SAO(Search AI Optimization)의 시대: SEO에서 SAO로의 전환을 위한 마케팅 전략

인터넷 사용자들의 검색 행태가 급격히 변화하고 있습니다. 스마트폰의 보급과 음성 인식 기술의 발전으로 음성 검색이 증가하고 있으며, 사용자들은 더 자연스러운 언어로 복잡한 질문을 하고 있습니다. 구글에 따르면, 모바일 검색의 20%가 음성으로 이루어지고 있으며, 이 비율은 계속 증가할 것으로 예상됩니다.

AI 기술, 특히 자연어 처리(NLP) 분야의 발전으로 검색 엔진의 능력이 비약적으로 향상되었습니다. 구글의 BERT, MUM과 같은 AI 모델의 도입으로 검색 엔진은 사용자의 의도를 더 정확히 파악하고 관련성 높은 결과를 제공할 수 있게 되었습니다.

이러한 변화 속에서 전통적인 SEO(Search Engine Optimization)의 한계가 드러나고 있습니다. SEO는 웹사이트가 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 더 높은 순위에 노출되도록 최적화하는 과정으로, 주로 키워드 최적화, 백링크 구축, 기술적 최적화 등에 초점을 맞춥니다. 그러나 AI의 발전으로 단순한 키워드 매칭이나 백링크 수에 의존하는 전통적 SEO 방식의 효과가 감소하고 있습니다. AI는 콘텐츠의 의미와 사용자의 의도를 더 깊이 이해할 수 있어, 단순한 최적화 기법으로는 더 이상 충분하지 않게 된 것입니다.

이러한 배경에서 SAO(Search AI Optimization)가 등장했습니다. SAO는 AI 기반 검색 알고리즘에 최적화하는 새로운 접근 방식으로, 단순히 검색 엔진을 위한 최적화를 넘어서 AI가 이해하고 평가할 수 있는 방식으로 콘텐츠를 구성하고 제공하는 것을 의미합니다. SEO가 주로 기술적 요소와 키워드에 집중했다면, SAO는 콘텐츠의 의미, 사용자 의도, 맥락 이해에 중점을 둡니다.

SAO 전략의 핵심 요소는 크게 네 가지로 나눌 수 있습니다.

첫째, 의도 기반 콘텐츠 최적화입니다. 이는 사용자의 검색의도를 파악하고 이에 부합하는 포괄적인 콘텐츠를 제공하는것을 의미합니다. 예를 들어, "최고의 스마트폰"이라는 검색어에 대해 단순히 제품 목록이 아닌, 구매 가이드, 비교 분석, 사용자 리뷰 등을 포함한 종합적인 정보를 제공합니다.

둘째, 자연어 처리와 시맨틱 검색 대응입니다. 이는 자연스러운 언어와 관련개념을 활용하여 콘텐츠를 구성하는것을 의미합니다. 예를 들어, "아이폰"에 대한 글을 작성할 때, "스마트폰", "iOS", "앱스토어" 등 관련 개념을 자연스럽게 포함시킵니다. 이를 통해 AI가 콘텐츠의 맥락과 의미를 더 잘 이해할 수 있게 됩니다.

*시멘틱 검색이란 : https://www.elastic.co/kr/what-is/semantic-search

셋째, 음성 검색 최적화입니다. 음성 검색에 최적화된 콘텐츠를 제작하는것으로, 장문의 키워드 대신 질문 형태의 자연스러운 문장을 활용합니다. "OK Google, 근처에 맛있는 이탈리안 레스토랑 어디 있어?"와 같은 질문에 직접적으로 답할 수 있는 콘텐츠를 만듭니다.

마지막으로, AI 기반 개인화 대응이 있습니다. 사용자의 검색기록, 위치, 기기 등을 고려한 개인화된 결과를 제공할 수 있도록 콘텐츠를 구성합니다. 다양한 상황과 사용자 프로필에 맞는 변형된 콘텐츠를 준비하여 AI가 적절한 결과를 선택할 수 있게 합니다.

SAO를 실행하기 위해서는 몇 가지 단계를 따를 수 있습니다.

먼저, AI 친화적 콘텐츠를 생성해야 합니다. 이는 포괄적이고 깊이 있는 콘텐츠를 작성하고, 자연스러운 언어와 대화체를 활용하며, 구조화된 데이터 마크업을 사용하는 것을 포함합니다. 예를 들어, 특정 주제에 대해 글을 작성할 때, 관련된 하위 주제들을 포함하여 전체적인 맥락을 제공하고, 사용자의 다양한 질문에 답할 수 있는 종합적인 정보를 제공합니다.

