All Posts

사이트에 글이 100편, 300편씩 쌓이면 전체 내용을 기억하기 어렵습니다. “이 주제는 예전에 쓴 것 같은데?” “비슷한 글이 너무 많은 것 아닌가?” “고객이 묻는 질문에 답하는 글은 있나?” 이런 문제를 살펴볼 때 임베딩이라는 기술을 활용할 수 있습니다. 임베딩은 문장의 의미를 숫자로 바꾸는 작업입니다. 글을 숫자로 바꾸면, 내용이 비슷한 글끼리 가까이 있는지 비교할 수 있습니다. 쉽게 말하면 많은 글을 내용별로 분류하는 데 쓰는 도구라고 할 수 있습니다.

회사 홈페이지에 올라간 글을 보며 이런 생각을 할 수 있습니다. “우리가 확인하고 썼으니 맞겠지.” 하지만 시간이 지나면 처음 어디서 가져온 숫자인지 기억나지 않을 수 있습니다. 기사를 다시 인용하는 과정에서 숫자가 달라지거나, 원문에 있던 조건이 빠질 수도 있습니다. 그래서 남의 글뿐 아니라 우리 회사가 쓴 글도 근거를 확인할 필요가 있습니다. 이때 활용할 수 있는 방법이 SIFT입니다. 정보를 확인할 때 쓰는 네 가지 행동을 묶은 이름입니다.

AI SEO라는 말을 들으면 새로운 기술을 많이 배워야 할 것처럼 느껴집니다. 하지만 처음부터 모든 일을 새로 시작할 필요는 없습니다. 지금 하고 있는 검색 최적화 업무를 세 가지로 나누어 보면 됩니다.

홈페이지를 새로 만들면 보통 좋아질 것이라고 기대합니다. 디자인이 깔끔해지고, 휴대폰에서도 보기 편해지고, 필요한 메뉴를 찾기도 쉬워집니다. 그런데 새 홈페이지를 공개한 뒤 검색으로 들어오는 사람이 줄어들 수 있습니다. 이때 디자인만 살펴보면 원인을 놓칠 수 있습니다. 기존 글의 주소가 바뀌었거나, 중요한 자료가 빠졌거나, 검색엔진이 읽지 못하도록 설정되어 있을 수 있기 때문입니다. 홈페이지 리뉴얼은 화면을 바꾸는 일뿐 아니라, 그동안 쌓아 둔 글과 검색 경로를 옮기는 일이기도 합니다.

브랜드 엔티티는 어려운 말처럼 들리지만 뜻은 간단합니다. 인터넷과 AI가 우리 회사를 하나의 분명한 조직으로 알아보는 상태입니다. 회사 홈페이지에는 A라는 이름이 적혀 있는데, 지도 서비스에는 B라는 이름이 있고, 채용 사이트에는 예전 회사명이 남아 있으면 사람과 AI 모두 헷갈릴 수 있습니다. 그래서 회사 이름, 주소, 소개 문구를 사이트 안과 사이트 밖에서 비슷하게 맞추는 일이 중요합니다.

AI가 답을 만들 때는 크게 두 가지 방법으로 정보를 찾을 수 있습니다. 첫 번째는 예전에 모아 둔 웹페이지 정보를 보는 방법입니다. 두 번째는 질문을 받은 지금 이 순간, 실제 홈페이지를 열어 보는 방법입니다. 두 번째처럼 현재 페이지를 바로 읽는 방식을 동적 그라운딩이라고 부르기도 합니다. 어려운 말이지만, 쉽게 말하면 AI가 지금의 홈페이지를 직접 확인하는 방식입니다.

제로클릭은 사람이 검색 결과 화면에서 답을 얻고, 어떤 사이트도 누르지 않고 떠나는 상황입니다. 예를 들어 날씨, 환율, 맞춤법처럼 짧은 답이 필요한 검색은 검색 결과 화면만 보고도 해결할 수 있습니다. 요즘은 AI 요약, 질문과 답 목록, 지도 정보가 늘면서 이런 일이 더 많아지고 있습니다. 하지만 클릭이 줄었다고 해서 모두 나쁜 것은 아닙니다.

