MUVERA의 등장과 신규 알고리즘을 대비하는 SEO 마케팅 전략

*이 글은 구글의 논문을 참고하여 작성된 글입니다.

검색 한 번에 10초씩 걸린다면 누가 기다릴까요? 생성형 AI에게 질문을 던지고 답변을 기다리는 그 몇 초 동안, 우리는 무의식중에 ‘좀 더 빨랐으면 좋겠다’는 생각을 하게 됩니다. 하지만 이제 그런 답답함이 역사가 될 수도 있어요. 구글과 스탠포드 연구진이 공동 개발한 ‘MUVERA’라는 혁신적인 검색 기술이 등장했거든요. 이 기술은 기존 AI 검색보다 10배 빠르면서도 10% 더 정확한 결과를 제공하죠. 마케터에게 이것이 왜 중요할까요? 검색 기술의 변화는 곧 마케팅 게임의 룰 변화를 의미하거든요. 오늘은 복잡한 MUVERA 기술을 ‘냉장고 정리’에 비유하여 쉽게 설명해드리고, 이 변화의 파도를 어떻게 마케팅 기회로 만들 수 있는지까지 구체적으로 알려드릴게요.

냉장고 정리 비유로 이해하는 MUVERA의 멀티벡터 검색 방식

MUVERA를 이해하려면 먼저 냉장고 정리를 떠올려보세요. 지금까지의 AI 검색 방식은 냉장고 안의 모든 재료를 하나씩 뒤져가며 찾는 것과 같았어요. “오늘 저녁 뭐 해먹지?”라고 질문하면, AI는 냉장고 안의 양파, 당근, 고기, 우유… 이 모든 재료들을 일일이 확인하고 비교해야 했습니다. 정확하긴 하지만 시간이 오래 걸리죠. 특히 재료가 많을수록 더욱 복잡해져요.

반면 MUVERA는 똑똑한 냉장고 정리법을 사용합니다. 채소칸, 육류칸, 유제품칸으로 미리 구역을 나누고, 각 칸의 대표 재료만 빠르게 확인하는 거예요. “이탈리안 요리 재료 있나?”라고 물으면, 먼저 각 칸의 요약 정보를 훑어보고 “채소칸에 토마토, 육류칸에 베이컨 있음”이라는 결과를 0.1초 만에 알려줍니다. 그 다음에 필요하면 해당 칸만 자세히 들여다보면 되죠. 이런 방식으로 마케터들이 고객에게 더 빠르고 정확한 정보를 제공할 수 있게 된 거예요.

생성형 AI 검색 속도 한계: ChatGPT가 느린 진짜 이유

ChatGPT에게 “서울 맛집 추천해줘”라고 물어본 적 있으시죠? 답변이 나올 때까지 3-5초 정도 기다려야 해요. 이게 왜 이렇게 오래 걸릴까요? 현재의 AI 검색은 ‘멀티벡터’ 방식을 사용하는데, 이는 하나의 문서를 수십 개의 작은 조각으로 나누어 분석하기 때문입니다. “서울”, “맛집”, “추천” 각각의 단어뿐만 아니라 문맥과 뉘앙스까지 모두 고려해서 정확한 답변을 만들어내거든요. 예를 들어 880만 개의 문서가 있다면, 실제로는 수억 개의 작은 조각들을 모두 비교해야 하는 거죠.

이런 방식의 문제는 비용과 속도입니다. 서버 메모리는 100배 더 필요하고, 처리 시간도 10배 이상 걸려요. 마케터 관점에서 보면 이는 심각한 문제예요. 사용자들은 3초 이상 기다리면 이탈하기 시작하고, 광고비는 계속 나가는데 전환율은 떨어지거든요. 특히 모바일에서 “빠른 답변”을 원하는 MZ세대 고객들에게는 치명적이죠. 결국 더 나은 검색 기술 없이는 AI 마케팅의 한계가 명확했던 거예요.

