컴퓨터를 켜면 가장 먼저 AI 대화창이 뜬다면 어떨까요? 검색창에 키워드를 입력하는 대신 AI와 대화로 상품을 찾고 바로 구매까지 끝내는 세상. 더 나아가 스마트글라스를 쓰고 거리를 걸으며 눈앞의 모든 것에 대해 AI와 실시간 대화를 나누는 세상. 영화에서나 볼 법한 일들이 이제 일상이 되고 있습니다.
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AI 검색 시대의 일상 모습 (영화 '그녀'의 한 장면)
지금까지는 고객이 오프라인 매장을 방문하든, 웹사이트를 방문하든 고객의 브랜드 경험이 브랜드의 유무형 자산을 통해 직접 이루어져왔습니다.
하지만 이제는 AI와의 대화만으로 인지부터 구매까지 브랜드 경험이 완결되는 시대가 왔습니다. 그렇다면 웹은 더 이상 사람만을 위한 공간이 아닙니다. 사용자에게 정확한 답변을 전달하기 위해 학습하는 AI를 위한 공간으로 새롭게 정의됩니다. 이제 웹 페이지는 브랜드 대리자 역할을 하는 AI에게 브랜드가 고객에게 전하는 메시지를 학습하는 공간으로서의 의미가 더 커지는 것이죠.
그래서 저희 나르 엔터프라이즈 팀은 주장합니다. 이제는 사람의 마음을 사로잡는 CopyWriting이 아닌 AI의 마음을 사로잡는 AI Writing이 필요하다고요.
AI Writing이란?
AI Writing은 나르 엔터프라이즈 팀이 처음 정의한 개념입니다. AI가 사전 학습으로 형성한 의미지도를 기준으로, 기존 텍스트를 AI가 가장 잘 이해하고 학습할 수 있는 형태로 변환하는 기법입니다.
CopyWriting이 사람의 감정과 욕구에 어필해 구매나 행동을 유도하는 설득의 기술이라면, AI Writing은 수학적 계산으로 AI의 인용/언급 확률을 높이는 기술입니다.
AI Writing은 AI가 결과를 생성하는 원리에 기반합니다
친구가 "오늘 저녁 뭐"라고 말하면 우리는 자연스럽게 [먹지?] [드세요?] [사갈까?] 같은 단어를 떠올립니다. 2~3개 단어만 들어도 다음에 올 단어를 예측할 수 있죠. 이것이 생성형 AI의 기본 작동 방식입니다.
생성형 AI는 인터넷의 거의 모든 글(책, 기사, 웹사이트, 블로그 등)을 학습했습니다. 지금까지 나눈 대화 전체(혹은 수천 단어의 글)를 모두 기억하고 문맥을 파악해, 사용자 질문에 가장 확률 높은 단어를 답합니다.
예를 들어 우리가 생성형 AI에게 "옛날 옛적에"라고 말을 걸면, 생성형 AI는 이렇게 작동합니다:
[입력]: "옛날 옛적에"
AI (속마음) 💭: "내가 배운 모든 글을 찾아보니 '옛날 옛적에' 다음에는 80% 확률로 '한'이 오고, 10% 확률로 '호랑이가'가 오네. 80%짜리 '한'을 골라야겠다!"
[출력]: "옛날 옛적에 한"
[입력]: "옛날 옛적에 한" (방금 자기가 뱉은 '한'을 포함!)
AI (속마음) 💭: "좋아, 이제 '옛날 옛적에 한' 다음 단어를 예측할 차례군. 90% 확률로 '마을'이네!"
[출력]: "옛날 옛적에 한 마을"
[입력]: "옛날 옛적에 한 마을"
AI (속마음) 💭: "다음은... 85% 확률로 '에'가 가장 자연스러워."
[출력]: "옛날 옛적에 한 마을에"
[입력]: "옛날 옛적에 한 마을에"
AI (속마음) 💭: "다음은... 92% 확률로 '공주'가 좋겠군."
[출력]: "옛날 옛적에 한 마을에 공주"
이런 식으로 AI는 '다음 단어 하나만 예측하기'를 수백, 수천 번 빠르게 반복해 결과를 생성합니다.
사실 단어 예측 모델 기반 AI는 꽤 오래된 아이디어입니다. 여기에 GPT의 혁신이 더해져 지금의 생성형 AI가 탄생했습니다.
GPT의 혁신은 '어텐션(Attention)' 메커니즘에 있습니다. 어텐션이란 다음 단어를 예측할 때마다 입력된 문장 전체를 다시 훑어보며, 현재 예측에 어떤 단어가 얼마나 중요한지 '중요도 점수'를 실시간으로 매기는 기술입니다. 덕분에 지금의 생성형 AI는 문장이 길어져도 맨 앞 내용을 누락하지 않고 모두 참고해 양질의 결과물을 만들 수 있습니다.
