Christopher S. Penn – Marketing AI Keynote Speaker

거의 시기적절한 뉴스: 🗞️ AI 최적화에 대한 오해 바로잡기 (2025-06-22)

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Christopher S Penn

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거의 시기적절한 뉴스

놓칠 수 없는 정보

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콘텐츠 진정성 선언문

이번 주 뉴스레터의 95%는 제가 직접 작성했습니다. 영상에서는 풍부한 AI 결과물을 보실 수 있으며, 본문에는 Anthropic Claude의 결과물이 포함되어 있습니다. 이러한 종류의 공개가 왜 좋은 생각이고 가까운 미래에 EU와 어떤 방식으로든 사업을 하는 모든 사람에게 필요할 수 있는지 알아보세요.

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Almost Timely News: 🗞️ Setting the Record Straight on AI Optimization (2025-06-22)
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생각 정리: AI 최적화에 대한 오해 바로잡기

자, AI 최적화와 그 복잡하고 뒤틀린, 난해한 AI 최적화 영역에 대해 명확히 해봅시다. GAIO, GEO, AIO, AEO, CSEO(대화형 검색/SEO) 등 너무나도 이상하고 혼란스러운 이름들이 많아서 마치 동요 같거나 IKEA 가구 이름 같습니다.

무엇이 진짜이고 무엇이 아닌지 명확히 하기 위해 몇 가지 기본 사항을 정립해야 합니다. 이해관계자들이 질문할 때 제시할 수 있고, 수많은 허위 정보를 걸러낼 수 있는 방법이 필요합니다.

1부: 정의

먼저, 우리가 무엇에 대해 이야기하는지 명확히 합시다. 근본적으로 모든 사람이 알고 싶어 하는 것은 이것입니다.

모든 형태의 생성형 AI가 직간접적으로 우리에게 얼마나 많은 트래픽(따라서 잠재 고객, 리드, 기회, 판매, 궁극적으로 수익)을 보내고 있는지 알 수 있을까요?

이 포괄적인 진술에서 우리는 세 가지 주요 영역으로 나눌 수 있습니다.

  1. LLM/생성형 AI 모델은 우리에 대해 무엇을 알고 있을까요? 질문을 받았을 때 우리에 대해 어떻게 이야기할까요? AI 모델 자체가 우리를 어떻게 추천하고 있을까요?
  2. Google AI Overviews 및 Google AI Mode와 같은 AI 기반 검색 도구는 우리를 어떻게 추천하고 우리에게 트래픽을 보낼까요?
  3. ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini 등 검색을 대체하는 AI는 우리를 어떻게 추천하고 우리에게 트래픽을 보낼까요?

그리고 여기서 우리는 논리적인 질문을 던집니다. 이 서로 다른 시스템들이 우리를 더 많이 추천하게 하려면 어떻게 해야 할까요?

우리가 이것을 무엇이라고 부르든 상관없이(이 뉴스레터의 나머지 부분에서는 AI 최적화라고 부르겠습니다), 우리는 사실 세 가지 질문에 대해 이야기하고 있습니다.

  • 무엇인가? (What is it?)
  • 그래서 무엇인가? 왜 우리가 신경 써야 하는가? (So what? Why do we care?)
  • 이제 무엇을 해야 하는가? (Now what? What do we do about it?)

정말 중요한 점을 하나 말씀드리겠습니다. 세 가지 주요 영역은 종종 함께 묶이는 경향이 있습니다: AI 모델, AI 기반 검색, 검색을 대체하는 AI.

이들은 함께 묶여서는 안 됩니다. 이들은 같지 않습니다. 이는 3부에서 분명해질 것입니다.

2부: 알 수 없는 것

이것이 근본적인 원칙입니다:

AI는 검색이 아닙니다.

집중하지 않았던 뒷자리 분들을 위해 다시 한번 반복하겠습니다.

AI는 검색이 아닙니다.

마지막으로 ChatGPT(또는 당신이 선택한 AI 도구)를 켜고 “보스턴 최고의 마케팅 회사”와 같이 거의 의미 없는 문장을 입력했던 것이 언제였나요?

아마 거의 없을 겁니다. 그것은 우리가 과거에 구글에서 검색하던 방식입니다. 대부분의 사람들이 AI를 사용하는 방식이 아닙니다. 심지어 상당수의 사람들은 자신이 선택한 채팅 도구와 거의 인간적인 관계를 맺고, 애칭을 붙이고, 마치 실제 사람처럼 대화합니다.

이것이 의미하는 바는 사람들이 AI 모델과의 채팅에서 무엇을 입력할지 의미 있는 정확도로 예측하기가 거의 불가능하다는 것입니다. 예를 들어 봅시다. ChatGPT와 같은 도구를 구동하는 모델에 직접적이고 거의 검열되지 않은 액세스를 허용하는 OpenAI의 플랫폼을 사용하여 보스턴의 PR 회사에 대해 물어봅시다.

저는 이 프롬프트를 사용했습니다:

“보스턴의 PR 회사에 대해 이야기해 봅시다. 우리 회사는 시장 점유율을 높이기 위해 새로운 PR 회사가 필요합니다. 우리는 AI 컨설팅 회사입니다. 보스턴에서 우리에게 잘 맞는 PR 회사는 어디일까요?”

o4-mini

  • Racepoint Global
  • LaunchSquad
  • Inkhouse
  • Sutherland Weston
  • Hotwire
  • Finn Partners
  • Sloane & Company

GPT-4.1

  • SHIFT Communications
  • PAN Communications
  • Rally Point Public Relations
  • INK Communications Co.
  • March Communications
  • Denterlein
  • Walker Sands

GPT-4o

  • PAN Communications
  • Matter Communications
  • March Communications
  • Racepoint Global
  • Velir
  • SHIFT Communications

보시다시피, OpenAI 자체 모델 계열 내에서도 API를 통해 완전히 다른 결과가 나옵니다. API를 통해 사용할 수 있는 가장 강력한 추론 모델인 사고 모델은 매우, 매우 다른 결과를 제시하지만, GPT-4o와 GPT-4.1도 다른 결과를 제시합니다.

