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LLM 엔진 최적화: AI에게 당신을 가르치세요

By Product Research

September 19, 2025

|

9분 분량

LLM 엔진 최적화: AI에게 당신을 가르치세요

검색 결과에서 AI의 부상

AI 기반 검색으로의 전환은 많은 B2B 마케터와 비즈니스 리더가 예상하는 것보다 빠르게 일어나고 있습니다. 2025년 3월 기준으로 전체 미국 데스크톱 검색 결과의 13.1%AI 개요를 포함하고 있으며, 이 수치는 불과 두 달 만에 두 배 이상 증가했습니다(Semrush, 2025).

의료, 법률, 기술과 같이 지식 집약적인 분야에서는 생성형 요약이 정보성 검색어에 대한 기본 응답이 되면서 이 비율이 훨씬 더 높습니다.

이러한 변화는 이미 사용자가 콘텐츠와 상호작용하는 방식과 브랜드가 발견되는 방식에 영향을 미치고 있습니다. Raptive의 연구에 따르면 AI 생성 답변의 존재는 최상위 순위 페이지의 웹사이트 클릭 수를 25% 감소시킬 수 있습니다(Raptive, 2024).

그러나 B2B 부문에서 그 영향은 단순히 트래픽 손실보다 더 깊은 의미를 가집니다. 바로 구매 여정에서 관련성을 잃는 문제입니다.

또한 Forrester는 2025년 말까지 B2B 의사 결정권자의 45%가 연구 및 공급업체 비교 단계에서 ChatGPT나 Copilot과 같은 대화형 AI 도구를 사용할 것이라고 예측합니다(Forrester, 2024).

이로 인해 LLM 엔진 최적화(LEO)를 마스터하는 것은 단순한 SEO 부가 기능이 아니라 핵심적인 경쟁 우위가 되었습니다. AI가 어떤 브랜드가 신뢰할 수 있는지를 결정하는 세상에서, AI의 답변이 되는 것이 새로운 가시성의 척도가 됩니다.

LLM 엔진 최적화(LEO)란 무엇인가?

온라인에서 비즈니스와 고객 사이의 기본적인 계약이 변경되었습니다. 지난 20년간의 약속은 간단했습니다. 고객이 질문하면 검색 엔진이 클릭할 수 있는 잠재적인 답변 목록을 제공하는 것이었습니다. 그 시대는 끝났습니다.

오늘날 디지털 환경은 인간의 언어를 이해하고 생성하기 위해 방대한 양의 텍스트로 훈련된 AI 시스템인 대규모 언어 모델(LLM)이 지배하고 있습니다.

이러한 LLM은 두 가지 혁신적인 유형의 검색 경험을 제공합니다.

  • Google의 AI 개요와 같은 생성형 검색은 결과 페이지에 직접 단일 요약 답변을 제공합니다.
  • ChatGPT와 같은 도구를 사용하는 대화형 검색은 사용자가 주제를 탐색하기 위해 양방향 대화를 나눌 수 있게 합니다.

그 결과 고객은 이제 단순히 옵션 목록이 아닌 즉각적이고 명확한 답변을 기대합니다. 이러한 변화는 고객이 브랜드를 발견하고 정보를 찾는 방식을 근본적으로 바꾸었습니다.

비즈니스 리더들에게 질문은 더 이상 “어떻게 클릭을 유도할 것인가?”가 아니라 “어떻게 우리가 답변이 될 것인가?”입니다.

이 새로운 현실을 다루는 분야가 바로 LEO(LLM 엔진 최적화)입니다.

정의

LEO(LLM 엔진 최적화)는 기존의 Google이나 Bing 같은 검색 엔진이 아닌 ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 위해 콘텐츠, 데이터 또는 상호작용을 최적화하는 관행을 말합니다.

사용자들이 질문에 답하고, 결정을 내리고, 정보를 요약하기 위해 점점 더 LLM에 의존함에 따라, LEO는 SEO(검색 엔진 최적화)의 다음 진화 단계로 부상하고 있습니다. 웹 크롤러가 아닌 AI 기반 엔진을 위한 것입니다.

SEO vs. LEO vs. GEO

  • SEO는 검색 엔진이 당신의 콘텐츠를 발견하도록 돕습니다.
  • LEO는 AI가 당신이 누구인지 이해하도록 돕습니다.
  • GEO는 AI가 당신을 답변에 나타내도록 돕습니다.