AI Writing은 지금까지 설명한 AI의 핵심 원리인 '확률 기반 단어 예측'을 거꾸로 활용합니다. AI가 우리 콘텐츠를 더 잘 이해하고 인용할 수 있도록 최적화하는 것입니다.
AI Writing 적용 사례
그렇다면 AI Writing은 실제로 유의미한 결과를 가져올까요? AI 검색 서비스와 구글 검색엔진은 유사한 방식으로 문서를 선택합니다. 이 점을 고려해 구글 검색엔진에서 가설을 검증했습니다.
결과부터 말씀드리면, AI Writing 적용 후 검색 결과에서 누락되었던 콘텐츠가 상위노출 되어 2위까지 올라왔습니다.
AI Writing 가설-검증 과정
테스트 대상은 GEO(생성형엔진최적화) 꼭 읽어야 할 아티클 모음 콘텐츠였습니다.
AI Writing을 적용한 글
이 콘텐츠는 8월 12일 업로드 당시 14위였으나, 8월 13일 이후 검색 결과에서 이탈했습니다. 기존 제목에 AI Writing을 적용했을 때 타깃 키워드 'GEO 최적화' 검색 순위가 높아지는지 검증했습니다.
AI는 사용자 질문에 가장 적합한 문서를 제공합니다. 사용자가 'GEO 최적화'를 검색했을 때 원하는 대답인 'GEO 최적화 정의'와 기존 제목의 적합성을 높여 다시 작성했습니다.
자체 개발한 AI Writing 솔루션으로 100개 후보군을 추출한 뒤, 가장 최적화 점수가 높은 텍스트를 선택해 8월 24일 적용했습니다.
아래 점수는 AI의 의미지도에서 각각의 문장들과 'GEO 최적화 정의' 사이의 최적화 점수입니다.
AI Writing 적용을 위해 솔루션으로 취합한 카피 후보군들
✓ 최종 선택된 제목
기존 제목
AI Writing을 통해 기존 제목에서 새로운 제목으로 변경
AI Writing 적용 결과
8월 24일 적용 즉시 8위로 첫 페이지 진입, 2주 후인 9월 7일에는 5위 내 진입에 성공했습니다.
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www.narr.ai 구글서치콘솔 데이터, (25.08.12 ~ 25. 09.08)
필터 : 페이지(https://www.narr.ai/blog/geo-article-collection), 검색어(GEO 최적화)
10월 23일 현재 'GEO 최적화' 키워드 2위를 유지하고 있습니다.
GEO 최적화 키워드 크롬 시크릿 검색 결과
이로써 저희 팀은 AI Writing이 구글 검색 순위 상승에 효과적임을 검증했습니다. 구글 검색 엔진과 AI의 문서 선택 기준이 유사하다는 점을 바탕으로, 현재 AI Writing 전략을 GEO 프로젝트 전반에 적용하고 있습니다.
AI 검색 최적화의 기술적 해법, AI Writing을 시연해 드립니다.
효과적인 GEO 대응을 위해서는 과거 기업의 SEO 대응 히스토리를 참고해야 합니다. SEO 태동기에도 검색 알고리즘은 공개되지 않았습니다. 각 도메인에서 선제적 과제 수행으로 SEO 방법론과 노하우를 구축한 기업이 검색 엔진 마케팅 성과를 독점했습니다. GEO 역시 같은 맥락으로 진행되고 있습니다. 앞으로 AI 검색이 보편화될 거라는 점을 고려하면, 선제적인 GEO 작업을 통해 AI 검색 성과를 독점한 기업은 어마어마한 마케팅 성과를 얻을 것입니다.
AI 검색 최적화를 위한 GEO(생성형엔진최적화)는 기본적인 웹사이트 세팅인 SEO만으로는 대응이 불가능합니다. 추상적인 '양질의 콘텐츠', '좋은 콘텐츠' 발행으로도 부족합니다. AI 작동 방식에 기반한 AI 친화적 텍스트 변환, 즉 AI Writing의 기술적/수학적 접근이 필요합니다.
나르 엔터프라이즈 팀은 AI Writing 솔루션과 AI 답변 가시성 툴인 SCOPE를 기반으로 GEO 프로젝트를 진행하고 있습니다. 저희 팀의 GEO 전략이 궁금하시다면 아래 링크로 문의 주세요. 솔루션을 시연해 드리고 GEO 전략을 함께 구상해 드리겠습니다.
