Ahrefs Blog

Ahrefs는 287억 개의 키워드 데이터를 분석하여 미국 내 클릭당 비용(CPC)이 가장 높은 100개 키워드를 공개했습니다. 법률, 교육, 통신 등 수익성이 높고 구매 의도가 명확한 키워드들이 상위권을 차지하며, 기업 간의 치열한 입찰 경쟁을 반영하고 있습니다.

Ahrefs의 데이터를 바탕으로 미국 내 구글 검색량이 가장 많은 인물 100인을 분석하고, 이를 마케팅에 활용하는 구체적인 방법을 설명합니다. 유명인의 이름과 특정 제품 또는 주제를 결합한 키워드 패턴을 찾아내어 유기적 트래픽을 확보하는 SEO 전략을 제안합니다.

글로벌 구글 검색 트렌드에서 ChatGPT가 1위를 기록하며 AI 서비스의 일상화를 증명했으며, YouTube와 WhatsApp 등 플랫폼 중심의 검색이 지속되고 있습니다. 미국과 글로벌 시장 모두에서 AI, 엔터테인먼트, 커뮤니케이션 서비스가 검색 수요를 주도하고 있습니다.

Ahrefs는 콘텐츠 팀의 생산성 향상을 위해 실제 업무의 페인 포인트를 해결하는 AI 해커톤을 진행했습니다. 이를 통해 단순한 텍러 작성을 넘어 연구 자동화, 키워드 분석, 트기 트렌드 모니터링 등 실질적인 워크플로우를 혁신하는 16개의 맞춤형 AI 도구를 5일 만에 개발해냈습니다.

Moltbook은 인간의 직접적인 참여 없이 AI 에이전트들이 자율적으로 정보를 공유하고 소통하는 새로운 형태의 커뮤니티 플랫폼입니다. 이 플랫폼에서는 브랜드들이 AI 에이전트를 활용해 자율적인 마케팅을 수행하며, 이는 미래의 마케팅 대상이 인간이 아닌 AI 비서로 이동할 수 있음을 예고합니다.

Ahrefs의 마케팅 팀이 활용하는 AI 에이전트 'Agent A'의 구체적인 활용 사례와 기술적 구조를 소개합니다. 제품 브리프를 기반으로 GTM 패키지를 자동 생성하고, 데이터 기반의 랜딩 페이지를 제작하는 등 마케팅 프로세스 전반을 자동화하는 방법을 다룹니다.

Ahrefs는 2026년 10월 미국 샌디에이고에서 대규모 마케팅 컨퍼런스인 'Ahrefs Evolve 2026'을 개최한다고 발표했습니다. 이번 행사는 최신 AI 검색 최적화(AEO) 전략 공유, 글로벌 마케팅 리더들과의 네트워킹, 그리고 Ahrefs의 최신 AI 도구 활용법 학습을 핵심 가치로 내세우고 있습니다.

Ahrefs의 Agent A는 마케팅 업무의 반복적인 과정을 자동화하기 위해 설계된 자율형 AI 에이전트로, 단순 질의응답을 넘어 직접 도구를 구축하고 실행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 특히 11단계의 블로그 파이프라인을 통해 키워드 조사부터 최종 발행 직전 단계까지의 SEO 콘텐츠 제작 과정을 완전히 자동화하는 사례를 보여줍니다.

콘텐츠 엔지니어링은 콘텐츠를 개별적으로 제작하는 대신, AI 파이프라인을 구축하여 콘텐츠의 생성부터 배포, 성과 측정까지의 전 과정을 자동화하는 실무를 의미합니다. 이는 단순한 글쓰기를 넘어 파이프라인 설계, 프롬프트 엔지니어링, 지식 베이스 관리, 거버넌스 구축을 포함하는 시스템 구축 중심의 역할입니다.

에이전트 SEO는 AI 에이전트에게 결과값만 정의하면 스스로 단계를 계획하고 실행하며 오류를 수정하는 방식의 새로운 SEO 접근법입니다. 이는 기존의 수동 방식이나 단순 자동화(Zapier 등)를 넘어, MCP(Model Context Protocol)와 같은 도구를 통해 외부 데이터와 직접 연결되어 자율적인 업무 수행을 목표로 합니다.

이 기사는 단순한 정보 제공을 넘어 실제 SEO 작업을 수행하는 AI 에이전트의 개념과 활용 사례를 다룹니다. 키워드 리서치, 콘텐츠 최적화, 기술적 SEO 자동화 등 순차적이고 데이터 중심적인 작업에서 에이전트가 어떻게 업무 효율을 극대화하는지 설명합니다.

