검색엔진 최적화·AI 에이전트 마케팅 자동화를 통해, 여러분 사업을 성장시키는 게 저희 목표입니다.
검색엔진 최적화·AI 에이전트 마케팅 자동화
오일러 AI(Euler AI)는 어떤 회사인가요?
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안녕하세요. 검색엔진 최적화·AI 에이전트 마케팅 자동화 사업을 연구하는 오일러 AI입니다. 저희는 이런 문장을 내걸고 시작했습니다. "더 많이 발견되고, 더 크게 성장하세요. Be Found. Grow Faster." "당신의 성공이 우리의 목표입니다. Your Success. Our Mission." 사업을 시작하면 처음에는 제품과 서비스에 가장 많은 신경을 쓰게 됩니다. 좋은 제품을 만들고, 홈페이지를 만들고, 회사 소개도 작성합니다. 그런데 막상 사업을 시작하고 나면 예상하지 못했던 문제가 하나 생깁니다. "우리가 이렇게 열심히 만들었는데 사람들은 어떻게 우리를 알게 되는 걸까?" 좋은 제품이 있다고 해서 사람들이 저절로 찾아오는 것은 아니기 때문입니다. 유튜브를 해야 할지, 인스타그램을 해야 할지, 블로그를 만들어야 할지, 광고를 해야 할지 고민하기 시작합니다. 그리고 여러 홍보 방법을 알아보다 보면 결국 아주 기본적인 질문에 도달합니다. "사람들이 무언가 필요할 때 가장 먼저 무엇을 할까?" 많은 사람은 검색합니다. 그래서 저희는 사업 홍보의 출발점 중 하나로 검색을 선택했습니다. 특히 구글과 웹블로그를 중심으로 사람들이 정보를 찾는 과정과 AI가 정보를 이해하는 방식을 연구하기 시작했습니다. 여기서 가장 먼저 만나게 되는 개념이 구글 SEO, 즉 검색엔진 최적화입니다. 그런데 검색 환경은 빠르게 변하고 있습니다. 예전에는 사람이 검색어를 입력하면 여러 웹사이트가 검색 결과에 나타났고, 사용자가 그중 하나를 선택해 들어가는 방식이 중심이었습니다. 지금은 다릅니다. ChatGPT, Gemini와 같은 생성형 AI에게 질문하면 AI가 여러 정보를 종합해 직접 답변을 만들어 줍니다. 그래서 이제 사업자는 두 가지를 동시에 고민해야 합니다. "구글 검색에서는 어떻게 우리 사이트가 발견될까?" 그리고, "AI가 답변을 만들 때는 어떻게 우리 회사와 콘텐츠를 발견할까?" 이 두 번째 문제에서 GEO, 즉 생성형 엔진 최적화라는 새로운 영역이 등장합니다. 저희는 여기에 한 가지 문제를 더 보고 있습니다. 검색과 AI 노출 방법을 아무리 잘 알아도 사람이 매일 모든 작업을 반복해야 한다면 사업이 커질수록 업무량 역시 계속 증가한다는 점입니다. 키워드를 찾고, 사람들이 무엇을 궁금해하는지 조사하고, 콘텐츠를 만들고, 이미지를 만들고, 게시하고, 성과를 확인하고, 다음 콘텐츠를 다시 기획해야 합니다. 그래서 저희가 궁극적으로 연구하는 것이 에이전트 기반 마케팅 자동화입니다. AI에게 단순히 "글 하나 작성해줘"라고 명령하는 수준이 아니라, 목표를 주면 필요한 작업을 판단하고 여러 도구와 데이터를 연결해 실제 업무를 수행하도록 만드는 것입니다. 저희가 생각하는 미래의 마케팅은 결국 세 가지가 하나로 연결됩니다. 사람들이 검색할 때 발견되도록 만드는 SEO, 생성형 AI가 정보를 찾고 답변을 구성할 때 브랜드와 콘텐츠를 이해하도록 만드는 GEO, 그리고 이 과정을 반복적으로 수행할 수 있도록 돕는 AI 에이전트 기반 자동화입니다. 저희는 웹블로그를 시작으로 이 구조를 직접 실험하고 있습니다. 글을 기본 자산으로 만들고, 하나의 좋은 콘텐츠를 이미지와 영상 등 여러 형태로 확장하는 원소스 멀티유즈 방식도 연구하고 있습니다. 그리고 실제 테스트 과정과 실패, 개선 결과를 이 웹블로그에 계속 기록할 생각입니다. 저희가 단순히 "AI가 마케팅을 다 해줍니다"라고 이야기하고 싶은 것은 아닙니다. 실제로 사람들이 어떻게 검색하는지, 검색엔진은 콘텐츠를 어떻게 발견하는지, AI는 어떤 정보를 신뢰하고 인용하는지, 그리고 이 수많은 작업 가운데 어디까지 자동화할 수 있는지를 하나씩 확인하려고 합니다. 결국 저희의 목표는 기술 자체가 아닙니다. 기술을 이용해 여러분의 사업이 더 많이 발견되고 성장하도록 만드는 것입니다.
1. 좋은 사업을 만들었는데 왜 아무도 찾아오지 않을까?
