AI검색 시대, 5단계 콘텐츠 최적화 전략 [AIEO]

이성규

2025년 7월 18일

[Top 1] ChatGPT 에이전트 최적화, 구조화된 웹사이트가 승리

OpenAI ChatGPT 에이전트, SEO의 전환점 제시

OpenAI의 ChatGPT 에이전트가 웹 페이지와의 사용자 상호 작용 방식과 거래 완료 방식에 변화를 가져오고 있다는 분석이 나왔습니다. 이는 모바일 브라우징 도입 이후 온라인 상호작용에 있어 가장 중대한 변화가 될 수 있다는 평가입니다. ChatGPT 에이전트는 Pro 구독자에게 우선 제공되며, Plus 및 Team 구독자는 며칠 내에, Enterprise 및 Education 사용자는 몇 주 내에 액세스할 수 있을 예정입니다.

OpenAI ChatGPT 에이전트는 OpenAI의 Operator와 Deep Research, 두 개의 자율 AI 에이전트, 그리고 ChatGPT의 자연어 처리 능력을 핵심 요소로 구성됩니다. Operator는 웹을 탐색하고 웹사이트와 상호 작용하여 작업을 완료할 수 있습니다. Deep Research는 다양한 리소스의 정보를 결합하여 보고서를 생성할 수 있는 다단계 연구를 위해 설계되었습니다. ChatGPT 에이전트는 중요한 작업을 수행하기 전에 권한을 요청하며, 언제든지 중단할 수 있습니다.

ChatGPT 에이전트는 작업 완료를 돕는 여러 도구에 접근할 수 있습니다. 여기에는 웹 페이지와 상호 작용하기 위한 시각적 브라우저, 추론 기반 쿼리에 응답하기 위한 텍스트 기반 브라우저, 명령줄 인터페이스를 통해 작업을 실행하기 위한 터미널, 그리고 ChatGPT 에이전트가 타사 앱과 상호 작용할 수 있도록 하는 API 기반의 사용자 친화적인 통합인 커넥터가 포함됩니다.

커넥터는 ChatGPT 에이전트와 사용자가 승인한 앱 간의 다리와 같습니다. 사용자가 ChatGPT 에이전트에게 작업 완료를 요청하면 커넥터는 필요한 정보를 검색하고 작업을 완료할 수 있도록 지원합니다. 커넥터를 통한 직접 API 액세스를 통해 연결된 앱에서 정보를 추출하고 상호 작용할 수 있습니다.

ChatGPT 에이전트는 브라우저(텍스트 또는 시각적)로 페이지를 열고, 파일을 다운로드하고, 작업을 수행한 다음, 시각적 브라우저에서 결과를 볼 수 있습니다. ChatGPT 커넥터를 사용하면 Gmail 또는 캘린더와 같은 외부 앱에 연결하여 질문에 답변하고 작업을 완료할 수 있습니다.

OpenAI는 ChatGPT가 이제 사용자 대신 작업을 수행하여 처음부터 끝까지 복잡한 작업을 처리할 수 있다고 밝혔습니다. 예를 들어, "내 캘린더를 보고 최근 뉴스를 기반으로 предстоящие 고객 미팅에 대해 알려줘", "4인용 일본식 아침 식사를 만들기 위한 재료를 계획하고 구매해줘", "3명의 경쟁사를 분석하고 슬라이드 자료를 만들어줘"와 같은 요청을 처리할 수 있습니다.

ChatGPT는 웹사이트를 지능적으로 탐색하고, 결과를 필터링하고, 필요한 경우 안전하게 로그인하라는 메시지를 표시하고, 코드를 실행하고, 분석을 수행하고, 편집 가능한 슬라이드 쇼 및 스프레드시트를 제공하여 결과를 요약할 수 있습니다. 또한, ChatGPT 에이전트는 커넥터에 액세스하여 워크플로와 통합하고 관련 정보를 활용할 수 있습니다. 인증되면 이러한 커넥터를 통해 정보를 확인하고 하루 동안 받은 편지함을 요약하거나 미팅에 사용할 수 있는 시간대를 찾는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

ChatGPT 에이전트는 웹 기반 작업 자동화를 통해 복잡한 작업을 완료하고 결과를 요약할 수 있습니다. OpenAI에 따르면 완료된 작업이 매주 월요일 아침에 주간 메트릭 보고서를 생성하는 것과 같이 자동으로 반복되도록 예약할 수도 있습니다.

