TL;DR: AI 기반 검색의 새로운 시대에는 기존의 키워드 연구가 실패하고 있습니다. 이제 더 이상 키워드를 타겟팅하여 가시성을 확보하는 것이 아니라, 오디언스가 AI에게 던지는 구체적인 질문에 답해야만 가시성을 확보할 수 있습니다. 구식 키워드 전략을 독점적인 "A.C.I.D." 프레임워크인 "인용"으로 대체했습니다: 엔지니어링 검증 가능한 신뢰"라는 프레임워크로 대체했습니다 이 프레임워크는 AI 답변을 리버스 엔지니어링하고, 전략적 가시성 격차를 파악하며, 고객이 기본 출처로 삼을 수 있는 "인용 등급" 자산을 생성하는 체계적인 프레임워크입니다.
저는 머큐리 테크놀로지 솔루션의 CEO 제임스입니다.
수년 동안 모든 디지털 전략의 기초는 키워드 연구였습니다. 하지만 이제 그 기반에 균열이 생기고 있습니다. 그 이유는 간단합니다: ChatGPT나 Perplexity와 같은 인공지능 인터페이스는 키워드로 생각하는 것이 아니라 질문으로 생각하기 때문입니다. 이들은 신뢰, 맥락, 구체성을 기반으로 누구를 인용할지 결정합니다.
콘텐츠 전략이 여전히 키워드 목록으로 시작한다면 빠르게 사라지고 있는 세상에 최적화하고 있는 것입니다. 이 새로운 환경에서 승리하려면 새로운 지도가 필요합니다.
인용이란 무엇인가요? 엔지니어링 검증 가능한 신뢰란?
A.C.I.D 프레임워크는 업계에서 AI가 신뢰하는 기본 소스가 되기 위한 청사진입니다. 이는 두 가지 중요한 데이터 세트를 매핑하는 체계적인 프로세스입니다:
- 타겟 오디언스가 AI 도구에 입력하는 정확한 단어 단위의 질문입니다.
- AI 모델이 현재 해당 질문에 답하기 위해 사용하고 있는 특정 출처(인용)입니다.
이 지도는 전체 경쟁 환경을 보여주고 데이터 기반의 명확한 가시성 경로를 제공합니다.
A.C.I.D. 구축 및 실행을 위한 6단계 프레임워크
이것이 바로 고객을 위한 AI 가시성을 설계하는 데 사용하는 정확하고 체계적인 프로세스입니다.
1단계: 실제 질문 캡처
기존의 키워드 도구는 잊어버리세요. 잠재고객이 진정으로 알고 싶어 하는 것이 무엇인지 이해하려면 그들이 이미 질문하고 있는 곳으로 가야 합니다.
- "방법" 정보 수집 프로세스의 핵심 부분인 저희의 Mercury SEVO(어디서나 검색 최적화) 서비스, Reddit, Quora, 산업별 포럼, Slack/Discord 커뮤니티에 대한 심층적인 분석이 포함됩니다. 100개 이상의 정확한 대화형 질문을 수집하여 사용자 의도에 대한 풍부한 이해를 구축합니다.
2단계: 인용 환경 리버스 엔지니어링하기
질문이 정해지면 다음 단계는 현재 AI가 답변할 수 있는 사람을 찾는 것입니다.
- "방법": 각 중요한 질문에 대해 저희는 GAIO(생성적 AI 최적화) 분석가들은 여러 AI 도구를 쿼리합니다. AI가 인용하는 모든 사이트, PDF, 브랜드를 꼼꼼하게 문서화하고, 더 중요한 것은 답변의 구체성, 도메인의 권위, 구조화된 데이터 등 '왜' 그 답변이 선택되었는지 분석하는 것입니다 이를 통해 진정한 "인용 경쟁자"를 파악할 수 있습니다
3단계: 전략적 '인용 격차' 파악하기
이 분석을 통해 거의 항상 중요한 기회를 발견할 수 있습니다. 대부분의 AI 답변은 동일한 10~15개 도메인으로 구성된 비교적 작은 풀에서 추출됩니다.
