소개
모두가 여전히 페이지 1 순위에 집착하고 있습니다. 하지만 이상한 일이 일어나고 있습니다. Google에 거의 노출되지 않던 브랜드가 이제 ChatGPT, Perplexity, Claude에서 추천을 받고 있습니다. Ahrefs의 연구에 따르면, 주요 AI 플랫폼에서 인용되는 URL의 80%는 해당 검색어에 대한 Google 상위 100위 안에 들지도 못합니다 [1].
인공지능 엔진은 키워드 전략에는 관심이 없는 것으로 밝혀졌습니다. 그들은 브랜드를 실체로 인식하는지 여부, 지식 그래프에 표시되는 방식, 대부분의 SEO 가이드가 언급하지 않는 기술적인 사항 등 완전히 다른 신호를 보고 있습니다.
그리고 이는 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 더 중요합니다. AI 추천 세션은 2025년 첫 5개월 동안에만 전년 대비 527% 증가했습니다 [2]. 이러한 변화는 이미 진행 중이며, McKinsey에 따르면 현재 AI 기반 검색 사용자의 44%가 의사 결정의 주요 정보원이라고 답해 기존 검색의 31%를 앞질렀습니다 [3].
이 가이드는 AI 엔진이 인용할 사람을 결정할 때 정확히 무엇을 찾는지 알려주며, 이러한 답변에 표시할 수 있는 완전한 프레임워크를 제공합니다. 무료로.
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더 빠르게 성장할 수 있도록 카테고리, 우선순위 수준, 구현 난이도별로 정리된 220개 이상의 AI SEO 순위 요소를 종합적이고 실행 가능한 스프레드시트로 정리했습니다. 이는 ICODA가 ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini 및 기타 AI 플랫폼에서 고객이 가시성을 확보하도록 지원하는 데 사용하는 것과 동일한 프레임워크입니다.
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AI SEO 순위 요소란 무엇인가요?
AI SEO 순위 요소는 대규모 언어 모델(LLM)과 AI 기반 검색 엔진이 응답에 인용, 참조 또는 추천할 소스를 결정하는 데 사용하는 기준입니다. 이러한 요소는 누군가가 ChatGPT에 추천을 요청하거나 연구를 위해 Perplexity에 문의하거나 Google의 AI 개요를 사용할 때 브랜드가 표시되는지 여부에 영향을 미칩니다.
기존 SEO는 10개의 파란색 링크 목록에서 순위를 매기는 데 중점을 두는 반면, AI SEO는 대화형 AI 응답에서 사용자가 언급되는지, 그리고 얼마나 눈에 띄게 언급되는지를 결정합니다.
AI 랭킹 요소와 기존 SEO의 차이점
기존 SEO와 AI SEO는 공통점을 공유하지만, 뚜렷한 전략이 필요할 만큼 차이점이 큽니다.
| 요인 | 기존 SEO | 🌟 AI SEO |
| 주요 목표 | 검색 결과 1페이지 순위 | AI 응답에서 인용 또는 언급 받기 |
| 콘텐츠 포커스 | 키워드 최적화, 메타 태그 | 의미적 깊이, 엔티티 명확성, 직접적인 답변 |
| 권한 신호 | 백링크 수량 및 품질 | 브랜드 언급, 인용, 지식 그래프 존재 여부 |
| 사용자 의도 | 검색어에 키워드 일치 | 대화형 질문에 완벽하게 답변 |
| 성공 지표 | 순위, 오가닉 트래픽, CTR | AI를 통한 인용, 멘션, 추천 트래픽 |
핵심 인사이트: AI 엔진은 단순히 크롤링하고 색인을 생성하는 것이 아니라 이해하고, 종합하고, 추천합니다. 이를 위해서는 근본적으로 다른 최적화 접근 방식이 필요합니다.
AI 검색 최적화가 실제로 결과를 제공하나요?
✅ 물론입니다. 그리고 이를 증명할 수 있는 데이터도 있습니다.
