Mercury .
Back to InsightsSEO 전략

키워드를 넘어서: AI 시대를 위한 CEO의 '쿼리 리서치' 가이드

Mercury Technology Solutions2025년 8월 12일5 min read

TL;DR:대부분의 마케팅 팀이 여전히 전통적인 키워드 리서치에 집중하고 있지만, 그들은 빠르게 사라지고 있는 세상에 최적화하고 있습니다. AI 기반 검색의 새로운 시대에서 승리하기 위해서는 기업이 "쿼리 리서치"로 전환해야 합니다. 이는 실제 사용자가 AI 어시스턴트에게 묻는 복잡하고 대화형 프롬프트를 이해하고 최적화하는 학문입니다. 이 가이드는 이러한 쿼리를 발견하고 귀하의 브랜드가 인용되는 권위가 되도록 하는 "프롬프트 네이티브" 콘텐츠를 만드는 전략적 프레임워크를 설명합니다.

저는 머큐리 테크놀로지 솔루션의 CEO 제임스입니다.

10년 이상 키워드 리서치는 디지털 전략의 부인할 수 없는 기초였습니다. 하지만 오늘 저는 이 기초가 무너지고 있다고 말씀드리고자 합니다. 귀하의 팀이 두 단어 키워드로 상위 순위를 축하하고 있는 동안, 귀하의 미래 고객은 다음 구매를 결정할 15단어 질문을 정교한 AI 어시스턴트에게 묻고 있습니다.

그 질문에 대한 답변에서 보이지 않는다면, 귀하의 키워드 순위는 무의미합니다.

새로운 패러다임에 오신 것을 환영합니다.보이기 위해서는 키워드 중심의 사고방식에서 쿼리 중심의 전략으로 진화해야 합니다.

패러다임 전환: 왜 쿼리 리서치가 키워드 리서치보다 우월한가

구 모델과 신 모델의 근본적인 차이는 시스템이 정보를 처리하는 방식입니다:

  • 검색 엔진은 정확한 키워드와문서 목록을 일치시키도록 설계되었습니다.
  • 대형 언어 모델(LLM)은 의도를 해석하고, 의사 결정 경로를 시뮬레이션하며, 결론을 요약하도록 설계되었습니다.

이는 키워드가 수동적인 목표인 반면, 쿼리는 능동적이고 의사 결정 지향적인 프롬프트임을 의미합니다. 우리가 AI에 최적화할 때, 우리는 단순히 콘텐츠를 최적화하는 것이 아니라, LLM의 응답 행동을 최적화하고 있습니다.

LLM은 이러한 쿼리를 세 가지 관점에서 분석합니다: 맥락적 시나리오, 관련된 특정 브랜드나 도구(엔티티), 그리고 문제를 가장 잘 해결하는 사람들의 비교 맵입니다. 일반적인 키워드가 가득한 SEO 카피는 AI가 결정을 내리는 데 도움이 되도록 설계되지 않았기 때문에 이 테스트를 통과하지 못합니다.

쿼리 리서치를 마스터하기 위한 4단계 프레임워크

이 새로운 현실은 새로운 방법론을 요구합니다. 머큐리에서 이것은 우리의 GAIO(Generative AI Optimization)전략의 핵심에 있는 4단계 프로세스입니다.

1단계: "AI 네이티브" 쿼리 발견하기

첫 번째 단계는 전통적인 키워드 리서치 도구를 잊는 것입니다. Ahrefs와 Semrush는 전통적인 검색을 이해하는 데 훌륭하지만, 사용자가 AI 챗봇에 입력하는 복잡하고 대화형 쿼리를 드러낼 수는 없습니다.

대신, 이러한 쿼리가 존재하는 곳으로 가야 합니다:

  • ChatGPT 및 Perplexity:제안된 또는 "상위" 프롬프트와, 중요한 것은 그들이 제안하는 후속 질문을 살펴보십시오.
  • 커뮤니티 플랫폼:레딧에서 "[귀하의 목표]를 위한 프롬프트"와 같은 구문을 검색하여 실제 사용자가 문제를 해결하려고 하는 방법을 확인하십시오.
  • YouTube 댓글:관련 비디오의 댓글 섹션에서 "어떻게 해야 하나요..."와 "어떤 것이 더 나은가요..." 질문을 찾아보십시오.
  • 소셜 미디어 스레드:사용자들이 실제 ChatGPT 대화를 공유하는 X(트위터)와 링크드인에서 논의를 모니터링하십시오.