검색 결과 화면을 SERP라고 부르기도 합니다. 쉽게 말하면 구글이나 네이버에서 검색했을 때 나오는 화면 전체입니다. 예전에는 검색 결과에 웹사이트 목록이 주로 보였습니다. 하지만 지금은 AI 요약, 지도, 동영상, 질문과 답, 쇼핑 정보 등 다양한 내용이 함께 나올 수 있습니다. 그래서 내 사이트 순위가 그대로인데도 방문자가 줄 수 있습니다. 사이트 순위가 떨어진 것이 아니라, 검색 결과 화면 자체가 바뀌었을 수 있기 때문입니다.

구글 서치 콘솔은 내 사이트가 구글 검색에서 어떻게 보이는지 확인하는 무료 도구입니다. 하지만 서치 콘솔은 모든 것을 보여 주지는 않습니다. 예를 들어 AI 답변에 내 사이트가 인용되었는지, 어떤 문장이 AI 답변에 쓰였는지는 서치 콘솔만으로 알기 어렵습니다. 그럼에도 서치 콘솔은 매우 중요합니다. 검색엔진이 내 사이트를 읽을 수 있는지, 페이지가 검색에 등록되었는지, 오류가 없는지를 확인할 수 있기 때문입니다.

AEO는 사람들이 검색창이나 AI에게 질문했을 때, 내 사이트의 답이 잘 보이도록 만드는 작업입니다. AEO 컨설팅은 보고서 한 권을 받는 일이 아닙니다. 먼저 고객이 자주 묻는 질문을 모으고, 그 질문에 답하는 페이지를 만들고, 검색엔진과 AI가 읽기 좋게 사이트를 정리하는 과정입니다. 그래서 컨설팅 회사만 잘한다고 되는 일이 아닙니다. 일을 맡기는 회사도 자료를 주고, 글을 쓰고, 사이트를 고칠 사람이 있어야 합니다.

도메인 권위는 쉽게 말하면 “이 사이트의 말을 얼마나 믿을 만한가”와 관련된 개념입니다. 어떤 도구에서는 사이트 점수를 숫자로 보여 주기도 합니다. 하지만 그 숫자는 구글이 직접 준 점수가 아니라, 도구 회사가 자기 방식으로 계산한 예상 점수일 수 있습니다. 그래서 점수만 높다고 검색에서 잘 나오거나 AI 답변에 많이 인용되는 것은 아닙니다.

웹사이트를 운영하다 보면 RSS, 사이트맵, 콘텐츠 피드라는 말을 들을 수 있습니다. 셋 다 검색엔진이나 다른 프로그램에게 사이트 내용을 알려 주는 방법입니다. 하지만 하는 일은 다릅니다. 아주 쉽게 말하면 이렇습니다.

AIEO는 ‘AI 엔진 최적화’를 뜻하는 말입니다. 하지만 아직 모두가 똑같은 뜻으로 쓰는 공식 용어는 아닙니다. 사람마다 조금씩 다른 뜻으로 사용하고 있고, 대부분의 내용은 GEO나 AEO와 겹칩니다. 그렇다면 굳이 AIEO라는 말을 알아야 할까요? 핵심은 한 가지입니다. AI가 사람에게 답만 알려주는 것을 넘어, 사람 대신 정보를 찾고 실제 행동까지 할 수 있다는 점입니다. 예를 들어 누군가 AI에게 이렇게 부탁할 수 있습니다. “이번 주 토요일에 진료하는 가까운 치과를 찾아서 예약 방법을 알려줘.” 이때 AI는 여러 웹사이트에서 영업시간, 휴무일, 예약 가능 여부를 찾습니다. 앞으로는 단순히 알려주는 데서 그치지 않고, 예약 단계까지 도와주는 AI도 늘어날 수 있습니다. 그래서 사이트에 적힌 가격, 영업시간, 재고, 신청 조건 같은 정보가 정확해야 합니다. 이것이 AIEO에서 가장 중요하게 보는 부분입니다.

