인공지능(AI)은 우리 삶의 많은 부분을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 사람들과 소통하는 방식, 정보를 학습하는 방식, 일상적인 업무를 처리하는 방식, 심지어 저녁 메뉴를 결정하는 방식까지도 말입니다. 물론, SEO와 AI의 미래도 예외는 아닙니다.
ChatGPT가 인터넷을 뒤흔든 지 이제 막 3년이 지났습니다. 사실 AI 자체는 현대 소비자와 마케터의 삶에서 전혀 새로운 기술이 아니었지만, 이 정도 수준의 AI가 일반 대중에게 이렇게 손쉽게 접근 가능했던 적은 없었습니다. 그리고 사람들은 이 기회를 절대 그냥 지나치지 않았습니다. McKinsey에 따르면, 이미 Google 검색 결과의 절반에는 AI 기반 결과가 포함되어 있으며, 이 비율은 2028년까지 75%에 달할 것으로 전망됩니다.
그렇다면 마케터들에게 이것은 무엇을 의미할까요? 이 글에서는 AI와 SEO가 어떻게 융합되고 있는지, AI가 소비자 행동을 어떻게 변화시켰는지, 그리고 SEO의 미래에 어떤 의미를 가지는지를 자세히 살펴보겠습니다.
AI가 SEO에 미치는 영향
이 주제는 상당히 복잡합니다. AI는 SEO 전략 전체를 변혁시키고 있습니다. 단순히 마케터들이 검색 엔진에서 노출되는 방식을 바꾼 것에 그치지 않고, 소비자의 검색 행동 자체를 변화시켰으며, 나아가 검색 엔진 그 자체까지 바꾸어 놓았습니다.
이 모든 변화는 일종의 연쇄 반응이었습니다. AI가 소비자의 검색 행동을 바꾸자, 검색 엔진들은 AI 기반 기능을 도입하기 시작했고, 이제 마케터들은 AI에 맞춰 어필하기 위한 새로운 전략을 세우는 동시에 AI를 활용하여 최적화 작업을 더 빠르고 효과적으로 수행하고 있습니다.
AI가 소비자 검색 행동을 바꾸다
이제 Google은 소비자들이 답을 찾기 위해 찾는 유일한 플랫폼이 아닙니다. 사람들은 Alexa나 Siri 같은 음성 어시스턴트를 점점 더 많이 활용하고, ChatGPT, Perplexity, Gemini 같은 챗봇에 질문을 던지고 있습니다. 실제로 GWI 조사에 따르면, Z세대의 31%는 이미 온라인에서 정보를 찾을 때 AI 플랫폼이나 챗봇을 선호한다고 답했습니다. 또한 Semrush는 2027년 말까지 LLM(대형 언어 모델) 트래픽이 전통적인 Google 검색을 능가할 것으로 예측하고 있습니다.
더불어 HubSpot 리서치에 따르면, AI를 검색에 이미 활용하고 있는 사용자의 79%는 AI가 기존 검색 엔진보다 더 나은 경험을 제공한다고 응답했습니다. 이처럼 소비자의 검색 행동과 선호도는 분명히 변하고 있으며, 인공지능은 이 변화의 핵심 동력입니다.
AI가 검색 엔진을 바꾸다
AI 플랫폼의 인기를 목격한 Google은 AI 오버뷰(AI Overviews)와 ‘AI 모드(AI Mode)’ 같은 생성형 AI 기반 기능들을 잇달아 도입하기 시작했습니다. 이 기능들은 기존 검색 결과 페이지보다 챗봇에 가까운 경험을 제공합니다. Google에 따르면, 현재 검색의 27% 이상이 사용자가 AI 기능에서 바로 원하는 답을 얻어 클릭 없이 종료되고 있습니다.
그 파급 효과는 상당합니다. SimilarWeb의 Annual Digital 100 Report에 따르면, 제로클릭 검색 비율은 2024년 5월 56%에서 2025년 5월에는 약 69%까지 상승했으며, 추적 대상 1,000개 도메인으로의 검색 유입 트래픽은 2024년 6월 120억 건에서 2025년 6월 112억 건으로 감소했습니다.
AI 오버뷰가 데스크톱 화면의 약 42%, 모바일 화면의 약 48%를 차지하면서, 기존에 높은 순위를 기록하던 고품질 콘텐츠들조차 페이지 아래로 밀려나는 상황이 되었습니다. 마케터들의 불안감이 높아지는 것은 당연한 일이며, 이에 따라 전략을 새롭게 정비하는 것이 불가피해졌습니다.
