LLM이 인용하지 않는 콘텐츠, 원인은 '구조'입니다: AEO를 위한 콘텐츠 최적화 워크플로우
📋 핵심 요약: LLM 인용을 위한 즉시 실행 가이드
LLM(AI)이 당신의 콘텐츠를 인용하지 않는다면, 문제는 양이 아니라 구조입니다. 다음 단계를 따라 즉시 개선하세요:
- 구조 진단부터 시작하세요 – 질문-답변 형식, 명확한 헤딩 구조, 비교표·목록이 있는지 점검합니다.
- 근거와 데이터를 추가하세요 – 숫자, 통계, 출처를 명시하고 최신성을 알리는 업데이트 날짜를 표시합니다.
- 구조화 데이터(Schema)를 적용하세요 – FAQPage, HowTo, Article 등 스키마 마크업으로 LLM이 내용을 명확히 이해하도록 합니다.
- 명확한 인용 지점을 설계하세요 – "핵심은", "결론적으로" 같은 신호어를 사용해 중요한 정보를 독립적인 완결 문장으로 작성합니다.
- 기술적 신호를 최적화하세요 – llms.txt 파일을 루트 디렉토리에 배치해 AI 크롤러가 우선 참조할 콘텐츠를 안내합니다.
이 모든 과정을 수동으로 관리하기 어렵다면, 온더AI(Onthe AI) 같은 GEO/AEO 자동화 플랫폼을 활용해 진단·개선·추적을 한 곳에서 처리할 수 있습니다. 온더AI는 Content Quality Signals로 1~4단계를 자동 점검하고, llms.txt 자동 생성과 Citation Analytics로 5단계와 성과 측정까지 지원합니다. 최종 판단과 전략 수립은 여전히 마케터와 전문가의 몫이지만, 반복적 점검과 데이터 수집을 자동화하면 실행 속도를 크게 높일 수 있습니다.
1. 왜 당신의 콘텐츠는 LLM에게 외면받는가?
블로그 포스트를 매주 발행하고, 제품 가이드를 꾸준히 업데이트하며, 백링크도 꾸준히 쌓고 있는데 ChatGPT나 Google AI Overview에는 우리 브랜드가 좀처럼 언급되지 않는다면? 많은 B2B SaaS 마케터들이 바로 이 지점에서 좌절합니다. "콘텐츠 양을 늘리면 자연스럽게 AI에도 노출될 거야"라는 기대는, 현실에서 잘 작동하지 않습니다.
기존 SEO 지표(백링크, 트래픽 등)는 AI 챗봇의 인용 빈도와 뚜렷한 관련성을 보이지 않았습니다. 오히려 콘텐츠의 깊이, 가독성, 구조가 더 중요한 요소로 나타났습니다. 전통적인 SEO에서 중시하던 도메인 권위(DA)나 월 방문자 수가 높아도, AI 답변에는 전혀 등장하지 않는 사이트가 수두룩합니다. 반대로 트래픽은 적지만 명확하고 구조화된 정보를 담고 있는 페이지가 LLM의 답변에 반복적으로 인용되는 경우도 많습니다.
왜 이런 일이 벌어질까요? LLM은 웹페이지 전체를 읽기보다, 독립적으로 의미가 완결된 '문장 단위'로 정보를 벡터화하여 인용합니다. 따라서 문단 속에 묻힌 핵심 정보는 인용되기 어렵습니다. 긴 서론 뒤에 숨어 있는 통계, 여러 단락에 걸쳐 흩어진 정의, 모호한 주어와 애매한 표현으로 가득한 문장은 AI에게 '신뢰할 수 있는 인용 소스'로 인식되지 않습니다.
결국, 문제는 콘텐츠의 양이 아니라 '구조' 입니다. AI가 이해하고, 분석하고, 인용하기 쉬운 형태로 정보를 제공하지 못하고 있다면, 아무리 많은 글을 써도 AI 답변에는 등장하지 않을 것입니다.
자주 묻는 질문
Q. AEO가 뭔가요?
A. AEO(Answer Engine Optimization)는 AI 기반 답변 엔진(ChatGPT, Google AI Overview, Perplexity 등)의 답변에 우리 콘텐츠가 포함되도록 최적화하는 전략입니다. 단순히 검색 결과 페이지에 노출되는 것을 넘어, AI가 직접 답변을 구성할 때 우리 정보를 근거로 삼도록 만드는 것이 목표입니다.
