TL;DR: 우리는 전통적인 검색에서 더 이상 순위를 매기는 것이 아니라 '인용'되는 것이 목표가 되는 AI 기반 합성으로 급격한 전환의 한가운데에 있습니다. 이 새로운 생성적 AI 최적화(GAIO) 시대에는 AI 지원 기술 플랫폼, 심층적인 토픽 권위, 구조화된 데이터, 분산된 신뢰 웹이라는 네 가지 기본 요소에 기반한 총체적인 전략이 필요합니다. 머큐리 테크놀로지 솔루션의 통합 서비스 에코시스템은 다음과 같이 구성됩니다 GAIO 그리고 SEVO 를 CMS 그리고 뮤즈 AI는 기업이 새로운 환경에서 성공할 수 있는 종합적인 솔루션을 제공합니다.
저는 머큐리 테크놀로지 솔루션의 CEO 제임스입니다.
우리는 디지털 검색에 있어 구글 출범 이후 가장 중요한 변화를 경험하고 있습니다. 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 사용자 검색 방식, 콘텐츠 노출 방식, 가시성을 확보하기 위한 비즈니스의 경쟁 방식이 근본적으로 바뀌고 있습니다.
이전 모델은 사용자가 검색어를 입력하면 링크 목록이 나타나고 여정이 시작되는 단순한 방식이었습니다. Google의 AI 오버뷰, Gemini, ChatGPT와 같은 AI 기반 답변 엔진은 이러한 모델을 합성된 답변으로 대체했으며, 후속 질문을 예상하고 여러 소스에서 답변을 취합하여 사용자가 링크를 클릭할 필요가 없는 경우가 많습니다.
이 새로운 패러다임에서는 순위가 더 이상 궁극적인 목표가 아닙니다. <관련성, 신뢰, AI의 답변에 대한 포괄성이 새로운 가시성 측정 기준이 되었습니다. 이는 미래의 트렌드가 아니라 브랜드의 새로운 전쟁터이며, 즉각적인 관심을 필요로 합니다.
SEO에서 GAIO로: 판도가 바뀐 방법
기존의 SEO는 링크 목록에서 클릭을 유도하는 데 중점을 두었습니다. 이 새로운 분야를 가리키는 용어인 제너레이티브 AI 최적화(GAIO)는 AI가 스스로 추천하는 방식입니다. 근본적인 차이가 있습니다:
- 클릭에서 인용으로: 가시성은 한때 "파란색 링크"였습니다 이제 가시성은 AI의 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. 인용되지 않으면 보이지 않습니다.
- 키워드에서 문맥으로: 검색은 주로 키워드 기반이었습니다. 이제 AI는 의미를 이해합니다. 콘텐츠는 풍부한 컨텍스트와 핵심 개체를 중심으로 구축되어야 합니다.
- 트래픽에서 영향력까지: AI 멘션은 클릭이 없는 경우에도 브랜드 자산과 권위를 구축합니다.
GAIO 성공을 위한 청사진: 네 가지 기본 기둥
이 거대한 변화를 헤쳐 나가기 위해서는 새롭고 통합적인 전략이 필요합니다. Mercury는 이 새로운 시대에 우위를 점하기 위해 네 가지 기본 축을 중심으로 전체 서비스 및 기술 스택을 설계했습니다.
1. AI 준비된 기술 플랫폼
GAIO는 여전히 기술적 SEO의 모범 사례를 통합하고 있지만, 그 위험은 더 높습니다. 웹사이트의 플랫폼은 기계가 이해할 수 있도록 최적화되어야 합니다.
- 빠르고 안전하며 구조적으로 견고해야 합니다. 훌륭한 사용자 경험은 AI 도입에 있어 중요한 신호이며, 빠른 다운로드 시간은 봇의 크롤링 효율성을 향상시킵니다.
- 머큐리의 지원 방법: 당사의 머큐리 콘텐츠 관리 시스템(CMS)은 이러한 현실을 위해 구축되었습니다. 빠른 정적 렌더링을 우선시하여 AI 크롤러가 전체 콘텐츠에 즉시 액세스할 수 있도록 하며, 명확한 사이트 구조로 효율적인 스파이더링이 가능합니다.
