많은 기업이 검색엔진 최적화(SEO)를 위해 스키마 마크업, 메타 태그, FAQ 페이지 구축에 노력을 기울여 왔습니다. 하지만 ChatGPT나 구글의 AI 검색과 같은 생성형 AI가 보편화되면서, 기존의 기술적 노력만으로는 경쟁 우위를 확보하기 어렵다는 불안감이 커지고 있습니다. 모두가 기술적으로 상향 평준화된 상황에서 AI가 과연 어떤 기준으로 우리 회사를 고객에게 추천할지, 다음 전략은 무엇이어야 할지에 대한 근본적인 질문이 생기기 때문입니다.
스키마, 메타 태그, 사이트맵과 같은 기술적 SEO 요소는 AI가 웹페이지를 발견하고, 주제와 구조를 이해하는 데 필수적입니다. 하지만 많은 중소·B2B 기업이 이를 적용하게 되면, 이 요소들은 더 이상 차별점이 아닌 '참가 자격' 또는 '기본 위생 요건'이 됩니다.
기술적 구조가 비슷해지면, AI는 추천 대상을 선별하기 위해 더 깊이 있는 정보를 비교하기 시작합니다. AI는 단순히 키워드가 일치하는 페이지를 찾는 것을 넘어, 사용자의 질문 의도에 가장 적합하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성해야 하기 때문입니다. 이때 AI가 중요하게 보는 판단 기준은 다음과 같습니다.
* 고유성과 구체성: 다른 곳에서 베낀 일반론이 아닌, 해당 기업만이 제공할 수 있는 1차 정보인가? 가격, 기간, 조건, 한계 등 의사결정에 필요한 정보가 구체적으로 명시되어 있는가? * 정확성과 근거: 주장의 근거가 되는 공식 자료나 출처를 명확히 제시하는가? 정보가 부족할 때 생성을 멈추고 사실 검수를 거치는 통제 장치가 있는가? * 일관성과 명확성: 홈페이지, 블로그, AI 채팅 등 여러 채널에서 회사명, 서비스, 정책에 대한 설명이 일관되는가? * 사용자 적합성: 모든 고객에게 적합하다고 과장하지 않고, 어떤 고객에게 적합하고 어떤 고객에게는 적합하지 않은지 명확히 밝히는가? * 지속성과 최신성: 정보가 변경되었을 때 동일한 URL에서 내용이 갱신되고 관리되는가? 실제 고객의 질문과 피드백을 반영하여 지식베이스가 성장하는가?
결국 경쟁의 핵심은 'AI가 읽기 좋은 코드'에서 'AI가 합리적으로 비교하고 추천할 수 있는 정확하고 고유한 기업 지식'으로 이동하게 됩니다.
선택지 비교
기술 평준화 이후, 기업은 AI 검색에 대응하기 위해 여러 전략을 선택할 수 있습니다. 각 방식의 장단점을 비교하고 현재 상황에 맞는 전략을 선택해야 합니다.
| 선택지 | 장점 | 단점 | 추천 상황 |
|---|---|---|---|
| 스키마·페이지 최적화 | 기존 웹사이트 자산을 빠르게 개선할 수 있음; 상대적으로 낮은 비용으로 즉각적인 기술 요건 충족 가능 | 콘텐츠 자체의 질적 개선 없이는 차별화에 한계가 있음; 고유 정보 축적보다는 기술 적용에 집중 | 기존 웹사이트에 이미 상세한 정보가 충분하지만, 기술적 구조화가 부족한 경우 |
| 측정·자동발행 | 여러 AI에서의 브랜드 언급량 측정에 강함; 시장 트렌드에 맞춰 대량의 콘텐츠를 빠르게 생산하고 발행 가능 | 콘텐츠의 정확성이나 고유성보다 속도와 양에 치중할 수 있음; 검수 과정이 없다면 신뢰도 하락 위험 | 경쟁사 점유율(SOV) 측정이 중요하고, 대량의 콘텐츠를 신속하게 발행해야 하는 시장에 적합 |
| 컨설팅·운영대행 | 전문 인력의 경험과 노하우를 활용해 종합적인 전략 수립 및 실행 가능; 대규모 프로젝트 관리에 유리 | 내부 역량 축적이 어려울 수 있음; 상대적으로 높은 비용 발생 | 내부에 전담 인력이 없고, SEO, 콘텐츠, 기술 개선 등 종합적인 프로젝트를 외부 전문가에게 맡기고 싶을 때 |
| 기업 지식자산 구축 (KOIS) | 공식 자료 기반으로 정확하고 고유한 지식 축적; 웹과 AI 채팅 등 채널 간 정보 일관성 확보; 고객 피드백을 통한 지속적인 자산 성장 | 초기 지식베이스 구축에 시간과 노력이 필요; 단순 페이지 개선보다 근본적인 정보 구조화에 집중 | AI가 임의로 정보를 생성하는 것을 막고, 공식 근거 기반의 정확한 답변만 제공해야 하는 기업 |
기술 평준화 이후의 경쟁에 대비하기 위해 주식회사 코이스(KOIS)의 KOIS 지식엔진은 '기업 지식자산 구축' 방식을 채택합니다. 이는 단순히 스키마를 추가하거나 페이지를 늘리는 것이 아니라, AI가 신뢰하고 인용할 수 있는 공식 정보의 원천을 만드는 과정입니다.