AI가 검색 엔진 최적화를 바꾸다
Semrush가 20만 개 이상의 키워드를 분석한 결과, AI 오버뷰를 트리거하는 키워드의 약 95%에는 유료 광고가 없거나 상업적 가치가 거의 없는 것으로 나타났습니다. 다시 말해, Google은 정보성 검색에 주로 AI 오버뷰를 활용하면서도, 거래 관련 콘텐츠는 기존 검색 결과 형식으로 유지하는 전략을 취하고 있습니다.
이것이 왜 중요할까요? AI 오버뷰의 영향을 가장 크게 받는 것은 상위 퍼널(Top-of-Funnel)에 해당하는 교육성 콘텐츠라는 의미이기 때문입니다. 이런 콘텐츠는 기업에 많은 클릭을 가져다주고 브랜드 인지도를 높이는 역할을 하는데, 바로 이 부분이 위협받고 있습니다. Google 입장에서는 광고 수익을 지키면서 영리하게 대응하는 셈이지만, 마케터들에게는 냉혹한 현실입니다.
그러나 대응 방법이 없는 것은 아닙니다. 마케터들은 검색 엔진 내 AI 기능에 최적화하기 위한 AEO(Answer Engine Optimization, 답변 엔진 최적화)와 생성형 AI에 대응하는 GEO(Generative Engine Optimization, 생성 엔진 최적화)를 전략에 통합해야 합니다. 물론 이것이 SEO 전략 전환의 전부는 아닙니다.
AI 검색을 위한 키워드 리서치 및 주제 발굴
기존의 키워드 리서치는 정확한 문구 매칭과 검색량, 키워드 난이도 측정에 집중했습니다. 반면 AI 검색을 위한 키워드 리서치는 의도 매핑(Intent Mapping), 주제 클러스터링(Topic Clustering), 그리고 무엇보다 중요한 대화형 쿼리 분석(Conversational Query Analysis)을 중심으로 이루어집니다.
최근 많이 들어보셨을 이야기입니다. 사람들은 AI와 상호작용할 때 검색 엔진에 입력하듯이 하지 않고, 다른 사람과 대화하듯이 자연스럽게 표현합니다. 예를 들어, “뉴욕 아이스크림 가게”라고 검색하는 대신 “내 근처 아이스크림 가게 어디야?”라고 묻는 식입니다. Pew Research Center도 이를 확인했는데, 길고 질문 형식의 쿼리가 AI 오버뷰 응답을 트리거할 가능성이 가장 높다는 것을 발견했습니다.
이러한 이유로, 마케터들은 키워드 전략을 “무엇을”, “어떻게”, “왜”, “최선의” 같은 질문 형식의 쿼리를 중심으로 구성해야 합니다. 또한 구매 여정 각 단계에서 잠재 고객이 자주 묻는 질문 목록을 만들고, 영업팀 및 고객 서비스팀과 협력하여 각 단계에서 반복적으로 나오는 질문들을 파악하는 것이 효과적입니다. AnswerThePublic과 Google의 ‘사람들이 묻는 질문(PAA)’ 박스를 활용하면 사용자가 원하는 답변과 Google 알고리즘이 관련성 있다고 판단하는 내용을 파악하는 데도 도움이 됩니다.
흥미롭게도 많은 AI 도구들이 마케터들의 AI 최적화를 돕기 위해 등장하고 있습니다. HubSpot의 Breeze, Semrush의 Copilot, Ahrefs의 AI Content Helper 등은 대규모 검색 의도 분석, 콘텐츠 공백 파악, 전체 구매 여정에 걸친 주제 클러스터 생성 기능을 갖추고 있습니다. 특히 HubSpot의 Content Hub는 키워드를 구매 의도와 연결하는 주제 클러스터를 구축하고, 전통 검색과 AI 검색 모두에서 인용될 수 있는 콘텐츠를 만드는 데 탁월합니다.
머신러닝을 위한 콘텐츠 최적화
AI와 SEO 성공에 있어 품질은 매우 중요한 요소입니다. Google은 E-E-A-T 품질 평가 프레임워크(경험·전문성·권위성·신뢰성)를 기준으로 웹사이트를 평가하며, Google은 AI가 답변을 생성할 때 참고하는 수많은 정보 출처 중 하나입니다. AI는 가장 유용하고 사실에 기반한 답변을 생성하려 합니다. 따라서 콘텐츠가 신뢰할 수 있는 출처와 전문가를 참조하고, 가능하다면 독자적인 연구나 데이터를 포함한다면 AI에게 더 매력적인 콘텐츠가 됩니다.
실제로 Digital Marketing Institute는 신뢰할 수 있는 인용과 통계가 풍부한 콘텐츠가 기본적인 접근 방식과 비교했을 때 AI 가시성을 30~40% 향상시킨다는 연구 결과를 발표했습니다.
