로컬 SEO에서 성공하려면? 리뷰와 고객 평가에 집중하라
검색 환경은 빠르게 변하고 있습니다. SERP에는 AI 기반 기능이 함께 등장하면서 사람들이 정보를 찾는 방식 자체가 달라지고 있는데요. Google AI Mode, Gemini, ChatGPT, Perplexity 등 많은 LLM이 사용자들의 관심을 끌며, 온라인에서 브랜드를 발견하고 선택하는 방식에 변화가 생겼습니다. 이 과정에서 리뷰와 평점으로 나타나는 고객 평가가 지역 검색과 브랜드 검색 모두에서 핵심적인 역할을 하게 되었습니다.
경쟁력을 유지하려는 브랜드라면 고객 평가, 리뷰 평점, 신뢰도 신호에 집중해야 합니다. 이 요소들은 단순히 순위에만 영향을 주는 것이 아니라, 어떤 정보가 검색 스니펫이나 LLM 응답에 노출되는지를 결정하기도 합니다.
오늘은 AI 시대 로컬 SEO에서 성과를 내기 위한 다양한 방법들을 살펴보겠습니다.
지역 의도를 가진 검색: Google AI Mode
지역 검색에서 주변이라는 검색어는 여전히 중요한 의미를 갖습니다. 전통적인 검색에서는 이런 검색어가 입력되면 보통 ‘로컬 팩(Local Pack)’이 먼저 노출되고, 그 뒤에 일반 검색 결과가 이어집니다.
Google AI Mode에서도 큰 틀은 비슷합니다. 사용자에게는 주변 비즈니스 목록이 보이고, 각 업체 이름 옆에는 간단한 설명, 별점, 리뷰 요약이 함께 표시됩니다.
여기에서 연결되는 링크는 주로 Yelp나 TripAdvisor 같은 리뷰 플랫폼, 기업의 공식 웹사이트, 언론 기사 등이고, Google 비즈니스 프로필 카드가 자주 등장하기도 합니다. 이 카드를 클릭하면 친숙한 화면으로 바로 이동하게 되어, 사용자가 계속 구글 환경 안에서 머물도록 유도하는 구조입니다.
AI 기반 지역 검색에서 가시성을 확보하려는 기업이라면 무엇을 해야 할까요? 결국 로컬 SEO의 기본을 지키는 것이 여전히 가장 중요한 전략입니다.
- NAP 일관성: 비즈니스 이름(Name), 주소(Address), 전화번호(Phone number)가 모든 플랫폼과 디렉토리에서 정확하고 동일하게 표기되어야 합니다.
- 시타이션(Citations): Yelp, TripAdvisor, 지역 디렉토리 같은 신뢰할 수 있는 제3자 사이트에 비즈니스 정보를 유지 및 관리해야 신뢰도를 높일 수 있습니다.
- Google 비즈니스 프로필 최적화: 프로필을 빠짐없이 완성하고, 정확한 정보, 사진, 영업시간, 카테고리를 정기적으로 업데이트해야 합니다.
- 리뷰 관리: 리뷰를 꾸준히 생성하고, 남겨진 리뷰에 성실히 답변하여 사용자와 검색엔진 모두에게 신뢰와 관련성을 보여줘야 합니다.
지역 비즈니스의 브랜드 검색 결과
AI Mode에서 특정 지역 비즈니스를 브랜드명으로 검색하면, 전통적인 검색 결과와 비슷한 요소와 데이터 출처가 함께 나타나는 경우가 많습니다. 보통 기업 소개, 제공하는 제품·서비스, 그리고 고객 평가가 포함됩니다. 특히 고객 평가 부분은 TripAdvisor, Yelp, 업종 특화 사이트, Google 비즈니스 프로필 등 여러 출처에서 가져온 리뷰 데이터를 요약해 보여주는 경우가 많습니다.