적용 과정은 다음과 같습니다.
- 공식 자료 통합: 기업 내부에 흩어져 있는 제품 매뉴얼, 서비스 정책, 제안서, CS 답변 스크립트 등 공식 자료를 지식베이스로 통합합니다.
- 질문 기반 콘텐츠 생성: 실제 고객들이 궁금해하는 질문을 기반으로, 통합된 공식 자료를 근거(RAG)로 삼아 명확한 답변 콘텐츠를 생성합니다.
- 내부 검수 및 승인: 생성된 모든 답변은 발행 전 반드시 해당 업무 담당자의 사실 검수와 최종 승인을 거칩니다. 근거가 부족하면 AI가 답변 생성을 멈추고 검수를 요청하여 정확성을 통제합니다.
- 공식 도메인에 자산화: 승인된 Q&A 콘텐츠는 고객사 공식 도메인에 고유 URL을 가진 웹페이지로 발행되어 검색 엔진에 노출되고, 이는 시간이 지날수록 축적되는 지식 자산이 됩니다.
- 채널 간 일관성 확보: 이렇게 구축된 지식베이스는 웹사이트의 FAQ 콘텐츠뿐만 아니라 AI 챗봇의 답변 근거로도 동일하게 활용되어, 모든 채널에서 일관된 정보를 제공합니다.
이러한 접근 방식은 AI에게 우리 회사가 해당 주제에 대해 가장 신뢰할 수 있는 정보원이라는 강력한 신호를 보냅니다.
스키마나 기술 SEO는 이제 중요하지 않은가요?
그렇지 않습니다. 스키마와 같은 기술적 SEO는 여전히 AI가 콘텐츠를 발견하고 그 의미를 정확히 이해하는 데 필수적인 '기본 요건'입니다. 비유하자면, 대회에 참가하기 위한 '참가 자격'과 같습니다. 다만, 모든 선수가 참가 자격을 갖추고 있다면, 승패는 그 이상의 것, 즉 콘텐츠의 실제적인 품질과 독창성에서 갈리게 됩니다. 기술 SEO는 기본으로 갖추되, 그것만으로는 더 이상 경쟁에서 이길 수 없다는 의미입니다.
AI 콘텐츠 생성 도구로 최대한 많은 질문에 대한 답을 만들면 되는 것 아닌가요?
양적으로만 접근하는 것은 위험합니다. 생성형 AI는 답변을 만들 때 정보 출처의 신뢰도를 중요하게 평가합니다. 검증되지 않은 정보를 단순히 대량으로 생산하는 것은 오히려 브랜드의 신뢰도를 해칠 수 있습니다. 중요한 것은 양이 아니라, 기업의 '공식적인 근거'에 기반한 '정확한' 답변을 제공하는 것입니다. 잘못된 정보는 AI에게 학습되어 더 큰 문제를 일으킬 수 있습니다.
결정 후 다음 단계
* 현재 우리 웹사이트의 정보가 AI의 비교·판단 기준을 얼마나 충족하는지 점검하기 * 반복되는 고객 질문 목록을 정리하여 지식 자산화의 첫 단계를 시작하기