인공 지능-3 충격적인 변화를 통한 SEO 환경의 기본 변화

Konrad Wolfenstein

9개월 전

인공지능으로 인한 SEO 환경의 근본적인 변화 - 세 가지 충격적인 변화 - 이미지: Xpert.Digital

AI가 SEO를 혁신하고 있습니다. 전략에 가장 중요한 6가지 변화

AI를 통한 SEO 혁신: 마케터가 지금 알아야 할 사항

최근 몇 년 동안 인공지능(AI)은 검색 엔진 최적화(SEO) 분야를 근본적으로 변화시켰습니다. 한때 미래지향적인 기술로 치부되었던 AI는 이제 현대 SEO 전략의 필수 요소가 되었습니다. AI는 더 이상 단순한 유행이 아니라 업계의 가장 큰 변화를 이끄는 원동력입니다. Google의 머신러닝 알고리즘부터 ChatGPT와 같은 챗봇에 이르기까지, AI는 검색 엔진이 콘텐츠를 이해하고 평가하고 사용자에게 제공하는 방식에 영향을 미칩니다. 기업과 SEO 전문가에게 이는 기존 전략을 수정해야 하고, 새로운 핵심 성과 지표(KPI)가 주목을 받고 있으며, AI 기반 검색 결과 최적화가 새로운 과제로 떠오르고 있음을 의미합니다.

이 글에서는 AI가 SEO 환경을 어떻게 변화시켰는지 자세히 살펴봅니다. 기존 SEO 방식이 어떻게 발전해야 하는지, 어떤 새로운 지표와 측정 기준(예: 체류 시간 및 AI 응답 품질)이 중요해지고 있는지, 그리고 AI 기반 검색 엔진이 순위 전략에서 어떤 역할을 하는지 살펴봅니다. 또한 콘텐츠 전략, 사용자 경험(UX), 그리고 AI의 맥락에서 기술적인 SEO와 같은 관련 측면도 고려합니다. 실제 사례 연구를 통해 이러한 변화를 구체적으로 보여주고 AI 시대에 성공적으로 자리매김하는 방법을 제시합니다.

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기존 SEO 방법 적용

오랫동안 특정 전통적인 SEO 방식이 이 분야를 지배해 왔습니다. 텍스트 내 키워드를 꼼꼼하게 배치하고, 최대한 많은 백링크를 수집하고, 각 페이지의 메타 태그를 최적화하는 방식이었습니다. 하지만 AI가 검색 알고리즘에 통합되면서 이러한 게임의 규칙은 바뀌었습니다. 검색 엔진은 사용자가 진정으로 중요하게 생각하는 것이 무엇인지 이해하는 데 점점 더 능숙해지고 있으며, SEO 전략도 이에 맞춰 변화해야 합니다.

키워드에서 컨텍스트까지

예전에는 중요한 키워드마다 별도의 페이지를 만들고 가능한 한 자주 반복하는 것이 일반적이었습니다. 오늘날 랭크브레인(RankBrain)과 BERT와 같은 AI 기반 시스템 덕분에 구글은 검색어가 사용된 키워드와 정확히 일치하지 않더라도 사용자가 실제로 무엇을 찾고 있는지 훨씬 더 잘 이해합니다. 따라서 텍스트의 관련성과 맥락이 고정된 키워드 밀도보다 더 중요합니다. 웹사이트 운영자는 주제적으로 포괄적이고 사용자 지향적인 콘텐츠를 만들어야 합니다. 즉, 개별 검색어를 따로 살펴보는 대신 검색 의도, 즉 검색어의 필요성이나 문제점에 초점을 맞춰야 합니다. 예를 들어, "건강한 식생활"에 대한 가이드를 작성하는 사람은 키워드를 몇 번만 포함하는 것이 아니라 모든 관련 질문과 하위 주제(예: 영양소, 레시피, 다이어트 팁 등)를 다루어야 합니다. AI 기반 알고리즘은 이러한 포괄적인 콘텐츠가 사용자의 검색어를 더 잘 충족하기 때문에 이러한 콘텐츠를 선호합니다.

백링크에 있어서는 양보다 질이 중요합니다

백링크(다른 웹사이트의 링크)는 여전히 중요한 순위 요소이지만, AI는 이러한 사고방식의 전환을 촉진했습니다. 과거에는 질보다 양을 우선시하여 링크 팜이나 구매 링크를 통해 순위를 높이려 했던 사람들이 있었습니다. 그러나 AI의 지원을 받는 최신 검색 엔진 알고리즘은 부자연스러운 링크 패턴을 인식하는 데 점점 더 능숙해지고 있습니다. 수백 개의 무작위 링크 대신, 관련성 있고 신뢰할 수 있는 링크가 이제 훨씬 더 중요해졌습니다. 평판이 좋은 업계 웹사이트의 단일 링크는 의심스러운 출처의 링크 열 개보다 가치가 있을 수 있습니다. AI는 Google을 비롯한 검색 엔진이 링크의 맥락(예: 주변 텍스트가 주제와 관련이 있는지 여부)을 해석하고 페이지의 권위를 현실적으로 평가하도록 지원합니다. 따라서 성공적인 SEO 전략은 고품질 링크(예: 홍보, 게스트 게시글, 파트너십)를 구축하고 업계 내 브랜드 가시성을 확립하는 데 중점을 둡니다. 웹사이트가 수많은 고품질 기사에 언급되면 기존 순위가 향상될 뿐만 아니라 AI 시스템에서 신뢰할 수 있는 정보 출처로 인식될 가능성도 높아집니다.

