키워드 중심 SEO의 한계: 검색 환경 변화에 맞는 새로운 접근
지난 1월 20일부터 구글은 검색에 자바스크립트 사용을 필수로 요구하고 있습니다. 순위를 트래킹하는 비용이 증가하면서, Semrush나 Ahrefs 같은 SEO 도구들도 더 많은 리소스가 필요해졌는데요. 이에 따라 키워드 랭킹을 측정하는 일 자체가 비용 대비 효율이 떨어지고 있습니다. 이는 키워드 중심의 SEO 전략 자체가 흔들리고 있다는 의미이기도 합니다.
이번 글에서는 키워드 중심 SEO가 더 이상 중요하지 않은 이유와 주목해야 할 새로운 기준이 무엇인지 함께 살펴보겠습니다.
단일 키워드 중심 SEO 전략의 한계
SERP의 다양한 기능을 생각해 볼 때 키워드 순위만으로는 콘텐츠의 영향력을 예측하거나 성공을 측정하는 데 어려움이 있습니다. 2014년 구글은 검색 결과 상단에 검색 결과와 관련된 답변을 간결하게 제공하는 추천 스니펫(Featured Snippet)을 도입했습니다. 이후 관련 질문(People Also Asked), 동영상 캐러셀 같은 SERP 기능을 추가적으로 도입했습니다.
SERP와 AI 오버뷰
키워드 순위만으로는 콘텐츠의 영향력을 예측하거나 성과를 측정하는 데 어려움이 있습니다. 2014년 구글은 추천 스니펫(Featured Snippet) 기능을 통해 검색 결과 상단에 관련 답변을 간결하게 제공하기 시작했습니다.
이후 관련 질문(People also ask), 동영상 캐러셀 같은 다양한 SERP 기능을 추가로 도입했습니다. 이처럼 30가지가 넘는 SERP 기능들이 일반 검색 결과와 경쟁하면서 콘텐츠가 실제로 얼마나 많은 클릭을 받을 수 있을지 예측하기 어려워졌습니다.
또한, 2024년 5월 AI 오버뷰가 출시되어 이러한 흐름이 가속화되었습니다. 검색 결과 최상단에 뜨는 AI 오버뷰는 이용자가 필요로 하는 정보를 빠르게 요약하여 전달합니다. 이용자가 직접 웹페이지를 클릭하지 않아도 되는 상황이 된 것입니다.
현재 사용자가 어떤 검색어로 웹사이트에 유입되었는지 확인할 수 있는 유일한 방법은 구글 서치 콘솔(Google Search Console)뿐입니다. 하지만 AI 오버뷰나 SERP 기능은 서치 콘솔 데이터에 포함되어 있지 않고, 이용자의 프라이버시 보호를 이유로 검색 데이터의 약 50% 정도가 필터링되어 있어 정확히 확인하기 어렵습니다.
검색 의도
하나의 웹페이지가 수천 개의 키워드에 노출되는 것도 가능한데요. 여러 키워드가 비슷한 검색 의도를 가지고 있고, 하나의 페이지가 그에 대한 답변을 할 수 있다면 다양한 검색어에서 확인됩니다. 결국 SEO에서 중요한 것은 ‘어떤 키워드로 검색했는가’가 아닌 ‘어떤 의도를 충족시키고 있는가’라고 볼 수 있습니다.
또한 특정 검색어에 콘텐츠가 노출된다고 해서 무조건 트래픽이 생기는 것은 아니라는 문제가 있습니다. 앞서 살펴본 것처럼 추천 스니펫부터 AI 오버뷰까지 검색 결과에 다양한 기능이 존재하기 때문에 사용자가 웹사이트를 클릭하지 않아도 원하는 정보를 얻을 수 있습니다.
키워드보다 중요한 것은 전체 트래픽
키워드를 추적해 목표를 설정하고 성과를 측정하는 것이 흔하게 활용되는 SEO 전략입니다. 하지만 하나의 페이지가 수많은 키워드에 랭크되고, 검색 결과보다 LLM 기반의 답변이 중요해지는 이 시점에 키워드 중심 SEO 전략이 얼마나 의미 있을지 의문이 들 수 있습니다.
키워드보다 중요한 것은 검색 의도입니다. 단일 키워드보다 페이지나 도메인 수준에서 집계된 전체 트래픽에 집중해야 할 필요가 있습니다.
여기에도 주의해야 할 몇 가지 사항이 있는데요. 페이지별로 브랜드 트래픽과 비브랜드 트래픽을 구분하기 위해서는 여전히 키워드가 중요하다는 점이죠. 갑작스럽게 트래픽이 증가한 원인이 시기적 요인 때문인지, 실제 콘텐츠 성과인지 구분하기 위해서도 키워드를 통해 확인해야 합니다.
키워드는 검색량 자체의 오류가 많아 실제 상황을 대표하지 못한다는 점이 가장 큰 문제입니다. 그렇다면 키워드 리서치 없이 어떻게 성과가 좋은 콘텐츠를 만들 수 있을까요?
고객과 직접 이야기를 나누고 그들이 관심 있는 주제나 질문을 분석하는 것이 중요합니다. 유튜브 등 다양한 소셜 미디어 플랫폼에서 사용자 반응을 분석하고, 어떤 주제가 좋을지 추론하는 것이 구체적인 방법이죠.
SEO 전략을 수립하기 위해 유료 검색 데이터를 활용하는 것도 좋은데요. Pmax(퍼포먼스 맥스) 광고는 사용자의 검색 행동과 의도를 기반으로 가장 적절한 광고를 보여주기 때문에 사용자 의도를 파악하기 쉽습니다.
페이지나 도메인 단위에서 트래픽을 확인하는 방식은 LLM 환경에 더 적합한 SEO 운영 방식이라 할 수 있습니다. LLM 기반 검색으로 유입된 사용자의 경우, 도메인 및 페이지 수준에서 유입 트래픽은 추적할 수 있지만, 어떤 질문을 통해 해당 페이지에 도달했는지 확인하기는 어렵습니다.
특히 자주 활용되는 ChatGPT는 아웃바운드 클릭에 utm_source=chatgpt.com과 같이 URL 파라미터를 추가해주기 때문에 유입 경로를 비교적 쉽게 추적할 수 있습니다.
LLM을 견제하기 위한 구글의 전략
ChatGPT는 이미 빙과 구글 Gemini의 트래픽을 넘어섰고, Perplexity도 그 뒤를 바짝 쫓고 있습니다. 이러한 AI 챗봇의 LLM 크롤러는 자바스크립트를 실행할 수 없어 구글 검색 결과를 크롤링해 답변을 생성하지 못하죠. 구글은 SEO를 방해하기 위해서가 아닌 생성형 AI를 견제하기 위해 검색에 자바스크립트 크롤링을 적용하기 시작했다고 볼 수 있습니다.
AI 기반으로 검색 환경이 변화하고 있는 것을 생각해 보면, LLM에 노출되기 위한 새로운 콘텐츠 SEO 전략도 반드시 필요합니다. 그에 앞서 AI 답변에 콘텐츠가 나타나길 원한다면 자바스크립트 없이도 접근할 수 있도록 만들어야 합니다. 마지막으로 LLM은 검색 엔진보다 의도를 더 잘 파악하기 때문에 키워드가 아닌 ‘검색 의도’에 집중해야 합니다.
