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소규모 인디 사이트를 운영 중이라면, AI 검색이 SEO를 대체하지는 않습니다. Google의 자체 가이드에 따르면, 검색(Search) 내의 생성형 AI 기능은 여전히 핵심 검색 인덱스(Search index), 크롤링 가능성(Crawlability), 스니펫(Snippets), 그리고 품질 시스템(Quality systems)에 의존합니다.

실질적인 변화는 "AI를 위해 글을 쓰는 것"이나 더 많은 페이지를 발행하는 것이 아닙니다. 변화의 핵심은 모든 페이지를 인간, 검색 크롤러(Search crawlers), 그리고 AI 시스템이 더 이해하기 쉽게 만드는 것입니다: 명확한 목적, 독창적인 가치, 크롤링 가능한 HTML, 신뢰할 수 있는 출처, 유용한 구조, 그리고 가치 낮은 콘텐츠 자동화 지양.

인디 사이트를 위한 최선의 AI 검색 SEO 워크플로우는 다음과 같습니다:

하나의 실제 사용자 문제
-> 하나의 유용한 페이지
-> 독창적인 체크리스트 또는 워크플로우
...

대상 독자

이 가이드는 실제 사이트는 운영하고 있지만 아직 검색 데이터가 거의 없는 1인 창업자(Solo founders), 인디 해커(Indie hackers), 그리고 소규모 제품 팀을 대상으로 합니다. 제품 페이지, 몇 개의 블로그 포스트, 몇 가지 도구, 그리고 사이트맵(Sitemap)은 있을 수 있지만, Search Console에는 여전히 거의 아무것도 나타나지 않는 상태일 수 있습니다.

그것이 바로 어색한 초기 단계입니다: 발견되기 위해서는 콘텐츠가 필요하지만, AI의 도움을 받은 페이지를 대량으로 발행하는 것은 얇고 기억에 남지 않는 콘텐츠(Thin content)를 만들 수도 있습니다.

목표는 AI 개요(AI Overviews)나 AI 모드(AI Mode)를 속이는 것이 아닙니다. 목표는 인덱싱(Indexing)될 가치가 있고 인용될 가치가 있는 페이지를 발행하는 것입니다.

2026년에 무엇이 바뀌었나

생성형 AI 기능에 대한 Google의 2026년 가이드는 세 가지 사항을 명확히 합니다.

첫째, SEO는 여전히 중요합니다. AI 개요(AI Overviews)와 AI 모드(AI Mode)는 Google의 검색 인덱스(Search index)와 품질 시스템에 뿌리를 두고 있습니다. 만약 귀하의 콘텐츠가 크롤링 가능하지 않고, 인덱싱 가능하지 않으며, 스니펫(Snippets) 대상이 아니라면, AI 검색에서도 강력한 위치를 점할 수 없습니다.

둘째, "AEO"와 "GEO"는 SEO 위에 존재하는 마법 같은 계층이 아닙니다. Google의 관점에서 볼 때, 생성형 AI 검색을 위해 최적화하는 것은 여전히 검색(Search)을 위해 최적화하는 것입니다. 기본 사항은 여전히 중요합니다: 가치 있는 콘텐츠, 기술적 명확성, 스니펫(Snippets), 유용한 경우의 이미지, 페이지 경험(Page experience), 그리고 중복 감소.

셋째, 범용적인 콘텐츠(commodity content)는 힘이 약합니다. 어떤 사이트에서나 나올 법한 일반적인 "7가지 팁" 같은 기사는 Google이나 독자에게 신뢰를 줄 만한 이유를 충분히 제공하지 못합니다. 직접 작성한 체크리스트, 실제 워크플로우 (workflow), 분석 (teardown), 템플릿 (template), 또는 의사결정 트리 (decision tree)는 공개된 요약본 이상의 가치를 더해주기 때문에 훨씬 강력합니다.

인디 사이트를 위한 의사결정 트리

새로운 기사를 작성하기 전에 이것을 사용하세요.

실제 사용자의 문제가 있는가?
  아니오 -> 발행하지 마세요.
  예 -> 계속 진행하세요.
...