다행히도 AI 도구는 콘텐츠 구조와 품질 모두에서 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, ChatGPT에게 특정 독자에게 더 잘 전달될 수 있도록 초안을 개선하는 방법을 물어볼 수 있습니다. 주제 브레인스토밍, 지식 공백 파악, 메타데이터 작성, 데이터 수집, 시각 자료 제작, 교정까지 두루 활용할 수 있습니다. 기존 콘텐츠에 대해서는 AI 시스템에게 오래된 정보를 찾아달라고 요청하거나, 최신 통계를 제안받거나, E-E-A-T 신호를 강화하기 위한 구조 변경을 추천받을 수 있습니다. HubSpot의 Content Remix 같은 도구는 기존 콘텐츠를 다른 미디어 형식으로 재활용하고 최적화하는 데에도 도움이 됩니다.
물론 생성형 AI로 생성한 콘텐츠는 항상 검토하고 편집해야 합니다. 하지만 AI를 SEO 및 콘텐츠 워크플로우에 통합한 기업의 약 70%가 더 나은 성과를 보고하고 있다는 점은 주목할 만합니다.
기술적 SEO 자동화
기술적 SEO 역시 LLM 대응에 있어 중요한 역할을 합니다. Google의 머신러닝 시스템과 AI 답변을 생성하는 LLM 모두 특정 구조적 특성을 갖춘 콘텐츠를 선호합니다. 구체적으로, 적절한 스키마 마크업, 명확한 소제목 구조, AI가 답변을 추출하기 쉽게 작성된 간결한 단락, FAQ 섹션 등이 페이지의 ‘추출 가능성(Extractability)’을 높여줍니다.
따라서 마케터들은 구조화된 데이터(Structured Data), 헤더 최적화, 전반적인 페이지 포맷팅에 더욱 주의를 기울여야 합니다. Screaming Frog, Semrush, Ahrefs 같은 플랫폼들도 이제 머신러닝을 활용하여 사이트를 자동으로 크롤링하고, 깨진 링크, 중복 콘텐츠, 느린 페이지 속도, 누락된 스키마 등의 문제를 파악하며, 예상 영향도에 따라 우선순위를 매깁니다.
또한 AI 크롤러가 콘텐츠에 접근할 수 있도록 해야 합니다. 일부 사이트는 robots.txt 규칙이나 JavaScript 렌더링 문제로 인해 의도치 않게 AI 봇을 차단하고 있습니다. AI가 생성하는 답변에 등장하려면 콘텐츠가 기술적으로 접근 가능하고 기계 판독 가능해야 합니다.
마케터들이 AI 시대의 SEO에 적응하는 방법
HubSpot의 EN 블로그 성장 담당 매니저 Amanda Sellers는 동료 HubSpotter Curt del Principe와의 인터뷰에서 AI와 SEO의 미래에 적응하려는 마케터들을 위한 핵심 인사이트를 공유했습니다.
1. 독창적이고 심층적인 데이터에 집중하세요. Sellers는 “ChatGPT도 할 수 있는 수준의 상록수(Evergreen) 콘텐츠와 사실 기반 정보만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 인용받을 만한 콘텐츠를 만들어야 합니다”라고 강조합니다. 이는 얼마나 포괄적인 답변과 정보를 제공하느냐와 직결됩니다. AI는 깊이 있는 내용을 더 높은 수준의 지식과 신뢰성의 지표로 해석합니다. Sellers는 “LLM이 여러 출처에서 답변을 구성하지만, 당신이 출처로 인용된다면 그 답변을 형성할 가능성이 훨씬 높아집니다. 독창적인 데이터와 사고 리더십이 여기서 힘을 발휘합니다”라고 덧붙였습니다.
2. 구조와 맥락을 우선시하세요. Sellers는 “구조를 염두에 두고 콘텐츠를 설계하세요. AI는 콘텐츠를 덩어리 단위로 검색하며, 인간처럼 정보를 ‘이해’하지 않습니다. 의미론적으로 풍부한 섹션으로 콘텐츠를 작성하고 의미론적 연관성을 강화하면 AI에 의해 검색되어 노출될 가능성이 높아집니다”라고 조언합니다.
