게시 : 2025 년 7 월 21 일 / 업데이트 : 2025 년 7 월 21 일 – 저자 : Konrad Wolfenstein
llmo / geo | AI 시대의 브랜드 가시성을위한 기존 검색 엔진 최적화는 어떻습니까? – 이미지 : Xpert.Digital
미국에서 Google 검색의 37.4%만이 외부 웹 사이트를 클릭합니다.
검색 결과의 미래 : 왜 회사가 지금 다시 생각해야합니까?
기업이 Google에만 최적화 된 Classic SEO의 시대는 끝났습니다. 기존 SEO는 수십 년 동안 키워드 배치, 백 링크 구조 및 기술 웹 사이트 최적화를 기반으로하여 검색 결과에서 순위를 매겼습니다. 그러나 Chatgpt, Perplexity 및 Google의 AI 개요와 같은 대형 언어 모델 (LLM)의 출현으로 디지털 마케팅은 근본적으로 변화하고 있습니다.
이 숫자는 명확한 언어를 사용합니다. 미국의 Google 검색의 37.4%만이 외부 웹 사이트를 클릭합니다. 동시에 모든 검색의 13.14%는 이미 AI 개요가 장착되어 있으며 LLM을 최적화하는 회사에서 30-150%의 성장이 표시됩니다. 이 개발은 순수한 순위 최적화에서 AI 기반 답변에 대한 최적화로 패러다임 변화를 의미합니다.
LLM 최적화는 정확히 무엇이며 기존 SEO와 어떻게 다른가요?
GEO (Generative Engine Optimization) 또는 답변 엔진 최적화 (AEO)라고도하는 LLMO (Lange Language Model Optimization)는 AI 시스템에 대한 디지털 컨텐츠의 전략적 준비를 설명합니다. 기존의 SEO는 높은 순위를 통해 웹 사이트 트래픽을 생성하는 것을 목표로하지만 LLMO는 컨텐츠가 이해, 추출, 추출 및 생성 된 답변으로 인용된다는 사실에 집중합니다.
근본적인 차이점은 최적화 대상에 있습니다. SEO는 웹 사이트 순위 및 클릭에 중점을두고 LLMO는 AI 답변에서 화재 언급 및 인용문을 대상으로합니다. LLM은 URL이 아닌 브랜드, 제품 및 주제 – 같은 엔티티를 기반으로합니다. 이것은 자신의 웹 사이트뿐만 아니라 많은 플랫폼에서 존재함으로써 관련성이 생성된다는 것을 의미합니다.
적합:
AI 중심 검색에서 기존 SEO 전략이 실패하는 이유는 무엇입니까?
컨텐츠 처리 유형이 근본적으로 다르기 때문에 기존 SEO의 기본 사항은 AI 기반 검색 시스템에 비해 너무 짧습니다. 검색 엔진은 키워드 및 백 링크를 기반으로 웹 사이트를 평가하지만 LLM은 내용을 의미 적으로 분석하고 컨텍스트, 의도 및 주제 관계를 이해합니다.
LLM은 특정 질문에 대한 명확한 답변으로 구조화되고 쉽게 이해되는 콘텐츠를 선호합니다. 이들은 Wikipedia 또는 구조화 된 데이터 레코드와 같은 소스를 선호하는 소스 품질 및 권한에 특히 중요합니다. 기존 키워드 최적화는 AI 시스템을 가진 사용자가 전체 문장에서 통신 할 가능성이 높기 때문에 자연의 대화 언어로 대체됩니다.
또한 AI 인용 동작의 95%는 웹 사이트 트래픽 메트릭으로 설명 할 수없고 백 링크 프로파일이 아닌 97.2%입니다. 이것은 AI 세계의 전통적인 SEO 권한 신호가 중요성을 잃음을 의미합니다.
LLM에서 최적화 된 컨텐츠는 어떤 특정 전략이 필요합니까?
성공적인 LLMO 전략은 전통적인 SEO 접근법을 넘어서는 몇 가지 핵심 원칙을 기반으로합니다. 우선, 컨텐츠는 AI 시스템에 대해 쉽게 이해하기 쉬운 방식으로 구성되어야합니다. 여기에는 명확한 제목, 간결한 답변 및 구조화 된 데이터 상이 포함됩니다.
