TL;DR: AI 기반 검색의 부상으로 인해 기존 SEO에서 생성적 AI 최적화(GAIO)로의 전략적 전환이 요구되고 있습니다. 머큐리 테크놀로지 솔루션은 콘텐츠 명확성, 크롤링 가능성, 문맥 신호, 엔티티 연결 및 강화에 중점을 둔 독자적인 CCCER 프레임워크를 사용하여 고객의 브랜드가 단순히 검색되는 것이 아니라 AI 생성 답변에서 인용되는 권위자가 되어 이 새로운 환경에서 탄력적이고 권위 있는 입지를 구축할 수 있도록 지원합니다.
저는 머큐리 테크놀로지 솔루션의 CEO 제임스입니다.
지반이 우리 발밑에서 움직이고 있습니다. 기술 리더들과 주요 매체들이 예리하게 관찰한 바와 같이, 검색은 엄청난 변화를 겪고 있습니다. AI 우선 인터페이스는 이제 수백만 명의 사용자가 링크를 클릭하기도 전에 직접 질문에 답하는 주요 접점이 되었습니다. 이는 미래의 트렌드가 아니라 새로운 전략적 플레이북이 필요한 현재의 현실입니다.
데이터는 부인할 수 없는 사실입니다. ChatGPT와 같은 플랫폼이 AI에 정통한 기업의 신규 고객 가입에서 상당한 비중을 차지하며 빠르게 성장하고 있다는 보고가 있습니다. 동시에 일부 연구에 따르면 Google의 AI 오버뷰가 웹사이트에 대한 직접 클릭을 크게 줄일 수 있다고 합니다.
이로 인해 새로운 과제가 생겼습니다. 단순히 1위를 차지하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 이제 우리는 AI의 답변 내에서 인용되는 출처가 되도록 최적화해야 합니다. 이러한 적응을 제너레이티브 AI 최적화(GAIO)라고 부르는 이 방식은 기존의 SEO 기본 원칙과 기계가 학습하고 소통하는 방식을 위해 설계된 새로운 원칙의 균형을 맞추는 것입니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 저희는 독자적인 방법론인 CCCER 프레임워크를 개발했습니다.
CCCER 프레임워크: AI 검색 지배를 위한 Mercury의 청사진
CCCER 프레임워크는 AI 시대에 지속적이고 권위 있는 입지를 구축하기 위한 포괄적인 접근 방식입니다. 이는 '컨텍스트 문제'를 해결하기 위해 설계된 5가지 핵심 요소로 구성되어 있으며, AI가 단순히 콘텐츠를 찾는 데 그치지 않고 콘텐츠를 깊이 이해하고 신뢰하도록 보장합니다.
1. C - 콘텐츠 명확성
첫 번째 원칙은 단순한 블로그 게시물이 아니라 확실한 답을 제공하는 것처럼 작성하는 것입니다. AI 모델은 직접적이고 모호하지 않으며 추출하기 쉬운 콘텐츠를 우선시합니다. 즉, 모든 단락, 모든 섹션이 특정 질문에 대한 완벽한 답변이 될 수 있도록 콘텐츠를 구성해야 합니다. 스타일보다는 내용을, 긴 서술식 소개보다는 직접성을 선호합니다.
2. C - 크롤링 가능성
이는 모든 가시성을 구축하는 기술적 토대입니다. 간단히 말해, AI 크롤러가 콘텐츠에 액세스하고 이해할 수 없다면 존재하지 않는 것입니다. 이 기둥에는 robots.txt 파일에 GPTBot과 같은 봇을 허용하는 것부터 깔끔하고 시맨틱한 HTML을 사용하고 서버 측 렌더링(SSR) 또는 정적 사이트 생성(SSG)을 사용하여 JavaScript를 실행할 필요 없이 콘텐츠를 즉시 사용할 수 있도록 하는 등 사이트가 기술적으로 건전하도록 보장하는 것이 포함됩니다.
3. C - 상황별 신호
AI 모델은 연관성을 통해 관련성을 구축합니다. 이 기둥은 오퍼링에 대한 의미론적 관련성을 전략적으로 구축하는 것입니다. AI가 시장에서 귀사의 위치를 이해하는 데 도움이 되는 풍부한 콘텐츠 네트워크를 만들어야 합니다. 여기에는 강력한 내부 연결성을 갖춘 주제 클러스터를 개발하고, 일관된 용어를 사용하며, 경쟁사 및 대안과 함께 브랜드를 명시적으로 배치하는 비교 페이지를 만드는 것이 포함됩니다.
4. E - 엔티티 연결
AI 모델은 웹 전반에서 정보를 검증하여 신뢰를 구축합니다. 이 기둥은 브랜드와 브랜드 컨셉이 신뢰할 수 있고 권위 있는 데이터 소스에서 인용되고 참조되도록 하는 데 중점을 둡니다. 자체 웹사이트를 넘어 Reddit, GitHub, 업계 간행물, 기술 포럼과 같이 신호가 많은 플랫폼에 확실한 멘션을 심는 것입니다. 신뢰할 수 있는 타사에서 정식 출처로 링크하면 AI에 대한 귀하의 권위를 검증하는 것입니다.