Q. SEO와 AEO는 어떻게 다른가요?
A. SEO는 '검색 결과 페이지에 링크를 노출'시키는 것이 목표지만, AEO는 'AI의 답변 자체로 채택'되는 것이 목표입니다. SEO는 클릭을 유도하는 반면, AEO는 클릭 이전 단계에서 브랜드와 정보를 각인시키는 데 집중합니다. 따라서 콘텐츠 구조, 정보의 명확성, 인용 가능성이 훨씬 더 중요해집니다.
2. SEO를 넘어 AEO(Answer Engine Optimization)로: 패러다임의 전환
사용자 행동이 변화하고 있습니다. 많은 사람들이 정보를 찾을 때 전통적인 검색 엔진 대신 AI 챗봇을 이용해 더 빠르고 직접적인 답변을 얻고 있습니다. "CRM 소프트웨어 추천해줘"라고 Google에 검색하는 대신, ChatGPT에게 "우리 회사 규모에 맞는 CRM 3가지만 비교해줘"라고 물어보는 시대입니다. 이 변화는 단순한 트렌드가 아니라, 정보 탐색의 근본적인 패러다임 전환입니다.
Google의 AI Overview(구 SGE)가 검색 환경의 주류로 자리 잡고 있으며, 이는 사용자가 링크를 클릭하기 전에 AI가 요약한 답변을 먼저 보게 됨을 의미합니다. 검색창에 질문을 입력하면, 10개의 파란 링크 대신 상단에 AI가 생성한 한 단락의 답변이 먼저 등장합니다. 사용자는 이 답변이 충분하다면 더 이상 클릭하지 않습니다. 여기에 우리 브랜드가 언급되지 않는다면, 사실상 존재하지 않는 것과 마찬가지입니다.
AEO의 핵심 목표는 '링크 목록'이 아닌 '정답'으로 채택되는 것입니다. 이를 위해서는 AI가 우리 콘텐츠를 쉽게 이해하고, 분석하고, 정답으로 추출할 수 있도록 구조를 설계해야 합니다. 이는 기존 SEO의 연장선이 아니라, 전혀 다른 접근이 필요한 새로운 영역입니다.
B2B SaaS 마케터에게 AEO가 중요한 이유
B2B SaaS 제품은 복잡합니다. 기능, 가격 정책, 보안 인증, 통합 가능성, 도입 사례 등 잠재 고객이 알아야 할 정보가 매우 많습니다. 이들은 구매 여정 초기 단계에서 AI 챗봇에게 질문을 던지며 후보군을 좁혀갑니다.
- "프로젝트 관리 툴 중 API 연동이 쉬운 건 뭐가 있어?"
- "Asana와 Monday.com 중 소규모 팀에 더 적합한 건 뭐야?"
- "CRM 도입 비용 비교해줘"
** 이런 질문에 AI가 우리 브랜드의 콘텐츠를 인용해 답변하게 만들면, 구매 여정 초기 단계에서 신뢰와 권위를 확보할 수 있습니다.** 고객은 우리 웹사이트를 직접 방문하기 전에 이미 우리 제품을 '고려 대상'으로 인식하게 됩니다. AEO는 B2B SaaS 마케터에게 단순한 SEO 전술이 아니라, 브랜드 인지도와 리드 생성의 새로운 전장 입니다.
3. [워크플로우] LLM 인용을 부르는 AEO 콘텐츠 최적화 5단계
이제 구체적인 실행 방법을 알아보겠습니다. 다음은 기존 콘텐츠를 LLM 친화적으로 진단하고 개선하는 5단계 워크플로우입니다. 각 단계는 실제로 체크하고 실행할 수 있는 구체적인 액션으로 구성되어 있습니다.
1단계: 콘텐츠 구조 진단 (AI 친화도 점검)
가장 먼저 해야 할 일은 현재 콘텐츠가 AI가 이해하기 쉬운 구조를 갖추고 있는지 점검하는 것 입니다. LLM은 명확하게 구조화된 정보를 선호합니다.
체크리스트:
- □ 질문-답변(Q&A) 형식을 포함하는가?
- □ 비교표, 목록, 단계별 가이드가 있는가?
- □ 명확한 H2, H3 헤딩 구조를 사용하는가?
- □ 한 문단이 너무 길지 않고, 핵심 메시지가 명확한가?
예를 들어, "우리 제품의 장점"이라는 제목 아래 800자짜리 문단 하나로 설명하는 것보다, "## 우리 제품의 3가지 핵심 장점"이라는 헤딩 아래 1. 속도, 2. 보안, 3. 확장성 으로 나누어 각각을 짧은 문단으로 설명하는 것이 훨씬 더 AI 친화적입니다.
2단계: 정보 밀도 강화 (근거와 데이터 추가)
LLM은 주장만 나열된 콘텐츠보다 구체적인 근거와 데이터가 포함된 콘텐츠를 신뢰합니다.