작업은 사이트 안의 모든 페이지에서 메타데이터를 꺼내 표로 정리하는 일부터 시작했습니다. 점검한 페이지는 모두 1,200개였습니다. 정보를 뽑는 데 걸린 시간은 한 시간도 되지 않았습니다. 더 오래 걸린 일은 결과를 읽고, 무엇이 문제인지 구분하는 일이었습니다. 설명문 항목을 같은 내용끼리 정렬했을 때 놀라운 결과가 나왔습니다. 1,200개 페이지의 설명문이 모두 같았습니다. 내용은 회사 소개 문구 두 줄이었습니다. 홈페이지를 처음 만들 때 넣어 둔 문장이었고, 그 뒤 만들어진 모든 페이지에 그대로 복사되어 있었습니다. 제목도 비슷한 상태였습니다. 게시판 글 380개는 모두 같은 제목을 쓰고 있었습니다. 실제 글 제목은 들어가지 않았고, 회사명 뒤에 게시판 이름만 붙어 있었습니다.

인용 이력은 한 도메인이 특정 주제 영역에서 반복적으로 근거로 채택되어 온 기록입니다. 누적 지표이므로 처음 시작하는 도메인은 구조적으로 불리합니다. 그렇다고 불가능하지는 않습니다. 다만 기성 도메인과 같은 방식으로 접근하면 실패합니다. 조건이 다르므로 전략도 달라야 합니다.

검색 결과 화면 상단에 인공지능 요약이 자리를 잡으면서 클릭이 줄었습니다. 대응책을 찾는 과정에서 시도된 방법들 중 상당수는 효과가 없거나 오히려 손해입니다. ​

벡터화는 문장의 의미를 숫자 배열로 바꾸는 과정입니다. 이 변환을 거치면 단어가 겹치지 않아도 의미가 가까운 문장을 찾아낼 수 있습니다. 실무에 주는 함의는 분명합니다. 키워드를 반복해 심는 작업이 더 이상 유효하지 않고, 대신 한 문서가 하나의 의미에 집중하고 있는지가 중요해졌습니다.

근거를 대는 문서는 근거의 출처를 밝힙니다. 외부로 나가는 링크가 하나도 없는 문서는 어디서 온 정보인지 확인할 경로가 없는 문서입니다. 그런데 국내 기업 사이트의 상당수가 외부 링크를 정책적으로 차단합니다. 아래는 그런 사이트 한 곳을 정비한 기록이며, 실무에서 반복 관찰되는 유형을 재구성한 것입니다.

AI 검색 시스템은 긴 문서를 필요에 따라 작은 단위로 나누어 처리합니다. 이렇게 나뉜 정보 단위를 흔히 ‘청크(chunk)’라고 부릅니다. 사용자가 질문하면 시스템은 문서 전체보다 질문과 관련 있다고 판단한 청크를 먼저 찾습니다. 따라서 원문 전체로 읽을 때는 훌륭한 글도, 일부만 떼어 놓으면 뜻을 알 수 없는 글이 될 수 있습니다. 이 사실을 글로만 설명하면 잘 와닿지 않습니다. 그래서 실제 기업 원고에서 반복해서 나타나는 세 가지 유형을 골라 설명해드릴게요. 앞뒤 문맥을 모두 지운 뒤에도 각각의 조각이 독립적으로 의미를 전달하는지 확인해보는 실험이죠.

사이트 속도는 이용자 경험에만 영향을 주는 것이 아닙니다. 검색 로봇이 사이트를 얼마나 원활하게 둘러볼 수 있는지와도 관계가 있습니다. 페이지가 100개인 사이트와 1만 개인 사이트는 상황이 다릅니다. 규모가 작은 사이트는 검색 로봇이 비교적 빠르게 전체 페이지를 확인할 수 있습니다. 하지만 페이지가 수천 개 이상이고 서버 응답까지 느리다면 전체 사이트를 다시 살펴보는 데 훨씬 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 새 글을 올리거나 기존 글을 수정해도 검색 시스템이 이를 늦게 발견한다면 최신 정보를 담았다는 장점을 제대로 살리기 어렵습니다. GEO에서 사이트 성능을 점검할 때는 화면이 빨리 열리는지만 볼 것이 아니라, 중요한 페이지가 얼마나 빠르고 안정적으로 수집되는지도 함께 확인해야 합니다.