AI Mode의 차별점은 기업에 대한 장단점을 실제 고객 리뷰에 기반해 편향 없이 요약한다는 점입니다. 이 데이터는 Google 비즈니스 프로필에서 직접 가져오기도 하고, 신뢰할 수 있는 외부 리뷰 사이트의 정보를 혼합해 구성되기도 합니다. 이런 요약에는 전반적인 고객 평가가 담기며, 종종 기업 프로필로 바로 연결되는 링크도 포함됩니다.
리뷰의 중요성
리뷰는 브랜드가 온라인에서 어떻게 보이는지를 결정짓습니다. Google 비즈니스 프로필에 노출되기도 하고, LLM의 응답 속에서 스니펫 형태로 등장하기도 하죠. 실제로 Google AI Mode, ChatGPT, Perplexity에서 지역 비즈니스를 브랜드명으로 검색했을 때 고객 리뷰 관련 정보가 거의 항상 언급됩니다.
이런 응답은 한 가지 중요한 사실을 보여줍니다. 긍정적이든 부정적이든 오프라인 경험이 온라인에서 브랜드에 대한 이야기로 이어진다는 점입니다. 특히 그 경험이 AI 결과에서 요약 및 강조될 경우, 브랜드를 처음 접하는 고객에게 그대로 각인될 수 있습니다.
따라서 기업은 리뷰에 반드시 주의를 기울여야 하는데요. 모든 플랫폼을 다 챙기지 못하더라도 최소한 Google 비즈니스 프로필만큼은 철저히 관리해야 합니다. 리뷰 데이터는 이미 AI 기반 검색 결과에 반영되고 있으며, 동시에 지역 검색 가시성에도 직접적으로 영향을 주고 있습니다.
Google 역시 리뷰의 비중을 점점 높이고 있습니다. 실제로 지난 7월, Google은 지역 검색 순위 관련 공식 문서를 업데이트했는데요, 그중 가장 두드러진 변화는 인지도(Prominence) 항목에 다음과 같은 설명이 추가된 부분입니다.
“Prominence란 기업이 얼마나 잘 알려져 있는지를 의미합니다. 인지도가 높은 업체일수록 검색 결과에 노출될 가능성이 큽니다. 이는 웹사이트에 연결된 링크 수, 리뷰 개수 같은 정보에 기반하며, 더 많은 리뷰와 긍정적인 평점은 지역 검색 순위에 도움을 줍니다.”
그렇다면, 기업은 어떻게 대응해야 할까?
지역 비즈니스라면 이미 실행했어야 할 로컬 검색 성공 전략을 지키는 것이 답입니다.
- 새로운 최신 리뷰 확보에 집중하기
- 긍정 및 부정 리뷰 모두에 성실히 답변하기
- 리뷰를 읽고 강점과 약점 파악하기 부정적 리뷰에서 반복되는 패턴이 보인다면, 이는 개선이 필요하다는 신호일 수 있습니다.
- 브랜드 언급 모니터링하기 단순히 백링크를 찾는 수준을 넘어, 사람들이 커뮤니티 포럼, 소셜미디어, 온라인 매체에서 어떤 이야기를 하는지 살펴봐야 합니다.
최근에는 전통적인 리뷰 사이트 외에도 Reddit, TikTok, Quora 같은 플랫폼이 브랜드 검색·지역 검색 결과에 더 자주 노출되고 있습니다. 해당 플랫폼에서 오간 대화 내용은 Perplexity, ChatGPT 같은 AI 도구에 그대로 인용되기도 합니다. 즉, 댓글 스레드나 짧은 영상에서 사람들이 남긴 이야기조차도 브랜드가 온라인과 AI 검색에서 어떻게 표현되는지에 영향을 미칠 수 있다는 뜻입니다.
