인하우스 마케터의 프로그래매틱 SEO 실제 적용 방법
안녕하세요! 오늘은 예전에 한 번 말씀드렸던 "프로그래매틱 SEO는 무엇인가?"에 이어 실제 브랜드 마케터는 프로그래매틱 SEO를 어떻게 적용하고 있는지 실무 사례를 소개드리고자 합니다.
우선 프로그래매틱 SEO는 "검색엔진에 최적화된 콘텐츠 제작을 위해 수 백개가 넘는 콘텐츠를 데이터를 기반으로 자동 생성하는 것"을 의미합니다. 백문이 불여일견이라고 실제 사례들을 보여드리겠습니다.
우선 첫 번째 SSG는 신선식품 카테고리에 한하여 AI 리뷰 요약을 제공하고 있습니다. 어떻게 생각하면 프로그래매틱 SEO의 가장 발전된 형태가 아닐까 싶습니다. 정해진 규칙에 데이터만 들어가면서 콘텐츠가 변형이 되는 것이 아니라 진짜 AI가 리뷰를 보고 요약하니까 진짜 자동화에 가깝다고 볼 수 있습니다.
두 번째와 세 번째는 글로벌 OTA를 대표하는 트래블로카와 스카이스캐너 사례입니다. SEO에서 얘기하는 프로그래매틱 SEO의 가장 대표적인 사례입니다.
트래블로카의 경우 내부 데이터 연결을 통해 적절한 {placeholder} 값을 적용해서 "제주행 항공편을 예약하기 가장 저렴한 달"을 소개하고 있습니다. 아마 이런 식으로 규칙이 정해져 있을 것 입니다.
{도착지} 항공편을 예약하기 가장 저렴한 달은 언제인가요?
밑에 표에 있는 월평균 항공권 가격 역시 내부 데이터 연동을 통해 평균값이 저 위치에 표출되도록 랜더링 되어 있을 것 입니다. 모든 페이지마다 {도착지} 기준으로 데이터가 바뀔 수 있게 만들어 둔 것이죠.
스카이스캐너 역시 아래와 같은 규칙을 가지고 있을 것 입니다.
{도착 도시} 국제 여행 정보
가장 저렴한 {도착 공항}행 항공권은 어떻게 찾을 수 있나요?
스카이스캐너를 이용하시면 {도착 국가}에서 {도착 공항}행 항공권을 쉽게 찾아보실 수 있습니다.
그렇다면, 이런 프로그래매틱 SEO를 하기 위해서 회사 내부적으로 어떤 것들이 필요할까요? 개념적으로 이 부분을 알려주실 수 있는 분들은 많겠지만, 100만 개 이상의 페이지를 가지고 있는 서비스의 마케터로서 실제 적용 사례는 어떻게 되는지 실무 중심으로 설명드려보겠습니다.
1. 클라우드 AI 선정 및 API 연결
AI를 개발하자는 것이 아니라 회사 내부 데이터를 연동해서 조합해낼 수 있는 외부 AI툴을 적용해야 한다는 의미입니다. 구글 기준으로 말씀드리면 클라우드 AI라는 것은 Vertex AI를 의미합니다. 저같은 문과 출신도 이해할 수 있게 결론만 말씀드리자면 "필요한 데이터만 AI에 넘겨서 내가 원하는 결과물을 얻어낼 수 있는 환경을 구축" 하는 것 입니다. 우리가 일상에서 쓰는 Gemini는 데이터 100개만 넘겨도 버벅거리고 잘 못하는데, Vertex AI는 돈주고 하는 만큼 진짜 많은 데이터를 넘겨도 계약된 조건에 따른 용량까지 빠르게 처리할 수 있는 것 입니다.
2. 자동화 콘텐츠 시나리오 작성
"우리 회사에서 어떤 것들을 콘텐츠로 자동화 할 수 있을까 부터 생각하는 것"이 제가 말씀드리는 자동화 콘텐츠 시나이로 작성의 이미입니다. 커머스를 예로들면 제품 상세페이지 또는 카테고리 페이지에 대한 설명문 추가입니다.
쿠팡의 노트북 카테고리 페이지 콘텐츠 자동화 사례쿠팡의 경우 몇몇 카테고리 페이지 하단에 아래와 같은 콘텐츠를 추가해뒀습니다. 제품 카테고리에 따라 조금씩 템플릿을 최적화 해야 하지만 기본적으로 "{노트북 카테고리1}, {노트북 카테고리2}을 포함한 다양한 종류의 노트북 제품을 만나보세요." 같은 시나리오를 짜서 콘텐츠가 만들어지고 있습니다.
혹시 이 글을 보고 프로그래매틱 SEO를 고려하시는 분들이라면, 우리 회사 서비스에 자동화해서 콘텐츠를 표출하면 좋은 페이지가 어떤 것인지, 그리고 어떻게 자동화해서 작성할 수 있을지 시나리오를 한 번 써보세요.
사실 이 시나리오도 AI한테 시켜보고 그 다음 조금씩 바꿔나가는 것이 좋습니다.
