검색의 판도가 바뀌고 있어요. 예전에는 키워드를 입력하면 수많은 링크가 나열되는 방식이었지만, 이제는 AI가 한눈에 볼 수 있는 요약과 대화형 답변을 제공해요. 그렇다면 기존 SEO만으로는 충분하지 않겠죠.
이번 글에서는 초보자도 바로 적용할 수 있는 AI 검색 최적화(GEO)의 7가지 핵심 원리와 실전 체크리스트를 정리했어요.
7가지 핵심 원리
1. 키워드가 아니라 질문을 중심으로 콘텐츠를 최적화하기
요즘 검색결과 상단의 AI 요약은 자연어 질문을 중심으로 답변을 구성해요. 실제로 긴 질문/복합 질문에서 AI 노출이 크게 늘었고(최대 100% 증가), 2025년 들어서도 복잡한 쿼리 비중이 49% 증가했다는 데이터가 있어요. 즉, 기존 SEO는 키워드를 중심으로 움직였지만, 이제는 질문 단위로 AI가 답변을 만들어내고 있어요. 그래서 중요한 건 “고객이 실제로 어떤 질문을 던지는가”예요. 예를 들어 “A와 B의 차이는 뭐예요?” 같은 질문을 모아두고, 이걸 콘텐츠 구조의 기본으로 삼으면 훨씬 효과적이에요.
2. 요약 친화적 구조를 갖추기
AI는 본문 전체를 읽기보다, 간단하게 “한 문단 요약 + 표 + 리스트” 같은 구조를 먼저 참고해요. 실제로, Elearning Industry의 최근 글에서는 “각 섹션 앞에 핵심 답변을 짧게 배치하고, 리스트나 표를 이용해 내용을 요약”하는 방식이 AI에 노출되는 주요 신호라고 밝혀져 있어요.
3. 엔티티와 스키마로 의미를 명확히
AI가 내용을 정확히 인용하려면, '누구/무엇/언제/어디서' 같은 정보가 명확하고 구조화되어 있어야 해요. 스키마 마크업(schema markup)는 이런 구조화를 돕는 도구 중 하나예요. 예를 들어, CMSWire 기사에 따르면, 스키마 마크업은 AI 중심 검색전략에서 “콘텐츠가 지식 그래프에 연결되도록” 도와, AI 검색 엔진에서 유리하게 만들어요.
4. 신뢰를 만들기
“주장만 던진다”는 건 마치 설득력 없는 이야기처럼 들릴 수 있어요. 독자가 “이게 정말 믿을 만한 이야기인가?” 하고 고개를 갸웃거리게 한다면, AI도 똑같이 판단할 가능성이 커요. 그래서 근거, 통계, 출처은 단순한 옵션이 아니라 필수 요소예요.
또한, 신뢰는 완전함이 아니라 투명함에서 와요. 그래서 “이 방법에도 한계가 있어요”라는 문장은 오히려 콘텐츠를 더 강하게 만들어줘요. 예를 들면 “이 통계는 특정 산업/언어/지역 중심이어서, 우리 타깃에게 동일한 결과가 나타날지 미리 테스트가 필요해요.”와 같은 문장을 추가하는 거에요.
5. 멀티포맷 콘텐츠 제공
AI 시대엔 텍스트만 있는 글보다 이미지, 다이어그램, 표, 코드 블록 등을 함께 사용하는 콘텐츠가 더 유리하다는 외부 분석들이 많아요. 예컨대 Search Engine Land의 글에서는 “멀티모달 검색”이 검색 행동의 핵심 변화 중 하나로 꼽히고 있고, 사용자들은 “음성 + 이미지 + 요약” 등이 결합된 콘텐츠를 더 자주 탐색한다고 나와요. 또, Multi-Modal Content for AI SEO: The Definitive 2025 Guide에서는 다양한 형식의 콘텐츠가 AI가 인용하거나 요약 답변에 포함되기 쉬운 특징으로 지목돼요. 그래서 글을 쓸 땐 비교표나 이미지, 필요하면 코드 블록이나 샘플 예시도 함께 보여주는 게 좋아요.