사용자 중심 온페이지 최적화

AI는 검색 엔진이 콘텐츠를 거의 사람처럼 읽을 수 있도록 합니다. 즉, 흰색 텍스트에 키워드를 숨기거나 메타 태그를 과도하게 최적화하는 것과 같은 과거의 수법은 더 이상 효과가 없으며 오히려 불이익을 받을 수 있습니다. 대신, AI 기반 온페이지 최적화는 좋은 편집 관행에 더욱 가까워지고 있습니다. 명확한 제목 구조, 읽기 쉬운 텍스트, 논리적인 구성, 그리고 독자에게 부가 가치를 제공하는 것이 핵심입니다. 주제를 포괄적으로 다루는 잘 쓰인 텍스트는 AI 기반 분석에서 부주의한 키워드 나열보다 더 높은 순위를 차지합니다. 모토는 "기계가 아닌 사람을 위해 글을 쓰자"입니다. 왜냐하면 기계는 인간처럼 콘텐츠를 평가하는 법을 배웠기 때문입니다.

구조화된 데이터에 대한 새로운 역할

최근 몇 년간 AI의 발전으로 구조화된 데이터(스키마 마크업) 사용이 증가하고 있습니다. 마크업을 통해 콘텐츠(리뷰, 레시피, FAQ 등)에 검색 엔진에 명시적으로 태그를 지정할 수 있습니다. AI 알고리즘은 이러한 추가 정보를 활용하여 리치 스니펫으로 검색 결과를 풍부하게 하거나 답변 상자(직접 답변 필드)에 콘텐츠를 전략적으로 배치합니다. SEO 측면에서 이는 메타 설명 유지와 같은 기존 방식에 스키마 데이터를 최적화하여 검색 엔진에 맥락을 제공하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 제품에 대한 자주 묻는 질문(FAQ) 페이지는 FAQ로 마크업될 수 있으며, 이를 통해 Google이 해당 페이지의 일부를 확장 검색 요소 또는 음성 비서 응답으로 사용할 가능성이 높아집니다. 이러한 답변 최적화(답변 엔진 최적화라고도 함)를 수행하는 사람들은 기존의 "블루 링크" 방식을 넘어 사용자에게 즉시 답변을 제공하는 AI 기반 검색에 적응합니다.

요약: 전통적인 SEO 방식은 여전히 중요하지만, 더욱 지능적으로 구현되어야 합니다. 키워드 리서치는 여전히 중요하지만, 용어 사용은 이제 더욱 자연스럽고 맥락에 맞게 이루어집니다. 백링크는 더 이상 맹목적으로 수집되지 않고, 사용자와 알고리즘의 관점에서 페이지의 권위를 높이기 위해 전략적으로 구축됩니다. 온페이지 SEO는 더 이상 단순히 HTML 태그를 채우는 것을 의미하지 않고, 최상의 콘텐츠를 제공하는 것을 핵심으로 합니다. 또한 구조화된 데이터와 같은 기술적 기법은 AI 시스템이 콘텐츠를 이해하고 검색할 수 있도록 지원합니다. SEO는 전통적인 마케팅 기술과 기술적 전문성, 그리고 AI에 대한 이해를 결합하는 분야로 진화하고 있습니다.

새로운 지표 및 성과 측정

변화하는 검색 환경과 함께 SEO 성공 측정 방식도 변화하고 있습니다. 이전에는 주로 검색 순위(키워드 X의 경우 Google에서 1위)와 검색 엔진을 통해 유입된 방문자 수에 중점을 두었습니다. 이러한 지표는 여전히 중요하지만, AI는 사용자 페이지 체류 시간이나 AI가 생성한 답변 스니펫의 품질과 같은 새로운 지표를 부각시켰습니다.

클릭률뿐만 아니라 사이트에서 소비한 시간도 중요합니다.

대표적인 예가 체류 시간입니다. 체류 시간은 사용자가 검색 결과를 클릭한 후 페이지에 머무르는 시간을 의미하며, 검색 결과 목록으로 다시 돌아오기 전까지의 시간을 나타냅니다. 체류 시간이 길수록 콘텐츠가 유용하고 매력적이라는 지표로 간주됩니다. 즉, 방문자가 콘텐츠를 읽거나, 동영상을 시청하거나, 웹사이트를 더 깊이 탐색하고 있다는 것을 의미합니다. 이전에는 클릭률(CTR), 즉 검색자가 결과를 클릭하는 횟수에 주로 초점을 맞췄습니다. 하지만 사용자가 즉시 이탈한다면 높은 CTR은 큰 의미가 없습니다. 따라서 AI 기반 검색 엔진 로직은 체류 시간, 스크롤 깊이, 페이지 상호작용과 같은 사용자 신호에 더욱 집중합니다. 웹사이트 운영자에게 이는 단순히 사용자를 사이트로 유치하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 사용자를 사이트에 머물게 하고 만족시켜야 합니다. 성공적인 페이지는 사용자의 질문에 포괄적으로 답하고, 더 나아가 탐색하도록 유도할 수도 있습니다. 예를 들어, 블로그 게시물에 인포그래픽, 동영상 또는 추가 링크를 포함하면 사이트 이용 시간을 크게 늘릴 수 있으며, 이는 순위에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