- "방법": 전략적 틈새를 찾습니다:
- 아무도 제대로 답하지 못하는 질문.
- 콘텐츠가 얇거나 오래된 콘텐츠로 인용되는 브랜드.
- 인용이 '0'인 고가치 질문에 대한 답변입니다. 이런 질문은 금광입니다.
4단계: "인용 등급" 에셋 엔지니어링
이러한 정보로 무장하여 현재 인용된 출처보다 더 우수한 콘텐츠를 만드는 것이 목표입니다. 이 '참고 자료'가 있어야 합니다:
- 직접 답변 가능: 사용자의 질문과 정확히 일치해야 합니다.
- 구조화된 컨텍스트가 풍부함: 테이블, 목록 및 스키마 마크업을 사용해야 합니다.
- 증거에 의한 뒷받침: 권위를 증명하기 위해서는 통계, 예시, 사례 연구가 필요합니다.
- 실행 방법: 전략과 기술이 만나는 지점입니다. 저희 팀은 고도로 구조화된 '답변 우선' 콘텐츠의 초안을 작성하기 위해 AI 어시스턴트인 머큐리 뮤즈 AI를 사용합니다. 그런 다음 Mercury 콘텐츠 관리 시스템(CMS)는 AI 모델에 필요한 깔끔한 HTML과 기술 스키마를 보장하도록 설계되었습니다.
5단계: 다중 표면 존재감 구축하기
AI 모델은 웹 페이지뿐만 아니라 다양한 표면에서 정보를 가져옵니다. 권한이 분산되어야 합니다.
- "방법" 이것이 바로 저희의 SEvO 전략의 기본 원칙입니다. 저희는 고객이 다운로드 가능한 연구 보고서(PDF)와 언론 보도부터 AI가 학습하는 바로 그 포럼 스레드에 적극적으로 참여하는 것까지 다양한 형식에 걸쳐 권위 있는 자산을 확보할 수 있도록 지원합니다.
6단계: 동적 새로고침 주기 구현하기
LLM은 웹의 스냅샷에 대해 지속적으로 재교육을 받고 있습니다. 콘텐츠가 오래되면 어렵게 얻은 인용이 사라지게 됩니다.
- "방법": 저희는 고객을 위해 분기별 콘텐츠 검토 주기를 설정합니다. 여기에는 통계를 새로 고치고, 스크린샷과 예시를 업데이트하고, 주요 자산을 다시 홍보하여 AI의 지식창고에 지속적으로 다시 크롤링되고 다시 시드되도록 하는 작업이 포함됩니다.
이 프레임워크가 기존 키워드 타겟팅을 무너뜨리는 이유
'최고의 급여 소프트웨어'와 같은 전통적인 키워드는 Google에서 경쟁이 치열한 단일 키워드를 의미합니다.
하지만 "2025년 캐나다의 원격 근무 팀을 위한 최고의 급여 소프트웨어는 무엇인가요?"와 같은 질문은 수십 개의 다양한 AI 도구에서 반복적으로 제기되는 질문입니다. 이 질문에 답할 수 있는 결정적인 자산을 만들면 매번 클릭할 때마다 비용을 지불하지 않고도 반복적으로 가시성을 확보할 수 있습니다.
이러한 접근 방식의 결과는 성과에 극적인 변화를 가져왔습니다. A.C.I.D. 프레임워크를 통해 고객들은 90일 이내에 60% 더 많은 AI 답변에서 인용되는 것을 확인했으며, 제로 클릭 응답에서 가치 있는 브랜드 언급을 포착하고 광고에 단 1달러도 지출하지 않고도 경쟁사보다 높은 순위를 차지했습니다.
결론
이러한 체계적이고 질문 중심의 접근 방식은 디지털 전략의 미래입니다. 이는 기존 SEO의 추측을 넘어 전략적 인텔리전스와 정밀 엔지니어링의 영역으로 나아갑니다. 잠재 고객이 던지는 질문을 이해하고 확실한 답변을 설계함으로써 더 이상 검색되기를 바라는 것이 아니라 인용되는 권위자가 될 수 있습니다.
