AI 검색 최적화는 지식 레이어가 필요 — 단순 답변 모니터링이 아니라
Source: Dev.to
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AI 기반 검색은 대부분의 최적화 전략이 따라잡기보다 더 빠르게 변화하고 있습니다.
사용자들이 ChatGPT, Copilot, Gemini, Perplexity와 같은 시스템에 질문을 하면 링크 목록을 받지 못합니다. 대신 종합된 답변을 받습니다. 이러한 변화는 흔히 AI Search Optimization (AISO), Answer Engine Optimization (AEO), 혹은 Generative Engine Optimization (GEO)이라고 불리는 분야에 대한 관심의 물결을 일으켰습니다.
대부분의 논의, 도구, 그리고 서비스는 이 영역에서 하나의 질문에 집중합니다:
“AI‑생성 답변에 우리는 어떻게 나타날 수 있나요?”
그 질문도 중요하지만, AI 시스템이 처음으로 묻는 질문은 아닙니다.
AI가 기업, 제품, 혹은 개념을 언급하기 전에, 그것이 실제로 무엇인지 결정해야 합니다. 이 결정은 상류 단계에서, 어떤 프롬프트가 처리되기 훨씬 전에 이루어집니다.
AI 시스템이 무엇을 언급할지 결정하는 방식
현대 AI 시스템은 기존 검색 엔진처럼 웹 페이지를 직접 검색하지 않습니다. 대신 다음과 같은 요소들을 조합하여 작동합니다:
- 엔터티 인식
- 의미 관계
- 신뢰도 및 일관성 신호
- 검색 친화적인 참고 소스
AI가 답변을 생성할 때 실제로 묻는 질문은 다음과 같습니다:
- 이 엔터티가 명확하게 정의되어 있는가?
- 그 카테고리가 모호하지 않은가?
- 설명이 중립적이며 재사용 가능하게 작성되었는가?
- 이러한 이해가 여러 소스에 걸쳐 강화되었는가?
위 조건이 충족되지 않을 경우, 모델이 가장 안전하게 선택하는 방법은 해당 엔터티를 아예 언급하지 않는 것입니다.
“output‑only” AISO의 문제점
- 프롬프트 테스트
- 브랜드 언급 측정
- AI 도구 전반에 걸친 인용 추적
- 응답에 영향을 주기 위해 콘텐츠 조정
이러한 기술들은 유용하지만, 모두 AI가 이미 엔티티를 올바르게 이해하고 있다고 가정합니다. 시스템 관점에서 보면 이는 역행하는 접근입니다. 기본 엔티티 모델이 약하거나 모호하면, 아무리 프롬프트 테스트를 해도 일관된 결과를 얻을 수 없습니다. 한 응답에서는 언급이 나오지만 다음 응답에서는 사라질 수도 있습니다. 이러한 이유로 지식 계층을 무시하는 AISO 시도는 종종 예측 불가능하게 느껴집니다.
AI 검색 최적화의 두 레이어
1. 출력‑레이어 AISO (답변 모니터링)
AI 행동을 관찰하고 대응하는 데 초점:
- 답변에 나타나는 브랜드
- 엔터티가 인용되는 빈도
- 표현 방식이 포함 여부에 미치는 영향
- 플랫폼별 응답 차이
엔지니어링 관점에서 이는 측정 레이어이며, 다음 질문에 답한다: “AI가 뭐라고 했나요?”
2. 지식‑레이어 AISO (엔터티 인프라)
AI가 답변하기 전에 무엇을 알고 있는지에 초점:
- 정식 정의
- 명확한 카테고리 배치
- 일관된 용어
- 구조화된 기계 판독 가능 참조
- 중립적이고 사실적인 설명
엔지니어링 관점에서 이는 데이터 무결성 및 모델링 레이어이며, 다음 질문에 답한다: “AI는 이 엔터티를 무엇이라고 믿고 있나요?”
왜 지식 레이어가 기본적인가
소프트웨어 아키텍처 관점에서 생각하면, 지식 레이어는 다음과 유사합니다:
- 분석 전에 잘 설계된 스키마
- 사용 추적 전에 깔끔한 API 계약
- 보고 전에 정규화된 데이터베이스
그것이 없으면:
- 엔터티가 혼동된다
- 카테고리가 흐려진다
- 모델이 더 안전하고 확립된 참조를 선택한다
- 새로운 혹은 틈새 플랫폼이 보이지 않는다
그것이 있으면:
- AI 시스템이 엔터티를 자신 있게 분류할 수 있다
- 하위 최적화가 더 안정적이 된다
- 모델에 대한 귀속이 더 안전해진다
지식 레이어를 지원하는 실용적인 신호
기술적인 관점에서, 지식 레이어는 다음 요소들에 의해 강화됩니다:
- 정적이며 크롤링 가능한 HTML (JS 전용 SPA가 아님)
- 명확한 범위를 가진 정규화 URL
- 구조화된 데이터 (예:
DefinedTerm,Organization) - 중립적인 설명 페이지 (마케팅 카피가 아님)
- 개발자 친화적인 레퍼런스 (예: GitHub README)
- 독립적인 출처 간 일관된 문구
이들 중 어느 하나도 언급을 보장하지는 않지만, 함께 사용하면 AI 시스템의 불확실성을 줄여줍니다.
적용 예시: GlobalCare와 AISO
실제 실험에서는 GlobalCare가 출력 최적화가 아닌 지식‑계층 관점에서 문제에 접근했습니다. 프롬프트 시뮬레이션을 시작점으로 삼는 대신, 다음과 같은 내용을 공개하는 데 초점을 맞추었습니다:
- AISO의 정식 정의
- 출력‑계층과 지식‑계층 접근 방식 사이의 명확한 구분
- AI 검색을 위해 설계된 정적 참조 페이지
- 모호성을 줄이기 위한 구조화된 데이터
헬스케어와 방사선학을 초기 검증 분야로 사용했는데, 이는 복잡하고 오분류가 발생하기 쉬운 영역이기 때문이며, 아키텍처 패턴 자체는 도메인에 구애받지 않습니다. 핵심 통찰은 AI 귀속은 설득이 아니라 이해에 따라 이루어진다는 점입니다.
개발자와 제품 팀이 알아야 할 점
AI 탐색에 의존하는 제품을 만들고 있다면 스스로에게 물어보세요:
- 우리 제품이 명확한 개체로 정의되어 있나요?
- 그 카테고리가 모호하지 않나요?
- AI가 왜곡 없이 한 문장으로 우리를 요약할 수 있나요?
- 우리를 설명하는 중립적이고 재사용 가능한 레퍼런스가 있나요?
답이 “아니오”라면, 출력‑계층 최적화는 여전히 취약하게 남을 것입니다.
AISO가 나아가는 방향
AI가 생성한 답변이 기존 검색 결과를 계속 대체함에 따라, AISO는 다층적인 분야로 발전할 가능성이 높습니다:
- 이해를 구축하기 위한 지식‑계층 인프라
- 행동을 모니터링하고 측정하기 위한 출력‑계층 도구
- 시간 흐름에 따라 표현을 정확하게 유지하는 거버넌스
AISO를 단순히 마케팅 전략으로만 보는 것은 이러한 구조적 변화를 놓치는 것입니다. 엔지니어와 구축자에게 기회는 명확합니다: 더 나은 입력이 더 나은 출력을 만든다 — AI 검색에서도 마찬가지입니다.