MUVERA 기술의 핵심: 10배 빠른 AI 검색을 위한 스마트 압축

MUVERA는 이 모든 문제를 ‘똑똑한 압축’으로 해결했습니다. 복잡한 설명 대신 결과부터 말씀드릴게요. 기존에 100개의 문서 조각을 모두 비교해야 했다면, MUVERA는 이를 하나의 ‘요약 카드’로 압축해서 단 1번의 비교로 끝내버려요. 마치 두꺼운 보고서를 한 장의 인포그래픽으로 만드는 것과 같죠. 놀라운 건 이 압축 과정에서 정보 손실이 거의 없다는 점이에요. MS MARCO 데이터셋에서 실험한 결과, 95% 정확도를 유지하면서도 검색 속도는 10배 빨라졌습니다.

구체적으로 어떻게 작동하냐면, MUVERA는 2단계 검색을 사용해요. 1단계에서는 압축된 요약 정보로 빠르게 후보들을 추려내고, 2단계에서는 선별된 소수의 후보만 정밀 검사하는 거죠. 예를 들어 100만 개 문서 중에서 1차로 1,000개를 빠르게 골라내고, 그 1,000개만 자세히 분석하는 식이에요. 마케터들이 타겟 고객을 세그먼트로 나누어 효율적으로 접근하는 것과 비슷한 원리입니다. 이 방식으로 서버 비용은 90% 절감하면서도 더 정확한 결과를 얻을 수 있게 된 거예요.

MUVERA 알고리즘 완벽 분석: 4단계 검색 최적화 과정

앞서 간단히 설명한 MUVERA의 압축 방식을 좀 더 기술적으로 들여다보겠습니다. 마케터로서 이 원리를 이해하면 앞으로의 콘텐츠 전략에 큰 도움이 될 거예요. MUVERA는 총 4단계로 작동하는데, 각 단계마다 검색 성능에 미치는 영향을 자세히 살펴볼게요.

1단계: SimHash 기반 공간 분할로 의미 클러스터링

첫 번째는 공간 분할(Space Partition) 단계입니다. 전체 의미 공간을 64개 구역으로 나누는데, 이때 SimHash라는 기법을 사용해서 비슷한 의미의 단어들이 같은 구역에 들어가도록 배치합니다. SimHash는 여러 개의 랜덤한 평면으로 공간을 나누는 방식이에요. 예를 들어 “맛있다”라는 단어가 [0.2, 0.7, -0.3, 0.5] 같은 숫자 벡터로 표현된다면, 각 평면과의 관계를 계산해서 “010110” 같은 6자리 이진 코드로 변환합니다. “훌륭하다”, “좋다” 같은 비슷한 의미의 단어들은 비슷한 코드를 갖게 되어 같은 구역에 분류되는 거죠.

2단계: 스마트 클러스터링으로 벡터 압축 최적화

두 번째는 클러스터링 단계예요. 실제 문서 “이 레스토랑은 정말 맛있고 분위기도 좋다”가 있다고 해보죠. 각 단어 “레스토랑[0.1,0.3,0.2]”, “맛있고[0.4,0.7,0.1]”, “분위기[0.2,0.1,0.6]”, “좋다[0.3,0.6,0.2]”가 앞서 만든 구역에 배정됩니다. 만약 “맛있고”와 “좋다”가 같은 15번 구역에 들어간다면, 이 구역의 대표값은 두 벡터의 평균인 [(0.4+0.3)/2, (0.7+0.6)/2, (0.1+0.2)/2] = [0.35, 0.65, 0.15]가 됩니다. 여기서 핵심은 ‘빈 구역 채우기(Fill Empty Clusters)’ 기법인데요, 만약 특정 구역에 해당하는 단어가 없다면 가장 비슷한 의미의 단어로 대체합니다.

3단계: Fixed Dimensional Encoding (FDE) 생성 과정

세 번째는 고정 차원 인코딩(FDE) 단계로, 64개 구역의 대표값들을 일렬로 연결해서 하나의 긴 벡터를 만들어요. 앞의 예시에서 1번 구역 [0.1,0.2,0.0], 2번 구역 [0.0,0.0,0.0], …, 15번 구역 [0.35,0.65,0.15], … 이런 식으로 64개 구역의 값들을 모두 이어붙입니다. 원래 각 단어마다 128차원이었던 것이 이제 64×128 = 8,192차원의 단일 벡터가 되는 거죠. 연구팀은 이 과정에서 원본과의 유사도가 ε-근사(epsilon-approximation) 범위 내에서 보장된다는 것을 수학적으로 증명했습니다. 즉, 원본 Chamfer 유사도가 0.8이라면 FDE 유사도는 0.75~0.85 범위 내에서 나온다는 뜻이에요.

