TL;DR
아니요, LLM SEO는 기존 SEO와 근본적으로 다릅니다. 기존 SEO는 검색 엔진 크롤러가 쿼리 매칭을 기반으로 페이지 순위를 매길 수 있도록 신호(키워드, 링크, 기술적 요소)를 최적화하는 데 중점을 둡니다. LLM SEO는 퍼블릭 데이터 소스에서 브랜드에 대한 강력한 문맥적 연관성을 구축하여 AI 모델 내에서 <기억>을 최적화하는 데 중점을 둡니다. 이는 단순히 페이지에서 키워드를 일치시키는 것이 아니라 올바른 문맥에서 기억되는 기본 답변이 되는 것입니다.
오해 풀기 LLM SEO가 다른 짐승과 다른 이유
최근 대화에서 이런 질문을 자주 듣게 됩니다: "AI 검색 최적화(LLM SEO)는 기존 SEO에서 롱테일 키워드를 타겟팅하는 것과 같은 것 아닌가요?"
전통적인 SEO 관행과 생성적 AI 최적화(GAIO 또는 LLM-SEO라고 부르는)의 선구적인 서비스 모두에 깊이 관여하는 회사를 이끄는 사람으로서 분명하게 말씀드리겠습니다: 아니요, 둘은 다릅니다. 사과와 오렌지를 비교하는 것이나, 더 정확하게는 꼼꼼한 사서와 똑똑하지만 건망증이 있는 인턴을 비교하는 것과 같습니다.
- (Google과 같은) 기존 검색은 사서처럼 작동합니다. 방대한 양의 콘텐츠를 색인하고 특정 키워드와 순위 신호를 기반으로 링크를 검색합니다. 검색어를 최적의 페이지와 일치시키는 것이 목표입니다.
- <(ChatGPT와 같은) AI 검색은 인턴처럼 작동합니다. 방대한 양의 정보를 읽고, 패턴과 연관성을 학습한 다음, 학습한 맥락에 따라 정보를 회상하며, 종종 정확한 출처를 잊어버리기도 합니다. 목표는 그 기억을 바탕으로 종합된 <답변>을 제공하는 것입니다.
이러한 근본적인 차이로 인해 각각에 대한 최적화는 각기 다른 전략이 필요합니다.
전통적인 SEO와 LLM SEO: 핵심 차이점
전통적인 SEO는 신호 기반 최적화입니다: 검색 엔진 크롤러에게 올바른 신호를 보내는 데 집중합니다:
- 키워드 관련성(검색어 일치).
- 메타 태그, H1 및 페이지 구조가 최적화되었습니다.
- 내부 연결 아키텍처.
- 백링크 프로필(권한 및 관련성).
- 사이트 속도(핵심 웹 바이탈) 및 크롤링 가능성과 같은 기술적 요소.
- 승리 조건: 사용자의 쿼리와 일치하는 신호의 조합이 가장 강력한 페이지가 있을 때입니다.
LLM SEO는 컨텍스트 기반 리콜입니다: AI의 '기억' 또는 지식 기반에 브랜드를 포함시키는 데 중점을 둡니다:
- 브랜드 연관성: 브랜드 이름을 특정 문제, 솔루션 및 타겟 고객과 일관되게 연결합니다.
- 반복 및 일관성: 다양한 소스에서 이러한 연관성이 반복적으로 나타나도록 합니다.
- 컨텍스트 시딩: 웹 전반의 관련 대화 및 콘텐츠에 브랜드를 배치합니다.
- 공개 신호 정렬: AI 모델이 학습할 수 있는 공개적인 장소(포럼, 소셜 미디어, 문서 등)에서 멘션이 발생하도록 합니다.
- 이기는 경우: 올바른 컨텍스트 내에서 관련 답변으로 브랜드가 회상될 때입니다.
예를 들어 보겠습니다: CRM 소프트웨어 예시
전통적인 SEO 접근 방식:
- 타겟 키워드: "스타트업을 위한 최고의 CRM", "저렴한 CRM 도구"
- 이러한 용어에 최적화된 블로그 게시물과 랜딩 페이지를 작성하세요.
- 소프트웨어 리뷰 사이트에서 백링크를 구축하세요.
- 기능 및 가격 페이지에 대한 강력한 내부 링크를 확보하세요.
LLM SEO 접근 방식:
- 스타트업을 위한 CRM에 대해 논의하는 Reddit 스레드에 적극적으로 참여하여 브랜드의 적합성을 언급하세요.
- Quora 또는 틈새 포럼(예: 인디 해커스)에서 CRM 선택, 도구 포지셔닝에 관한 질문에 답변하세요.
