AI 검색 시대 SEO, 브랜드 언급과 롱테일이 더 중요해졌다는 증거는?

AI 검색이 가져온 변화: SEO 목표가 달라지고 있음

지금 시점(UTC 기준 2025-11-26)에서 검색 환경을 보면, 사람들이 노리는 위치가 파란 링크가 아니라 AI 답변 영역으로 옮겨가고 있습니다. Google의 AI Overview(GEO), ChatGPT, Perplexity 같은 도구가 대표적입니다.

Ahrefs에 따르면, 7만 5,000개 브랜드와 2,500만 개의 AI Overview를 분석했을 때, AI 검색에서 눈에 띄게 언급되는 사이트에는 다섯 가지 공통된 특징이 있었다고 합니다.

• 브랜드 언급 빈도

• 롱테일 쿼리 커버리지

• HTML 구조와 정보 흐름

• 콘텐츠의 신선도

• AI 플랫폼별 소스 다변화

여기에 AI 크롤러 차단 여부 같은 기초 설정까지 더해지면, 기존 SEO에서 보던 지표와는 조금 다른 우선순위가 보입니다.

아래에서는 원본 데이터에서 나온 팩트를 그대로 유지하면서, AI 검색 기준으로 어떤 준비를 할 수 있는지 정리해 봅니다.

AI는 어떻게 브랜드를 기억하고, 어디서 배우는가

대형 언어 모델(LLM)은 웹을 읽으면서 학습합니다. ChatGPT나 Google의 모델이 브랜드 이름이 등장하는 문장을 계속 접하면, 그 브랜드를 특정 주제와 연결해서 기억하게 됩니다.

• 브랜드 이름 + 특정 토픽이 함께 등장하는 사례가 많을수록 해당 주제에 대한 답변을 생성할 때 그 브랜드를 더 자신 있게 끌어다 씀

• 사람 머릿속에서 특정 브랜드와 특정 이미지를 자동으로 연결하는 것과 비슷한 방식으로 작동

Ahrefs의 분석에 따르면, 브랜드 언급량은 Google AI Overview에서의 노출과 가장 강한 상관관계를 보였습니다. 백링크 수, 레퍼링 도메인 수, 도메인 레이팅(DR)보다도 상관성이 높게 나왔습니다.

여기서 중요한 질문이 하나 생깁니다. 어디에 언급되어야 AI가 잘 잡아갈까 하는 부분입니다.

• Google AI Overview에 잘 뜨고 싶다면 → 많이 링크되는 페이지에서 브랜드가 언급되는 것이 유리합니다.

• ChatGPT·Perplexity에서 더 많이 언급되고 싶다면 → 트래픽이 많은 페이지에서 다뤄지는 편이 더 효과적입니다.

이를 위해 Ahrefs에서 제공하는 Brand Radar를 활용하는 흐름도 공개됐습니다.

1. Brand Radar에 접속해 자기 브랜드, 경쟁사 브랜드, 니치 키워드를 입력

2. 검색 후 Cited Domains 보고서에서

   • 어떤 웹사이트가

   • 몇 개의 AI 응답에서

   • 각각의 브랜드를 얼마나, 어떤 맥락으로 언급하는지 확인

3. 그 데이터를 기반으로

   • Reddit 스레드에 직접 참여

   • 유튜버에게 리뷰 제안

   • 언론·블로그 매체에 PR 협업 제안

요지는 하나입니다. 자기 브랜드가 온라인 곳곳에서, 토픽과 잘 맞는 형식으로, 긍정적으로 등장할수록 AI가 브랜드와 토픽을 연결해서 기억할 가능성이 커진다는 점입니다.

롱테일 쿼리를 보는 관점: 단순 트래픽이 아니라 AI의 추천 신호

기존 검색 엔진에서 롱테일 키워드는 주로 이런 의미였습니다.

• 경쟁이 낮은 키워드를 많이 확보

• 전체적으로 검색 유입 통로를 넓히는 전략

AI 검색에서는 같은 롱테일이라도 역할이 조금 다릅니다. AI 어시스턴트가 어떤 사이트를 답변에 포함할지 결정하는 단서로 쓰인다는 점입니다.

