오늘도 “최고의 SEO 도구는?”이라는 프롬프트를 매일 ChatGPT에 물어보고 “내 제품이 3번째에 나왔네, 오늘은 5번째네” 이런 식으로 AI 가시성을 측정하고 있나요? 그렇다면 잘못된 지표를 보고 있는 겁니다.

SEO 컨설턴트 Dejan Markovic이 Tom Critchlow와 나눈 대담에서 AI 검색의 기술적 메커니즘을 파헤쳤습니다. 핵심은 명확합니다. SEO는 이제 클릭률(CTR) 최적화에서 선택률(Selection Rate) 최적화로 전환되고 있습니다. AI가 답변을 생성할 때 수많은 콘텐츠 중 ‘당신의 콘텐츠’를 선택하도록 만드는 것, 이것이 새로운 게임의 규칙입니다.

출처: AI SEO Deep Dive – Tom Critchlow & Dan Petrovic – DEJAN

AI는 어떻게 답변을 만드는가

사용자가 복잡한 질문을 던지면 Google의 AI는 답을 지어내는 게 아니라 그라운딩(Grounding) 과정을 거칩니다.

먼저 질문을 여러 개의 하위 검색 쿼리로 분해하는 ‘Query Fan-Out’이 일어납니다. 그런 다음 Google은 캐시된 웹 데이터를 빠르게 검색하고, 분류기로 수천 개의 결과를 필터링한 뒤, 최종적으로 특정 텍스트 덩어리를 선택해 답변을 구성하죠. 이때 AI가 보는 건 여러분의 멋진 CSS나 스키마 마크업이 아닙니다. 그냥 텍스트, 마크다운, 가끔 <b> 태그 정도입니다.

물론 AI 모델들 간에 중요한 구조적 차이가 하나 있긴 합니다. Google은 하나의 사실을 여러 출처로 뒷받침하는 경향이 있는 반면, OpenAI는 하나의 사실을 하나의 URL에 매핑합니다.

프롬프트 추적은 시간 낭비다

많은 SaaS 도구들이 특정 프롬프트를 매일 모니터링하는 ‘AI 순위 추적’ 서비스를 팔고 있습니다. 하지만 이건 헛된 노력입니다.

LLM은 확률적입니다. 샘플링과 온도 설정 때문에 똑같은 질문을 두 번 해도 다른 답이 나올 수 있죠. 순위를 추적하는 대신 브랜드 현저성(Brand Saliency)과 주요 편향(Primary Bias)을 측정해야 합니다.

구체적인 방법은 이렇습니다. 모델에게 “당신은 [서비스]에 [브랜드]를 추천하시겠습니까?”라고 물은 뒤, “Yes” 토큰이 나올 확률을 측정하는 겁니다. 이건 순위가 아니라 신뢰도 점수입니다. AI가 특정 의도에 대해 당신의 브랜드를 얼마나 선호하는지를 보여주죠.

Selection Rate Optimization: 새로운 전략

이런 관점에서 나온 개념이 선택률 최적화(SRO)입니다. 과거에는 클릭을 최적화했다면, 이제는 선택을 최적화합니다. AI가 답변을 만들 때 ‘반드시 사용해야 하는’ 콘텐츠 덩어리가 되는 것이 목표입니다.

SRO 파이프라인은 이렇게 작동합니다. Search Console에서 실제 검색어를 수집하고, 로컬 LLM으로 콘텐츠 스니펫의 수백 가지 변형을 생성합니다. 그런 다음 경쟁사 스니펫과 함께 Google 역할을 하는 모델에 넣고 “100개 결과 중 최고를 고르세요”라고 요청하죠. 평가 모델이 당신의 브랜드가 얼마나 자주 선택되는지 측정하고, 선택되지 않았다면 콘텐츠를 다시 작성해 반복합니다.

Google이 크롤링하고 색인하기를 기다릴 필요가 없습니다. AI의 선택 메커니즘을 시뮬레이션해서 완벽한 콘텐츠 구조를 빠르게 찾아내는 겁니다.

지금 당장 적용할 수 있는 전술

1. Semantic Compression (의미 압축)

Google은 페이지 전체가 아니라 ‘덩어리’를 가져가기 때문에 콘텐츠의 모든 섹션이 독립적으로 이해 가능해야 합니다. “그것이 매우 효율적입니다”라는 문장에서 ‘그것’이 무엇인지 AI는 모릅니다. 모든 논리적 덩어리마다 제품이나 서비스 이름을 명시적으로 포함하세요. 맥락이 스니펫과 함께 이동하도록 만드는 겁니다.

2. LinkBERT (내부 링크 최적화)

콘텐츠 내 내부 링크가 AI 답변에 실제 하이퍼링크로 생성될 가능성을 극대화합니다. 하지만 아무 곳에나 링크를 넣으면 안 됩니다. 모델은 TechCrunch, Wired 같은 사이트에서 링크가 자연스럽게 나타나는 위치를 학습했습니다.

Dejan은 문장 내에서 링크가 나타날 가장 확률 높은 위치를 예측하는 LinkBERT 모델을 훈련시켰습니다. 모델이 기대하는 정확한 위치에 내부 링크를 배치하면, 그 링크가 최종 AI Overview에 살아남을 가능성이 높아집니다.

AI SEO는 별도 채널이 아니다

AI SEO는 별도의 채널이 아니라 SEO의 일부입니다. 기술적 SEO, 콘텐츠 제작, 권위 구축은 여전히 근간이며 모델의 ‘메모리’입니다. AI는 단지 프레젠테이션 레이어일 뿐이죠.

이 레이어에서 승리하려면 Google을 정적인 데이터베이스가 아니라 확률적 엔진으로 대해야 합니다. AI의 편향을 이해하고, 선택 기준을 분석하고, 선택률을 최적화하세요. 순위가 아니라 선택이 새로운 화폐입니다.

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