"제로클릭" 검색의 과제

동시에, 제로클릭 검색 추세도 관찰되고 있습니다. 제로클릭 검색이란 사용자가 클릭할 필요조차 없는 검색어를 의미합니다. Google과 다른 검색 엔진들이 검색 결과 페이지에 답변을 바로 표시하기 때문입니다. AI가 생성하는 답변과 향상된 스니펫 덕분에 이러한 제로클릭 검색 비율이 크게 증가했습니다. 최근 연구에 따르면 전체 검색 쿼리의 절반 이상이 검색 결과에서 클릭 없이 종료됩니다. 이는 SEO 성공 여부를 평가하는 데 새로운 과제를 제시합니다. 1위라고 하더라도 클릭 수가 적으면 표면적으로는 트래픽이 감소하는 것으로 해석될 수 있습니다. 새로운 사고방식이 필요합니다. 기업들은 클릭 없이도 콘텐츠가 검색 결과에 얼마나 자주 표시되는지 점점 더 주의 깊게 살펴보고 있습니다. 예를 들어, 자사 웹사이트의 정의가 답변 상자에 표시되면 웹사이트 방문 없이도 브랜드에 도달할 수 있으며, 동시에 가시성과 권위도 높아집니다. 이러한 노출은 핵심 성과 지표(KPI)로서 중요성이 커지고 있습니다. Google Search Console과 기타 도구들은 이미 추천 스니펫이나 동영상 미리보기와 같은 기능의 노출 수를 보고하기 시작하여 콘텐츠가 얼마나 자주 표시되는지 확인할 수 있습니다. SEO 방문자의 실제 전환은 나중에 일어날 수도 있습니다. 사용자는 유용한 정보를 보낸 사람을 기억하고 나중에 직접 페이지를 방문하거나 브랜드를 신뢰할 수도 있습니다.

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사용자가 웹 사이트 마케팅 챌린지를 클릭하지 않고 직접 정보를 찾을 수있는 검색을 클릭하십시오.

AI 응답 품질 평가

검색 엔진에서 AI가 생성한 답변은 또 다른 측면, 즉 답변의 품질이라는 측면을 더합니다. Google과 Bing은 AI 기능이 제공하는 정보가 정확하고 유용하도록 보장하고자 합니다. 이를 위해 Bing 채팅의 좋아요/싫어요 버튼이나 Google Labs for Search Generative Experience(SGE)의 피드백을 적극적으로 수렴합니다. 콘텐츠 제공업체와 SEO 담당자에게 이는 AI가 쉽게 정확하게 해석할 수 있도록 콘텐츠를 제작해야 함을 의미합니다. 정보는 정확해야 하고, 진술은 명확하게 표현되어야 합니다. 자신의 콘텐츠가 AI 스니펫에 표시되더라도 잠재적으로 잘못 표현되거나 왜곡된다면 역효과를 낳을 수 있습니다. 따라서 정확성과 명확성은 점점 더 중요한 성공 요인이 되고 있습니다. AI 답변의 "품질"은 간접적으로만 측정할 수 있지만, 몇 가지 지표가 있습니다. 사용자가 AI 답변을 받은 후 다른 결과를 여러 번 클릭하거나 질문을 수정했다면 답변이 만족스럽지 않았을 가능성이 높습니다. 반대로, 검색 결과로 돌아오는 이탈률이 낮거나 긍정적인 피드백을 받았다면 콘텐츠가 목적을 달성했음을 나타냅니다. 웹사이트 운영자는 이러한 AI 내부 지표를 직접 볼 수는 없지만 그 효과는 체감할 수 있습니다. 만족한 사용자는 불평하는 횟수가 줄고, 반송 횟수가 줄었으며, 웹사이트와 상호 작용(예: 댓글이나 콘텐츠 공유)할 수도 있습니다.

궁극적으로 SEO 성공 측정은 여전히 데이터 중심이지만, 그 초점이 바뀌고 있습니다. 사용자 행동이나 만족도와 같은 소프트한 요소가 점점 더 중요해지고 있습니다. 매력적인 콘텐츠를 제공하는 사람들은 더 긴 체류 시간과 긍정적인 피드백을 받게 되는데, 이는 이제 검색 엔진 순위와 사실상 불가분의 관계에 있습니다. AI가 첫 번째 답을 제시할 수 있는 세상에서, 우리는 우리의 정보가 그 답에 기여하는지, 그리고 궁극적으로 사용자를 설득하는지 여부로도 성공을 측정해야 합니다.

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자세한 내용은 여기를 참조하세요.

진본인. 개별적으로. 글로벌: 귀사를 위한 Xpert.Digital 전략

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AI 검색 엔진의 역할과 순위 전략에 미치는 영향

AI는 검색 알고리즘의 배경이 되었을 뿐만 아니라 검색 엔진의 모습도 근본적으로 변화시켰습니다. Bing의 챗봇이나 Google의 실험적 AI 검색 결과처럼 AI가 사용자 인터페이스에 통합되면서 기존의 순위 전략은 완전히 뒤바뀌고 있습니다.

