AI 검색 시대, 브랜드가 돋보이는 전략과 실전 노하우 총정리

Generated image 최근 AI 검색의 등장은 마치 골드러시처럼 마케터와 SEO 전문가 모두를 열광시키고 있습니다. 하루에 수십억 번 검색되는 ChatGPT 등 AI 챗봇은 기존 검색과는 다른 트래픽과 전환율을 보여주죠. 하지만 온라인에는 검증되지 않은 'AI 검색 최적화' 조언들이 넘쳐나고, 무엇이 실제로 효과적인지 혼란스럽기 마련입니다. 이 글에서는 세계적으로 실제 데이터를 기반으로 대규모 AI 검색 연구를 진행한 Ahrefs 콘텐츠팀의 주요 인사이트와 실전 전략을 알기 쉽게 정리했습니다. 브랜드가 AI 챗봇, LLM 검색 결과에 등장하기 위해 반드시 알아야 할 핵심 원칙과 실천법, 그리고 도구 사용법까지 모두 담았습니다.

AI 검색 환경 이해: 전통적 검색과 다른점

AI 챗봇과 LLM 기반 검색은 기존 구글 검색과 다르게 웹에서 직접 새 정보를 찾거나('retrieval augmented generation', RAG), 학습 데이터에 의존하며 답을 생성합니다. 이때 브랜드가 어떻게 많이 노출될 수 있을까? 실제로 마케터가 직접 제어할 수 있는 영역은 한정적이지만, 웹과 학습 데이터에 브랜드의 흔적을 남기는 것이 시작입니다.

오프사이트 브랜드 언급의 힘: AI 검색 최적화의 핵심

과거에는 내 웹사이트의 콘텐츠가 중요한 SEO 전략이었습니다. 그러나 AI 시대에는 타 사이트, 커뮤니티, 리뷰, 포럼 등 제3자 웹사이트에서 브랜드가 언급되는 빈도가 더 중요해졌습니다. 실제 연구에서도 "브랜드가 AI 챗봇 답변에 등장하는 빈도와 오프사이트 언급 빈도는 매우 높은 상관관계"를 보였습니다. 링크가 없어도 그냥 언급만으로도 LLM에서는 학습 신호가 된다는 것이 핵심이죠.

특히 Reddit, Quora, 리뷰 사이트(G2, Forbes, CNET 등), Youtube와 같은 UGC(사용자 생성 콘텐츠) 플랫폼에서 브랜드가 자연스럽게 언급되면 AI 챗봇에서 노출될 확률이 급증합니다. 정공법은, 경쟁사가 자주 언급되는 사이트와 페이지부터 내 브랜드도 등장할 수 있도록 적극적인 파트너십, 협업, 콘텐츠 기고, 리뷰 요청 등 다양한 방법을 활용하는 것이 좋습니다.

AI가 선호하는 콘텐츠 타입과 새로운 트래픽 패턴

대규모 연구 결과, AI 챗봇이 실제로 사용자에게 추천하는 웹페이지에는 뚜렷한 경향이 있습니다.

정보성 블로그나 가이드, 비교형 콘텐츠(Top, Best, VS 등)
홈페이지, 회사소개, 제품 소개 등 '핵심 페이지'
PDF 문서, 연구 보고서 등 정형화된 문서와 Video(유튜브 등) 컨텐츠
반면, 웹툴, 이커머스 목록, 복잡한 인터랙티브 요소가 많은 페이지는 AI 유입이 크게 낮음

가장 중요한 점은 '콘텐츠의 최신성'입니다. ChatGPT, Gemini 등은 신선하고 최근에 업데이트된 페이지를 더욱 선호하며, 이는 AI가 부족한 정보를 새롭게 검색해 추가하려는 경향 때문입니다. 따라서, 내 사이트에서 AI에 자주 인용되는 페이지 목록을 주기적으로 점검해 최신 정보로 업데이트해야 합니다.

또한, 문장과 글의 스타일도 중요합니다. 명확한 요점 제시, 짧은 문장, 주어-서술어 구조, 개체(브랜드/제품/주제)의 풍부한 언급이 유리합니다. 장문의 FAQ, 도움말 등도 앞으로 AI 챗봇 응답에 점점 더 활용될 것으로 예상됩니다.

AI 시대의 콘텐츠 갭: 경쟁 분석과 전략 보완

AI가 브랜드와 특정 키워드를 어떻게 연결짓는지 분석해보면, 내가 노출되고 싶은 주제와 실제 AI 챗봇이 인식하는 이미지는 차이가 크기도 합니다. 예를 들어, 경쟁사는 '스쿨 백팩'에서 많이 언급되지만 내 브랜드는 빠져 있다면, 해당 키워드와 관련된 다양한 오프사이트, 내부 페이지, UGC 등에 내 브랜드가 자연스럽게 등장하도록 콘텐츠를 보강해야 합니다.

브랜드 레이더(Brand Raider)와 같은 도구를 활용하면 키워드별, 사이트별로 경쟁사와 내 브랜드의 언급 영역 차이를 명확하게 파악할 수 있습니다. 기존 SEO에서의 '콘텐츠 갭 분석'과 유사하게, AI 검색 컨텍스트에서도 반드시 필요한 전략입니다.

