TL:DR: 기존의 키워드 검색량은 ChatGPT와 같은 AI 덕분에 점점 더 쓸모없어지고 있습니다. 사람들은 키워드가 아닌 대화형 프롬프트를 사용하며, 검색 여정의 많은 부분을 AI가 처리합니다. 키워드 최적화는 잊어버리고 AI의 이해와 추천에 영향을 미치는 데 집중하세요. '프롬프트 기반 가시성'(관련 AI 응답에서 제품/서비스가 얼마나 자주 표시되는지)을 추적하세요. 이를 위해서는 (현재로서는) 수동 추적이 필요하며, 특정 사용 사례와 복합적인 사용자 의도를 다루는 컨텍스트가 풍부한 콘텐츠로 전환해야 합니다. 미래에는 키워드 수가 중요한 것이 아니라 AI가 올바른 맥락에서 기억하고 추천하는 솔루션이 되어야 합니다.
LLM 수요와 새로운 SEO의 시대에 오신 것을 환영합니다
우리는 인터넷이 시작된 이래 디지털 환경의 가장 중요한 변화 중 하나인 ChatGPT, Perplexity, Claude와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 부상을 경험하고 있습니다. 이러한 변화는 온라인에서 정보를 찾고 소비하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있기 때문에 기술 전문가이자 비즈니스 리더로서 우리는 주목해야 합니다. 이는 곧 검색 엔진 최적화(SEO)의 오래된 규칙이 빠르게 역사가 되고 있다는 것을 의미합니다.
수년 동안 '검색량'은 성배와도 같은 지표였습니다. 한 달에 얼마나 많은 사람들이 'X 키워드'를 검색하는가? 이는 콘텐츠 전략, 광고 지출, 시장 수요에 대한 인식을 결정했습니다. 하지만 제가 말씀드리고자 합니다: 우리가 알고 있는 검색량은 이제 죽었습니다. 검색량에만 의존하는 것은 마치 잘못된 세기의 지도를 가지고 항해하는 것과 같습니다.
'검색량'이 실패하는 이유
ChatGPT와 같은 도구를 어떻게 사용하는지 생각해 보세요. 그냥 "최고의 CRM"이라고 입력하지 않습니다 "강력한 프로젝트 관리 통합이 필요하고 비용이 많이 들지 않는 소규모 기술 컨설팅 회사에 적합한 CRM은 무엇일까요?"라고 질문할 수도 있습니다
차이점이 보이시나요?
- 쿼리 대 프롬프트: 기존 검색량은 개별 키워드 쿼리를 추적합니다. LLM은 미묘하고 맥락적이며 종종 다면적인 대화형 프롬프트에 대해 작동합니다.
- AI 중개인: 누군가가 Google을 사용할 때 검색 결과를 살펴봅니다. LLM을 사용하면 AI가 정보를 종합하고, 옵션을 비교하며, 종종 직접적인 답변이나 추천을 제공합니다. 이는 전통적인 '검색 여정'의 90%를 수행하며, 이러한 여정은 Ahrefs나 Semrush와 같은 현재 SEO 도구에서는 거의 보이지 않습니다.
- AI를 위한 최적화: 더 이상 인간 검색자를 대상으로 순위를 매기는 것만으로는 충분하지 않습니다. AI의 추론 엔진이 콘텐츠와 브랜드 존재를 이해하고, 처리하고, 기억할 수 있어야 합니다. 귀사의 정보는 모델의 논리에 맞아야 하며, 생성된 반응과 비교 속에서 자연스럽게 드러나야 합니다.
새로운 북극성을 소개합니다: 프롬프트 기반 가시성
검색량이 줄면 무엇이 늘어날까요? 프롬프트 중심의 가시성에 대해 생각해 볼 필요가 있습니다.
"키워드 X의 월간 검색 횟수는 3,200회입니다."라는 식의 집착은 이제 그만두세요 이제 중요한 질문은 다음과 같습니다:
- 어떤 종류의 사용자 '프롬프트'에 대한 응답으로 제품이나 서비스가 언급되나요?
- 어떤 구체적인 문제나 <사용 사례>로 인해 AI가 우리를 추천하게 되나요?
- 어떤 <범주>가 지속적으로 실행 가능한 옵션으로 떠오르고 있나요?
- 우리 브랜드를 유기적으로 언급하는 특정 AI 모델(ChatGPT, 퍼플렉시티, 클로드 등)은 무엇인가요?
<인공지능이 우선시되는 세상에서 진정한 수요의 척도는 바로 이것입니다. 이는 원시 검색 수치가 아니라 AI의 대화 맥락에서 관련성과 회상력을 측정하는 것입니다.
추적 불가 추적 (현재)
나쁜 소식은? 표준 SEO 대시보드는 아직 이를 위해 구축되지 않았습니다. 이러한 대시보드는 키워드를 추적하는 것이지 AI 응답 내의 대화 컨텍스트를 추적하는 것이 아닙니다.
좋은 소식은? 이 추적은 <수동으로> 시작할 수 있습니다. 수고가 필요하지만 인사이트는 매우 귀중합니다. Mercury에서 이 문제에 접근하기 시작한 방법을 소개합니다:
- "LLM 가시성 추적기" 만들기: 간단한 스프레드시트(예, Google 스프레드시트도 괜찮습니다!)가 시작점입니다.
- 로그 프롬프트: LLM 응답에서 제품, 서비스 또는 경쟁업체가 언급될 때마다 이를 유발한 정확한 프롬프트를 기록하세요.