AI 기반 검색 경험

한 예로 Microsoft Bing은 2023년 초에 검색 엔진에 AI 언어 모델(GPT-4 기반)을 통합했습니다. 사용자는 검색을 채팅으로 구성하고 출처 인용을 포함한 다양한 출처에서 편집된 대화형 답변을 받을 수 있습니다. Google은 곧 뒤를 따랐고 그 이후로 Search Generative Experience(SGE)로 유사한 개념을 테스트해 왔습니다. AI가 생성한 개요가 검색 결과 페이지 상단에 나타나 사용자의 질문에 직접 답하고 그 뒤에 일반적인 링크가 나옵니다. 기존 SEO의 경우 이러한 AI 검색 결과는 유기적 링크의 가시성이 낮음을 의미하며, 특히 간단한 정보 쿼리의 경우 그렇습니다. AI 답변이 이미 모든 필수 정보를 제공하는 경우 많은 사용자는 더 이상 스크롤하지 않습니다. 미국에서 실시한 초기 연구에서는 극적인 효과가 나타났습니다. 일부 웹사이트는 Google의 AI 개요가 도입된 후 테스트 시장에서 트래픽이 20% 감소했고, 다른 웹사이트는 업계와 검색 유형에 따라 최대 60%까지 감소했습니다. 특히 정보 검색(예: "X는 무엇인가?" 또는 "Y는 어떻게 작동할까?")의 경우, 답변이 이미 제시되어 있기 때문에 개별 결과에 대한 클릭률이 크게 떨어집니다.

AI 시대의 새로운 순위 전략

SEO는 AI 답변이 1위를 차지할 가능성에 어떻게 대응해야 할까요? 첫째, 전통적인 방식으로 높은 순위를 유지하는 것이 중요합니다. 흥미롭게도 AI 시스템은 이미 고품질로 간주되는 페이지에 우선적으로 접근합니다. Google은 AI 답변에 대해 주로 1페이지에 등장하거나 다른 많은 사람들이 링크하고 언급한 콘텐츠를 사용합니다. 따라서 높은 유기적 순위는 AI 알고리즘이 고려하기 위한 기본적인 요건입니다. 둘째, 스니펫 최적화 개념이 더욱 중요해집니다. 콘텐츠는 짧은 발췌문으로도 효과적으로 작동하도록 구성되어야 합니다. 구체적으로, AI가 쉽게 추출하여 사용자에게 제시할 수 있는 텍스트에 명확한 정의, 요약 또는 단계별 지침을 포함해야 합니다. 핵심 메시지를 모호하게 하는 긴 텍스트보다 처음에 질문에 간결하게 답변하는 텍스트가 AI 개요에서 인용될 가능성이 더 높습니다. 일부 전문가는 이를 "답변 엔진 최적화"라고 부릅니다. 즉, 링크 목록의 일부가 아니라 답변의 일부가 되도록 최적화하는 것을 의미합니다.

개인화 및 직접 답변

AI 검색 엔진은 앞으로 더욱 개인화된 답변을 제공할 수 있습니다. 위치, 검색 기록, 선호도와 같은 상황적 요인은 이미 결과에 영향을 미칩니다. AI는 이러한 정보를 활용하여 "맛있는 식당"을 검색할 때 일반적인 목록만 표시하는 대신 개인 맞춤형 추천을 제공할 수 있습니다. 순위 전략 측면에서 이는 단일 최상위 순위가 점점 더 흔해지고 있음을 의미합니다. 대신 다양한 맥락에서의 관련성이 더욱 중요해졌습니다.

브랜드 인지도와 신뢰가 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

흥미롭게도, 강력한 브랜드는 AI 트렌드의 혜택을 누릴 수 있습니다. AI 시스템은 잘못된 정보를 유포하지 않도록 주의하기 때문에, 이미 확립되고 신뢰할 수 있는 출처에 의존하는 것을 선호합니다. 유명 브랜드, 수많은 백링크, 또는 언급 등을 통해 이미 특정 권위를 가진 출처는 알고리즘에 의해 선택되어 응답에 인용될 가능성이 더 높습니다. 이는 눈덩이 효과로 이어집니다. 규모가 크고 신뢰할 수 있는 사이트는 더욱 눈에 띄는 반면, 알려지지 않은 사이트는 잠재적 출처 풀에 포함되기조차 더 어려워집니다. 따라서 AI 시대에 현명한 전략은 온라인 평판을 적극적으로 개선하는 것입니다. 홍보, 콘텐츠 마케팅, 소셜 미디어는 웹사이트 이름의 인지도를 높이고, 결과적으로 웹사이트가 노출될 때 클릭 가능성을 높여 SEO에 간접적으로 도움이 될 수 있습니다. 의심스러운 경우, 사용자는 알려지지 않은 도메인보다 익숙한 도메인을 선호하는 경향이 있으며, 이는 오프라인과 온라인 모두에 적용됩니다. 이러한 신뢰도는 AI 비서가 선호하는 출처에도 영향을 미칠 수 있습니다. (AI 모델은 평판이 좋은 출처에서 더 자주 제공되는 콘텐츠를 학습하는 경우가 많기 때문입니다.)

