마케터님 안녕하세요! 마케터의 목요일 아침을 깨우는 위픽레터 허성덕입니다.
요즘 마케팅 커뮤니티나 플랫폼을 보면 가장 자주 눈에 띄는 단어가 있습니다. 바로 GEO(생성형 엔진 최적화)와 AEO(답변 엔진 최적화)입니다. AI 검색 시대가 본격적으로 열리면서, 이제 기존의 검색 최적화(SEO)는 끝났고 새로운 기술적 꼼수를 배워야 하는 것 아닌가 하는 불안감이 마케터와 브랜드 운영자들 사이에서 커지곤 했습니다.
낯선 기술 용어들을 붙잡고 밤새 공부하던 분들도 많으셨을 텐데요. 다행히도 지난 주 구글이 전격 공개한 공식 가이드라인 문서는 이러한 시장의 불안감에 무척 담백하면서도 명쾌한 마침표를 찍어주었습니다. 구글의 메시지는 아주 심플합니다. 괜히 이상한 꼼수 찾으려 애쓰지 말고, 원래 하던 본질적인 SEO나 잘 챙기라는 것이죠.
구글이 공식적으로 선 그은 4가지 꼼수
재미있는 건 구글이 이번 문서에서 시중에 떠도는 여러 루머들을 직접 언급하며, 실무자들이 굳이 시간과 비용을 들여서 하지 않아도 될 일들을 대놓고 짚어주었다는 점입니다. 우리가 그동안 잘못 알고 있었던 대표적인 오해들을 구글의 원문 문장과 함께 시원하게 정리해 드리겠습니다.
꼼수1. 특수한 마크다운이나 llms.txt 파일 구축하기
LLMS.txt files and other "special" markup: You don't need to create new machine readable files, AI text files, markup, or Markdown to appear in generative AI search. Note that Google may discover, crawl, and index many kinds of files in addition to HTML on a website: this doesn't mean that the file is treated in a special way.
가장 먼저 마음 놓으셔도 되는 부분입니다. AI 로봇이 웹사이트를 잘 긁어가게 하려면 AI 전용 텍스트 파일을 심거나 특수한 프롬프트 마크다운 형식을 취해야 한다(?)는 이야기가 돌았는데요. 구글은 기존의 일반적인 웹 페이지도 충분히 알아서 잘 크롤링하고 인덱싱하므로, AI만을 위한 별도의 기계용 파일을 만들 필요가 전혀 없다고 선을 그었습니다. 구글이 다양한 포맷의 파일을 수집할 수 있는 기술을 가졌다고 해서, 특정 파일을 특별하게 우대하는 것은 아니라는 뜻입니다.
꼼수2. AI의 이해를 돕기 위한 본문 쪼개기 작업
"Chunking" content: There's no requirement to break your content into tiny pieces for AI to better understand it. Google systems are able to understand the nuance of multiple topics on a page and show the relevant piece to users.
정보를 잘게 조각내야 AI가 문맥을 더 잘 이해한다는 소문도 있었습니다. 하지만 구글은 본문의 길이보다 중요한 것은 독자의 가독성이라고 말합니다. 구글의 AI 시스템은 하나의 긴 글 속에서도 문맥과 문단 사이의 미묘한 뉘앙스를 통째로 이해할 수 있을 만큼 발전했습니다. 따라서 기계를 위해 억지로 글을 토막 낼 필요 없이, 사람이 읽기 가장 좋은 호흡으로 자연스럽게 작성하면 그만입니다.
꼼수3. 인위적인 AI 검색용 롱테일 키워드 매칭
Rewriting content just for AI systems: You don't need to write in a specific way just for generative AI search. AI systems can understand synonyms and general meanings of what someone is seeking... capture every variation of how someone might seek content like yours.
AI가 검색할 만한 예상 질문을 수십 개씩 뽑아서 키워드를 억지로 문장 속에 욱여넣는 분들도 계셨을 겁니다. 하지만 구글 AI는 동의어와 사용자가 찾는 전반적인 의미를 명확하게 파악합니다. 키워드를 인위적으로 매칭하기 위해 무리하게 변형된 페이지를 양산하는 행위는 효과가 없을 뿐더러, 오히려 구글의 대량 콘텐츠 악용 스팸 정책에 걸려 페널티를 받을 수 있으니 주의해야 합니다.
꼼수4. 외부 채널을 통한 인위적인 브랜드 언급량 조작
Seeking inauthentic "mentions": Just like the rest of Google Search, our generative AI features can show what's being said about products and services across the web... However, seeking inauthentic "mentions" across the web isn't as helpful as it might seem.
구글 AI 검색이 웹상의 리뷰나 포럼의 대화를 인용하다 보니, 가짜 바이럴을 통해서라도 브랜드 언급량을 늘려야 한다는 기술이 유행하기도 했습니다. 하지만 구글의 핵심 랭킹 시스템과 스팸 필터는 생각보다 훨씬 똑똑합니다. 인위적이고 조작된 바이럴은 필터링을 통해 철저히 걸러내고, 오직 진짜 고품질의 출처만을 기반으로 답변을 생성합니다.
(하지 말라는 겁니다. 하라는 게 아니에요ㅎㅎ)
구글 AI 검색은 도대체 어떻게 작동하길래 그럴까?
구글이 왜 이런 꼼수들을 무의미하다고 자신 있게 말할 수 있을까요? 그 비밀은 구글 AI 검색 시스템의 밑바탕에 있는 두 가지 핵심 메커니즘을 이해하면 자연스럽게 풀립니다.
첫 번째는 RAG라고 불리는 검색 증강 생성 기술입니다.
Retrieval-augmented generation (RAG): A technique (also known as grounding) used to improve the quality, accuracy, and freshness of AI responses by relying on o