AI가 SEO를 어떻게 변화시키고 있는가: 에이전시 소유자의 관점

SEO 산업은 수년간 많은 변화를 겪어왔지만, AI의 영향은 이전의 그 어떤 것보다 다르고 극적입니다. 이는 검색의 본질과 기업이 운영되는 방식에 대한 구조적인 변화입니다. 그리고 대부분의 SEO 에이전시들은 (한동안 저의 에이전시를 포함하여) 이를 입 밖으로 내어 말하기를 주저해 왔습니다.

AI가 SEO를 어떻게 변화시키고 있는지, 왜 제가 오랫동안 이에 저항했는지, 그리고 무엇이 제 마음을 돌려놓았는지 알고 싶다면 계속 읽어주세요.

SEO가 포함하는 요소

AI가 SEO에 미치는 영향에 대해 논하기 전에, SEO가 실제로 무엇인지 명확히 하고 싶습니다. 제대로 운영되는 SEO 캠페인은 최소한 6가지의 뚜렷한 영역을 다룹니다. 각 영역은 전문 지식, 시간, 그리고 지속적인 실행을 필요로 합니다.

기둥 (Pillar)	포함 내용	AI가 변화시키는 방식
기술적 감사 (Technical Audit)	깨진 링크, 중복 콘텐츠, 리다이렉트 체인, 느린 페이지, 렌더링 문제에 대한 크롤링 (Crawling)	AI 에이전트(AI agents)가 이제 크롤링 데이터를 해석하고, 영향도에 따라 문제를 분류하며, 수정안을 초안으로 작성할 수 있어 전문가의 며칠 분량의 작업을 몇 시간으로 단축할 수 있음
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이것이 바로 여러분이 SEO 에이전시를 고용할 때 비용을 지불하는 가치입니다.

AI가 SEO를 변화시키는 방식

자동화된 감사 및 기술적 SEO (Technical SEO)

기술적 SEO는 AI 이전에도 항상 업무 중 가장 자동화하기 쉬운 부분이었습니다. Screaming Frog, Website Auditor, SurferSEO와 같은 도구들은 수년 동안 사이트를 크롤링하고 문제를 표시해 왔습니다. AI가 바꾸는 것은 바로 해석 계층 (interpretation layer)입니다.

A 크롤러(Crawler)는 페이지의 서버 응답 시간이 느리거나 깨진 링크가 있다는 사실을 알려줄 수 있습니다. 하지만 적절한 프롬프팅 (prompting)으로 미세 조정(fine-tuned)되고 귀하의 사이트 특정 아키텍처에 대해 학습된 AI 에이전트는 그 이유가 무엇인지 말해주고, 예상되는 영향도에 따라 문제를 분류하며, 수정안을 작성하고, 검토를 위해 스테이징 환경 (staging environment)으로 푸시할 수 있습니다.

스키마 마크업 (Schema markup), 메타 태그 (meta tags), 사이트맵 (sitemaps), 캐노니컬 태그 (canonical tags) — 이 모든 것들은 이제 커스텀 워크플로 (custom workflows)에서 실행되는 에이전트 (agents)에 의해 생성, 검증 및 유지 관리될 수 있습니다. 전문가가 사이트당 며칠씩 소요하던 기술적 SEO (technical SEO) 작업은 이제 단 몇 시간 만에 처리될 수 있으며, 사람은 처음부터 결과물을 만드는 대신 생성된 결과물을 검토하는 역할을 수행합니다.

키워드 및 경쟁사 조사 (Keyword and Competitor Research)

과거의 키워드 조사 (Keyword research)는 여러 도구에서 데이터를 추출하고, 스프레드시트를 구축하며, 클러스터 (clusters)를 식별하고, 의도 (intent)를 매핑한 다음, 경쟁사가 어떤 키워드로 순위를 차지하고 있는지 교차 참조하는 과정을 포함했습니다. 신규 클라이언트를 위한 철저한 조사 단계는 일주일의 대부분을 차지하기도 했습니다.

