검색 엔진 전문지 뉴스

AI 검색 엔진이 브랜드를 노출하는 방식은 정보를 학습하여 답변에 사용하는 '활용'과 출처를 밝히는 '인용'으로 구분됩니다. 전통적인 SEO의 효율이 낮아지는 가운데, 기업은 자사 브랜드가 AI 답변 내에서 어떻게 인지되고 연결되는지를 추적하는 새로운 가시성 전략을 수립해야 합니다.

구글은 머천트 리스팅 구조화 데이터를 업데이트하여 판매 기간(sale duration)과 제품 카테고리(product category) 속성을 지원하기 시작했습니다. 이번 조치는 Google Merchant Center 피드 사양과 검색 엔진의 스키마 마크업을 일치시켜, 판매자가 보다 정교한 할인 정보와 제품 분류를 검색 결과에 반영할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.

AI는 마케팅 실험의 구축 비용을 낮춰 대량의 테스트를 가능하게 했지만, 동시에 유의한 결과와 무작위 노이즈를 구분하기 어렵게 만드는 부작용을 낳았습니다. 성공적인 성장을 위해서는 AI를 실행과 자동화에 활용하되, 가설 설정과 지표 정의, 그리고 실패한 실험을 중단하는 결정은 인간이 담당하는 엄격한 프레임워크가 필요합니다.

구글 서치 콘솔이 인스타그램, 틱톡, X, 유튜브와 같은 소셜 미디어 플랫폼 내 콘텐츠가 구글 검색 결과에서 어떻게 노출되고 클릭되는지 확인할 수 있는 '플랫폼 프로퍼티' 기능을 도입했습니다. 이를 통해 사용자들은 직접 소유하지 않은 외부 도메인의 콘텐츠 성과를 구글 검색 데이터를 기반으로 상세히 분석하고 추적할 수 있게 됩니다.

구글 서치 콘솔이 이제 인스타그램, 틱톡, X, 유튜브와 같은 외부 소셜 채널의 검색 성과를 확인할 수 있는 '플랫폼 프로퍼티' 기능을 출시합니다. 이를 통해 크리에이터와 사이트 소유자는 자신의 소셜 콘텐츠가 구글 검색 및 디스커버에서 어떤 키워드로 노출되고 클릭되는지 상세한 데이터를 통합적으로 관리할 수 있습니다.

이 기사는 Microsoft Advertising을 Google이나 Meta 캠페인의 단순 복제판으로 취급하는 실수를 경고하며, 플랫폼 특화된 전략의 필요성을 강조합니다. LinkedIn 데이터 기반 타겟팅, 멀티미디어 광고 활용, 그리고 AI 성능 향상을 위한 정교한 구조 설계와 측정 도구 활용법을 구체적으로 제시합니다.

AI 검색 엔진은 브랜드의 자체 홍보보다 Reddit, 리뷰, 뉴스 등 외부 데이터가 결합된 종합적인 평판을 바탕으로 답변을 생성합니다. 따라서 기업은 단순한 키워드 최적화를 넘어, 타겟 고객이 신뢰하는 다양한 채널에서 일관된 브랜드 메시지를 구축하고 제3자 검증(Earned Media)을 확보하는 전략이 필요합니다.

구글은 머천트 리스팅 구조화 데이터 문서에 Product.category 속성 지원 확대와 새로운 '판매 기간(Sale duration)' 메커니즘을 추가했습니다. 이를 통해 판매자는 상품 카테고리를 텍스트와 코드 유형으로 상세히 정의할 수 있으며, 세일 가격의 유효 범위를 명확하게 설정하여 구글 검색 및 쇼핑 결과에 반영할 수 있습니다.

구글 애즈가 블랙 프라이데이나 크리스마스 같은 특정 시즌 테마를 에셋 그룹에 바로 적용할 수 있는 옵션을 선보였습니다. 이 기능은 AI가 각 광고 채널에 맞춰 소재를 최적화하여 조합해주므로, 매번 새로운 캠페인을 처음부터 구축해야 하는 번거로움을 줄여줍니다.