LLM에 대한 컨텐츠 전략
회사는 최소 1,500-2,000 단어를 포함하는 상세하고 포괄적 인 콘텐츠를 만들고 특정 질문에 완전히 답변해야합니다. 소스와 공식화 된 잘 구성된 인용 된 컨텐츠를 제공하는 것이 중요합니다. 실제 사용자 요청처럼 들리는 FAQ 섹션 및 대화 제목은 AI의 가능성을 증가시킵니다.
적합:
기술 최적화
기술적 인 수준에서 AI 크롤러를위한 웹 사이트는 기존 검색 엔진 봇보다 종종 "쉽게" "더 쉬운"최적화되어야합니다. JavaScript 의존적 컨텐츠가없는 정적, 깨끗한 HTML 구조가 이상적입니다. Schema-Markup 및 구조화 된 데이터는 LLM이 지식 그래프와 같은 웹 사이트를 "읽는"데 도움이됩니다.
교차 플랫폼 존재
LLM은 다양한 소스에서 LLM을 집계하기 때문에 여러 플랫폼에서 일관된 존재가 중요합니다. 여기에는 자신의 웹 사이트뿐만 아니라 주제 적으로 적합한 기사, 목록, Reddit 및 Quora와 같은 포럼 및 Wikipedia와 같은 플랫폼의 존재도 포함됩니다.
제로 클릭 시대는 사용자 행동과 브랜드 가시성에 어떤 영향을 미칩니 까?
제로 클릭 시대는 근본적으로 검색 동작을 변경했습니다. 소비자의 약 80%가 "제로 클릭"에 의존하면 검색 쿼리의 40% 이상이 발생합니다. 이로 인해 유기 웹 트래픽이 15-25%감소한 것으로 추정됩니다. 동시에, 생성 AI 트래픽은 2024 년 7 월과 2025 년 2 월 사이에 인상적인 1,200% 증가하고 있습니다.
그러나이 개발은 브랜드 가시성의 종말을 의미하지는 않지만 전략의 재정렬이 필요합니다. 상표는 이제 클릭만큼 가치가 있습니다. 예를 들어, Chatgpt가 Asana, Monday.com 및 "최고의 프로젝트 관리 도구"에 대해 질문 할 때 대답에 직접 언급 한 경우,이 브랜드는 사용자가 웹 사이트를 방문하지 않고도 엄청난 가시성을받습니다.
브랜드 당국 빌딩
제로 클릭 시대에 브랜드 권한이 가장 중요한 통화가됩니다. 회사는 AI 시스템에서 인용 한 것으로 분류되는 신뢰할 수있는 출처로 자신을 확립해야합니다. 이를 위해서는 독창적 인 연구, 사례 연구 및 직접 경험을 통해 실제 전문 지식을 확립해야합니다.
적합:
LLMO 전략에서 이미 어떤 산업과 회사가 혜택을 받습니까?
다양한 산업에서 이미 성공적인 LLMO 구현을 보여줍니다. 소프트웨어 회사 Logikcull은 이미 2023 년 6 월에 모든 리드의 5%가 ChatGpt를 통해 생성되었다고 이미 기록했으며, 이는 거의 $ 100,000의 월간 구독 회전율에 해당합니다. Surfer SEO와 같은 회사는 컨텐츠 최적화 도구에 대해 질문 할 때 LLM 답변에 정기적으로 나타납니다.
B2B 섹터
B2B 회사는 B2B 구매자의 최대 72%가 연구 중에 AI 개요에 직면함에 따라 특히 LLMO의 혜택을받습니다. 동시에, 사용자의 90%가 여전히 인용 된 소스를 클릭하여 B2B 브랜드가 계속 트래픽 기회를 제공한다는 정보를 확인합니다.
적합:
전자 상거래 및 소매
전자 상거래 부문에서 Perplexity와 같은 플랫폼은 이미 구조화 된 제품 비교를 사용하고 있습니다. 사용자가 어린이 치아 크림을 찾고있을 때는 당황 스티브가 테스트 결과를 기반으로 최고의 제품 테이블을 만듭니다. 이러한 개요에 나타나는 브랜드는 전환율이 높은 자격을 갖춘 트래픽의 혜택을받습니다.