ChatGPT 에이전트의 등장은 퍼블리셔, 온라인 비즈니스, 그리고 SEO에게 있어 에이전트 친화적인 웹사이트를 만드는 것이 더욱 중요해짐을 의미합니다. AI 에이전트에 대한 최근 연구에 따르면 OpenAI의 Operator는 구조화된 페이지 콘텐츠에 잘 반응했습니다. 구조화된 페이지 콘텐츠는 AI 에이전트가 작업과 관련된 특정 정보를 정확하게 검색하고, 양식 작성과 같은 작업을 수행하고, 웹 페이지를 명확하게 이해하는 데 도움이 됩니다.

구조화된 데이터는 AI 에이전트의 웹사이트 정보 검색 및 활용 능력을 향상시킵니다. AI 에이전트에 최적화된 사이트는 더 많은 사용자가 에이전트 기반 자동화에 의존하여 온라인 작업을 완료함에 따라 가장 큰 이점을 얻을 수 있을 것으로 예상됩니다.

추천 태그: ChatGPT 에이전트, SEO, 에이전트 상호 작용 최적화

[Top 2] 구글, 디스커버에 AI 요약 기능 공식 출시

미국 내 출시, 기사 요약 제공 및 출처 확인 가능한 새로운 기능 추가

구글이 자사의 디스커버(Discover) 서비스에 인공지능(AI) 기반의 기사 요약 기능을 공식적으로 출시했다고 IT 전문 매체 테크크런치가 보도했다. 이번 주부터 미국 내 사용자들에게 점진적으로 적용되고 있는 이 기능은, 구글이 수 주 전부터 테스트해 온 것으로 알려졌다.

새롭게 추가된 AI 요약 기능은 기사 제목 아래에 몇 줄의 요약문을 제공하며, "AI로 생성되었으며 오류가 있을 수 있습니다"라는 고지 문구를 함께 표시한다. 이는 사용자들에게 AI가 생성한 정보에 대한 주의를 환기시키기 위한 것으로 보인다.

현재까지 모든 사용자가 해당 기능을 이용할 수 있는 것은 아니며, 점진적으로 확대 적용될 예정이다. IT 업계 관계자인 데미안은 자신의 X 계정을 통해 해당 기능의 스크린샷을 공유하며 새로운 기능에 대한 정보를 빠르게 전달했다.

데미안에 따르면, 구글 디스커버의 'Trending' 카드에 있는 "더보기" 기능에도 새로운 변화가 생겼다. 이전에는 "더보기" 창이 전체 화면을 차지하여 AI 요약 생성에 사용된 출처 기사 목록을 보여주었지만, 이제는 작은 팝업 형태로 제공된다. 데미안은 "비디오에서 확인할 수 있듯이, 이제는 작은 팝업을 통해 제공된다"라고 설명했다.

이러한 변화에 대해 언론사들은 우려를 표하고 있지만, 검색 사용자들과 구글 사용자들은 새로운 기능에 긍정적인 반응을 보일 것으로 예상된다. 구글의 AI 기반 요약 기능 도입이 콘텐츠 소비 방식에 어떤 영향을 미칠지 주목된다.

추천 태그: 구글디스커버 #인공지능 #기사요약

🌟 [Tip] AI검색 시대, 5단계 콘텐츠 최적화 전략

생성형 인공지능(AI)이 검색 엔진의 판도를 바꾸고 있습니다. 기존의 순위 시스템을 대체하며, 콘텐츠는 더 이상 순위 경쟁이 아닌, AI에 의해 인용되고 합성되는 경쟁에 놓였습니다. 따라서 콘텐츠는 명확성, 신뢰성, 그리고 기계가 읽기 쉬운 구조를 갖춰야 합니다.

AI 검색의 새로운 패러다임

과거의 '10개의 파란 링크'로 대표되던 정보 검색 방식은 검색 의도를 기반으로 한 생성형 정보 검색으로 전환되고 있습니다. AI 에이전트, 구글의 AI Overviews와 같은 AI 기반 검색 방식이 정보 검색의 새로운 관문으로 부상하고 있으며, 이는 웹사이트로의 고품질 트래픽 증가로 이어지고 있습니다. 이러한 변화에 성공적으로 적응하기 위해서는 전통적인 검색 엔진 최적화(SEO)에서 생성형 엔진 최적화(GEO)로의 발상 전환이 필요합니다.