- 모델 간 추적: 서로 다른 지식 기반과 응답 패턴을 가진 경우가 많으므로 여러 LLM(ChatGPT-4, Claude 3, Perplexity 등)에서 관련 프롬프트를 테스트합니다.
- 캡처 세부정보: 멘션의 위치/명시성, 사용된 특정 문구, 날짜를 기록하고 참고할 수 있도록 스크린샷을 찍어두세요.
아직 자동화되어 있지는 않지만(아직!), 점점 더 중요해지는 실제 가시성을 이해하기 위한 기초 자료입니다.
LLM 수요 분석하기: 키워드 그 이상
LLM 수요는 고립된 키워드가 아니라 주제 x 사용 사례 x 컨텍스트가 결합된 것입니다.
"최고의 동영상 호스팅"이라는 키워드를 타겟팅하는 대신 해당 요구가 발생하는 <상황>을 이해해야 합니다. 예를 들어
- 코스 생성자가 다음과 같이 질문할 수 있습니다: "온라인 코스 비디오를 호스팅하기 위한 안전한 비공개 Vimeo 대안은 무엇인가요?"라고 질문할 수 있습니다
- "교육 플랫폼과 쉽게 통합되는 안전한 비디오 스트리밍 솔루션을 추천해 주세요."라고 SaaS 회사에서 요청할 수 있습니다
수요는 이러한 특정 상황과 맥락에 맞는 시나리오에 존재합니다. 콘텐츠는 이러한 미묘한 요구를 직접적으로 해결해야 합니다.
AI에 영향을 미치기: 세 가지 계층
이 새로운 환경에서 효과적으로 승리하려면 세 가지 중요한 계층에 걸쳐 LLM 수요에 영향을 미쳐야 합니다:
- 프롬프트 레이어: 잠재 고객이 AI에 도움을 요청할 때 사용하는 언어를 이해합니다. 어떤 문제를 해결하려고 하나요? 어떤 비교를 요청하는가?
- 응답 레이어: AI가 생성한 답변, 비교 및 추천에 브랜드/제품이 명시적으로 언급되는 것을 목표로 합니다.
- 소스 레이어: AI가 참조하는 기본 정보(기사, 포럼, 문서, 리뷰)가 관련 맥락에서 브랜드를 긍정적이고 정확하게 언급하는지 확인합니다.
지배적이라는 것은 세 가지 모두에서 존재감과 영향력을 갖는다는 의미입니다.
LLM SEO 시대를 위한 전략
실제로 이러한 계층에 어떤 영향을 미치나요?
- 씨앗 사용 사례 콘텐츠: 구체적인 문제와 사용 사례를 다루는 자세한 콘텐츠(블로그 게시물, 사례 연구, 튜토리얼)를 작성하여 솔루션이 '왜' 적합한지에 대한 강력한 맥락을 제공하세요.
- 브랜드 인용 획득하기: 평판이 좋은 포럼(예: Reddit, Stack Overflow), 기술 문서, 고품질 리뷰 사이트, 업계 토론에서 브랜드에 대한 언급을 장려하세요. LLM은 이러한 출처에서 색인을 생성하고 학습합니다.
- 복합적인 의도 해결: 여러 단계의 사용자 여정이나 복잡한 질문을 한 번에 해결할 수 있는 콘텐츠를 개발하세요. 도구 추천을 통합한 '방법 안내서'를 생각해 보세요.
- 유용성 우선순위 지정: LLM은 도움이 되도록 설계되었습니다. 단순한 브랜드 권위보다는 사용자의 문제를 직접적으로 해결할 수 있는 실용적이고 유용한 정보를 우선시하는 경우가 많습니다. 믿을 수 없을 정도로 유용한 콘텐츠를 만드세요.
골드 찾기: 신속한 시장 조사
앞서 나가고 싶으신가요? 실제 프롬프트를 적극적으로 찾아보세요:
- 커뮤니티 모니터링: 타겟 오디언스가 문제를 논의하는 관련 하위 레딧, Slack 채널, Discord 서버 및 포럼을 검색하세요. 그들이 사용하는 정확한 언어에 주목하세요.
- 테스트 프롬프트: 이러한 실제 프롬프트를 ChatGPT, Claude 등에 연결하여 어떤 솔루션(자사 및 경쟁사 솔루션)이 표시되는지 확인하세요.
- 리버스 엔지니어: 특정 제품이 추천되는 이유를 분석합니다. 어떤 콘텐츠를 게시하고 있나요? 어디에서 인용을 받고 있나요? 이것이 로드맵입니다.
빅 시프트: 컨텍스트가 왕이다
전환 과정을 단순화해 보겠습니다:
- Google SEO: 수요는 주로 키워드에 존재합니다.
- LLM SEO: 수요는 주로 컨텍스트에 존재합니다.
구체적인 사용 사례, 사용자의 기본 목표, 비교 대상 등 컨텍스트는 월간 검색량 보고서에서 깔끔하게 드러나지 않습니다. AI에 의해 <멘션>, <이해>, <기억>됩니다.
이러한 변화에 적응하려면 콘텐츠, 가시성, 성공 측정에 대한 근본적인 사고방식의 전환이 필요합니다. 물론 어려운 일이지만 매우 흥미로운 일이기도 합니다. 이러한 변화를 수용하고 LLM 수요에 효과적으로 영향을 미치는 방법을 배우는 기업이 미래의 리더가 될 것입니다.
검색의 미래를 함께 맞이해 보세요.