이 의사결정 트리 하나만으로도 가장 흔한 초기 SEO (Search Engine Optimization) 실수, 즉 인접한 롱테일 키워드 (long-tail terms)를 쫓기만 할 뿐 아무것도 완전히 해결하지 못하는 작은 페이지들을 대량으로 만드는 실수를 방지할 수 있습니다.

10분 AI 검색 SEO 감사 (Audit)

발행하기 전에 다음 순서대로 페이지를 점검하세요.

1. 목적 (Purpose): 제목은 단순히 키워드를 포함하는 것이 아니라, 특정 과업에 대한 답을 제시해야 합니다.
2. 독창적 증분 (Original increment): 페이지에는 템플릿 (template), 체크리스트 (checklist), 예시 (example), 테스트 결과 (test result), 의사결정 규칙 (decision rule), 또는 직접적인 판단 (first-hand judgment)이 포함되어야 합니다.
3. 크롤링 가능성 (Crawlability): 주요 콘텐츠는 차단된 자바스크립트 (JavaScript)나 로그인 뒤에 숨겨져 있지 않고 일반 HTML로 제공되어야 합니다.
4. 스니펫 준비성 (Snippet readiness): 첫 번째 섹션은 그 자체로 독립적인 답변이 될 수 있는 간결한 답을 제공해야 합니다.
5. 신뢰 (Trust): 주장 내용이 외부 사실에 의존하는 경우, 특히 Google, 보안, 가격 책정, 또는 플랫폼 동작과 관련된 경우 출처를 추가하세요.
6. 내부 링크 (Internal links): 단순히 홍보하고 싶은 페이지가 아니라, 다음에 유용하게 읽을 수 있는 페이지로 링크를 거세요.
7. 메타데이터 (Metadata): 제목, 메타 설명 (meta description), 캐노니컬 경로 (canonical path), 오픈 그래프 (Open Graph) 이미지, 그리고 소셜 프리뷰 (social preview)를 확인하세요. IndieSeek는 이 단계를 위해 Meta Tag Checker와 OG Image Checker를 제공합니다.
8. 중복 위험 (Duplicate risk): 주제가 이전 기사와 겹친다면, 이전 기사를 업데이트하거나 새로운 섹션을 기존 기사에 병합하세요.
9. 사람의 검토 (Human review): 최종 마크다운 (Markdown) 또는 HTML을 독자의 입장에서 읽어보세요. 만약 기사가 AI 지원 워크플로우 (AI-assisted workflow)를 통해 작성되었다면, 실제 사이트에 게시하기 전에 검토하세요.

MD+HTML Reader와 같은 로컬 리더(local reader)가 이러한 검토 작업에 유용합니다.
10. 인덱싱 워크플로우 (Indexing workflow): 배포 후, 페이지가 사이트맵 (sitemap)에 포함되어 있는지 확인하고 평소와 같이 검색 제출 또는 검사 단계를 수행하세요.

llms.txt에 대해 해야 할 일

단순히 Google이 필요할 것이라고 생각해서 llms.txt를 만들지는 마세요.

Google의 AI 검색 가이드라인에 따르면, Google 검색의 생성형 AI 기능 (generative AI features)에 나타나기 위해 특별한 AI 텍스트 파일이나 기계 판독 가능 마크업 (machine-readable markup)이 필요하지는 않습니다. 또한 이러한 파일을 유지하는 것이 다른 서비스나 시스템에는 괜찮을 수 있지만, Google 검색 가시성 (visibility)에는 도움이 되거나 해가 되지 않는다고 명시하고 있습니다.

인디 사이트의 경우, 실질적인 규칙은 다음과 같습니다:

사용 사례 (Use case)	권장 사항 (Recommendation)
Google 검색 / AI 개요 (AI Overviews)	크롤링 가능한 HTML (crawlable HTML), 사이트맵 (sitemap), 스니펫 (snippets), 내부 링크 (internal links) 및 고품질 콘텐츠를 우선시하세요.
...

만약 llms.txt를 만든다면, 정확하고 유지 관리 가능하게 만드세요. 그것이 사이트의 오래된 두 번째 버전이 되도록 방치하지 마세요.

AI 지원 콘텐츠를 위한 게시 관문 (The publish gate)

AI는 조사, 개요 작성, 초안 작성을 도울 수 있습니다. 하지만 AI가 최종 품질의 책임자가 되어서는 안 됩니다.

