인물 검색에서의 혼란은 오랫동안 표준이었지만, 구글의 AI 통합—AI 오버뷰(AIO)와 AI 모드—는 점진적인 변화가 아닌 근본적인 구조 개편을 의미한다. SEO를 관리하는 마케터들은, 단일 또는 다중 위치에 관계없이, 전통적인 파란 링크 검색 결과에서 대화형이고 통합된 경험으로의 전환이라는 중대한 변곡점에 직면하게 되며, 이는 전략과 경쟁 구도에 큰 영향을 미친다. 가장 처음 등장한 큰 변화는 검색 결과 페이지 상단의 프리미엄 ‘Position 0’를 차지하는 AI 오버뷰였으며, 이는 지형을 뒤흔들었다. 하지만 더 깊은 변혁을 보여주는 것은 AI 모드다. 이는 전체 ‘정보 여정’을 예상하여 다단계 사용자 대화를 지원하는 완전한 대화형 시스템으로, 잠재적 질문 또는 쿼리 확장을 통해 작동한다. 이를 통해 클릭 유도가 줄어들면서도, 포괄적인 답변을 AI 인터페이스 내에서 전달하여 사용자가 별도 클릭 없이도 필요한 정보를 얻도록 만든다. 지역 SEO에 미치는 영향은 매우 크다. 데이터에 따르면, AI 오버뷰가 표시되지만 비즈니스가 언급되지 않을 경우, 유기적 클릭률이 최대 61%까지 하락할 수 있다. 성공은 이제 전통적인 목록에서 1위를 차지하는 것뿐만 아니라, AI 오버뷰와 AI 모드 내에 등장하는 것에 달려 있다. 일부 전문가는 구글이 곧 AI 모드로만 완전히 전환할 가능성을 예상하고 있다. 이 변화는 지역 검색 경쟁과 가시성을 재정의한다. 높은 의도를 가진 지역 또는 거래 관련 검색의 경우, AI는 전통적인 구글 3-Pack 대신 Google 비즈니스 프로필(GBP) 카드를 포함하는 향상된 AI 모드 로컬 팩으로 대체되는 경향을 보인다. 2025년 5월 기준 연구에 따르면, AI 오버뷰와 AI 모드가 포함된 검색은 57%의 지역 검색 결과에 나타나며, 특히 정보성 쿼리에서 지배적이다. 또한 여행 예약 조사에서는 GBP가 매우 잘 노출되고 참여를 유도하는 콘텐츠로 부각되고 있는데, 이는 지역 검색 전반에서 일관된 트렌드일 가능성이 높다. AI 순위는 주로 엔티티 권위(Authority)에 크게 의존한다. 대형 언어 모델(LLMs)은 웹사이트 콘텐츠나 백링크만이 아니라, 다수의 옴니채널 인증된 출처에서 수집된 비즈니스 데이터를 종합적으로 활용한다. 디지털 생태계와 데이터의 신뢰성은 이제 가장 중요한 랭킹 요소로 작용하며, 마케터는 전통적인 SEO와 사실 기반 엔티티 전략을 재조정할 필요가 있다. AI 모드에서 성공하려면, 마케터들은 권위력, 데이터 정합성, 기술적 정밀성, 즉각적인 답변을 제공하는 콘텐츠를 강조하는 포괄적 전략을 시행해야 한다. 다음은 핵심 권장 사항 8가지다: 1. **구글 비즈니스 프로필(GBP) 최적화** GBP는 생성형 AI의 핵심 정체성이다. 완전하고 최신 상태로 최적화 및 검증하는 것이 필수적이다. 주된 카테고리와 부차 카테고리를 정확히 선택하고, 과도하거나 관련 없는 태그는 피한다. 모든 서비스를 정확히 기재하여 웹사이트 및 스키마와 완벽히 일치하게 하며, 영업시간 및 속성(결제수단, 편의시설 등)을 최신 상태로 유지하고, 임시 휴무 여부도 반영한다. 적극적으로 참여하여 리뷰와 질문에 신속히 답변하고, 사진과 프로모션을 정기적으로 게시한다. GBP는 웹사이트 및 제3의 디렉터리보다 먼저 업데이트하는 핵심, 역동적 데이터 소스로 활용한다. 2. **기술적 스키마 정밀성 확보** LocalBusiness와 Service 스키마를 정교하게 구현한다. 사업 유형과 제공 서비스는 Service와 makesOffer 속성을 활용하여 명확히 규정하고, 지리적 좌표를 포함시켜 초근접 성을 확보한다. 관련 이미지를 다수 첨부하고 파일명과 Alt 텍스트에 키워드를 포함하여 시각적 확장 결과를 노릴 수 있게 한다.

