뉴 SEO는 GEO, AI 리더 3사의 SEO 조언
AI SEO: 사람 중심 콘텐츠와 기본 원칙의 지속성
소스: ChatGPT11월 19일, 비즈니스인사이더는 AI 검색이 기존 SEO를 어떻게 뒤흔들고 있는지, 그리고Google·Microsoft·Perplexity 같은 주요 플랫폼이 어떤 방향성을 제시하고 있는지에 대해 심층적으로 다룬 기사를 공개했습니다.
기사에서는 GEO(Generative Engine Optimization, 생성 엔진 최적화)라는 용어를 사용했지만, 필자는 보다 이해하기 쉬운 AI SEO라는 표현으로 바꿔 설명하겠습니다.
AI 검색은 이제 브랜드 인지, 정보 탐색, 소비자 결정 과정의 중심에 자리 잡고 있습니다. 하지만 규칙과 데이터가 존재했던 기존 SEO와 달리, AI 기반 검색은 아직 정답이 없고 변화 속도는 더 빠르다는 점이 문제를 복잡하게 만들고 있습니다.
그렇다면 주요 검색엔진과 AI 플랫폼들은 AI SEO 시대를 어떻게 보고 있을까요?
Google, Microsoft, Perplexity 3사는 다음과 같은 조언을 내놓고 있습니다.
1. Google의 입장 — “본질은 변하지 않는다”
Google 검색 디렉터 대니 설리번(Danny Sullivan)은 AI 검색에서도 핵심 원칙은 크게 달라지지 않는다
① 사람에게 유용한 콘텐츠가 우선이다
순위나 노출만을 위해 콘텐츠를 설계하는 것은 지양해야 한다는 점을 강하게 강조했습니다.
“우리가 보상하려는 것은 사람에게 실질적으로 도움이 되는 콘텐츠입니다.”
이는 기존 SEO에서 강조되던 E-E-A-T(경험·전문성·권위·신뢰) 원칙과도 일맥상통합니다.
② SEO의 기본은 여전히 유효
콘텐츠 크롤링 가능성 확보
구조화된 데이터(Structured Data) 유지
전체적인 사이트 위생(Web Hygiene)
이러한 Google SEO 요소들은 AI 시대에도 여전히 중요한 기반입니다.
③ “짧은 콘텐츠가 유리하다”는 뜬 소문에 속지 말라
일부 GEO 전문가들이 주장하듯, LLM이 짧은 ‘bite-sized 콘텐츠’를 좋아한다는 말은 일시적 현상에 가깝습니다. AI 모델은 지속적으로 학습하고 재훈련되기 때문에, 글자 수에 치중한 시스템에 맞추기만 한 콘텐츠 전략은 금방 무효화될 수 있습니다.
④ 멀티모달 콘텐츠의 중요성 증가
이미지·영상·오디오 등 다양한 형태의 콘텐츠가 AI 검색에서 더 많이 활용될 것이므로, 텍스트 중심 전략에서 벗어나야 한다는 조언입니다.
2. Microsoft Bing의 조언 “링크 목록이 아니라, 답변 속에 들어가라”
Microsoft Bing의 Krishna Madhavan은 AI 시대의 검색엔 최적화를 다음과 같이 정의합니다.
① 목표는 ‘검색 결과 페이지’가 아니라 ‘AI의 답변’
사용자는 더 이상 링크 목록을 클릭하지 않을 수 있습니다. 검색 엔진이 만들어낸 요약·종합 답변 안에 포함되느냐가 핵심입니다.
② 키워드보다 ‘사용자 의도’와 Q&A 구조
키워드 반복 → 거의 무의미
사용자 질문 패턴을 분석한 Q&A 콘텐츠 → AI가 더 잘 이해하고 인용
③ 리스트·표 등 구조화된 포맷 활용
긴 텍스트 덩어리보다 다음과 같은 요소가 선호됩니다:
Bullet 목록
Table(표)
F-pattern을 고려한 간결한 구조
④ 인덱스나우(IndexNow) 등 기술적 구현 중요
Microsoft는 기술적 시그널을 매우 강조합니다:
XML 사이트맵 최신 유지
구조화된 데이터(schema.org)
IndexNow로 콘텐츠 업데이트 신속 반영
⑤ 특수문자 과다 사용 금지
AI가 파싱하기 어렵기 때문에
em-dash(—)와 복잡한 기호 사용은 최소화해야 한다고 조언합니다.
