AI, SEO, AIO 및 LLMO에 대한 종합적인 연구 개요 – 이미지: Xpert.Digital
대규모 언어 모델 최적화: 인공지능이 SEO 업계를 근본적으로 어떻게 변화시키고 있는가
대규모 언어 모델 최적화: 인공지능이 SEO 업계를 근본적으로 어떻게 변화시키고 있는가
인공지능 기반 검색 엔진 최적화(AI SEO) 및 대규모 언어 모델 최적화(LLMO)를 둘러싼 연구 환경은 빠르게 발전하고 있습니다. 본 종합 분석은 이 신흥 분야의 모든 관련 측면에 대한 현재 연구 현황을 조명합니다.
적합:
기본 개념 및 용어
LLMO, GEO 및 관련 용어
연구 결과에 따르면 AI 시스템을 위한 콘텐츠 최적화에는 다양한 용어가 사용됩니다. 대규모 언어 모델 최적화(LLMO)는 GPT-4, Claude, Gemini와 같은 대규모 언어 모델 최적화에 초점을 맞춥니다. 생성형 검색 엔진 최적화(GEO)는 생성형 검색 엔진 최적화를 목표로 하며, AI 최적화(AIO)는 모든 AI 최적화 방식을 포괄하는 용어입니다.
프린스턴 대학교의 획기적인 연구는 "생성 엔진 최적화(Generative Engine Optimization, GEO)"라는 용어를 과학 문헌에 도입하고, GEO 전략을 통해 AI 생성 응답의 가시성을 최대 40%까지 높일 수 있음을 입증했습니다. 이 연구는 생성형 AI 시스템을 위한 콘텐츠 최적화의 체계적인 프레임워크를 최초로 제시했습니다.
최신 AI 모델은 어떻게 작동할까요?
최근 연구에 따르면 AI 모델은 사전 학습, 미세 조정, 그리고 검색 증강 생성(RAG) 과정을 통해 작동합니다. 특히, AI 시스템이 실시간 검색을 통해 웹 데이터를 활용하여 답변을 보강하는 접지(grounding) 과정이 중요합니다. 구글은 전체 페이지에서 키워드를 검색하는 대신, 임베딩과 의미 유사성 계산을 사용하여 콘텐츠를 구간별로 평가합니다.
순위 결정 요소 및 가시성 요소
구글 AI 개요 순위 결정 요소
광범위한 연구를 통해 Google AI 개요에 영향을 미치는 7가지 주요 영역이 확인되었습니다
- AI 모델(PaLM 2, MUM, Gemini)
- 핵심 순위 시스템(페이지랭크, BERT, 유용한 콘텐츠)
- 데이터베이스(지식 그래프, 쇼핑 그래프)
- 주제 영역(YMYL 카테고리)
- 검색 의도(정보 검색, 탐색, 거래)
- 멀티미디어 요소
- 구조화된 데이터
연구 결과에 따르면 구글 검색 순위가 높은 웹사이트일수록 AI 개요에 출처로 등장할 확률이 25% 더 높습니다. 흥미롭게도 ChatGPT 인용의 거의 90%는 상위 20위권 밖의 검색 결과에서 나옵니다.
브랜드 인지도 및 언급 요소
Ahrefs가 75,000개 브랜드를 대상으로 실시한 종합 분석 결과, AI 개요에서의 가시성과 관련된 중요한 상관관계가 밝혀졌습니다
- 브랜드 웹 언급: 가장 높은 상관관계(0.664)
- 브랜드 앵커: 두 번째로 강한 상관관계(0.527)
- 브랜드 검색량: 세 번째로 강한 상관관계(0.392)
- 백링크: 상관관계가 상당히 약함(0.218)
이 연구는 외부 요인이 기존 SEO 지표보다 더 중요하다는 것을 보여줍니다. 웹 언급량이 가장 많은 브랜드는 그 다음 25% 그룹에 비해 AI 개요에서 최대 10배 더 많은 언급을 받습니다.
브랜드 인지도 및 LLM 가시성
Seer Interactive의 연구에 따르면 브랜드 검색량과 AI 언급량 사이에는 0.18의 상관관계가 있는 것으로 나타났습니다. 이는 도메인 순위(0.25)에 이어 두 번째로 강력한 연관성입니다. 이 연구는 브랜드 인지도가 사람뿐만 아니라 LLM(리듬 리더)에게도 중요하다는 것을 보여줍니다.
기술 최적화 접근법
구조화된 데이터 및 스키마 마크업
최근 연구에 따르면 AI 크롤러는 자바스크립트로 삽입된 구조화된 데이터를 제대로 인식하지 못하는 경우가 많습니다. GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot은 자바스크립트를 실행할 수 없으므로 동적으로 생성된 콘텐츠를 놓칩니다. AI가 데이터를 인식하려면 서버 측 렌더링 또는 정적 HTML이 필수적입니다.