구글이 Google Ads 스폰서된 검색 결과 영역에 눈에 띄는 대형 '웹사이트 방문' 버튼을 추가하는 새로운 UI 실험을 진행하고 있습니다. 이는 과거 사이트링크나 지도 결과에서 시도되었던 방식과 유사하며, 광고 클릭 유도를 목적으로 합니다.

OpenAI가 ChatGPT Ads 플랫폼에 사용자 정의 오디언스 리스트 업로드 기능을 도입했습니다. 광고주는 이메일이나 전화번호 데이터를 활용해 특정 고객군을 정밀하게 타겟팅할 수 있게 되어, 광고 효율과 ROI를 높일 수 있는 기반이 마련되었습니다.

구글 애드센스에 전문가의 맞춤형 조언을 받기 위한 새로운 설정 기능이 추가되었습니다. 사용자는 전화, SMS, WhatsApp 등 선호하는 통신 수단을 선택하거나 거부할 수 있으며, 이를 통해 구글 측으로부터 직접적인 성장 팁을 제공받을 수 있습니다.

OpenAI가 ChatGPT Ads 내에 특정 이메일과 전화번호 리스트를 활용해 광고 대상을 필터링할 수 있는 'Audiences' 기능을 출시했습니다. 이는 기업이 보유한 고객 데이터를 기반으로 광고 캠페인의 정밀도를 높일 수 있는 새로운 옵션입니다.

Clovion AI의 새로운 연구에 따르면, AI 어시스턴트에게 구체적인 구매 조건을 추가할 경우 초기 추천 브랜드 리스트의 62%가 사라지는 현상이 나타났습니다. 특히 모델별로 마케팅 자료나 기술 문서를 참조하는 방식이 달라 브랜드 기능을 과장하거나 누락하는 양상이 다르게 나타나므로, 정교한 콘텐츠 전략이 필요합니다.

최근 LLM의 토큰 비용 절감을 위해 웹사이트의 마크다운 버전을 별도로 제공하려는 SEO 트렌드가 나타나고 있으나, 구글은 이를 기술 부채로 규정하며 반대했습니다. 대신 웹사이트의 기본 구조와 접근성을 개선하는 것이 검색 엔진과 AI 에이전트 모두에게 가장 효과적인 전략이라고 조언합니다.

웹은 현재 HTML 기반의 기존 구조를 넘어, AI 에이전트가 정보를 더 효율적으로 찾고 상호작용할 수 있도록 돕는 기계 판독형 인프라(OKF, ARD, MCP 등)를 구축하는 과도기에 있습니다. 이는 단순한 SEO의 변화가 아니라, 웹이 인간을 위한 페이지와 에이전트를 위한 데이터 계층이라는 두 개의 머리를 갖게 되는 과정입니다.

OpenAI는 ChatGPT 광고 플랫폼 내에서 AI가 광고 문구를 자동으로 제작해 주는 기능을 도입했습니다. 광고주는 자신의 웹사이트 정보를 바탕으로 생성된 광고 초안을 검토 및 수정하여 즉시 집행할 수 있으며, 이는 광고 생태계 확장을 위한 전략적 움직임입니다.

2026년 5월 기준 LLM 기반 세션 중 ChatGPT가 92.4%를 차지하며 압도적 지배력을 보였으며, Claude는 기술 및 기업용 시장을 중심으로 급성장했습니다. 주목할 점은 AI 트래적의 상당수가 웹사이트의 특정 페이지가 아닌 내부 검색 결과 페이지로 유입되는 구조적 변화가 나타나고 있다는 것입니다.

이번 SMX Now 세션에서는 검색 엔진 최적화(SEO), 인공지능(AI), 사용자 경험을 모두 아우르는 고도화된 사이트 아키텍처 구축 전략을 다룹니다. 정보 과학 전문가 Shari Thurow는 5단계 프레임워크를 통해 데이터 분류 체계와 레이블링 시스템이 AI의 콘텐츠 접근성에 미치는 영향을 설명할 예정입니다.

AI 검색 엔진의 등장으로 인해 전통적인 백링크 중심의 SEO 방식이 한계에 직면했습니다. 이제는 브랜드의 신뢰도를 높이는 엔티티 구축, 주제별 깊이를 갖춘 콘텐츠 클러스터링, 그리고 커뮤니티 내 자연스러운 브랜드 언급량을 확보하는 전략이 핵심입니다.