AI 검색 최적화(AIEO)를 알아둬야 하는 이유와 중요성

먼저 AI 검색 최적화를 알기 전에 SEO, 검색엔진에 대해서 아는게 중요해요!

SEO(검색 엔진 최적화)란 무엇일까?

네이버와 구글 등 검색엔진에서 무언가를 검색했을 때 대부분의 사람은 상위에 노출된 콘텐츠부터 클릭할 것입니다. 굳이 아래로 내려가서 하나하나 살펴보는 경우는 많지 않죠.

바로 이 지점이 SEO(Search Engine Optimization, 검색 엔진 최적화)가 중요한 이유입니다. 검색 결과에서 상위에 노출된 콘텐츠일수록 더 많이 노출되며 더 많은 클릭을 유도합니다. SEO는 이렇게 우리 콘텐츠가 검색 결과 상단에 잘 보이도록 만드는 것을 의미합니다.

1. 검색엔진의 작동 원리

검색엔진은 검색 결과를 보여주기까지 크롤링 → 색인 → 순위 결정이라는 과정을 거칩니다.

• 크롤링(Crawling) – 웹페이지를 찾아다니는 단계

검색엔진은 로봇(크롤러)을 이용해 인터넷에 있는 수많은 웹페이지를 돌아다니며 정보를 수집합니다. 이 로봇은 한 페이지를 읽다가 그 안에 있는 링크를 따라가며 새로운 페이지를 발견하고, 다시 그 안의 링크를 따라가는 과정을 반복합니다.

• 색인(Indexing) – 정보를 정리해 보관하는 단계

크롤링을 통해 수집된 정보는 바로 검색 결과에 사용되지 않고 데이터베이스에 체계적으로 정리되어 저장됩니다. 이 과정을 ‘색인’이라고 하는데요. 이 단계에서 검색엔진은 웹페이지의 텍스트뿐 아니라 이미지, 영상 등 다양한 요소를 분석해 이 페이지가 어떤 내용을 다루고 있는지 파악합니다.

• 순위 결정(Sorting) – 어떤 글을 먼저 보여줄지 정하는 단계

사용자가 검색어를 입력하면 검색엔진은 색인된 수많은 페이지 중에서 가장 적합한 콘텐츠를 골라 순서를 매깁니다. 이때 키워드뿐 아니라 내용의 적합성, 정보의 신뢰성, 백링크 수, 가독성, 페이지 로딩 속도 여러 가지 요소를 종합적으로 평가합니다.

2. SEO의 두 가지 종류

• 온페이지(On-Page) SEO

내가 운영하는 웹페이지 안에서 직접 할 수 있는 최적화 작업을 온페이지 SEO라고 합니다. 가장 기본적인 방법은 사람들이 검색할 만한 키워드를 페이지의 제목, 본문, 메타 설명, URL 등에 자연스럽게 반영하는 ‘키워드 최적화’를 하는 것이죠.

하지만 단순히 키워드를 많이 넣는다고 좋은 것은 아닙니다. 같은 키워드를 다루는 콘텐츠가 지나치게 많거나 제목과 실제 내용이 다르면 방문자는 금방 페이지를 떠나게 되죠. 이런 이탈이 반복되면 검색엔진은 해당 콘텐츠의 만족도가 낮다고 판단할 수 있습니다.

그래서 중요한 것은 제목과 내용이 잘 어울리면서 끝까지 읽을 만한 콘텐츠를 만드는 것입니다. 예를 들어, ‘AI 검색 최적화 방법’이라는 제목을 썼다면 실제로 그 방법을 구체적으로 설명해야 합니다. 여기에 관련된 콘텐츠를 소개하는 내부 링크를 추가하면 사용자의 체류 시간을 늘리는 데 도움이 됩니다.

• 오프페이지(Off-Page) SEO

웹사이트 외부에서 이루어지는 최적화 활동을 오프페이지 SEO라고 합니다. 검색엔진은 콘텐츠의 내용뿐 아니라, 다른 웹사이트가 이 콘텐츠를 어떻게 평가하는지도 함께 참고합니다. 이때 중요한 기준이 바로 다른 사이트에서 내 콘텐츠로 연결되는 링크, 즉 ‘백링크’입니다. 여러 블로그나 웹사이트에서 내 글을 참고 자료로 소개하며 링크를 걸어주면 검색엔진은 해당 콘텐츠를 신뢰할 만한 정보로 인식할 가능성이 높아집니다.