2. 심층 주제 및 디지털 자산 권한
정확히 일치하는 단일 키워드에 최적화하던 시대는 지났습니다. AI 기반 검색은 정확성과 인간 중심의 공감이 조화를 이루어야 하는 새로운 차원의 의도 중심 답변을 제공합니다.
- 다음과 같은 콘텐츠를 만들어야 합니다.
- 의미론적으로 풍부한: 관련 주제와 의미를 통합합니다.
- 사실 및 신뢰성: 전문가 인용문, 원본 데이터 및 검증 가능한 인용문 사용.
- AI에 적합한 형식: FAQ, 비교, 정의 및 사용 사례와 같은 AI 친화적인 형식을 활용합니다.
- 머큐리의 지원 방법: 이것이 바로 전략 서비스의 핵심입니다. 머큐리의 머큐리 뮤즈 AI>는 인간 전문가의 강력한 부조종사 역할을 수행하여 고품질 블로그 콘텐츠를 생성하고 AI가 이해할 수 있도록 구조화하는 데 도움을 줍니다. 대규모 콘텐츠 라이브러리를 보유한 기업의 경우, Mercury ContentFlow AI Suite는 엔터프라이즈 규모의 콘텐츠 제작 및 최적화를 가속화할 수 있습니다.
3. 구조화된 데이터 - 검색 가능성을 위한 AI 생명선
LLM은 의미를 잘 추론하지만 완벽하지는 않습니다. 구조화된 데이터, 특히 스키마 마크업은 모호성을 제거하고 정확하게 인용될 가능성을 크게 높여줍니다. 최근 Google 검색 라이브 이벤트에서 "구조화된 데이터는 최신 검색 엔진에 매우 중요합니다... 효율적이고 컴퓨터가 읽기 쉬우며 매우 정확합니다."라고 언급했듯이 말입니다
- 머큐리의 지원 방법: 머큐리는 이 "AI 생명선"을 기술에 직접 구축합니다. Mercury CMS에는 스키마 마크업 통합 기능이 핵심 기능에 내장되어 있어 AI 모델이 의존하는 시맨틱 정보로 콘텐츠에 쉽고 정확하게 태그를 지정할 수 있습니다.
4. 분산형 신뢰 웹
AI 모델은 진공 상태에서 의견을 형성하지 않습니다. 웹 전반의 신뢰할 수 있는 다양한 출처에서 얻은 정보와 합의에 의존합니다. 이제 웹사이트를 넘어 브랜드의 권위를 구축하는 것은 타협할 수 없는 과제입니다.
- <디지털 홍보, 평판이 좋은 웹사이트의 게스트 게시물, 관련 포럼 및 디렉토리에 적극적으로 참여하는 등 옴니채널 접근 방식을 통해 인지도를 쌓아야 합니다.
- 머큐리의 지원 방법: 이것이 바로 머큐리 SEVO(Search Everywhere Optimization) 서비스의 본질입니다. 웹사이트를 넘어 잠재고객이 정보를 찾는 전체 에코시스템에서 브랜드 가시성, 검색 가능성, 참여도를 향상시킵니다. 모든 AI 플랫폼에 귀사의 브랜드가 신뢰할 수 있고 공신력 있는 기관임을 알리는 분산되고 권위 있는 발자국을 구축합니다.
성공의 재정의: 포스트 클릭 시대의 측정: 성공의 정의
검색 엔진의 클릭이 감소함에 따라 측정 지표도 변화해야 합니다. 과거에는 순위 보고서와 클릭률로 성공을 측정했다면, 이제는 진정한 영향력을 반영하는 지표에 초점을 맞추고 있습니다:
- AI 답변의 가시성
- 인용 및 언급 빈도
- AI 생성 응답 내 음성 공유
결론 정답이 되거나 소외되거나
AI 우선의 세상이 다가왔습니다. 모델이 소스를 선택합니다. 전략적으로 최적화하지 않는 한, 사용자의 입력 없이도 답변이 구축되고 있습니다. 이는 '미래 대비'가 아니라 브랜드 '현재 대비'에 관한 것입니다.
머큐리에서는 GAIO와 SEVO부터 CMS와 Muses AI에 이르는 전체 통합 서비스 제품군이 이러한 새로운 현실을 헤쳐나갈 수 있도록 설계되었습니다. 브랜드가 단순히 보여지는 것이 아니라 이해되고 인용되며 정답으로 자리 잡을 수 있도록 전략, 기술, 전문성을 제공합니다.
