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

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

4. Schema.org, Open Graph 등 구조화된 데이터 마크업 최신 동향

AEO 검색 시대에는 콘텐트의 의미를 검색 엔진이 더 정확하게 이해하도록 돕는 구조화된 데이터 마크업이 더욱 중요해졌다. Schema.org와 Open Graph는 이러한 구조화된 데이터의 대표적인 예시로 콘텐트의 외부 노출과 이용자 경험 향상에 기여한다.

4.1. Schema.org의 중요성과 최신 동향

Schema.org는 웹페이지의 콘텐트에 대한 의미를 검색 엔진에 명확하게 전달하기 위해 고안된 공동체 활동이다. 이는 웹페이지의 특정 요소(예: 기사, 제품, 이벤트, 인물 등)가 무엇을 의미하는지 검색 엔진이 이해하도록 돕는 어휘(vocabulary)를 제공한다. Schema.org 마크업을 사용하면 검색 엔진은 콘텐트를 더 잘 이해하고 이를 통해 풍부한 검색 결과(Rich Results)나 지식 그래프(Knowledge Graph)와 같은 형태로 이용자에게 정보를 제공할 수 있다.

최신 동향을 살펴보면 Schema.org는 지속적으로 새로운 유형과 속성을 추가하며 웹의 변화에 발맞추고 있다. 특히 AI 검색 환경에서는 콘텐트의 맥락과 관계를 이해하는 것이 중요하므로 Schema.org를 통해 콘텐트의 의미론적 구조를 명확히 하는 것이 더욱 중요해졌다. 예를 들어 조직 스키마 마크업을 사용하면 기업의 주소, 연락처 정보, 비즈니스 식별자 등을 구글에 알릴 수 있어 기업 관련 정보 검색 시 정확한 정보를 제공하는 데 도움이 된다.

구조화된 데이터는 검색 엔진이 콘텐트를 더 효과적으로 이해하고 AI 기반 검색 결과에서 더 풍부한 형태로 나타나도록 돕는다. 이는 클릭률(CTR)을 높이고 이용자에게 더 나은 검색 경험을 제공하는 데 기여한다.

4.2. Open Graph의 역할과 최적화 전략

Open Graph(OG) 프로토콜은 웹페이지가 소셜 미디어 플랫폼에서 풍부한 객체(rich object)로 표시될 수 있도록 하는 표준화된 규칙이다. 페이스북이 주도해 개발했으며 현재 대다수의 SNS 플랫폼에서 활용되고 있다. Open Graph 태그는 웹페이지의 제목, 설명, 이미지, URL 등을 정의하여 소셜 미디어에 공유될 때 미리보기 형태로 표시되는 방식을 제어한다.

Open Graph 자체는 SEO에 직접적인 영향을 미치지는 않지만 SNS와 온라인 커뮤니티에서 링크 클릭률을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 매력적인 미리보기는 이용자의 클릭을 유도하고 이는 간접적으로 웹사이트 트래픽을 늘릴 수 있다. Open Graph 태그를 최적화하기 위한 전략은 다음과 같다:

• 정확하고 명확한 정보 제공: og:title, og:description, og:image, og:url 등 각 속성에 정확하고 명확한 정보를 제공해야 한다. 특히 og:image는 시각적으로 매력적인 이미지를 사용하여 이용자의 시선을 사로잡는 것이 중요하다.
• 필수 속성 누락 확인: Open Graph의 필수 속성들이 누락되지 않았는지 확인해야 한다. 필수 속성이 없으면 소셜 미디어에서 미리보기가 제대로 표시되지 않을 수 있다.
• 이미지 사이즈 최적화: og:image에 사용되는 이미지는 각 소셜 미디어 플랫폼의 권장 사이즈에 맞춰 최적화해야 한다. 너무 크거나 작은 이미지는 미리보기가 잘리거나 품질이 저하될 수 있다.