특히 효과적인 방법은 다음과 같습니다
- FAQ 형식은 직접적인 질문에 대한 답변을 제공합니다
- 단계별 지침을 위한 방법 안내 그림
- 전자상거래 최적화를 위한 제품 스키마
- 콘텐츠 태깅을 위한 기사 스키마
llms.txt를 새로운 표준으로 채택
연구에 따르면 llms.txt는 AI 크롤러에게 중요한 지침서 역할을 합니다. robots.txt와 달리 이 파일은 차단 목적으로 사용되는 것이 아니라, 구글의 XML 사이트맵처럼 중요한 콘텐츠에 대한 구조화된 개요를 제공하는 데 사용됩니다.
측정 가능성 및 모니터링 도구
새로운 KPI 개발
연구 결과는 전통적인 순위에서 언급률과 참조률로의 전환을 보여줍니다. 성공은 더 이상 1위부터 10위까지의 순위로 측정되는 것이 아니라, AI 응답에서 인용될 확률로 측정됩니다.
모니터링 플랫폼
최근 연구에 따르면 AI 가시성 추적을 위한 몇 가지 전문 도구가 확인되었습니다
- SE 랭킹 AI 가시성 추적기: 다양한 AI 플랫폼에서 브랜드 언급을 모니터링합니다
- 고급 웹 랭킹: AI 기반 브랜드 가시성 분석 정보를 제공합니다
- 말론: LLM 브랜드 인지도 향상을 위해 특별히 개발되었습니다
- LLMO Metrics와 Lorelight: 생성형 엔진 최적화를 위한 플랫폼 비교
플랫폼 간 비교 연구
ChatGPT vs. 구글 검색
실험 연구 결과 사용자 행동에 상당한 차이가 나타났습니다. ChatGPT 사용자는 성능 차이 없이 모든 작업에 평균적으로 더 적은 시간을 소요했습니다. ChatGPT는 교육 수준에 관계없이 검색 성능을 균등하게 유지하는 반면, Google 검색은 교육 수준과 검색 성능 사이에 양의 상관관계를 보입니다.
플랫폼별 기능
연구 결과는 AI 플랫폼에 대한 선호도가 다양함을 보여줍니다
- ChatGPT 검색: 브랜드 제품 페이지보다 장문의 콘텐츠를 선호합니다
- 혼란스러움: 위키피디아나 주요 뉴스 사이트와 같은 권위 있는 자료를 주로 활용합니다
- Google AI 개요: 공동 인용 패턴 및 기존 순위 신호를 활용합니다
미래 동향 및 발전 방향
디지털 권한 관리
디지털 권위 관리(DAM)와 같은 새로운 연구 접근법이 학제 간 분야로 부상하고 있습니다. 이 통합적 접근법은 SEO, 콘텐츠 마케팅, PR 및 브랜딩을 결합하여 AI 시스템의 디지털 권위를 구축합니다. AI 가시성 피라미드는 최적화 조치를 콘텐츠 품질, 구조적 최적화, 의미론적 최적화, 권위 구축 및 컨텍스트 관리의 다섯 단계로 구성합니다.
엔티티 기반 최적화
연구 결과에 따르면 순수 키워드 최적화에 비해 엔티티 기반 SEO의 중요성이 점점 커지고 있습니다. AI 시스템은 점점 더 엔티티와 그 관계를 기반으로 작동하며, 이는 키워드에서 의미론적 개념으로의 전환을 의미합니다.
적합:
도전과 한계
결정론과 측정 가능성
최근 연구에 따르면 AI의 답변은 결정론적이지 않으며, 동일한 질문에도 여러 가지 다른 답변이 나올 수 있습니다. 이는 기존의 SEO 지표를 더 이상 적용할 수 없게 만들어 성공 여부를 측정하는 것을 상당히 어렵게 만듭니다.
급속한 기술 변화
연구 결과는 기술 변화의 속도에 대해 경고합니다. 오늘날 효과적인 전략도 모델 업데이트로 인해 빠르게 구식이 될 수 있습니다. 따라서 지속적인 적응과 실험 정신이 필수적입니다.
실질적인 통찰력
콘텐츠 전략
연구 결과에 따르면 주제 범위와 전체적인 주제 범위가 매우 중요합니다. AI 모델은 쿼리를 확장하여 복잡한 쿼리의 여러 하위 질문에 답할 수 있는 콘텐츠를 선호합니다.
AI 맥락에서의 EEAT
연구 결과에 따르면 경험, 전문성, 권위, 신뢰성(EEAT)은 AI 시스템에 여전히 중요한 요소입니다. AI 플랫폼은 잘못된 정보를 최소화하기 위해 신뢰할 수 있고 권위 있는 출처를 선호합니다.
AI 최적화가 경쟁 우위로 작용하다: LLMO에 대한 초기 투자가 결실을 맺다
최근 연구에 따르면 AI 기반 SEO와 LLMO는 독립적인 분야로 자리 잡고 있습니다. 기존 SEO 원칙 중 상당수는 여전히 유효하지만, AI 시스템은 콘텐츠 구조화, 브랜드 구축 및 기술 구현에 대한 새로운 접근 방식을 요구합니다. 연구는 아직 실험 단계에 있지만, AI 최적화에 대한 초기 투자는 장기적인 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 될 것입니다.
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