[AI 매터스 뉴스레터 #11] AI에게 선택받기 위한 콘텐츠 최적화 방안

안녕하세요, AI Matters 입니다.
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AI Matters는 생성형 AI 분야에서 수없이 쏟아져 나오는 소식 중에서 꼭 참고해야 할 내용을 엄선해 매일 기사를 발행하고 있습니다. 그 가운데 놓치지 말아야 할 중요한 이슈들을 정리하여 뉴스레터로 제공해드립니다.

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AI가 검색 결과를 생성하는 것이 일상이 되어가면서, 기업들의 마케팅 전략도 새로운 국면을 맞이하고 있습니다. 이제는 단순히 검색 엔진을 위한 최적화(SEO)를 넘어, AI 검색 최적화(SAO)를 깊이 있게 고민해야 할 시기입니다.

지난 뉴스레터를 통 우리는 AI 검색의 변화와 그에 따른 소비자 행동의 변화, 그리고 이에 대응하기 위한 브랜드 분석 방법에 대해 살펴보았습니다. AI는 어떤 콘텐츠를 선호할까요? 어떻게 하면 AI의 ‘눈’에 들어 소비자들이 AI로 정보를 탐색할 때 원하는 메시지를 적절하게 노출할 수 있을까요?

이 질문들에 대한 답을 찾는 과정은 곧 효과적인 SAO 전략 수립의 핵심이라고 할 수 있습니다. 이번 편에서는 기술적 접근을 통해 AI 검색 결과를 어떻게 최적화 할 수 있는지 자세히 살펴볼텐데요. 우선 콘텐츠 최적화를 위한 핵심 3개를 설명 드리겠습니다.

토픽 클러스터링은 사용자의 검색 의도에 맞는 포괄적인 정보를 제공하는 전략입니다. 이는 관련 키워드들을 그룹화하여 하나의 큰 주제 아래 다양한 하위 주제를 다루는 방식입니다.

예를 들어, ‘디지털 마케팅’이라는 주제로 콘텐츠를 만든다면, ‘소셜 미디어 마케팅’, ‘이메일 마케팅’, ‘콘텐츠 마케팅’ 등의 관련 키워드를 포함시켜 포괄적인 정보를 제공할 수 있습니다. 이렇게 구성된 콘텐츠는 AI가 다양한 검색 쿼리에 대응할 수 있는 풍부한 정보를 제공하므로, 검색 결과에서 더 높은 순위를 차지할 가능성이 높아집니다.

AI 검색의 발전과 함께 음성 검색의 사용도 증가하고 있습니다. 이에 따라 자연스러운 대화 기반의 언어와 음성 질문에 최적화된 답변을 제공하는 콘텐츠 구성이 중요해졌습니다.

예를 들어, “가장 좋은 디지털 카메라는 무엇인가요?”라는 질문에 대해, 단순히 제품 사양을 나열하는 것이 아니라, “최고의 디지털 카메라를 선택하는 기준은 사용 목적에 따라 다릅니다. 여행용이라면 경량화된 미러리스 카메라가, 전문 사진작가라면 고성능 DSLR이 적합할 수 있습니다.”와 같이 맥락을 고려한 답변을 제공하는 것이 효과적입니다.

Google의 BERT와 같은 자연어 처리 AI의 발전으로, 검색 엔진은 이제 단순한 키워드 매칭을 넘어 문장의 의미와 맥락을 이해할 수 있게 되었습니다. 따라서 의미론적 SEO에 초점을 맞추는 것이 중요해졌습니다.

이는 특정 키워드에 집중하기보다는 주제에 대한 포괄적이고 심층적인 콘텐츠를 제작하는 것을 의미합니다. 예를 들어, ‘스마트폰 배터리 수명’이라는 주제에 대해 단순히 배터리 용량만을 나열하는 것이 아니라, 배터리 기술의 발전, 에너지 효율성, 사용자 습관에 따른 영향 등을 종합적으로 다루는 것이 효과적입니다.

AI 시대의 키워드 전략은 기존의 방식과는 다른 접근이 필요합니다. 여기서는 두 가지 새로운 방법을 소개하고자 합니다.

GPT와 같은 대화형 AI 모델을 활용하면, 키워드 트렌드를 분석하고 새로운 키워드를 발굴하는 데 큰 도움을 받을 수 있습니다. 이 방법은 단순히 관련 키워드 목록을 제공하는 것을 넘어, 맥락을 고려한 자연어 기반의 문장까지 제안할 수 있습니다.

