AI 검색의 등장으로 기존 검색엔진최적화 전략이 무력화되고 있는 현실 속에서, 과연 어떤 새로운 접근법이 필요한지에 대해 살펴보려 합니다. 최근 참석한 SEO 세미나에서 확인한 현실은 충격적이었습니다. 지금까지 우리가 신봉해왔던 키워드 상위노출 전략이 더 이상 통하지 않는다는 것입니다. 리드젠랩에서 AI 도메인 클라이언트들의 SEO 마케팅을 진행하면서 직접 체감하고 있던 변화가 이론적으로도 뒷받침되는 순간이었습니다. 오늘은 전통적인 키워드 중심 SEO가 왜 한계에 부딪혔는지, 그리고 AI 시대에 맞는 검색엔진최적화 전략은 무엇인지, AEO와 GEO 최적화는 어떻게 진행해야 하는지에 대해서 상세히 알아보겠습니다.
키워드 상위노출의 허상 - 1위여도 클릭은 없다
가장 충격적이었던 데이터는 실제 성과 지표였습니다. "뇌경색 예방"이라는 키워드로 구글 검색 1위를 달성했음에도 불구하고, 월 260회 예상 클릭에서 실제로는 단 14회만 클릭이 발생했다는 사례는 기존 검색엔진최적화 전략의 근본적 한계를 드러냈습니다. "SEO 컨설팅" 키워드 역시 320회 예상에서 실제로는 3-5회의 클릭만 발생하는 현실은 우리가 추구해온 "키워드 순위 1위"라는 목표 자체를 재검토하게 만들었습니다.
이러한 현상의 원인은 명확합니다. ChatGPT, Claude, Perplexity 같은 AI 검색 엔진들이 사용자 질문에 직접 답변을 제공하면서 웹사이트 클릭의 필요성을 줄이고 있기 때문입니다. 제로클릭 환경이 본격화되면서 전통적인 키워드 분석과 상위노출 전략이 무력화되고 있는 것입니다.
검색엔진최적화의 새로운 3가지 접근법
AI 시대의 검색엔진최적화는 기존의 온페이지 SEO와 오프페이지 SEO라는 이분법에서 벗어나 산업군별 특성을 고려한 맞춤형 접근이 필요합니다.
첫 번째는 이커머스 검색엔진최적화입니다. 국내에서는 네이버 쇼핑의 압도적 점유율로 인해 구글 쇼핑 SEO에 대한 관심이 상대적으로 낮았습니다. 하지만 AI 검색의 확산과 함께 구글 쇼핑 최적화의 중요성이 급격히 증가하고 있습니다. 구글 AI 모드에서 "여행 가방 추천"이라는 질문에 구글 쇼핑 카테고리의 실제 제품들이 우선적으로 노출되는 방식을 보면, 향후 쇼핑 관련 검색엔진최적화의 중요성을 예측할 수 있습니다.
두 번째는 콘텐츠 중심 검색엔진최적화입니다. AI 검색 엔진들이 하나의 글에서 10개 이상의 롱테일 키워드로 검색 결과를 생성하는 현실을 고려할 때, 키워드 분석 중심에서 주제 중심으로의 전환이 필수적입니다. 주제를 잘 설정하면 관련 키워드들이 자연스럽게 따라온다는 접근법이 AI 시대에 더욱 유효해졌습니다.
세 번째는 발견성 중심 검색엔진최적화입니다. 구글 디스커버는 기존 SEO보다 훨씬 높은 트래픽을 제공할 수 있는 숨겨진 채널입니다. 실제 테스트 결과 일반적인 검색엔진최적화로는 달성하기 어려운 수준의 트래픽을 단기간에 얻을 수 있었고, 디스커버에 노출된 콘텐츠가 일반 검색 결과에서도 상위노출에 긍정적 영향을 미치는 시너지 효과를 확인할 수 있었습니다.
백링크보다 브랜드 멘션이 중요한 이유
AI 시대 검색엔진최적화에서 가장 중요한 변화 중 하나는 권위도 구축 방식의 변화입니다. 기존에는 백링크를 통한 도메인 권위도 향상에 집중했다면, 이제는 브랜드 멘션(언급)이 더욱 중요해졌습니다. AI가 학습하지 않고 직접 검색한 결과에서 우리 브랜드가 노출될 확률을 높이기 위해서는 다른 사이트에서도 브랜드명이 텍스트로 자주 언급되어야 합니다.
이는 한국 시장에서 체험단이나 기자단 같은 마케팅 방법이 검색엔진최적화에도 효과적인 이유를 설명해줍니다. 실제 링크 없이도 브랜드가 언급되는 것만으로도 충분한 SEO 효과를 얻을 수 있으며, 이러한 멘션들이 AI 검색 엔진의 답변 생성 과정에서 중요한 참고 자료가 됩니다.