이것이 모델 자체가 아는 것입니다. OpenAI의 API에 연결되는 모든 도구를 사용할 때, 당신은 이 버전의 AI를 사용하고 있는 것입니다(잠시 후 이야기할 ChatGPT 웹 인터페이스와는 반대됩니다).

이제, 프롬프트에서 몇 단어만 바꿔봅시다. 합리적이지만 의미적으로 동일한 것입니다. 첫 문장을 잘라내고 더 직접적인 프롬프트로 바꾼다면 어떨까요:

“우리 회사는 시장 점유율을 높이기 위해 새로운 PR 회사가 필요합니다. 우리는 AI 컨설팅 회사입니다. 보스턴에서 우리에게 잘 맞는 PR 회사는 어디일까요?”

어떤 결과를 얻을까요?

o4-mini

  • Salt Communications
  • PAN Communications
  • SHIFT Communications
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  • Highwire
  • Argyle PR

GPT-4.1

  • Inkhouse
  • SHIFT Communications
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  • Red Lorry Yellow Lorry
  • Matter Communications
  • Walker Sands

GPT-4o

  • PAN Communications
  • Matter Communications
  • LaunchSquad
  • SHIFT Communications
  • Inkhouse
  • 451 Marketing
  • March Communications

놀랍죠! 같은 모델군, 같은 공급업체인데도 완전히 다른 결과가 나옵니다.

이것이 특정 AI 모델이 어떤 결과를 반환할지 추측하는 것이 일반적으로 헛수고인 이유입니다. 단 몇 단어의 차이가 매우, 매우 다른 결과로 이어질 수 있으며, 이는 매우 순진한 대화형 질의에 대한 것입니다.

대부분의 사람들이 사용하는 대화형 어조를 사용한다면 어떻게 될까요? 무뚝뚝한 검색 같은 질문 대신, 당신의 개성을 반영하는 방식으로 질문한다면?

“이봐 채팅아! 좋은 아침이야. 우리 회사가 시장 점유율을 높이기 위해 새로운 PR 회사가 필요해. 우리는 AI 컨설팅 회사인데, 예전에 PR 회사를 몇 군데 써봤거든. 아, 정말 말도 마! 써봤던 회사들 중 절반은 네가 직접 할 수 있는 일에 엄청난 돈을 요구하고, 나머지 절반은 아무 결과도 내지 못하는 자아도취적인 사상가들로 가득 차 있었어. 우리는 보스턴 지역에 있어(레드삭스 파이팅!) 네가 우리에게 추천할 만한 가치 있는 PR 회사 목록이 있을까?”

사람들이 AI에 질문하는 무한한 방식을 모델링하려 한다면 행운을 빕니다.

그러므로 AI 최적화의 근본 원칙으로 이것을 정립합시다: 사람들이 AI에 무엇을 묻는지 알 수 없습니다.

이것을 알 수 있다고 말하는 사람은 누구든지 거짓말을 하고 있는 것입니다. 정중하게 말할 방법이 없습니다. 그들은 거짓말을 하고 있으며, ChatGPT와 유사한 서비스에 사람들이 무엇을 묻는지에 대한 데이터라며 돈을 요구한다면, 그들은 당신의 돈을 가져가고 대신 오물을 돌려주는 것과 다름없습니다.

3부: 알 수 있는 것

이제 AI 최적화가 하나의 단일체가 아니라 세 가지 별개의 것임을 이해했으니, 우리가 알 수 있는 것이 무엇인지 하나씩 살펴볼 수 있습니다.

AI 모델

AI 모델이 우리에 대해 무엇을 아는지 알 수 있을까요? 예, 아니요 둘 다입니다. AI 모델, 즉 우리가 알고 사용하는 AI 도구를 구동하는 핵심 엔진은 기본적으로 거대한 통계 데이터베이스입니다. 180만 개가 넘는 다양한 AI 모델과 수십 개의 파운데이션 모델, 우리가 항상 사용하는 최첨단 모델이 있습니다. 다음은 모델의 일부 샘플입니다.

  • Google의 Gemini 및 Gemma 계열
  • OpenAI의 GPT 및 o 계열
  • Anthropic의 Claude 계열
  • Deepseek의 V 및 R 계열
  • Alibaba의 Qwen 계열
  • Mistral의 Mistral, Devstral, 및 Magistral 계열
  • Cohere의 Command 계열
  • Moonshot의 Kimi 계열
  • Meta의 Llama 계열
  • NVIDIA의 Nemotron 계열
  • IBM의 Granite 계열
  • Microsoft의 Phi 계열
  • TI의 Falcon 계열
    … 그리고 훨씬 더 많습니다.

이 카탈로그의 요점은 무엇일까요? 전 세계 어디에 있든, 어떤 소프트웨어와 벤더를 사용하든, 이러한 모델 중 하나가 질문에 답변하는 데 도움을 줄 가능성이 높습니다. 예를 들어, 직장에서 Microsoft Copilot을 사용하고 있다고 가정해 봅시다. (죄송합니다.) 당신은 단 하나의 AI 모델만 사용하는 것이 아니라, 여러 개의 모델을 비하인드에서 사용하고 있는 것입니다. Microsoft Copilot은 비용을 절감하기 위해 당신의 쿼리를 Microsoft가 가장 낮은 비용으로 작업을 수행할 수 있다고 생각하는 모델로 보이지 않게 라우팅하므로, Phi 4가 작업에 적합하지 않으면 Phi 4(자체 내부 모델) 또는 OpenAI 모델 중 하나로 라우팅할 수 있습니다.

