SEO의 본질: SEO 컨퍼런스 SEARCH SEOUL 2025
2025년 SEO 컨퍼런스 SEARCH SEOUL에서 박미카엘라 연사는 ‘검색의 본질은 사람의 마음에서 출발한다’는 메시지를 전했습니다. AI 기술의 발달 속에서도 검색 의도는 여전히 SEO의 핵심입니다. 본 글에서는 ‘필요, 맥락, 신뢰’라는 세 가지 축을 중심으로 검색자의 행동을 이해하고, 키워드를 넘는 진짜 SEO 전략을 소개합니다.
SEO 전문 에이전시는
어떻게 프로그래매틱 SEO를 할까?
개인적으로 가장 궁금했던 주제 중 하나는 'AI 발전이 프로그래매틱 SEO에 가져올 새로운 가능성'이었습니다. 이번 주제의 연사는 덴마크 디지털 마케팅 에이전시 모닝바운드(Morningbound)의 SEO 헤드이자 AI 기반 프로그래매틱 SEO 전문 기업 커널 AI(Kernel AI)의 공동 대표인 매티 륭버그(Matti Ljungberg)였는데요, 그는 빠르게 변화하는 SEO 환경 속에서 AI를 활용한 경험과 사례를 공유했습니다. AI를 통해 콘텐츠 품질을 높이고 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하는 방법을 강조했는데요, 전통적인 프로그래매틱 SEO와 AI 기반 프로그래매틱 SEO의 차이를 이번 글에서 확인하실 수 있어요.
기본 프로그래매틱 SEO의 한계
그는 기존 프로그래매틱 SEO가 유사한 검색 의도를 가진 수많은 페이지를 대량 생성하는 데 중점을 둔다고 설명했어요. 이런 경우는 주로 '어디로 여행할까'와 같이 특정 변수만 변경하면 되는 경우에 효과적입니다. 아마존(Amazon)이나 부킹닷컴(Booking.com)과 같은 기업들이 제품, 가격, 위치 등의 정보를 구조화하여 수백, 수천 개의 페이지를 빠르게 발행함으로써 트래픽을 비약적으로 높인 대표적인 사례입니다.
하지만 이러한 방식은 종종 저품질 콘텐츠를 초래하는데요, 일단 생성되면 거의 업데이트되지 않는 정적 템플릿이라는 한계를 가집니다. 트립어드바이저(TripAdvisor)의 경우 역시 방대한 페이지 수에도 불구하고 오래 전에 생성된 콘텐츠로 잘못된 정보거나 오류가 있을 확률이 높아 콘텐츠의 질이 낮을 수 있어요.
AI 기반 프로그래매틱 SEO
륭버그가 주로 다루는 AI 기반 프로그래매틱 SEO는 AI를 사용하여 특정 주제에 대한 정보를 데이터베이스 또는 지식 그래프를 구축하는 방식입니다. 쉽게 설명하면 우리가 어떤 주제(예: 여행지 추천)에 대한 웹페이지를 많이 만들고 싶을 때, AI를 마치 아주 똑똑한 비서처럼 활용하는 건데요, 이 비서는 인터넷에 흩어져 있는 수많은 정보들을 모아 자신만의 거대한 '정보 창고'나 '지식 지도'를 만듭니다. 이 창고에는 우리가 만들 페이지의 주제와 관련된 모든 정보가 잘 정리되어 있어요. 이렇게 잘 정리된 정보를 바탕으로 AI가 자동으로 필요한 내용을 담은 웹페이지들을 만들어내는 방식이라고 할 수 있습니다.
아래는 그가 말하는 AI 기반 프로그래매틱 SEO의 주요 이점 세가지예요.
- 시간 절약: 전자 상거래 분야에서 제품 정보나 카테고리 설명을 업데이트하는 데 소요되는 시간이 많이 드는데요, 반복되는 업무 시간을 크게 절약하고 콘텐츠 품질을 향상시킬 수 있습니다. 실제 그가 진행한 프로젝트에서는 평균 카테고리 설명 작성에 두세 시간 정도를 소비하던 담당자의 시간을 비약적으로 줄였다고 해요.