AI 지원 기사를 게시하기 전에 다음 검토 사항을 요구하세요:

• 기사가 정의된 독자를 위해 실제 과업을 해결하는가?
• 출처에서 이미 명백하게 드러난 것 이외의 무언가를 추가했는가?
• 모든 최신 사실에 대해 출처를 밝히고 필요한 경우 날짜를 기입했는가?
• Google, AI 검색 또는 플랫폼 동작에 대한 주장이 신중하며 검증 가능한가?
• 중국어 버전이 요약본이 아닌 완전한 자연어 기사인가?
• 검색 트래픽이 존재하지 않더라도 이 콘텐츠를 게시하겠는가?

마지막 질문이 가장 어렵습니다. 만약 대답이 '아니오'라면, 그 페이지는 아마도 검색 엔진 우선 (search-engine-first) 콘텐츠일 것입니다. 초안 상태로 남겨두세요.

흔한 실수

첫 번째 실수는 키워드 변형 하나당 페이지 하나를 게시하는 것입니다. Google은 관련된 의미를 이해할 수 있습니다. 사용자들은 하나의 문제에 대해 다섯 개의 빈약한 페이지를 가질 필요가 없습니다.

두 번째 실수는 인간이 아닌 AI 시스템을 위해 글을 다시 쓰는 것입니다. Google은 생성형 AI (Generative AI) 검색을 위해 특별히 요구되는 글쓰기 스타일은 없다고 말합니다. 명확한 글쓰기는 사람들에게 도움이 되기 때문에 유용합니다.

세 번째 실수는 구조화된 데이터 (Structured data)를 지름길로 취급하는 것입니다. 구조화된 데이터는 리치 결과 (Rich results)를 구현하는 데 도움이 될 수 있지만, 유용한 콘텐츠를 대체할 수는 없습니다.

네 번째 실수는 오래된 콘텐츠가 최신인 것처럼 보이게 하기 위해 날짜를 변경하는 것입니다. 실질적인 개선이 이루어졌을 때 페이지를 업데이트하십시오. 신선함을 조작하지 마십시오.

FAQ

AI 검색 SEO는 일반적인 SEO와 다른가요?

대부분의 경우, 쿼리를 요약, 인용 및 확장할 수 있는 검색 경험에 일반적인 SEO를 적용하는 것과 같습니다. 크롤링 가능성 (Crawlability), 페이지 품질 (Page quality), 메타데이터 (Metadata), 내부 링크 (Internal links), 그리고 신뢰도 (Trust)는 여전히 중요합니다.

새로운 인디 사이트가 AI 개요 (AI Overviews)를 쫓아야 하나요?

직접적으로는 아닙니다. 더 나은 초기 목표는 명확한 사용자 문제를 해결하는 구체적이고 유용한 페이지를 게시하는 것입니다. 콘텐츠가 사용자들과 Google 검색에 충분히 강력하다면, AI 검색 기능에서도 더 유리한 위치를 점하게 됩니다.

매일 게시해야 하나요?

모든 페이지가 품질 기준을 통과할 수 있는 경우에만 그렇습니다. 매일 연구하는 것은 괜찮습니다. 하지만 매일 게시하는 것은 빈약하거나 반복적인 콘텐츠를 생성할 위험이 있습니다.

llms.txt가 필요한가요?

Google 검색 가시성을 위해서라면 필요하지 않습니다. 일부 에이전트 (Agents)가 귀하의 사이트를 이해하는 데 도움이 될 수는 있지만, 이는 선택 사항이어야 하며 정확해야 합니다.

출처 및 관련 리소스

출처 및 관련 리소스

• Google Search Central: https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide
• Google Search Central Blog: https://developers.google.com/search/blog/2026/05/a-new-resource-for-optimizing
• Helpful content guidance: https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content
• AI-generated content guidance: https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/using-gen-ai-content
• Spam policies / scaled content abuse: https://developers.google.com/search/docs/essentials/spam-policies#scaled-content
• Meta Tag Checker
• OG Image Checker
• MD+HTML Reader product page
• HN discussion on agent-native SEO tooling: https://news.ycombinator.com/item?id=48592731
• HN discussion on AI visibility workflows: https://news.ycombinator.com/item?id=47457472
• HN discussion on AI crawler behavior: https://news.ycombinator.com/item?id=48677487