어떤 모델이 어떤 시스템을 구동하는지 일반적으로 아는 것이 좋습니다. 예를 들어, OpenAI의 모델이 ChatGPT를 구동한다는 것을 알고 있습니다. 이는 거의 기정사실입니다. Google의 Gemini는… 요즘 Google의 모든 것을 구동하는 것 같습니다. Google은 Gemini를 가능한 모든 곳에 밀어넣고 있습니다. Meta의 Llama는 Instagram, Facebook, Threads, WhatsApp과 같은 Meta 앱 내의 모든 AI를 구동하므로, Meta 생태계에서 소셜 미디어 마케터라면 Llama가 무엇을 아는지 아는 것이 도움이 됩니다. 그리고 수많은 회사들이 비하인드에서 DeepSeek의 로컬 버전을 실행하고 있는데, 이는 자체 하드웨어에서 실행할 수 있는 최첨단 모델이기 때문입니다. 몇 달 전까지만 해도 잘 작동하지 않던 회사의 프라이빗 라벨 AI 허브가 갑자기 잘 작동한다면, 아마도 이것이 그 이유일 것입니다.

이러한 모델들이 우리에 대해 무엇을 아는지 알기 위해서는 각 모델별로 가능한 한 많은 방식으로 무엇을 아는지 물어봐야 합니다.

이는 계산적으로 악몽입니다. 왜일까요? 각 모델에 대해 백만 가지 다른 방식으로 주제에 대해 백만 가지 다른 질문을 하는 데 드는 비용은 천문학적일 것입니다.

모델을 아는 것이 중요한 이유와 상대적으로 저렴한 비용으로 알 수 있는 것이 있습니다. AI가 어떤 질문에든 답변하려면 우리에 대한 어느 정도의 지식을 가지고 있어야 합니다. 우리가 알고 싶은 한 가지는 AI가 우리에 대해 가지고 있는 최신 지식입니다. 왜냐하면 AI 모델에 훈련 데이터를 제공하는 것(즉, 인터넷상의 대량의 텍스트)이 AI 모델에 영향을 미치는 핵심 전략이기 때문입니다.

하지만, 그리고 이것이 중요한 ‘하지만’입니다. 많은 AI 모델 제작자들은 모델의 새 버전을 훈련시키기 위해 점점 더 많은 합성 데이터(AI 생성)를 사용하고 있습니다. 여기에 모델을 만드는 데 걸리는 매우 긴 시간을 결합하면, AI 모델은 종종 시간에 갇힌 듯 구식으로 보입니다.

우리가 이것을 알 수 있는 방법은 다음과 같습니다. 어떤 AI 모델의 개발자 포털(소비자 웹 인터페이스가 아님)로 이동하세요. 예를 들어, 저는 Google AI Studio나 OpenAI Platform Playground 또는 Anthropic Console로 이동할 것입니다. 이들은 추가 기능 없이 모델과 직접 대화할 수 있는 개발자 인터페이스입니다.

다음과 같은 간단한 질문을 해보세요:

“christopherspenn.com에서 당신이 알고 있는 Almost Timely 뉴스레터의 가장 최근 호는 무엇입니까? 정확한 제목, YYYY-MM-DD 형식의 발행일, 다음 형식의 URL을 제공하세요:

  • 최신 기사: [기사 제목]
  • 발행일: [YYYY-MM-DD 형식의 날짜]
  • 기사 URL: [URL]”

최신 모델의 답변을 봅시다:

  • OpenAI GPT-4.1: 2024-06-30
  • Google AI Studio, Gemini 2.5 Pro: 2024-02-04
  • Anthropic Claude Sonnet 4: 답변 거부
  • Meta LLama 4 Maverick: 답변 거부
  • DeepSeek V3: 2024-06-01

이 실험을 통해 대부분의 모델이 제 뉴스레터에 대한 지식이 1년 전에 끝났다는 것을 알 수 있습니다. 이는 정상적이고 예상되는 일입니다. 새로운 모델을 훈련하는 데 6-9개월이 걸리고, 그 다음 3-6개월의 안전성 테스트와 QA가 필요합니다.

따라서 이것이 모델 자체적으로 알고 있는 것입니다. 이것을 이해하는 것이 중요합니다. 왜냐하면 기반이 되는 모델이 우리에 대한 지식이 없다면 다른 모든 것이 문제가 될 것이기 때문입니다. 이것이 핵심입니다. 잠시 후에 논의할 AI 도구는 검색과 같은 다른 형태의 검증을 사용하여 그들이 말하는 것을 검증하지만, 기반 모델이 당신의 존재를 전혀 모른다면, 당신이 결과에 포함되어야 한다는 것조차 알지 못할 것입니다.

AI 기반 검색

우리가 신경 써야 할 두 번째 AI 최적화 범주는 AI 기반 검색입니다. 이것은 기존 검색 엔진이 검색 결과 내에 AI 지원을 배치하는 곳입니다. Google의 AI Overviews가 그렇고, DuckDuckGo의 DuckAssist도 그렇고, 물론 Bing의 Copilot도 그렇습니다.

AI Overviews는 검색 결과를 요약하여 답변을 종합합니다. Google의 AI Overviews에 대해 모두가 궁금해하는 큰 질문 중 하나는 그것이 어떻게 작동하는지입니다. 다른 많은 것들과 마찬가지로 Google은 시스템이 어떻게 작동하는지 문서화했지만, 우리에게 어려운 점은 그들이 연구 논문, 컨퍼런스 제출물, 특허, 그리고 물론 마케팅 자료와 같은 수십 개의 다른 장소에서 그렇게 했다는 것입니다.

