오늘날의 세계에서 가시성은 단순히 사람들이 콘텐츠를 보는 것뿐만 아니라, LLM이 콘텐츠를 얼마나 잘 볼 수 있는지에 대한 것입니다. 누군가 어떤 종류의 LLM을 사용하여 질문을 할 때 답변에는 일반적으로 여러 인용문이 첨부됩니다. 콘텐츠가 자주 인용되는 것은 조회수와 잠재 고객 수에 큰 차이를 가져올 수 있습니다. 지금까지는 콘텐츠의 크롤링 가능성을 파악하는 것이 대부분 신기루처럼 느껴졌지만 이제 Adobe에서 이를 위한 솔루션을 만들었습니다. Adobe LLM 최적화 툴(LLMO) 은 콘텐츠가 여러 플랫폼에서 언제, 어디서, 어떻게 표시되는지 분석하고 경쟁사의 콘텐츠와 비교할 수 있는 툴입니다.

Adobe LLM 옵티마이저 소개

LLMO는 어떤 도움을 줄 수 있나요?

Adobe의 LLM 옵티마이저를 사용하면 AI 기반 검색에서 브랜드가 어떻게 노출되는지 명확하게 파악할 수 있습니다. 시간 경과에 따라 실제로 벤치마킹할 수 있는 가시성 점수를 통해 AI가 언제 어디서 나를 언급했는지 추적하고, 제너레이티브 엔진 내에서 경쟁사와 어떻게 비교되는지 확인하고, 실제 음성 점유율 격차를 파악할 수 있습니다. 또한 FAQ 및 스키마와 같은 콘텐츠 수정부터 크롤링 가능성과 같은 기술적 문제까지, 모두 인용 증가와 직결되는 실행 가능한 기회를 발견할 수 있습니다. 또한 AI 어시스턴트에서 발생하는 트래픽과 AI가 생성한 인용문에서 발생하는 클릭을 모니터링하여 실제 영향을 측정할 수 있습니다. 또한 모든 사람이 한 곳에서 대시보드를 공유하고, 소유자를 지정하고, SEO, 마케팅 및 커뮤니케이션 전반에 걸쳐 가시성 목표를 추적할 수 있습니다.

왜 사용해야 하나요?

이제 LLM은 빠른 답변, 제품 비교, 지침 또는 일반적인 리서치를 원하는 사용자들이 주로 이용하는 출발점입니다. 많은 사람들이 검색 엔진을 완전히 건너뛰고 ChatGPT, Perplexity 또는 AI가 강화된 Google 검색 결과와 같은 도구로 바로 이동합니다. 이러한 변화는 잘 최적화된 웹사이트라도 AI 시스템이 해석할 수 있는 방식으로 구조화되지 않으면 가시성을 잃을 수 있다는 것을 의미합니다.

사이트가 빠르고 모바일 친화적이며 기술적으로 견고해도 AI가 생성한 답변에 표시되지 않을 수 있습니다. 이 경우 사용자가 솔루션을 검색하는 바로 그 순간에 콘텐츠가 보이지 않게 됩니다. 위험은 단순히 트래픽 감소에만 있는 것이 아닙니다. 또한 초기 조사 단계에서 화제성, 브랜드 인지도를 잃고 사용자의 결정에 영향을 미칠 수 있는 기회를 잃게 됩니다.

LLMO는 AI 에이전트가 사이트를 보는 방식을 공개하여 이를 방지합니다. 대부분의 팀은 LLM이 자신의 콘텐츠를 읽을 수 있는지, 이해할 수 있는지, 신뢰할 수 있는 출처로 취급할 수 있는지 알 방법이 없습니다. LLMO는 다른 방법으로는 감지할 수 없는 크롤링 가능성, 가독성, 인용 패턴을 보여줌으로써 이러한 간극을 메웁니다. AI 시스템이 콘텐츠를 건너뛰는 경우 해당 콘텐츠가 표시됩니다. 콘텐츠가 잠재적 출처로 가져왔지만 인용되지 않은 경우에도 해당 내용이 표시됩니다.

따라서 이 도구는 SEO 그 이상의 가치를 지니고 있습니다. 마케팅, 콘텐츠 전략, 제품 팀, 커뮤니케이션 팀이 자신의 작업이 AI 에코시스템 내에서 어떻게 보이는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 추측이 아니라 직접적으로 인용과 가시성을 높이는 타겟팅된 개선 작업을 수행할 수 있습니다.

혜택은 간단합니다. 더 많은 AI 시스템이 콘텐츠를 성공적으로 읽고 참조할 수 있다면 사용자가 매일 의존하는 답변에 표시될 가능성이 높아집니다. 그 결과 노출과 트래픽이 증가하고 사용자가 검색하는 위치에 브랜드가 노출될 기회가 더 많아집니다.