요약하자면, AI 검색 엔진 시대는 SEO에게 두 가지 사고방식을 요구합니다. 한편으로는 전통적인 최적화를 소홀히 해서는 안 됩니다. 좋은 콘텐츠, 탄탄한 기술 실행, 그리고 강력한 백링크는 여전히 성공의 핵심입니다. 다른 한편으로는 정보 표현 방식에 대해 적극적으로 노력해야 합니다. 단순히 상위 10위 안에 드는 것이 아니라, 적절한 순간에 적절한 답변을 제공하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 타겟 고객과 그들의 질문에 대한 깊은 이해와 함께 알고리즘이 최적의 답변으로 인식할 수 있도록 콘텐츠를 구성하는 능력이 필요합니다.

AI 시대의 콘텐츠 전략

고품질 콘텐츠는 항상 SEO의 핵심이었으며, 이는 AI가 등장해도 변하지 않습니다. 오히려 AI 덕분에 검색 엔진이 좋은 콘텐츠와 나쁜 콘텐츠를 구분하는 능력이 점점 더 향상됨에 따라, 오늘날 최고의 콘텐츠 전략은 특히 큰 성과를 거두고 있습니다. 하지만 새로운 질문들이 제기됩니다. 콘텐츠 제작에 AI 도구를 어떻게 활용할 것인가? 기계가 텍스트를 생성할 수 있는 시대에 EEAT(경험, 전문성, 권위, 신뢰성)는 무엇을 의미할까? 그리고 AI 모델이 결국 기존 콘텐츠를 리믹스하는 데 그칠 때 어떻게 창의성을 유지할 수 있을까?

EEAT와 신뢰를 기반으로

수년 동안 구글의 품질 가이드라인은 전문성, 권위, 그리고 신뢰성의 중요성을 강조해 왔으며, 최근에는 "경험"(개인적인 경험)을 추가했습니다. 이러한 원칙은 AI 시대에 더욱 중요해지고 있습니다. 알고리즘이 스스로 텍스트를 편집할 때, 신뢰할 수 있는 출처를 우선적으로 활용합니다. 콘텐츠 측면에서 이는 모든 기사가 최대한 정확하게 조사되고, 전문적으로 타당하며, 최신 정보를 제공해야 함을 의미합니다. 근거 없는 주장이나 피상적이고 평범한 텍스트는 관심을 끌기 어렵습니다. 대신, 독창적인 연구, 전문가 인터뷰, 실무 경험 보고서와 같이 진정한 부가가치를 제공하는 콘텐츠가 주목을 받습니다. 어디에서나 쉽게 구할 수 없는 고유한 정보는 콘텐츠를 독특하게 만듭니다. 이러한 콘텐츠는 인간에게 가치 있을 뿐만 아니라, AI 모델에서도 쉽게 채택되는데, 이는 대중과 차별화되기 때문입니다. 따라서 전략적 고려 사항은 의도적으로 데이터와 인사이트를 생성하여 주요 출처로 자리매김하는 것입니다(예: 업계 설문 조사 및 분석 결과를 자체 웹사이트에 게시). 이후 많은 사람이 이를 참조하면 권위가 엄청나게 높아지고, 이 주제를 조사하는 AI는 이 출처를 고려할 가능성이 높습니다.

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AI 지원 콘텐츠 제작

많은 SEO 팀이 이제 AI 도구를 사용하여 텍스트 초안 작성, 개요 작성, 아이디어 도출 등 콘텐츠를 더욱 효율적으로 제작합니다. 언어 모델은 버튼 클릭 한 번으로 초안을 제공하고, 편집자가 이를 다듬습니다. 품질 보증이 제대로 되어 있다면 이는 오히려 Segen 될 수 있습니다. 하지만 위험은 AI가 생성한 텍스트를 검토 없이 게시하려는 유혹에 있습니다. 예를 들어, 기술 포털 CNET은 수백 개의 금융 관련 기사를 AI가 작성하도록 하는 실험을 진행했지만, 수많은 콘텐츠 오류와 표절이 발견되면서 결국 철회해야 했습니다. 여기서 얻은 교훈은 AI가 콘텐츠 제작 속도를 높일 수는 있지만, 인간의 비판적 판단과 창의성을 대체할 수는 없다는 것입니다. AI 시대의 효과적인 콘텐츠 전략은 균형을 맞추는 것입니다. AI를 유일한 작성자가 아닌 도구로 활용하는 것입니다. 실제로 이는 일상적인 작업(메타 설명 제안, 제품 텍스트의 문법 다듬기, 텍스트 변형 테스트)에는 AI를 활용하고, 의견 기사, 복잡한 분석 또는 명확한 브랜드 이미지가 필요한 중요한 콘텐츠는 계속해서 인간이 큐레이션하는 것을 의미합니다.