3. Perplexity 조언 “SEO를 그대로 가져오면 실패한다”
AI 검색 기반의 Q&A 엔진 Perplexity의 Jesse Dwyer는 더 근본적인 변화를 강조합니다.
① SEO를 GEO(AI SEO)에 ‘그대로’ 옮기지 말라
SEO에서 먹히던 기술을 그대로 가져오면 잘못된 방향으로 갈 가능성이 크다고 경고합니다.
② 브랜드 마케팅의 중요성 폭발적 증가
AI는 검색의 ‘마찰(friction)’을 제거합니다.
사용자는 더 이상 많은 비교를 거치지 않고 “이 브랜드 뭐야?”라고 묻는 순간 바로 구매할 수 있습니다.
→ 즉, AI 시대에는 브랜드 인지도가 훨씬 강력한 무기가 됩니다.
③ 결국 AI SEO = 브랜드 전략
Perplexity는 GEO 서비스를 위한 전문 도구가 많아지고 있지만,
많은 경우 이것은 기존 브랜드 구축 활동을 다른 이름으로 부르는 것에 지나지 않는다고 지적합니다.
왜 이런 조언이 나오는가? — AI 검색 환경의 4가지 현실
뉴스 원문에는 다음과 같은 맥락이 있습니다.
1) AI 검색 결과는 사용자마다 다르게 개인화된다
따라서 SEO처럼 “정답이 하나”인 상위 노출 구조가 사라짐.
2) 모델이 매일 매주 재훈련되기 때문에 답변도 계속 바뀐다
즉, GEO 성과는 안정적이지 않음.
3) 플랫폼이 데이터를 거의 공개하지 않는다
SEO의 Google 서치 콘솔 같은 도구가 부재.
4) 부정확한 정보도 쉽게 학습돼 ‘사망한 회사’로 잘못 표시될 수 있다
기사의 주요 사례인 RealSense 같은 피해도 발생.
결론: AI SEO는 ‘새로운 이름을 붙인 기본기’가 핵심이다
Google·Microsoft·Perplexity가 공통으로 말하는 점은 하나입니다:
“작은 트릭이나 알고리즘 편승보다, 사람 중심의 콘텐츠 품질과 브랜드 신뢰가 훨씬 중요하다.”
생성형 AI가 검색의 중심이 되면서 단기적인 ‘최적화 기법’은 계속 빠르게 사라질 것입니다.
반대로, 다음과 같은 장기 전략은 AI 시대에도 변하지 않습니다.
고품질의 신뢰할 수 있는 콘텐츠
브랜드 인지도 강화
구조화된 데이터 관리
테크니컬 최적화(IndexNow, 구조화된 데이터, 사이트맵 등)
Q&A 중심 콘텐츠 제작
멀티모달 자산(이미지와 동영상) 확보
AI SEO (GEO) 실천 전략: 즉시 적용 가능한 5가지 조언
제시된 Google, Microsoft, Perplexity 3사의 조언을 바탕으로, 귀하의 비즈니스나 블로그에 즉시 적용할 수 있는 구체적인 AI SEO(GEO) 실천 전략 5가지를 정리했습니다.
이 전략들은 단기적인 트릭보다 장기적인 콘텐츠 품질 및 기술적 기본기를 강화하는 데 중점을 둡니다.
1. Q&A 중심의 구조화된 콘텐츠 제작
AI는 요약 답변을 제공하기 위해 사용자의 질문(의도)과 콘텐츠의 답변 구조를 선호합니다.
FAQ 섹션 활용: 콘텐츠 하단 또는 관련 섹션에 자주 묻는 질문(FAQ)을 포함하고 이에 대한 명확하고 간결한 답변을 제공합니다. (RealSense 사례처럼 오해를 풀 때도 유용합니다.)
리스트와 테이블 사용: 긴 텍스트 덩어리 대신, 정보를 Bullet 목록이나 Table(표) 형태로 정리하여 AI가 내용을 쉽게 파싱(Parse)하고 요약 답변에 인용할 수 있도록 합니다.