기업은 어떻게 다양한 LLM 플랫폼에서 브랜드 존재를 구축 할 수 있습니까?
성공적인 LLM 존재를 확립하려면 다른 AI 시스템마다 소스 선호도가 다르기 때문에 플랫폼 별 전략이 필요합니다. Chatgpt는 47.9% Wikipedia Content뿐만 아니라 전통적인 미디어 및 기술 지향 웹 사이트를 인용합니다. Google의 AI 개요는 21% Reddit 컨텐츠와 18.8% YouTube 비디오를 사용합니다. 당혹감은 전문가와 소비자 중심 소스 사이의 균형 잡힌 분포를 보여줍니다.
Wikipedia 최적화
Wikipedia는 LLM 교육 데이터의 중요한 부분을 나타냅니다. 회사는 Wikipedia에 대한 브랜드 정보가 정확하고 도움이되도록해야합니다. 각 LLM은 Wikipedia 컨텐츠에 대해 교육을 받으 므로이 플랫폼은 브랜드 가시성에 결정적인 이유입니다.
Reddit 및 커뮤니티 플랫폼
Reddit 및 Quora와 같은 플랫폼의 사용자 생성 컨텐츠 (UGC)는 LLM에 의해 높은 평가를받습니다. 회사는 스팸이나 강제력없이 유용한 답변과 토론으로 브랜드가 언급되도록해야합니다.
미디어 및 디지털 PR
획득 한 미디어의 전략적 사용은 LLMO 성공에 중요합니다. 주제별로 적합한 기사, 업계 간행물 및 신뢰할 수있는 포럼에 장착하면 AI 컨텍스트의 가시성이 높아져 도메인 권한이 부차적입니다.
LLMO 성공과 관련된 측정 및 KPI는 무엇입니까?
LLMO의 성공 측정에는 전통적인 SEO KPI를 뛰어 넘는 새로운 메트릭이 필요합니다. 키워드 순위 및 유기 트래픽에만 초점을 맞추는 대신 회사는 AI 특정 메트릭을 구현해야합니다.
기본 LLMO 메트릭
- AI는 모니터링을 언급합니다 : AI 생성 된 답변에서 브랜드의 박해는 Devound, Oterlly 및 Scrunch와 같은 도구에 대한 답변
- AI 도구의 추천 트래픽 : Google 웹 로그 분석을 통한 Chatt, Perplexity 및 Claude와 같은 소스의 웹 사이트 트래픽 분석 4
- 음성의 브랜드 점유율 : 경쟁 업체에 비해 생성 검색 결과에서 브랜드 콘텐츠 측정
- 인용 빈도 : 추적, LLM 답변에서 콘텐츠가 자주 인용되는 빈도
2 차 지표
직접 LLMO 측정은 여전히 제한되어 있으므로 회사는 브랜드 검색 볼륨, 롱테일 키워드 추적 및 리드 품질 메트릭과 같은 프록시 표시기를 사용합니다. AI 교육 소스 (Wikipedia, Reddit, Quora)의 백 링크 프로파일의 성장과 국소 당국 웹 사이트의 왼쪽에서도 LLMO 성공을 알립니다.
성공적인 LLM 최적화에 어떤 기술 요구 사항이 필요합니까?
LLMO의 기술 인프라는 기존 SEO 요구 사항과 크게 다릅니다. AI 크롤러는 종종 기존 검색 엔진 봇보다 "가벼운"요구 사항을 사용하지만 명확하게 구조화되고 의미 적으로 풍부한 콘텐츠를 선호합니다.
구조화 된 데이터 및 체계 마크 업
AI 시스템이 지식에 대한 지식과 같은 웹 사이트를 해석하는 데 도움이되기 때문에 종합 체계 마크 업은 LLMO에 필수적입니다. LocalBusiness, 서비스, 제품, FAQ 및 Howto 구성표는 AI 가시성에 특히 가치가 있습니다. 이러한 구조화 된 데이터는 AI-Engines에서 URL의 가시성을 향상시킬 수있는 컨텍스트를 제공합니다.