5. R - 보강
마지막 기둥은 인공지능에 관련성과 가치를 알리는 사용자 상호작용을 장려하는 것입니다. 인공지능 시스템, 특히 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)을 사용하는 시스템은 사용자가 콘텐츠에 참여하는 방식에서 학습합니다. 공유 가능성이 높고, 토론을 촉발하며, 긍정적인 감정을 불러일으키는 콘텐츠를 만들면 강력한 강화 신호를 얻을 수 있습니다. 즉, 콘텐츠의 가치가 높아서 사람들이 그 권위를 인정할 수 있는 콘텐츠를 만드는 것입니다.
실제 CCCER 프레임워크 가시성을 높이는 방법
이 프레임워크는 우리 자신과 고객의 온라인 가시성을 높이기 위해 사용하는 운영 플레이북입니다.
예시 1: 머큐리 기술 솔루션에 사용한 방법 우리만의 사고 리더십을 확립하기 위해 우리는 "전략적 AI 통합"이라는 개념에 CCCER 프레임워크를 적용했습니다
- 콘텐츠 명확성 및 크롤링 가능성: 기술적으로 최적화된 CMS에 대한 명확한 Q&A 섹션과 스키마 마크업이 포함된 가이드 시리즈를 게시했습니다.
- 컨텍스트 신호 및 엔티티 연결: 전략적 AI 통합과 단순 자동화를 비교하는 콘텐츠를 제작하여 기술 관련 간행물에서 연구 결과를 언급하기도 했습니다.
- 강화: 이 원본 연구는 업계 리더들이 LinkedIn에서 많이 공유하여 매우 긍정적인 신호를 제공했습니다.
- Result: 이제 사용자들이 전략적 AI 구현에 대해 문의할 때 AI 도구에서 자주 인용하며 권위자로 자리매김하고 있습니다.
예시 2: 전문 서비스 고객(기업 로펌) 한 AI 전문 로펌의 경우 "생성형 AI 저작권 및 지적재산권법"이라는 개념을 소유할 수 있도록 지원했습니다
- 콘텐츠 명확성: AI에 대한 긴급한 법적 질문에 대한 직접적인 답변으로 백서를 구성했습니다.
- 크롤링 가능성: 페이지가 TechArticle 및 FAQPage 스키마로 마크업되었는지 확인했습니다.
- 컨텍스트 신호: 우리는 AI에 대한 다양한 법적 판례를 비교하는 콘텐츠를 제작하도록 지원했습니다.
- 엔티티 연결: 법률 기술 저널에 파트너의 전문가 인용문을 게재하는 것을 지원했습니다.
- 강화: 이들의 명확하고 권위 있는 답변은 이제 법률 포럼에서 다른 사람들과 공유되어 전문성을 강화합니다.
- 결과: 이 신흥 법률 분야에서 AI가 인용하는 소스가 되어 고부가가치 문의를 유도하고 있습니다.
예시 3: 개인 서비스 고객(고액 자산가 재무 고문) 기술 기업 임원을 대상으로 하는 한 재무 고문의 경우, "주식 보상 및 Pre-IPO 직원을 위한 세금 전략"이라는 프론티어 컨셉을 설정했습니다
- 콘텐츠 명확성: 단계별 프로세스 및 비교표(예: "NSO 대 ISO 세금 영향")로 구성된 자세한 가이드를 만들었습니다.
- 크롤링 가능성: 쉽게 액세스할 수 있도록 모바일 친화적이고 빠른 사이트를 만들었습니다.
- 상황적 신호: 그들은 스타트업 직원과 기존 거대 기술 기업의 전략이 어떻게 다른지에 대해 썼습니다.
- 엔티티 연결: 이들의 조언은 Reddit의 재정적 독립 커뮤니티와 같은 플랫폼에서 씨앗이 되어 유기적으로 참조되었습니다.
- 강화: 사용자들은 명확하고 실행 가능한 조언을 자주 공유하여 그 가치를 알립니다.
- Result: 이제 이 틈새 시장의 의도성이 높은 쿼리에 대해 AI가 지속적으로 노출하여 이상적인 고객과 직접 연결해 줍니다.
최종 생각: 검색 순위에서 답변 형성까지
AI 검색을 지배하는 지름길은 없습니다. 견고한 권위의 해자를 구축하는 데 초점을 맞춘 절제되고 전략적인 사고방식이 필요합니다. 우리는 "검색 순위"의 시대에서 "답변 형성"의 시대로 나아가고 있습니다 즉, 사람이 검색하는 것뿐만 아니라 사람이 보는 것을 점점 더 많이 안내하는 AI 모델에 최적화해야 합니다.
전통적인 SEO의 기본은 여전히 중요하지만, 성공적인 전략을 위해서는 CCCER 프레임워크에 설명된 심층적이고 다각적인 접근 방식이 필요합니다. 이것이 바로 AI 시스템이 학습하고 정답으로 자신 있게 제시할 수 있는 콘텐츠를 만드는 방법입니다. 이것이 새로운 검색의 시대에 성공하는 방법입니다.