LEO가 중요한 이유는 무엇일까요?

기존 클릭 수의 감소는 우려스럽지만, 더 중요한 진실을 숨기고 있습니다. AI의 영향을 받은 트래픽은 전환율이 더 높습니다.

연구에 따르면 AI 생성 추천을 통해 유입된 방문자는 더 높은 신뢰도와 더 강한 의도를 가지고 방문하기 때문에 일반 검색 방문자보다 최대 4.4배 더 높은 가치를 가질 수 있습니다(Semrush, 2025).

2025년 B2B 벤치마크 보고서는 이러한 행동 변화를 뒷받침합니다. 양식 제출이나 데모 중에 AI 생성 제품 제안을 언급한 리드는 기존의 SEO 기반 리드보다 전환 속도가 34% 더 빠르고 파이프라인 단계에 도달할 가능성이 2.3배 더 높습니다(ZoomInfo, 2025).

이는 투명성, 유용성, 디지털 신뢰를 기반으로 구축된 사람 우선의 LEO 전략의 타당성을 강화합니다. 사용자를 만족시키는 것이 목적인 AI를 속일 수는 없습니다. 앞으로 나아갈 유일한 길은 가장 유용하고, 정확하며, 권위 있는 콘텐츠를 제공한다는 목표에 부합하는 것입니다.

청중의 실제 질문과 문제점에 집중함으로써, LLM이 점점 더 감지하고 우선순위를 두도록 훈련받는 실제 전문성을 나타낼 수 있습니다. 그 결과는 AI 생성 답변에서의 가시성 향상뿐만 아니라, 시장에서 확실하고 신뢰할 수 있는 목소리로서의 브랜드 평판이라는 장기적인 전략적 자산입니다.

LEO가 실제로 적용되는 분야

LEO는 새롭게 성장하는 “답변 엔진” 생태계 전반에서 당신의 가시성에 영향을 미칩니다. 2025년 중반 현재 가장 두드러진 예는 다음과 같습니다.

  • Google AI 개요: 현재 많은 Google 검색 결과 상단에 나타나는 AI 생성 요약입니다.
  • 대화형 AI 도구: ChatGPT, Perplexity, Microsoft Copilot과 같은 플랫폼은 사용자가 정보를 얻기 위해 대화에 참여하는 주요 검색 도구로 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
  • 기타 AI 네이티브 검색 엔진: 새로운 플랫폼들은 “답변 우선” 모델을 중심으로 처음부터 구축되고 있으며, 기존의 링크 목록을 완전히 건너뜁니다.

LLM을 위한 콘텐츠 최적화의 핵심 기술은 무엇일까요

LEO 성공을 위해 무엇에 집중해야 할까요?

성공적인 LEO 전략은 이러한 사람 우선 원칙을 다섯 가지 핵심 활동으로 전환합니다.

  • 1. 독보적인 전문성을 보여주세요

LLM은 경험(Experience), 전문성(Expertise), 권위성(Authoritativeness), 신뢰성(Trustworthiness) (E-E-A-T)을 입증하는 콘텐츠를 우선시하도록 설계되었습니다.

실행 방안: 일반적인 콘텐츠를 넘어서세요. 독점 데이터, 독특한 산업 분석, 직접적인 경험을 보여주는 사례 연구를 게시하세요. 신뢰할 수 있는 배경을 가진 실명 저자를 내세우고 그들의 전문가 프로필에 링크를 거세요.

  • 2. 명확성을 위해 콘텐츠를 구조화하세요

당신의 전문성은 기계에게도 명확해야 합니다.

실행 방안: 논리적인 제목 구조, 짧은 단락, 글머리 기호 목록을 사용하세요. 스키마 마크업(Schema Markup)을 구현하세요. 이는 AI에게 콘텐츠가 무엇에 관한 것인지(예: 이것은 FAQ, 이것은 제품 리뷰) 명시적으로 알려주는 “보이지 않는 라벨” 역할을 하는 코드 유형입니다.

  • 3. 브랜드 “엔터티”에 최적화하세요

LLM은 “엔터티”, 즉 특정 인물, 장소, 브랜드, 개념을 통해 세상을 이해합니다.