- 대규모 데이터 처리 능력: AI 에이전트 인간보다 대규모 데이터 세트를 훨씬 더 잘 처리하며, 더 많은 정보를 활용하고 저장할 수 있습니다.
- 자동화된 프로세스: 키워드 조사나 경쟁사 분석과 같은 반복적인 작업들을 자동화하여 효율성을 높입니다.
륭버그는 실제 사례를 통해 AI 프로그래매틱 SEO의 효과를 경험했습니다. 여행 웹사이트 프로젝트에서 AI가 자동으로 계산기 페이지를 생성하고 랜딩 페이지를 만드는 방식으로 12~16개월 동안 147,000건의 클릭을 얻었다고 해요. AI 검색 이후에도 클릭 수가 약 7% 정도만 감소했고요. 또다른 사례로 덴마크 임대 아파트 웹사이트 사례에서는 특정 도시에 대한 지역화된 정보를 AI가 자동으로 리서치하여 콘텐츠를 생성함으로써 방문자 수를 크게 늘렸다고 해요.
특히 전자상거래에서 제품 속성 정보를 강조했는데요, AI를 훈련시켜 제품에 대한 상세 정보를 JSON 형태로 저장하고 구조화된 데이터를 활용하여 페이지 내 콘텐츠를 만들면, 사용자는 물론 웹사이트 내에서도 다양한 필터를 추가하여 사용자 여정을 개선할 수 있다고 설명했습니다. 예를 들어, 셔츠의 색상, 소매 길이, 디자인, 단추 종류, 패턴 등 상세 속성을 AI가 파악하여 새로운 필터를 생성하는 방식으로요.
AI 기반 프로그래매틱 SEO이 풀어야 할 숙제
물론 AI 기반 프로그래매틱 SEO에도 극복해야 할 여러 과제가 있습니다.
- 웹사이트 기초의 중요성: 아무리 AI를 잘 활용하더라도 웹사이트의 구조가 좋지 않거나 내부 링크가 제대로 연결되어 있지 않으면 의미 있는 성과를 내기 어렵습니다. 사용자 경험은 특히 전자상거래에서 온페이지 기술보다 훨씬 더 중요하다고 해요.
- 환각 현상 (Hallucination): AI가 잘못된 정보를 생성하는 환각 현상은 여전히 중요하게 다뤄야 하는데요, 그는 AI 에이전트에 너무 많은 규칙을 설정하면 데이터의 15%를 제거하게 될 정도로 제한이 생긴다고 해요. 올바른 답변을 생성하기 어렵다고요. 여러 검증 단계(랙 모델, RAG 모델)를 거쳐 콘텐츠의 사실 여부를 확인할 필요가 있어요.
- 기존 링크 프로필의 필요성: 새로운 전자 상거래 사이트의 경우, 아무리 콘텐츠를 잘 만들어도 시장 경쟁력 있는 링크 프로필이 없다면 클릭을 얻기 어렵습니다.
참고 용어
- AI 에이전트(AI Agent): 특정 작업을 자율적으로 수행하도록 설계된 인공지능 프로그램. 여기서는 SEO 관련 데이터 수집, 분석, 콘텐츠 생성 등의 작업을 수행합니다.
- JSON (JavaScript Object Notation): 데이터를 저장하고 교환하기 위한 경량의 데이터 형식입니다. 웹 애플리케이션에서 데이터를 주고받을 때 널리 사용됩니다.
- 구조화된 데이터 (Structured Data): 검색 엔진이 웹 페이지의 내용을 더 잘 이해하고 특정 정보를 쉽게 추출할 수 있도록 웹 페이지에 추가하는 표준화된 형식의 데이터입니다. 제품 가격, 리뷰, 평점 등의 정보를 검색 결과에 직접 표시하는 데 사용될 수 있습니다.
- 환각 현상 (Hallucination): AI 모델이 사실이 아닌 정보나 잘못된 정보를 실제처럼 생성하는 현상을 말합니다.
- 지식 그래프 (Knowledge Graph): 실제 세계의 개체(사람, 장소, 사물 등)와 그들 간의 관계를 구조화된 형태로 표현하는 데이터베이스입니다. 검색 엔진이 사용자 질의에 대한 더 정확하고 풍부한 정보를 제공하는 데 활용됩니다.
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