예를 들어, 누군가 ChatGPT에 "11월에 5일간 일본 여행 일정 짜줘"라고 입력한다고 가정해 보겠습니다. 모델은 이런 큰 요청을 그대로 처리하지 않고, 내부적으로 수십 개의 세부 롱테일 쿼리로 나눠 처리합니다.

• 11월 일본 날씨, 지역별 평균 기온

• 5일 일정에 적합한 도시 조합

• 교통패스 추천

• 하루 기준 이동 동선 예시

• 특정 도시의 맛집, 숙소 정보 등

이 작은 쿼리 각각에 대해 웹에서 정보를 검색하고, 그 조각들을 다시 합쳐서 최종 답변을 만듭니다.

이때 각 롱테일 서브쿼리에서 상위에 노출되는 페이지일수록 최종 답변에 사이트 이름이 언급되거나 링크로 인용될 가능성이 올라갑니다.

Ahrefs의 데이터에서도, Google AI Overview는 짧고 넓은 키워리보다 길고 구체적인 니치 쿼리에서 더 자주 등장하는 경향을 보였습니다.

그래서 AI 검색을 노린다면:

• 복잡하고 구체적인 질문에 답이 되는 콘텐츠를 만들고

• 하나의 토픽을 깊게 파는 콘텐츠 클러스터 구조로 정리하는 편이 좋습니다.

예를 들면:

• 단일 글: "일본 여행 일정"

• 클러스터:

  • "11월 일본 도쿄·교토 5일 여행 예시 일정"

  • "일본 5일 일정 교통패스 선택 가이드"

  • "11월 일본 여행 옷차림과 날씨 정리"

  • "5일 일정으로 갈 수 있는 일본 온천 도시 추천"

이렇게 세분화된 글들이 각 롱테일 쿼리의 후보가 되고, AI는 이 조각들을 읽어 조합해 답변을 생성하게 됩니다.

AI가 읽기 쉬운 페이지 구조: 트리 탐색과 정보 덩어리

콘텐츠 품질이 좋더라도, 구조가 AI에 맞지 않으면 언급 빈도가 줄어들 수 있다는 지적도 있었습니다.

Google의 AI는 페이지를 읽을 때 트리 워킹(tree-walking) 알고리즘을 사용한다고 합니다. 한마디로, HTML의 시맨틱 구조를 위에서 아래로 따라가며 읽는다는 뜻입니다.

• 제목 태그, 본문, 목록, 섹션 등의 구조를 그대로 타고 내려가며

• 어느 부분이 어떤 내용인지 파악

또 하나 중요한 점은, AI가 페이지를 한 번에 통째로 처리하지 않는다는 점입니다.

• 콘텐츠를 여러 개의 작은 단위(청크)로 쪼갠 뒤

• 각 단위별로 유용성을 평가

• 답변에 쓸만한 부분만 선별

이 구조를 고려하면:

• 가장 핵심적인 주장이나 데이터가 중간에 파묻혀 있거나

• 지나치게 길고 산만한 문단에 섞여 있으면

AI 입장에서는 그 부분을 효율적으로 추출하기 어렵습니다.

영상에서 제안한 방향은 다음과 같습니다.

• 너무 잘게 쪼개진 Q&A 스타일이나 한 문단에 한 문장만 있는 식으로 만들 필요는 없음

• 대신 관련된 생각들을 하나의 섹션으로 묶고, 각 섹션에서 전달하고 싶은 핵심 메시지는 하나로 정리하는 편이 좋음

• 각각의 블록이 단독으로 읽어도 의미가 통하면서, 위아래 문단과도 흐름이 자연스럽게 연결되도록 설계

이 방식이 사람에게만 친절한 것이 아니라, AI가 청크 단위로 평가할 때도 유리한 구조가 됩니다.

신선도가 검색 신호를 넘어서 'AI 불러오기' 신호가 된 이유

Ahrefs는 7개 AI 검색 플랫폼에서 수집한 1,700만 개의 인용 데이터를 분석했습니다. 이때 발견된 특징이 하나 있습니다. AI가 인용하는 콘텐츠는 일반 Google 검색 결과에 비해 평균 25.7% 더 최신이었습니다.

