AI가 검색어를 주제별로 나눈다고? 쿼리 팬 아웃 시대의 SEO 전략

“이 글은 구글의 특허 문서를 참고하여 작성되었습니다.”

검색의 판도를 바꿀 새로운 기술이 등장했습니다. 구글이 최근 공개한 ‘쿼리 팬 아웃(Query Fan-out)’ 기술은 단순히 검색 결과를 나열하는 것을 넘어, 사용자의 검색 의도를 여러 주제로 자동 분해해 제공하는 혁신적인 방식이에요. 기존에는 하나의 키워드로 하나의 검색 결과 페이지를 놓고 경쟁했다면, 이제는 AI가 자동으로 생성한 여러 세부 주제별로 각각 최적화된 콘텐츠를 준비해야 하는 완전히 다른 게임이 시작된 것입니다. 이는 마케터들에게 완전히 새로운 도전과 기회를 동시에 제공합니다. 앞으로 콘텐츠를 어떻게 기획하고, SEO 전략을 어떻게 수정해야 할지, 그리고 이 변화 속에서 경쟁우위를 확보하려면 무엇을 준비해야 하는지 함께 살펴보겠습니다.

쿼리 팬 아웃이란 무엇인가요?

쿼리 팬 아웃(Query Fan-out)은 구글이 개발한 ‘테마틱 서치(Thematic Search)’ 기술의 핵심 메커니즘입니다. 이 기술은 사용자가 입력한 하나의 검색어를 AI가 분석해서 여러 개의 관련 주제(테마)로 자동 확장하는 방식이에요. 예를 들어 “좋은 치약”이라고 검색하면, AI가 검색 결과를 분석해서 ‘천연 치약’, ‘미백용 치약’, ‘치약 성분’, ‘센소다인 치약’ 등의 세부 주제들을 자동으로 생성합니다. 각 주제는 클릭 가능한 필터 형태로 제공되어, 사용자가 원하는 특정 관점에서 정보를 탐색할 수 있게 해주죠. 이는 단순히 키워드 매칭에 의존했던 기존 검색과는 완전히 다른 접근법으로, 사용자의 잠재적 관심사까지 예측해서 능동적으로 정보를 구조화해 제공하는 혁신적인 방식이라고 할 수 있어요.

📌 혹시 쿼리 팬 아웃이 실제로 적용된 구글 AI 모드가 궁금하신가요? 구글 AI 모드, 검색의 판도를 바꾸다 | 달라진 구글 SEO에서 쿼리 팬 아웃이 어떻게 적용되어 작동하는지 확인해보세요!

쿼리 팬 아웃은 어떤 원리로 작동하나요?

1단계: 초기 검색 결과 수집

먼저 기존 검색엔진이 사용자의 검색어에 대해 일반적인 검색을 수행해서 관련성이 높은 웹문서들을 수집합니다. 이때 Search Result Selector가 상위 검색 결과 중에서 분석 대상이 될 문서 세트를 선별하는데, 보통 상위 10개에서 100개 사이의 문서들을 선택해요. 이 단계는 기존 검색과 동일하게 키워드 매칭, 페이지 권위성, 사용자 경험 등의 전통적인 랭킹 요소들을 활용합니다.

2단계: AI 기반 콘텐츠 분석 및 요약 생성

선별된 문서들의 콘텐츠를 Summary Generator라는 언어모델이 상세히 분석합니다. 이 과정에서 각 문서를 문단 단위로 나누고, 개별 문단마다 핵심 내용을 압축한 요약 설명(Summary Description)을 생성해요. 특히 중요한 것은 단순히 해당 문단만 보는 게 아니라, 인접한 문단들, 문서의 제목과 메타데이터, 심지어 다른 문단들의 요약까지 맥락 정보로 활용한다는 점입니다. 이를 통해 문단의 의미를 더 정확하게 파악하고, 문서 전체의 흐름 속에서 각 부분이 갖는 의미를 이해할 수 있게 됩니다.

