AEO 검색 시대: 콘텐트 노출 위한 태그 최적화 보고서 Part 1

2025년 현재, AI는 검색 엔진의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓았다. 과거 키워드 중심의 검색 엔진 최적화(SEO)는 이제 이용자의 의도를 파악하고 직접적인 답변을 제공하는 '답변 엔진 최적화(AEO, Answer Engine Optimization)'로 진화했다. 이는 홈페이지, 블로그 등 텍스트 중심 콘텐트의 외부 노출 전략에 근본적인 변화를 요구한다. AI 검색은 더 이상 단순한 링크 목록이 아닌 정제된 답변을 제시하기에 우리의 콘텐트가 바로 그 답변의 재료가 되도록 만들어야 한다.

이 글은 최신 AI 검색 환경에 맞춰 텍스트 콘텐트의 외부 노출을 극대화하는 태그 최적화 전략을 제시한다. 주요 검색 엔진의 AI 알고리즘, 생성형 AI 도구의 인덱싱 방식, 구조화된 데이터의 최신 동향을 분석해 바로 적용할 수 있는 실질적인 가이드라인을 제공하려고 한다.

1. AI 검색 시대의 SEO 및 메타태그 트렌드

AI 기술은 검색 엔진 최적화(SEO)의 지형을 완전히 바꾸었다. 과거의 SEO가 키워드 밀도나 백링크 같은 정량적 지표에 의존했다면 AI 검색은 이용자 의도를 깊게 이해하고 자연어 처리(NLP) 기반으로 콘텐트를 분석하며 답변의 질을 핵심으로 삼는다. 가트너(Gartner)는 2026년까지 AI 챗봇과 가상 에이전트의 영향으로 기존 검색 엔진 트래픽이 25% 감소할 것이라 예측했다. 이는 콘텐트 제작자에게 새로운 SEO 전략이 시급함을 시사한다.

AI 검색은 이용자의 질문 의도를 정확히 파악하여 최적의 답변을 제공하는 데 집중한다. 따라서 이제 콘텐트는 특정 키워드를 반복하기보다 이용자가 가질 만한 질문에 대한 포괄적이고 깊이 있는 답변을 제공해야 한다. 이는 자연어 처리 기술이 콘텐트를 더 잘 이해하게 하고 AI 검색 결과에서 직접적인 답변으로 채택될 가능성을 높인다.

메타태그의 역할 또한 진화했다. 특히 메타 디스크립션은 AI 검색 결과에서 답변의 일부로 직접 활용될 수 있으므로 핵심 내용을 간결하게 요약하여 이용자의 질문에 대한 직접적인 답변 형태로 작성하는 것이 중요하다. 제목 태그는 여전히 클릭률(CTR)에 큰 영향을 미치므로 콘텐트의 핵심을 담으면서도 이용자의 호기심을 자극해야 한다. 로봇 메타 태그는 검색엔진 크롤러의 행동을 지시하는 중요한 역할을 하므로 인덱싱 및 팔로우 여부를 명확히 설정해야 한다.

최근에는 AI 기반 도구를 활용한 메타태그 최적화가 주목받고 있다. AI는 방대한 데이터를 분석하여 클릭률과 검색 가시성을 높이는 데 효과적인 문구를 제안해 콘텐트 제작자가 효율적으로 메타태그를 관리할 수 있다. 더불어 구글의 E-E-A-T(경험, 전문성, 권위, 신뢰성) 원칙은 AI 시대에 더욱 중요해졌다. AI는 정보의 정확성과 신뢰도를 최우선으로 평가하므로 콘텐트는 해당 분야의 전문성과 권위를 바탕으로 작성되어야 한다.

2. 구글, 네이버 등 주요 검색엔진의 AI 검색 알고리즘 분석

AEO 시대가 도래하면서 구글과 네이버를 비롯한 주요 검색 엔진들은 AI 기술을 검색 알고리즘에 적극적으로 통합하고 있다. 이는 검색 결과의 정확성과 이용자 만족도를 높이는 데 기여하지만 동시에 콘텐트 제작자들에게는 새로운 최적화 전략을 요구한다.

2.1. 구글의 AI 검색 알고리즘: AI 오버뷰와 SGE

구글은 AI 오버뷰(AI Overviews)와 SGE(Search Generative Experience)를 통해 AI 기반 검색 환경을 구축하고 있다. AI 오버뷰는 복잡한 쿼리에 대해 검색 엔진의 인공지능이 직접 관련 문서를 학습하여 검색 결과 페이지(SERP)에서 요약된 답변을 제공하는 기능이다. 이는 이용자가 여러 웹사이트를 방문하지 않고도 필요한 정보를 얻을 수 있도록 돕는다.