• 맥락 이해: GPT는 단순히 관련 키워드 목록을 제공하는 것을 넘어, 주제의 맥락을 이해하고 이에 맞는 키워드를 제안합니다.
• 자연어 기반 제안: 키워드뿐만 아니라 실제 사용자들이 물어볼 법한 질문 형태의 장문 키워드도 제안합니다.
• 트렌드 반영: 최신 데이터로 학습된 GPT 모델은 현재의 트렌드를 반영한 키워드를 제안할 수 있습니다.
• 창의적 확장: 인간이 미처 생각하지 못한 연관 키워드나 주제를 제안하여 콘텐츠 아이디어를 확장시킬 수 있습니다.

예를 들어, ‘디지털 마케팅’이라는 주제에 대해 GPT 모델에 질문하면, ‘소셜 미디어 마케팅’, ‘이메일 마케팅’, ‘콘텐츠 마케팅’ 등의 키워드뿐만 아니라, “How can I measure the ROI of my digital marketing campaigns?”와 같은 관련 질문까지 제안받을 수 있습니다.

키워드 선정 시 사용자의 검색 의도를 고려하는 것이 매우 중요합니다. 일반적으로 검색 의도는 정보성, 탐색성, 거래성으로 구분될 수 있습니다. 각 의도에 따라 키워드 선정과 콘텐츠 전략이 달라져야 합니다. 예를 들어:

• ‘스마트폰 작동 방법’ (정보성): 상세한 사용 가이드나 튜토리얼 제공
• ‘최고의 스마트폰 2024’ (탐색성): 다양한 스마트폰 모델의 비교 분석 제공
• ‘아이폰 15 프로 구매’ (거래성): 구매 옵션, 특가 정보, 즉시 구매 링크 제공

AI는 이러한 의도를 더욱 정확하게 파악할 수 있으므로, 각 의도에 맞는 최적의 콘텐츠를 제공하는 것이 중요합니다. 이를 위해 다음과 같은 전략을 사용할 수 있습니다.

1. 키워드 세분화: 같은 주제라도 의도에 따라 키워드를 세분화합니다.
2. 의도별 콘텐츠 최적화: 각 의도에 맞는 콘텐츠 구조와 정보를 제공합니다.
3. 사용자 여정 매핑: 각 의도가 사용자 여정의 어느 단계에 해당하는지 파악하고, 그에 맞는 콘텐츠를 제공합니다.
4. A/B 테스팅: 다양한 콘텐츠 형식과 구조를 테스트하여 각 의도별로 가장 효과적인 접근 방식을 찾습니다.

이러한 사용자 의도 기반 전략을 통해, AI 검색 결과에서 더 높은 관련성과 가시성을 확보할 수 있습니다.

AI 기술의 발전과 함께 변화하는 디지털 마케팅 환경에 대응하기 위해, 함샤우트 글로벌은 마케터들이 효과적으로 AI 대응 전략을 수립할 수 있도록 다양한 실험과 모델을 연구해왔는데요. 이러한 노력의 결과 중 하나로, 두 가지 특화된 AI 챗봇을 개발했습니다. 바로 콘텐츠 최적화를 위한 클러스터링 챗봇과 검색 의도 파악 챗봇입니다.

이 챗봇들을 개발한 주된 이유는 SAO(Search AI Optimization) 전략 수립 과정에서 마케터들이 직면하는 어려움을 해소하기 위해서입니다. AI 검색 알고리즘이 선호하는 포괄적이고 심층적인 콘텐츠를 기획하는 것, 그리고 다양한 사용자 의도를 정확히 파악하여 이에 맞는 콘텐츠를 제작하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 그러나 이러한 작업은 많은 시간과 노력을 필요로 하며, 때로는 마케터 개인의 경험과 직관에 의존하게 되는 경우가 많았습니다. SAO 최적화를 위한 챗봇에 대한 자세한 활용 방법은 AI Matters 기획기사에서 확인하실 수 있습니다. 기획기사 바로가기

[연재 시리즈 모두 보기]

1. AI가 바꾸는 검색 시장의 지형도 
2. 주요 검색 AI 서비스 알아보기 
3. AI로 인한 소비자 정보 탐색 여정의 대변혁- AISAS에서 DCA로
4. SEO와 SAO – AI 시대의 검색 최적화 패러다임 변화
5. SAO 대응 전략 – AI 생성 결과에서의 브랜드 분석
6. SAO 대응 전략 – AI에게 선택받기 위한 콘텐츠 최적화 방안 (현재글)

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