AI 지원 조사는 품질의 상한선을 변화시킵니다. 수천 개의 키워드 변형에 대한 패턴 인식 (pattern recognition), 의미론적 클러스터링 (semantic clustering), 의도 매핑 (intent mapping), 그리고 상위 10개 랭킹 페이지와의 격차 분석 (gap analysis) 등이 가능해졌습니다. 이 모든 과정은 이제 아주 짧은 시간 안에 수행될 수 있으며, 수동으로 하기에는 비현실적이었던 수준의 교차 참조가 가능합니다. 결과물을 해석하고 의사결정을 내리기 위해서는 여전히 전략가 (strategist)가 필요하지만, 가공되지 않은 분석 작업은 더 이상 과거와 같은 병목 현상 (bottleneck)이 아닙니다.

AI vs. 인간 카피라이터 (AI vs. Human Copywriters)

잘 조사되고 적절히 최적화된 4,000단어 분량의 기사를 작성하는 숙련된 SEO 카피라이터는 1일에서 3일 정도의 시간이 걸립니다. 브리핑, 조사, 초안 작성, 검토, 수정, 그리고 최종 품질 확인까지 고려하면 콘텐츠 한 편당 상당한 비용이 발생합니다. 콘텐츠 중심의 SEO 프로그램을 운영하는 클라이언트의 경우, 이러한 비용은 빠르게 누적됩니다.

AI는 단돈 몇 푼으로 그에 필적하는 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 인간이 투입하는 시간은 글쓰기에서 프롬프팅 (prompting), 품질 확인 (quality checking), 피드백 제공, 그리고 반복 작업 (iterating)으로 전환됩니다. 조사 브리프 작성, AI 생성, SurferSEO와 같은 도구를 활용한 품질 검토, 그리고 최종 편집 과정을 포함하여 한 편의 콘텐츠에 2~3시간을 사용하는 전문 SEO 전략가는 인간 카피라이터가 3일 동안 만들어낼 결과물과 일치하거나 이를 능가하는 결과물을 만들어낼 수 있습니다.

전문가는 여전히 필수적이지만, 핵심은 카피라이팅 (Copywriting) 자체보다는 무엇을 쓸 것인지, 어떻게 구조를 잡을 것인지, 어떤 공백을 채울 것인지, 경쟁사가 놓치고 있는 것이 무엇인지, 그리고 결과물의 품질을 어떻게 검수할 것인지에 대한 지식에 있습니다.

이를 수치로 나타내기 위해, 업계 평균을 사용하여 세 가지 접근 방식을 비교하면 다음과 같습니다:

링크 빌딩 (Link Building) 및 아웃리치 (Outreach)

AI는 잠재 고객을 식별하고, 아웃리치 이메일 초안을 작성하며, 잠재적인 링크 도메인의 권위 (Authority)를 분석하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI 에이전트 (AI agents)는 온라인 콘텐츠 제출 및 게시 프로세스를 자동화할 수도 있습니다. 하지만 실제 관계 구축, 편집자에게 진정으로 독창적인 아이디어를 제안하는 것, 그리고 링크를 걸 가치가 있는 콘텐츠를 만드는 일은 여전히 인간의 개입을 필요로 합니다.

그럼에도 불구하고, AI는 이제 링크를 얻을 수 있는 콘텐츠를 만드는 데 매우 능숙합니다. 생산의 속도와 규모 덕분에 더 적은 시간 안에 더 진정으로 유용한 리소스를 더 많이 만들 수 있기 때문입니다.

내가 처음에 AI SEO에 저항했던 이유

배운 교훈과 주의해야 할 이유

만약 당신이 Panda 이전의 세상을 기억할 정도로 오랫동안 SEO를 해왔다면, 왜 내가 AI 콘텐츠에 대해 기본적으로 회의적인 입장을 취했는지 이해할 것입니다. 초기에는 충분한 키워드 반복과 충분한 링크만 있다면 거의 무엇이든 순위를 높일 수 있었습니다.

그러다 2011년에 Panda가 등장하여 콘텐츠 팜 (Content farms)을 쓸어버렸습니다. 2012년에는 Penguin이 뒤따라와 링크 네트워크 (Link networks)를 파괴했습니다. 업계가 지름길을 찾을 때마다, Google은 그 길을 차단할 방법을 찾아냈습니다.

