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Google's Guide to Optimizing for Generative AI Features on Google Search | Google Search Central  |  Documentation  |  Google for Developers
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Google's Guide to Optimizing for Generative AI Features on Google Search | Google Search Central  |  Documentation  |  Google for Developers

2026.05.18
·Service·by igor
#AI Overviews#Generative AI#Google Search#RAG#SEO

핵심 포인트

  • 1Google Search의 생성형 AI 기능은 기존 Search 랭킹 시스템을 기반으로 하므로, SEO는 여전히 중요하며 RAG 및 Query fan-out 같은 기술을 활용합니다.
  • 2가치 있고 독창적인 "non-commodity content"를 사람들을 위해 만들고, 기술적 SEO 모범 사례를 준수하여 명확한 웹사이트 구조를 유지하는 것이 중요합니다.
  • 3"AEO"나 "GEO"와 같은 비효율적인 '핵'이나 `LLMS.txt` 파일, 콘텐츠 청킹 등은 불필요하며, 방문자 만족도와 사용자 경험에 집중하는 것이 성공의 핵심입니다.

Google Search의 생성형 AI 기능(예: AI Overviews, AI Mode)에 대한 웹사이트 최적화 지침은 기존 SEO(Search Engine Optimization)가 여전히 핵심적인 역할을 함을 강조합니다. 이는 생성형 AI 기능이 Google의 핵심 검색 순위 및 품질 시스템에 기반을 두고 있기 때문입니다.

생성형 AI 기능의 핵심 작동 방식은 다음과 같습니다:

  1. Retrieval-augmented generation (RAG): 이 기술은 "grounding"이라고도 불리며, AI 응답의 품질, 정확성, 최신성을 향상시키기 위해 사용됩니다. Google의 핵심 검색 순위 시스템을 활용하여 검색 색인(Search index)에서 관련성 있고 최신 웹 페이지를 검색(retrieve)합니다. AI는 검색된 페이지의 특정 정보를 검토하여 더 신뢰할 수 있고 유용한 응답을 생성하며, 응답을 뒷받침하는 관련 웹 페이지로의 클릭 가능한 링크를 명확하게 표시합니다.
  1. Query fan-out: 사용자 쿼리에 더 많은 정보를 제공하고 추가 관련 검색 결과를 가져오기 위해 모델이 생성하는 관련 쿼리들의 집합입니다. 예를 들어, 사용자의 원래 쿼리가 "how to fix a lawn that's full of weeds"인 경우, "best herbicides for lawns", "remove weeds without chemicals", "how to prevent weeds in lawn"과 같은 보조 쿼리들이 동시에 생성되어 더 포괄적인 정보를 수집합니다.

이러한 AI 기반 검색 환경에서 성공하기 위한 주요 SEO 권장 사항은 다음과 같습니다:

  • 가치 있는 비-상품성(non-commodity) 콘텐츠 생성: 독특하고 설득력 있으며 유용한 콘텐츠를 만드는 것이 중요합니다. 개인적인 경험을 바탕으로 한 독특한 관점(unique point of view)을 제공하고, 일반적인 지식을 넘어선 전문적인 통찰력(expert or experienced takes)을 담아야 합니다. AI가 쉽게 생성하거나 이미 인터넷에 흔한 정보를 단순히 재구성하는 것을 피해야 합니다. 콘텐츠는 독자를 위해 잘 구성되고 읽기 쉬워야 하며, 고품질의 이미지와 비디오로 보강하는 것이 좋습니다. 순위 조작을 목적으로 콘텐츠를 과도하게 만들거나 스케일업(scaled content)하는 행위는 Google의 스팸 정책을 위반하며 효과적이지 않습니다.
  • 명확한 기술적 구조 구축 및 유지: Google 검색이 페이지를 찾고 처리하는 방식은 AI 시스템이 데이터를 액세스하는 방식의 핵심입니다. 페이지가 Google 검색에서 색인되고 스니펫과 함께 표시될 자격이 있어야 하며, 기존의 모든 기술 SEO 모범 사례(크롤링 가능성, JavaScript SEO, 페이지 경험 최적화, 중복 콘텐츠 감소 등)를 준수해야 합니다.
  • 지역 비즈니스 및 전자상거래 세부 정보 최적화: Merchant Center 및 Google Business Profiles와 같은 제품을 활용하여 AI 응답 및 기타 Google 검색 결과에서 제품 및 서비스가 노출될 수 있도록 합니다.

한편, 다음과 같은 사항들은 Google의 생성형 AI 검색 최적화에 불필요하거나 효과적이지 않다고 명시됩니다:

  • LLMS.txt 파일이나 기타 "특별한" 마크업: AI 검색을 위해 새로운 기계 판독 가능한 파일이나 특별한 마크업을 생성할 필요가 없습니다.
  • 콘텐츠 "청킹(chunking)": AI가 콘텐츠를 더 잘 이해하도록 콘텐츠를 작은 조각으로 나눌 필요가 없습니다. Google 시스템은 페이지의 여러 주제 간의 뉘앙스를 이해할 수 있습니다.
  • AI 시스템만을 위한 콘텐츠 재작성: AI 시스템은 동의어와 일반적인 의미를 이해할 수 있으므로, 정확한 키워드나 모든 검색 변형을 포함할 필요가 없습니다.
  • 부정직한(inauthentic) "멘션" 추구: Google의 핵심 순위 시스템과 스팸 방지 시스템은 고품질 콘텐츠에 중점을 두며, 생성형 AI 기능도 이에 의존합니다.
  • 구조화된 데이터에 과도하게 집중: 구조화된 데이터는 생성형 AI 검색에 필수는 아니지만, 전반적인 SEO 전략의 일부로 리치 결과(rich results)에 도움이 되므로 계속 사용하는 것이 좋습니다.

결론적으로, Google은 웹사이트 소유자가 콘텐츠의 가치와 기술적 견고함에 집중하는 기존의 SEO 모범 사례를 따를 것을 권장하며, 생성형 AI를 위한 별도의 "AEO" 또는 "GEO" 전략은 불필요하다고 강조합니다. 또한, 향후 AI 에이전트(AI agents)와의 상호작용을 위한 에이전트 친화적인 웹사이트 구축 방안에 대한 이해를 높일 것을 제안합니다.