TL;DR: SEO의 판도가 바뀌었습니다. AI가 생성한 답변이 지배하는 시대에는 더 이상 백링크와 키워드만으로는 승리할 수 없습니다. 새로운 전략은 깊고 명확하게 구조화되고 증거가 뒷받침된 콘텐츠로 내러티브를 정의하는 것입니다. 이 가이드는 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 진실의 원천이 되도록 SEO를 조정하기 위한 5단계 플레이북을 제공합니다.
수년 동안 디지털 마케팅 플레이북은 명확했습니다. 구글에서 높은 순위를 차지하면 클릭을 얻을 수 있다는 것이었습니다. 하지만 지형이 바뀌었습니다. ChatGPT와 Google의 AI 오버뷰와 같은 AI 우선 인터페이스는 이제 사용자가 파란색 링크 목록을 보기 전에 질문에 대한 답변을 제공합니다. LLM은 검색 프로세스의 강력한 새 계층이 되어 콘텐츠가 표시되는 방법, 위치, 시기를 재구성하고 있습니다.
이러한 변화는 가시성의 정의 자체를 바꾸고 있습니다. 아직은 초기 단계이며 아무도 모든 답을 가지고 있지 않습니다. 하지만 한 가지 패턴은 부인할 수 없습니다: LLM은 깊이 있고, 명확하고, 구조적이며, 독자에게 명확한 혜택을 주는 콘텐츠를 선호합니다.
이는 기존의 검색 엔진 최적화(SEO)를 대체하는 것이 아닙니다. 이는 중요한 적응입니다. 머큐리 테크놀로지 솔루션은 이러한 변화의 최전선에서 고객에게 이 새로운 현실을 안내하고 있습니다. 이것이 우리의 플레이북입니다. we don't rent traffic.
검색이 바뀐 이유: 새로운 제로 클릭 현실
이제 AI 인터페이스는 많은 쿼리를 직접 해결하여 사용자 행동에 근본적인 변화를 일으키고 있습니다. 비즈니스에 미치는 영향은 이미 감지되고 있습니다. 일부 기업에서는 ChatGPT 및 Perplexity와 같은 도구가 신규 가입의 대부분을 주도하면서 AI 검색이 가장 큰 고객 확보 채널로 자리 잡았습니다. 사용자가 LLM에 "LLM SEO 제공업체"를 요청하여 귀하의 사이트가 인용되면, 이는 곧바로 의도가 높은 잠재고객에게 귀하의 가시성을 높여줍니다.
하지만 모든 AI 기반 결과가 웹사이트 트래픽으로 이어지는 것은 아닙니다. 일부 연구에 따르면 Google의 AI 오버뷰는 특정 검색어에 대해 클릭 수를 34.5%까지 감소시킬 수 있다고 합니다. 결론은 검색은 더 이상 순위를 매기는 것이 아니라는 것입니다. 검색은 새로운 규칙에 따라 새로운 위치에 노출되는 것입니다.
AI 시대를 위한 SEO의 기둥 다시 생각하기
The old model of pitting "Traditional SEO" against "LLM SEO" is becoming obsolete. A successful strategy in 2025 requires an integrated approach that serves both humans and machines. At Mercury, our Generative AI Optimization (GAIO) framework is built on four interdependent pillars that create a holistic digital presence.