3. 브랜드 존재감을 확장하세요. 사람들이 무언가를 더 많이 접할수록 더 잘 기억하듯이, AI와 LLM도 마찬가지입니다. 권위 있는 웹 환경에서 특정 출처가 더 많이 언급되거나 활동할수록, AI는 해당 출처를 더 신뢰하고 인용할 가능성이 높아집니다. 즉, 브랜드가 권위 있는 업계 간행물에 인용되고, 고품질 포럼에서 언급되며, 학술 또는 공공 출처에서 참조된다면, LLM은 해당 콘텐츠를 신뢰할 만한 인용 출처로 판단할 가능성이 높습니다. 이를 위해 LinkedIn에 사고 리더십 글을 발행하고, YouTube에서 교육적 영상 콘텐츠를 만들며, Reddit과 Quora 커뮤니티에서 활발히 참여하고, 권위 있는 매체에 게스트 블로그를 기고하거나 인용·언급되는 것이 효과적입니다. 또한 다른 사이트가 인용하는 독창적인 리서치와 데이터 시각화 자료를 제작하는 것도 좋은 방법입니다.
4. 신뢰성을 구축하세요. 웹 전반에 걸친 존재감 확장은 특정 분야의 신뢰할 수 있는 전문가로 자리매김하는 데 도움이 됩니다. 하지만 그것만으로는 충분하지 않습니다. 웹사이트에 수상 이력, 관련 회사 연혁과 경험, 관련 학위·자격증·라이선스, 고객 추천 후기, 평점 및 리뷰, 사례 연구 등을 적극적으로 노출하세요. 이 모든 요소가 대상 독자, 검색 엔진, AI 시스템에게 귀사가 가치 있는 정보 출처임을 증명합니다.
5. SEO를 잊지 마세요. Sellers는 “두 마리 토끼를 동시에 잡으세요. LLM은 지금 당장은 Google의 인덱스에 의존하기 때문에, 좋은 AEO는 좋은 SEO에 달려 있습니다. 검색 순위 향상과 AI 가시성 증대를 동시에 달성하는 전략에 투자하세요”라고 조언합니다. AI 시스템은 차별화를 강조하지 않지만, SEO는 합니다. 다른 출처에서 찾을 수 없는 독특한 가치를 제공하는 콘텐츠를 만드는 것이 전통 검색과 AI 검색 모두에서 유리한 위치를 점하는 방법입니다.
AI와 SEO에 관해 자주 묻는 질문
AI를 위한 SEO란 무엇인가요? AI를 위한 SEO는 GEO(Generative Engine Optimization) 또는 AEO(Answer Engine Optimization)라고도 불리며, Google AI 오버뷰, ChatGPT, Perplexity, Gemini 같은 AI 플랫폼이 생성하는 AI 답변에 등장하도록 콘텐츠를 최적화하는 것을 의미합니다. 전통적인 SEO가 검색 결과 순위에 집중한다면, AI SEO는 AI가 생성하는 요약에서 신뢰할 수 있는 인용 출처로 등장하는 것에 초점을 맞춥니다. 두 가지는 밀접하게 연관되어 있으며, 정확하고 최신이며 포괄적인 콘텐츠, 명확한 구조, 기술적 접근성을 공통으로 요구합니다.
AI 시대에도 SEO는 여전히 가치 있나요? 100% 그렇습니다. Ahrefs에 따르면, 2025년 9월 기준으로 Google은 여전히 ChatGPT, Gemini, Perplexity를 합산한 것보다 345배 더 많은 트래픽을 전송합니다. 하지만 이 분야는 계속 진화하고 있습니다. 오가닉 트래픽 확보가 점점 어려워질 수 있지만, 브랜드 가시성, 권위성, AI 답변에서의 인용은 구매 여정 전반에 걸쳐 중요성이 커질 것입니다. 또한 SEO는 AI 검색 가시성의 토대라 할 수 있습니다. Google의 Gemini, ChatGPT, Perplexity 같은 AI 시스템들은 전통적인 SEO 신호를 통해 이미 권위성과 신뢰성을 확립한 콘텐츠를 주로 참고합니다.
AI를 활용해 SEO를 수행할 수 있나요? 물론입니다. AI 도구는 키워드 리서치 및 주제 클러스터링, 콘텐츠 브리프 생성, 온페이지 최적화 권고, 기술적 감사 자동화, 메타 설명 및 제목 태그 작성, 콘텐츠 성과 분석 등에 도움을 줄 수 있습니다. AI는 강력한 도구이지만, 인간의 전문성을 대체하는 것이 아니라 보완해야 합니다. 효율성과 규모는 AI가, 전문성과 차별화는 인간이 담당하는 것이 최적의 공식입니다.