 *데이터 마크업이란 : https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data?hl=ko

다음으로, 구조화된 데이터를 활용합니다. 스키마 마크업을 활용하여 콘텐츠의 의미를 명확히 전달합니다. 예를 들어, 레시피 사이트의 경우 재료 목록, 조리 시간, 난이도 등을 구조화된 데이터로 제공하여 AI가 쉽게 이해하고 활용할 수 있게 합니다. 이는 검색 결과에서 리치 스니펫으로 표시될 가능성을 높이고, 사용자에게 더 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.

*스키마 마크업이란 : https://www.twinword.co.kr/blog/schema-markup/

사용자 인터랙션과 행동데이터를 분석하는 것도 중요합니다. 사용자의 페이지 체류 시간, 클릭률, 바운스 레이트 등을 분석하여 콘텐츠의 품질과 관련성을 지속적으로 개선합니다. 이를 통해 AI 알고리즘이 해당 콘텐츠를 더 높이 평가하도록 유도할 수 있습니다.

마지막으로, AI 도구를 활용한 콘텐츠 최적화가 있습니다. AI 기반 콘텐츠 분석 도구를 활용하여 키워드 밀도, 가독성, 의미적 관련성 등을 평가하고 최적화합니다. 이러한 도구들은 AI의 관점에서 콘텐츠를 분석하여 개선점을 제시해 줄 수 있습니다.

SAO의 도입은 비즈니스에 여러 가지 긍정적인 영향을 미칩니다. 검색 결과의 품질이 향상되어 사용자 만족도가 높아지고, 이는 웹사이트의 트래픽 증가와 전환율 향상으로 이어질 수 있습니다. 또한, 개인화된 검색 결과와 직관적인 정보 제공으로 사용자 경험이 크게 개선됩니다. 이는 브랜드에 대한 긍정적인 인식을 형성하고 고객 충성도를 높이는 데 기여할 수 있습니다.

마케팅 전략의 변화도 불가피합니다. 브랜드는 단순한 키워드 타겟팅이 아닌, 사용자의 문제를 해결하고 가치를 제공하는 콘텐츠 전략으로 전환해야 합니다. 이는 콘텐츠 마케팅의 질적 향상을 촉진하고, 브랜드의 전문성과 신뢰도를 높이는 데 도움이 됩니다. 더불어 AI 검색에 최적화된 새로운 형태의 콘텐츠와 서비스 개발이 가능해져 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있습니다.

SAO의 미래는 AI 검색 기술의 발전과 밀접하게 연관되어 있습니다. 앞으로 멀티모달 AI의 발전으로 텍스트, 이미지, 음성을 통합적으로 이해하는 검색 기술이 더욱 발전할 것으로 예상됩니다. 이는 SEO 전문가들이 다양한 형태의 콘텐츠를 통합적으로 최적화해야 함을 의미합니다.

프라이버시와 개인화의 균형또한 중요한 과제가 될 것입니다. 개인화된 검색 결과 제공과 사용자 프라이버시 보호 사이의 균형을 찾는 것이 SAO 전략의 핵심 요소가 될 것입니다. 이는 데이터 보호 규정을 준수하면서도 효과적인 개인화를 실현하는 새로운 기술과 방법론의 개발을 촉진할 것입니다.

SAO는 단순한 기술적 변화가 아닌 검색 최적화의 패러다임 전환을 의미합니다. AI의 발전과 함께 검색 환경이 빠르게 변화하고 있는 만큼, 기업과 마케터들은 전통적인 SEO에서 SAO로의 전환을 적극적으로 고려해야 합니다. 사용자의 의도와 맥락을 중심으로 한 콘텐츠 전략 수립, 구조화된 데이터의 활용, AI 도구를 통한 지속적인 최적화 등을 통해 더 나은 검색 순위와 사용자 만족도를 달성할 수 있을 것입니다. SAO는 궁극적으로 사용자에게 더 나은 경험을 제공하는 것을 목표로 하며, 이는 디지털 시대의 비즈니스 성공을 위한 핵심 요소가 될 것입니다.

[글쓴이 소개 : let.s.ai]

17년간 글로벌 IT 기업의 홍보 마케팅팀에서 근무하고 있습니다. AI디바이드(격차)없이 누구나 AI를 편리하게 사용할 수 있도록 유용한 정보와 인사이트를 제공하겠습니다.

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• 7월 16일 화요일 (오후 9시)

2. 참여 대상

• AI 코리아 커뮤니티 멤버
• 미드저니를 기초부터 다시 배우고 싶은 분들
• 업데이트 버전에 대한 강의가 필요하신 분

3. 참여 링크 

아래 링크에서 참여해주시면 됩니다.

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