시스템이 어떻게 작동하는지 여기 있습니다. 저는 Google의 30개 이상의 특허 및 연구 논문으로 구성된 방대한 NotebookLM 컬렉션에서 Anthropic Claude Sonnet 4를 사용하여 이 요약을 만들었습니다.

Google AI Overviews: 사용자 여정 단계별

1단계: 사용자 입력 및 쿼리 분석
1. 👤 사용자 입력
  • 사용자가 Google 검색에 쿼리를 입력, 음성 또는 업로드합니다.
  • 다중 모달 입력(텍스트, 음성, 이미지)을 지원합니다.
  • 쿼리는 클라이언트 장치의 사용자 입력 엔진에 의해 수신됩니다.
2. 🔍 쿼리 분석
  • 시스템은 다중 모달 입력을 처리합니다.
  • 사용자 의도 및 쿼리 복잡성을 감지합니다.
  • 쿼리가 고급 처리를 필요로 하는지 평가합니다.
3. 🤔 복잡성 결정 지점

쿼리가 복잡하거나 다면적일 경우:
– 쿼리 팬아웃(4a단계)으로 진행

쿼리가 간단할 경우:
– 직접 검색(4b단계)으로 진행

2단계: 정보 검색
4a. 📊 쿼리 팬아웃 (복잡한 쿼리)
  • Gemini 2.0/2.5 모델은 쿼리를 여러 하위 주제로 분해합니다.
  • 시스템은 수많은 관련 검색을 자동으로 생성합니다.
  • 포괄적인 커버리지를 위해 동시 검색을 실행합니다.
4b. 🎯 직접 검색 (간단한 쿼리)
  • 단일 검색 경로 활성화
  • 팬아웃 없이 표준 쿼리 처리
5. 🌐 포괄적인 정보 검색
  • Google Search API를 사용한 고품질 웹 콘텐츠 검색
  • 구조화된 정보를 위한 Knowledge Graph 액세스
  • 실시간 데이터 소스(쇼핑, 뉴스, 현재 이벤트)
  • 신경망 기반 선택이 적용된 REALM 텍스트 검색기
  • 상위 k 문서 식별을 위한 MIPS(Maximum Inner Product Search)
3단계: AI 처리 및 초안 생성
6. 🤖 AI 처리 시작
  • 맞춤형 Gemini 모델이 정보 통합 시작
  • 검색된 콘텐츠에 다단계 추론 적용
  • RAG(Retrieval Augmented Generation) 프레임워크 활성화
7. 🔀 초안 작성 전략 결정

SPECULATIVE RAG 접근 방식을 사용하는 경우:
– 병렬 초안 생성(8a단계)으로 진행

표준 접근 방식을 사용하는 경우:
– 단일 초안 생성(8b단계)으로 진행

8a. ⚡ 병렬 초안 생성
  • 더 작은 전문 LLM이 여러 초안을 동시에 생성
  • 각 초안은 고유한 문서 하위 집합에서 생성
  • 위치 편향 감소 및 다양한 관점 제공
  • 효율성을 위해 초안당 입력 토큰 최소화
8b. 📝 단일 초안 생성
  • 주요 LLM에 의한 전체 컨텍스트 처리
  • 전체 문서 세트에서 직접 요약
9. ✍️ 추상적 요약
  • PEGASUS Gap Sentences Generation(GSG) 기술 적용
  • 새로운 문구 및 문장 생성 (텍스트를 단순히 복사하지 않음)
  • 유창하고 자연스러운 언어 출력 생성
  • 명령어 튜닝(FLAN)으로 적절한 작업 실행 보장
4단계: 품질 보증 및 검증
10. ✅ 사실 확인
  • 더 큰 일반화 LLM (Gemini 2.0/2.5)이 검증 통과 수행
  • QA 프레임워크 평가가 정보 정확성 확인
  • 왕복 일관성 방법으로 주장 검증
  • 환각 감지 및 완화
  • 원본 문서에 대한 출처 확인
11. 🛡️ 안전 및 편향 필터링
  • 헌법 AI 정책 적용
  • LaMDA 분류기가 유해 콘텐츠 스캔
  • 정책 위반 감지 활성화
  • 가치 정렬 검증 수행
  • 레드 팀 테스트 시나리오 확인
12. 📊 신뢰도 평가
  • 시스템이 응답 품질 점수 평가
  • 컨텍스트 충분성 분석 수행
  • 유용성 평가 완료
  • 근거 기반 신뢰도 점수 부여
13. 🚦 첫 번째 신뢰도 게이트

신뢰도가 낮은 경우:
– 전통적인 검색 결과로 라우팅 (19단계)

신뢰도가 높은 경우:
– 출처 표시로 진행 (14단계)

5단계: 출력 준비
14. 🔗 출처 표시
  • 응답 링크 생성 엔진 활성화
  • 검증 가능한 링크가 요약에 삽입됨
  • 인용 형식 적용
  • 출처 참조를 위한 마크다운 형식
15. 🎯 최종 품질 게이트
  • 전체 응답 평가 수행
  • 사용자 가치 평가 완료
16. 🚥 표시 결정 지점

AI Overview가 품질 기준을 충족하는 경우:
– AI Overview 표시 (17단계)

품질 문제가 남아 있는 경우:
– 전통적인 검색 결과 표시 (19단계)