대량 생산된 콘텐츠, 스핀 기사 (Spun articles), 자동 생성된 페이지 등은 모두 한때 타겟이 되었습니다. 따라서 AI 콘텐츠 도구들이 나타나기 시작했을 때, 나의 본능은 매번 그랬던 것처럼 이것이 지름길이라고 가정하는 것이었고, 지름길은 페널티 (Penalised)를 받게 됩니다.

오랫동안 저는 원칙을 고수했습니다. 저희 팀은 사람이 직접 작성하고 개별적으로 최적화된 콘텐츠를 제작해 왔으며(지금도 그러합니다). 바쁜 달에는 고객을 위해 100,000단어 이상의 카피를 제작하기도 했는데, 그 모든 내용은 사람이 직접 쓰고 검토했습니다. 비용이 많이 들고 상대적으로 속도도 느렸지만, 안전했습니다.

AI 콘텐츠에 대한 Google의 공식 입장

2023년 2월에 발표된 AI 생성 콘텐츠에 대한 Google의 공식 가이드는 중요한 차이점을 명확히 하고 있습니다:

순위를 조작하기 위한 어떠한 수단도 스팸 정책 (Spam Policy) 위반입니다.

콘텐츠를 누가(또는 무엇이) 생성하든 상관없이, Google의 순위 시스템은 E-E-A-T(경험(Experience), 전문성(Expertise), 권위성(Authoritativeness), 신뢰성(Trustworthiness))를 입증하는 독창적이고 고품질인 콘텐츠에 보상을 주도록 설계되었습니다.

도움이 되는 콘텐츠 업데이트 (Helpful Content Updates)는 사람보다는 주로 검색 엔진을 위해 제작된 콘텐츠를 대상으로 합니다. Google은 이것이 실무에서 무엇을 의미하는지 직설적으로 밝히고 있습니다:

콘텐츠는 검색 엔진이 아닌 사람을 위해 작성되어야 합니다.

사람이 작성한 일반적이고 가치가 낮은 기사는 AI가 작성한 일반적이고 가치가 낮은 기사와 마찬가지로 순위가 하락할 가능성이 있습니다. Google이 보상하는 것은 진정한 전문성을 입증하고, 독창적인 통찰력을 제공하며, 독자가 이미 확인한 상위 10개의 검색 결과에서는 얻을 수 없는 무언가를 제공하는 콘텐츠입니다.

즉, 질문은 "SEO를 위해 AI를 사용해야 하는가?"가 아니라, "진정으로 더 나은 무언가를 만들기 위해 AI를 사용하고 있는가?"가 되어야 합니다.

변화가 찾아온 시점

제 마음을 마침내 바꾼 것은 제 자신의 웹사이트에서 일어나고 있는 일을 지켜보고, 저희 고객들이 저희와 상의조차 하지 않고 스스로 무엇을 하고 있는지 목격했을 때였습니다.

저희는 AI와 SEO의 미래에 관한 블로그 포스트를 게시했습니다. 이 글은 부분적으로 AI와 인간이 공동 작성하였고, 심도 있는 조사를 거쳤으며, 저희가 항상 콘텐츠를 제작해 온 방식대로 만들어졌습니다. 게시 후 한두 달 만에 이 글은 76,000회 이상의 노출(impressions)을 기록했으며, 16개의 서로 다른 검색 쿼리(search queries)에서 평균 순위 8.7위를 기록했습니다.

상위 쿼리들은 저희가 명시적으로 최적화(optimised)했던 것들이 아니었습니다. 그것들은 변형된 형태들이었습니다: the future of seo with ai, how has seo changed with ai, will seo be replaced by ai. 이 기사는 단순히 주요 키워드뿐만 아니라 해당 주제를 둘러싼 전체 시맨틱 클러스터(semantic cluster)에서 순위가 매겨지고 있었습니다. 이는 Google이 진정한 주제적 깊이(topical depth)와 직접적인 전문성(first-hand expertise)에 보상을 주고 있다는 것을 저에게 알려주었습니다.

이와 병행하여, 저희는 적절한 프로세스, 프롬프팅(prompting), 그리고 품질 관리(quality control)를 갖추어 저희 사이트에 AI 콘텐츠를 테스트하기 시작했습니다. 결과는 저희가 직접 작성한 콘텐츠와 대등했으며, 어떤 경우에는 더 나았습니다. 조사 및 반복(iteration) 단계가 수동으로 할 수 있는 수준보다 더 철저했기 때문입니다.