AI 검색과 Answer Engine Optimization(AEO)
Answer Engine Optimization(AEO)는 검색엔진최적화의 새로운 진화 형태입니다. 사용자의 질문에 직접 답변하는 AI 검색 엔진들에 맞춘 최적화 전략이 필요한 시점입니다. AI 검색 엔진은 사용자의 질문을 프롬프트로 인식하고 다양한 출처를 종합하여 답변을 생성하는데, 이 과정에서 우리의 콘텐츠가 참조되도록 하는 것이 AEO의 핵심입니다.
Perplexity 같은 플랫폼에서는 하나의 글이 여러 키워드로 검색되는 경우가 많아, 기존의 "키워드 하나당 페이지 하나" 개념에서 벗어나 "주제 하나로 여러 키워드 커버" 개념으로 전환해야 합니다. 특히 GPT가 업체나 서비스 추천 시 지역성과 최신성을 중요하게 고려한다는 점을 주목해야 합니다. "2025년 최고의 SEO 도구"처럼 연도를 포함한 콘텐츠나 지역 기반 추천 콘텐츠가 AI 검색에서 더 자주 참조되는 이유입니다.
Generative Engine Optimization(GEO)의 실전 전략
Generative Engine Optimization(GEO)는 생성형 AI 엔진에 특화된 최적화 기법입니다. AI 검색 엔진들이 백팩 추천 시 크로스백, 메신저백 등 세부 카테고리를 모두 검색한 후 브랜드 인지도를 참고해 답변한다는 점을 고려할 때, 우리의 콘텐츠도 이러한 AI의 검색 패턴에 맞춰 구성되어야 합니다.
하나의 주제에 대해 다양한 세부 카테고리와 관련 키워드를 포괄할 수 있는 포괄적이고 깊이 있는 콘텐츠가 GEO 관점에서 더욱 유리합니다. 예를 들어 "SEO 도구"라는 주제로 콘텐츠를 작성한다면, 키워드 분석 도구, 백링크 분석 도구, 테크니컬 SEO 도구 등 모든 하위 카테고리를 포함하는 종합적인 가이드를 제작하는 것이 효과적입니다.
구글 디스커버 최적화를 통한 트래픽 폭증 전략
구글 디스커버는 AI 시대 검색엔진최적화에서 놓쳐서는 안 될 중요한 채널입니다. 디스커버 최적화의 핵심은 네 가지입니다. 첫째, 로봇 태그의 max-image-preview:large 설정으로 이는 클릭률과 트래픽을 극적으로 향상시킵니다. 둘째, 사이트맵과 RSS 피드의 지속적 업데이트입니다. 셋째, 트렌드와 이슈성 콘텐츠를 독특한 관점으로 제공하는 것입니다.
👉 구글 디스커버 최적화와 관련된 더 자세한 내용은 해당 링크를 통해 보실 수 있습니다.
특히 주목할 점은 디스커버가 단순한 트래픽 증가뿐만 아니라 일반 검색 결과에서의 상위노출에도 긍정적 영향을 미친다는 것입니다. 디스커버 노출 콘텐츠가 구글 검색에서도 더 자주 검색되는 현상을 확인할 수 있어, 통합적인 검색엔진최적화 전략 관점에서 매우 가치 있는 채널입니다.
테크니컬 SEO의 진화된 중요성
AI 시대에도 테크니컬 SEO의 중요성은 여전합니다. 오히려 AI 검색 엔진들이 더욱 정교한 크롤링과 인덱싱을 수행하게 되면서 사이트의 기술적 완성도가 더욱 중요해졌습니다. 페이지 로딩 속도, 모바일 최적화, 구조화된 데이터 마크업 등 기본적인 테크니컬 요소들이 제대로 갖춰져야 AI 검색 엔진들이 우리 콘텐츠를 정확히 이해하고 적절한 상황에서 추천할 수 있습니다.
특히 이커머스의 경우 스키마 마크업을 통한 상품 정보 구조화가 더욱 중요해졌습니다. AI가 상품을 추천할 때 가격, 리뷰, 재고 상태 등의 정보를 정확히 파악할 수 있도록 하는 것이 쇼핑 관련 검색엔진최적화 성공의 핵심입니다.
한국형 검색엔진최적화 전략의 필요성
글로벌 SEO 트렌드를 맹목적으로 따르기보다는 한국 시장의 특수성을 고려한 전략이 필요합니다. 카페24나 아임웹 같은 국내 웹빌더가 실제로 검색엔진최적화 관점에서 우수한 성능을 보여주고 있으며, 체험단이나 기자단 같은 한국식 마케팅 방법이 브랜드 멘션 확대에 효과적입니다.