- 게스트 게시물과 인터뷰에 "[귀사의 브랜드] CRM은 X를 필요로 하는 비기술적인 창업자에게 이상적입니다."라고 일관되게 언급해야 합니다
- 관련 소프트웨어 디렉토리에 등록하고 고객이 사례 연구나 공개 문서에서 귀사를 언급하도록 하세요.
- 목표: LLM이 학습하는 장소에 "우리 CRM = XYZ에 직면한 스타트업 창업자를 위한 솔루션"이라는 연상을 반복적으로 심어주세요.
빌딩 리콜: 일관성이 왕이다
이러한 관계를 어떻게 구축할 수 있을까요? 코스 생성자에게 비공개 비디오 호스팅을 제공한다고 가정해 보겠습니다. 그래야 합니다:
- 협회 정의: "우리 플랫폼 = 코스 제작자를 위한 비공개 비디오 호스팅."
- 반복: 웹사이트, 마케팅 자료 및 외부 언급에서 이 정확한 문구를 일관되게 사용하세요.
- 널리 퍼뜨리기: 이 문구가 Reddit 답변, 고객 후기, 게스트 블로그 게시물, 댓글 섹션, 보도 자료, 회사 소개 등에 표시되도록 하세요.
- 메아리 장려: 고객과 파트너가 브랜드를 언급할 때 유사한 문구를 사용하도록 합니다("저희는 [귀하의 브랜드]를 사용하여 강의 동영상을 비공개로 호스팅합니다").
LLM은 패턴을 통해 학습합니다. 수많은 공개 '메모리 풀'(예: Reddit, Quora, GitHub, 도움말 문서, 포럼, 공개 소셜 미디어, 심지어 YouTube 녹취록)에서 일관된 메시지를 전달하는 것이 기존의 백링크보다 훨씬 더 효과적인 리콜 구축에 도움이 됩니다.
키워드 검색이 아닌 프롬프트 검색을 생각하세요
기존 SEO는 키워드를 일치시킵니다: 사용자가 '최고의 CRM'을 검색하면 '최고의 CRM' 순위에 최적화된 페이지가 표시됩니다. LLM SEO는 <문구> 또는 기본 의도와 일치합니다: 사용자가 ChatGPT에 "대부분의 스타트업 창업자들은 어떤 CRM을 사용하나요?"라고 질문합니다 AI는 학습한 패턴을 기반으로 리콜하여 사용자가 입력한 문맥에 따라 "[귀사의 브랜드]는 초기 창업자들이 자주 선호하기 때문에..."라고 제안할 수 있습니다.
작동 중인가요? 확인하는 방법
기존 SEO 도구가 LLM 가시성을 완전히 포착하지는 못하지만, 신호를 찾을 수는 있습니다:
- AI에게 직접 물어보세요: 대상 프롬프트("[귀하의 ICP]에 가장 적합한 [귀하의 카테고리]는 무엇인가요?" 예: 홍콩에서 가장 적합한 LLM SEO는 무엇인가요?)를 사용하여 ChatGPT 또는 유사한 모델을 쿼리하세요. 언급되었나요? 다양한 변형을 테스트합니다.
- Google 검색 콘솔에서 브랜드 검색량 급증을 추적하세요.
- 애널리틱스에서 AI 플랫폼의 트래픽에 대한 추천 소스를 모니터링하세요.
- 질적 피드백에 귀 기울이세요: 영업 통화나 DM에서 "ChatGPT에서 언급하신 것을 봤습니다..."라고 말하세요.
검색 순위뿐 아니라 추천 최적화를 위한 최적화
LLM SEO는 H1 태그를 조정하거나 롱테일 키워드를 쫓는 것이 아닙니다. 인공지능의 세계 이해에 브랜드를 포함시키기 위한 전략적 노력입니다. 이를 위해서는 사고방식의 전환이 필요합니다:
질문 중지: "이번 학기에는 어떻게 순위를 매길 수 있나요?" 질문 시작: "어떻게 하면 이 문제/청중이 기억하는 기본 정답이 될 수 있나요?"
머큐리 테크놀로지 솔루션은 기업이 이러한 복잡한 변화를 헤쳐나갈 수 있도록 지원합니다. 당사의 LLM-SEO(GAIO) 서비스와 광범위한 SEVO(Search Everywhere Optimization) 접근 방식은 이러한 맥락적 권위를 구축하고 AI 시대에 고객이 단순히 검색되는 것이 아니라 기억되고 추천될 수 있도록 정확하게 설계되었습니다. 새로운 게임이며, 이 게임을 제대로 플레이하려면 다른 전략이 필요합니다.