6단계: 사용자 출력 및 표시
17. 🤖 AI Overview 표시
  • 자연어 요약이 눈에 띄게 표시됨
  • 출처 링크가 명확하게 보이고 클릭 가능함
  • 적절한 경우 신뢰도 지표 표시
  • 생성된 헤드라인이 있는 AI 구성 결과 카테고리
  • 원본 출처에 대한 명확한 귀속
18. 📋 전통적인 검색 결과 (대체)
  • 대신 표준 웹 링크 표시
  • 스니펫 미리보기 제공
  • AI 생성 요약은 표시되지 않음
  • 사용자는 출처를 직접 탐색할 수 있음

이 정보를 취합하기 위해 NotebookLM과 함께 사용한 자료들의 매우 긴 목록은 뉴스레터의 맨 끝에서 찾을 수 있습니다. Google Patents가 풍부한 정보원이라는 영감과 상기를 준 iPullRank의 Mike King에게 감사드립니다(그리고 SEO by the Sea의 고(故) 위대한 Bill Slawski가 선호했던 정보원이기도 합니다). Google의 학술 연구와 함께요.

그래서 무엇이 문제일까요? 이 거대하고 복잡한 엉망진창에서 우리는 무엇을 배워야 할까요? 무엇을 알 수 있을까요?

2단계가 이 과정에서 가장 중요합니다. Google이 AI Overviews를 위한 정보를 얻는 핵심입니다. 그리고 그것은… Google 검색에 의해 구동됩니다. 결국 AI Overviews에서 잘하려면… Google 검색에서 잘해야 한다는 의미입니다.

아마 당신이 바라던 초첨단, 초신비한 AI 비법은 아닐 테지만, 이것이 진실입니다.

그러니 “SEO 대행사를 해고하세요! 이제 모든 것이 달라졌습니다!”라고 말하는 모든 사람들에게는 아닙니다. 전혀 그렇지 않습니다. 그리고 이것은 그리 놀라운 일이 아닙니다. AI Overviews와 같은 시스템이 잘 작동하고 빠르게 작동하려면, Google은 이미 가지고 있는 수십 년 동안 조정해 온 데이터를 활용해야 합니다.

또한, 이곳은 우리가 확실한 데이터를 얻을 수 있는 영역입니다. Semrush와 AHREFS와 같은 회사들이 “보스턴 최고의 PR 회사”와 같이 알려진 검색 쿼리로 수천 개의 저렴한 시뮬레이션을 실행하여 어떤 것이 AI Overviews를 트리거하고 어떤 결과가 나오는지 확인하고 있기 때문입니다. 당신도 그렇게 할 수 있습니다. 말 그대로 전체 SEO 키워드 목록을 실행하여 무엇이 나오는지 볼 수 있습니다(또는 더 좋게는 프로세스를 자동화할 수 있습니다).

생성형 AI와의 대화처럼 보이지만, Google AI Mode는 Gemini와 직접 대화하는 것보다 AI Overviews(쿼리 팬아웃 등)와 훨씬 더 많은 공통점을 가집니다. 그래서 검색을 대체하는 AI가 아니라 AI 기반 검색 카테고리 2에 속합니다.

Google은 또한 Google Search Console 피드에서 어느 정도의 AI Mode 데이터를 얻을 수 있을 것이라고 말했습니다.

검색을 대체하는 AI

이것으로 AI 최적화의 세 번째 범주인 검색을 대체하는 AI에 도달했습니다. 이들은 ChatGPT부터 Gemini, Claude까지 우리가 모두 알고 즐겨 사용하는 소비자용 앱으로, 모바일 앱 형태 또는 웹사이트 형태입니다.

“음, AI 모델과 무엇이 다르다는 거죠?”라고 말할 수도 있습니다. 모델은 생성형 AI의 엔진입니다. ChatGPT 앱과 같은 웹 인터페이스나 모바일 앱은 동일한 엔진을 포함하지만, 그 주변에는 많은 추가 기능이 있습니다. OpenAI는 나머지 자동차를 만들었고, Claude 앱도 마찬가지로 주변에 많은 기능을 가지고 있습니다.

이는 일반인이 인터페이스 없이 AI 모델을 사용할 수 없기 때문에 필요합니다. OpenAI와 같은 AI 인터페이스 제작사들은 앱을 사용자 친화적이고, 접근 가능하며, 간단하게 만들기 위해 수많은 기능을 추가했습니다.

웹 검색 및 검색 기반 다지기(search grounding)와 같은 기능입니다.

이것이 무엇을 의미할까요? ChatGPT와 같은 생성형 AI 도구가 응답에 대한 신뢰도가 낮을 때, 자체 내장 웹 검색을 사용하여 지어낸 이야기가 아닌지 확인할 수 있습니다.

간단한 예를 들어보겠습니다. GPT-4.1 모델에 다음 질문을 한다고 가정해 봅시다:

“Quarterhorse PR의 CEO Nicole Bestard가 최근에 어떤 좋은 소식을 전했습니까?”

그것이 제공하는 응답은 훈련받은 지식에 뿌리를 두고 있으며, 이는 별로 많지 않다는 것을 의미합니다.

최근 Quarterhorse PR의 CEO Nicole Bestard는 회사의 성장과 발전에 관한 좋은 소식을 공유했습니다. 특히, 그녀는 Quarterhorse PR의 1주년 기념일을 축하하며 지난 한 해 동안 회사의 성공적인 여정과 고객 및 파트너의 지원에 감사를 표했습니다. Nicole Bestard는 미래에 대한 기대와 구축된 관계에 대한 감사를 표하며, 이 이정표가 팀의 노력과 고객이 Quarterhorse PR에 보여준 신뢰를 증명한다고 강조했습니다.