구조와 형식을 다양화하세요

AI 검색 결과는 종종 압축된 형태로 정보를 제공합니다. 따라서 콘텐츠를 다양한 방식으로 제시하는 것이 더욱 중요합니다. 길고 연속적인 텍스트만으로는 충분하지 않습니다. 신중하게 고안된 콘텐츠 전략은 명확한 구조를 기반으로 합니다. 즉, 부제목, 목록, 표, 강조된 인용문, 정의가 포함된 섹션을 구성하는 것입니다. 이를 통해 콘텐츠의 일부를 다양한 맥락(특집 스니펫, 음성 비서, AI 채팅 등)에서 추출할 가능성이 높아집니다. 다양한 형식도 함께 사용할 수 있습니다. 기사의 첫 문단에는 요약(스니펫에 적합)이 있고, 그 뒤에는 자세한 설명(더 자세히 알고 싶어 하는 사용자를 위한)이 이어지며, 마지막에는 FAQ(특정 질문과 답변) 섹션이 포함될 수 있습니다. 이러한 모듈성 덕분에 콘텐츠는 더 쉽게 분해하고 재구성할 수 있어 "AI 친화적"입니다.

"나도 따라하는" 것이 아닌 독특한 콘텐츠

AI가 수많은 기존 텍스트의 패턴을 기반으로 콘텐츠를 생성하는 세상에서 창의성은 무엇보다 중요합니다. 콘텐츠 전략은 아직 완성되지 않은 주제를 찾거나 익숙한 주제를 새로운 관점에서 제시하는 것을 의미합니다. 모든 경쟁사가 AI가 생성한 동일한 일반 텍스트를 게시한다면 (모두가 동일한 도구를 사용한다면 발생할 수 있는 일이지만), 누구도 진정으로 눈에 띄지 않을 것입니다. 개성, 깊이, 또는 고유한 판매 포인트(USP)를 갖춘 콘텐츠가 주목을 받게 되며, 바로 이것이 검색 엔진이 홍보하고자 하는 것입니다. 구글이 최근 업데이트에서 "빈약한 콘텐츠"와 모방 콘텐츠를 단속해 온 것은 우연이 아닙니다. 따라서 콘텐츠 전략은 AI가 제공할 수 없는 것, 즉 진정한 독창성, 감성적 호소력, 경험적 통찰력, 그리고 때로는 강력한 의견까지 제공하는 것을 목표로 해야 합니다. 이것이 사용자에게 지속적으로 흥미를 유지하고, 결과적으로 검색 엔진과 장기적으로 관련성을 유지하는 방법입니다.

사용자 경험(UX)과 기술적 SEO에 초점을 맞추다

알고리즘이 인간의 행동을 모방하는 시대에, 좋은 SEO와 좋은 사용자 경험(UX)의 경계는 점점 모호해지고 있습니다. 사용자에게 긍정적인 경험을 제공하는 것은 대개 검색 엔진에서도 좋은 평가를 받습니다. 이는 간단하지만 중요한 진실입니다. AI는 사용자 신호를 더욱 정확하게 평가하고 기술적 측면을 더욱 지능적으로 분석할 수 있기 때문에 이러한 추세를 더욱 가속화합니다.

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페이지 성능 및 Core Web Vitals

Google은 로딩 시간, 상호작용성, 시각적 안정성(Core Web Vitals)과 같은 지표를 사용자 경험(UX)에 직접적인 영향을 미치는 순위 요소로 도입하고 있습니다. 예를 들어 AI 기반 분석은 페이지가 느리게 로드되거나 레이아웃이 불안정할 경우 사용자가 페이지를 이탈할 가능성이 더 높다는 것을 인식합니다. 따라서 웹사이트를 기술적으로 간결하고 빠르게 유지하는 것이 필수적입니다. UX 측면에서는 이미지 최적화, 캐싱 사용, 깔끔한 코드 작성이 중요합니다. SEO에도 동일한 원칙이 적용됩니다. 페이지가 2초 안에 로드되고 사용하기 쉬우면 방문자를 만족시키는 것이며, 검색 엔진은 이를 중요하게 생각합니다. 모바일 친화성이나 HTTPS 암호화와 같은 기술적인 SEO 기본 사항은 오랫동안 필수 조건이었습니다. 앞으로 AI는 웹사이트가 "사용하기 쉬운지" 여부를 인식하도록 모델을 학습시킴으로써 접근성이나 페이지 탐색의 명확성과 같은 더 많은 요소를 고려할 수도 있습니다. 이러한 세부 사항을 측정하기 어려워 보이더라도 간과해서는 안 됩니다.

사용자 안내 및 참여

최고의 UX란 사용자가 원하는 것을 직관적으로 찾고, 더 많은 콘텐츠에 관심이 있어 더 오래 머물 수 있도록 하는 것을 의미합니다. 여기서 내부 링크는 중요한 역할을 합니다. 추천 상자("관심 있으실 만한 다른 콘텐츠") 또는 관련 기사로 연결되는 텍스트 내 적절한 링크는 방문자를 사이트로 효과적으로 안내합니다. SEO 관점에서는 사이트 구조를 개선하고 웹사이트 전체에 순위를 분산시킵니다. AI 관점에서는 사용자가 바로 사이트를 떠나지 않을 가능성을 높여주는데, 앞서 언급했듯이 이는 긍정적인 신호입니다. 또한, 논리적 구조는 알고리즘이 콘텐츠를 분류하는 데에도 도움이 됩니다. 예를 들어, 웹사이트가 필라 페이지 방식(주요 기사와 주제적으로 관련된 여러 하위 기사를 연결하는 방식)을 따르는 경우, Google은 이러한 맥락을 인식하고 해당 주제에 대한 전문성을 나타내는 신호로 해석합니다. AI 기반 크롤러는 이러한 콘텐츠 관계를 점점 더 잘 이해하여 웹사이트의 의미 네트워크를 구축합니다. 따라서 명확한 구조를 갖춘 훌륭한 UX는 AI가 콘텐츠의 범위와 깊이를 파악하는 데 도움이 됩니다.

