AEO 실전 가이드: 질문-중심 콘텐츠 설계부터 구조화 데이터까지

개요

검색 엔진 환경이 빠르게 진화하면서, SEO 전략 역시 변화를 맞이하고 있습니다. 과거에는 특정 키워드로 검색 결과 상단에 노출되는 것이 중요했다면, 이제는 사용자의 질문에 가장 정확하고 빠르게 ‘정답’을 제공하는 것이 핵심이 되었습니다.

이러한 변화의 중심에 바로 AEO(Answer Engine Optimization) 가 있습니다. 오늘은 AEO의 기본 개념부터 실제 적용을 위한 단계별 전략, 그리고 성과 측정 방법까지 자세히 살펴보고자 합니다.

1. AEO, 왜 필요한가?

과거에는 검색 엔진 최적화(SEO)가 ‘어떤 키워드로 검색 결과 1위를 차지할 것인가’에 집중했다면, 이제는 ‘어떤 사용자의 질문에 가장 빠르고 정확하게 답할 것인가’가 중요해졌습니다.

AI검색 서비스가 사용자들의 일상에 자리잡고 ‘검색 주도권’이 단순히 링크 클릭에서 ‘정답’ 확인으로 이동하면서, 마케터들은 사용자의 의도를 파악하고 이에 맞는 답변을 제공하는 데 집중해야 할 필요성을 느끼게 되었습니다.

AEO(Answer Engine Optimization) 는 이러한 시대적 변화에 맞춰, 사용자의 질문에 최적화된 콘텐츠를 제공하고 검색 엔진 및 AI 모델이 해당 답변을 효율적으로 활용하도록 만드는 포괄적인 접근 방식입니다.

2011년부터 온라인 마케팅 서비스를 제공하는 미국의 CXL에 따르면, AEO는 “사용자 의도에 맞춘 Q&A 구조, 직접적인 답변 톤앤매너, 그리고 기술적인 스키마 최적화"라는 세 가지 핵심 축을 중심으로 발전하고 있습니다.

2. 구조화 데이터 활용: AI가 ‘정답 위치’를 인식하게 하는 방법

AEO에서 기술적 최적화의 핵심은 콘텐츠 내에서 ‘정답’이 어디에 있는지 검색 엔진과 AI가 명확히 인식하도록 돕는 것입니다. 이를 위해 구조화 데이터(Schema.org)를 활용합니다.

특히 Google은 FAQPage, HowTo, QAPage와 같은 특정 스키마 마크업이 “검색 결과에서 리치 결과(Rich Results) 또는 AI 개요(AI Overviews) 형태로 노출될 가능성을 높인다"고 공식적으로 명시하고 있습니다.

예를 들어 마케팅 크리에이티브 형식을 자주 묻는 질문(FAQ)과 답변을 JSON-LD 형식의 구조화 데이터로 페이지에 선언하면, 검색 크롤러가 해당 콘텐츠가 질문-답변 쌍으로 구성되어 있음을 쉽게 파악하고 표준적인 위치에 삽입할 수 있으며, 이는 AI 모델이 콘텐츠에서 정확한 답변을 인용하는 것을 훨씬 수월하게 만듭니다.

실제로 2025년 Epic Notion 맨디 스미스의 연구에 따르면, FAQ 스키마를 적용한 페이지는 적용 이전 대비 검색 결과에서의 답변(리치 결과, AI 개요 등) 노출률이 평균 28% 상승한 것으로 나타났습니다.

3. GEO와의 시너지: 생성형 요약을 위한 문장 설계

AEO는 생성형 엔진 최적화(GEO: Generative Engine Optimization) 전략과도 깊이 연결됩니다. 생성형 AI 모델이 콘텐츠를 요약하고 답변을 생성하는 방식에 맞춰 문장을 설계하면, AI 개요 등에 인용될 확률을 높일 수 있습니다.

GEO 관점에서 권장하는 문장 설계 규칙은 다음과 같습니다.

첫째, 40-70 단어 내외의 간결한 단락으로 구성합니다. 이는 요약 모델이 문맥을 잃지 않고 핵심 내용을 파악하기에 적절한 길이입니다.

