AI 마케팅 AEO란? SEO와 무엇이 다를까? 챗GPT에 내 글이 뜨는 법
AEO가 SEO를 대체하고 있다. “바뀌는 검색 패러다임”
안녕하세요, 리캐치 그로스랩 리드 가은입니다. “AI 마케팅 어떻게 하나요?”는 제가 요즘 가장 많이 받는 질문 중 하나인데요. 여러분은 최근 궁금한 것이 있을 때 어떻게 검색하시나요? 네이버나 구글 같은 검색엔진을 사용하시나요? 아니면 ChatGPT나 Perplexity, Gemini, Claude 같은 생성형 AI를 활용하시나요?
검색 행동의 변화가 마케팅 전략의 근본적인 변화를 요구하고 있습니다. 기존에 검색엔진에서 우리 서비스가 잘 노출되도록 하는 것을 SEO라고 했다면, 이제는 AI에서 우리 서비스가 잘 노출되도록 하는 AEO(Answer Engine Optimization)가 새로운 필수 전략이 되었습니다. 지금부터 둘은 분명 다른 점도 많지만 의외로 비슷한 점도 많습니다. 지금부터 SEO와 AEO의 공통점과 차이점 나아가 AEO 트렌드를 대비할 전략을 공유드리겠습니다!
AEO란 무엇인가요?
AEO(Answer Engine Optimization)란 ChatGPT, Claude, Perplexity 등 생성형 AI 엔진에서 누군가 질문을 했을 때, 우리의 콘텐츠와 서비스가 뜨도록 최적화하는 전략을 의미합니다. 이러한 전략을 ‘생성형 검색 엔진 최적화’라고 하여 GEO(Generative Engine Optimization)라고 부르기도 합니다.
AEO 마케팅이란 무엇인가요?
이런 AI 엔진을 활용한 마케팅이 바로 AI 마케팅 AEO입니다. 기존 SEO가 구글, 네이버, 유튜브와 같은 검색엔진의 알고리즘을 이해하고 그에 맞춰 최적화했다면, AEO는 AI의 정보 처리 방식과 추론 과정을 이해하고 그에 맞춰 콘텐츠를 최적화해야 합니다. 따라서 AI가 우리의 정보를 정확하게 이해하고, 사용자에게 추천할 수 있도록 돕는 것이 AEO의 본질입니다. 예전에는 구글에서 1페이지에 나오도록 노력했다면, 이제는 ChatGPT가 사용자 질문에 답할 때 우리 제품의 솔루션을 언급하도록 만드는 것이 AI 마케팅의 목표가 되는 것이죠.
AEO vs SEO: 무엇이 다를까?
(1) 도메인 권위 vs 키워드 매칭
그렇다면 AI 검색 엔진을 활용한 마케팅은 무엇이 다를까요? 기존의 검색엔진을 타겟팅한 SEO에서는 도메인 권위(Domain Authority)가 중요한 랭킹 요소였어요. 구글은 도메인 점수를 중요하게 평가하기 때문에, 키워드 매칭도가 높더라도 도메인 점수가 낮으면 순위를 낮게 매깁니다. 이것이 SEO에서 백링크 구축이 핵심 전략이었던 이유죠.
반면 AI 엔진들은 상대적으로 키워드 매칭률을 더 높게 평가합니다. 그래서 권위 있는 기업 사이트보다 개인 블로거가 쓴 글이 더 잘 노출되는 현상이 발생하기도 합니다. 도메인 권위라는 기존의 기준보다 ‘정보’와 ‘인사이트’에 집중한 조금 더 평등한 검색 환경이 만들어진 것입니다. 예를 들어, “스타트업을 위한 GPUaaS 서비스를 추천해줘”라고 입력했을 때 가장 먼저 뜨는 삼성SDS의 웹페이지에는, 스타트업, GPUaaS, 추천이라는 단어가 다른 페이지보다 정확하게 최다 빈도로 반복되어 있습니다.
구글에서는 왜 도메인 권위가 백링크가 중요했을까?
SEO에서 도메인 점수로 표현되는 도메인 권위가 중요했던 이유를 이해하려면, 구글이 검색엔진 시장을 장악할 수 있었던 핵심 원리를 살펴봐야 합니다. 구글의 초창기 페이지랭크 알고리즘은 ‘인용’ 개념에 기반했습니다. 학술 논문에서 많이 인용된 논문일수록 권위 있는 논문으로 평가되는 것처럼, 많은 웹사이트에서 링크(백링크)를 받은 페이지일수록 신뢰할 만한 정보로 판단하는 거죠.