사업을 홍보할 수 있는 방법은 정말 많습니다. 유튜브, 인스타그램, 페이스북, 스레드, 블로그, 광고 등 선택할 수 있는 채널도 계속 늘어나고 있습니다. 저희가 그중 가장 먼저 구글과 웹블로그에 주목한 이유가 있습니다. 검색에는 사람의 문제가 그대로 나타나기 때문입니다. 예를 들어 작은 회사를 운영하는 사람이 있다고 생각해 보겠습니다. 제품도 만들었습니다. 홈페이지도 만들었습니다. 그런데 몇 주가 지나도 방문자가 거의 없습니다. 처음에는 이런 생각을 할 수 있습니다. "홈페이지까지 만들었는데 왜 아무도 들어오지 않는 거지?" 그러다 자신의 회사 이름을 구글에 검색해 봅니다. 회사 이름으로는 나오는데 제품과 관련된 검색어에서는 보이지 않습니다. 그러면 질문이 조금 달라집니다. "구글에서 내 홈페이지가 더 잘 나오게 할 방법은 없을까?" 이때 비로소 SEO 정의를 찾아보게 됩니다. SEO가 무엇인지 이해하고 나면 또 다른 궁금증이 생깁니다. "그렇다면 구글은 수많은 웹페이지 중에서 무엇을 먼저 보여주는 걸까?" 여기서 구글 검색 순위에 관심을 갖게 됩니다. 검색 결과를 자세히 보다 보면 광고도 있고, 일반 검색 결과도 있고, 지도나 이미지, 동영상, AI 답변처럼 여러 형태의 결과가 함께 나타난다는 사실도 알게 됩니다. 이 전체 검색 결과 화면을 이해하기 시작하면 자연스럽게 SERP라는 개념까지 이어집니다. 그런데 여기서 많은 사람이 한 번쯤 실수합니다. "구글에서 위로 올라가려면 키워드를 많이 넣으면 되는 것 아닐까?" 과거의 단순한 검색 최적화를 생각하면 그렇게 느낄 수도 있습니다. 하지만 지금의 검색엔진은 페이지에 특정 단어가 몇 번 들어갔는지만 보는 방향에서 훨씬 멀리 발전했습니다. 검색한 사람이 무엇을 알고 싶어 하는지, 그리고 그 페이지가 실제로 그 문제를 해결하고 있는지를 이해하려고 합니다. 결국 검색 순위를 공부하던 사람은 다시 사람에게 돌아오게 됩니다. "그런데 이 검색어를 입력한 사람은 진짜 무엇을 원하는 거지?" 이 질문이 검색 의도입니다. 예를 들어 누군가 "SEO"라고 검색했다고 해서 반드시 SEO의 사전적 정의만 원하는 것은 아닙니다. 홈페이지 방문자가 없어서 해결책을 찾고 있을 수도 있고, 쇼핑몰 상품이 검색되지 않아 고민하고 있을 수도 있으며, 회사 블로그를 만들었는데 무엇부터 해야 할지 몰라 검색했을 수도 있습니다. 표면에 나타난 검색어는 같아도 그 뒤에 있는 문제는 전혀 다를 수 있습니다. 그래서 SEO를 처음 시작한다면 기술부터 외우기보다 이런 흐름을 이해하는 것이 중요합니다. SEO 초보자 가이드에서 SEO의 기본 구조를 이해했다면 그다음에는 키워드 하나만 바라보지 말고 그 키워드를 입력한 사람이 어디에서 출발했고 무엇을 해결하려 하는지를 생각해야 합니다. 그 순간부터 콘텐츠를 바라보는 방법도 달라집니다. 예전에는, "이 키워드로 글 하나 써야겠다." 라고 생각했다면, 이제는, "이 검색을 한 사람에게 가장 먼저 무엇을 알려줘야 하지?" 라고 생각하게 됩니다. 그리고 바로 여기서 다음 문제가 시작됩니다. 검색 의도는 알겠는데, 그렇다면 그 사람이 끝까지 읽을 수 있는 글은 어떻게 만들어야 할까요?
2. 검색 의도를 알았다면 이제 무엇을 써야 할까?
검색하는 사람의 목적을 이해했다면 이제 글을 만들어야 합니다. 그런데 여기서 또 흔히 발생하는 문제가 있습니다. 알고 있는 정보를 전부 넣는다고 좋은 글이 되는 것은 아니라는 점입니다. 검색한 사람이 어떤 순서로 궁금해할지를 생각해야 합니다. 예를 들어 "구글에 내 홈페이지가 안 나와요"라고 검색한 사람이 있다고 해보겠습니다. 이 사람에게 처음부터 검색 알고리즘의 복잡한 원리를 설명한다면 어떨까요? 정보 자체는 틀리지 않더라도 지금 당장 그 사람이 원하는 답은 아닐 가능성이 높습니다. 먼저 정말 구글에 페이지가 등록되어 있는지 확인하는 방법을 알려줘야 합니다. 등록되어 있지 않다면 왜 그런지 확인하고, 그다음 콘텐츠와 사이트 구조를 살펴보게 해야 합니다. 즉 좋은 글은 정보를 나열하는 것이 아니라 한 사람의 문제를 따라가야 합니다. 이 원리를 실제 글에 적용하기 시작하면 SEO 글쓰기가 단순히 키워드를 제목과 본문에 넣는 기술이 아니라는 것을 알게 됩니다. 독자가 첫 번째 답을 얻으면 다음에 무엇이 궁금해질지 예상하고 그 질문에 다시 답해주는 구조가 필요합니다. 이것이 반복되면 하나의 글 안에서도 자연스러운 흐름이 만들어집니다. 그리고 이런 흐름을 검색엔진과 사람 모두가 이해하기 좋은 형태로 정리하는 과정이 SEO 콘텐츠 작성법과 연결됩니다. 예를 들어 첫 문단에서는 문제를 명확히 합니다. 다음 문단에서는 원인을 설명합니다. 그다음에는 해결 방법을 알려줍니다. 해결하면서 새로운 문제가 발생한다면 그 문제를 이어서 설명합니다. 필요하다면 더 깊은 내용을 다룬 다른 페이지로 자연스럽게 연결합니다. 이렇게 보면 내부링크도 전혀 다른 의미를 갖게 됩니다. 관련 키워드를 발견할 때마다 링크를 붙이는 것이 아니라, 지금 이 사람이 다음으로 무엇을 알아야 하는가 를 기준으로 연결해야 하기 때문입니다. 이런 콘텐츠 구조를 사이트 전체에 적용하는 것이 결국 SEO 최적화 방법의 중요한 부분이 됩니다. 그런데 여기까지 오면 또 하나의 질문이 생깁니다. "좋은 정보를 정리해서 작성하기만 하면 구글은 그 글을 믿어줄까?" 그렇지는 않습니다. 인터넷에는 비슷한 정보가 너무 많기 때문입니다. 같은 내용을 수백 개의 사이트가 이야기한다면 검색엔진 입장에서도 어떤 정보를 신뢰해야 하는지 판단해야 합니다. 그래서 경험과 전문성, 권위성, 신뢰성을 함께 바라보는 E-E-A-T라는 관점이 중요해집니다. EEAT를 어렵게 생각할 필요는 없습니다. 결국 핵심 질문은 이것입니다. "이 글을 정말 믿어도 되는가?" 작성자가 실제로 해본 경험이 있는지, 정보를 제대로 이해하고 설명하는지, 근거가 있는지, 출처가 명확한지, 사이트 자체를 신뢰할 수 있는지를 함께 보는 것입니다. 그래서 Experience, 즉 경험이 중요합니다. 다른 사이트의 내용을 다시 정리하는 것보다 직접 테스트한 결과와 실제 과정, 독자적인 데이터가 있다면 콘텐츠의 가치가 달라집니다. Expertise, 즉 전문성도 필요합니다. 어려운 단어를 많이 쓰는 것이 전문성은 아닙니다. 오히려 주제를 충분히 이해하고 있기 때문에 복잡한 내용을 독자가 이해할 수 있도록 정확하고 쉽게 설명할 수 있어야 합니다. Authoritativeness, 즉 권위성은 우리 스스로 "우리는 전문가입니다"라고 말한다고 만들어지는 것도 아닙니다. 다른 신뢰할 수 있는 사이트나 사람들에게 실제로 언급되고 인용되는 과정에서 쌓이게 됩니다. 마지막으로 Trustworthiness, 즉 신뢰성이 있습니다. 사이트가 안전한지, 작성자와 운영 주체를 알 수 있는지, 정보의 근거가 있는지, 과장하거나 사람을 속이는 방식으로 콘텐츠를 만들고 있지는 않은지를 함께 생각해야 합니다. 결국 EEAT를 이해하고 나면 SEO에 대한 관점도 조금 달라집니다. 검색엔진을 속여 상위에 올라가는 방법을 찾는 것이 아니라, 사람에게 실제로 도움이 되는 콘텐츠를 만들고 그 가치를 검색엔진이 제대로 이해하도록 만드는 것. 저희는 이것이 앞으로의 검색 최적화에서 훨씬 중요한 방향이라고 생각합니다. 하지만 여기서 새로운 문제가 하나 생깁니다. 아무리 좋은 콘텐츠를 만들었더라도 구글이 그 페이지를 발견하지 못한다면 어떻게 될까요? 바로 이 지점부터 콘텐츠의 문제는 웹사이트 구조의 문제로 넘어갑니다.