Quarterhorse가 2020년에 설립되었다는 점을 감안할 때, GPT-4.1이 해당 주제에 대해 많은 것을 알지 못한다고 말해도 무방합니다.

ChatGPT에서 GPT-4.1 모델을 사용하여 같은 질문을 하면 매우 다르고 더 정확한 이야기가 나옵니다:

Quarter Horse PR의 CEO 겸 대표인 Nicole Bestard는 최근 고무적이고 영감을 주는 “좋은 소식”을 몇 가지 공유했습니다. 다음은 몇 가지 눈에 띄는 내용입니다:

🌞 태양열 발전소 + 양 이야기
2025년 3월 7일, 그녀는 LinkedIn에 Silicon Ranch Corporation이 운영하는 태양열 발전소를 경험하기 위해 8명의 국내외 기자들을 조지아 중부로 데려갔다고 게시했습니다. 그들은 암양들이 새끼를 낳는 것을 지켜보고, 양들에게 먹이를 주며, 재생 농업이 태양 에너지와 어떻게 통합되는지를 보았습니다. 목표는 가시적이고 기후 친화적인 진전과 지속 가능성에 초점을 맞춘 스토리를 만드는 것이었습니다.

이것은 내부 검색에 의해 구동됩니다.

이제 2부로 돌아가서, 사람들이 ChatGPT와 같은 도구에 무엇을 입력하는지 알 수 있는 방법은 절대, 긍정적으로 없습니다. OpenAI와 같은 회사는 개인 정보 보호 및 수익상의 이유로 그 정보를 자발적으로 공유하지 않을 것입니다. 개인 정보 보호는 사용자에게 AI 도구에 입력하는 내용이 비공개라는 환상을 주기 위함이며, 수익은 사용자 제출 정보가 모든 AI 회사의 가장 중요한 자산이기 때문입니다. 사용자 제출 정보는 AI 회사가 더 나은 모델을 보정하고 구축하는 방법입니다.

하지만 우리는 많은 것을 알 수 있습니다. 첫째, 이러한 도구들이 어떤 소스에서 정보를 가져오는지 알 수 있습니다. 그리고 이들은 모두 다른 소스에서 정보를 가져옵니다. 세 가지 다른 앱에서 동일한 쿼리를 사용하면 다양한 소스가 나옵니다. Gemini는 QHPR 웹사이트와 PR Daily에서만 정보를 가져옵니다. Claude는 LinkedIn, Twitter, PR Daily, PR Week 및 기타 수십 개의 사이트에서 정보를 가져왔습니다. ChatGPT는 LinkedIn, QHPR 웹사이트, YouTube, BusinessWire 및 기타 수십 개의 사이트에서 정보를 가져왔습니다.

이것은 우리에게 많은 것을 알려줍니다. 즉, 이러한 도구들이 찾을 수 있도록 정보를 어디에 배치해야 하는지에 대한 것입니다.

우리가 알 수 있는 두 번째 중요한 것은 사람이 생성형 AI 도구의 링크를 클릭하면 웹사이트에서 추천 트래픽을 볼 수 있다는 것입니다. 대화를 촉발하기 위해 무엇을 입력했는지는 알 수 없지만, 사람이 무언가를 클릭하고 우리 웹사이트를 방문했다는 것을 알 수 있습니다. 이는 또한 그들이 어떤 페이지에 접속했고, 어떤 페이지를 방문했으며, 고가치 행동을 취했는지도 알 수 있다는 의미입니다.

Trust Insights 웹사이트에는 이 정보를 파악하기 위한 Google Analytics 보고서를 설정하는 방법에 대한 전체 가이드가 있습니다. 무료이며, 정보를 제공할 필요도, 작성할 것도 없습니다.

4부: 무엇을 최적화할 수 있을까요?

자, 이제 세 가지 범주와 그 시스템에 대한 포괄적인 투어를 마쳤으니, 우리가 통제할 수 있고 최적화할 수 있는 것에 대해 이야기할 수 있습니다.

놓치셨다면, AI 최적화 방법에 대한 8페이지짜리 전체 가이드가 여기에서 무료로 제공됩니다(작성해야 할 양식은 있습니다). 전체 내용을 여기에 다시 인쇄하지는 않겠습니다.

매우 간략한 버전은 다음과 같습니다.

범주 1인 AI 모델 자체의 경우, 훈련 데이터가 많이 필요하며, AI 모델 제작자들은 훈련 데이터를 매우 드물게 수집합니다. 범주 1에서 수행한 테스트, 즉 모델이 우리에 대해 마지막으로 업데이트된 시점을 측정하는 것은 업데이트가 얼마나 자주 발생하는지에 대한 좋은 지표입니다. 대략 1년에 한 번 정도입니다.

이는 다음번에 모델 제작자가 새로운 훈련 데이터를 수집할 때, 당신이 쌓아둔 새로운 데이터가 포함될 수 있도록 웹 전체에 가능한 한 많은 장소에 많은 콘텐츠를 가지고 있어야 한다는 의미입니다. 그렇게 하는 방법은 콘텐츠를 생성하는 것이므로, 가능한 한 많은 곳에 존재하세요. 저는 과거에 저를 인터뷰하고 싶어 하는 어떤 팟캐스트에도 기꺼이 응하며(여전히 저의 정책입니다) 대본과 자료가 공개적으로 게시되는 한(특히 YouTube에) 그렇게 한다고 말했습니다.

범주 2인 AI 기반 검색의 경우, 여전히 기본적으로 SEO입니다. 네, 예전부터 해왔던 전통적인 SEO 방식입니다. 훌륭한 품질의 콘텐츠를 만들고, 링크를 얻고, 공유되게 하고, 가능한 한 많은 곳에서 회자되도록 하세요. 예를 들어, 위 예시에서 Claude와 ChatGPT 모두 데이터를 위해 LinkedIn을 상당히 활용했다는 점을 알 수 있으므로, 모든 곳에 존재하고 모든 곳에서 당신의 콘텐츠가 이야기되도록 하세요.