최근 SEO 변화는 AI 때문인가요? Amanda Sellers는 “Google이 알고리즘에 ‘Helpful Content’ 업데이트를 적용하고 E-E-A-T를 강조하게 된 것은 AI 콘텐츠 생성의 직접적인 반응이라고 생각합니다”라고 말합니다. 실제로 2022년 말 Google은 검색 순위 알고리즘에 대대적인 업데이트를 단행했고, 이후 2023~2025년 사이 연속적인 업데이트를 통해 경험·전문성·권위성·신뢰성(E-E-A-T) 기준을 충족하는 콘텐츠를 우선시하고 AI 오버뷰와 AI 모드를 도입했습니다. Sellers는 또한 “생성형 AI가 콘텐츠 제작자와 웹사이트 소유자에게 접근 가능해진다는 것은 더 많은 콘텐츠 생산의 문을 여는 것을 의미합니다. 하지만 더 많은 콘텐츠가 반드시 더 나은 콘텐츠를 의미하지는 않으며, 생성형 AI는 의견, 독자적인 관점, 감정적 성찰, 또는 1차 연구를 제공하는 데는 덜 능숙합니다. 그리고 이러한 특성들이 현재 검색 순위에서 승리하고 있습니다”라고 강조합니다.
AI가 검색 행동을 변화시키고 있나요? Sellers는 “검색 행동 변화를 정량화하기는 어렵습니다. 특히 이런 종류의 거시적 행동 변화는 천천히, 그리고 광범위하게 일어납니다”라고 신중하게 말합니다. 실제로 일어나고 있는 것은 제로클릭 검색의 급격한 증가이며, 이는 주로 사용자들이 ChatGPT로 이탈하는 것이 아니라 Google 자체의 AI 오버뷰에 의해 주도되고 있습니다. 오가닉 클릭률은 40.3%로 떨어졌으며, 뉴스 관련 쿼리의 경우 제로클릭 비율이 전년 대비 56%에서 69%로 상승했습니다. 트래픽 수치 측면에서는 나쁜 소식이지만, AI 검색 결과 최적화는 여전히 브랜드 가시성과 인지도를 높이는 데 크게 기여할 수 있습니다. 특히 초기 데이터에 따르면 AI를 통해 유입된 방문자가 기존 오가닉 트래픽보다 훨씬 높은 전환율을 보인다는 점은 주목할 만합니다.
AI는 오가닉 vs. 비오가닉 마케팅 전략의 균형을 바꾸고 있나요? Sellers는 “아무리 강력한 바구니라도 모든 달걀을 한 바구니에 담는 것은 결코 좋은 방법이 아닙니다”라고 단호하게 말합니다. “Google은 오가닉 검색이라는 행동 자체가 지속적이고 반복적으로 일어나기 때문에 블로그에 강력한 채널입니다. 이는 확장성이 매우 높습니다. Google이 채널로서의 효과가 감소하고 있다고 생각하지만, 사실 이것은 제가 콘텐츠 SEO 커리어를 시작한 이래 계속해서 감소해 온 일입니다. 추천 스니펫의 도입, Google Ads의 영역 확장, 이미지와 영상의 검색 결과 노출, 제로클릭 검색의 증가 등이 모두 채널의 효과를 줄여왔지만, 우리는 새로운 전략으로 적응하며 여전히 검색을 통해 엄청난 양의 수요를 만들어내고 있습니다. AI 붐도 마찬가지일 것입니다”라고 덧붙였습니다.
SEO의 여정은 계속된다
AI가 SEO의 규칙을 다시 쓰고 있는 것은 사실이지만, 그렇다고 기존의 모든 원칙을 폐기한 것은 아닙니다. AI 이전에도 훌륭한 콘텐츠를 만들었던 것들 — 정확성, 명확성, 독자에게 진정한 가치 제공 — 은 여전히 유효합니다. 변한 것은 게임판입니다. 이제 우리는 단순히 검색 결과 페이지를 공략하는 것이 아니라, 정보를 합성하고 요약하며 인용하는 AI 시스템을 상대해야 합니다.
그렇습니다, AI는 저녁 메뉴를 결정하는 방식과 뉴욕 최고의 아이스크림 가게를 찾는 방법을 바꾸었고, SEO도 분명 바꾸고 있습니다. 하지만 Amanda Sellers의 현장 경험이 분명히 알려주는 한 가지가 있다면, SEO 전문가들에게 변화는 결코 새로운 일이 아니라는 점입니다. 추천 스니펫, 알고리즘 업데이트, 제로클릭의 물결을 우리는 이미 헤쳐나왔습니다. AI 시대는 그 다음 진화의 단계일 뿐이며, AI를 피하기보다 적극적으로 받아들이는 마케터들이 검색의 미래를 이끌어 나갈 것입니다.
참고 원문: AI and SEO: What AI means for the future of SEO [Expert Tips & Interview] — HubSpot
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