3. 좋은 글을 만들었는데 구글이 발견하지 못한다면?
좋은 콘텐츠를 만들었습니다. 검색하는 사람이 무엇을 원하는지 고민했고, 직접 경험한 내용과 충분한 정보도 담았습니다. 그런데 며칠이 지나도 구글에서 검색되지 않습니다. 이런 상황을 처음 겪으면 대부분 콘텐츠부터 의심합니다. "글이 부족한가?" "키워드를 더 넣어야 하나?" "제목을 바꿔야 하나?" 하지만 문제는 글의 내용이 아니라 검색엔진이 아직 그 페이지를 제대로 발견하지 못한 것일 수도 있습니다. 바로 여기에서 기술적 SEO라는 영역으로 들어가게 됩니다. 콘텐츠 SEO가 사람에게 좋은 정보를 제공하는 문제라면 기술적 SEO는 그 정보를 검색엔진이 발견하고 읽고 이해할 수 있는 환경을 만드는 과정이라고 생각하면 쉽습니다. 아무리 좋은 책을 써도 아무도 들어갈 수 없는 창고 안에 넣어두면 독자가 발견하기 어렵습니다. 웹페이지도 비슷합니다. 먼저 검색엔진이 우리 사이트에 들어올 수 있어야 합니다. 구글은 사람이 모든 웹사이트를 직접 확인하는 것이 아니라 자동화된 프로그램을 이용해 웹을 돌아다니며 페이지를 발견합니다. 그런데 사이트 운영자는 모든 페이지를 검색엔진에게 무조건 공개하고 싶은 것은 아닐 수 있습니다. 관리자 페이지나 검색 결과에 나타날 필요가 없는 영역도 있기 때문입니다. 이때 검색엔진 봇에게 사이트의 접근 정책을 전달하는 파일이 robots.txt입니다. robots.txt를 살펴보다 보면 처음에는 이런 생각이 듭니다. "검색엔진의 접근을 허용했으니 이제 알아서 모든 페이지를 찾아가겠지." 하지만 사이트가 커지기 시작하면 이야기가 달라집니다. 페이지가 10개일 때와 1,000개일 때는 검색엔진이 사이트를 탐색하는 과정도 달라질 수밖에 없습니다. 그래서 다음 질문이 생깁니다. "우리 사이트에 어떤 페이지가 있는지 구글에게 한 번에 알려줄 방법은 없을까?" 이때 SEO 사이트맵 만들기가 필요해집니다. 사이트맵은 검색엔진에게 우리 사이트에 존재하는 중요한 URL을 알려주는 일종의 페이지 목록 역할을 합니다. 하지만 사이트맵을 제출했다고 해서 모든 페이지가 자동으로 좋은 평가를 받고 검색 결과에 나타나는 것은 아닙니다. 여기서 많은 운영자가 다시 궁금해합니다. "그럼 구글은 실제로 우리 사이트를 어떻게 돌아다니는 거지?" 이 질문을 따라가면 구글 검색 크롤러가 어떻게 페이지를 발견하는지 이해할 필요가 생깁니다. 검색 크롤러는 한 페이지를 방문한 뒤 그 안에 연결된 링크를 발견하고 다른 페이지로 이동합니다. 그리고 그 페이지에서 다시 새로운 링크를 발견합니다. 이 과정이 반복되면서 사이트의 구조를 탐색하게 됩니다. 바로 여기서 내부링크가 단순한 SEO 기법이 아니라 사이트의 길이 됩니다. 예를 들어 어떤 사람이 SEO의 기본을 설명하는 글을 읽고 있다고 생각해 보겠습니다. 글을 읽다가 검색 의도가 중요하다는 내용을 발견합니다. 검색 의도를 더 자세히 알고 싶어 관련 페이지로 이동합니다. 그 글에서는 콘텐츠 작성 방법이 궁금해집니다. 다시 관련 페이지로 이동합니다. 사람에게는 이것이 자연스러운 정보 탐색 과정입니다. 검색엔진에게는 페이지와 페이지 사이의 관계를 이해할 수 있는 구조가 됩니다. 그래서 좋은 내부링크는 무작정 많은 링크를 만드는 것이 아니라, 지금 이 내용을 읽은 사람이 다음으로 무엇을 궁금해할지를 생각하고 그 답이 있는 페이지로 연결하는 것이 중요합니다. 이런 관점에서 보면 구글 검색 크롤러를 위한 구조와 사람을 위한 콘텐츠 구조가 완전히 별개의 문제가 아니라는 것을 알 수 있습니다. 사람이 자연스럽게 이동할 수 있는 사이트는 검색엔진 역시 콘텐츠 사이의 관계를 파악하기 쉬운 구조가 될 가능성이 높기 때문입니다. 그리고 이 전체 과정을 조금 더 깊게 살펴보면 기술적 SEO 가이드가 단순히 개발자만 알아야 하는 내용이 아니라는 사실도 이해하게 됩니다. 사업자가 모든 기술을 직접 구현할 필요는 없습니다. 하지만 적어도, 검색엔진이 우리 사이트에 접근할 수 있는가? 중요한 페이지를 발견할 수 있는가? 페이지와 페이지가 자연스럽게 연결되어 있는가? 검색엔진이 사이트의 구조를 이해할 수 있는가? 이 정도의 질문은 할 수 있어야 합니다. 그런데 여기까지 해결하고 나면 또 다른 문제가 눈에 들어옵니다. 검색엔진이 페이지를 발견했다고 해서 사용자가 반드시 만족하는 것은 아니기 때문입니다. 이번에는 실제 사람이 사이트에 들어왔을 때의 경험을 생각해야 합니다.