JSON-LD 형식을 사용하여 유지보수를 간편하게 하고, 구글의 리치 결과 테스트와 Schema. org 검증 도구로 정기 점검한다. 3. **옴니채널 데이터 일관성 확보(NAP 조화)** 이름, 주소, 전화번호, 서비스 설명 등 핵심 데이터의 일관성은 매우 중요하다. 어떤 영역에서든 데이터 불일치는 AI의 신뢰도를 저하시킬 뿐만 아니라 랭킹에도 악영향을 미친다. 실시간으로 데이터 정합성을 감사하고 모든 목록에 동일한 정보를 반영하는 것이 필수다. 구조화된 데이터와 GBP를 신뢰할 수 있는 주 데이터로 삼고, 모든 플랫폼이 정확한 정보를 유지하도록 한다. 4. **진짜 리뷰와 감정 (E-E-A-T 프레임워크)** 활용 구글은 여전히 경험(Experience), 전문성(Expertise), 권위(Authoritativeness), 신뢰도(Trustworthiness)를 중시한다. 고객이 구체적인 긍정적 특성(예: “빠른 서비스”, “전문 지식이 풍부한 직원”)이 언급된 상세 리뷰를 남기도록 유도한다. 리뷰와 평점 구조화 스키마를 도입하여 감정을 체계적으로 분석하고, 활발히 관리하며 적극적인 답변으로 신뢰를 쌓는다. 5. **답변 엔진 최적화(AEO) 및 쿼리 확장 맵핑** 전통적 키워드 중심 전략에서 벗어나, 사용자 전체 정보 여정을 예측하며 후속 질문까지 염두에 둔 콘텐츠를 제작한다. 계층적 제목, 간결한 문단, FAQ(FAQPage 스키마 포함), 목록 형식을 활용해 AI가 쉽게 추출하고 인용할 수 있도록 한다. 두 단계 전략을 확립하는데, 1단계는 풍부하고 정보성 높은 콘텐츠로 AIO 인용에 적합하게, 2단계는 거래와 전환을 유도하는 페이지에 집중한다. 6. **브랜드 언급 확장으로 엔티티 권위 강화** AI는 전통적 백링크보다 광범위하고 일관된 브랜드 언급을 더 선호한다. 권위 있는 지역 뉴스, 산업 블로그, 디렉토리 등 옴니채널 매체에 브랜드를 널리 인용하고, 비링크 언급을 축적한다. 특히 유튜브 같은 소셜 미디어 플랫폼을 적극 활용하며, 디지털 PR 캠페인으로 브랜드 존재감을 강화한다. 7. **고속 전환(CRO)에 초점** AI는 낮은 의도를 가진 트래픽을 걸러내기 때문에, 남은 방문은 매우 높은 퀄리티를 기대할 수 있다. 광범위한 트래픽 유도 대신, 전환율 최적화에 자원을 재배치한다. 눈에 띄는 호출(Call-to-Action), 간단한 폼, 원클릭 예약 또는 전화와 같은 설정으로 마찰을 줄이고, 직접 전화 및 예약 등의 핵심 활동 벤치마크를 중심으로 성과를 측정한다. AI 모드 가시성을 성공 판단의 핵심 지표로 활용한다. 8. **접근성과 투명성을 갖춘 콘텐츠 미래 대비** 중요한 사실 자료—면허, 자격증, 핵심 서비스, 위치 정보—는 클릭 또는 토글, 자바스크립트 뒤에 숨기지 말고, 평문 HTML 내에 모두 공개한다. 정기적으로 AI 이해 관점에서 사이트 내용을 점검하고, 대형 언어 모델 분석 도구와 역질문 기반 검증으로 어떤 내용이 쉽게 파악되는지 가시화한다. **결론:** 구글의 AI 모드는 기존의 백링크 중심 SEO를 넘어, 검증된 사실 제공과 전체 엔티티 검증에 집중하는 전략으로의 전환을 요구한다. 마케터는 기술적 준수, 데이터 무결성, 답변 중심 콘텐츠, 그리고 광범위한 브랜드 언급을 강화하여 지역 검색 가시성을 유지·증대해야 한다. 이 변화에 즉각 적응하는 것이 필수이며, 비즈니스는 정확하고 권위 있는 데이터 원천이 되어 AI 인용에 적합하도록 준비해야 한다. --- **추가 자료:** - AI SEO: AI 모드 랭킹 이해하기 - 구글 AI 모드: 우리가 아는 것과 전문가들의 견해 - AI 모드의 쿼리 확장 기술: 구글의 새로운 세부 정보 *이미지 출처: Koupei Studio/Shutterstock*