디파이웨이를 찾아왔을 때 목표는 분명했습니다. AI 기반 검색과 전환을 지배하는 것이었습니다. 30일 만에 달성한 성과를 소개합니다:
| Metric | 🚀 ChatGPT 트래픽 | Google 오가닉 |
| 전환율 | 46% | 29% |
이는 단 한 달 만에 1.6배의 전환율을 달성한 것입니다.
AI 추천 방문자의 전환율이 더 높은 이유는 무엇인가요? 방문자가 클릭할 때쯤이면 ChatGPT가 이미 질문에 대한 답변을 제공하고 있습니다.
그렇다고 AI 최적화가 간단한 것은 아닙니다.
기존 SEO와 마찬가지로 기술적 정확성, 권위 있는 콘텐츠, 지속적인 노력이 필요합니다. 하지만 경쟁업체들이 여전히 포화 상태인 Google 순위를 놓고 경쟁하고 있는 지금, GEO에 기꺼이 투자하는 브랜드에게는 상당한 보상이 주어집니다.
지금 AI 순위 요소가 중요한 이유
AI 기반 검색으로의 전환은 대부분의 기업이 생각하는 것보다 더 빠르게 가속화되고 있습니다. 데이터를 생각해 보세요:
OpenAI 제품의 주간 사용자 수
2026년까지 AI로 전환되는 유기적 트래픽의 비율
ChatGPT 이후 스택 오버플로 트래픽 감소
의 밀레니얼 세대가 검색을 위해 소셜 미디어를 사용합니다.
지금 AI 순위 요소를 이해하고 최적화하는 기업은 AI 모델이 신뢰할 수 있는 소스를 학습함에 따라 시간이 지남에 따라 증가하는 가시성을 확보할 수 있습니다.
AI SEO 순위 요소의 5가지 카테고리
AI 엔진이 소스를 선택하고 인용하는 방식에 대한 광범위한 분석을 바탕으로 5가지 주요 카테고리로 분류된 220개 이상의 순위 요소를 확인했습니다. 다음은 가장 중요한 요소에 대한 개요입니다.
1️⃣ 기술 인프라 및 AI 준비
이 카테고리에서는 AI 시스템이 콘텐츠를 검색하고 이해할 수 있도록 하는 기반인 백그라운드에서 일어나는 모든 일을 다룹니다.
여기에는 다음이 포함됩니다:
- 백엔드 설정 및 시스템 아키텍처
- AI 크롤러 액세스 및 콘텐츠 색인화
- LLM이 정보를 효과적으로 처리하는 데 도움이 되는 특정 최적화 기능
- 웹에서 브랜드 엔티티 인지도(지식 그래프, 위키피디아 및 위키데이터와 같은 참조 데이터베이스, AI 시스템에 정보를 제공하는 주요 데이터 애그리게이터에 존재)
탄탄한 기술적 기반이 없으면 아무리 좋은 콘텐츠도 AI 엔진에 보이지 않습니다.
2️⃣ 콘텐츠 품질, 구조 및 최적화
콘텐츠는 여전히 왕이지만 규칙이 바뀌었습니다. AI 엔진은 기존 검색 알고리즘과는 다른 방식으로 콘텐츠를 평가합니다.
이 범주에는 다음이 포함됩니다:
- 전반적인 콘텐츠 전략 및 정보 구조
- AI 시스템과 공명하는 형식 및 품질 표준
- LLM이 정보를 처리하고 추출하는 방식에 최적화된 온페이지 요소
- 추천 스니펫 및 AI 생성 개요에 대한 최적화
누구나 만들 수 있는 일반적인 콘텐츠는 무시됩니다. 구체적이고 체계적이며 권위 있는 콘텐츠는 인용됩니다.
3️⃣ 권위, 신뢰 및 브랜드 시그널
AI 엔진은 출처를 인용하기 전에 어떤 출처가 신뢰할 수 있는지 판단해야 합니다. 이 카테고리는 브랜드를 신뢰할 수 있는 출처로 설정하는 신뢰성 신호에 중점을 둡니다.
