LLM Optimizer 모범 사례
생성형 엔진 최적화(GEO) 또는 응답 엔진 최적화(AEO) 또는 AI 최적화(AIO)라고도 하는 LLM 최적화는 ChatGPT, Perplexity, Copilot, Gemini 및 기타 LLM 기반 어시스턴트를 통해 AI 생성 응답 내에서 브랜드와 콘텐츠를 보고 신뢰할 수 있으며 검색할 수 있도록 하는 방법입니다.
기존의 SEO가 1페이지 순위를 차지하는 데 도움이 되었다면 LLM 최적화는 응답 엔진 내에서 AI 인용과 가시성을 확보하는 데 도움이 됩니다. Adobe LLM Optimizer를 사용하면 응답 엔진 내부에서 브랜드의 가시성을 측정하고 향상시킬 수 있습니다.
이 문서에서는 Adobe LLM Optimizer를 사용하여 AI 기반 검색 환경에서 가시성과 영향력을 측정하고 향상시키는 모범 사례를 설명합니다.
LLM과 SEO: 주요 차이점 key-differences
강력한 SEO 기반은 LLM 최적화를 지원하지만 AI 생성 응답의 가시성을 보장하기 위해서는 새로운 전술이 필요합니다.
*LLM 결과는 색인된 페이지를 사용하지 않지만 LLM은 검색 엔진을 사용하여 검색 증강 생성(RAG)을 통해 프롬프트 응답을 향상시킵니다.
** LLM은 백링크보다 콘텐츠 관련성 및 브랜드 존재감의 우선순위를 지정합니다.
*** RAG는 환각을 줄입니다.
LLM 최적화에 대한 기타 고려 사항:
- 콘텐츠 신선도 문제: LLM은 최근에 업데이트된 콘텐츠의 우선순위를 지정합니다. (검색 엔진도 시간에 민감한 쿼리에 대해 이를 우선 고려하지만 다른 값에 더 많이 의존합니다.)
- 언급 및 인용의 형태로 얻는 것(서드파티)은 매우 중요합니다.
전략 캠페인 계획 수립
성공적인 LLM 최적화 캠페인 빌드에는 다음이 포함됩니다.
- 고객 의도에 맞게 높은 가치를 제공하는 주제를 식별합니다. 프롬프트 의도를 비즈니스 목표와 고객의 요구 사항에 맞춥니다.
- 경쟁 업체를 포함한 다른 브랜드에게 격차와 기회를 찾을 수 있도록 언급을 합니다. 다른 브랜드가 인용되는 프롬프트에 초점을 맞추어 브랜드 포함을 위한 기회를 나타냅니다.
- 주제 클러스터링을 사용하여 의도별 프롬프트 그룹화: 주제와 검색 필드를 사용하여 유사한 사용자 목표를 클러스터링하여 가시성을 벤치마크합니다.
- EEAT(경험, 전문성, 권한, 신뢰성) 및 YYYL(재정 또는 생활) 기준을 사용하여 브랜드 신뢰성을 평가합니다.
이 전략적 접근법은 LLM 가시성을 목표로 데이터 기반의 개선합니다.
LLM 브랜드 가시성 잠금 해제
LLM의 가시성은 브랜드가 AI 생성 응답에 얼마나 자주, 얼마나 두드러지게 나타나는지에 달려 있습니다.
가시성을 향상시키려면 다음 절차를 따르십시오.
분석 > 계획 > 작업 > 조정
- 분석: LLM 전반에 걸친 주요 고객 프롬프트에서 브랜드가 어떻게 나타나는지 검토합니다.
- 계획: 집중적인 캠페인을 위해 유사한 의도를 가진 프롬프트 클러스터를 타기팅합니다.
- 동작: 시간 경과에 따른 LLM 가시성 변화를 구현하고 모니터링합니다.
- 조정: 최적화의 실행 가능한 인사이트를 바탕으로 전략을 구체화합니다.
이러한 단계를 이해하고 활용하면 AI가 정보 발견의 중심이 되면서 브랜드가 관련성을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
온사이트 최적화 - 소유한 콘텐츠 강화
온사이트 최적화는 LLM 가시성을 위해 소유한 콘텐츠를 개선합니다. 이는 LLM이 브랜드를 인식하고 액세스하며 인용하는 방식을 개선하기 위해 자신의 웹 사이트와 디지털 속성에서 수행하는 액션입니다.
다음은 몇 가지 최적화 모범 사례입니다.
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기술 접근성 보장
- robots.txt 및 CDN 설정을 검토하여 AI 에이전트가 사이트에 크롤링을 허용합니다.
- URL 관리자를 사용하여 차단되거나 액세스할 수 없는 페이지를 식별합니다. URL 관리자를 참조하십시오.
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콘텐츠 새로 고침 및 구조
- 페이지 콘텐츠의 10-15%를 정기적으로 업데이트합니다. LLM은 신선한 콘텐츠에 우선순위를 둡니다.