4. 검색엔진이 발견했는데 사이트가 느리다면?
이제 구글이 우리 페이지를 발견할 수 있도록 기본적인 구조를 만들었습니다. 그런데 직접 사이트에 들어가 보니 문제가 하나 있습니다. 페이지가 늦게 열립니다. 버튼을 눌렀는데 바로 반응하지 않습니다. 스크롤을 하다가 화면이 버벅거리기도 합니다. 사용자 입장에서는 답답합니다. 검색해서 어렵게 들어왔는데 페이지가 제대로 반응하지 않는다면 좋은 콘텐츠를 읽어보기도 전에 사이트를 나갈 수 있습니다. 그래서 SEO를 계속 공부하다 보면 결국 Core Web Vitals 같은 웹 성능 지표까지 만나게 됩니다. 처음에는 조금 의아할 수도 있습니다. "나는 글을 잘 쓰려고 SEO를 공부했는데 왜 갑자기 웹사이트 속도까지 알아야 하지?" 이유는 간단합니다. 검색의 마지막에는 결국 사람이 있기 때문입니다. 구글의 목표 역시 검색 결과에 좋은 페이지 주소만 보여주는 데서 끝나는 것이 아니라 사용자가 실제로 만족할 수 있는 검색 경험을 제공하는 것입니다. 예전에는 FID(First Input Delay)라는 지표가 사용되었습니다. 쉽게 말하면 사용자가 사이트에 들어와 처음으로 버튼이나 링크 등을 눌렀을 때 브라우저가 얼마나 빨리 반응하기 시작하는지를 보는 방식이었습니다. 하지만 여기에는 한계가 있었습니다. 첫 번째 클릭만 빠르고 그 이후의 사용 경험이 계속 느리다면 실제 사용자가 느끼는 불편함을 충분히 설명하기 어렵기 때문입니다. 그래서 구글은 FID 대신 INP(Interaction to Next Paint)를 핵심 웹 성능 지표로 적용했습니다. INP는 사용자가 페이지에 머무르는 동안 발생하는 클릭, 탭, 키보드 입력과 같은 상호작용의 반응성을 보다 폭넓게 살펴봅니다. 예를 들어 사용자가 메뉴 버튼을 눌렀다고 생각해 보겠습니다. 버튼을 눌렀는데 아무 변화가 없습니다. 잠시 기다린 뒤에야 메뉴가 나타납니다. 개발자 입장에서는 짧은 시간일 수 있지만 사용자는 바로 느낍니다. "이 사이트 왜 이렇게 느리지?" 결국 중요한 것은 서버나 브라우저 내부에서 어떤 작업이 실행됐느냐보다 사람이 버튼을 누른 뒤 실제 화면이 얼마나 빠르게 반응했느냐입니다. 일반적으로 INP는 200밀리초 이하를 좋은 수준으로 봅니다. 그렇다면 사이트가 느릴 때는 무엇부터 확인해야 할까요? 여기서 자연스럽게 페이지 속도 최적화 문제로 이어집니다. 이미지 파일이 지나치게 크지는 않은지, 사용하지 않는 자바스크립트를 너무 많이 불러오지는 않는지, 외부 광고나 분석 스크립트가 메인 화면의 처리를 오래 막고 있지는 않은지, 한 번에 너무 많은 작업을 브라우저에 시키고 있지는 않은지 확인해야 합니다. 특히 50ms를 넘는 긴 자바스크립트 작업(Long Task)이 계속 발생하면 메인 스레드가 다른 사용자 입력을 처리하지 못하는 시간이 늘어날 수 있습니다. 큰 작업을 작은 작업으로 나누거나, 당장 필요하지 않은 제3자 스크립트의 실행을 늦추고, 상황에 따라 Web Worker를 활용해 무거운 처리를 메인 스레드에서 분리하는 등의 방법을 고려할 수 있습니다. 그런데 여기서 중요한 것은 단순히 "점수를 높이자"가 아닙니다. 사용자가 실제로 불편한지를 먼저 생각해야 합니다. 페이지 속도 점수가 조금 좋아졌다고 해도 방문자가 원하는 정보를 찾기 어렵다면 좋은 사이트라고 하기 어렵습니다. 반대로 콘텐츠가 아무리 훌륭해도 버튼 하나 누를 때마다 기다려야 한다면 역시 좋은 경험이라고 할 수 없습니다. 그래서 기술적 SEO는 콘텐츠와 떨어져 있는 별개의 작업이 아닙니다. 좋은 정보를 만들고, 검색엔진이 그 정보를 발견하게 하고, 사람이 들어왔을 때 불편하지 않게 사용하는 것까지 하나의 흐름으로 연결되어 있습니다. 여기서 한 가지 문제가 더 있습니다. 사이트를 수정했습니다. 이미지도 줄였습니다. 스크립트도 정리했습니다. 그런데 이런 생각이 듭니다. "그래서 실제로 좋아진 게 맞나?" 감으로만 판단해서는 알기 어렵습니다. 이제 데이터를 확인해야 합니다.
