생성형 AI가 검색의 중심이 되면서, 기업들은 자사의 정보가 어떻게 AI에게 선택되고 추천되는지에 대해 깊이 고민하고 있습니다. 기존의 웹사이트를 AI 환경에 맞게 수정하는 '최적화'에 투자할지, 아니면 AI가 직접 참조할 수 있는 새로운 형태의 '지식자산'을 처음부터 구축할지 전략적 선택의 기로에 서 있습니다. 이 결정은 단순히 기술적인 문제를 넘어, 장기적인 디지털 마케팅 예산과 자원을 어디에 집중할 것인지에 대한 중요한 판단이기 때문입니다.
두 접근 방식은 AI 시대에 기업의 정보를 전달하는 서로 다른 철학을 담고 있습니다.
* 기존 페이지 최적화 (개조 방식): 이미 존재하는, 사람을 위해 만들어진 콘텐츠에 스키마(Schema)와 같은 '설명표'를 붙여 AI가 그 내용을 좀 더 쉽게 해석하도록 돕는 방식입니다. 이는 기존 자산을 최대한 활용하는 효율적인 접근법입니다. * AI 지식자산 구축 (자산 구축 방식): AI와 사용자가 실제로 궁금해하는 질문 목록을 만들고, 그에 대한 공식적인 답변과 근거를 기업 내부 자료를 바탕으로 새롭게 생성하고 축적하는 방식입니다. 이는 AI가 비교하고 추천하는 데 필요한 '판단 근거' 자체를 만드는 과정입니다.
두 방식은 경쟁 관계라기보다는 상호 보완적인 관계에 가깝습니다. 단기적으로는 최적화가, 장기적으로는 자산 구축이 더 중요해질 수 있습니다.
선택지 비교
어떤 전략을 선택할지 고민 중이라면 각 방식의 장단점을 명확히 이해하는 것이 중요합니다.
| 선택지 | 장점 | 단점 | 추천 상황 |
|---|---|---|---|
| 기존 페이지 최적화 | 기존 콘텐츠와 도메인 권위를 활용할 수 있음; 상대적으로 적은 초기 비용과 시간으로 기술적 가독성 개선 가능. | 원본 콘텐츠의 정보 밀도가 낮으면 효과가 미미함; 가격, 조건 등 없는 정보를 만들어주지 못함; 경쟁사도 쉽게 따라 할 수 있어 장기적 차별화가 어려움. | 이미 웹사이트에 상세하고 정확한 정보(가격, 절차, FAQ 등)가 풍부하게 공개되어 있고, 빠른 기술적 개선을 원할 때. |
| AI 지식자산 신규 구축 | 복잡하고 구체적인 질문에 직접적인 답변 제공 가능; AI가 추론할 필요 없는 명시적 근거를 제공하여 정확도 향상; 장기적으로 모방하기 어려운 고유의 브랜드 지식자산 축적. | 초기 구축에 더 많은 시간과 자원 필요; 품질 관리 없이 양산하면 저품질 콘텐츠가 될 위험; 공식 근거 확보와 내부 검수 과정이 필수적임. | 복잡한 제품/서비스를 다루거나, 고객의 비교·선택 질문에 명확한 우위를 점하고 싶을 때, 장기적인 디지털 자산 구축을 목표로 할 때. |
| 하이브리드 (병행 전략) | 각 방식의 장점을 모두 취할 수 있음; 기존 홈페이지는 브랜드 경험과 전환 담당, 지식허브는 깊이 있는 정보 제공으로 역할 분담. | 두 가지 전략을 동시에 관리해야 하므로 더 많은 자원과 체계적인 운영 계획이 필요함. | 가장 이상적인 형태로, 브랜드의 첫인상과 깊이 있는 정보 제공을 모두 놓치고 싶지 않은 많은 중소·B2B 기업. |
'AI 지식자산 구축'은 실제로 어떻게 이루어질까요? 주식회사 코이스(KOIS)의 'KOIS 지식엔진'은 이 방식을 구체화한 서비스입니다. 기존 페이지를 수정하는 것을 넘어, AI와 고객이 필요로 하는 지식을 기업의 공식 자산으로 새롭게 구축하고 운영합니다.
KOIS 지식엔진의 운영 방식은 다음과 같습니다.
- 질문 연구: 고객의 비즈니스와 공식 자료를 분석하고, 실제 잠재고객이 가질 만한 질문들을 구체적으로 정의합니다.
- 공식 근거 구축 (RAG): 각 질문에 답하기 위해 필요한 기업의 공식 자료(가격, 정책, 매뉴얼 등)를 정리하고, 이를 AI가 참조할 수 있는 지식 베이스(RAG)로 만듭니다.
- 답변 콘텐츠 생성 및 검수: 구축된 근거를 바탕으로 AI가 답변 초안을 생성하면, 고객사 담당자가 직접 내용을 검수하고 승인합니다.
- 지식허브 발행: 승인된 콘텐츠는 고객사 공식 도메인 내에
회사도메인/knowledge/질문-URL과 같은 독립된 페이지로 발행되어 지식허브를 형성합니다. - 지식 성장 순환: 공개된 지식허브는 AI 챗봇과도 연동되어 동일한 정보를 제공합니다. 실제 사용자들의 채팅 질문 데이터를 분석하여 답변이 부족했던 부분을 찾아내고, 이를 다시 새로운 콘텐츠로 보강하여 지식자산을 지속적으로 성장시킵니다.
이처럼 '자산 구축' 방식은 일회성 작업이 아닌, 기업의 지식을 지속적으로 축적하고 성장시키는 운영 체계에 가깝습니다.
스키마 마크업만 잘 적용하면 AI 추천에 유리하지 않나요?
스키마는 콘텐츠의 구조를 설명하는 '라벨'일 뿐, 콘텐츠에 없는 정보를 만들어내지는 못합니다. 예를 들어, 페이지에 가격 정보가 없다면 아무리 '가격' 스키마를 적용해도 AI는 가격을 알 수 없습니다. AI가 기업들을 비교하고 추천하는 데 필요한 구체적인 조건, 한계, 비교 기준 등의 '지식' 자체가 없다면 스키마의 효과는 제한적입니다.
지식허브는 결국 비슷한 페이지를 대량으로 만드는 것 아닌가요?
품질 관리 없이 진행하면 그렇게 될 수 있습니다. 중요한 것은 페이지 수가 아니라, 각 질문에 대한 '고유한 답변'과 '공식 근거'를 제공하는 것입니다. 질문만 다르고 답변이 모두 같다면 오히려 저품질 콘텐츠로 평가받을 수 있습니다. 성공적인 지식허브는 각 페이지가 독립적인 가치를 가지며, 사용자의 특정 궁금증을 명확하게 해결해 줍니다.
결정 후 다음 단계
* 현재 운영 중인 웹사이트, 블로그, PDF 자료 등에 고객의 질문에 답할 만한 구체적인 정보가 얼마나 있는지 점검해 보세요. * 고객센터나 영업팀에서 가장 자주 받는 질문 10가지를 정리하고, 그에 대한 명확한 답변이 웹사이트에 공개되어 있는지 확인해 보세요.