- 권위 있는 소스에 인용과 참조를 추가합니다.
- 더 나은 구문 분석을 위해 구조화된 헤더(H1, H2, H3)를 사용합니다.
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FAQ 통합
- 프롬프트 분석을 기반으로 자연어 FAQ를 추가합니다.
- 대화 포맷으로 일반적인 사용자 질문을 해결합니다.
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모니터링 및 반복
- 기회 대시보드를 사용하여 권장 사항을 식별하고 조치합니다.
- 가시성 점수, 감정 및 인용 빈도를 추적합니다.
- 다른 사람들의 활동(경쟁 업체 포함)과 프롬프트 트렌드에 따라 조정합니다.
오프사이트 최적화 - 브랜드 규모 확장
오프사이트 최적화는 LLM이 자주 언급을 하는 서드파티 콘텐츠 소스에 영향을 미쳐 AI 생성 응답에서 브랜드의 가시성을 개선하는 데 중점을 둡니다. 이는 LLM이 브랜드를 찾고 인용하는 방식에 영향을 미치기 위해 소유한 속성 외부에서 취하는 조치입니다.
주요 오프사이트 채널:
- Wikipedia: 페이지가 최신 상태이고 소스가 적절하며 완전히 작성되었는지 확인합니다.
- Reddit 및 Quora: 신뢰할 수 있고 유용한 기여 및 브랜드 언급을 통해 토론에 참여합니다.
- 제휴 문서 및 검토: 품질 좋은 콘텐츠를 위해 게시자와 공동 작업합니다.
- YouTube 및 소셜 미디어: 일반적인 질문에 응답하는 비디오 및 게시물을 만듭니다.
- 뉴스 및 PR: 평판 좋은 매장의 안전한 보도.
모범 사례:
- 오프사이트 공간 다변화
- Adobe LLM Optimizer을 사용하여 인용 여부를 모니터링합니다. 브랜드 존재감 대시보드를 참조하십시오.
- 오래된 콘텐츠를 업데이트하고 새로운 포함 기회를 찾습니다.
- PR 및 소셜 팀과 조정합니다.
- 기여가 편향되지 않고 유익한지 확인합니다.
이러한 단계를 일관되게 실행하면 AI 기반 검색 결과에서 브랜드의 존재감을 크게 향상될 수 있습니다.
LLM 가시성 측정 및 변경 내용 추적
브랜드가 AI 생성 응답에 어떻게 나타나는지 이해하는 것은 LLM을 최적화하는 데 필수적입니다. Adobe LLM Optimizer는 가시성을 측정하고 성능을 벤치마크하며 시간이 지남에 따라 개선 사항을 추적하는 구조화된 방법을 제공합니다.
다음 주요 지표를 추적합니다.
- 언급: 브랜드가 응답에서 언급을 하는 빈도.
- 인용: LLM에서 콘텐츠 또는 소스를 사용하여 질문에 응답하는 빈도.
- 감정: 브랜드에 대한 언급이 긍정, 중립 또는 부정인지 여부.
- 위치: 브랜드가 응답에서 언급되는 위치(예: 첫 번째, 중간 또는 마지막).
이러한 지표는 가시성 점수로 결합되므로 LLM 응답에서 브랜드의 존재감이 얼마나 강한지 알 수 있습니다. 브랜드 존재감 보드를 참조하십시오.
추적 전략
다음은 진행 상황을 모니터링하기 위해 수행할 수 있는 단계입니다.
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현재 가시성을 벤치마크합니다.
- 브랜드가 언급되고 인용되는 빈도와 위치, Adobe LLM Optimizer의 감정이 무엇인지 식별합니다. 브랜드 존재감 대시보드를 참조하십시오.
- 브랜드가 표시되는 프롬프트와 표시되지 않는 프롬프트를 분석합니다.
- 경쟁 업체를 포함한 다른 브랜드와 가시성을 비교합니다(고객 구성 대시보드의 다른 브랜드 추적에서).
- Reddit, Quora, Wikipedia와 같은 사용자 생성 플랫폼에서 가시성을 검토합니다. 플랫폼별 세그먼트(ChatGPT, Google AI 모드 등)
- 에이전틱 트래픽을 모니터링하여 LLM이 방문하는 페이지를 파악합니다. 에이전틱 트래픽은 종종 홈 페이지로 이동하지 않지만 계층 구조상 낮은 다른 페이지로 이동합니다. 에이전틱 트래픽 대시보드를 참조하십시오.
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시간에 따른 변경 사항을 모니터링합니다.
- 시간 필터를 사용하여 주간 및 월간 교대 근무를 추적합니다.
- 가시성 점수가 급등하거나 하락하지 않도록 주의하십시오.
- 브랜드 인식을 파악하기 위해 감정 트렌드를 분석합니다.
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가시성을 트래픽, 참여 및 전환과 상호 연관시킵니다.