여기에는 다음이 포함됩니다:
- 전문 플랫폼에서의 존재감 및 완성도
- 업계 수상, 인증 및 신뢰 지표를 통한 인지도 확보
- 리뷰 플랫폼 전반의 평판 관리
이러한 신호는 사용자가 제안이나 조언을 요청할 때 AI 시스템이 자신 있게 브랜드를 추천하는 데 도움이 됩니다. 신뢰는 구축하는 데 시간이 걸리지만 일관된 AI 가시성을 위해서는 필수적입니다.
4️⃣ 가시성, 배포 및 외부 신호
소유한 콘텐츠는 방정식의 일부일 뿐입니다. AI 엔진은 더 넓은 웹 생태계에서 브랜드가 어떻게 표시되는지도 평가합니다.
이 카테고리에는 다음이 포함됩니다:
- 언론 보도 및 홍보 언급
- 사람들이 브랜드에 대해 토론하고 추천하는 사용자 제작 콘텐츠 플랫폼에 존재
- AI 시대에 적합한 링크 구축 전략
- 브랜드 관련성 및 참여도를 나타내는 소셜 신호
권위 있는 외부 소스에서 브랜드가 더 많이 언급되고, 논의되고, 연결될수록 AI 엔진이 더 자신 있게 브랜드를 인용할 수 있습니다.
5️⃣ 성능, 측정 및 지리적 전략
측정되는 것은 개선됩니다. 이 카테고리는 AI 가시성을 추적하고 특정 시장에 맞게 최적화하는 데 중점을 둡니다.
여기에는 다음이 포함됩니다:
- AI SEO 성공을 나타내는 지표 및 KPI
- AI 추천과 연계된 트래픽 및 전환 성과
- 콘텐츠 성과 지표
- 구체적인 AI 가시성 측정
- 여러 지역에서 운영되는 비즈니스의 경우(다국어 최적화, 지역 권한 구축, 위치별 쿼리에 영향을 미치는 지리적 타겟팅 전략)
단 4글자: TAAR - 추적, 분석, 조정, 반복. AI 성과를 측정하는 브랜드는 이를 개선하는 브랜드입니다.
AI 엔진이 소스를 평가하고 선택하는 방법
AI 인용 결정의 메커니즘을 이해하면 최적화 작업의 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다. 누군가 AI 엔진에 질문을 하면 어떤 일이 벌어지는지 살펴보세요:
- 쿼리 이해: AI가 질문을 구문 분석하여 질문의 의도, 관련 주체 및 정보 요구 사항을 파악합니다.
- 지식 검색: 이 모델은 학습 데이터와 (일부 엔진의 경우) 실시간 웹 검색에서 데이터를 가져옵니다.
- 소스 평가: 여러 신호에 따라 어떤 출처가 권위 있고 관련성이 있는지를 결정합니다.
- 응답 합성: AI가 응답을 생성하여 명시적으로 인용할 소스를 결정합니다.
- 인용 결정: 신뢰도, 구체성 및 관련성에 따라 출처를 인용, 언급 또는 저작자 표시 없이 사용합니다.
AI SEO의 목표는 AI가 명시적으로 인용할 수 있을 만큼 신뢰할 수 있는 출처가 되는 것입니다.
AI SEO를 어렵게 만드는 요소
AI 엔진 최적화는 기존 SEO에는 존재하지 않는 고유한 과제를 안고 있습니다:
1) 여러 플랫폼, 여러 알고리즘 Google이 지배하는 기존 SEO와 달리 AI SEO는 각각 다른 기본 모델과 동작을 가진 ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, Meta AI 및 Microsoft Copilot에 걸쳐 최적화가 필요합니다.
2) 제한된 추적 도구 AI를 위한 구글 검색 콘솔에 상응하는 도구는 없습니다. 인용 및 멘션을 추적하려면 수동 모니터링 또는 특수한(그리고 값비싼) 도구가 필요합니다.
3) 비결정적 응답 동일한 쿼리에 대해 매번 다른 응답과 다른 인용이 나올 수 있습니다. 따라서 테스트와 최적화가 더 복잡해집니다.