5. 실제 사례 분석 및 베스트 프랙티스 수집

AI 검색 시대에 콘텐트의 외부 노출을 극대화하기 위한 태그 최적화는 이론적인 이해를 넘어 실제 성공 사례를 통해 구체화될 수 있다. 다양한 산업 분야에서 AI SEO를 성공적으로 활용한 사례와 메타태그 최적화의 모범 사례를 분석하여 실질적인 가이드라인을 도출한다.

5.1. AI SEO 성공 사례 분석

AI SEO는 단순히 검색 순위를 높이는 것을 넘어, 이용자 경험을 개선하고 더 나아가 비즈니스 성과를 창출하는 데 기여한다. 국내외 다양한 기업들이 AI 기반 검색 최적화를 통해 유의미한 성과를 달성하고 있다.

• 국내 대형 쇼핑몰 및 글로벌 콘텐트 플랫폼: AI SEO 기술이 적용된 대표적인 사례로 국내 대형 쇼핑몰과 글로벌 콘텐트 플랫폼의 성공 스토리를 들 수 있다. 이들은 AI를 활용하여 이용자 검색 의도를 정확히 파악하고 개인화된 콘텐트 추천 및 검색 결과를 제공함으로써 이용자 만족도를 높이고 매출 증대에 기여했다. 예를 들어 AI 기반의 키워드 리서치 도구를 활용하여 잠재 고객이 사용하는 자연어 질의를 분석하고 이를 바탕으로 콘텐트를 생성하여 검색 유입을 극대화하는 전략을 사용했다.
• 사람인(Saramin.co.kr): 구글이 소개한 국내 SEO 성공 사례 중 하나인 사람인은 대표적인 구인구직 사이트로 AI 기반 면접, AI 추천 채용 정보 등 AI 기술을 적극적으로 활용하여 검색 엔진 최적화에 성공했다. 이는 AI가 콘텐트를 이해하고 이용자에게 제공하는 방식에 맞춰 콘텐트를 구성하고 AI 기술을 서비스에 통합하는 것이 SEO에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 보여준다.
• LG전자: LG전자는 AI 솔루션을 활용한 검색 광고에서 성공적인 사례를 보여주었다. AI 기반 검색 광고 전략을 순차적으로 적용하여 실질적인 광고 성과를 개선하고, AI 솔루션 활용 범위를 지속적으로 확대했다. 이는 AI가 단순한 콘텐트 최적화를 넘어, 마케팅 전반에 걸쳐 효율성을 높이는 데 기여할 수 있음을 시사한다.

이러한 사례들은 AI SEO가 단순히 기술적인 접근을 넘어 이용자 중심의 콘텐트 전략과 AI 기술의 적극적인 도입이 결합될 때 가장 큰 효과를 발휘한다는 것을 보여준다.

5.2. 메타태그 최적화 베스트 프랙티스

AI 검색 시대에도 메타태그는 여전히 중요하며, 그 최적화 방식은 더욱 정교해지고 있다. 특히 제목 태그, 메타 디스크립션, 헤더 태그, 이미지 alt 텍스트, 로봇 메타 태그 등은 검색 가시성에 큰 영향을 미친다.