- 기여도 기능을 사용하여 가시성 향상을 트래픽, 참여 및 전환과 연결합니다. Adobe LLM Optimizer의 기여도 기능은 가시성 지표(언급, 인용, 감정)의 개선을 사이트 트래픽, 사용자 참여도, 전환과 같은 실제 비즈니스 결과와 연결할 수 있습니다. 이는 최적화 노력에 대한 ROI를 입증합니다.
- 에이전틱 및 참조 트래픽의 변화를 추적하여 최적화 ROI를 검증합니다.
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콘텐츠 개선
- LLM Optimizer의 기회 대시보드를 사용하여 사이트를 식별하고 특히 권장되는 즉각적인 변경을 수행할 수 있습니다. 기회를 참조하십시오(그런 다음 결과 측정). 기회 섹션을 정기적으로 검토하고 제공된 권장 사항에 대해 조치를 취합니다.
- 가시성이 떨어지는 페이지의 우선순위를 지정합니다.
- 웹 사이트 및 기타 콘텐츠를 업데이트하여 타기팅하려는 프롬프트와 더 관련성을 높입니다.
- 사람이 흔히 묻는 질문에 답하는 FAQ를 페이지에 추가합니다.
- LLM이 콘텐츠를 쉽게 찾고 읽을 수 있도록 하십시오. 차단된 페이지나 웹 사이트 코드의 문제와 같은 문제를 수정합니다.
- Wikipedia와 Reddit과 같은 플랫폼에 대한 기여가 편향되지 않고 비상업적이며 가치를 더합니다.
- Adobe LLM Optimizer를 사용하여 시간이 지남에 따라 가시성이 어떻게 변하는지 추적합니다.
- 경쟁 업체를 포함한 다른 브랜드들이 더 자주 언급되는 것을 발견하면 앞서가기 위해 전략을 조정합니다.
- 사람들이 검색하고 묻는 내용에 맞게 콘텐츠를 계속 업데이트합니다.
에이전틱 트래픽 이해
에이전틱 트래픽은 ChatGPT, Google의 AI mode/overviews, Copilot, Perplexity와 같은 AI 에이전트의 방문을 의미합니다. 이 에이전트들은 응답을 생성하기 위한 정보를 수집하기 위해 사이트를 탐색합니다.
에이전틱 트래픽은 클릭 없는 경험과 클릭 없는 가시성의 두 가지 방식으로 표시됩니다.
제로 클릭 경험
기존 검색에서 사용자는 웹 사이트를 클릭스루하여 콘텐츠를 사용합니다. 그러나 LLM을 사용하면 사용자가 사이트를 방문하지 않고도 채팅 인터페이스 또는 검색 엔진 결과 페이지에서 직접 완전한 응답을 얻을 수 있습니다. 이를 제로 클릭 경험이라고 합니다.
이것이 브랜드에 미치는 영향:
- AI 어시스턴트가 콘텐츠를 요약하거나 인용할 수 있습니다.
- 사용자는 링크를 클릭하지 않고도 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.
- 사이트의 가시성과 영향력은 트래픽과 분리됩니다.
따라서 분석 결과 방문 횟수가 적더라도 브랜드는 AI 생성 응답에서 여전히 높은 가시성과 영향력을 발휘할 수 있습니다.
클릭 없는 가시성
에이전틱 트래픽은 AI 봇이 사이트를 방문하여 교육이나 프롬프트에 응답하기 위한 정보를 수집하는 것을 의미합니다.
이 봇은 다음과 같은 작업을 수행합니다.
- 페이지를 탐색하며 사실, 구조, 맥락을 추출합니다.
- 해당 데이터를 사용하여 사용자의 응답을 생성합니다.
- 사용자가 클릭하지 않더라도 브랜드나 콘텐츠를 인용할 수 있습니다.
이것이 중요한 이유:
- 콘텐츠는 간접적으로 사용자 결정을 내릴 수 있습니다.
- 기존 참여 지표 없이 구매 행동, 브랜드 인식 또는 신뢰에 영향을 미칠 수 있습니다.
에이전틱 트래픽을 추적하면 AI가 콘텐츠를 보고 사용하는 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다.
에이전틱 트래픽에 최적화하는 방법
에이전틱 트래픽에 최적화하려면:
- robots.txt 및 CDN 설정을 검토하여 크롤링 가능성을 확인합니다.
- URL 관리자를 사용하여 URL 성능을 분석합니다.
- 에이전틱 트래픽 대시보드에서 CDN 로그에 액세스하여 봇 동작을 추적합니다.
- 트래픽을 세분화하여 비즈니스 결과를 파악합니다. 카테고리, 주제 및 프롬프트에 대한 모범 사례를 참조하십시오.
모니터링할 지표는 다음과 같습니다.
- URL당 에이전트 히트 수
- 봇 요청 성공률
- 페이지당 인용 빈도
- 브랜드 언급 감정 및 배치
- 시간에 따른 가시성 점수 트렌드