추가로 할 수 있는 일
- 기업이 온라인에서 어떻게 인식되고 있는지 면밀히 확인하고, 경쟁사도 동일하게 분석하기
- 로컬팩(Local Pack)에 함께 노출되는 경쟁사와 리뷰 수·평균 별점을 비교해 위치 평가하기
- AI 도구(LLM, Google AI Mode 등)가 경쟁사를 브랜드 검색에서 어떻게 설명하는지 살펴보고, 그 정보의 출처가 어디인지 확인하기
- AI 도구에 기업과 경쟁사를 비교해 달라고 요청하기
LLM 데이터 소스
LLM은 기업 정보를 요약할 때 여러 온라인 출처를 활용합니다. 특히 지역 검색이나 브랜드 검색에서는 전통적인 오가닉 검색 결과에 나오는 것과 비슷한 데이터를 주로 참고합니다. 주요 출처는 다음과 같습니다.
- Google 비즈니스 프로필
- 서드파티 리뷰 사이트
- 기업 공식 웹사이트
- Wikipedia
- 온라인 디렉토리 및 집계 사이트
- 뉴스 기사
- 포럼이나 소셜미디어에서의 대화
LLM은 Google 검색과 똑같은 순위 알고리즘을 쓰지는 않지만, 결국 공개된 비슷한 정보를 바탕으로 작동합니다.
왜 중요한가?
- 로컬 SEO 강화를 위해 해온 노력들(정확한 정보 관리, 리뷰 확보, 신뢰도 구축 등)은 그대로 AI가 생성하는 검색 결과에서 브랜드가 어떻게 보이는지에 영향을 줍니다.
- 다양한 플랫폼에서 존재감을 관리하고, 브랜드가 어디서 언급되는지 꾸준히 파악하는 것이 더욱 중요해졌습니다.
- 직접 운영하지 않는 제3자 사이트라 하더라도 여전히 노출에 영향을 미치기 때문에 소홀히 해서는 안 됩니다.
- 업종마다 신뢰받는 플랫폼이 다르기 때문에, 업계 특화 사이트나 틈새 채널에서 존재감을 키울 기회를 찾는 것도 필요합니다.
다지점 비즈니스를 위한 평판 관리
여러 지점을 운영하거나 마이크로 브랜드를 보유한 기업에게는 지점 단위에서의 고객 평가 관리가 한층 더 복잡한 과제가 됩니다. 단순히 전체 브랜드 이미지가 어떻게 보이는지만 중요한 게 아니라, 각 지점이 검색 결과에 어떻게 나타나는지가 관건입니다. 특히 시니어 리빙, 아파트 단지, 헬스케어처럼 고객 경험과 신뢰가 의사 결정에 결정적인 영향을 미치는 업종에서 더욱 중요합니다.
문제는 한 지점에 달린 몇 개의 부정적 리뷰가 브랜드 전체에 대한 인식을 좌우할 수 있다는 점입니다. 그렇기 때문에 평판 전략은 전체 브랜드 차원에서 일관성을 유지하면서도 동시에 지점별 특성을 반영해야 합니다. 각 지점마다 피드백 모니터링, 리뷰 응답, 그리고 전통적인 검색과 AI 기반 검색에서의 존재감을 강화하기 위한 명확한 계획이 필요합니다.
검색 환경은 빠르게 진화하고 있으며, 앞으로도 더 많은 LLM과 AI 기반 기능이 사용자에게 정보를 전달하는 방식을 바꿔 나갈 것입니다.
이제는 고객 평가와 브랜드 인식이 온라인에서 기업이 어떻게 보여지는지를 결정하는 데 있어 그 어느 때보다 중요한 역할을 하게 되었습니다. 이는 전통적인 오가닉 검색 결과뿐 아니라 다양한 플랫폼에서도 마찬가지입니다.
지금이야말로 브랜드가 LLM에서 어떻게 비춰지고 있는지 꼼꼼히 살펴보고, 드러나는 피드백을 분석해 개선해야 할 부분을 찾아야 합니다. 이런 과정은 단순히 AI 검색에서 더 잘 보이게 하는 데 그치지 않고, 지역 시장에서의 신뢰와 입지를 키우는 데도 도움이 됩니다.