또한 빙(Bing)에서는 네이버 블로그의 최신 콘텐츠가 잘 노출되는 특성을 활용할 수 있으며, 네이버 생태계와 구글 생태계를 동시에 활용하는 통합적 접근이 한국 시장에서는 더욱 효과적입니다. 특히 네이버에서의 상위노출과 구글에서의 검색엔진최적화를 병행하는 전략이 한국 시장에서는 필수적입니다.
키워드 분석에서 주제 클러스터로의 전환
AI 시대 검색엔진최적화의 핵심은 키워드 분석 중심 사고에서 주제 클러스터 중심 사고로의 전환입니다. 하나의 주제를 중심으로 다양한 관련 키워드를 자연스럽게 포괄하는 콘텐츠 전략이 필요합니다. 예를 들어 "검색엔진최적화"라는 주제를 다룬다면, SEO 도구, 키워드 분석, 백링크 전략, 콘텐츠 최적화, 테크니컬 SEO 등 모든 관련 요소를 하나의 포괄적인 가이드로 제작하는 것이 효과적입니다.
이러한 접근법은 AI 검색 엔진이 여러 관련 질문에 대해 우리 콘텐츠를 참조할 가능성을 높이며, 동시에 사용자에게는 더욱 가치 있는 정보를 제공할 수 있습니다. 롱테일 키워드들이 자연스럽게 포함되어 다양한 검색 의도를 충족시킬 수 있는 것도 이 전략의 장점입니다.
콘텐츠 품질과 E-E-A-T의 재정의
AI 시대의 검색엔진최적화에서 콘텐츠 품질의 기준이 더욱 엄격해졌습니다. 구글의 E-E-A-T(Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) 기준이 AI 검색 엔진들에게도 적용되고 있어, 단순한 키워드 최적화를 넘어선 진정한 전문성과 신뢰성이 요구됩니다.
특히 경험(Experience) 요소가 강화되면서, 실제 경험에 기반한 콘텐츠가 더욱 중요해졌습니다. 이론적 설명보다는 실제 사용 후기, 구체적인 사례, 데이터 기반 인사이트가 포함된 콘텐츠가 AI 검색 엔진들에게 더 높은 평가를 받습니다.
리드젠랩의 차별화된 AI 시대 SEO 전략
리드젠랩에서는 AI 도메인 클라이언트들을 위한 차별화된 검색엔진최적화 전략을 수립하고 있습니다. 기존의 키워드 순위 중심 KPI에서 벗어나 브랜드 멘션 확대, 주제별 포괄적 콘텐츠 전략, 디스커버 최적화를 통한 트래픽 다변화에 집중하고 있습니다.
특히 AEO와 GEO 최적화를 통해 AI 검색 엔진들이 클라이언트의 콘텐츠를 자주 참조하도록 하는 전략을 개발하고 있으며, 이를 통해 전통적인 검색엔진최적화의 한계를 뛰어넘는 새로운 성장 동력을 만들어가고 있습니다. 한국 시장의 특성을 반영한 네이버와 구글 동시 최적화, 한국형 브랜드 멘션 전략 등도 우리만의 차별화 포인트입니다.
미래를 대비하는 검색엔진최적화 로드맵
지금까지 AI 시대 검색엔진최적화 전략의 변화와 새로운 접근법들에 대해서 알아봤습니다. 결론부터 말씀드리자면 SEO는 죽지 않았습니다. 다만 그 방식이 진화했을 뿐입니다. 키워드 분석과 상위노출에만 집착하던 과거에서 벗어나, 사용자 의도를 정확히 파악하고 AI 검색 엔진이 참조할 만한 가치 있는 콘텐츠를 지속적으로 생산하는 것이 새로운 성공 공식입니다.
오늘 살펴본 내용을 정리하면, 전통적인 키워드 상위노출 전략의 한계를 인정하고, AEO와 GEO 최적화를 통해 AI 검색 엔진에 대응하며, 브랜드 멘션과 디스커버 최적화 등 새로운 채널을 적극 활용하는 것이 핵심입니다.
변화에 발맞춰 전략을 조정하고 지속적으로 테스트하며 최적화해나가는 것이 AI 시대 검색엔진최적화 성공의 핵심입니다. 새로운 기법들을 적극 도입하되, 여전히 중요한 테크니컬 SEO와 콘텐츠 품질이라는 기본기를 소홀히 하지 않는 균형 잡힌 접근이 앞으로도 계속 필요할 것입니다.