체크리스트:
- □ 주장을 뒷받침하는 구체적인 숫자, 통계, 데이터가 포함되었는가?
- □ 정보의 출처를 명확히 밝혔는가?
- □ '마지막 업데이트' 날짜를 명시하여 최신성을 알리는가?
LLM은 숫자, 통계, 근거가 포함된 문장을 '명확한 사실'로 인식하여 신뢰도 높은 정보로 판단하는 경향이 있습니다. 또한, LLM은 '신선도 편향(Recency Bias)'이 있어 최신 콘텐츠를 선호합니다.
예를 들어, "우리 제품은 빠릅니다"보다는 "우리 제품은 평균 응답 시간 150ms로, 업계 평균 대비 40% 빠릅니다 (2024년 3분기 벤치마크 기준)"가 훨씬 더 인용 가능성이 높습니다. 날짜를 명시하고, 비교 대상을 제시하며, 구체적인 수치를 포함한 문장은 LLM에게 '인용할 가치가 있는 팩트'로 인식됩니다.
3단계: 구조화 데이터(Schema) 적용
체크리스트:
- □ 콘텐츠 유형에 맞는 스키마 마크업(FAQPage, HowTo, Article 등)을 적용했는가?
- □ 스키마가 기술적 오류 없이 올바르게 구현되었는가?
Google SGE(AI Overview)의 핵심 인용 기준 중 하나는 FAQ Schema, HowTo Schema 등 구조화된 데이터의 존재 여부입니다. 스키마 마크업은 검색 엔진이 콘텐츠의 구조와 의미를 명확히 이해하도록 돕습니다.
스키마(Schema.org 기반 JSON-LD)는 사람에게는 보이지 않지만, AI와 검색 엔진에게는 "이 페이지에는 질문-답변이 5개 있고, 이 섹션은 단계별 가이드입니다"라고 명시적으로 알려주는 신호입니다. 특히 FAQPage 스키마는 AI Overview에서 직접 인용되는 비율이 매우 높습니다.
스키마를 직접 작성하기 어렵다면, Google의 구조화 데이터 마크업 도우미나 자동화 플러그인을 활용할 수 있습니다.
4단계: 명확한 '인용 지점' 설계
체크리스트:
- □ 핵심 개념을 한 문장으로 명확하게 정의하는 문장이 있는가?
- □ 각 소제목 아래에 내용을 요약하는 핵심 문장이 있는가?
- □ "핵심은", "결론적으로" 와 같은 신호어를 사용해 중요한 정보를 강조하는가?
AI 모델은 "핵심은", "가장 중요한 점은", "단계별로 설명하면" 같은 신호어를 통해 중요한 정보를 식별합니다. 이런 신호어 다음에 오는 문장은 독립적으로 완결된 정보를 담고 있어야 합니다.
예를 들어, "결론적으로, AEO는 AI 기반 답변 엔진에서 우리 콘텐츠가 정답으로 채택되도록 구조와 신호를 최적화하는 전략입니다"라는 문장은 그 자체로 완결된 정의이므로, LLM이 이 문장만 추출해도 질문에 대한 답변이 성립합니다. 반면 "이 부분에 대해서는 앞서 설명했듯이…"처럼 문맥 의존적인 문장은 인용되기 어렵습니다.
각 섹션의 첫 문장에 해당 섹션의 핵심 메시지를 요약하는 습관을 들이세요. 이 문장이 바로 LLM의 '인용 지점'이 됩니다.
5단계: 기술적 신호 최적화 (llms.txt)
체크리스트:
- □ 웹사이트 루트 디렉토리에 llms.txt 파일이 있는가?
- □ llms.txt에 AI가 우선적으로 참조해야 할 핵심 콘텐츠(소개, 주요 기능, 가격 정책 등)의 URL이 명시되어 있는가?
llms.txt는 웹사이트 루트 디렉토리에 위치하는 마크다운 기반 파일로, AI 크롤러에게 '이 콘텐츠를 우선적으로 참조하라'고 알려주는 안내서 역할을 합니다. 이는 robots.txt나 sitemap.xml과는 다른 목적을 가집니다.
robots.txt는 "여기는 크롤링하지 마세요"라는 금지 신호이고, sitemap.xml은 "이 페이지들이 존재합니다"라는 목록입니다. 반면 **llms.txt는 "이 페이지들이 우리의 핵심 정보입니다. 답변을 생성할 때 이것을 우선 참조하세요"**라는 명시적인 추천입니다.
llms.txt 파일 예시:
# 회사 소개
/about
# 주요 기능
/features/project-management
/features/team-collaboration
# 가격 정책
/pricing
# 고객 사례
/case-studies
llms.txt는 2024년에 제안된 비교적 새로운 표준이지만, OpenAI, Anthropic, Perplexity 등 주요 AI 기업들이 지원하고 있어 빠르게 확산되고 있습니다.