이 "모든 곳에서 검색하기" 과정은 우리의 머큐리 SEVO(모든 곳에서 최적화) 철학의 핵심 원칙입니다. 이는 고객의 진정한 의도를 깊이 이해하는 방법입니다.

2단계: "GEO 쿼리 스와이프 파일" 구축하기

이러한 쿼리를 발견하면서, 귀하는 콘텐츠 전략의 기초가 되는 전략적 "스와이프 파일"을 구축해야 합니다. 이 파일은 세 가지 유형의 높은 의도를 가진 쿼리를 중심으로 구성되어야 합니다:

  1. 비교 쿼리:"X 대 Y," "[경쟁자]에 대한 [시나리오]의 최선의 대안."
  2. 신뢰성 쿼리:"[귀하의 브랜드]는 합법적인 회사인가요?", "[귀하의 도구] 뒤에 있는 팀은 누구인가요?", "[귀하의 회사]는 SOC2 인증을 받았나요?"
  3. 값-일치 쿼리: "내 데이터를 저장하지 않는 AI 도구가 필요해," "AI 생성 콘텐츠를 피하는 마케팅 에이전시를 찾고 있어."

귀하의 콘텐츠가 이러한 정확한 유형의 쿼리에 대해 직접적이고 명확한 답변을 제공하지 않는다면, 귀하는 의사 결정 과정의 마지막 단계에 있는 사용자에게 보이지 않게 될 것입니다.

3단계: "프롬프트-네이티브" 콘텐츠 설계하기

쿼리 스와이프 파일을 손에 쥔 후, 다음 단계는 이러한 프롬프트에 답변하기 위해 특별히 설계된 콘텐츠를 만드는 것입니다.

  • 정확한 사용자 의도에서 시작하기:문제나 질문으로 시작하세요.
  • 명확한 브랜드 관점으로 답변하기:일반적이지 않게 하세요. 자신의 의견을 밝히고 정당화하세요.
  • 주요 결정 요소 포함하기:가격, 사용 사례 및 귀하의 독특한 경쟁 우위를 명시적으로 언급하세요.
  • 일관성으로 강화하기:블로그, 도움말 문서 및 랜딩 페이지 전반에 걸쳐 핵심 가치 제안과 문구를 재사용하여 LLM과의 신뢰를 구축하세요.

4단계: 모델의 기억 훈련하기

마지막 단계는 피드백 루프를 만드는 것입니다. 이러한 "프롬프트-네이티브" 형식으로 콘텐츠를 지속적으로 게시하고 커뮤니티가 관련 질문을 하도록 장려함으로써, 귀하는 적극적으로AI 모델이 귀하의 브랜드를 권위 있는 출처로 기억하고 재사용하도록 훈련하고 있습니다.머큐리 접근법: 전략과 기술 통합하기

이것은 단순한 이론이 아닙니다; 이것은 우리의

GAIO서비스의 운영적 핵심입니다.우리의

생성 엔진 최적화(GEO)는 단순히 새로운 이름의 SEO가 아닙니다. 이는 사용자 의도의 새로운 형태를 발견하고 전혀 새로운 형식으로 콘텐츠를 생성해야 하는 전략의 근본적인 변화입니다.

키워드 전략에서 쿼리 전략으로 이동함으로써, 귀하는 발견되기를 바라는 것을 중단하고 원하는 결과를 설계하기 시작합니다. 귀하는 AI가 귀하의 브랜드를 결정적인 답변으로 인식하도록 훈련하기 시작하며, 새로운 검색 시대에서 귀하의 가시성과 권위를 확보합니다.

By moving from a keyword strategy to a query strategy, you stop hoping to be found and start engineering the outcomes you want. You begin to train the AI to recognize your brand as the definitive answer, securing your visibility and authority in the new age of search.

AI와 기계 학습AI 콘텐츠 플레이북AI 응용LLM SEO 프레임워크시장 조사콘텐츠 마케팅GEO - LLM SEO - GAIO

Originally published on MTS Blog & Research