2024년 5월 구글 I/O에서 발표된 바에 따르면 AI 오버뷰는 미국에서 수억 명의 이용자에게 제공되기 시작했으며 연말까지 10억 명 이상의 이용자에게 확대될 예정이다. 구글의 AI 검색 알고리즘은 단순히 키워드 매칭을 넘어 자연어 처리(NLP)를 통해 이용자의 질의 의도를 깊이 이해하고 웹페이지의 내용을 종합적으로 분석하여 가장 관련성 높은 정보를 추출한다.

구글은 AI 오버뷰가 일반적으로 단일 웹사이트가 아닌 여러 웹사이트를 기반으로 답변을 생성하며 관련 링크를 강조하는 형태로 설계되었다고 밝혔다. 이는 콘텐트의 신뢰성과 권위가 더욱 중요해졌음을 의미한다. 또한 구글은 AI가 생성한 콘텐트라도 품질이 높고 유용하다면 검색 결과에 노출될 수 있다고 시사했다.

2.2. 네이버의 AI 검색 알고리즘: 에어서치와 AiRSearch

네이버는 2021년 10월 AI 기술을 검색 서비스에 적극적으로 도입한 에어서치(AiRSearch)를 발표했다. 네이버의 에어서치는 이용자의 검색 의도를 파악하고 개인화된 검색 결과를 제공하는 데 중점을 둔다. 이는 이용자의 과거 검색 기록, 관심사, 위치 등 다양한 데이터를 기반으로 최적화된 정보를 제공한다.

에어서치는 에어스(AiRS), 에이아이템즈(AiTEMS), 에어스페이스(AiRSPACE) 등 콘텐트, 쇼핑, 로컬 단위의 다양한 AI 추천기술과 검색을 아우르는 네이버의 AI 검색 브랜드다. 네이버의 AI 검색은 특히 한국어 특화된 자연어 처리 기술을 강점으로 내세우며 한국 이용자들의 검색 패턴과 문화적 맥락을 깊이 이해하는 데 초점을 맞춘다.

현재 네이버 검색으로 들어오는 질의 중 탐색형 질의가 전체의 약 65% 비중을 차지하고 있으며 해당 검색어들의 검색 건수도 최근 2년간 매년 10% 증가할 정도로 이용자의 검색 의도가 다양화되고 있다. 이는 한국 시장에서 콘텐트의 노출과 확산을 위해 네이버의 AI 검색 알고리즘에 대한 이해가 필수적임을 의미한다.

2.3. 주요 검색엔진 AI 알고리즘의 공통점과 차이점

구글과 네이버의 AI 검색 알고리즘은 이용자에게 더 정확하고 개인화된 정보를 제공한다는 공통된 목표를 가지고 있다. 둘 다 자연어 처리, 머신러닝, 딥러닝 기술을 활용하여 콘텐트를 분석하고 순위를 매긴다. 그러나 구글은 전 세계적인 정보의 포괄성과 신뢰성에 중점을 두는 반면, 네이버는 한국어 콘텐트와 국내 이용자 특성에 최적화된 검색 경험을 제공하는 데 강점을 보인다.

두 검색 엔진 모두 AI 오버뷰나 에어서치와 같은 기능을 통해 이용자가 검색 결과 페이지에서 직접 답변을 얻을 수 있도록 유도하고 있다. 이는 콘텐트 제작자들이 단순히 웹사이트로의 트래픽 유입을 넘어, AI가 콘텐트를 효과적으로 요약하고 답변으로 활용할 수 있도록 콘텐트 구조와 내용을 최적화해야 함을 의미한다.

3. ChatGPT, Gemini 등 AI 검색 도구의 콘텐트 인덱싱 방식 연구

챗지피티나 제미나이 같은 생성형 AI 기반 검색 도구들은 기존 검색 엔진과는 다른 방식으로 콘텐트를 인덱싱하고 활용한다. 이들은 단순히 웹페이지를 크롤링하고 색인하는 것을 넘어 콘텐트를 의미론 적으로 이해하고 이용자의 질문에 직접적인 답변을 생성하는 데 중점을 둔다. 따라서 이러한 AI 검색 도구에 콘텐트가 효과적으로 노출되기 위해서는 그들의 인덱싱 및 콘텐트 활용 방식을 이해하는 것이 중요하다.

3.1. ChatGPT의 콘텐트 인덱싱 및 활용

챗지피티는 오픈AI의 대규모 언어 모델을 기반으로 하며, 학습된 방대한 데이터를 통해 질문에 대한 답변을 생성한다. 초기 챗지피티는 실시간 웹 검색 기능이 제한적이었으나 현재는 파트너가 직접 제공하는 콘텐트뿐만 아니라 서드파티 검색 제공업체가 제공하는 콘텐트도 활용하여 정보를 제공한다. 특히 오픈AI와 마이크로소프트의 협력 관계를 통해 챗지피티는 빙(Bing)의 인덱스를 사용하며 자체 인덱싱 봇도 활용하는 것으로 알려져 있다.