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맥락은 황제 그 이상입니다. 검색 엔진 최적화에 대한 새로운 SEO 표준과 그 중요성

구조화된 데이터 및 스니펫

구조화된 데이터의 활용은 이미 언급되었습니다. UX 관점에서 볼 때, 구조화된 데이터는 사용자가 검색 결과에서 사전 정보(예: 별점, 레시피 시간, 확장 가능한 FAQ)를 얻을 수 있다는 이점을 제공합니다. 이는 콘텐츠에 진정으로 관심이 있는 적격 방문자를 유치합니다. 기술적인 SEO 관점에서 볼 때, 구조화된 데이터는 풍부한 결과를 얻는 데 필수적입니다. AI 시스템은 콘텐츠에서 정보를 정확하게 추출하기 위해 마크업을 전략적으로 사용합니다. 예를 들어, 잘 마크된 FAQ 페이지는 사용자가 클릭하지 않고도 관련 질문에 대한 답변을 바로 확장하여 보여줍니다. 역설적으로, 이는 사용자가 답변을 더 빨리 받을 수 있기 때문에 UX를 향상시키지만 동시에 트래픽을 감소시킬 수 있습니다. 이는 제로 클릭 효과의 또 다른 예입니다. 그럼에도 불구하고, 이러한 기능을 활용하여 관련성 있는 출처로 자리매김하는 것은 장기적으로 가치가 있습니다. 사용자는 특히 출처가 신뢰할 수 있는 경우 답변의 출처를 알아차립니다.

AI 크롤러의 기술적 접근성

종종 간과되는 측면: AI 시스템은 실제로 어떻게 콘텐츠에 접근할까요? 기존 검색 엔진은 웹을 정기적으로 크롤링하고 페이지를 색인합니다. 반면 AI 챗봇은 필요에 따라 실시간으로 정보를 검색합니다. 예를 들어 Bing의 채팅 모드는 쿼리가 입력되면 실시간 웹 페이지에 접속합니다. 마찬가지로 중요한 점은, 검색 결과에 콘텐츠를 사용하려면 과도한 쿠키 배너나 로그인 장벽으로 인해 콘텐츠에 접근할 수 없어야 한다는 것입니다. 어느 정도 자유롭게 접근 가능한 콘텐츠를 제공하는 것이 바람직합니다. 그렇지 않으면 더 개방적으로 운영하는 경쟁 업체에게 노출될 수 있습니다.

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새로운 채널의 UX

AI는 사용자가 콘텐츠를 소비하는 채널도 확장하고 있습니다. 음성 비서와 챗봇 인터페이스가 그 예입니다. 이러한 사용자 경험은 기존 웹사이트 방문에서 벗어나고 있습니다. 일부 기업은 웹사이트에 자체 AI 챗봇을 도입하여 이러한 변화에 대응하고 있습니다. 챗봇은 사이트 콘텐츠를 크롤링하고 방문자의 질문에 직접 답변합니다. 이는 직접적인 순위 요인은 아니지만, 사이트 내 경험을 개선하고 방문자의 페이지 체류 시간을 늘려줍니다. 사용자가 Google 검색을 다시 하지 않고도 채팅 인터페이스를 통해 필요한 정보를 즉시 얻을 수 있다면 이탈률도 감소합니다. 이러한 UX 혁신은 SEO와 UX가 얼마나 밀접하게 연관되어 있는지를 보여줍니다. 성공적인 웹사이트는 사용자가 클릭한 후에도 최적화된 경험을 제공하며, 이는 SEO 성과에도 긍정적인 영향을 미칩니다.

AI 시대에는 기술적인 SEO와 UX를 함께 고려하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 기술적으로 탄탄한 웹사이트는 훌륭한 콘텐츠가 빛을 발할 수 있는 기반을 마련합니다. 빠른 로딩 시간, 명확한 구조, 유용한 기능 등 사용자 경험 또한 뛰어나다면 모든 방문자는 검색 엔진에 긍정적인 신호를 보냅니다. 그리고 이러한 신호를 분석하는 AI는 "이 사이트는 다른 사용자들도 방문할 만한 가치가 있다"라고 결론 내릴 것입니다.

구체적인 사례 및 사례 연구

변화를 더 구체적으로 보여주기 위해 AI가 SEO 분야에 어떤 영향을 미치고 있는지 보여주는 몇 가지 실제 사례를 마지막으로 살펴보겠습니다.