5. 사이트를 고쳤다면 실제 검색 결과를 확인해야 합니다
사이트를 운영하다 보면 느낌과 실제 데이터가 다른 경우가 많습니다. "이 글은 정말 잘 썼으니까 사람들이 많이 들어올 거야." 라고 생각했는데 검색 노출 자체가 거의 없을 수도 있습니다. 반대로 크게 기대하지 않았던 글이 특정 검색어에서 계속 노출되면서 방문자를 데려올 수도 있습니다. 그래서 검색 최적화는 콘텐츠를 발행하는 것으로 끝나면 안 됩니다. 실제 결과를 확인해야 합니다. 이때 가장 먼저 살펴보게 되는 도구 중 하나가 Google Search Console입니다. Search Console을 이용하면 구글이 우리 사이트를 어떻게 보고 있는지 여러 데이터를 확인할 수 있습니다. 어떤 검색어에서 페이지가 노출되고 있는지, 몇 번 클릭되었는지, 평균적인 검색 위치는 어느 정도인지, 특정 페이지의 색인 상태에는 문제가 없는지 등을 확인할 수 있습니다. 예를 들어 열심히 작성한 글이 검색 결과에 전혀 나타나지 않는다고 생각해 보겠습니다. 처음에는 제목이나 내용이 문제라고 생각할 수 있습니다. 하지만 Search Console에서 확인해 보니 페이지 자체가 아직 색인되지 않았을 수도 있습니다. 그러면 콘텐츠를 전부 다시 쓰기 전에 색인과 크롤링 문제부터 확인하는 편이 합리적입니다. 반대로 페이지는 정상적으로 색인되어 있고 노출도 발생하지만 클릭이 거의 없다면 문제의 성격이 달라집니다. 검색하는 사람이 기대하는 제목과 맞지 않을 수도 있고, 검색 결과에서 다른 페이지보다 선택할 이유가 부족할 수도 있으며, 애초에 우리가 생각했던 검색 의도와 실제 사용자의 의도가 달랐을 수도 있습니다. 이렇게 데이터를 확인하면 다시 처음에 이야기했던 검색 의도로 돌아오게 됩니다. SEO는 한 번 하고 끝나는 직선적인 과정이 아니라, 검색 의도를 파악하고, 콘텐츠를 만들고, 검색엔진이 발견할 수 있게 하고, 결과를 확인하고, 다시 개선하는 순환 과정에 가깝습니다. 사이트를 수정했는데도 검색 결과에 예전 정보가 보이거나 변경 사항이 바로 확인되지 않는다면 이번에는 구글 검색 캐시와 검색엔진이 정보를 다시 수집하고 반영하는 과정까지 궁금해질 수 있습니다. 이런 문제를 하나씩 경험하다 보면 처음에는 단순했던 질문, "구글에서 우리 회사가 잘 나오게 하고 싶다." 라는 문제가 상당히 넓은 영역과 연결되어 있다는 것을 알게 됩니다. 좋은 콘텐츠만으로도 부족하고, 기술만으로도 부족하며, 검색 데이터만 보고 있어도 부족합니다. 사람이 원하는 답, 검색엔진이 발견할 수 있는 구조, 좋은 사용자 경험, 그리고 실제 성과 데이터가 서로 연결되어야 합니다. 그런데 지금 검색 시장에서는 여기서 끝나지 않습니다. 우리가 지금까지 이야기한 과정은 대부분 사람이 구글에서 검색하고 검색 결과에 나타난 웹사이트를 클릭한다는 전제를 가지고 있습니다. 하지만 어느 순간 사업자는 전혀 다른 장면을 마주하게 됩니다. 어떤 고객이 검색 결과를 여러 개 클릭하지 않습니다. ChatGPT나 Gemini 같은 생성형 AI에게 그냥 이렇게 질문합니다. "우리 회사에 적합한 서비스를 추천해줘." 그러자 AI가 여러 업체를 비교해서 직접 답을 만들어 줍니다. 그런데 이상합니다. 우리 회사는 검색엔진에도 등록되어 있고 좋은 콘텐츠도 많이 가지고 있는데 AI의 답변에는 경쟁사만 등장합니다. 그러면 사업자의 질문은 다시 바뀝니다. "구글 검색에 나오는 것만으로는 부족한 건가?" 그리고 결국 이런 질문에 도달합니다. "AI는 어떤 정보를 찾아서 자신의 답변에 사용하는 걸까?" 바로 여기서부터 검색 최적화의 다음 단계인 GEO 이야기가 시작됩니다.
6. 이제 사람은 검색 결과를 클릭하지 않고 AI에게 직접 묻기 시작했습니다
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검색의 모습이 바뀌고 있습니다. 과거에는 궁금한 것이 생기면 검색창에 짧은 키워드를 입력했습니다. "SEO" "마케팅 자동화" "홈페이지 상위노출" 그리고 검색 결과에 나타난 여러 페이지를 직접 방문하면서 답을 찾았습니다. 생성형 AI에서는 질문이 훨씬 길어질 수 있습니다. "작은 회사가 광고비를 많이 쓰지 않고 구글과 AI 검색에서 장기적으로 고객을 확보하려면 무엇부터 해야 해?" AI는 이런 질문을 받으면 하나의 키워드와 정확히 일치하는 문서를 찾아 보여주는 것에서 끝나지 않습니다. 여러 정보를 참고하고 질문의 맥락을 해석해 하나의 답변으로 구성합니다. 사업자 입장에서는 여기서 아주 중요한 변화가 생깁니다. 예전에는 검색 결과 상위에 올라가 사용자의 클릭을 받는 것이 중요한 목표였다면 이제는 AI가 답변을 만드는 과정에서 우리 콘텐츠와 브랜드를 발견하고 활용할 수 있는지도 생각해야 합니다. 이 문제를 이해하기 위해 먼저 GEO 정의부터 살펴볼 필요가 있습니다. GEO는 Generative Engine Optimization, 즉 생성형 엔진 최적화를 의미합니다. 쉽게 말하면 생성형 AI가 사용자의 질문에 답할 때 우리의 콘텐츠와 브랜드를 발견하고 이해하고 필요할 경우 참고하거나 인용할 가능성을 높이는 접근입니다. 그러면 바로 다음 질문이 나옵니다. "그렇다면 지금까지 해오던 SEO는 필요 없어지는 건가?" 이 질문 때문에 GEO와 SEO 차이를 정확하게 이해하는 것이 중요합니다. 둘을 SEO 대 GEO처럼 완전히 반대되는 개념으로 볼 필요는 없습니다. 생성형 AI가 웹의 정보를 활용하려면 결국 접근할 수 있는 콘텐츠가 있어야 하고, 그 콘텐츠의 의미와 출처를 이해할 수 있어야 합니다. 앞에서 살펴본 크롤링, 사이트 구조, 콘텐츠 품질과 같은 기본 요소가 갑자기 사라지는 것은 아닙니다. 오히려 기존 SEO 위에 새로운 질문이 하나 추가되었다고 보는 편이 자연스럽습니다. "검색엔진이 이 페이지를 어떻게 평가하는가?" 에서 한 걸음 더 나아가, "생성형 AI가 이 정보를 어떻게 이해하고 답변에 활용하는가?" 까지 생각하는 것입니다. 그리고 사용자가 검색 결과를 하나씩 방문하기보다 질문에 대한 직접적인 답을 기대하기 시작하면서 AEO 역시 함께 이해할 필요가 생깁니다. AEO는 Answer Engine Optimization, 즉 사용자의 질문에 직접적인 답을 제공하는 환경을 고려한 최적화라고 볼 수 있습니다. 이렇게 보면 SEO, AEO, GEO는 서로 전혀 관계없는 세 가지 유행어가 아닙니다. 사람이 정보를 찾는 방식이 변하면서 자연스럽게 이어진 흐름입니다. 처음에는, "어떤 키워드로 검색하는가?" 가 중요했습니다. 그다음에는, "그 검색을 한 사람은 실제로 무엇을 원하는가?" 가 중요해졌습니다. 그리고 이제는, "AI가 그 질문의 답을 만들 때 어떤 정보를 신뢰하고 사용하는가?" 라는 문제까지 생각해야 합니다. 이 질문을 이해하고 나면 사업자의 관심은 더욱 구체적으로 바뀝니다. "GEO가 무엇인지는 알겠는데, 그러면 내 콘텐츠를 실제로 어떻게 바꿔야 할까?" 바로 다음 단계에서 이 문제를 살펴보겠습니다.