콘텐츠 전략 또한 이러한 변화에 발맞춰 조정되어야 합니다. 콘텐츠는 이제 청중의 의도에 초점을 맞춰 관련 주제와 하위 주제를 포괄해야 합니다. 텍스트, 이미지, PDF, 비디오 등 다양한 형태로 분할하되, 일관성과 다중 모드를 유지해야 합니다. 또한, 콘텐츠는 강력한 경험(Experience), 전문성(Expertise), 권위(Authoritativeness), 신뢰성(Trustworthiness)을 보여주고 모든 채널에서 일관성을 유지해야 하며, 청중의 진화하는 요구와 의도에 따라 조정되어야 합니다.

AI 우선 인덱싱을 위한 프레임워크: Chunk, Cite, Clarify, Build

검색은 이미 전환점을 지났습니다. 챗GPT, 구글 AI Overviews, Perplexity 스냅샷 등 대화형 경험이 새로운 표준으로 자리 잡고 있습니다. 이러한 시스템은 정보를 단순히 표시하는 것이 아니라, 다양한 콘텐츠를 융합하여 유연한 대화 형태로 재구성합니다.

이러한 변화는 언론사와 마케터에게 다음과 같은 중요한 의미를 갖습니다:

결정론적 순위 대신 확률론적 검색: 콘텐츠는 더 이상 고정된 위치를 차지하는 것이 아니라, 답변 생성이라는 확률 가중 복권에서 경쟁합니다.
AI 챗봇이 새로운 관문: 초기 데이터에 따르면 AI 검색은 추천 트래픽을 증가시킬 수 있지만, 모델이 권위 있다고 판단하는 출처에만 해당됩니다.
전통적인 SEO 신호는 필요하지만 충분하지 않음: 콘텐츠가 대규모 언어 모델(LLM)에 기술적, 의미론적으로 얼마나 잘 제공되는지에 따라 가시성이 결정됩니다.

이러한 AI 우선 인덱스에 적합한 로드맵이 필요하며, "Chunk, Cite, Clarify, Build" 프레임워크가 그 해답이 될 수 있습니다. 이 프레임워크는 콘텐츠가 토큰화에서 살아남고, 인용을 얻고, 기계 해석에서 모호하지 않도록 돕습니다.

콘텐츠 최적화를 위한 5가지 단계

LLM은 HTML 태그가 아닌 원시 텍스트를 분석하고, 텍스트를 토큰으로 분리하여 의미론적 관계를 파악합니다. 따라서 명확성, 일관성, 맥락이 중요합니다.

콘텐츠를 100~300단어 단위로 분할: 각 chunk는 자체적으로 완결된 미니 기사처럼 구성합니다.
신뢰성 및 신뢰 신호 인용: 경험, 전문성, 권위, 신뢰성은 이제 사람과 기계 모두에게 적용됩니다.
의미론적 명확성을 위한 명확화: 함축된 질문에 명확하게 답변하는 데 집중합니다.
AI 이해: 능동태, 명확한 주어-동작-객체, 전환 신호를 사용합니다.
AI 우선 인덱스에서 지식 그래프 구축: Article, HowTo, FAQPage 또는 Product 마크업을 추가합니다.

콘텐츠 전략과 사이트 아키텍처의 조화

LLM은 콘텐츠뿐만 아니라 URL 트리에서 콘텐츠가 존재하는 위치도 평가합니다. 잘못 정렬된 아키텍처는 권위 신호를 희석시키고 가치 있는 chunk를 고립시킬 수 있습니다. AI 검색에서 웹사이트는 데이터 허브가 되므로, AI가 데이터를 쉽게 검색하고 이해할 수 있도록 하는 것이 매우 중요합니다.

결론

AI 검색 시대에 성공하기 위해서는 콘텐츠를 소화하기 쉬운 정보로 분할하고, 출처와 저자를 인용하여 신뢰성을 높이며, 의미를 명확히 하여 AI가 잘못 해석할 가능성을 줄여야 합니다. 또한, 스키마를 사용하여 콘텐츠 내의 엔터티를 연결하여 AI 엔진이 비즈니스를 더 잘 이해하도록 돕는 지식 그래프를 구축해야 합니다. 이러한 원칙을 일관되게 적용하면 콘텐츠는 AI 시스템이 인용하고 추천하며 사용자를 안내하는 신뢰할 수 있는 소스가 될 것입니다.