챗지피티가 콘텐트를 인덱싱하고 활용하는 방식에는 다음과 같은 특징이 있다.

• 의미론적 이해: 챗지피티는 키워드 매칭을 넘어 콘텐트의 의미와 맥락을 깊이 이해한다. 이는 콘텐트가 특정 주제에 대해 얼마나 포괄적이고 정확한 정보를 제공하는지에 따라 AI의 답변에 활용될 가능성이 높아짐을 의미한다.
• 질의응답 형식의 중요성: 이용자의 질문에 직접적으로 답변하는 형식의 콘텐트는 챗지피티가 정보를 추출하고 요약하는 데 매우 유리하다. FAQ 섹션, 명확한 정의, 단계별 설명 등은 AI가 답변을 생성하는 데 효과적인 소스가 될 수 있다.
• 신뢰할 수 있는 출처: 챗지피티는 학습 데이터의 신뢰성을 중요하게 여긴다. 따라서 권위 있는 웹사이트, 학술 자료, 전문가의 의견이 담긴 콘텐트는 AI의 답변에 인용될 가능성이 높다.
• 콘텐트의 최신성: 실시간 웹 검색 기능이 강화되면서 최신 정보가 포함된 콘텐트가 AI 답변에 반영될 확률이 높아졌다. 따라서 콘텐트는 주기적으로 업데이트되고 최신 정보를 반영하는 것이 중요하다.

일부 보고에 따르면 챗지피티로 생성된 순수 콘텐트는 인덱싱되지만, 몇 주 동안 트래픽이 올라가다가 갑자기 감소하는 패턴을 보이기도 한다. 이는 AI 생성 콘텐트의 품질과 독창성에 대한 지속적인 검증이 필요함을 시사한다.

3.2. 제미나이의 콘텐트 인덱싱 및 활용

구글은 2024년 2월, 기존의 AI 챗봇 서비스였던 바드(Bard)를 제미나이로 리브랜딩하고, 더욱 강력해진 AI 모델을 기반으로 서비스를 제공하기 시작했다. 2025년 8월 현재, 제미나이는 무료 버전과 유료 구독 모델(Gemini Advanced)을 함께 운영하며, 지속적인 업데이트를 통해 기능을 확장하고 있다.

제미나이는 실시간 구글 검색과 연동되어 최신 정보를 기반으로 답변을 생성하는 데 강점이 있다. 제미나이가 콘텐트를 인덱싱하고 활용하는 방식은 다음과 같다:

• 구글 검색과 긴밀한 연동: 제미나이는 구글 검색의 방대한 인덱스를 직접 활용하므로 구글 검색 엔진 최적화(SEO)가 잘 되어 있는 콘텐트는 제미나이의 답변에 활용될 가능성이 높다. 이는 제목, 설명, 헤더 태그, 콘텐트 내용 등 전반적인 SEO 요소가 제미나이의 콘텐트 인덱싱에 직접적인 영향을 미친다는 것을 의미한다.
• 정보의 정확성과 신뢰성 (E-E-A-T): 제미나이는 구글의 E-E-A-T(경험, 전문성, 권위, 신뢰성) 원칙을 중요하게 반영한다. 따라서 정확하고 신뢰할 수 있는 정보가 담긴 콘텐트는 제미나이의 답변에 더 자주 인용될 수 있다.
• 구조화된 데이터의 적극적인 활용: 제미나이는 스키마 마크업과 같은 구조화된 데이터를 분석하여 콘텐트의 의미를 더 정확하게 파악한다. 이는 AI가 콘텐트의 특정 요소를 식별하고, 이를 답변에 효과적으로 활용하는 데 도움을 준다.
• 멀티모달 기능 강화: 제미나이는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 동영상 등 다양한 형식의 콘텐트를 이해하고 활용하는 멀티모달 기능을 지속적으로 강화하고 있다. 이는 멀티미디어 콘텐트의 중요성이 더욱 커지고 있음을 시사한다.

