AEO... 아니면 그냥 진화한 SEO?" 및 "10년을 좌우할 보이지 않는 SEO 기회: LLM SEO." 이를 통해 독특한 관점을 제공하는 독창적이고 방어 가능한 콘텐츠 라이브러리가 만들어졌습니다.
- 인용: 저를 포함한 경영진은 LinkedIn, Reddit 및 아시아의 비즈니스 리더와 관련된 특정 기술 포럼의 고위급 토론에 적극적으로 참여하기 시작했습니다. 백서에서 얻은 귀중한 인사이트를 공유하여 다른 업계 전문가와 출판물에서 유기적으로 언급되고 인용되었습니다.
- 인프라: 핵심 웹 페이지를 다음과 같이 재구축했습니다 Mercury 콘텐츠 관리 시스템(CMS). 이를 통해 모든 새 콘텐츠가 깔끔한 시맨틱 구조, 상세한 스키마 마크업(예: 기술 문서 및 조직), 최적의 페이지 속도로 배포되어 AI가 콘텐츠를 완벽하게 '추출할 수 있는 상태'로 만들 수 있었습니다.
- 동적 유지 관리: 엄격한 분기별 콘텐츠 검토 프로세스를 구축했습니다. 주요 AI 모델 출시 또는 시장 변화에 따라 새로운 데이터, 인사이트, 사례 연구로 핵심 가이드를 업데이트하여 지속적인 최신성과 관련성을 보장합니다.
결과: 이 체계적이고 통합적인 전략의 영향은 혁신적이었습니다. 인공지능 프레임워크를 완전히 구현한 이후, 핵심 전략 용어에 대한 기존 검색 노출이 1000% 증가했으며, 더 중요한 것은 검증된 인바운드 리드 창출이 500% 증가했고, 40%의 리드가 인공지능 검색, 챗봇 트래픽에 의해 추천되었다는 점입니다.
하지만 가장 주목할 만한 결과는 이러한 신규 잠재고객의 '성격'입니다. 이는 단순한 양적 증가가 아니라 인바운드 관심의 질과 지리적 범위가 극적으로 변화한 것입니다. 지난 분기에만 이 전략을 통해 원치 않는 높은 수준의 문의, 즉 진정한 '콜드 리드'가 발생했습니다:
- 홍콩에 있는 주요 은행
- 일본을 대표하는 핀테크 스타트업
- 선도적인 보험 기업
- 선전의 혁신적인 보안 회사
- 중국의 소매업 거인
- 베트남의 한 대형 서비스 회사
이는 A.C.I.D. 프레임워크를 기반으로 잘 실행된 GAIO 전략이 현지 시장을 넘어 글로벌 권위자로서 브랜드를 구축하여 우리가 목표로 하는 고부가가치 고객을 정확하게 유치할 수 있음을 보여줍니다.
최종 생각
새로운 검색의 시대에서 승리하는 지름길은 없습니다. 구식 지표를 뛰어넘어 깊이 있고 인용 가능하며 신뢰할 수 있는 브랜드를 구축하는 데 집중하는 전략적이고 체계적인 사고방식이 필요합니다. 더 이상 인간을 위한 최적화가 아니라 인간이 보는 것을 결정하는 AI 모델을 위한 최적화를 해야 합니다.
인공지능 프레임워크는 이러한 새로운 현실에 대한 우리의 청사진입니다. 이 프레임워크는 우리 자신의 가시성을 혁신한 방법이며, 고객이 AI 기반 미래에서 지속적이고 방어 가능한 이점을 구축하도록 지원하는 방법입니다.
