AI 검색엔진이 선호하는 B2B 콘텐츠 유형 5가지
AI 검색은 빠른 속도로 진화하고 있지만, 이미 몇 가지 뚜렷한 패턴이 나타나고 있습니다. B2B 기업이 프로젝트에서 특정한 콘텐츠 유형이 LLM 기반 검색 결과에 지속적으로 노출되는 것을 확인했습니다. 이런 포맷은 제대로 구조화했을 때 ChatGPT, Gemini 같은 모델에 인용되고 확산되는 경우가 많습니다.
이번 글에서는 AI 검색에서 특히 가시성이 높은 다섯 가지 콘텐츠 유형을 소개하고, 왜 효과적인지, 또 LLM 노출을 위해 어떻게 최적화해야 하는지 구체적으로 정리해보겠습니다.
비교 페이지
Gemini는 쿼리에 직접적으로 비교를 요청하지 않았는데도 AI Overviews나 AI Mode에서 “X vs. Y” 형식의 콘텐츠를 자주 보여줍니다.
포함해야 할 요소
- 제품·서비스를 비교하는 vs 페이지를 제작하고 장단점, 가격, 활용 사례, 스키마를 반드시 포함
- 검색 수요가 일정 수준 이상 있는 경쟁사 비교 쿼리뿐 아니라 자사 제품·서비스와 쉽게 연관 지을 수 있는 주제도 함께 다루기
통합 문서 및 오픈 API
GPT나 Copilot 같은 LLM이 답변을 생성할 때 SaaS API나 개발자 문서를 직접 인용하는 사례가 자주 발견됩니다.
포함해야 할 요소
- 명확하고 잘 정리된 개발 문서 유지
- 버전 관리가 포함된 변경 이력(changelog) 제공
- 스키마를 활용해 문서를 구조화
활용 사례 허브
AI 검색은 단순히 기능을 나열하는 콘텐츠보다 실제 비즈니스 문제와 연결된 활용 사례를 담은 콘텐츠를 더 선호하는 경향이 있습니다.
포함해야 할 요소
- 검색 의도를 반영한 활용 사례 페이지 제작
- 고객 후기와 함께 자사 제품·서비스와 어떻게 연결되는지 명확히 보여주기
외부 플랫폼에서의 전문가 기고
LLM은 창업자, 분야 전문가, 업계 리더가 Medium 같은 외부 플랫폼에 올린 글을 전략 관련 질문에 인용하는 경우가 많습니다.
포함해야 할 요소
- 창업자나 전문가, 브랜드 대사가 독창적인 관점을 담은 글을 외부 플랫폼에 게시
- 글에는 반드시 자사 웹사이트로 연결되는 canonical 링크를 추가해 원본 콘텐츠와 브랜드 신뢰를 확보
스키마를 적용한 제품 문서
Gemini AI Mode는 제품 문서를 그대로 가져와 답변에 활용하는 경우가 있는데, 이때 특히 FAQ, 사용 방법, 브레드크럼 구조화 데이터가 포함된 문서가 잘 반영됩니다.
포함해야 할 요소
- 제품 문서에 FAQPage, HowTo, breadcrumb, SoftwareApplication 같은 구조화 데이터(schema) 적용
B2B 콘텐츠를 위한 3가지 권장사항
AI 검색에서 성과를 내고 싶다면 전통적인 SEO의 기본 원칙, 즉 E-E-A-T(경험·전문성·권위·신뢰성)를 지켜야 합니다. 이 원칙은 AI 검색 시대에도 여전히 중요한 기준입니다. 여기에 더해, LLM 기반 검색에서 더 잘 노출되려면 몇 가지 추가적인 접근이 필요합니다. 크게 세 가지로 정리할 수 있습니다.
멀티모달 지원 최적화
AI 검색 시스템은 이제 텍스트만 읽지 않습니다. 이미지, 표, 차트, 영상 같은 다양한 형식을 함께 가져와 답변을 구성합니다. 따라서 콘텐츠는 여러 형식으로 확장해 사용자가 빠르게 이해하고 쉽게 스캔할 수 있도록 해야 합니다.
구체적 팁
- 이미지와 영상이 검색·AI 크롤러에 의해 인식 가능하도록 유지
- 이미지는 HTML로 제공하고, 자바스크립트 렌더링에만 의존하지 않기
- 이미지에는 주제 맥락을 담은 설명적 alt 텍스트 작성
- 이미지·영상에는 캡션을 추가해 맥락을 명확히 전달
<figure>,<table>같은 태그를 활용해 구조화된 데이터 제공- 표는 이미지로 넣지 말고 HTML 표로 구현해 AI가 쉽게 분석하도록 지원
청크 단위 최적화
AI 검색엔진은 페이지 전체를 통으로 가져오지 않고, 의미 단위(청크)로 쪼개어 답변을 구성합니다. 즉, 각 단락이 독립적으로 이해 가능해야 하며, 작은 블록 하나하나가 답변의 재료가 됩니다.
구체적 팁
- 각 단락은 맥락 없이도 이해 가능하도록 작성
- 하나의 단락에는 하나의 핵심 아이디어만 담기
- H2/H3 부제목을 활용해 구조적으로 구분
- HTML 마크업을 깔끔하게 유지해 AI가 쉽게 파악할 수 있도록 하기
답변 합성 최적화
AI는 여러 출처의 내용을 조합해 답변을 만듭니다. 따라서 콘텐츠는 다른 자료와 함께 조합될 때도 논리적이고 깔끔하게 읽히는 구조여야 합니다.
구체적 팁
- 복잡한 내용은 먼저 요약을 제시하고, 뒤에 자세한 설명을 덧붙이기
- 답변은 짧고 간결한 문장으로 시작하기
- 과장 없이 사실 중심의 톤 유지
- FAQ, How-to 같은 구조화 데이터를 활용해 답변 추출을 돕기
- 자연스러운 Q&A 형식으로 구성해 AI가 쉽게 끌어갈 수 있도록 하기
오늘 소개한 다섯 가지 콘텐츠 유형은 고객 여정의 여러 단계를 아우르며, 잠재 고객을 유입시키고 구매 여정으로 자연스럽게 이끌어줍니다. 또한 AI 검색의 성과를 추적할 수 있는 측정 체계를 갖추는 것도 중요한데요. GA/GSC 등을 활용해 장기적으로 데이터를 추적하는 것이 좋습니다.
마지막으로 업계 리포트와 최신 동향을 꾸준히 모니터링해 변화의 속도를 따라가는 것이 필요합니다. AI 검색은 아직도 빠르게 진화 중이기 때문입니다.