4단계: Product Quantization으로 32배 압축 달성

마지막은 압축 최적화 단계로, Product Quantization을 사용해서 8,192차원을 더욱 압축합니다. 예를 들어 8개씩 묶어서 [0.35, 0.65, 0.15, 0.42, 0.18, 0.73, 0.29, 0.56] 같은 8차원 블록을 256개의 미리 정의된 ‘센터’ 중 가장 가까운 하나로 대체해요. 이 과정을 거치면 8개 float 값(32바이트) 대신 센터 번호 하나(1바이트)만 저장하면 되므로 32배 압축이 가능합니다. 놀라운 건 이 극도의 압축에도 불구하고 성능 손실이 1% 미만이라는 점이에요. 실제로 MS MARCO 데이터셋에서 압축 전 82.31% vs 압축 후 82.15%의 정확도를 보였거든요.

마케팅은 어떻게 달라질까? MUVERA가 바꿀 SEO와 콘텐츠 전략

멀티벡터를 분석하는 과정에서 MUVERA는 Chamfer Similarity를 비교하는 방식으로 글의 다층적 의미 분석를 분석해요. 이는 단순히 전체 글의 평균 유사도를 보는 게 아니라, 사용자 질문의 각 단어마다 문서에서 가장 유사한 단어를 찾아서 매칭하는 방식입니다. 수식으로 표현하면 CHAMFER(Q,P) = Σ(q∈Q) max(p∈P) ⟨q,p⟩ 인데, 질문 Q의 각 단어 q에 대해 문서 P에서 가장 높은 내적값을 가진 단어 p를 찾아서 모두 합산하는 거예요.

예를 들어 “아이 친화적 분위기 좋은 카페” 검색에서 “아이”라는 단어는 문서의 “키즈존”과 0.89 유사도, “친화적”은 “편안한”과 0.76, “분위기”는 “인테리어”와 0.82, “카페”는 “커피숍”과 0.95 유사도를 보인다면, 최종 점수는 0.89+0.76+0.82+0.95 = 3.42가 됩니다. 이 방식의 장점은 키워드가 정확히 일치하지 않아도 의미적으로 관련된 내용이면 높은 점수를 받을 수 있다는 거예요. “유아차 출입 가능”, “놀이방 완비”, “아이 메뉴 다양” 같은 표현들이 “아이 친화적”과 강한 의미 연관성을 갖게 되는 거죠.

또한 MUVERA는 문서의 각 부분(제목, 소제목, 본문, 메타 설명)을 별도의 토큰 시퀀스로 처리합니다. 즉, 제목에서 나온 벡터들과 본문에서 나온 벡터들이 각각 다른 가중치를 가질 수 있어요. 만약 제목에는 “카페”만 있어도, 본문에 “아이들이 뛰어놀 수 있는 넓은 공간”, “유아용 의자 준비”, “이유식 데우기 가능” 같은 구체적 내용이 풍부하다면, 본문 벡터들이 높은 Chamfer 점수를 받아서 전체 문서가 상위 랭킹을 차지하게 됩니다. 이는 기존의 TF-IDF나 BM25 같은 통계적 방법과는 완전히 다른 접근이에요. 키워드 빈도나 역문서 빈도가 아닌, 실제 의미의 깊이와 관련성을 측정하는 거거든요.

마케터를 위한 MUVERA 시대 SEO 최적화 전략 4가지

MUVERA 시대에 마케터가 당장 적용할 수 있는 구체적인 전략들을 소개해드릴게요. 이 전략들은 기존 콘텐츠에 바로 적용할 수 있으면서도, 앞으로의 검색 환경 변화에 대응할 수 있는 실용적인 방법들이에요.