실행 방안: 웹 전반에 걸쳐 회사 이름과 세부 정보가 일관되게 유지되도록 하여 브랜드 엔터티를 강화하세요. 뉴스 기사 및 업계 블로그와 같은 평판 좋은 제3자 콘텐츠에서 브랜드 언급을 얻는 데 집중하세요. 이는 강력한 권위의 신호입니다.

  • 4. 구체적인 질문에 직접 답변하세요

사용자들은 에세이가 아닌 답변을 찾기 위해 AI를 사용합니다.

실행 방안: 고객이 묻는 구체적이고 대화적인 질문에 답변하는 콘텐츠를 만드세요. 도구를 사용하여 “다른 사람들이 자주 묻는 질문”이나 Reddit, Quora와 같은 사이트의 포럼 토론을 찾은 다음, 가장 완벽하고 최고의 답변을 만드세요.

  • 5. 전체 디지털 평판을 관리하세요

LLM이 당신의 브랜드를 이해하는 것은 웹사이트에만 국한되지 않습니다. LLM은 당신의 전체 디지털 발자국에서 정보를 종합합니다.

실행 방안: 온라인 평판을 적극적으로 모니터링하고 관리하세요. 고객 리뷰, 뉴스 보도, 소셜 미디어 활동 모두가 AI의 신뢰도 인식에 기여합니다. 이러한 플랫폼 전반에서 긍정적으로 참여하는 것은 핵심적인 LEO 활동입니다.

어떻게 해야 할까요?

  • 1. 명확하고 구조화된 콘텐츠 사용
    • Q&A, FAQ 또는 대화 형식으로 작성하세요. LLM은 이러한 구조를 선호합니다.
    • 자연어와 짧고 직접적인 문장을 사용하세요.
    • 복잡한 주제를 소화하기 쉬운 부분으로 나누세요.
  • 2. 단순한 키워드가 아닌 엔터티에 집중
    • LLM은 단순한 키워드 일치보다 개념을 더 잘 이해합니다.
    • 브랜드, 제품 이름, 위치, 산업 및 특정 서비스를 명확하게 언급하세요.
    • 콘텐츠 전반에 걸쳐 브랜드나 제품을 일관되게 지칭하세요.
  • 3. 신뢰할 수 있는 고품질 소스에 게시
    • LLM은 위키피디아, GitHub, 제품 문서, 뉴스 미디어, 포럼과 같은 신뢰할 수 있는 소스의 고품질 데이터에 의존합니다.
    • 이러한 공간에 당신의 브랜드나 콘텐츠가 소개되도록 하세요.
    • 게스트 포스팅, 리뷰, 인용 및 커뮤니티 기여를 고려하세요.
  • 4. 지식 소스 업데이트 및 유지
    • 웹사이트, 문서 및 공개 콘텐츠를 최신 상태로 유지하세요.
    • LLM은 종종 캐시되거나 이전에 훈련된 데이터를 가져옵니다. 공개된 정보가 정확하고 최신 정보인지 확인하세요.
    • 가능한 경우 구조화된 데이터나 스키마 마크업을 사용하는 것을 고려하세요.
  • 5. 대화형 SEO 기술 사용
    • 사용자가 챗봇이나 음성 비서에게 물어볼 방식으로 사용자 검색어를 예상하세요.
    • 예: 단순히 “자동화 도구” 대신 “b2b를 위한 최고의 자동화 도구는 무엇인가요?”라고 작성하세요.
  • 6. AI 응답 모니터링 및 테스트
    • ChatGPT, Claude 또는 Gemini에게 당신의 브랜드나 제품을 어떻게 설명하는지 물어보세요.
    • 답변이 누락되었거나 부정확하다면 콘텐츠 격차를 파악하고 원본에서 수정하세요.
    • 그러한 유형의 질문에 더 잘 답변하는 콘텐츠를 만드세요.
  • 7. 맥락과 비교 포함
    • LLM은 사물 간의 관계를 이해하여 콘텐츠를 생성합니다.
    • 명확한 비교(“우리 도구가 X와 다른 점”), 사용 사례 및 이점을 추가하세요.
    • 이를 통해 모델이 관련 대화에서 당신을 노출시키는 데 도움이 됩니다.
  • 8. 권위 있는 언어와 인용 사용
    • 신뢰할 수 있는 출처의 검증 가능한 주장, 통계 및 증거를 사용하세요.
    • LLM은 전문성과 신뢰성을 반영하는 콘텐츠를 선호하는 경향이 있습니다.
  • 9. 다양한 형식의 콘텐츠 제작
    • LLM은 종종 기사, 포럼, FAQ, 제품 설명서 등 다양한 형식으로 훈련됩니다.
    • 블로그에만 의존하지 말고 문서, 리스티클, 용어집, 스크립트 등을 활용하세요.
  • 10. 채널 전반의 일관성 유지
    • 웹사이트, 미디어 보도, 제품 목록 및 공개 포럼에서 브랜드 메시지와 핵심 제품이 동일한지 확인하세요.
    • LLM은 모든 곳에서 정보를 연결합니다. 그 정보들이 일치하는지 확인하세요.