이 때문에 SEO에서는 ‘좋은 사이트에서 우리 사이트로 링크를 걸어주는 것’이 가장 중요한 전략이었습니다. 예를 들어, 조선일보나 한국경제 같은 언론사에서 우리 회사를 언급하며 링크를 걸어주면, 구글은 이를 ‘신뢰성 있는 사이트의 추천’으로 해석해 우리 사이트의 권위 점수를 높여줍니다. 따라서 구글의 상위 노출 전략은 키워드 반복 등 페이지의 내용 적인 측면도 중요했지만, 도메인 권위를 높이는 게 가장 중요했어요. 하지만 AI 엔진은 이런 ‘네트워크 기반 신뢰도’보다는 ‘콘텐츠 자체의 정확성과 매칭도’를 더 중시하는 경향을 보여요. 이것이 기존 SEO 전략과 AEO 전략이 다른 핵심 이유 중 하나입니다.
(2) 검색 방식의 변화: 단어에서 문장으로
또한 네이버, 구글과 같은 기존 검색엔진은 ‘단어’ 또는 길어야 ‘구문’ 단위로 검색했습니다. 예를 들어 구글에 “CRM”, “CRM 추천”을 검색하는 방식이었죠. 하지만 AI 엔진에서는 ‘문장’ 나아가 ‘문단’ 단위로 검색이 가능해졌어요. 이제는 “중소기업이 사용하기 쉬운 클라우드 기반 CRM 솔루션 추천해줘”처럼 훨씬 구체적이고 긴 문장으로 검색하게 되었습니다. 따라서 이러한 차이가 콘텐츠 마케팅 전략에 변화를 만들 수 있어요.
(3) 한번에 하나만 보기 vs 한번에 여러개 보기
기존 SEO와 AI 검색 엔진의 또 다른 중요한 차이점은 사용자가 여러 소스의 정보를 한 번에 확인할 수 있다는 점입니다.
구글에서 검색할 때는 사용자가 직접 여러 링크를 클릭해서 각각의 웹사이트를 방문해야 합니다. 사용자 입장에서도 여러 정보를 확인하기 위해 불편할 뿐더러 마케터 입장에서는 더 치열한 경쟁 환경이 만들어지는 거죠. 실제로 검색을 하지만, 그 어느 것도 클릭하지 않는 사용자도 5~20% 비율로 존재합니다. 하지만 ChatGPT, Claude, Perplexity 같은 AI 검색 엔진은 여러 소스의 정보를 종합해서 하나의 답변으로 제공합니다.
예를 들어 “B2B SaaS 가격 전략”을 검색했을 때, AI는 리캐치 블로그, 허브스팟 블로그, 세일즈포스 가이드, 개인 블로거의 경험담을 모두 참고해서 종합적인 답변을 만들어냅니다.
AI 엔진과 검색 엔진은 어떻게 정보를 이해할까?
따라서 AI를 활용한 AEO 마케팅을 위해서는 AI 엔진의 정보 선택 과정을 이해해야 합니다.
AI는 사용자의 질문과 가장 정확하게 매칭되는 키워드를 포함한 콘텐츠를 우선적으로 찾아옵니다. 앞서 살펴본 것처럼, “스타트업을 위한 GPUaaS 추천”이라고 ChatGPT에 물어봤을 때, AI 엔진이 우선적으로 찾아오는 페이지들은 이 문구가 가장 정확하게 들어있는 페이지들입니다. 쉽게 말해, ‘스타트업’, ‘GPUaaS’, ‘추천’과 같이 사용자가 입력한 단어가 가장 정확하게 적절한 빈도로 반복되어 있는 콘텐츠가 AI의 선택을 우선적으로 받게 됩니다. 도메인의 신뢰도보다 키워드가 얼마나 정확하게 일치하는지가 더 중요한 기준이 되는 것이죠.