3단계: 의미적 클러스터링

Clustering Engine이 2단계에서 생성된 모든 요약 설명들을 분석해서 의미적으로 유사한 것들끼리 묶어 클러스터 그룹을 만듭니다. 이때 고급 클러스터링 알고리즘을 사용해서 단순한 키워드 유사성이 아닌 의미적 유사성을 기준으로 그룹화를 진행해요. 예를 들어 “덴버 이사” 검색에서 “Highland 지역은 다양하고 자부심 있는 커뮤니티”라는 요약과 “각 동네마다 고유한 특색이 있다”는 요약이 서로 다른 문서에서 나왔더라도 ‘동네/지역’ 클러스터로 묶이게 됩니다.

4단계: 테마 대표 문구 선정

각 클러스터 그룹에 대해 해당 테마를 가장 잘 대표하는 문구를 선정합니다. 이는 클러스터의 중심점(centroid)에 가장 가까운 요약 설명을 찾거나, 클러스터 내에서 다른 요약들과의 유사도 점수가 가장 높은 요약을 선택하는 방식으로 이루어져요. 이렇게 선정된 문구가 사용자에게 보여질 테마명이 되며, “동네별 정보”, “생활비”, “놀거리” 같은 형태로 표현됩니다.

5단계: 테마 우선순위 결정 및 검색 결과 재구성

마지막으로 Theme Ranker가 생성된 모든 테마들에 대해 우선순위를 매깁니다. 이때 고유성(해당 테마를 언급하는 문서 수), 품질 신호, 인기도, 검색어와의 관련성, 권위성 등 여러 랭킹 신호를 종합적으로 고려해요. 최종적으로 각 테마별로 관련된 검색 결과들을 재분류해서 테마틱 검색 결과(Thematic Search Results)를 구성하고, 이를 사용자에게 제공합니다.

기존 검색방식과의 차이점은 무엇이가요?

기존 검색 방식은 사용자가 입력한 키워드와 웹페이지의 텍스트 매칭, 백링크 분석, 사이트 권위성 등에 주로 의존했습니다. 검색엔진은 단순히 “이 문서가 검색어와 얼마나 관련이 있는가?”를 판단해서 관련성 순으로 결과를 나열하는 방식이었어요. 반면 쿼리 팬 아웃은 실제 콘텐츠의 의미를 AI가 이해하고 사용자의 잠재적 관심사를 예측해서 능동적으로 정보를 재구성한다는 점에서 근본적으로 다릅니다. 가장 중요한 차이는 검색 결과가 단순한 관련성 순 나열에서 구조화된 주제별 탐색 도구로 진화했다는 것이에요. 이제 사용자는 하나의 검색어로 여러 관점의 정보를 동시에 탐색할 수 있게 되었고, 마케터들은 단일 키워드가 아닌 AI가 발굴해낼 수 있는 모든 관련 주제들을 고려해서 콘텐츠를 기획해야 하는 새로운 환경에 직면하게 되었습니다.

실제 사례로 보는 쿼리 팬 아웃: “덴버 이사” 검색의 변화

기존 검색: 링크 클릭의 무한 반복

특허 문서에 나온 “Moving to Denver” 검색 사례를 통해 쿼리 팬 아웃이 실제로 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다. 기존 검색에서는 “덴버 이사”라고 검색하면 단순히 덴버 이사 관련 웹페이지들이 관련성 순으로 나열되었어요. 상위에는 “덴버 이사 가이드”, “덴버 생활 정보”, “덴버 부동산” 같은 포괄적인 페이지들이 뜨고, 사용자는 여러 링크를 클릭해가며 원하는 정보를 찾아야 했죠.

쿼리 팬 아웃: AI가 미리 정리해주는 맞춤 정보

하지만 쿼리 팬 아웃이 적용되면 완전히 다른 경험을 제공합니다. AI가 상위 검색 결과들의 콘텐츠를 분석한 후, 자동으로 “Neighborhoods(동네별 정보)”, “Cost of living(생활비)”, “Things to do(할 거리)”, “Pros and Cons(장단점)” 등의 주제로 분류해서 제공해요. 사용자가 “Neighborhoods”를 클릭하면 Highland 지역의 다양성, 각 동네의 고유한 특색 등 동네 관련 정보만 필터링되어 보여집니다.

