핵심 요약: 마이크로소프트의 플레이북은 SEO가 LLM 검색의 기초라는 결론에서 시작한다. AEO는 유저 의도·맥락 중심의 콘텐츠 최적화, GEO는 Schema 등 기술·데이터 환경 최적화이며, 브랜드 신뢰 신호가 여러 채널의 데이터로 모여 AI 답변에 반영된다.
구글 서치팀은 지속적으로 기존 SEO와 다르지 않다는 목소리를 꾸준히 내고 있기때문에 앞으로 기존 검색엔진최적화 구글 공식 문서 형태처럼 구글 AI검색 최적화 가이드 문서가 나오지 않을 것이다라는 기대(?)가 가득한데요.
마이크로소프트는 AEO와 GEO 플레이북을 얼마전에 공개했습니다. 이해한 내용을 기반으로 개념과 예시를 요약해보았습니다.
1. 마이크로소프트가 나눈 AEO & GEO 개념 정리
문서는 SEO가 LLM 검색의 기초라는 결론과 함께 시작합니다.
- AEO - 콘텐츠를 AI가 이해하기 쉽도록 진짜 유저 쿼리기반 의도와 맥락 최적화
- GEO - 콘텐츠를 AI가 발견하기 쉽도록 기술, 데이터 환경 최적화
2. AEO 최적화의 예시
프롬프트 “가볍고, 휴대하기 편하면서 수납력있고, 통풍, 방수가되는 레인자켓” 에서 우리 브랜드와 상품으로 답하기 위한 콘텐츠 최적화의 예시로 상품 페이지에 AI가 검색 쿼리가 가진 의도와 맥락에 맞아떨어질 수 있도록 명확하고 풍부한 상세 설명을 작성하길 권장했습니다. ” [Brandname] 30L 등산 방수 자켓 - 3계절용 ” 제목에 “5°C 이상 기온 착용 권장” 과 같은 설명과 같이 제품의 스펙과 특별한점을 포함해서 실제 착용 사례나 다른 모델과의 비교하는 콘텐츠 내용들은 유저 의도에 맞는 답변 제공을 위한 컨텐츠 최적화를 권장하고 있습니다.
3. GEO 최적화의 예시
프롬프트 “아웃도어 매거진에서 리뷰가 가장 좋으면서, 180일 이내 반품이 가능하고, 3년이상 보증 가능한 방수자켓을 찾아줘” 와 같은 질문에 우리 브랜드와 상품으로 답하기 위한 기술적인 실행으로는 Schema 적용을 권장했는데요. 실제 상품 데이터를 근거로 답할 수 있는 할인 정보, 리뷰 점수, FAQ, 브랜드명, 가격, 구매 가능여부, 색상, 사이즈와 같은 데이터들이고 이런 데이터들이 잘 적용되고 실시간 변동 가능성이 있는 가격과 할인정보와 같은 다이나믹 필드들은 실시간으로 구조화된 데이터와 연결하기를 권장하고있습니다.
4. 우리 브랜드의 권위와 신뢰도를 AI에게 전달
검증된 구매 유저 리뷰, 커뮤니티나 소셜미디어 뿐만 아닌 모든 터치포인트에서 브랜드의 일관된 뉘앙스와 메세지, 수상 혹은 인증 기관의 정보와 같은 데이터들을 AI은 우선적인 신뢰 소스로 판단하고 정보의 근거로 활용하게됩니다.
마지막 결론
AI 검색 결과는 단순히 우리 상품이 어떤 상품인지만이 중요한 것이 아닌 시장에서 고객들에게 사랑받고, 검증받고, 증명되었다는 신호가 여러 채널에서 하나하나 데이터들로 모여 제공됩니다.
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