7. 그렇다면 AI가 우리 콘텐츠를 선택하게 하려면 무엇을 바꿔야 할까?
GEO가 무엇인지 이해했다면 사업자의 질문은 이제 훨씬 현실적으로 바뀝니다. "그래서 지금 운영하고 있는 웹사이트에서 무엇부터 바꿔야 하지?" 이 질문에서 GEO 최적화가 시작됩니다. 여기서 한 가지 오해하면 안 되는 것이 있습니다. AI에게 잘 보이기 위해 특별한 단어나 문장을 반복해서 넣는 것이 GEO의 핵심은 아닙니다. 오히려 반대에 가깝습니다. AI가 어떤 문서를 참고해서 답변을 만들어야 한다면 그 문서가 무엇을 말하는지 명확하게 이해할 수 있어야 합니다. 예를 들어 한 문단 안에서 여러 주제를 한꺼번에 이야기하고 결론이 마지막까지 나오지 않는 글보다, "무엇이 문제인가?" "왜 그런가?" "어떻게 해결하는가?" 가 명확한 콘텐츠가 정보를 파악하기 쉽습니다. 사람에게 읽기 좋은 구조와 AI가 정보를 추출하기 좋은 구조가 상당 부분 만나는 이유입니다. 그래서 실제 글을 작성할 때는 GEO 콘텐츠 작성법을 따로 생각해볼 필요가 있습니다. 예를 들어 어떤 사람이 이렇게 질문했다고 생각해 보겠습니다. "작은 회사도 GEO를 해야 하나요?" 이 질문에 답한다면 첫 문단부터 GEO의 역사와 기술적 배경을 길게 설명하기보다 먼저 질문에 답하는 편이 좋습니다. "생성형 AI를 통해 고객이 제품이나 서비스를 찾는 업종이라면 작은 회사도 GEO를 고려할 필요가 있습니다." 이렇게 핵심 답을 먼저 제시하고 그 이유와 조건, 사례를 뒤에서 설명하는 것입니다. 각 문단 역시 가능하면 하나의 핵심 의미를 중심으로 구성하는 편이 좋습니다. 그래야 사람이 중간부터 읽어도 내용을 이해하기 쉽고 AI가 특정 질문과 관련된 정보를 찾을 때도 문맥을 파악하기 쉬워집니다. 여기에 근거가 필요한 주장이라면 실제 통계나 연구 자료를 제시하고, 외부 자료를 이용했다면 출처를 명확하게 밝히는 것이 중요합니다. 구체적인 수치가 있다면 막연하게, "많이 증가했습니다." 라고 작성하기보다, 언제, 무엇을 기준으로, 어느 정도 변했는지를 설명해야 합니다. 전문가의 의견이나 연구 결과를 이용한다면 누가 어떤 맥락에서 이야기했는지도 분명하게 해야 합니다. 결국 GEO 콘텐츠라고 해서 사람이 읽기 어려운 특별한 형식을 만드는 것이 아닙니다. 오히려 질문에 명확하게 답하고 근거를 제공하며 문맥을 분명하게 만드는 기본적인 정보 품질이 더욱 중요해지는 것입니다. 그런데 콘텐츠 구조를 바꾸기 시작하면 곧 다음 문제가 나타납니다. "그렇다면 어떤 질문에 대한 콘텐츠를 만들어야 하지?" 여기에서 다시 키워드 문제로 돌아가게 됩니다.
8. AI 검색에서는 키워드 하나보다 그 뒤의 질문을 봐야 합니다
전통적인 키워드 조사를 시작하면 보통 검색어 목록부터 만들게 됩니다. SEO, SEO 방법, SEO 최적화, 구글 SEO, 구글 상위노출. 그리고 검색량과 경쟁도를 비교하면서 어떤 키워드로 글을 작성할지 결정합니다. 이런 방법은 여전히 필요합니다. 하지만 생성형 AI 환경에서는 한 단계 더 들어가 볼 필요가 있습니다. 사람들이 AI에게 질문할 때는 반드시 짧은 키워드만 입력하지 않기 때문입니다. 예를 들어 예전에는, "SEO 업체" 라고 검색했던 사람이 생성형 AI에게는 이렇게 질문할 수 있습니다. "직원 5명 정도의 작은 회사인데 광고비를 많이 쓰지 않고 장기적으로 검색 유입을 늘리려면 어떤 방법이 좋을까요?" 표현은 완전히 달라졌지만 그 안에는 사업 규모, 예산, 목표, 기간과 같은 훨씬 많은 맥락이 들어 있습니다. 그래서 GEO 키워드 전략을 생각할 때도 단순히 검색량이 높은 단어를 많이 확보하는 것에서 끝나서는 안 됩니다. 그 키워드를 검색한 사람이 실제로 해결하려는 문제가 무엇인지 생각해야 합니다. 예를 들어 "SEO"라는 하나의 키워드에서도 질문은 계속 갈라질 수 있습니다. SEO가 무엇인지 모르는 사람도 있고, SEO를 시작했는데 검색되지 않는 사람도 있고, 검색 노출은 되는데 순위가 낮은 사람도 있고, 순위는 올라갔는데 고객 문의가 없는 사람도 있습니다. 같은 SEO라는 주제를 검색하지만 각 사람이 서 있는 위치는 다릅니다. 이 차이를 이해하면 콘텐츠 전략도 달라집니다. 키워드 하나당 글 하나를 기계적으로 만드는 것이 아니라, 한 사람이 처음 문제를 발견한 순간부터 해결할 때까지 어떤 질문을 차례로 하게 되는지를 따라가게 됩니다. 그리고 이런 관점은 GEO 성과를 평가할 때도 중요합니다. 