3.3. AI 검색 도구에 대한 콘텐트 최적화 전략

챗지피티와 제미나이와 같은 AI 검색 도구에 콘텐트를 효과적으로 노출하기 위해서는 다음과 같은 전략을 고려해야 한다:

• 명확하고 간결한 답변 제공: 콘텐트는 이용자의 질문에 대해 명확하고 간결한 답변을 제공해야 한다. AI는 이러한 답변을 직접 추출하여 이용자에게 제공하므로, 핵심 정보가 쉽게 파악될 수 있도록 구성해야 한다.
• 구조화된 콘텐트: 헤더 태그(H1, H2, H3 등), 목록, 표 등을 사용하여 콘텐트를 구조화하면 AI가 정보를 더 쉽게 파악하고 인덱싱할 수 있다. 이는 AI가 콘텐트의 특정 섹션을 답변으로 활용하는 데 유리하다.
• 의미론적 관련성: 키워드 반복보다는 주제의 의미론적 관련성을 높이는 데 집중해야 한다. 관련 용어, 동의어, 상위 개념 등을 사용하여 콘텐트의 깊이와 폭을 넓히는 것이 중요하다.
• 신뢰성 및 권위 구축: 콘텐트의 출처를 명확히 하고 전문가의 의견을 인용하며 정확한 데이터를 제시하여 콘텐트의 신뢰성과 권위를 높여야 한다. 이는 AI가 콘텐트를 신뢰할 수 있는 정보원으로 인식하는 데 필수적이다.
• 최신 정보 유지: 콘텐트는 주기적으로 업데이트하여 최신 정보를 반영해야 한다. AI 검색 도구는 최신 정보를 선호하므로, 오래된 정보는 AI 답변에 활용될 가능성이 낮아진다.

AEO 검색 시대: 콘텐트 노출 위한 태그 최적화 보고서 Part 2 로 이어집니다

Q&A

Q1: AI 검색 시대에 SEO의 가장 큰 변화는 무엇인가?
A1: 과거 키워드 중심의 SEO에서 이용자 의도와 자연어 처리(NLP) 기반의 콘텐트 이해, 그리고 답변 품질이 중요해지는 답변 엔진 최적화(AEO)로 변화했다. AI는 이용자의 질문에 직접적인 답변을 제공하므로, 콘텐트가 답변의 형태로 활용될 수 있도록 최적화하는 것이 핵심이다.

Q2: 구글의 AI 오버뷰(AI Overviews)는 콘텐트 노출에 어떤 영향을 미치는가?
A2: AI 오버뷰는 복잡한 쿼리에 대해 AI가 여러 웹사이트의 정보를 요약하여 직접 답변을 제공한다. 이는 이용자가 웹사이트를 직접 방문하지 않고도 정보를 얻을 수 있게 하므로, 콘텐트는 AI가 정확하고 신뢰성 있게 요약할 수 있도록 명확하고 구조화된 형태로 작성되어야 한다. 신뢰성과 권위 있는 콘텐트가 AI 답변에 인용될 가능성이 높다.

Q3: ChatGPT나 Gemini 같은 AI 검색 도구에 콘텐트를 효과적으로 노출하려면 어떻게 해야 하는가?
A3: 명확하고 간결한 답변을 제공하고, 헤더 태그, 목록, 표 등을 사용하여 콘텐트를 구조화해야 한다. 키워드 반복보다는 주제의 의미론적 관련성을 높이고, 신뢰할 수 있는 출처를 명확히 제시하여 콘텐트의 신뢰성과 권위를 높이는 것이 중요하다. 또한, 최신 정보를 주기적으로 업데이트해야 한다.

출처

[1] Gartner. (2024). Gartner Predicts Search Engine Volume Will Drop 25% by 2026, Due to AI Chatbots and Other Virtual Agents. Retrieved from https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-02-19-gartner-predicts-search-engine-volume-will-drop-25-percent-by-2026-due-to-ai-chatbots-and-other-virtual-agents

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[3] Writesonic. (2024). How AI Agents Can Help You Optimize Your Meta Tags. Retrieved from https://writesonic.com/blog/ai-agents-meta-tags

[4] Google. (2024). AI Overviews in Search. Retrieved from https://blog.google/products/search/ai-overview-google-search-sge/

[5] Search Engine Land. (2024). Google: AI Overviews generally use multiple sources, not just one. Retrieved from https://searchengineland.com/google-ai-overviews-generally-use-multiple-sources-not-just-one-441197

[6] Google Search Central. (2023). Google's guidance on AI-generated content. Retrieved from https://developers.google.com/search/blog/2023/02/google-ai-content-search?hl=ko

[7] OpenAI. (2024). ChatGPT now browses the internet to provide you with current and authoritative information. Retrieved from https://openai.com/blog/chatgpt-now-browses-internet

[8] Search Engine Journal. (2023). Does ChatGPT Use Bing? What You Need To Know. Retrieved from https://www.searchenginejournal.com/does-chatgpt-use-bing/493393/

[9] Search Engine Journal. (2023). AI Content: Google's John Mueller Warns Of Traffic Drops. Retrieved from https://www.searchenginejournal.com/ai-content-google-john-mueller-warns-of-traffic-drops/480830/

[10] 네이버. (2021). 네이버, 새로운 검색경험 제공하는 '에어서치' 선보인다. Retrieved from https://www.navercorp.com/promotion/pressReleasesView/30702