또한 AI는 단순히 키워드만 보는 게 아니라, 문맥과 의미를 종합적으로 이해합니다. 실제로 Perplexity에게 “B2B CRM과 B2C CRM 마케팅의 차이”를 물어봤을 때, 세일즈포스나 허브스팟의 공식 사이트보다 리캐치의 글이 먼저 노출되었는데요. 이러한 결과에는 키워드의 반복 빈도뿐만 아니라, 사용자의 의도를 정확히 파악하고 그에 맞는 실용적인 정보를 제공하는 콘텐츠인지 여부도 작용했기 때문이라고 볼 수 있습니다.
TF-IDF: AI와 검색엔진은 어떤 원리로 글을 파악할까?
AI 엔진과 검색 엔진이 글의 주제를 어떻게 알 수 있을까요? 엔진들이 키워드를 통해 글의 주제를 파악하는 핵심 공식 중 하나는 TF-IDF(Term Frequency – Inverse Document Frequency) 개념입니다.
TF-IDF는 특정 키워드가 해당 문서에서 얼마나 중요한지를 수치화하는 방법이에요. 단순히 키워드가 많이 나오는 것(TF)뿐만 아니라, 그 키워드가 전체 웹에서 얼마나 희귀한지(IDF)도 함께 고려합니다. 예를 들어 “CRM”이라는 단어가 100번 나오는 글보다, “B2B 스타트업 CRM 도입 전략”이라는 구체적인 표현이 적절히 들어간 글이 더 높은 점수를 받는 거죠.
흥미롭게도 이 TF-IDF 원리는 최근 구글 같은 기존 검색엔진뿐만 아니라 자연어 처리를 활용하는 생성형 AI 엔진에서도 더 강화되어 적용되고 있습니다. 그래서 AEO와 SEO의 경계가 점점 모호해지고 있고, 두 전략 모두 ‘사용자가 실제로 검색하는 구체적이고 자연스러운 언어’를 사용하는 것이 핵심이 되고 있어요.
현재 AEO 엔진에서 왜 공식 사이트가 밀릴까?
그렇다면 우리 회사의 마케팅을 위해서는 AEO를 어떻게 적용하고 활용할 수 있을까요? 며칠 전 클라이언트가 “우리 서비스는 ChatGPT에 검색해봐도 절대 안 나와요. 어떻게 하죠?”라고 질문해 주셨는데요. 직접 확인해보니 정말로 그 회사 공식 사이트는 나오지 않고, 오히려 네이버 블로그나 티스토리 같은 개인 블로그 글들이 상위에 노출되더라고요. 이렇게 AI에게 어떤 개념이나 정보를 물어보면 공식 웹사이트보다는 개인 블로그를 근거로 답변하는 경우를 다들 한 번씩 겪어보셨을 것 같아요.
개인 블로거의 글들이 회사의 공식 블로그보다 먼저 노출되는 이유는, 개인 블로거들이 사용자가 실제로 검색할 만한 자연스러운 문장과 키워드를 사용해 글을 작성하기 때문이에요. 예를 들어, 기업 공식 사이트에서는 “혁신적인 클라우드 솔루션”이라고 추상적으로 표현하지만, 개인 블로거는 “중소기업이 월 10만원으로 시작할 수 있는 클라우드 회계 프로그램”처럼 구체적으로 작성하는 경우가 많아요.
또한 개인 블로거들은 실제 사용 후기나 비교 분석을 자연스럽게 포함시켜요. “A사 제품을 3개월 써보니까…” 같은 경험담이 AI에게는 더 신뢰할 만한 정보로 인식되는 거죠. 반면 기업 사이트는 브랜딩에 치중한 나머지 사용자의 실제 검색 언어와 거리가 있는 경우가 많습니다. 결국 AEO는 SEO보다 ‘누가 썼는가’보다 ‘얼마나 사용자 질문에 직접적으로 답하는가’를 더 중시한다고 볼 수 있습니다.
AEO 마케팅, 우리 회사에는 어떻게 적용할까?
그럼 B2B 마케터로서 우리는 어떻게 대응해야 할까요? 오늘은 큰 차원의 전략들을 공유해드릴게요.
1. 롱테일 키워드를 더 길고 구체적으로 작성하기
기존에 “마케팅 자동화”라고만 썼다면, 이제는 “B2B 스타트업을 위한 통합 마케팅 자동화 플랫폼 도입 가이드”처럼 사용자가 실제로 AI에게 질문할 만한 형태로 키워드를 확장해야 합니다.