3. 클라우드 AI 프롬프트 기획/작성 및 결과물 테스트
두 번째 "자동화 콘텐츠 시나리오"는 실제 고객들이 확인할 수 있는 페이지에 표출될 콘텐츠 제작을 위한 일이었습니다. 이제는 단순히 내가 이미 다 써둔 내용에 {데이터} 값만 바뀌는 끼워 맞추기식 프로그래매틱 SEO를 넘어서기 위한 본격적인 과정이 시작됩니다.
지금의 클라우드 AI 프롬프트 기획은 "이런 시나리오와 데이터를 참조해서 각 제품별 특징에 맞춰 필요한 부분은 적용하고, 필요하지 않은 부분은 제외해서 자동화 생성된 콘텐츠 같지 않게 해줘" 하는 목적입니다.
이것 역시 설명이 길었죠. 직접 보시면 한 번에 이해할 수 있습니다.
한국어 기준 200에서 300자 사이로 유지하고, 과도하게 짧거나 길지 않도록 균형 유지
콘텐츠 최종 양식 가이드
- 순수 HTML 코드로 결과값 제안
정확성 및 인사이트
- 모든 정보는 사실 기반으로 최신 정보를 반영해야 함
콘텐츠 구조
- 논리적인 콘텐츠 구조를 바탕으로 문장이 짧은 호흡으로 한 번에 읽고 이해할 수 있도록 구성
불필요한 줄바꿈 금지
SEO 및 생성형 검색엔진최적화 관점에서 검색 상위 노출 위한 요구 사항
- {product} 티켓, {product} 입장권 같은 롱테일 키워드 및 비슷한 의미를 가진 키워드를 자연스럽게 포함
실제로는 이것보다 훨씬 길고 구체적입니다. 그러나 모두 보여드릴 수 없는 점은...양해 부탁드립니다. 느낌이 오시겠지만 클라우드 AI에게 제품별 특성에 맞춘 상세 설명을 자동화 해서 시스템에 바로 적용할 수 있는 전체 html 코드를 짜달라는 프롬프트 입니다.
이런 식으로 클라우드 AI용 프롬프트를 작성해서 실제 데이터 연동을 통해 결과물 몇 개를 확인해봐야 합니다. 저같은 경우 여러번 수정하고 같은 카테고리 내 제품이지만 성격이 완전히 다른 여러 개의 제품을 가지고 결과물을 테스트했습니다. 이렇게 여러번의 테스트 끝에 "아 이정도면 실제 페이지에 적용해도 되겠다." 싶은 수준까지 결과물의 완성도를 높여갑니다.
4. 클라우드 AI를 통한 소스코드 완성 후 실제 페이지 대량 적용
사실 프로그래매틱 SEO는 회사의 개발 리소스가 투입되지 않으면 시작할 수 없습니다. 하지만 지금 이 시점에서는 회사의 개발 리소스가 투입 됐다고 가정해서 진행하겠습니다. 3번에서 작성한 프롬프트를 활용한 결과물을 실제 페이지에 적용될 수 있게끔 하는 개발 환경 구축이 완료 되었다면, 이제 진짜 적용만 하면 됩니다. 지금 이 프로세스를 완료하고 나면 실제 페이지에 결과물이 적용된 것을 확인할 수 있습니다.
5. 예상하지 못했던 예외 상황 확인 및 fallback 적용
사용자에게 인기가 많거나 판매량이 높은 제품에서 오류가 발생할 확률은 적습니다. 왜냐면...그것부터 예로 들어 프롬프트와 시나리오를 작성했을 것 이니까요. 그러나 진짜 오류는 마이너한 페이지에서 시작됩니다. 가장 대표적인 사례는 아래와 같습니다.
null 에서 제품을 확인해보세요
가끔 이런 문구 보신적 있다면, {null}값에 적용됐어야 할 데이터가 없다는 얘기입니다. 특정 카테고리를 연동시켜 놨는데 다른 운영 팀에서 해당 카테고리 페이지를 없애버린 경우에 나타날 수 있는 문제입니다. 이런 경우를 대비해서 "데이터가 없는 경우 B안을 보여준다" 같은 fallback 시나리오 기획도 필요합니다.
또한 가장 대표적인 사례가 아래의 내용입니다.
조사는 명사에 따라 형태가 달라지기 때문에 어쩔 수 없이 준비한 경우의 수{지역명}으로 여행하기 -> 이렇게 해두면 심플하겠지만, 지역명에 {산탄데르}가 들어가면 얘기가 달라집니다. 산탄데르으로 여행하기 같은 어색한 문장이 되니까 스카이스캐너는 (으)로 라는 모든 경우의 조사를 준비해 둔 것입니다.
실제 프로그래매틱 SEO를 프로덕트에 적용하게 되면 위와 같은 대략의 흐름을 가지고 업무를 처리하게 됩니다. 큰 흐름이 이렇게 움직인다는 것 정도를 보시면 이번 포스팅의 핵심을 모두 파악하셨다고 생각합니다.
프로그래매틱 SEO에 대한 자세한 개념 정의는 AI를 활용한 SEO 최적화 프로세스 사례 및 가이드를 참고해주시기 바랍니다. 우연히 브런치를 읽다가 마케팅에 대한 다양한 이야기를 하셔서 보게 됐는데, 인사이트 깊은 내용이 많아서 소개드려봅니다.
감사합니다.