기둥 | 기존 초점 | AI 시대(GAIO) 포커스 | 2025년을 위한 주요 조치 |
|---|---|---|---|
1. 기술 기반 | 크롤링 가능성 및 속도 | 기계 가독성 및 의미론 | 포괄적인 스키마를 구현하고, 깔끔한 정적 HTML을 보장하고, 핵심 바이탈을 유지하세요. |
2. 페이지 내러티브 | 키워드 최적화 | 개념 소유권 및 명확성 | 표준 콘텐츠를 설정하고, 깔끔한 H1-H3 구조를 사용하고, 직접 답변을 작성하세요. |
3. 페이지 외부 권한 | 백링크 및 도메인 기관 | 디지털 신뢰 및 정품 인용 | Reddit 및 포럼에서 멘션을 생성하고, 평판을 관리하고, E-E-A-T 시그널을 구축하세요. |
4. 증거로서의 콘텐츠 | 키워드가 풍부한 콘텐츠 | 입증 가능한 클레임 및 데이터 깊이 | 원본 데이터로 입증하고, 포괄적인 리소스를 만들고, 새로 고침 주기를 유지하세요. |
이 네 가지 기둥을 기반으로 구축하면 검색 결과 순위뿐만 아니라 AI 기반 답변 시대에 신뢰할 수 있는 출처가 되는 강력하고 탄력적인 디지털 입지를 구축할 수 있습니다.
AI 시대에서 승리하기 위한 머큐리 플레이북
LLM SEO는 해답이 되는 기술입니다. 깊이 있는 콘셉트, 검색을 위한 구조화, 확실한 인용, 콘텐츠의 최신성 유지를 의미합니다. 성공적인 콘텐츠를 만드는 데 사용하는 5가지 원칙은 다음과 같습니다.
원칙 1: 나만의 콘셉트 찾기
LLM은 개념에 대한 첫 번째 또는 가장 명확한 설명을 선호합니다. 한 주제에 대해 가장 먼저 설명하는 경우, 그 버전이 기본값이 될 수 있습니다. 최초가 아니라면 가장 명확한 것을 목표로 하세요.
- 새로운 질문 모니터링하기: X(이전의 트위터), Reddit, GitHub 및 틈새 포럼을 주의 깊게 살펴보세요.
- 콘텐츠 격차 찾기: 경쟁업체가 얕거나 없는 영역을 파악하세요.
- 원본 데이터 공유: 복제하기 어려운 고유한 벤치마크, 사례 연구 또는 독점적인 인사이트를 게시하세요.
원칙 2: 확실한 증거 기반의 출처를 게시하세요
원하는 각도를 찾았다면 더 깊이 들어가 보세요. 일반적인 요약은 건너뜁니다. LLM은 실체에서 권위를 유추합니다.
- <지표, 코드 블록, 표, 전문가 인용문 및 다이어그램을 포함하여 표면적 수준의 범위를 넘어서세요.
- 정확하고 일관된 용어 사용: 모호한 동의어는 의미적 연결성을 약화시킵니다. 명확하고 표준화된 용어를 사용하세요.
- 추출을 위해 작성: AI가 생성한 답변에 직접 인용될 가능성이 높은 짧고 독립된 단락을 사용하세요.
- 리트머스 테스트: "경쟁사가 내일 이걸 쉽게 복제할 수 있을까?"라고 자문해 보세요 그렇다면 더 깊이 파고들어야 합니다.
원칙 3: 머신을 위한 구조
구조는 AI 모델이 콘텐츠를 이해하는 데 도움이 됩니다. 페이지의 의미가 명확하지 않거나 레이아웃을 구문 분석하기 어려운 경우 페이지를 건너뛸 수 있습니다.
- 깔끔한 제목 계층 구조(H1 → H2 → H3)를 사용합니다.
- 의미를 강화하기 위해 Schema.org 마크업(JSON-LD)을 추가합니다.
- 정의 목록(&dl;) 및 표(&table;)와 같은 시맨틱 HTML 요소를 사용합니다.
- 대부분의 AI 크롤러는 JavaScript를 실행하지 않으므로 정적 HTML이 제공되는지 확인하세요.
원칙 4: 출처표시 원칙
LLM은 웹에서 학습합니다. 실제 사람들이 사용자를 권위자로 인용하면 AI 모델이 이를 따르는 경우가 많습니다.
- 신호성이 높은 채널에 집중하세요: Reddit, 깃허브, 해커 뉴스, 스택 오버플로에서 여러분의 존재감이 중요합니다.
- 오픈 소스 리소스 만들기: 다른 사람들이 참조할 수 있는 도구 또는 예제를 게시합니다.