- 기존 타겟 키워드: “CRM 솔루션”
- AEO 타겟 검색 문장: “50명 이하 스타트업에서 무료로 시작할 수 있는 CRM 도구 추천”
다만 SEO에서는 Ahrefs, Semrush, 블랙키위, inpage 와 같은 키워드 리서치 도구를 사용해 키워드 검색량을 정확하게 예측할 수 있었지만, AI 엔진에서 발생하는 잠재 고객들의 검색량은 아직 정확하게 파악하기 어려운 한계가 있어요.
2. 웹 기반 콘텐츠를 강화하기
AI 엔진들이 멀티모달로 발전하고 있지만, 현재는 여전히 웹 기반 콘텐츠를 더 잘 크롤링하고 분석합니다. 실제로 B2B에서도 지난 5년간 유튜브로 옮겨갔던 검색 추이가 빠르게 AI 엔진으로 이동하고 있어요.
따라서 기존에 영상으로 만들었던 콘텐츠를 AI 엔진들이 쉽게 가져갈 수 있도록 웹 페이지로 변환하여 발행하는 것이 중요합니다. 유튜브 영상이 있다면 영상 스크립트를 웹페이지로 따로 발행하고, 이미지 캡처를 넣은 아티클 형식으로 재가공해보세요. AI 엔진이 더 쉽게 찾고, 추천해줄 수 있어요.
3. 다국어 콘텐츠 발행하기
AI들이 다양한 언어로 크롤링하기 때문에, 특히 글로벌 서비스라면 영어 콘텐츠도 함께 만들어두는 것이 효과적입니다. AI 엔진들은 사용자가 사용한 언어와 같은 언어로 키워드 매칭을 활용하여 글을 가져오는 경향이 있기 때문이에요. 따라서 글로벌 고객을 만나고 싶다면, 타겟 고객의 언어로 콘텐츠를 발행하는 것이 좋습니다.
어려운 B2B에서 더 중요한 AEO, 그러나 SEO의 기본기는 여전히 중요하다
무엇보다 강조하고 싶은 건, 결국 AI 검색도 웹에 존재하는 웹페이지를 크롤링하는 방식이라는 점에서 SEO의 기본기가 여전히 중요하다는 것입니다. 키워드 반복, 제목, 메타디스크립션, 본문, 이미지 alt 태그 등 모든 곳에 핵심 키워드를 자연스럽게 반복해 넣는 것도 여전히 중요해요.
다만 이제는 기존의 단순한 키워드 검색에서 벗어나 “확장적인 검색”이 가능해졌다는 것을 염두에 두어야 합니다. 아마 앞으로 B2B 마케팅에서는 몇 년 동안은 유튜브 중심이었던 2020-2024년과는 확연히 다른 온라인 환경의 변화가 본격적으로 펼쳐질 것 같습니다. 특히 B2B 솔루션들은 소비재인 B2C 상품보다 고관여의 복잡하고 전문적인 상품이 많기 때문에 검색 과정에서도 B2C 구매 여정보다 더 여러 번, 깊이 있게 발생할 수 있어요. 따라서 앞으로는 생성형 AI 엔진들의 원리를 이해하고 활용하는 게 B2B 마케팅에서 더 중요해질 거라고 생각해요.
AEO는 이제 선택이 아닌 필수가 되었어요. 하지만 걱정할 필요는 없습니다. AEO의 많은 원리들이 기존 SEO와 유사하며, 핵심은 사용자가 실제로 사용하는 언어와 검색 패턴을 이해하는 것입니다. 오히려 도메인 권위에 의존하지 않고도 좋은 콘텐츠로 경쟁할 수 있는 더 공정한 환경이 만들어지고 있어요. 변화에 적응하되, 기본에 충실한 접근이 가장 현실적이고 효과적인 AEO 전략이 될 것이라고 생각해요. 오늘은 대응 방안으로 추상착인 차원의 방향성을 공유해 드렸는데요. 이어서 다음 콘텐츠를 통해 구체적인 AEO 적용 가이드를 소개해 드릴게요!
🔍 혹시 SEO에 대해서 더 이해하고 싶으신가요? 그렇다면, 제가 작성한 SEO 가이드를 확인해 보세요! 검색 엔진 상위노출을 위한 랭킹 요소들을 하나씩 설명해 드릴게요.