이 기사는 AI 챗봇의 인용 링크를 통해 발생하는 'AI 챗봇 트래픽'의 정의와 성장세를 분석합니다. ChatGPT가 현재 가장 큰 유입을 담당하고 있으나 Claude와 같은 모델의 성장세가 매우 가파르며, 이 트래픽은 이미 구매 의사가 결정된 사용자가 유입되기에 매우 높은 전환율을 보인다는 점을 강조합니다.

구글 지식 그래프는 540억 개의 엔티티와 그 관계를 담은 거대한 지식 베이스로, 키워드 매칭을 넘어 검색 의도를 이해하는 핵심 엔진입니다. 이는 AI Overviews와 같은 최신 AI 검색의 기반이 되며, 검색 결과의 가시성을 높이는 동시에 '제로 클릭(Zero-click)' 검색을 증가시켜 SEO 전략의 근본적인 변화를 요구하고 있습니다.

스키마 마크업(JSON-LD)을 추가하는 것이 AI 검색 엔진(ChatGPT, Google AIO 등)의 인용률을 높여준다는 기존의 믿음이 대규모 데이터 분석 결과 사실이 아닌 것으로 드러났습니다. Ahrefs의 연구에 따르면, 스키마 추가는 AI 인용량에 유의미한 상승을 가져오지 못했으며, 오히려 일부 플랫폼에서는 미미한 하락세가 관찰되었습니다.

스키마 마크업은 검색 엔진이 웹페이지의 정보를 정확히 이해하도록 돕는 구조화된 데이터 코드로, 구글의 리치 결과(Rich Results)를 생성하여 클릭률을 높이는 핵심 기술입니다. 특히 최근에는 ChatGPT, Gemini와 같은 AI 에이통 및 AI 검색 환경에서 제품과 서비스를 추천하기 위한 필수적인 데이터 표준으로 역할이 확장되고 있습니다.

Claude Skills는 단순한 일회성 프롬프트를 넘어, 특정 작업이 감지되면 자동으로 실행되는 재사용 가능한 명령어 패키지(Agent Skills)입니다. 이를 통해 사용자는 반복적인 프롬프트 입력 없이도 일관된 품질의 결과물을 얻을 수 있으며, 효율적인 AI 워크플로우 구축이 가능합니다.

AI 검색 엔진(AEO) 시대에 맞춰, AI와 인간 모두가 정보를 빠르게 파악할 수 있도록 돕는 효율적인 글쓰기 프레임워크를 제안합니다. 핵심 결론을 앞에 배치하는 BLUF 방식과 확신에 찬 선언적 문장 사용이 AI 인용 확률을 높이는 핵심입니다.

AI의 지식은 학습 데이터(Training Data), 검색 증강 생성(RAG), 그리고 API/MCP와 같은 실시간 도구 접근이라는 세 가지 계층을 통해 형성됩니다. 이 구조를 이해하는 것은 AI의 답변 신뢰도를 판단하고, 기업의 브랜드 가시성을 AI 검색 엔진 내에서 확보하는 데 필수적입니다.

생성형 AI가 프롬프트에 따라 콘텐츠를 생성하는 수동적 도구라면, 에이전트 AI는 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 도구를 사용하여 실행하는 자율적 시스템입니다. 이 기술적 전환은 AI의 역할을 단순한 '보조자'에서 스스로 업무를 완수하는 '디지털 워커'로 변화시키고 있습니다.

AI 키워드 리서치는 단순한 아이디어 생성을 넘어, 실시간 SEO 데이터와 연결된 '에이전틱 AI'를 통해 데이터 분석 및 자동화 단계로 진화하고 있습니다. 핵심은 LLM의 추론 능력과 실제 검색 데이터(Volume, KD 등)를 MCP와 같은 프로토콜로 결합하여 환각 현상을 제거하고 정확한 인사이트를 도출하는 것입니다.

Ahrefs의 마케팅 디렉터 Ryan Law가 Claude Code와 23개의 전문 스킬 파일을 활용해, 며칠이 걸리던 콘텐츠 제작 프로세스를 6~12분으로 단축시킨 '콘텐츠 엔지니어링' 사례를 소개합니다. 이 시스템은 단순한 AI 활용을 넘어 인간의 편집 전문성을 모방한 에이전틱 워크플로우(Agentic Workflow)를 구축하여 고품질의 초안을 자동 생성합니다.

ChatGPT는 검색된 URL 중 약 5중 50%만을 최종 인용하며, 이 과정에서 페이지 전체를 읽기 전 제목과 스니펫 등을 통한 '게이트키핑' 단계를 거칩니다. 특히 검색(search) 유형의 인용률이 88%로 압도적으로 높아, 검색 엔진 랭킹 유지가 AI 인용을 확보하는 핵심 전략임을 보여줍니다.