드릴다운 탐색: 궁금증이 꼬리에 꼬리를 무는 검색

더 흥미로운 것은 “Neighborhoods”를 선택하면 시스템이 “Moving to Denver + Neighborhoods”라는 새로운 검색 쿼리를 자동 생성해서 더 세부적인 하위 테마들을 다시 발굴해낸다는 점이에요. 이는 사용자가 단계적으로 정보를 탐색할 수 있게 해주는 혁신적인 방식입니다.

쿼리 팬 아웃에서 주제의 우선순위는 어떻게 결정되나요?

쿼리 팬 아웃에서 테마의 순서가 임의로 정해지는 것은 아닙니다. Theme Ranker라는 시스템이 5가지 핵심 신호를 종합해서 각 주제의 중요도를 계산해요. 첫 번째는 고유성 신호(Unique Result Signal)로, 해당 테마를 언급하는 서로 다른 문서의 개수를 측정합니다. 많은 사이트에서 공통적으로 다루는 주제일수록 높은 점수를 받죠. 두 번째는 품질 신호(Quality Signal)로 해당 테마 관련 콘텐츠의 전반적인 품질을 평가하고, 세 번째는 인기도 신호(Popularity Signal)로 사용자들이 실제로 많이 찾는 주제인지를 판단합니다.

네 번째는 검색어 관련성 신호(Query Relevance Signal)로 원래 검색어와 해당 테마가 얼마나 밀접한 관련이 있는지를 측정해요. 예를 들어 “덴버 이사” 검색에서 “동네별 정보”는 높은 관련성을, “덴버 날씨”는 상대적으로 낮은 관련성을 갖게 됩니다. 마지막으로 권위성 신호(Authority Signal)는 해당 테마를 다루는 사이트들의 전문성과 신뢰도를 종합 평가합니다. 이 다섯 가지 신호가 복합적으로 계산되어 최종 순위가 결정되므로, 마케터들은 단순히 키워드 밀도나 백링크만 신경 쓸 것이 아니라 콘텐츠의 포괄성과 전문성, 그리고 사용자 관심도까지 종합적으로 고려해야 합니다.

쿼리 팬 아웃이 앞으로 검색 최적화에 미칠 영향

쿼리 팬 아웃은 SEO 생태계 전반에 지각변동을 일으킬 것으로 예상됩니다. 가장 큰 변화는 키워드 중심에서 토픽 클러스터 중심으로의 전환이에요. 기존에는 “덴버 이사”라는 하나의 키워드로 상위 노출을 목표로 했다면, 이제는 AI가 자동 생성할 수 있는 모든 관련 주제들을 예측하고 각각에 대해 최적화된 콘텐츠를 준비해야 합니다. 즉, 하나의 메인 페이지보다는 “동네별 정보”, “생활비”, “할 거리” 등 각 테마별로 전문화된 콘텐츠가 더 중요해지죠.

두 번째 변화는 콘텐츠의 포괄성과 깊이가 더욱 중요해진다는 점입니다. AI가 문서의 모든 문단을 분석해서 테마를 추출하기 때문에, 표면적인 정보만 담은 얕은 콘텐츠로는 경쟁력을 확보하기 어려워요. 반면 한 주제에 대해 다양한 관점과 세부 정보를 포괄적으로 다루는 콘텐츠는 여러 테마에서 동시에 노출될 기회를 얻게 됩니다.

세 번째로는 사용자 행동 패턴의 변화도 고려해야 해요. 사용자들이 이제 하나의 검색으로 여러 주제를 탐색할 수 있게 되면서, 사이트 내 체류 시간과 페이지뷰가 감소할 가능성이 높습니다. 따라서 첫 번째 노출에서 최대한 강한 인상을 남기고 전환을 유도하는 전략이 더욱 중요해질 것입니다.

