SEO와 AEO의 차이점: 새로운 최적화 전략이 필요한가?
최근 디지털 마케팅 산업에서는 대형 언어 모델(LLMs)에 대한 최적화가 기존의 SEO로 충분한지 여부를 두고 논란이 커지고 있습니다. 이 과정에서 'GEO(Generative Engine Optimization)'와 'AEO(Answer Engine Optimization)'와 같은 새로운 용어들이 등장했습니다.
데이터 분석: Google 검색 vs ChatGPT 브랜드 가시성
Google의 유기적 트래픽과 ChatGPT에서의 브랜드 가시성을 비교한 데이터 분석에 따르면, 검색 상위권에 있는 브랜드가 반드시 ChatGPT에서 높은 가시성을 보이는 건 아니었습니다. 분석 결과, 상품 카테고리에 따라 두 플랫폼에서의 겹침 비율이 다르게 나타났습니다.
특히 일부 카테고리에서 최적화 기회가 명확히 드러났으며, ChatGPT에서의 노출을 소홀히 할 경우 경쟁 브랜드에 가시성을 뺏길 위험이 있다는 점이 강조되었습니다.
SEO와 AEO: 무엇이 다를까?
데이터 분석은 SEO와 AEO/GEO가 기본 원칙은 공유하지만 적용 방식에서 상당한 차이를 보여준다고 밝혔습니다. 특히 이어폰(Earbuds)과 CRM(고객관리시스템) 카테고리에서는 상관관계가 강하게 나타났지만, 신용카드와 핸드백에서는 약한 연관성을 보였습니다. 이는 후자의 카테고리에서 LLM 최적화 기회가 더 크다는 것을 시사합니다.
가시성 최적화 요인: 브랜드 인기와 규제 언어가 관건
AI와 유기적 검색에서의 가시성 교차는 제품 사양, 리뷰, 개발자 문서, 규제 언어, 광고비에 따라 달라집니다. 예를 들어, CRM 섹터는 몇몇 주요 브랜드가 시장을 지배해 중소 브랜드의 진입 장벽이 높은 반면, 브랜드 인기가 높은 경우 LLM에서 더 큰 가시성을 확보할 가능성이 큽니다.
이는 특히 신흥 시장에서 덜 알려진 경쟁 브랜드가 성장할 기회를 제공할 수 있음을 나타냅니다.
전략적 적응: 콘텐츠와 PR이 더 중요해진다
SEO와 AEO/GEO 모두 고품질 콘텐츠 제작 및 인덱싱 최적화를 목표로 하지만, 카테고리에 따라 중요한 우선순위가 달라집니다. 특히 저조한 유기적 및 AI 검색 겹침을 보이는 경우라면, 콘텐츠와 홍보(PR)에 더 많은 투자가 필요합니다.
기존의 전략을 완전히 버릴 필요는 없지만, 카테고리별로 최적화 우선순위를 설정하고 이에 적응하는 것이 중요합니다.
AI 트렌드와 미래 전략
AI 환경이 계속 진화함에 따라 가시성을 위한 전략도 변화하고 있습니다. 브랜드와 콘텐츠 제작자들은 자신의 카테고리 동향을 지속적으로 모니터링하고, 전통적인 SEO 방식을 신흥 기술 전략과 결합해야 합니다.
이는 구체적인 카테고리 역학을 이해하고 경쟁사를 주의 깊게 관찰하며, 검색과 AI 플랫폼 최적화를 동시에 실행해야 효과적으로 대처할 수 있음을 의미합니다.
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