검색 엔진 전문지 뉴스

구글 머천트 센터의 AI 성능 인사이트 보고서가 업데이트되어 AI 검색 의도, 검색어, 속성 관련 새로운 지표가 추가되었습니다. 이를 통해 판매자는 AI 검색 결과에 맞춰 제품 설명과 속성을 최적화하여 노출 가능성을 높일 수 있는 구체적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.

구글 애즈가 다중 매장을 운영하는 소매업체와 식당을 위해 '로컬 고객 최적화'와 '데이터 매니저 내 매장 판매 데이터 연동' 기능을 도입합니다. 이를 통해 실시간 위치 기반 광고 노출과 오프라인 매출 데이터의 통합 관리가 더욱 간편해질 전망입니다.

구글 검색의 'People Also한 질문(PAA)' 영역이 AI Overviews(AIO)로 빠르게 대체되고 있습니다. 최근 데이터에 따르면 해당 섹션의 AI 생성 답변 비중은 14개월 전 12%에서 현재 약 97%에 육박하며 사실상 AI가 답변을 독점하는 단계에 진입했습니다.

Google Ads의 위치 자산(location asset) 요구 사항이 업데이트되었습니다. 이번 업데이트는 광고 정책의 집행 방식은 유지하되, 용어를 정비하고 광고주가 구글 비동기화 문제를 해결하기 위한 구체적인 트러블슈팅 단계를 제공하는 데 중점을 둡니다.

최근 구글 서치 콘솔에서 많은 페이지가 '크롤링됨 - 현재 색인 생성되지 않음' 상태로 표시되는 오류가 발생했으나, 이는 구글 측의 일시적인 리포팅 버그로 밝혀졌습니다. 구글의 존 멀러는 해당 문제가 단기간 내에 해결되었으며 실제 인덱싱 기능에는 문제가 없음을 확인했습니다.

구글 검색 결과 1페이지에 있더라도 LLM의 답변에는 경쟁사가 등장할 수 있는데, 이는 LLM이 신뢰하는 출처와 전통적인 검색 순위가 다르기 때문입니다. 따라서 브랜드 노출을 위해서는 단순한 기술적 SEO를 넘어 LLM이 신뢰하는 도메인에 콘텐츠를 게재하고 리뷰를 확보하는 '인용 프로필' 관리가 필요합니다.

검색 결과가 AI의 요약 답변 형태로 변화함에 따라, 기업이 AI의 추천 대상에 포함되는 'AI 가성성(AI Visibility)' 확보가 핵심 과제로 부상했습니다. 이를 위해 리뷰 데이터, 정보의 일관성, 외부 언급 등을 통해 AI가 신뢰할 수 있는 엔티티 권위를 구축해야 합니다.

구글 애즈가 오프라인 매장 방문 가능성이 높은 고객을 우선 타겟팅하는 '지역 고객 최적화' 기능과 매장 결제 데이터를 광고 성과와 연결하는 'Store Sales' 통합 기능을 도입합니다. 이를 통해 광고주는 온라인 광고가 실제 오프라인 매출로 이어지는 과정을 더 정밀하게 측정하고 최적화할 수 있게 됩니다.

구글은 유럽 연합의 디지털 시장법 규제에 대응하기 위해 검색 결과 레이아웃을 재설계하여 비교 서비스(Aggregator)와 직접 공급자(Supplier)를 위한 전용 섹션을 도입했습니다. 이번 조치는 자사 서비스 우대 논란을 해소하기 위한 것이나, 구글 측은 사용자 경험 저하와 검색 품질 하락을 우려하고 있습니다.

영국의 한 뉴스 출판사가 글로벌 브랜딩을 위해 도메인을 .co.uk에서 .com으로 이전한 후, 트렌딩 뉴스 쿼리에 대한 검색 노출이 98% 감소하는 충격적인 결과를 맞이했습니다. 이번 사례는 단순한 URL 리다이렉트를 넘어, 도메인 변경이 구글의 뉴스 신뢰도와 권위 평가 시스템에 미칠 수 있는 '구글 리셋' 위험성을 경고합니다.