    LEO 준비하기

    LEO는 단순한 콘텐츠 체크리스트가 아니라 전사적인 비즈니스 전략입니다.

    SEO, 콘텐츠, PR 및 내부 주제 전문가 간의 협업이 필요합니다. 목표는 더 많은 콘텐츠를 게시하는 것이 아니라 AI 도구가 인식하고 신뢰할 수 있는 대외적 권위를 구축하는 것입니다.

    LEO는 마케팅 비용이 아니라 회사의 AI 시대 평판에 대한 전략적 투자로 보아야 합니다.

    LEO의 내재된 위험과 과제

    모든 신흥 분야와 마찬가지로 LEO에도 어려움이 따릅니다.

    • 출처 표시 부족 – AI는 종종 출처를 밝히지 않고 답변하여 “제로 클릭” 가시성 손실을 초래합니다.
    • 오해의 위험 – LLM이 콘텐츠를 오해하거나 지나치게 단순화하여 브랜드 신뢰를 해칠 수 있습니다.
    • 측정의 어려움 – 측정할 클릭이 없을 때 ROI를 추적하기 어렵습니다.

    LEO의 KPI는 무엇일까요?

    어렵긴 하지만 측정이 불가능한 것은 아닙니다. 초점은 직접적인 클릭에서 영향력과 권위로 옮겨가야 합니다.

    핵심 성과 지표(KPI)는 다음을 포함해야 합니다.

    • AI 답변 점유율(SoV): 경쟁사와 비교하여 주요 대화형 검색어에 대해 브랜드가 얼마나 자주 인용되는지를 추적하는 것은 영향력을 측정하는 중요한 새로운 지표입니다(Broder).
    • 브랜드 검색량 증가: 사용자가 브랜드를 직접 검색하는 횟수가 증가하면 AI 답변에서 브랜드 이름을 접했다는 것을 나타낼 수 있습니다.
    • 비즈니스 영향: 최종 목표는 이를 비즈니스 결과와 연관시키는 것입니다. AI 답변 점유율 증가가 6개월 동안 데모 요청, 직접 트래픽 또는 영업 검증 리드(SQL)의 증가로 이어지는가? 이러한 비즈니스 사례를 구축하는 것은 장기적인 투자에 매우 중요합니다.

    텍스트를 넘어서: 미래는 비주얼 및 음성 검색입니다

    효과적인 LEO 전략은 미래를 내다봐야 합니다. AI는 점점 더 다중 모드(multi-modal)가 되어가고 있으며, 이는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 비디오, 오디오도 분석하고 이해한다는 것을 의미합니다(Google AI). 이러한 형식을 최적화하는 것이 다음 과제입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

      비디오의 경우: 상세한 텍스트 기반 설명과 스크립트를 제공합니다.

      이미지의 경우: 이미지가 무엇을 보여주는지 설명하는 매우 상세한 alt 텍스트와 파일 이름을 사용합니다.

      팟캐스트의 경우: AI가 읽을 수 있는 전체 스크립트를 게시합니다.

    검색에서 AI의 부상이 SEO를 끝내는 것이 아니라, 기준을 높입니다.

    LEO는 단지 가시성에 관한 것이 아닙니다. 업계에서 신뢰할 수 있는 진실의 원천이 되는 것입니다. 이는 클릭 가능성뿐만 아니라 신뢰할 수 있고, 유용하며, 저자가 명확한 콘텐츠에 보상을 줍니다.

    적응하는 브랜드는 생존하는 것 이상을 할 것입니다. 그들은 검색 엔진뿐만 아니라 AI와 사용자의 마음속에서 최고의 답변으로 번창할 것입니다.

    참고 자료

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