ChatGPT와 Perplexity는 한 걸음 더 나아가, 인용 목록을 최신 순으로 나열하는 경향도 보였습니다.

이 현상을 이해하려면 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 동작 방식을 보는 것이 좋습니다.

• 모델이 이미 학습 데이터에서 충분한 지식을 가지고 있다면 → 굳이 웹을 다시 검색할 필요가 없음

• 반대로 새롭고 자주 바뀌는 주제라면 → RAG가 동작해 웹에서 최신 정보를 가져와 답변을 보완

그래서 영상에서는 신선도가 단순한 랭킹 요소를 넘어, RAG를 불러오는 트리거로 기능하는 시대라는 표현을 씁니다.

실제 사례도 언급됐습니다.

• 2024년 4월, HubSpot이 Small Business Ideas(소규모 사업 아이디어) 관련 글을 업데이트

• 그 직후, 해당 페이지의 유기 검색 트래픽이 크게 증가

• 동시에, Ahrefs Brand Radar 기준으로 AI에 의한 해당 페이지 언급 횟수도 같은 시점에 급상승 (영상에서는 수치가 잘리지 않고 설명되지는 않았지만, 수천 건 수준의 신규 언급으로 소개)

이 패턴을 보면 다음 같은 정리가 가능합니다.

• 정기적으로 업데이트할 만한 페이지 목록을 만들어 콘텐츠 리프레시 사이클에 넣는 편이 좋습니다.

• 할 일은 명확합니다.

  • 오래된 사실관계 수정

  • 최신 통계나 인용 추가

  • 더 이상 유효하지 않은 내용 삭제

  • 의미 있을 때 발행일 갱신

이 정도의 업데이트만으로도 AI 플랫폼들이 다시 크롤링하고 인용하게 만드는 계기가 될 수 있다는 점이 데이터로 확인된 셈입니다.

AI 크롤링 설정과 플랫폼별 소스 다변화 전략

기술적인 기본 설정도 한 번은 체크할 필요가 있습니다. Ahrefs가 1억 4,000만 개의 웹사이트를 조사했을 때, 5.9%가 OpenAI의 GPTBot을 robots.txt로 차단하고 있었습니다.

AI 검색에서 언급되고 싶다면:

• 브라우저에서 https://도메인/robots.txt에 접속

• GPTBot, Google-Extended 등 AI 관련 크롤러가 전체 차단(disallow) 되어 있지 않은지 확인하는 것이 좋습니다.

또 하나 흥미로운 데이터가 있습니다.

• Google AI Overview, ChatGPT, Perplexity 각각에서 가장 많이 언급된 도메인 상위 50개를 비교

• 그 결과, 세 플랫폼 모두에 동시에 들어간 도메인은 7개뿐

• 즉, 86%의 출처는 플랫폼마다 서로 다름

각 AI가 선호하는 소스도 어느 정도 갈립니다.

• Google AI Overview → YouTube, Reddit, Quora 같은 UGC(사용자 생성 콘텐츠) 비중이 큼

• ChatGPT → Reuters, AP 같은 뉴스·퍼블리셔에 더 높은 비중

• Perplexity → 헬스, 금융, 지역 블로그 등 니치·지역 특화 사이트를 자주 인용

그래서 한 플랫폼에서 인용이 잘된다고 해서, 다른 AI 검색에서도 자연스럽게 인용된다고 보기 어렵습니다.

Brand Radar에서는 이런 다변화를 위한 기능도 제공합니다.

1. Brand Radar에서 자기 브랜드와 경쟁사, 니치 키워드 입력 후 검색

2. 특정 AI 플랫폼 기준으로 브랜드 이름 위에 마우스를 올리고 Others only 선택

3. Cited Pages 보고서에서

   • 해당 플랫폼에서

   • 경쟁사는 언급되지만

   • 자기 브랜드는 빠져 있는 페이지 목록 확인

4. 그 페이지들을 운영하는 사이트에 연락해 경쟁사와 함께 자사도 언급될 수 있는 협업 포인트를 제안

이 과정을 플랫폼별로 반복하면:

• Google AI Overview에서의 언급 기회

• ChatGPT의 인용 기회

• Perplexity의 인용 기회

를 각각 따로 늘리는 전략을 설계할 수 있습니다.