추천 태그: AI 검색, 콘텐츠 전략, 생성형 AI

☕ 커피 마시며 읽어 볼 정보들

AI 검색 시대, SEO 전략의 변화와 새로운 도구들의 등장. 구글 검색 엔지니어 출신인 앤드류 얀은 전통적인 SEO의 종말을 예측하고, AI 기반 검색 환경에 대비할 수 있는 도구를 개발하는 스타트업 아테나를 공동 창업했습니다. 아테나는 ChatGPT나 Perplexity와 같은 AI 도구가 생성하는 응답에서 브랜드의 가시성을 유지하도록 돕는 데 초점을 맞추고 있으며, Y Combinator 등으로부터 220만 달러의 투자를 유치했습니다. 이는 사용자들이 검색 결과 대신 AI 챗봇으로부터 직접 답변을 얻는 방식으로 정보 검색 방식이 변화함에 따라, 기존 SEO 전략으로는 더 이상 충분한 가시성을 확보하기 어려워졌기 때문입니다. 아테나 외에도 Profound와 같은 스타트업들이 AI 검색 모니터링 분야에서 주목받고 있으며, 2천만 달러 이상의 투자를 유치했습니다. 이들은 챗봇이 브랜드 관련 정보를 수집하고 전달하는 방식을 모니터링하여, 기업들이 AI 시대에 적합한 전략을 수립할 수 있도록 지원합니다. Zyppy SEO의 설립자 Cyrus Shepard는 AI 가시성이 업무에서 차지하는 비중이 급격히 증가하고 있다고 언급하며, 이러한 변화에 대한 필요성을 강조했습니다. [전체 읽기]
Wix AI 가시성 개요: AI 플랫폼에서 사이트 성과 분석 및 개선. Wix의 AI 가시성 개요는 ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude와 같은 주요 AI 플랫폼에서 웹사이트의 가시성과 브랜드 인식을 종합적으로 파악할 수 있도록 돕는 도구입니다. 이 도구를 통해 AI 응답에서 사이트 언급 빈도 및 인용 횟수를 추적하고 경쟁사와 비교할 수 있으며, AI 플랫폼에서 발생하는 트래픽을 모니터링할 수 있습니다. 또한, AI가 응답을 생성하는 데 사용하는 정보 출처를 검토하여 경쟁사의 가시성을 높이는 외부 플랫폼을 파악하고, 자체적인 온라인 인지도를 개선하기 위해 협력할 수 있는 사이트를 식별할 수 있습니다. AI 가시성 점수는 AI 플랫폼에 의해 생성된 질문에 대해 사이트가 언급된 비율을 나타내며, 브랜드 질문과 비 브랜드 질문에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 도구는 AI가 브랜드에 대해 어떻게 인식하는지, 주요 강점과 약점은 무엇인지 파악하는 데 도움이 되며, AI 플랫폼에서 발생하는 트래픽 데이터를 분석하여 사용자 참여도를 측정하고 전략을 조정할 수 있도록 지원합니다. 질문을 사용자 정의하여 사이트 성과에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수도 있습니다. [전체 읽기]
AI 시대 SEO 전략: 키워드에서 프롬프트로, 문제 해결 콘텐츠에 집중. SEO 전문가들은 검색 방식의 변화에 발맞춰 전략을 재정비해야 합니다. 과거에는 키워드 중심의 검색이 주를 이루었지만, 현재는 생성형 AI 에이전트와의 상호작용에서 음성 및 질문 형태의 프롬프트 사용이 증가하고 있습니다. 프롬프트는 키워드보다 길고 예측하기 어려우며, AI는 사용자의 의도를 파악하여 문제를 해결하는 데 집중합니다. 따라서 기업은 AI가 이해할 수 있는 문제 해결책을 제시하는 방식으로 SEO 전략을 전환해야 합니다. AI 시대의 SEO는 전통적인 방식과 달리, 특정 프롬프트에 맞춰 사이트를 최적화하는 것이 아니라, 다양한 질문에 대한 답변으로 인식되도록 콘텐츠를 구성하는 데 초점을 맞춥니다. 이를 위해 질문 연구 도구나 새로운 프롬프트 분석 소프트웨어를 활용하여 사용자들이 어떤 질문을 하는지 파악하고, 해당 문제에 대한 해결책을 제시하는 콘텐츠를 제작해야 합니다. 핵심은 AI가 프롬프트의 이면에 있는 문제를 이해하고, 기업이 제공하는 솔루션과 연결되도록 하는 것입니다. [전체 읽기]