AI 검색시대 #9: AEO 기술 전략
AI 검색 최적화에서 기술적 기반은 선택이 아닌 필수다. AI 크롤러 허용부터 속도, 구조화 데이터, 메타 정보, 접근성까지 실제 적용 가능한 AEO 기술 전략을 살펴본다.
4.2 기술적 최적화 방법
AI 검색 엔진은 단순히 텍스트만 읽지 않는다. 웹사이트의 기술적 구조와 접근 가능성까지 종합적으로 분석한다. 따라서 AEO 관점에서는 기존 SEO 기술적 요소를 기반으로 하되, AI 친화적인 최적화 전략을 덧붙이는 것이 필요하다.
AI 크롤러 허용 설정
AI 답변 엔진들은 자체 크롤러를 통해 웹페이지를 수집한다. 대표적으로 OpenAI의 GPTBot, Anthropic의 ClaudeBot, PerplexityBot 등이 있으며, robots.txt 파일을 통해 이들의 접근을 허용해야 한다.
robots.txt 설정 예시:
User-agent: GPTBot
Allow: /
User-agent: ClaudeBot
Allow: /
User-agent: PerplexityBot
Allow: /
User-agent: ChatGPT-User
Allow: /
공식 문서 기준으로, OpenAI GPTBot은 GPTBot 정책에 따라 공개된 콘텐츠만 수집하며, robots.txt 설정 여부에 민감하게 반응한다.
사이트맵과 최신성 관리
AI는 ‘최신 정보’에 높은 가치를 부여한다. XML 사이트맵을 주기적으로 업데이트하고, priority 및 changefreq 값을 적절히 설정하면 크롤러가 주요 페이지를 더 빠르게 인식한다.
페이지 속도 최적화
AI 크롤러 역시 페이지 로딩 시간에 영향을 받는다. Google의 Core Web Vitals에서 LCP, CLS는 AI가 페이지 품질을 판단하는 신호로 간접적으로 작용할 수 있다.
속도 개선 체크리스트:
- 이미지 최적화 (WebP, AVIF 형식 사용)
- CSS·JavaScript 압축 및 지연 로딩
- 브라우저 캐싱 설정
- CDN(Content Delivery Network) 활용
구조화 데이터: 전략적 활용
AI 검색 엔진은 HTML 텍스트 중심으로 작동하며, Schema.org 마크업은 직접적으로 반영되지 않을 수 있다. 실제로 Search Engine Journal 등 전문가들은 “AI가 스키마 마크업을 적극 활용한다는 근거는 부족하다”고 지적한다.
그럼에도 FAQ, HowTo, Article 등의 마크업은 Google SERP에는 여전히 유효하며, AI 간접 노출을 기대할 수 있다.
FAQ 마크업 예시:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [{
"@type": "Question",
"name": "디지털 마케팅 ROI를 측정하는 가장 효과적인 방법은?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "ROI 측정의 핵심은 KPI 설정과 적절한 어트리뷰션 모델 선택이다. 고객 여정 전체를 추적하고, 정기적으로 전략을 리뷰해야 한다."
}
}]
}
메타데이터 전략
AI 친화적 제목 예시:
- 스타트업 마케팅 예산은 어떻게 배분해야 할까?
- 3개월 만에 트래픽 300% 상승시킨 SEO 전략
- 초보 마케터를 위한 구글 애널리틱스 가이드
효과적인 메타 설명 예시:
스타트업을 위한 실전 디지털 마케팅 전략 가이드. 제한된 예산으로도 실행 가능한 노하우와 사례를 통해 실질적 성과 달성법을 소개한다.
접근성과 모바일 대응
AI는 모바일 환경을 전제로 한 콘텐츠 구조에 더 익숙하다. 반응형 웹디자인, 빠른 모바일 속도, 가독성은 AI 크롤러와 UX 모두에 긍정적인 영향을 준다.
모바일 체크리스트:
- 반응형 디자인
- 터치 친화 버튼(최소 44px)
- 폰트 크기 최소 16px
- 3초 이내 페이지 로딩
또한 웹 접근성 가이드(WCAG)를 준수하면 AI가 문서 구조를 더 명확하게 해석할 수 있다. alt 텍스트, 명확한 링크명, 키보드 네비게이션 등은 필수적이다.