동시에, 저희 고객들에게도 다른 일이 일어나고 있었습니다. 고객 중 일부는 저희의 작업과 병행하여 콘텐츠를 생성하기 위해 ChatGPT를 사용하기 시작했습니다. 어떤 경우에는 그들의 AI 콘텐츠가 사이트의 전반적인 품질 신호(quality signal)에 명백히 부정적인 영향을 미치며, 저희가 해놓은 작업의 가치를 희석시키기도 했습니다.

이 시점에서, 저는 시장이 이미 AI가 그림의 일부라는 결정을 내렸다고 판단했으며, 저희 스스로의 증거 또한 에이전시로서 AI를 전적으로 수용하기에 충분히 강력하다고 결론지었습니다.

2026년에 SEO 비용을 지불해야 할까요?

Google의 E-E-A-T에 관한 자체 가이드라인이 여기서 유효합니다. 왜냐하면 그것이 무엇이 지불할 가치가 있고 무엇이 그렇지 않은지를 정확히 설명해주기 때문입니다. SEO 지출에 대한 함의는, 당신이 콘텐츠 제작을 위해 비용을 지불하는 것이 아니라는 점입니다. 당신은 입증된 전문성(expertise)과 그에 수반되는 신뢰 신호(trust signals)를 위해 비용을 지불하는 것입니다.

실제로 지불하고 있는 가치가 변했습니다

AI는 SEO의 제작 측면을 더 빠르고 저렴하게 만들었지만, 전문성(Expertise) 측면의 중요성을 결코 낮추지 않았습니다.

만약 적절한 키워드 조사 (Keyword Research)를 먼저 수행하지 않고 ChatGPT를 사용하여 기사를 작성한다면, 주제를 일반적인 수준에서만 다루고, 상위 노출을 원하는 검색어 뒤에 숨겨진 구체적인 검색 의도 (Search Intent)를 놓치며, 동일한 주제를 다루는 수백 개의 다른 AI 생성 기사들과 똑같아 보이는 결과물을 만들게 될 것입니다.

반면, 적절한 조사와 브리프 (Brief)를 바탕으로 전문성과 관점이 포함된 구조화된 프롬프트 (Prompt)를 사용하고, SEO 모범 사례 (Best Practice)에 따라 품질 검토를 거친다면, 순위를 높일 수 있고 독자에게 진정한 가치를 제공할 수 있는 결과물을 만들어낼 수 있습니다.

ChatGPT로 직접 수행할 때의 위험성

기업들이 저지르는 가장 흔한 실수는 AI를 콘텐츠 자판기처럼 취급하는 것입니다. 주제를 입력하고, 기사를 출력하고, 이를 게시한 뒤, 왜 아무런 반응이 없는지 의아해합니다.

AI를 사용하여 SEO를 잘못 수행하는 것은 에이전시를 통해 제대로 수행하는 것보다 저렴하지 않습니다. 그것은 단지 돈을 낭비하는 다른 방법일 뿐이며, 여기에 Google에서의 사이트 입지를 적극적으로 손상시킬 위험이 추가될 뿐입니다.

AI SEO 에이전시가 다르게 하는 점

현재 저희 에이전시가 기존의 전통적인 SEO 서비스와 함께 제공하는 것은, 양(Volume)보다는 전문성을 중심으로 구축된 AI 기반의 부분 자동화 SEO 서비스입니다.

이 프로세스는 상세한 키워드 및 경쟁사 조사 (Competitor Research)로 시작됩니다. 단순히 무엇에 대해 쓸 것인가를 넘어, 어떤 관점을 취할 것인지, 기존 콘텐츠에 무엇이 빠져 있는지, 그리고 진정으로 더 나은 콘텐츠는 어떤 모습일지를 식별합니다. 그 다음 AI에게 단순히 무언가를 써달라고 요청하는 것이 아니라, 특정 규칙, 프로세스 및 품질 표준에 따라 프롬프트를 작성하고 학습시킵니다. 결과물은 SEO 모범 사례에 따라 검토되고, 정확성을 확인하며, 저희가 사람이 작성한 카피에 적용하는 표준을 충족할 때까지 수정 과정을 거칩니다.