이를 위해서는 SNS에 공유할 만한 콘텐츠를 제작하거나, 외부 콘텐츠 플랫폼에 글을 기고할 수 있습니다. 또한 유튜버 및 블로거, 언론사, 커뮤니티 등과 협업해 자연스럽게 백링크를 확보하는 방법도 있습니다.

AI 검색 최적화가 중요해진 이유

이러한 SEO는 오랫동안 검색 노출을 높여주는 핵심 전략이었습니다. 하지만 인공지능(AI)의 발전에 의해 검색엔진은 단순히 링크를 나열하는 수준을 넘어 사용자의 질문을 이해하고 직접 답을 생성하는 방식으로 진화했습니다.

구글의 AI 오버뷰(AI Overviews), 마이크로소프트의 Copilot, ChatGPT나 Perplexity처럼 말이죠.

주목할 점은 이러한 변화가 이미 사용자들의 일상에 자리 잡았다는 것입니다. ChatGPT는 출시 2개월 만에 월간 사용자 1억 명을 돌파했고, AI 오버뷰의 전 세계 사용자 역시 15억 명을 넘어섰습니다.

이는 사람들이 정보를 검색하고 소비하는 방식이 이미 크게 달라졌다는 사실을 보여줍니다.

이 같은 흐름에 대해 AI 검색 최적화 분야의 전문가인 케빈 인디그는 2027~2030년 사이에 ChatGPT가 기존 구글 검색을 넘어설 가능성이 있다고 전망했습니다. 이처럼 급변하는 검색 환경에서는 기존 SEO 전략만으로는 한계가 있습니다.

이제는 AI가 콘텐츠를 이해하고 선택하는 방식을 고려한 새로운 접근, 즉 AI 검색 최적화(AIEO)를 준비해야 합니다.

AI 검색 최적화(AIEO)란 무엇일까?

AI 검색 최적화란 ChatGPT, AI Overviews, AI Mode, Perplexity와 같은 AI 기반 검색 플랫폼에서 콘텐츠나 브랜드가 더 잘 노출되도록 만드는 전략을 의미합니다.

기존 검색 환경에서는 검색 결과 페이지에서 몇 위에 노출되는지가 중요했다면, AI 검색 환경에서는 AI가 어떤 콘텐츠를 참고해 답변을 만들고 어떤 출처를 인용하는지가 핵심이 되는 거죠.

예를 들어 예전에는 맛집을 찾을 때 검색 결과 1페이지에만 내 글이 나오기만 해도 사람들이 클릭해 내용을 확인했습니다. 하지만 이제는 “근처에서 혼밥하기 좋은 식당 추천해줘”라고 AI에게 질문했을 때, 내 글이 그 답변을 만드는 근거 자료로 활용되어야 한다는 것입니다.

AI 검색 최적화의 주요 영역 3가지

단순히 콘텐츠를 잘 만든다고 해서 AI 검색 최적화가 되는 것이 아닙니다. 적어도 다음의 3가지 요소를 고려해야 하죠.

• 거대언어모델(LLM) 학습 관점의 최적화

AI 검색은 거대언어모델(LLM)을 기반으로 작동합니다. 이 모델이 어떤 데이터를 학습했느냐에 따라, 특정 콘텐츠나 브랜드를 이미 알고 있는 정보로 인식할지 여부가 달라집니다. 비록 모델 학습은 자주 이루어지지 않는다고 해도 신뢰할 수 있는 출처에서 반복적으로 언급되고 주제가 명확한 콘텐츠일수록 학습 데이터에 포함될 가능성이 높습니다.

• AI 검색 크롤링 및 검색 에이전트 대응 최적화

거대언어모델은 최신 정보를 직접 업데이트하지 못합니다. 그래서 AI 검색 플랫폼은 일반 검색과 결합된 검색 에이전트를 함께 활용하죠. 이때 AI가 참고하는 크롤러가 콘텐츠를 잘 읽고, 구조를 이해하며, 신뢰할 수 있다고 판단해야 해당 내용이 답변에 사용될 수 있습니다. 따라서 제목과 본문이 자연스럽게 연결되면서 질문–답변 구조가 분명한 콘텐츠가 AI 답변에서 인용될 확률이 높다고 볼 수 있습니다.

