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.

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.

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.

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.

스키마 마크업은 검색 결과에 별점이나 추가 정보를 표시하기 위한 기술로만 생각하기 쉽습니다. 하지만 더 중요한 목적은 사이트의 정보를 기계가 이해할 수 있는 관계로 설명하는 것입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.