영상에서는 GEO, AEO, LMO 같은 용어도 결국은 SEO의 확장판이라고 정리합니다. 단지, 링크와 온페이지 최적화에만 집중하기보다는 브랜드를 여러 채널에서 일관되게 노출시키는 쪽으로 시야를 넓혀야 한다는 정도의 차이가 있을 뿐입니다.

이 방법, 실제로 효과 있을까

IT·AI에 관심 있는 비전문가 관점에서 보면, 영상에서 제시한 전략은 기존 SEO의 연장선에 있으면서도 AI 검색 특성에 맞춘 몇 가지 현실적인 포인트를 짚고 있다고 느껴집니다.

먼저, 브랜드 언급의 중요성은 AI 이전에도 늘 존재했습니다. 다만 Ahrefs 데이터에서 백링크보다 상관성이 더 높게 나왔다는 부분은 꽤 의미가 있습니다. LLM이 문맥 속에서 브랜드와 토픽의 연결을 통째로 학습하는 구조를 생각하면, 단순 링크 수보다 브랜드 이름이 어떤 문장 안에서 어떤 주제로 반복되는지가 더 중요해졌다는 해석도 가능해 보입니다.

롱테일 쿼리와 RAG에 대한 설명도 설득력은 있습니다. 프롬프트를 내부적으로 세부 쿼리로 분해하는 구조는 다양한 LLM 구현에서 확인되는 패턴이라, 각 롱테일 쿼리에서 꾸준히 상위에 노출되는 페이지가 AI 답변에 인용될 가능성이 높은 것은 자연스러운 흐름입니다. 다만, 실제로 어느 정도의 포지션을 차지해야 안정적으로 인용되는지, 쿼리별 가중치가 어떻게 다른지는 아직 공개된 바가 없어서, 정량적인 기대치를 설정하기는 어렵다는 한계도 있습니다.

신선도와 RAG 트리거에 대한 부분은, 직접적인 인과관계보다는 강한 상관관계 정도로 보는 편이 현실적이라고 생각합니다. HubSpot 사례처럼 업데이트 이후 트래픽과 AI 언급이 동시에 늘어나는 경우도 있지만, 모든 콘텐츠에서 동일한 패턴이 나오리라고 보기는 어렵습니다. 특히 변화 속도가 느린 주제(예: 고전 이론, 기본 개념 정리)의 경우 자주 업데이트한다고 해서 AI 인용이 눈에 띄게 늘어날지 여부는 불확실합니다.

플랫폼별 소스 편향 데이터는 실무적으로 꽤 유용해 보입니다. Google AI Overview가 Reddit·YouTube를 많이 쓰는 반면, ChatGPT는 뉴스·퍼블리셔를, Perplexity는 니치·지역 사이트를 더 본다는 점은 각 플랫폼에 맞는 콘텐츠 배포 채널 전략을 따로 가져가야 한다는 의미이기도 합니다. 다만 이런 편향은 시간이 지날수록 계속 바뀔 수 있는 변수라, 주기적으로 데이터를 다시 확인해야 한다는 전제가 붙습니다.

마지막으로, 영상에서도 언급하듯이 아직 아무도 AI 검색 최적화에 대한 결정판을 갖고 있지 않다는 점이 중요합니다. 현재로서는 Ahrefs가 제시한 수준의 대규모 관찰 데이터와 가설이 있을 뿐이고, 각 사이트가 직접 테스트하면서 결과를 공유해야 어느 정도 검증된 패턴이 쌓일 것 같습니다.

정리하면,

• 브랜드 언급, 롱테일 쿼리, 신선도 관리, 구조화, 플랫폼별 다변화 같은 요소는 기존 SEO에서도 유효했던 방향성이고

• AI 검색 시대에는 그 중요도가 좀 더 전면으로 올라왔다고 보는 편이 과장 없이 받아들이기 좋은 해석에 가깝습니다.

출처 및 참고 :