• 제목 태그(Title Tag) 최적화:
  • 길이: 제목 태그는 60자 이내로 유지하는 것이 좋다. 60자를 초과하면 검색 엔진에서 잘릴 수 있다.
  • 핵심 키워드 포함: 콘텐트의 핵심 키워드를 제목 태그의 앞부분에 포함하여 검색 엔진과 이용자 모두에게 콘텐트의 주제를 명확히 전달한다.
  • 클릭 유도: 이용자의 흥미를 유발하고 클릭을 유도할 수 있는 매력적인 문구를 사용한다. 예를 들어 질문 형식이나 숫자를 포함하는 것이 효과적일 수 있다.
• 메타 디스크립션(Meta Description) 최적화:
  • 길이: 영문 70-155자, 한글 35-77자 사이가 최적의 길이로 권장된다.
  • 콘텐트 요약 및 가치 제안: 콘텐트의 핵심 내용을 간결하게 요약하고, 이용자가 얻을 수 있는 가치를 명확히 제시한다. AI 검색 결과에서 직접적인 답변으로 활용될 수 있으므로, 질문에 대한 답변 형태로 작성하는 것이 유리하다.
  • 행동 유도 문구: 이용자의 클릭을 유도하는 행동 유도 문구(Call-to-Action)를 포함하는 것을 고려한다.
• 헤더 태그(Header Tags: H1, H2, H3 등) 활용:
  • 콘텐트 구조화: 헤더 태그를 사용하여 콘텐트의 계층 구조를 명확히 한다. H1 태그는 페이지당 하나만 사용하고, 콘텐트의 주요 주제를 나타낸다. H2, H3 등은 하위 주제를 나타내어 콘텐트의 가독성을 높이고, 검색 엔진이 콘텐트의 중요 섹션을 파악하는 데 도움을 준다.
  • 키워드 포함: 각 헤더 태그에 해당 섹션의 핵심 키워드를 자연스럽게 포함하여 검색 엔진이 콘텐트의 주제를 더 잘 이해하도록 돕는다.
• 이미지 Alt 텍스트(Alt Text) 최적화:
  • 이미지 설명: 이미지가 무엇을 나타내는지 명확하고 간결하게 설명한다. 이는 시각 장애가 있는 이용자에게 정보를 제공하고 검색 엔진이 이미지를 이해하는 데 도움을 준다.
  • 관련 키워드 포함: 이미지와 관련된 키워드를 자연스럽게 포함하여 이미지 검색 및 전체 콘텐트의 SEO에 기여한다.
• 로봇 메타 태그(Robots Meta Tag) 활용:
  • 크롤링 지시: noindex, nofollow 등 로봇 메타 태그를 사용하여 검색 엔진 크롤러가 페이지를 색인할지, 링크를 따라갈지 여부를 명확히 지시한다. 이는 불필요하거나 중복된 페이지가 검색 결과에 노출되는 것을 방지하는 데 유용하다.

5.3. AI 도구를 활용한 메타태그 최적화

최근에는 AI 기반 도구들이 메타태그 최적화를 더욱 효율적으로 돕고 있다. 이러한 도구들은 방대한 데이터를 분석하여 클릭률과 검색 엔진 가시성을 높이는 데 효과적인 제목과 설명을 자동으로 생성하거나 제안한다. 예를 들어 Writesonic과 같은 AI 에이전트는 메타 태그 생성을 간소화하고 SEO 성능을 향상시키며 일관된 최적화를 유지하는 데 도움을 준다.

굳이 전문 에이전트를 찾지 않더라도 챗지피티나 클로드 등에 원고를 입력한 후 SEO AEO에 맞는 최적화 태그를 요청해도 좋다. 실제로 나는 다음과 같이 챗지피티에 요청한다(태그 메이커라는 프로젝트를 만들어뒀다).

This GPT generates a complete SEO/AI optimization package from provided content, always in the following exact sequence and format:

메인 태그 5개 — Always 5 tags, single or compound words only, never phrases.

Slug — English, lowercase, hyphenated, subject-perspective-year format, max 50 characters. Appended directly to the domain with no folder.

Meta Title — Korean, around 50 characters, with main keyword positioned early.

Meta Description — Korean, around 150 characters, concise, includes either a question, number, or light CTA to boost CTR.

JSON-LD — Article schema with fields: headline, description, author, publisher, datePublished. Defaults: author="Editor", publisher="Site", datePublished=current date.

Open Graph Tags — Uses the generated Meta Title, Meta Description, and Slug for og:title, og:description, og:url. Image defaults to https://www.raylogue.com/images/cover.jpg. URL format is https://www.raylogue.com/[slug].