도구 개요

시장 비교

이를 통해 콘텐츠가 다른 회사(선택한 회사)와 비교하여 어떤 성과를 거두고 있는지에 대한 개요를 확인할 수 있습니다. 가시성은 멘션, 인용, 포지션 및 감성 표현을 결합한 가중치를 기반으로 백분율로 점수가 매겨지며, 브랜드가 전반적으로 미치는 영향을 파악할 수 있는 좋은 지표가 됩니다.

또한 이 도구는 관심도가 높은 주제를 강조 표시하고 새 콘텐츠 또는 업데이트된 콘텐츠가 도움이 될 수 있는 영역을 제안합니다.

에이전트 트래픽

이는 AI 트래픽의 상호 작용과 패턴을 측정하고 모니터링하기 때문에 가장 중요한 뷰 중 하나입니다. 모든 비인간 트래픽이 사이트를 요청한 횟수와 성공률 및 첫 번째 바이트까지 걸리는 시간(TTFB)에 대한 개요를 제공합니다. 또한 LLM이 콘텐츠를 얼마나 잘 구문 분석할 수 있는지를 반영하는 가독성 점수를 제공합니다. 이렇게 하면 크롤링 속도를 늦추거나 방해하는 무거운 자바스크립트와 같은 문제를 발견할 수 있습니다.

이 모든 정보를 살펴본 후에는 여러 지표에 대한 웹사이트 트래픽 분석을 확인할 수 있습니다. 이는 콘텐츠가 잘 작동하는 국가를 파악할 수 있는 좋은 방법으로, 해외 시장에 진출하려는 경우 특히 유용합니다. 응답 코드 분석은 크롤링 가능성에 영향을 미칠 수 있는 오류에 대한 인사이트를 제공합니다.

더 자세히 분석하면 매주 도메인 내에서 어떤 페이지가 가시성을 얻거나 잃는지, 어떤 유형의 AI 에이전트가 해당 페이지에 액세스하는지를 확인할 수 있습니다.

추천

AI가 콘텐츠를 인용하는 것도 좋지만, 결국 중요한 것은 사이트를 방문하는 최종 사용자입니다. 추천 트래픽은 검색 방법과 지역별로 이를 정확하게 보여줍니다. 이를 통해 구글, 링크드인, 퍼플렉시티 등 콘텐츠의 실적이 좋은 곳을 더 잘 파악할 수 있습니다.

URL 검사기

AI 챗봇이나 리서치 에이전트가 정보를 검색할 때 많은 페이지를 인용할 수 있는 잠재적 출처로 그룹화하는 경향이 있습니다. 이를 인용 시도라고 하며, 페이지가 최종 출처로 사용되지 않더라도 가시성을 측정하는 중요한 지표가 됩니다. 인용 시도와 추천 트래픽을 비교하면 인용이 콘텐츠에 대한 실제 사용자 방문을 유도하는 데 얼마나 효과적인지 알 수 있습니다.

기회

위의 모든 내용은 성능 메트릭에 대한 설명입니다. 기회는 여러분이 바꿀 수 있는 것에 초점을 맞춥니다. LLM을 최적화하는 방법을 아는 것은 혼란스럽고 지루한 작업이 될 수 있습니다. 다행히도 우리는 계속 그렇게 하겠다고 이야기해 왔습니다. LLMO는 콘텐츠 및 기술 최적화를 위한 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 AI 상담원에게만 영향을 미치는 제안을 제공하여 인간 사용자에게 동일한 경험을 제공하고, CMS를 건드리거나 코드를 변경하지 않는 최적화를 제공합니다. 시스템에서 권장하는 여러 가지 변경 사항이 있습니다. 이 중 하나는 트래픽이 많은 페이지의 콘텐츠 요약으로, 전체 페이지 또는 섹션별 요약으로 검색 가능성을 높일 수 있습니다. 기술 최적화를 통해 어떤 페이지가 404를 반환하는지, 이로 인해 얼마나 많은 조회수를 잃고 있는지 확인할 수 있습니다. 특정 페이지에 가시성 문제가 발생하는 경우가 있는데, 이는 여러 가지 원인으로 인해 발생할 수 있습니다. 이 도구를 사용하면 AI가 읽을 수 있는 콘텐츠의 비율, 잠재적인 수정 사항 및 가독성을 높이기 위해 취할 수 있는 조치를 확인할 수 있습니다.

Adobe LLM 옵티마이저 크롬 확장 프로그램

결론

AI 기반 검색은 사람들이 정보를 발견하는 주요 관문이 되고 있으며, 브랜드는 이러한 검색의 작동 방식을 이해해야 합니다. Adobe LLM Optimizer를 사용하면 기존에는 불가능했던 방식으로 AI 시스템이 콘텐츠를 해석하는 방식에 대한 가시성을 확보할 수 있습니다. AI 가시성에 SEO에 쏟는 관심의 일부만이라도 기울인다면 브랜드 성장은 거의 보장됩니다. 하루가 다르게 인공지능은 우리 곁에 다가오고 있으며, 인공지능에게 최소한의 일을 맡기지 않는 것은 어리석은 일이 될 것입니다.

저자 소개

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