4. 한계와 자동화: Onthe AI로 AEO 워크플로우 가속하기
앞서 제시한 5단계 워크플로우는 분명 효과적입니다. 하지만 모든 콘텐츠에 수동으로 적용하고 지속적으로 관리하는 것은 현실적으로 매우 어렵습니다. 블로그 포스트가 수십 개, 제품 페이지가 수십 개, 가이드 문서가 수백 페이지라면 어떻게 할까요? 각 페이지의 구조를 점검하고, 데이터를 추가하고, 스키마를 적용하고, 인용 지점을 설계하고, llms.txt를 유지보수하는 일은 엄청난 시간과 인력을 요구합니다.
게다가 LLM의 인용 기준은 계속 변화하고 있습니다. Google AI Overview의 알고리즘이 업데이트되고, ChatGPT의 새 버전이 출시되며, 각 플랫폼의 인용 기준이 조금씩 달라집니다. 이 모든 변화를 추적하고 콘텐츠를 지속적으로 최적화하려면, 수동 작업만으로는 한계가 있습니다.
Onthe AI는 이 복잡한 과정을 자동화합니다
온더AI(Onthe AI) 는 GEO(Generative Engine Optimization)와 AEO를 위한 통합 플랫폼으로, 앞서 설명한 워크플로우의 각 단계를 자동화하고 성과를 추적합니다.
Content Quality Signals: 1~4단계 자동 점검과 개선 제안
Content Quality Signals 기능은 페이지 메타데이터, 구조화 데이터(JSON-LD), 명확한 정의·비교·근거 문장의 존재, FAQ·가이드 형태 여부 등 LLM이 인용하기 쉬운 신호를 자동으로 점검하고, 각 페이지별로 개선이 필요한 포인트를 구체적으로 제안합니다.
예를 들어, "이 페이지에는 FAQ 스키마가 없습니다", "H2 헤딩이 모호합니다", "근거 데이터가 부족합니다"와 같은 액션 가능한 피드백을 받을 수 있습니다. 마케터는 수백 페이지를 일일이 점검할 필요 없이, 우선순위가 높은 페이지부터 효율적으로 개선할 수 있습니다.
Citation Analytics & Share: 인용 현황 추적과 원인 분석
Citation Analytics 기능은 어떤 URL과 도메인이 LLM 답변에 실제로 인용되는지 추적합니다. 우리 콘텐츠의 인용 현황을 정량적으로 보여주고, 경쟁사 대비 인용 점유율(Citation Share)도 수치로 제공합니다.
"우리 제품 소개 페이지는 ChatGPT에서 15회 인용되었지만, 경쟁사 A는 42회 인용되었습니다. 주요 누락 원인은 FAQ 섹션 부재입니다"와 같은 구체적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이는 AEO 전략의 성과를 측정하고 다음 액션을 결정하는 데 핵심적인 데이터입니다.
GEO/AEO 기술요소 자동화: llms.txt와 기술 스택 원클릭 생성
5단계에서 언급한 llms.txt뿐만 아니라 sitemap.xml, robots.txt, JSON-LD 스키마 등 AI 친화적인 기술 요소를 클릭 몇 번으로 자동 생성하고 최적화합니다.
llms.txt를 수동으로 작성하고 유지보수하는 대신, 온더AI는 현재 사이트 구조를 분석해 핵심 페이지를 자동 추천하고, 우선순위에 따라 llms.txt를 생성합니다. 새로운 콘텐츠가 추가되거나 구조가 변경되면 자동으로 업데이트됩니다.
Content Coverage Analysis: 놓친 주제와 질문 자동 진단
Content Coverage Analysis 기능은 우리 콘텐츠가 어떤 주제와 질문을 커버하지 못하고 있는지 진단하여, 다음 콘텐츠 제작의 우선순위를 명확하게 제시합니다.
예를 들어, "프로젝트 관리 툴"이라는 키워드 군에서 "가격 비교", "팀 규모별 추천", "API 연동 방법" 등의 질문에 대한 콘텐츠는 충분하지만, "보안 인증" 관련 콘텐츠가 부족하다는 것을 자동으로 발견합니다. 이를 통해 마케터는 감이 아니라 데이터를 기반으로 콘텐츠 전략을 수립할 수 있습니다.