#1 맥락 중심 콘텐츠로 의미적 유사도 높이기

가장 중요한 건 맥락 중심의 콘텐츠 작성입니다. 기존 “iPhone 15 Pro 리뷰”를 “직장인이 한 달 써본 iPhone 15 Pro 솔직 후기”로 바꾸고, 본문에 “출근길 지하철에서”, “회의 중 배터리 걱정”, “주말 가족 여행에서” 같은 구체적 상황을 포함시키세요. MUVERA는 이런 상황적 맥락을 벡터로 인식해서 관련 검색 질문과 더 정확히 매칭시켜줄 거예요. 또한 감정 표현도 적극 활용하세요. “놀라운”, “안심되는”, “특별한” 같은 형용사들이 검색 의도와의 의미적 유사도를 높여줍니다.

#2 다면적 관점 제공으로 Chamfer Similarity 최적화

다면적 관점 제공하기도 효과적인 전략이에요. 하나의 제품이나 서비스를 다양한 사용자 상황에서 설명하는 거죠. “서울 카페 추천” 콘텐츠라면 “데이트용 로맨틱 카페”, “가족과 함께하는 키즈 카페”, “혼자 공부하기 좋은 조용한 카페”, “인스타용 예쁜 카페”로 섹션을 나누세요. 각 섹션마다 해당 목적에 맞는 세부 정보를 풍부하게 담는 거예요. Chamfer Similarity 특성상 사용자 질문의 각 단어가 문서에서 가장 관련성 높은 부분과 매칭되기 때문에, 다양한 관점을 포함할수록 더 많은 검색 의도를 포착할 수 있어요.

#3 구조화된 데이터로 AI 검색 노출 극대화

구조화된 데이터와 메타 정보 활용도 빠뜨릴 수 없는 요소입니다. Schema.org 마크업에 감정적, 상황적 정보를 추가하세요. 단순히 “카페”라고 분류하지 말고, “가족친화적 카페”, “로맨틱 분위기 카페” 같은 구체적 속성을 명시하는 거예요. 또한 FAQ 섹션을 강화해서 “아이와 함께 가도 되나요?”, “주차 가능한가요?”, “예약 필수인가요?” 같은 구체적 질문들에 대한 답변을 미리 준비하세요. 이는 대화형 AI 검색이 늘어날 때 큰 도움이 될 거예요.

#4 사용자 여정 분석 기반 콘텐츠 연결 전략

마지막으로 연관 검색 패턴 분석을 통해 사용자 여정을 파악하고, 그에 맞는 연관 콘텐츠를 내부 링크로 연결하는 전략도 필수예요. Google Analytics에서 사용자들이 “카페 추천” 검색 후 “주차장 정보”나 “아이 놀이방”을 찾는다면, 이는 가족 단위 방문객이라는 의미입니다. 이런 패턴을 분석해서 관련 정보를 같은 페이지에 포함시키거나, 자연스러운 내부 링크로 연결하세요. MUVERA의 다층적 분석 특성상 이런 연관성이 높을수록 검색 결과에서 상위 노출될 확률이 높아집니다.

MUVERA는 디지털 공간에서 고객의 여정 나아가 고객을 만나는 마케팅의 패러다임을 바꿀 게임 체인저예요. 지금까지 키워드 최적화와 백링크에 의존했던 SEO 전략이 ‘의미 최적화’로 완전히 전환되는 시점이 온 거죠. 이 변화는 위기이자 기회가 될 수 있어요. 빠르게 적응하는 마케터는 경쟁자들이 아직 눈치채지 못한 사이에 엄청난 선점 효과를 누릴 수 있기 때문입니다. 중요한 건 완벽한 준비보다는 빠른 시작이에요. 오늘 당장 기존 콘텐츠 하나라도 “iPhone 리뷰” 대신 “직장인의 iPhone 한 달 사용기”로 바꿔보세요. 변화의 파도는 이미 시작되었습니다. 지금 바로 시작하세요. 혹 헷갈리거나 낯선 부분이 있다면 리캐치 그로스랩을 찾아주세요. SEO/AEO 컨설팅부터 B2B 마케팅 AIX 교육까지. 디지털 마케팅 고도화의 전 과정을 함께할게요.

다음 글에서는 구글 AI모드의 핵심 기술인 쿼리 팬 아웃과 SEO 전략 에 대해 알아보겠습니다.