6. 대화 확장성을 고려하기
한 번 질문하고 끝나는 시대는 아니에요. 사람들이 “그럼 비용은?”, “비교할 다른 대안은?”, “도입 순서는?” 같은 후속 질문들을 자연히 이어가거든요. Pew Research 조사에서는 검색 쿼리가 ‘질문’ 형식이거나 10단어 이상 문장일 때 AI에 나타날 확률이 훨씬 높다(질문형 시작 단어 있을 경우 약 60%)”는 결과가 나왔고요. 그래서 글 말미에 후속 질문과 관련 글 링크를 남기면, AI가 대화 흐름을 자연스럽게 이어갈 수 있어요.
7. 성과는 트래픽이 아니라 ‘답변 점유율’
이제는 전통적 지표만으로는 성과를 파악하기 어려워요. 예컨대 Ahrefs가 30만 개 키워드를 분석한 결과, AI가 답변을 제공할 때 상위 1위 페이지의 CTR이 평균 약 -34.5% 감소했어요. 또 Amsive의 조사에서, AI의 답변이 상단에 노출될 경우 CTR이 최대 -37.04%까지도 하락하는 추세가 확인됐고요. 그 말은, 우리가 아무리 SEO를 잘 해서 “1위 랭킹”을 얻어도, AI에서 답을 제공하면 사용자들이 사이트로 클릭하지 않을 가능성이 높아진단 뜻이에요. 따라서 앞으로는 이런 지표 중심으로 한 성과 판단 방식 자체를 바꿔야 해요.
즉, AI 시대의 검색 성과는 “AI가 얼마나 자주 우리를 답변으로 선택하는가”로 측정해야 해요. 이런 지표는 AI에서의 ‘답변 점유율’과 ‘브랜드 언급률’로 확인할 수 있어요. 새로운 지표들을 중심으로 전략을 짜야만, 줄어드는 클릭률 속에서도 브랜드의 영향력을 유지하고 성장시킬 수 있어요.
초보자를 위한 실전 체크리스트
아래 항목들을 체크하면, AI 시대에도 신뢰성과 가독성, 노출 가능성을 함께 잡을 수 있어요. 그리고 이 체크리스트를 통해 우리가 앞서 말한 7가지 핵심 내용이 실제로 콘텐츠 내에 잘 반영되었는지 확인하면 AI 검색엔진 최적화를 할 수 있어요.
✔️ 고객이 자주 묻는 질문 30개 이상 수집했는가?
✔️ 각 섹션에 3문장 TL;DR 요약을 넣었는가?
✔️ 표/리스트를 최소 3개 이상 포함했는가?
✔️ 브랜드·제품명이 문서 전반에 일관되게 쓰였는가?
✔️ 주장에는 출처와 한계까지 함께 제시했는가?
✔️ 내부 링크와 후속 질문 연결을 배치했는가?
✔️ 성과 지표에 ‘AI 답변 점유율’을 포함했는가?
마무리
AI 검색 최적화는 복잡해 보이지만, 사실은 콘텐츠를 ‘질문과 답변’ 중심으로 재설계하는 일이에요. 위 7가지 원리와 체크리스트만 따라도, AI 답변 속에 등장할 확률이 훨씬 높아질 거에요.
AI 답변 점유율을 측정하고 싶으신가요?
만약 AI 답변 점유율을 실제로 측정하고, AI 검색 최적화 전략을 본격적으로 실행하고 싶다면, 바람(BaRam)을 사용하는 걸 추천드려요.
이렇게 하면 단순히 트래픽 변화만 보고 흔들리는 대신, “우리 콘텐츠가 AI답변의 일부가 되고 있는가”를 기준으로 전략을 조정할 수 있어요. AI 시대에는 이런 지표 중심의 판단이 브랜드의 영향력을 유지하는 열쇠예요.