결론: 진단·개선·성과 측정까지 하나의 플랫폼에서
온더AI(Onthe AI)는 AEO 진단, 개선, 성과 측정까지의 전 과정을 하나의 플랫폼에서 관리할 수 있게 해줍니다.
- 1~4단계는 Content Quality Signals로 자동 점검
- 5단계는 llms.txt 및 기술 요소 자동 생성으로 해결
- 성과는 Citation Analytics와 Share of Voice로 정량 측정
- 다음 액션은 Content Coverage Analysis로 데이터 기반 도출
수동 워크플로우의 각 단계를 자동화하면, 마케터는 반복적인 점검 작업 대신 전략과 크리에이티브에 집중할 수 있습니다. 물론 최종 판단과 브랜드 메시지의 설계는 여전히 마케터와 전문가의 몫이지만, 실행 속도와 데이터의 정확성은 비교할 수 없을 만큼 향상됩니다.
지금 온더AI의 7일 무료체험을 신청하여, 내 콘텐츠가 LLM에 얼마나 인용되고 있는지, 경쟁사 대비 어디가 부족한지 직접 확인해보세요. 무료체험 기간 동안 모든 기능을 제한 없이 사용할 수 있으며, 신용카드 등록 없이 바로 시작할 수 있습니다.
5. FAQ: AEO와 콘텐츠 최적화에 대해 자주 묻는 질문
Q1: AEO 최적화를 하면 기존 SEO 순위에도 도움이 되나요?
A: 네, 도움이 됩니다. AEO는 사용자 의도에 더 깊이 집중하고 콘텐츠 구조를 명확하게 하므로, 결과적으로 사용자 경험을 개선하여 기존 SEO에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 특히 구조화 데이터(스키마)는 검색 결과에서 리치 스니펫으로 노출될 확률을 높여, CTR(클릭률) 향상으로 이어집니다. AEO와 SEO는 서로 대체 관계가 아니라 상호 보완적인 관계입니다.
Q2: 어떤 종류의 콘텐츠가 AEO에 특히 유리한가요?
A: 'Best of' 목록, 상세한 제품 리뷰, 경쟁사와 비교하는 표, 특정 문제에 대한 단계별 가이드, 자주 묻는 질문(FAQ) 등 명확한 구조와 직접적인 답변을 포함한 콘텐츠가 매우 유리합니다. LLM은 "무엇을", "어떻게", "왜"에 대한 명확한 답을 제공하는 콘텐츠를 선호합니다. 반면, 추상적인 브랜드 스토리나 감성적인 카피만으로 구성된 콘텐츠는 인용 가능성이 낮습니다.
Q3: ChatGPT, Google AI Overview 등 LLM마다 인용 기준이 다른가요?
A: 네, 조금씩 다릅니다. 예를 들어, Google SGE(AI Overview)는 구조화 데이터(스키마)와 E-E-A-T(경험, 전문성, 권위성, 신뢰성)를 중시하는 반면, ChatGPT는 콘텐츠의 논리적 흐름과 토픽 권위성을 더 보는 경향이 있습니다. Perplexity는 출처의 다양성과 최신성을 강조합니다. 따라서 여러 플랫폼을 동시에 모니터링하는 것이 중요합니다. 온더AI의 Prompt Analytics 기능은 ChatGPT, Google AI Overview, Perplexity 등 여러 플랫폼에서의 브랜드 언급과 인용을 동시에 추적하여, 플랫폼별 차이를 한눈에 비교할 수 있게 해줍니다.
Q4: llms.txt는 국제 표준인가요? 모든 AI가 지원하나요?
A: 2024년 제안된 새로운 표준으로, 현재 OpenAI, Anthropic, Perplexity 등 주요 AI 기업들이 지원하고 있습니다. 아직 모든 검색엔진이 공식적으로 채택한 것은 아니지만, AI 기반 검색 시대의 핵심 기술 요소로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 특히 OpenAI의 SearchGPT(현 ChatGPT Search)와 Anthropic의 Claude는 llms.txt를 명시적으로 인식하고 우선 참조합니다. Google AI Overview도 유사한 신호를 점진적으로 반영하고 있습니다. llms.txt는 선택 사항이지만, 적용할 경우 AI 크롤러에게 명확한 가이드를 제공하므로 인용 가능성을 높일 수 있습니다.
지금 바로 AEO 워크플로우를 시작하세요. 수동으로 진행하기 어렵다면, 온더AI(Onthe AI)의 7일 무료체험으로 자동화된 진단과 개선 제안을 경험해보시기 바랍니다. LLM이 인용하는 콘텐츠를 만드는 것은 더 이상 선택이 아니라 필수입니다.