Hero Image Prompt — A clear, concise prompt for generating a representative hero image of the entire content, suitable for SEO and social previews.

Image Alt Tag — Korean, around 100 characters, descriptive and contextual, representing the hero image and including relevant keywords naturally.

Excerpt - Korean, around 300 characters
Constraints:

이 복잡한 걸 설마 내가 만들었으리라고 믿을 분은 없겠다. 이거 조차도 챗지피티한테 만들어 달라고 했다. 내 콘텐트를 분석해서 AEO SEO에 적합한 태그를 만들어 달라고 요청했고, 그걸 조금씩 발전시켰다.

이러한 AI 도구들을 활용하면 수동으로 메타태그를 작성하는 데 드는 시간과 노력을 절약하고, 데이터 기반의 최적화된 태그를 적용하여 검색 성능을 향상시킬 수 있다. 그러나 AI가 생성한 태그라도 최종적으로는 사람이 검토하고 수정하여 콘텐트의 맥락과 브랜드의 메시지에 부합하는지 확인하는 과정이 필요하다.

6. 종합 분석 및 최적화 가이드라인

AI 검색 시대에 텍스트 중심 콘텐트의 외부 노출을 극대화하기 위해서는 기존의 SEO 전략을 넘어선 통합적이고 AI 친화적인 접근 방식이 필요하다. 앞서 분석한 AI 검색 엔진의 작동 원리, AI 검색 도구의 콘텐트 인덱싱 방식, 그리고 구조화된 데이터 마크업의 중요성을 바탕으로 다음과 같은 가이드라인을 제시한다.

6.1. 콘텐트 전략: 이용자 의도 중심의 심층적 답변 제공

AI 검색은 이용자의 질문에 대한 가장 정확하고 포괄적인 답변을 제공하는 데 초점을 맞춘다. 따라서 콘텐트는 단순한 키워드 나열을 넘어 이용자의 잠재적 의도와 궁금증을 해결해 줄 수 있는 심층적인 정보를 담아야 한다.

• 질의응답(Q&A) 형식의 콘텐트 구성: 이용자가 검색할 만한 질문들을 예상하고, 이에 대한 명확하고 간결한 답변을 콘텐트 내에 포함한다. FAQ 섹션, How-to 가이드, 단계별 설명 등은 AI가 답변을 추출하고 요약하는 데 매우 효과적이다.
• 주제 전문성 및 권위 강화: E-E-A-T(경험, 전문성, 권위, 신뢰성) 원칙을 철저히 준수한다. 콘텐트는 해당 분야의 전문가가 작성하거나, 신뢰할 수 있는 출처를 바탕으로 해야 한다. 저자의 전문성을 명확히 드러내고, 인용된 자료의 출처를 명확히 밝히는 것이 중요하다.
• 자연어 처리(NLP) 친화적 작성: AI는 자연어 처리 기술을 통해 콘텐트의 문맥과 의미를 이해한다. 따라서 문법적으로 정확하고, 자연스러운 문장 흐름을 가지며, 복잡한 전문 용어보다는 일반 이용자가 이해하기 쉬운 언어로 작성하는 것이 좋다. 핵심 키워드를 자연스럽게 녹여내되, 키워드 스터핑은 피해야 한다.
• 정기적인 콘텐트 업데이트: AI 검색 도구는 최신 정보를 선호한다. 콘텐트는 주기적으로 검토하고 업데이트하여 정보의 정확성과 최신성을 유지해야 한다. 특히 시의성이 중요한 주제의 경우 더욱 그렇다.

6.2. 기술적 최적화: 구조화된 데이터 및 메타태그 활용

AI 검색 엔진이 콘텐트를 더 정확하게 이해하고 풍부한 검색 결과로 노출하기 위해서는 기술적인 최적화가 필수적이다. part1에서 설명한 요소에 대해 실제로 적용하기 위한 팁을 소개한다.