기술적 이슈: 자바스크립트와 헛된 URL, 그리고 데이터 소스

아직 대부분의 AI 크롤러는 자바스크립트로만 구현된 내용까지 모두 파악하지 못합니다. 중요한 제품 설명이나 브랜드 정보가 JS 기반이라면, AI 챗봇에서는 사실상 보이지 않을 수 있습니다. 그러므로 핵심 정보는 HTML에 잘 노출되도록 하는 것이 안전합니다.

또, LLM이 실제로 존재하지 않는('헛된') URL로 트래픽을 유도하는 경우도 있으니, 웹로그 툴로 404 빈도와 AI 유입 로그를 주기적으로 점검해 필요시 리디렉션하거나 페이지를 생성하는 것도 좋은 방법입니다.

특이한 점으로, 깃허브(GitHub), 위키피디아, 논문, 특허 등도 AI 모델의 주요 학습 데이터로 활용되고 있습니다. 브랜드가 직접 소유한 이런 데이터 소스도 잘 관리하면 AI 챗봇에 인식될 확률이 높아집니다.

팬아웃 쿼리와 AI 챗봇의 검색 로직: 다양성의 시대

AI 챗봇은 사용자의 긴 질문을 단순히 그대로 검색하지 않고, 여러 방식으로 쪼개어 변형 검색(팬아웃 쿼리)을 수행합니다. 이번 연구 결과, 실제로 사용자 쿼리와 완전히 일치하는 구글 상위 10위 URL과 AI 챗봇이 인용하는 URL의 겹침은 겨우 12%밖에 안 됐습니다. 즉, 독특하거나 다르게 작성된 콘텐츠, 새로운 관점의 경험담 등이 기존 SEO 공식에서 벗어나도 AI 챗봇에서는 더 자주 인용될 수 있습니다.

이제는 구글 상위권 페이지와 똑같이 만들 필요 없이, 독창성과 차별화가 오히려 더 많은 AI 트래픽을 얻는 시대라 볼 수 있습니다.

AI 최적화와 스팸, 그리고 두 가지 전략의 방향성

최근 AI에 잘 노출되려는 목적으로 마크다운 대량생산, 기계적 콘텐츠 생성 등의 편법을 쓰는 사례가 늘고 있지만, 이는 단기적 효과만 있을 뿐 브랜드 평판이나 실질적 전환에는 도움되지 않습니다. 실제로 구글 등은 이런 저품질 콘텐츠를 필터링하는 능력이 뛰어나므로, AI 시대에도 기본이 되는 정직하고 유용한 콘텐츠가 가장 지속적으로 성과를 냅니다.

결국 효과적인 전략은 기존 SEO와 겹치는 '오프사이트 언급, 양질의 콘텐츠, UGC와의 협업, 최신성 관리'에 집중하고, 새롭게 등장한 기법(팬아웃, JS이슈 등)은 참고하는 수준이 바람직합니다.

AI 검색 vs 구글 검색: 트래픽 변화의 진짜 이유

많은 사람들이 구글 검색 트래픽의 하락 원인을 단순히 ChatGPT 등 AI 챗봇의 성장에서 찾지만, 실제로는 구글 자체의 AI 오버뷰(검색 결과에 AI 답변 박스 표시)가 주된 원인입니다. 사용자들은 여전히 구글 검색을 기본적으로 쓰고, AI 챗봇은 서브 도구로 병행하는 패턴이 많습니다. 따라서, 구글 키워드 도구나 SEO 분석툴에서 AI 오버뷰가 노출되는 키워드를 점검하고, 이에 대한 별도의 대응 전략도 마련해야 합니다.

또한, AI 챗봇, 구글 검색 모두를 병행하는 사용자가 늘고 있으므로 한쪽에 올인하는 것이 아니라 기존 검색 최적화와 AI 검색 대응을 균형 있게 진행하는 것이 중요합니다.

마무리: 변화 앞에서 지켜야 할 원칙, 그리고 새로운 기회

AI 검색은 아직도 빠르게 진화하고 있고, 온라인에는 과장/추측이 섞인 '최적화 방법'이 넘쳐나지만, 지금 시점에서 가장 확실하며 효과적인 방법은

다양한 오프사이트에서 브랜드를 활발히 언급시키고
AI가 좋아하는 신선하고 명확한 컨텐츠를 지속적으로 보강하며
경쟁사 분석과 콘텐츠 갭을 찾아 전략적으로 보완하고
기술적 이슈(자바스크립트, 404, 학습 데이터 소스 등)에도 주의하는 것입니다.

개인적으로, AI 검색 시대는 단순한 트릭이나 스팸보다 '정직한 콘텐츠, 실질적 가치, 업계 내 네트워크'가 더 빛을 발하는 시기로 생각합니다. 기존 SEO 경험을 적극적으로 접목하되, 새로운 변화에도 빠르게 대응한다면 누구나 브랜드를 AI 챗봇/LLM에 노출시키는 성공을 누릴 수 있습니다. 지금부터 하나씩 실천해보세요!

출처 및 참고 :