컨텐츠 아키텍처
모듈 식 콘텐츠 아키텍처는 RAG 프로세스 (검색된 생성)에 중요합니다. 내용은 AI 시스템을 개별적으로 추출하고 인용 할 수있는 의미 적으로 관련된 블록으로 구성되어야합니다. H1-H6 제목 및 논리적 컨텐츠 구조가있는 명확한 계층 구조는 가시성을 크게 향상시킵니다.
API 접근성
웹 사이트 콘텐츠에 대한 공개 API를 제공하면 LLM 시스템의 가시성이 향상 될 수 있습니다. 깨끗한 URL 구조 및 최적화 된 로딩 시간과 같은 전통적인 SEO 기술은 관련성이 유지됩니다. 많은 LLM이 이러한 품질 신호를 계속 고려하기 때문입니다.
LLM 환경은 2026 년 이후 어떻게 발전합니까?
LLM 최적화의 미래는 디지털 마케팅의 모든 측면에 AI 통합의 추가 가속을 나타냅니다. 시장 예측에 따르면 LLM은 2028 년까지 검색 시장의 15%를 정복 할 것이며, 글로벌 LLM 시장은 2024 년에서 2030 년 사이에 36% 증가해야합니다.
기술 발전
AI 모드에서 Google의 깊은 검색과 Gemini 2.5의 도입은 기술 개발의 방향을 보여줍니다. 이러한 시스템은 수백 개의 검색 쿼리를 병렬로 처리하고 몇 분 안에 전문가 레벨 보고서를 작성할 수 있습니다. 개별 사용자 기본 설정에 적응하는 개인화 된 AI 개요의 개발에는 새로운 최적화 접근 방식이 필요합니다.
플랫폼 다각화
미래는 여러 인터페이스를 통해 발견이 발생하는 분산 된 검색 환경에 속합니다. Google 외에도 Tikok (응답자의 40%) 및 Chatgpt (응답자의 56%)와 같은 플랫폼이 Discovery 채널로 더욱 중요해졌습니다. 이 개발에는 모든 관련 터치 포인트를 다루는 옴니 채널 마케팅 전략이 필요합니다.
이것은 마케팅 전략 및 예산 할당에 특별히 의미하는 것은 무엇입니까?
LLM 시대로의 전환에는 마케팅 예산 및 전략의 근본적인 재정렬이 필요합니다. 전통적인 SEO는 여전히 관련이 있지만 회사는 점점 더 많은 LLMO 별 조치에 투자해야합니다.
예산 교대
회사는 컨텐츠 구조, 스키마 구현 및 크로스 플랫폼 존재 구조를 포함하여 LLMO 측정에 대한 SEO 예산의 20-30%를 줄여야합니다. Digital PR 및 전문가 컨텐츠 생성을 통한 브랜드 기관 구축에 대한 투자는 순수한 링크 구축 캠페인보다 점점 더 중요 해지고 있습니다.
기술 개발
마케팅 팀은 전통적인 SEO를 뛰어 넘는 새로운 기술을 개발해야합니다. 여기에는 AI 시스템에 대한 이해, 신속한 엔지니어링 및 시맨틱 처리를위한 컨텐츠를 최적화하는 기능이 포함됩니다. LLM이 웹의 모든 구석에서 학습하기 때문에 PR, 컨텐츠 및 SEO 팀 간의 협력이 필수적입니다.
ROI 고려 사항
첫 번째 LLMO 구현은 AI를 마케팅 결정에 통합하는 회사의 20-30%의 ROI 개선을 보여줍니다. 브랜드 권한 및 법인 인식에 대한 장기 투자는 성장하는 AI 검색 환경의 가시성 향상을 통해 비용을 지불합니다.
SEO에서 LLMO로의 전환은 기술적 적응 일뿐 만 아니라 디지털 브랜드 가시성의 미래를 정의하는 전략적 패러다임 전환입니다. 이 개발을 조기에 인식하고 그에 따라 행동하는 회사는 AI 중심의 미래의 디지털 마케팅에서 우위를 점할 것입니다.
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