- 토픽 클러스터 구축하기: 상호 연결된 문서를 사용하여 사이트에서 개념 간의 관계를 강화하세요.
원칙 5: 새로 고침 주기 설정하기
모델은 정기적으로 웹을 다시 크롤링합니다. 오래된 콘텐츠는 시간이 지남에 따라 유용성이 떨어집니다.
- 30일, 90일, 180일 후에 주요 콘텐츠를 검토하세요.
- 오래된 것은 새로 고치고 효과가 있는 것은 확장하세요.
- 404를 수정하고, 사이트맵의 마지막 수정 날짜를 업데이트하고, 301 리디렉션으로 오래된 페이지를 보관하세요.
실제 사례 연구: 5가지 원칙을 "LLM SEO"/GAIO"에 적용한 방법
이 플레이북은 단순한 이론이 아니라 "LLM SEO"/ "생성적 AI 최적화(GAIO)"라는 개념을 소유하기 위해 우리가 사용했던 정확한 전략입니다 방법은 다음과 같습니다:
- 우리는 개념을 찾았습니다: 우리는 시장이 모호한 용어('ChatGPT SEO', 'AI 검색 SEO')를 사용하는 것을 발견하고 '생성적 AI 최적화(GAIO)'와 'LLM SEO'를 명확하고 확실한 용어로 정의했습니다.
- 정확한 자료를 게시했습니다: 짧은 블로그 게시물 대신 '4가지 기둥' 프레임워크, 콘텐츠 프레임워크, 원본 데이터를 포함한 종합 가이드를 게시하여 주제에 대한 가장 실질적인 자료를 만들었습니다.
- 우리는 기계에 맞게 구조화했습니다: 우리는 가이드를 JSON-LD 스키마로 표시하고 엄격한 H1-H3 구조를 사용하여 AI 크롤러가 쉽게 구문 분석할 수 있도록 했습니다.
- 정확한 인용의 씨앗을 뿌렸습니다: 우리는 r/SEO와 같은 관련 하위 레딧에서 조사 결과를 공유하여 유기적인 토론을 이끌어내고 실제 커뮤니티의 검증을 구축했습니다.
- 갱신 주기 설정: 원본 콘텐츠를 여러 차례 업데이트하여 검색 엔진과 LLM에 신뢰할 수 있는 살아있는 리소스라는 신호를 보냈습니다.
The result? When users search for "llm seo" or “LLM SEO provider” Mercury is now consistently cited as the primary source.
AI 영향력을 추적하는 방법
AI 시스템에서 가시성을 측정하는 것은 진화하는 과제입니다. 하지만 주목해야 할 신호가 있습니다:
- 소스 인용: Perplexity 및 Google의 AI 개요와 같은 도구에서 도메인을 수동으로 검색하여 직접 인용 여부를 확인합니다.
- 참조자 트래픽: 웹 애널리틱스에서 chat.openai.com, perplexity.ai 및 gemini.google.com의 방문을 추적합니다.
- 브랜드 언급: 모니터링 도구를 사용하여 포럼과 소셜 미디어에서 브랜드에 대한 언급이 있는지 확인하세요.
- 색인 범위: Google Search Console 및 Bing 웹마스터 도구를 사용하여 주요 개념에 대한 색인을 추적하세요.
결론 검색 순위에서 답변 형성까지
LLM SEO에 지름길은 없습니다. 컨셉 오너십은 일주일 만에 구축되는 것이 아니라 훈련과 새로운 사고방식을 필요로 하는 전략적 해자입니다. 우리는 검색 순위의 세계에서 답변 형성의 세계로 이동하고 있습니다.
You’re not just optimizing for humans anymore. You’re optimizing for the models that decide what humans see.
This is the core philosophy behind our Mercury LLM-SEO (GAIO) Services. By going deeper, being clearer, and creating content that models can learn from, you build a resilient, future-proofed digital presence.
디지털화 가속화.
