검색과 생성형 엔진 모두에서 통하는 콘텐츠 만들기
오랫동안 콘텐츠 최적화는 거의 전적으로 구글과 같은 전통적인 검색엔진에 초점을 맞추어 왔습니다. 하지만 단순히 링크를 제공하는 것을 넘어 요약까지 해주는 생성형 AI 챗봇이 급속히 확산되면서 콘텐츠 전략 역시 변화가 필요해졌습니다.
이제는 단순히 검색 순위에 오르는 것만으로는 부족합니다. AI 시스템에 의해 참조되고 인용되며 노출되어야 합니다.
그렇다면 구글의 복잡한 알고리즘과 AI의 단순한 인용 구조, 이 두 가지를 모두 만족시키는 글은 어떻게 써야 할까요?
사용자의 흐름: 검색 vs. 생성형 AI
Statcounter의 검색엔진 점유율 데이터에 따르면 구글이 여전히 확고한 1위를 지키고 있습니다. 하지만 이 수치는 전통적인 검색엔진만을 측정한 것인데요. AI 챗봇을 이용해 답을 찾는 사용자가 점점 늘어나고 있다는 점은 반영하지 못합니다.
최근에는 AI 챗봇 시장 점유율 같은 별도의 지표가 등장하기 시작했습니다. 그러나 아직 두 데이터를 직접 비교할 수는 없습니다.
One Little Web이 2025년 4월 발표한 조사에 따르면, AI 챗봇이 만들어낸 방문 수는 검색엔진보다 34배나 적었습니다. 그럼에도 불구하고 챗봇 트래픽은 2024년 4월부터 2025년 3월까지 80.9% 성장했습니다. 비록 시장에서는 아직 약자이지만, 성장 속도만큼은 주목하지 않을 수 없습니다.
2025년 6월 Chillibyte 조사에 따르면, 같은 기간 동안 ChatGPT 하나만으로도 552억 회 방문을 기록했으며, 이는 전년 대비 80% 증가한 수치였습니다. 조사에서는 챗봇이 검색엔진을 대체하기보다는 보완하는 방향으로 사용되는 것 같다고 분석했는데요. 그렇더라도 검색엔진과 AI 사이에서 사용량이 나뉘는 만큼, 구글의 전체 점유율은 조금씩 줄어들 수밖에 없습니다.
따라서 이제 콘텐츠 전략은 검색엔진과 생성형 AI, 두 영역 모두를 고려해야 합니다.
검색 순위와 AI 인용의 차이
검색과 AI 모두에서 효과적인 콘텐츠를 만들려면, 각각이 정보를 어떻게 인용하고 순위를 매기는지부터 이해해야 합니다.
검색엔진: 단순한 입력, 복잡한 알고리즘
검색엔진은 보통 단순한 입력을 받고 단순한 출력을 제공합니다. 예를 들어, 구글에 입력하는 키워드는 AI 프롬프트에 비해 훨씬 짧고 단순한 경우가 많습니다. 구글의 출력 역시 단순합니다. 다만 최근 도입된 AI 모드로 인해 변하고 있긴 합니다.
검색엔진의 전형적인 입력과 출력은 이렇습니다.
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간단한 쿼리는 보통 간단한 URL 목록을 보여줍니다.
그렇다면 검색엔진이 생성형 AI보다 덜 복잡하다는 의미일까요? 전혀 그렇지 않습니다. 입력과 출력은 단순해 보이지만, 어떤 결과를 보여줄지는 매우 복잡한 알고리즘이 결정합니다.
쿼리가 처리되고 나면 복합적인 알고리즘이 결과를 결정합니다. 사용자는 그 과정을 볼 수 없지만, 늘 작동하고 있습니다. 예를 들어 검색엔진은 다음을 고려합니다.
- 콘텐츠 적합성 (메타데이터, 헤딩, 키워드 사용 등)
- 콘텐츠 품질, 신뢰성, 권위성 (예: 구글의 E-E-A-T)
- 인바운드 링크 같은 인기 신호
- 링크 품질 (스팸성 행위를 걸러냄)
- 상품 검색 시 가격 정보
- 지역 신호
- 스키마 및 구조화 데이터
- 리뷰와 추천글
구글은 시간이 지나면서 SEO 편법에 의존한 페이지들을 걸러내도록 발전해왔습니다. Penguin(스팸 링크 단속), Caffeine, Panda, Mayday, Farmer 같은 알고리즘 업데이트는 결국 구글의 핵심 알고리즘에 통합되었습니다. 결론은 분명합니다. 구글은 여전히 알고리즘적으로 매우 복잡하다는 점입니다.
생성형 엔진: 복잡한 입력, 단순한 필터
반면 AI 챗봇은 훨씬 더 복잡한 질문을 입력받고, 그만큼 다양한 요소를 담은 답변을 내놓습니다. 다만 이를 뒷받침하는 방어용 알고리즘은 아직 검색엔진만큼 정교하게 발전하지 못했습니다. 즉, 생성형 엔진은 벡터화된 LLM 기반 응답 시스템을 안정적으로 보호할 만한 알고리즘을 충분히 쌓아올릴 시간이 부족했던 겁니다.
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입력과 출력이 모두 복잡하다고 해서, 생성형 엔진이 알고리즘 면에서 더 발전했다는 뜻은 아닙니다. LLM이 가진 데이터가 부족할 때는 웹에서 새로운 정보를 가져올 수도 있습니다. 하지만 어떤 정보를 신뢰할 만한 권위 있는 답으로 보여줄지는, 여전히 검색엔진보다 훨씬 덜 정교합니다.
AI RAG 에이전트는 검색엔진보다 훨씬 적은 수의 출처에 의존합니다. 또한 생성형 엔진은 전통적인 백링크보다 특정 용어가 브랜드와 함께 언급되는 공동 인용(co-citation)을 더 중시하는 경향을 보입니다.
이는 콘텐츠를 기획하고 배포하는 방식에 새로운 가능성을 보여줍니다.
구글의 복잡한 알고리즘 속에서 이미 힘을 잃었던 많은 방법들이, AI 환경에서는 다시 변형·응용되어 AI 인용과 트래픽을 확보하는 전략으로 활용될 수 있습니다.
그런 점에서 AI는 분명 또 하나의 마케팅 기회입니다. 아직은 검색엔진이 만들어내는 트래픽 규모를 따라잡지 못하지만, AI를 통한 트래픽은 상대적으로 접근하기 더 쉽다는 강점이 있습니다.
따라서 앞으로의 마케팅 전략에는 반드시 AI를 포함시켜, 검색엔진과 생성형 엔진 두 영역을 모두 아우를 수 있는 콘텐츠를 고민해야 합니다.