간결한 문장 구조: 문장 부호(특히 —와 같은 복잡한 기호)와 문장을 최대한 간결하게 유지하여 AI의 기계 판독성(Machine-readable cues)을 높입니다.
2. 기술적 기본기 강화 및 신속성 확보
Google과 Microsoft가 공통으로 강조하는, AI 검색의 기반이 되는 기술적 최적화입니다.
2026년 AI 환경에서도 테크니컬 SEO는 중요한 기술 기반이 될 것입니다.
구조화된 데이터 적용: 콘텐츠의 종류(리뷰, 상품, FAQ, 이벤트, 레시피 등)에 맞는 구조화된 데이터를 웹사이트에 적용하여 검색 엔진과 AI가 페이지의 내용을 정확히 이해하도록 돕습니다.
인덱스나우(IndexNow) 도입: Microsoft(Bing)가 강조하는 프로토콜입니다. 콘텐츠가 업데이트되거나 새로 게시될 때 검색 엔진에 이를 즉시 알려, AI 모델이 최신 정보를 더 빨리 반영할 수 있도록 합니다.
사이트맵 최신화: 사이트맵(Sitemap)이 항상 최신 상태인지 확인하고, 모든 중요 페이지가 포함되도록 관리합니다.
3. 브랜드 인지도 및 신뢰도 구축에 집중
Perplexity가 가장 강력하게 주장하는 부분이자, GEO의 장기적인 성공 요소입니다. 단순히 브랜드가 잘 나오는 것을 넘어 브랜드와 결합된 다양한 키워드가 확장되고 증가되는 것을 의미합니다.
E-E-A-T 기반 강화: AI 시대에도 경험, 전문성, 권위, 신뢰성은 변함없는 핵심입니다. 콘텐츠에 필자 또는 브랜드의 전문성을 명확히 드러내고, 신뢰할 수 있는 출처를 인용합니다.
활발한 소셜 커뮤니케이션: 관련 산업 분야의 소셜 미디어(LinkedIn, X, Reddit 등)에서 전문가로서 활발하게 활동하여 브랜드의 목소리를 높이고, AI 모델이 학습할 수 있는 긍정적인 '언급량'을 늘립니다. (RealSense가 실행한 PR 전략의 핵심입니다.)
4. 텍스트 중심에서 멀티모달 자산으로 확장
Google 대니 설리번이 조언했듯이, AI는 텍스트를 넘어 다양한 형태의 콘텐츠를 활용합니다.
이미지 및 동영상 최적화: 모든 이미지와 영상에 정확하고 설명적인 대체 텍스트(Alt Text)를 추가합니다. 이는 AI가 시각적 콘텐츠를 이해하고 답변에 활용할 수 있는 중요한 단서가 됩니다.
영상 스크립트 제공: YouTube 등의 영상 콘텐츠를 게시할 때, 검색 및 AI 학습을 위해 영상에 대한 완벽한 텍스크 스크립트 또는 요약 정보를 함께 제공합니다.
5. 단기 트릭보다 사람에게 유용한 콘텐츠 고수
모든 플랫폼이 공통적으로 경고하는 내용입니다.
"시스템 맞춤형" 전략 경계: LLM이 특정 포맷(예: 짧은 콘텐츠)을 선호하는 것처럼 보이는 일시적 현상에 맞춰 콘텐츠를 작성하지 않도록 합니다. AI 모델은 끊임없이 재훈련되므로 이러한 트릭은 금방 무효화될 수 있습니다.
독자를 최우선: 항상 사람에게 실질적으로 도움이 되는가?"를 기준으로 콘텐츠를 평가하고 채택합니다. 이는 결국 AI가 보상하려는 근본적인 품질 요소입니다.
결론
지금까지의 AI SEO는 ‘정답’이 존재하지 않는 영역입니다. 하지만 구글, 마이크로소프트, 퍼플렉시티 3사의 조언을 보면 분명한 메시지가 보입니다.
✔ 단기 테크닉보다 본질이 중요하다
✔ 브랜드 파워가 SEO보다 더 강력한 영향력을 갖게 된다
✔ AI가 이해하기 쉬운 구조와 형식을 갖추는 것이 필수다
앞으로도 AI 검색이 어떻게 진화할지는 예측하기 어렵지만, 이미 분명한 방향성은 있습니다.
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