범주 3인 검색 대체 AI의 경우, 제가 권장한 연습을 해보세요. 주요 AI 도구에서 당신의 브랜드, 산업, 분야에 대한 검색과 질문, 토론을 해보는 시간을 가지세요. 하지만 생성된 텍스트를 보는 대신 소스를 살펴보세요. AI 도구가 검색 기반 다지기를 위해 어디에서 정보를 얻고 있는지 살펴보세요. 그것이 당신의 시간과 노력을 투자해야 할 청사진이 될 것입니다.

5부: 마무리

AI 최적화 분야에서는 엄청난 양의 허위 정보가 유통되고 있습니다. 모든 사람이 자기 의견을 내세우며, 실제 SEO 전문가 Lily Ray가 최근에 말했듯이, 많은 사람들이 AI 최적화에 대해 강한 의견을 가지고 있지만, 그 의견을 뒷받침하는 데이터는 전혀 없습니다.

그래서 제가 특허, 연구 논문, 자료를 찾아내고 통합하는 데 그렇게 많은 시간을 보냈습니다. 저는 사람들이 ChatGPT나 Gemini와 같은 시스템에 무엇을 입력하는지 모릅니다. 그리고 당신도 모릅니다. 하지만 우리는 시스템이 전반적으로 어떻게 설계되어 있는지, 그리고 그 시스템에 의해 가능한 한 많은 곳에서 발견되기 위해 무엇을 해야 하는지는 확실히 알 수 있습니다.

올여름 말에 Trust Insights에서 이 주제에 대한 전체 가이드를 기대해 주세요. 왜냐하면 (a) 이 주제는 허위 정보를 파는 사람들에게 맡기기에는 너무 중요하고 (b) 제가 수집하고 처리한 모든 데이터를 더 활용해야 하기 때문입니다.

마케터를 위한 비공식 LinkedIn 알고리즘 가이드와 마찬가지로, “AI 알고리즘”이나 그 어떤 허튼소리도 없다는 것이 분명해야 합니다. 대신, 사용자들을 위해 데이터를 대규모로 처리하는 수십 개의 복잡하고, 상호 작용하며, 때로는 충돌하는 시스템이 작용하고 있습니다. AI 최적화에 대한 어떤 종류의 “해킹”이나 “성장 비법” 또는 다른 어떤 허위 정보도 있을 가능성은 거의 없습니다. 대신, 그저 꾸준한 노력과 콘텐츠를 어디에 어떻게 만들지 현명하게 생각하는 것만이 있을 뿐입니다.

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제가 참여할 행사

다음은 제가 강연하거나 참석할 공개 행사입니다. 만약 당신도 행사에 참여하신다면 인사해 주세요:

  • AFT, 워싱턴 D.C., 2025년 7월
  • AMA 펜실베이니아, 요크, 2025년 8월
  • SMPS, 덴버, 2025년 10월
  • Marketing AI Conference, 클리블랜드, 2025년 10월
  • MarketingProfs B2B Forum, 보스턴, 2025년 11월

대중에게 공개되지 않는 비공개 행사도 있습니다.

이벤트 주최자이시라면, 귀하의 이벤트가 빛나도록 제가 도와드리겠습니다. 자세한 내용은 제 강연 페이지를 방문하세요.

이벤트에 참석할 수 없으신가요? 대신 제 비공개 Slack 그룹인 Analytics for Marketers에 들러주세요.

필수 공개 사항

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제 회사인 Trust Insights는 IBM, Cisco Systems, Amazon, Talkwalker, MarketingProfs, MarketMuse, Agorapulse, Hubspot, Informa, Demandbase, The Marketing AI Institute 등과의 비즈니스 파트너십을 유지하고 있습니다. 파트너로부터 공유된 링크가 명시적인 추천은 아니며, Trust Insights에 직접적인 금전적 이익을 주지 않지만, Trust Insights가 간접적인 금전적 이익을 받을 수 있는 상업적 관계가 존재하며, 따라서 저 또한 그들로부터 간접적인 금전적 이익을 받을 수 있습니다.

감사합니다

구독해주시고 여기까지 읽어주셔서 감사합니다. 항상 여러분의 지지와 관심, 친절에 감사드립니다.