4) 학습 데이터 지연 AI 모델에는 지식 차단이 있습니다. 콘텐츠가 학습 데이터에 통합될 수 있을 만큼 충분히 오래 표시되어야 하는데, 이는 몇 달이 걸릴 수 있습니다.
AI SEO 순위 요소에 대한 단계별 소개
AI 가시성을 최적화할 준비가 되셨나요? 실용적인 시작점이 여기 있습니다!
AI 시스템에서 내 콘텐츠를 알아보는 것은 게임 알고리즘이 아니라 진정으로 나를 발견하고 유용하게 만드는 것입니다. 좋은 소식은? 지금 바로 시작할 수 있는 명확한 길이 있습니다.
아래 비주얼은 AI 크롤러가 웹사이트를 탐색하는 과정을 보여주는데, 응답에서 사용자의 존재 여부를 처음 발견하는 것부터 구조화된 데이터를 이해하는 것까지 모든 과정을 보여줍니다. 5개의 체크포인트가 있는 여정이라고 생각하면 됩니다. 각 정거장에서 크롤러는 앞으로 나아가거나(최적화됨) 벽에 부딪히게 됩니다(보이지 않음). 다음 단계를 진행하는 동안 이를 로드맵으로 활용하세요.
01 현재 AI 가시성 감사
이 기본 평가를 통해 리소스를 투자하기 전에 자신의 현재 위치를 파악할 수 있으며, 어떤 상황에서는 이미 인용되고 있지만 다른 상황에서는 전혀 보이지 않는 자신을 발견하고 놀랄 수도 있습니다.
02 기술 접근성 확인
놀랍게도 많은 사이트가 레거시 robots.txt 규칙으로 AI 크롤러를 무의식적으로 차단하여, 기본적으로 그들이 나타나고자 하는 바로 그 시스템에 보이지 않게 만드는 경우가 많습니다.
03 엔티티 신호 강화
AI 모델은 위키데이터와 같은 구조화된 지식 기반에 크게 의존하여 엔티티를 명확히 하고 권위를 확립하며, 여기서 일관성은 콘텐츠만으로는 제공할 수 없는 기반을 구축합니다.
04 답변에 최적화된 콘텐츠 만들기
이는 ‘키워드 순위’에서 ‘최종 답변’으로의 전환으로, AI 시스템은 클릭에 최적화된 페이지가 아니라 사용자의 질문을 직접적으로 해결하는 소스를 인용하고자 합니다.
05 스키마 마크업 구현
스키마는 콘텐츠와 AI 이해 사이의 번역 계층 역할을 하며, 콘텐츠가 말하는 내용뿐 아니라 콘텐츠의 의미를 시스템에 명시적으로 알려줍니다.
결론
AI 기반 검색은 사람들이 브랜드를 발견하는 방식을 바꾸고 있습니다. 그리고 AI 엔진이 찾는 신호는 기존 SEO가 최적화하도록 가르쳤던 것과는 다릅니다.
여기에서는 AI 순위 결정 요소의 실제 내용부터 인용 여부에 영향을 미치는 주요 범주에 이르기까지 많은 내용을 다루었습니다.
핵심 요점은? 기본부터 시작하세요. 현재 AI 가시성을 감사하고, 크롤러가 콘텐츠에 액세스할 수 있는지 확인하고, 엔티티 시그널을 강화하고, 질문에 직접 답변하는 콘텐츠를 만들어야 합니다. 더 빠르게 움직이고 추측을 건너뛰고 싶다면 전문가와 협력하여 첫날부터 검증된 전략과 실질적인 실행을 얻을 수 있습니다.
아래 체크리스트를 참고하여 자신의 속도에 맞춰 작업을 시작하세요.
Sources:
- [1] Ahrefs - Research on AI citation patterns, 2025
- [2] Previsible 2025 AI Data Study - LLM traffic analysis, 2025
- [3] McKinsey AI Discovery Survey - New front door to the internet, 2025
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