• Schema.org 마크업 적극 활용: 콘텐트 유형에 맞는 Schema.org 마크업(예: Article, Product, FAQPage, HowTo 등)을 정확하게 적용하여 검색 엔진이 콘텐트의 의미를 명확하게 파악하도록 돕는다. 이는 풍부한 검색 결과(Rich Results)로 이어져 클릭률을 높이는 데 기여한다.
• Open Graph 태그 최적화: 소셜 미디어 공유 시 매력적인 미리보기가 생성되도록 og:title, og:description, og:image, og:url 등의 Open Graph 태그를 최적화한다. 이는 소셜 미디어를 통한 트래픽 유입에 간접적으로 영향을 미친다.
• 제목 태그(Title Tag) 및 메타 디스크립션(Meta Description)의 전략적 작성:
  • 제목 태그: 60자 이내로 핵심 키워드를 포함하고, 이용자의 클릭을 유도하는 매력적인 문구를 사용한다.
  • 메타 디스크립션: 150자 내외로 콘텐트의 핵심 내용을 요약하고 AI가 답변으로 활용할 수 있도록 질문에 대한 답변 형태로 작성하는 것을 고려한다.
• 헤더 태그(H1, H2, H3 등)를 통한 콘텐트 구조화: 콘텐트의 논리적인 흐름을 반영하여 헤더 태그를 적절히 사용한다. 이는 검색 엔진이 콘텐트의 중요 섹션을 파악하고, AI가 특정 정보를 추출하는 데 용이하게 한다.
• 이미지 Alt 텍스트 최적화: 모든 이미지에 명확하고 설명적인 Alt 텍스트를 추가하여 검색 엔진이 이미지를 이해하고 시각 장애가 있는 이용자에게 정보를 제공하도록 한다. 관련 키워드를 포함하는 것도 좋다.
• 로봇 메타 태그 및 Robots.txt 관리: 검색 엔진 크롤러가 웹사이트를 효율적으로 탐색하고 색인할 수 있도록 robots.txt 파일과 로봇 메타 태그를 올바르게 설정한다. 불필요하거나 중복된 페이지의 색인을 방지하여 크롤링 예산을 효율적으로 사용한다.

6.3. 분석 및 모니터링: AI 검색 환경에 대한 지속적인 이해

AI 검색 환경은 끊임없이 변화하므로 지속적인 분석과 모니터링을 통해 전략을 조정해야 한다.

• AI 검색 결과 모니터링: 구글 AI 오버뷰, 네이버 에어서치 등 AI 기반 검색 결과에서 자신의 콘텐트가 어떻게 노출되고 있는지 주기적으로 확인한다. AI가 어떤 부분을 답변으로 활용하는지, 어떤 링크를 강조하는지 등을 분석하여 콘텐트 개선에 반영한다.
• 이용자 행동 데이터 분석: 웹사이트 유입 경로, 체류 시간, 이탈률 등 이용자 행동 데이터를 분석하여 콘텐트의 효과를 측정한다. AI 검색을 통해 유입된 이용자의 행동 패턴을 파악하여 콘텐트 최적화에 활용한다.
• 경쟁사 분석: 경쟁사들이 AI 검색 환경에서 어떻게 콘텐트를 최적화하고 있는지 분석하여 벤치마킹할 요소를 찾는다.
• AI 도구 활용: AI 기반 SEO 도구를 활용하여 키워드 리서치, 콘텐트 생성, 메타태그 최적화 등을 자동화하고 효율성을 높인다. 그러나 AI의 제안을 맹목적으로 따르기보다는, 항상 콘텐트의 품질과 이용자 경험을 최우선으로 고려해야 한다.

이런 작업까지 꼼꼼히 하다 보면 원고를 쓸 때 만큼 시간이 든다. 결국 AI 입맛에 맞추기 위해 중요한 내용은 AI에게 의뢰하지만 정작 블로그에 적용할 때는 내 노동력이 필요한 것이다.