단순히 특정 키워드 순위만 보는 것이 아니라 생성형 AI 환경에서 우리의 브랜드와 콘텐츠가 실제 질문에 얼마나 관련성 있게 등장하고 있는지도 살펴볼 필요가 있기 때문입니다. 지금 당장은 검색 유입이 충분하다고 해서 변화에 관심을 두지 않아도 되는 것도 아닙니다. 사람들이 정보를 찾는 방법이 계속 달라진다면 경쟁사가 먼저 새로운 검색 환경에 맞는 콘텐츠와 브랜드 구조를 만들어갈 수 있습니다. 그래서 GEO 미래를 생각한다는 것은 미래의 유행을 맞히는 문제가 아니라 고객이 정보를 찾는 방식의 변화를 계속 관찰하는 일에 가깝습니다. 실제로 검색 결과 자체도 변하고 있습니다. 사용자가 질문을 입력했을 때 기존 웹페이지 목록뿐 아니라 AI가 정리한 답변을 함께 보여주는 환경이 확대되면서 AI 오버뷰처럼 검색 결과 안에서 직접 답을 제공하는 형태가 중요해지고 있습니다. 그러면 사업자에게는 조금 불편한 질문 하나가 생깁니다. "사용자가 우리 사이트를 클릭하지 않고 AI의 답만 읽는다면 우리는 어떻게 선택받을 수 있을까?" 이 질문에서 GEO의 목적이 더욱 분명해집니다. 단순히 클릭 한 번을 얻는 것만 바라보는 것이 아니라, AI가 특정 문제를 설명하거나 제품과 서비스를 비교할 때 우리 브랜드가 관련 있는 정보원으로 이해될 수 있는 기반을 만들어야 합니다. 그렇다면 이제 다음 질문으로 넘어가게 됩니다. "AI는 우리 회사가 어떤 회사인지 어떻게 알게 될까?"
9. AI가 우리 회사를 하나의 분명한 브랜드로 이해하게 만들기
이제 조금 다른 상황을 생각해 보겠습니다. 웹사이트에는 회사 소개가 있습니다. 블로그에도 많은 글이 있습니다. SNS도 운영하고 있습니다. 그런데 각 공간에서 회사에 대한 설명이 조금씩 다릅니다. 웹사이트에서는 AI 자동화 회사라고 설명하고, 다른 곳에서는 마케팅 회사라고 설명하며, 또 다른 페이지에서는 SEO 전문기업이라고 소개합니다. 사람은 여러 페이지를 읽고, "아, 검색과 마케팅 자동화를 함께 하는 회사구나." 라고 종합해서 이해할 수 있습니다. 하지만 검색엔진과 AI가 우리 브랜드를 일관된 하나의 개체로 이해하도록 만들려면 조금 더 명확한 정보 구조가 필요합니다. 그래서 ChatGPT SEO 전략에서도 단순히 ChatGPT에서 특정 키워드를 노출시키려는 접근보다 우리 브랜드가 어떤 주제와 연결되어 있는지를 명확하게 만드는 것이 중요합니다. 예를 들어 오일러 AI라면, AI 에이전트, 검색 최적화, GEO, 마케팅 자동화, 같은 핵심 영역이 여러 콘텐츠에서 서로 연결되어야 합니다. 회사 소개 페이지에서는 우리가 누구인지 설명하고, 전문 콘텐츠에서는 실제 지식을 보여주고, 연구 자료에서는 직접 테스트한 결과를 축적합니다. 이렇게 사이트 전체에서 일관된 맥락이 형성되어야 합니다. 그런데 우리 사이트에서 스스로 무엇이라고 말하는 것만으로 충분할까요? 그렇지 않습니다. 사람도 어떤 회사를 처음 알게 되면 그 회사 홈페이지의 주장만 보는 것이 아니라 다른 사람들이 어떻게 평가하는지도 찾아봅니다. AI와 검색엔진의 신뢰 문제도 이와 완전히 동떨어져 있지 않습니다. 그래서 결국 SEO 출처의 중요성으로 이어집니다. 어떤 주장을 했는지뿐 아니라 그 정보가 어디에서 왔는지, 다른 신뢰할 수 있는 자료와 연결되는지, 브랜드가 외부의 관련 있는 문맥에서도 언급되고 있는지를 함께 생각해야 합니다. 단순히 백링크 숫자를 늘리는 것과는 다른 문제입니다. 관련성이 전혀 없는 사이트 수백 곳에서 링크를 받는 것보다 실제 우리 분야와 관련된 신뢰할 수 있는 곳에서 자연스럽게 브랜드와 전문성이 언급되는 것이 훨씬 의미 있는 신호가 될 수 있습니다. 결국 AI가 신뢰할 만한 정보를 찾는 환경에서도 중요한 것은, "우리가 우리 자신을 어떻게 설명하는가?" 뿐 아니라, "웹 전체에서 우리 브랜드가 어떤 맥락으로 존재하는가?" 입니다. 이렇게 생각하면 콘텐츠 마케팅 역시 단순히 블로그 방문자를 늘리는 작업에서 조금 더 넓어집니다. SEO 콘텐츠 마케팅은 검색 결과의 클릭만을 목표로 하기보다 특정 주제에 대한 신뢰할 수 있는 정보 자산을 지속적으로 축적하는 과정으로 볼 수 있습니다. 하나의 좋은 글이 다음 글과 연결되고, 여러 글이 하나의 전문 주제를 형성하고, 그 콘텐츠들이 다시 브랜드의 전문성을 설명하는 구조가 만들어지는 것입니다. 그러면 여기에서 또 다른 현실적인 질문이 생깁니다. "우리가 이렇게 콘텐츠를 만들고 있는데 실제 AI는 우리 브랜드를 어떻게 보고 있을까?" 이번에는 결과를 측정해야 합니다.