마케터로서 앞으로의 대응 전략

#1 토픽 클러스터 기반 콘텐츠 아키텍처 구축

가장 우선적으로 해야 할 일은 기존의 키워드 중심 콘텐츠 전략을 토픽 클러스터 방식으로 전환하는 것입니다. 핵심 키워드를 중심으로 AI가 발굴할 수 있는 모든 하위 주제들을 미리 매핑하고, 각각에 대해 전문화된 콘텐츠를 제작해야 해요. 예를 들어 “홈트레이닝” 메인 토픽 아래에 “홈트레이닝 기구”, “홈트레이닝 루틴”, “홈트레이닝 공간 꾸미기”, “홈트레이닝 vs 헬스장” 등의 하위 주제들을 체계적으로 구성하는 방식이죠. 중요한 것은 각 하위 콘텐츠가 독립적으로도 가치를 제공하면서 동시에 메인 토픽과의 연관성을 명확히 유지해야 한다는 점입니다.

#2 맥락적 콘텐츠 최적화 강화

쿼리 팬 아웃에서는 AI가 문단 단위로 콘텐츠를 분석하면서 인접 문단들과의 맥락까지 고려하기 때문에, 단순한 키워드 최적화를 넘어선 맥락적 최적화가 필수입니다. 각 문단이 전체 글의 흐름 속에서 명확한 역할을 하도록 구조화하고, 제목과 소제목을 통해 주제의 위계를 분명히 해야 해요. 또한 관련 주제들 간의 자연스러운 연결고리를 만들어서 AI가 콘텐츠의 포괄성을 인식할 수 있도록 해야 합니다. 예를 들어 “덴버 이사” 콘텐츠에서 동네 정보를 다룰 때는 생활비, 교통, 학군 등 관련 정보들을 자연스럽게 연결해서 제시하는 방식이죠.

#3 데이터 기반 테마 예측 시스템 구축

마지막으로 AI가 어떤 테마들을 발굴할지 미리 예측할 수 있는 자체적인 분석 시스템을 구축해야 합니다. 경쟁사 콘텐츠를 수집해서 주요 키워드별로 어떤 하위 주제들이 다뤄지고 있는지 분석하고, 소셜미디어와 커뮤니티에서 실제 사용자들이 궁금해하는 세부 질문들을 모니터링해야 해요. 구글 서치 콘솔의 쿼리 데이터와 사이트 내 검색 데이터를 활용해서 사용자들의 실제 관심사를 파악하는 것도 중요합니다. 이런 데이터들을 종합해서 AI가 생성할 가능성이 높은 테마들을 선제적으로 발굴하고, 해당 영역에서 가장 포괄적이고 전문적인 콘텐츠를 먼저 구축하는 선점 전략이 필요합니다.

쿼리 팬 아웃의 등장은 디지털 마케팅 패러다임의 근본적 변화를 의미합니다. 검색엔진이 사용자의 잠재적 니즈까지 예측해서 정보를 제공하는 지능형 큐레이터로 진화한 만큼, 마케터들도 더 정교하고 포괄적인 콘텐츠 전략이 필요해요. 하지만 핵심은 기술 변화에 휩쓸리지 않고 본질에 집중하는 것입니다. 사용자의 진짜 궁금증과 니즈를 깊이 이해하고 그에 맞는 가치 있는 콘텐츠를 제작하는 것이 가장 확실한 대응 전략이죠. 지금부터 토픽 클러스터 기반 콘텐츠 전략을 수립하고, 맥락적 최적화를 강화하며, 데이터 기반 테마 예측 시스템을 구축해보세요. 변화의 물결에 먼저 올라탄 브랜드가 새로운 검색 환경에서도 지속적으로 사용자들의 선택을 받을 수 있을 것입니다. 혹 헷갈리거나 낯선 부분이 있다면 리캐치 그로스랩을 찾아주세요. SEO/AEO 컨설팅부터 B2B 마케팅 AIX 교육까지. 디지털 마케팅 고도화의 전 과정을 함께할게요.