AI 검색 시대의 태그 최적화는 단순히 기술적인 작업을 넘어, 이용자의 의도를 깊이 이해하고, AI가 콘텐트를 효과적으로 활용할 수 있도록 고품질의 정보를 제공하는 종합적인 콘텐트 전략의 일환으로 접근해야 한다. 이러한 가이드라인을 통해 콘텐트 제작자들은 변화하는 검색 환경에 성공적으로 적응하고, 더 많은 이용자에게 가치를 전달할 수 있을 것이다.

Q&A

Q4: Schema.org와 Open Graph 같은 구조화된 데이터 마크업이 왜 중요한가?
A4: Schema.org는 검색 엔진이 콘텐트의 의미를 더 정확하게 이해하도록 돕고, 풍부한 검색 결과(Rich Results)로 이어지게 한다. Open Graph는 소셜 미디어 공유 시 매력적인 미리보기를 생성하여 클릭률을 높이는 데 기여한다. AI는 이러한 구조화된 데이터를 통해 콘텐트를 더 깊이 이해하고 답변에 활용하므로, 적극적인 활용이 필수적이다.

Q5: 메타태그(제목 태그, 메타 디스크립션 등) 최적화의 베스트 프랙티스는 무엇인가?
A5: 제목 태그는 60자 이내로 핵심 키워드를 포함하고 클릭을 유도해야 한다. 메타 디스크립션은 150자 내외로 콘텐트를 요약하고 AI가 답변으로 활용할 수 있도록 질문에 대한 답변 형태로 작성하는 것이 좋다. 헤더 태그를 활용하여 콘텐트를 구조화하고 이미지 Alt 텍스트를 통해 이미지 정보를 제공하며, 로봇 메타 태그로 크롤링을 지시하는 것이 중요하다. AI 도구를 활용하여 효율성을 높일 수도 있다.

Q6: AI 검색 시대에 콘텐트 제작자가 가장 중요하게 생각해야 할 점은 무엇인가?
A6: 단순히 검색 순위만을 목표로 하는 것이 아니라 이용자의 의도를 깊이 이해하고 AI가 활용할 수 있는 고품질의 정보를 제공하는 종합적인 콘텐트 전략을 수립하는 것이 중요하다. 지속적인 분석과 모니터링을 통해 변화하는 AI 검색 환경에 유연하게 대응해야 한다.

참고 자료 (Part 2)

[11] Schema.org. (n.d.). About Schema.org. Retrieved from https://schema.org/docs/about.html

[12] Google Search Central. (2024). Organization structured data. Retrieved from https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/organization?hl=ko

[13] Search Engine Journal. (2023). Structured Data & SEO: A Complete Guide. Retrieved from https://www.searchenginejournal.com/structured-data-seo-guide/272365/

[14] Open Graph Protocol. (n.d.). The Open Graph protocol. Retrieved from https://ogp.me/

[15] NHN Cloud. (2023). AI SEO 기술로 검색 트래픽 2배 이상 증가시킨 비결. Retrieved from https://www.nhncloud.com/blog/tech/ai-seo-success-story

[16] Google. (2023). How Saramin.co.kr used SEO to grow their business. Retrieved from https://blog.google/around-the-globe/ko-kr/saramin-seo-success/

[17] LG Business Insight. (2023). LG전자, AI 솔루션 활용 검색 광고 성공 사례. Retrieved from https://www.lg.co.kr/lg-business-insight/lg-electronics-ai-solution-search-ad-success-story

[18] Semrush. (2024). Meta Tags: A Complete Guide to Optimizing for SEO. Retrieved from https://www.semrush.com/blog/meta-tags/

[19] Moz. (2024). Title Tag. Retrieved from https://moz.com/learn/seo/title-tag

[20] Ahrefs. (2024). Meta Description: A Complete Guide. Retrieved from https://ahrefs.com/blog/meta-description/

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