• 개인화 검색 환경에서의 최적화

최근 AI 검색 서비스는 개인화 기능을 빠르게 강화하고 있습니다. ChatGPT 역시 사용자의 질문 이력과 선호를 기억하는 메모리 기능을 확대하고 있죠. 그 결과, 같은 질문이라도 사람마다 다른 답변을 받는 환경이 되고 있습니다. 이런 환경에서는 하나의 정답만 제시하는 글보다 맥락에 따라 다양하게 활용될 수 있는 콘텐츠가 더 높은 가시성을 갖게 됩니다.

달라진 검색 환경에 대비하는 방법은?

• 키워드 중심에서 ‘질문 중심’ 콘텐츠로 전환하기

AIEO 환경에서는 키워드를 반복하는 것보다 사람이 실제로 할 법한 질문에 명확히 답변하는 구조가 훨씬 중요합니다. 예를 들어 ‘AIEO 정의’ 같은 딱딱한 표현보다는 ‘AI 검색 최적화란 무엇이고, 왜 중요한가?’처럼 AI가 그대로 인용해도 자연스러운 문장이 좋습니다. 참고로 제목, 소제목, 본문이 질문–답변 구조로 정리된 콘텐츠일수록 AI가 답변을 생성할 때 활용할 가능성이 높아집니다.

• 콘텐츠를 ‘읽기 쉬운 정보 단위’로 만들기

AI는 글 전체를 읽지 않고 필요한 정보를 빠르게 찾아 조각 단위로 활용합니다. 그래서 문단마다 주제가 분명해야 하며 불필요한 설명 없이 독립적으로 이해 가능한 구조를 갖춰야 합니다. 목록, 단계 정리, 요약 문장, 정의 문단 같은 형식이 AI 검색에서 특히 활용도가 높습니다.

• 신뢰 신호(E-E-A-T)를 자연스럽게 녹이기

AI는 콘텐츠의 내용뿐 아니라 누가, 어떤 맥락에서 썼는지도 함께 판단합니다. 즉, 실제 경험을 바탕으로 한 설명, 출처가 명확한 정보, 하나의 주제를 꾸준히 다룬 콘텐츠가 쌓일수록 AI가 선택할 가능성이 높아집니다.

• ‘답변 안에서의 노출’을 목표로 하기

기존 SEO의 목표가 클릭이었다면 AIEO는 AI 답변 안에 등장하는 것이 목표입니다. 그렇기에 ‘검색 결과 상단 노출 → 클릭’이 아닌 ‘AI 답변 생성 → 출처 인용 → 브랜드 인식’의 흐름으로 사고방식을 바꿔야 합니다.

마지막 퍼즐, GEO의 중요성

AI 검색 최적화에서 한 단계 더 나아간 개념이 GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화)입니다. GEO는 ‘검색 결과에 잘 노출되는가’를 넘어 생성형 AI가 답변을 만들 때 어떤 콘텐츠를 선택하고 어떻게 표현하는지까지 고려합니다.

• 어떤 문장이 인용되기 쉬운지

• 어떤 구조가 요약에 적합한지

• 어떤 표현이 AI의 답변 톤과 잘 맞는지

를 설계하는 전략인데요. 검색이 ‘찾는 행위’에서 ‘묻고 답을 받는 경험’으로 바뀐 지금, SEO는 기본, AIEO는 필수, GEO는 전략이라고 할 수 있습니다.

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물론 GEO는 단순히 개념을 아는 것만으로는 적용하기 어렵습니다. 내 콘텐츠가 실제로 AI 답변에 인용될 가능성이 있는지, 구조와 표현이 생성형 AI에 적합한지는 객관적으로 확인할 필요가 있죠.

이에 Onthe AI는 콘텐츠를 GEO 관점에서 분석해 AI가 이해하고 선택하기 쉬운 구조인지, 인용 가능성이 높은 문장을 사용하고 있는지를 점검할 수 있도록 돕고 있습니다.

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