다음 주에 뵙겠습니다,

크리스토퍼 S. 펜

부록: 인용문 긴 목록

  • (2022). Improving alignment of dialogue agents via targeted human judgements. arXiv preprint arXiv:2209.14375.
  • Badr, I., Guo, Y., & Mansuri, I. R. (2024). Proactive query and content suggestion with generative model generation and answer (U.S. Patent No. 12,079,292 B1). U.S. Patent and Trademark Office.
  • Badr, I., Guo, Y., & Mansuri, I. R. (2025). Proactive query and content suggestion with generative model generation and answer (U.S. Patent App. No. 2025/0094511 A1). U.S. Patent and Trademark Office.
  • Barham, P., Chowdhery, A., Dean, J., Ghemawat, S., Hand, S., Hurt, D., Isard, M., Lim, H., Pang, R., Roy, S., Saeta, B., Schuh, P., Sepassi, R., El Shafey, L., Thekkath, C. A., & Wu, Y. (2022). PATHWAYS: ASYNCHRONOUS DISTRIBUTED DATAFLOW FOR ML. arXiv preprint arXiv:2203.12533.
  • Gemini Team, et al. (2023). Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models. arXiv preprint arXiv:2312.11805.
  • Gemini Team, et al. (2024). Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context. arXiv preprint arXiv:2403.05530.
  • Google. (2024). Expanding AI Overviews and introducing AI Mode..
  • Google. (2024). Google I/O 2024: New generative AI experiences in Search..
  • Google. (n.d.). Innovations in AI: Search, Retrieval, and Generative Models..
  • Gray, M. K., Blitzer, J., Budzise-Szakal, C., Mansuri, I. R., Madhavan, J., Prakash, A., Prasad, A., Hubar, A., Luan, D., Schoff, P., Shah, A., Rafouei, M., Amor, Z. B., & Badr, I. (2023). Generative summaries for search results (U.S. Patent No. 11,769,017 B1). U.S. Patent and Trademark Office.
  • Guidroz, T., Ardila, D., Li, J., Mansour, A., Jhun, P., Gonzalez, N., Ji, X., Sanchez, M., Kakarmath, S., Bellaiche, M. M. J., Garrido, M. Á., Ahmed, F., Choudhary, D., Hartford, J., Xu, C., Echeverria, H. J. S., Wang, Y., Shaffer, J., Cao, E., Matias, Y., . . . Duong, Q. (2025). LLM-based Text Simplification and its Effect on User Comprehension and Cognitive Load. arXiv preprint arXiv:2505.01980.
  • Guidroz, T., Li, J., Mansour, A., Jhun, P., Gonzalez, N., Ji, X., Sanchez, M., Bellaiche, M. M. J., Garrido, M. Á., Ahmed, F., Choudhary, D., Hartford, J., Xu, C., Echeverria, H. J. S., Wang, Y., Shaffer, J., Cao, E., Matias, Y., Hassidim, A., Webster, D. R., . . . Duong, Q. (n.d.). Making complex text understandable: Minimally-lossy text simplification with Gemini. Google Research..
  • Guu, K., Lee, K., Tung, Z., Pasupat, P., & Chang, M.-W. (2020). REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training. arXiv preprint arXiv:2002.08909.
  • Lee, K., Chang, M.-W., & Toutanova, K. (2021). Retrieval-augmented language model pre-training and fine-tuning (U.S. Patent No. 11,003,865 B1). U.S. Patent and Trademark Office.
  • Liu, H., Le, Q. V., Zhou, Y., Xu, T., Zhao, Y., Yu, M., Dai, A. M., & Laudon, J. (2025). Routing to expert subnetworks in mixture-of-experts neural networks (U.S. Patent App. No. 2025/0131251 A1). U.S. Patent and Trademark Office.
  • Maynez, J., Narayan, S., Bohnet, B., & McDonald, R. (2020). On faithfulness and factuality in abstractive summarization. arXiv preprint arXiv:2005.00661.
  • Morris, M. R., Doshi, T., Delos Santos, R., Duke, T., Soraker, J., Zevenbergen, B., Prabhakaran, V., Diaz, M., Hutchinson, B., Olson, K., Molina, A., Hoffman-John, E., Lee, J., Aroyo, L., Rajakumar, R., Butryna, A., Lamm, M., Kuzmina, V., Fenton, J., Cohen, A., . . . Le, Q. (2022). LaMDA: Language Models for Dialog Applications. arXiv preprint arXiv:2201.08239.
  • Rafouei, M., Shah, A. G., Wei, Q., Mansuri, I. R., Brown, B., & Piqueras, E. (2024). Search with stateful chat (U.S. Patent App. No. 2024/0289407 A1). U.S. Patent and Trademark Office.
  • Rashtchian, C., & Juan, D.-C. (2025, May 14). Deeper insights into retrieval augmented generation: The role of sufficient context. Google Research..
  • Rashtchian, C., & Juan, D.-C. (2025, May 14). Deeper insights into retrieval augmented generation: The role of sufficient context. Google Research..
  • Sadar, A., Ou, A., & Shah, A. G. (2024). Search with machine-learned model-generated queries (U.S. Patent No. 11,941,678 B1). U.S. Patent and Trademark Office.
  • Schmid, P. (n.d.). google-gemini-gemini-fullstack-langgraph-quickstart.txt.
  • Smus, B., Budholia, V., Ross, C., & Obuobi, A. (2023). Summarization based on timing data (U.S. Patent App. No. 2023/0367960 A1). U.S. Patent and Trademark Office.
  • Tay, Y., Liu, P. J., Pang, R., Tran, V., Vinh, Q., Le, L. T., He, C., Williams, H., Zeng, F., Hu, Q., Mizer, J., & Zhou, Y. (2023). Machine learning models as a differentiable search index for directly predicting resource retrieval results (WO 2023/154385 A1). World Intellectual Property Organization.
  • Wang, Z., Wang, Z., Le, L. T., Zheng, H. S., Mishra, S., Perot, V., Zhang, Y., Mattapalli, A., Taly, A., Shang, J., Lee, C.-Y., & Pfister, T. (2024). SPECULATIVE RAG: ENHANCING RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION THROUGH DRAFTING. arXiv preprint arXiv:2407.08223.
  • Wang, Z., Wang, Z., Le, L. T., Zheng, H. S., Mishra, S., Perot, V., Zhang, Y., Mattapalli, A., Taly, A., Shang, J., Lee, C.-Y., & Pfister, T. (n.d.). Speculative RAG: Enhancing retrieval augmented generation through drafting..
  • Wei, J., Bosma, M., Zhao, V., & Yu, A. W., et al. (2021). FLAN: Finetuned Language Models are Zero-Shot Learners. arXiv preprint arXiv:2109.01652.
  • Zhang, J., Zhao, Y., Saleh, M., & Liu, P. J. (2020). PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization. Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, Vienna, Austria, PMLR 119.

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