구글의 존 멀러는 과거에 생성된 저품질 페이지가 현재 사이트의 가치 평가에 부정적인 영향을 미칠 수 있다고 밝혔습니다. 특히 사용자 가치 없이 자동 생성된 대량의 콘텐츠는 구글 시스템의 신뢰를 잃게 만들며, 이를 회복하는 데는 단순한 페이지 삭제 이상의 긴 시간과 노력이 필요합니다.

구글 애즈(Google Ads)가 사용자의 자연어 명령을 통해 시각적 보고서를 생성하고 데이터 변화의 이유를 요약해 주는 AI 대시보드 기능을 일부 계정에 출시하기 시작했습니다. Gemini를 활용한 이 기능은 기존의 수동적인 지표 선택 과정을 생략하고, 광고주가 데이터의 결과뿐만 아니라 그 이면의 원인까지 즉각적으로 파악할 수 있도록 돕습니다.

InMotion Cloud는 AWS, Azure 등 기존 클라우드의 불확실한 비용 구조를 탈피하여 월 정액제와 고정 데이터 전송량을 제공하는 새로운 매니지드 프라이빗 클라우드를 선보였습니다. 자체 보유한 베어메탈 인프라와 OpenStack을 활용해 AI 워크로드 및 SaaS 운영에 필요한 비용 예측 가능성을 극대화한 것이 특징입니다.

구글 애즈가 다점포 기업을 위해 인근 고객을 타겟팅하는 '로컬 고객 최적화' 기능과 CRM 및 구글 시트를 통해 오프라인 매출 데이터를 쉽게 연동하는 '데이터 매니저 내 매장 판매' 기능을 도입합니다. 이를 통해 디지털 광고와 실제 매장 방문 및 매출 사이의 연결 고리를 강화하고 광고 성과 측정의 편의성을 높였습니다.

구글은 애그리게이터 유닛, 카루셀 등 지역별로 다르게 적용되는 검색 경험을 설명하는 새로운 도움말 문서를 출시했습니다. 이는 유럽의 DMA 규제 변화에 맞춰 수직적 검색 서비스(VSS)와 비교 쇼핑 서비스(CSS) 등 다양한 파트너들에게 새로운 검색 결과 지면을 제공하기 위한 전략적 조치입니다.

구글 지도의 내부 시스템인 'Geostore'의 구조와 72개의 랭킹 신호를 분석한 결과, 구글은 수백 개의 데이터 소스를 통합하여 비즈니스를 하나의 '엔티티'로 관리하고 있습니다. 이는 로컬 SEO가 단순한 정보 수정을 넘어, 다양한 데이터 출처 간의 신뢰도를 확보하고 일관된 정보를 구축하는 과정임을 보여줍니다.

데이터 측정의 불확실성이 증가하며 플랫폼들이 AI 모델링을 통해 누락된 데이터를 추측하고 있지만, 이는 의사결정의 오류를 초래할 수 있습니다. 따라서 단일 모델에 의존하기보다 여러 모델의 교차 검증을 통해 신호가 일치하는 지점을 찾는 것이 중요합니다.

Common Crawl은 50만 개 이상의 llms.txt 파일을 분석하여, 상당수가 플러그인이나 템플릿을 통해 자동 생성되며 일부는 크롤러 차단용으로 잘못 사용되고 있음을 발견했습니다. 또한, 일부 파일에서 프롬프트 인젝션 시도가 발견되었으나 매우 드문 사례였으며, 현재 이 파일은 표준 규격보다는 사이트맵이나 단순 정보 제공 용도로 주로 활용되고 있습니다.

프로그래매틱 SEO는 단일 패턴으로 수천 개의 페이지를 생성할 수 있는 강력한 전략이지만, 검증 없는 확장은 기술적 부채와 낮은 검색 가시성이라는 위험을 초래합니다. 따라서 소규모 샘플을 통해 데이터의 유의미한 차이와 검색 엔진의 색인 여부를 먼저 확인한 후 확장을 결정해야 합니다.

구글은 유럽 내 DMA 규제 대응으로 검색 품질 변화를 감수하면서도, AI 오버뷰의 인용 패널 축소 및 AI 모드의 새로운 응답 형식을 테스트하고 있습니다. 동시에 구글 광고에는 Gemini 기반의 AI 대시보드가 도입되고 쇼핑 광고에는 판매량 표시 기능이 추가되는 등 AI 기반의 커머스 기능이 강화되고 있습니다.