AI 대응으로 인한 트래픽 감소

2023년, 한 주요 정보 웹사이트에서 특정 방법론 관련 기사의 트래픽이 크게 감소했습니다. 분석 결과, Google은 이러한 질문 중 다수에 대해 AI가 생성한 요약을 결과 페이지에 직접 표시하여 사용자가 기사를 클릭하지 않고도 필요한 정보를 제공하고 있는 것으로 나타났습니다. 최고조에 달했을 때 이러한 키워드의 트래픽은 50% 이상 급감했습니다. 이러한 경험은 업계의 관찰 결과와 일치합니다. AI가 생성한 요약이 표시되면 클릭률이 급격히 떨어집니다. 웹사이트는 이에 대응하여 콘텐츠를 더욱 심층적으로 개선했습니다. 짧은 스니펫으로 전달할 수 있는 내용을 넘어 추가적인 세부 정보, 그래픽, 추가 정보를 제공했습니다. 목표는 사용자가 클릭할 이유(즉, 전체 기사를 읽도록)를 확보하는 것이었습니다. 이 전략은 성공적이었습니다. 방문자 트래픽은 이전보다 낮았지만, 사이트 이용 시간과 클릭한 사용자의 참여도는 크게 증가했습니다. 양보다 질이 중요하다는 것이 모토였으며, 이는 AI 시대에 자주 권장되는 접근 방식입니다.

CNET의 AI 콘텐츠 실험

2022년부터 기술 포털 CNET은 과감한 조치를 취했습니다. AI에게 수백 개의 기사를 의뢰하여 방대한 SEO 콘텐츠를 생성하고자 했습니다. 처음에는 이러한 텍스트가 눈에 띄지 않았고, 일부는 높은 순위를 기록하기도 했지만, 결국 기계가 생성한 것이라는 사실이 알려졌습니다. 면밀히 조사한 결과, 금융 사례의 계산 오류부터 다른 출처에서 많이 차용한 문구까지 수많은 오류가 드러났습니다. CNET의 평판은 손상되었고, 구글은 이러한 콘텐츠 중 일부를 신뢰할 수 없다고 표시했습니다. 이 사례 연구는 AI가 인간의 품질 관리 없이 콘텐츠를 빠르게 제공할 수 있지만, SEO 결과는 부정적인 경향이 있음을 보여줍니다. CNET은 실험을 중단하고 영향을 받은 기사를 수정했습니다. 이를 통해 얻은 교훈은 자동화에는 한계가 있으며, 궁극적으로 품질이 양보다 중요하다는 것입니다. AI는 이러한 모토를 그 어느 때보다 명확하게 보여주고 있습니다.

이 예들은 강조합니다

SEO 환경은 여전히 활기차고 흥미진진합니다. AI의 효과는 미묘하고 점진적으로 나타나기도 하고(예: 사용자 행동 변화), 때로는 갑작스럽고 명백하게 나타나기도 합니다(예: 새로운 기능으로 인한 트래픽 감소). 어떤 경우든 유연하게 대응하고, 실험을 통해 배우고, AI의 기회와 위험을 모두 인지하는 사람이 승자가 될 것입니다.

AI와 SEO: 성공의 열쇠는 사용자 중심

AI가 가져온 SEO 환경의 근본적인 변화는 한 가지 핵심 원칙으로 요약할 수 있습니다. SEO는 점점 더 실제 사용자 경험에 집중하고 있습니다. 인공지능은 검색 엔진이 사용자의 의도와 행동을 더 잘 이해하도록 돕습니다. 바로 이러한 이유로 웹사이트 운영자는 사용자에게 최상의 서비스를 제공하는 데 집중해야 합니다. 기존의 SEO 기법은 효과가 떨어지고 있는 반면, 고품질 콘텐츠와 긍정적인 사용자 신호는 오히려 더 큰 보상을 받고 있습니다.

SEO 실무자에게 이는 한편으로는 핵심 원칙을 간과하지 않는다는 것을 의미합니다. 즉, 좋은 콘텐츠, 탄탄한 기술 실행, 그리고 면밀히 고안된 링크 프로필이 기본 원칙입니다. 다른 한편으로는 새로운 아이디어에 열린 자세를 유지하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 음성 비서와 AI 봇에서도 사용할 수 있도록 콘텐츠를 구성하거나, 클릭률뿐만 아니라 답변을 조용히 읽고 있는 사용자의 만족도를 기준으로 성공을 측정하는 것이 좋습니다.

AI 개발은 빠르게 진행되고 있으며 앞으로도 계속 발전할 것입니다. 한 가지 확실한 것은 SEO가 사라지지는 않겠지만, 변화할 것이라는 점입니다. 데이터 분석, 일상적인 작업 자동화, 콘텐츠 개선 등 어떤 목적으로든 AI를 도구로 활용하는 방법을 적극적으로 배우는 사람들은 경쟁 우위를 확보하게 됩니다. AI와의 대화를 이해하는 것 또한 중요합니다. 웹사이트는 어떤 신호를 보내고, 알고리즘은 어떻게 "사고"하며, 인간의 창의성과 기계의 논리 사이의 접점은 어디에 있을까요?

궁극적으로 사용자 중심성, 신뢰성, 그리고 지속적인 최적화와 같은 미덕은 오늘날 그 어느 때보다 더 큰 성과를 거두고 있습니다. 검색 엔진이 AI에 얼마나 의존하든, 검색 엔진의 목표는 검색하는 사람에게 최상의 답변을 제공하는 것입니다. 이러한 답변을 제공할 수 있는 사람들은 모든 변화에도 불구하고 온라인에서 가시성과 성공을 거둘 수 있는 엄청난 기회를 계속 누릴 수 있을 것입니다.

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