둘째, 능동태와 현재 시제를 사용하여 문장의 의미를 명확히 합니다. 이는 트랜스포머 기반의 AI 모델이 문장의 의미 구조(Semantic Parsing)를 분석할 때 혼동을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

셋째, 각 문단의 첫 문장에 결론을 배치합니다. 생성형 AI 엔진은 종종 콘텐츠의 앞부분을 우선적으로 참고하여 답변을 완성하므로, 가장 중요한 결론을 처음에 제시하는 것이 효과적입니다.

이러한 GEO 친화적인 문장 설계 방식은 실험적으로 AI 개요 인용 확률을 두 배 이상 늘린 사례가 보고될 정도로 AEO 성과에 긍정적인 영향을 미칩니다.

4. LLMO 관점의 AEO 콘텐츠 제작

대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 AEO 콘텐츠 제작 과정에도 변화를 가져왔습니다. LLMO(Large Language Model Optimization) 관점을 통합한 콘텐츠 제작 과정은 다음과 같은 단계로 이루어질 수 있습니다.

첫째, 프롬프트-퍼스트 초안 작성

사용자의 실제 질문을 마치 AI에게 지시하는 ‘시스템 메시지’ 형태로 작성하여 콘텐츠의 초안 방향을 잡습니다.

둘째, N-그램 위험어 필터링

LLM이 콘텐츠를 학습하거나 답변을 생성할 때 과장되거나 허위로 오인할 수 있는 표현(N-그램)들을 사전에 점검하고 제거하여 신뢰도를 높입니다.

셋째, 스키마 자동 삽입

콘텐츠 관리 시스템(CMS) 플러그인이나 자동화 스크립트를 활용하여 FAQPage, HowTo 등 필요한 JSON-LD 구조화 데이터를 콘텐츠 발행 시점에 자동으로 삽입합니다.

넷째, AI 미리보기 검수

GPT-4o와 같은 최신 LLM 모델 등을 활용하여 제작된 콘텐츠를 입력했을 때 ‘예상 답변’이 어떻게 생성되는지 확인하고, 필요한 경우 어조나 표현을 조정합니다.

마지막으로, 리치 결과 모니터링

Semrush, Chainshift 등 3rd party를 통해 Answer Rate 및 XTR과 같은 지표를 추적하며 콘텐츠가 검색 결과에서 AI 답변으로 얼마나 잘 활용되고 있는지 지속적으로 모니터링하고 개선합니다.

5. AEO 성과 측정 지표: Visibility

AI 검색 결과가 보편화되면서 전통적인 클릭률(CTR)만으로는 콘텐츠의 실제 성과를 제대로 해석하기 어렵게 되었습니다.

AEO 시대에는 콘텐츠가 AI 답변으로 채택되고, 나아가 사용자의 경험을 통해 원하는 행동(예: 웹사이트 방문)으로 이어지는 과정을 측정하는 새로운 Visibility 지표가 중요해졌습니다.

Visibility 지표란, 검색 결과 노출 대비 AI가 실제 내 콘텐츠를 인용하여 답변을 생성한 비율을 나타냅니다. 또한 이를 통해 AI 답변을 접한 사용자가 해당 답변 내 포함된 링크 등을 통해 웹사이트로 유입되거나 특정 경험(Experience)을 계속 이어가는 비율을 추적할 수 있습니다.

AEO 전문 분석 스타트업들은 이 지표를 핵심 성과 지표(KPI)로 제시하고 있으며, 2025년 5월 기준으로 이미 20여개 이상의 관련 SaaS 솔루션이 등장했을 정도로 업계의 주목을 받고 있습니다.

결론

AEO는 더 이상 선택이 아닌 필수 전략입니다. 사용자의 질문에 대한 깊이 있는 이해, 기술적인 구조화 데이터 활용, 그리고 생성형 AI의 특성을 고려한 콘텐츠 제작 방식은 AI 시대 검색 결과에서 살아남고 성장하기 위한 핵심 요소입니다.

또한 이는 새로운 기회입니다. 구글, 네이버와 같이 이미 포화상태에 이른 기존 검색 포털이 아닌, 인류 역사상 가장 빠르게 성장하는 정보 검색 채널에서 AEO 전략의 효과를 측정하고 지속적으로 개선해 나간다면, 변화하는 검색 환경 속에서 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것입니다.