10. AI가 우리 브랜드를 실제로 어떻게 인용하는지 확인해야 합니다
SEO에서는 Search Console과 여러 분석 도구를 통해 검색 노출과 클릭 데이터를 확인할 수 있습니다. 그렇다면 GEO에서는 무엇을 봐야 할까요? 이 질문을 따라가다 보면 SEO 분석 도구 활용의 범위도 앞으로는 더 넓어질 필요가 있습니다. 전통적인 검색 순위만 확인하는 것이 아니라 주요 생성형 AI 서비스에서 우리 브랜드가 어떤 질문에 등장하는지 직접 확인해 볼 수 있습니다. 예를 들어 우리 회사가 AI 마케팅 자동화 서비스를 제공한다고 가정해 보겠습니다. 여러 AI 서비스에 실제 고객이 할 만한 질문을 입력해 봅니다. "중소기업이 사용할 수 있는 AI 마케팅 자동화 방법을 알려줘." "SEO와 GEO를 함께 준비하려면 어떻게 해야 해?" "콘텐츠 마케팅을 AI 에이전트로 자동화할 수 있어?" 그리고 답변을 살펴봅니다. 우리 브랜드가 등장하는가? 등장한다면 어떤 설명과 함께 나타나는가? 경쟁사는 어떤 질문에서 등장하는가? AI가 참고하거나 제시하는 출처에는 어떤 특징이 있는가? 우리 사이트에 관련 콘텐츠가 충분히 있는데도 전혀 활용되지 않는다면 이유를 다시 찾아봐야 합니다. 콘텐츠가 질문에 직접 답하지 못하고 있을 수도 있습니다. 브랜드와 핵심 주제의 관계가 명확하지 않을 수도 있습니다. 페이지가 외부에서 충분한 신뢰를 얻지 못했을 수도 있습니다. 또는 더 기본적으로 AI가 해당 콘텐츠에 접근하기 어려운 구조일 수도 있습니다. 여기서 GEO는 다시 기술적 문제와 만나게 됩니다. 앞에서 SEO를 공부하다가 콘텐츠에서 크롤링 문제로 넘어갔던 것처럼 GEO에서도 결국 AI가 우리 사이트의 정보를 발견할 수 있는 환경인지 살펴봐야 하기 때문입니다. 그래서 다음 질문이 생깁니다. "AI가 우리 사이트를 더 쉽게 이해할 수 있도록 직접 알려줄 방법은 없을까?" 이 질문에서 AI 크롤러와 LLM을 고려한 새로운 웹 구조에 관심을 갖게 됩니다.
11. 좋은 글을 쌓았다면 이제 AI가 사이트 전체를 이해하게 해야 합니다
처음에는 글 하나만 잘 만들면 된다고 생각했습니다. 그런데 콘텐츠가 10개, 50개, 100개로 늘어나기 시작하면 상황이 달라집니다. 사이트 안에 좋은 정보가 많아도 각각의 페이지가 서로 아무런 관계 없이 흩어져 있다면 전체 전문성을 파악하기 어려울 수 있습니다. 예를 들어 SEO에 관한 글이 100개 있다고 해보겠습니다. SEO 정의, 검색 의도, 키워드 조사, 콘텐츠 작성, 기술적 SEO, 사이트맵, 내부링크, 검색 알고리즘. 사람이 전체 글을 하나씩 읽어보면 모두 SEO라는 큰 주제 안에 있다는 사실을 알 수 있습니다. 하지만 사이트 구조에서도 이런 관계를 명확하게 보여주는 것이 좋습니다. 여기에서 스키마 마크업 같은 구조화된 정보가 도움이 될 수 있습니다. 스키마 마크업은 페이지에 보이지 않는 키워드를 몰래 넣는 방식이 아닙니다. 페이지에 존재하는 정보가 무엇을 의미하는지 검색 시스템이 보다 명확하게 해석할 수 있도록 구조화된 데이터를 제공하는 방식입니다. 예를 들어 어떤 페이지가 기사인지, 조직에 대한 정보인지, 작성자는 누구인지, 어떤 콘텐츠인지 등을 보다 구조적으로 표현할 수 있습니다. 하지만 구조화된 데이터 하나를 추가한다고 AI 최적화가 완성되는 것은 아닙니다. 사이트 자체의 콘텐츠 관계가 명확해야 합니다. 그리고 생성형 AI와 LLM이 웹 콘텐츠를 활용하는 환경이 확대되면서 llms.txt와 같은 새로운 접근에도 관심이 생기고 있습니다. 여기서도 조심해야 합니다. llms.txt 파일 하나를 만들면 갑자기 모든 AI가 우리 사이트를 우선적으로 인용한다고 생각해서는 안 됩니다. 중요한 것은 파일 하나가 아니라 전체적인 접근성입니다. AI나 검색 시스템이 콘텐츠에 접근할 수 있는지, 페이지가 무엇을 설명하는지 명확한지, 사이트 안에서 관련 콘텐츠가 서로 연결되어 있는지, 정보의 출처와 작성 주체가 분명한지 등을 함께 살펴봐야 합니다. 그래서 GEO 링크를 생각할 때도 단순히 링크 숫자만 바라보는 것이 아니라 AI 크롤러가 실제 정보에 접근하고 콘텐츠 사이의 관계를 이해할 수 있는 환경을 만드는 방향으로 접근할 필요가 있습니다. 결국 GEO를 깊게 공부하다 보면 다시 내부링크로 돌아옵니다. 처음 SEO를 공부할 때도 내부링크가 중요했습니다. 이유는 검색 크롤러가 페이지를 발견하는 데 도움이 되고 사이트의 정보 관계를 이해하는 데 중요한 역할을 하기 때문이었습니다. AI 검색에서도 기본적인 원리는 크게 다르지 않습니다. 관련된 콘텐츠가 서로 자연스럽게 연결되어 있으면 하나의 페이지를 읽다가 더 구체적인 정보를 담은 다른 페이지로 이동할 수 있습니다. 예를 들어, SEO란 무엇인가? 라는 글에서 검색 의도로 이어지고, 검색 의도에서 SEO 글쓰기로 이어지고, SEO 글쓰기에서 키워드 조사로 이어지고, 키워드 조사에서 콘텐츠 클러스터로 이어진다면, 사이트 안에 하나의 지식 경로가 만들어집니다. 이렇게 콘텐츠가 쌓이기 시작하면 사업자는 다시 새로운 문제와 만나게 됩니다. 처음에는 글이 부족한 것이 문제였습니다. 이제는 반대입니다. 글이 너무 많아지면서 무엇을 써야 할지, 어떤 글과 어떤 글을 연결해야 할지, 비슷한 콘텐츠가 중복되고 있지는 않은지 사람이 일일이 관리하기 어려워집니다. 바로 여기서 다음 단계가 시작됩니다. 키워드를 하나씩 관리하는 것이 아니라 하나의 큰 주제를 중심으로 전체 콘텐츠를 설계하는 것입니다.
7. [Euler-AI 연구소] 토픽 클러스터 연구 내용 [Euler-AI 연구
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