AI를 위한 SEO — 우리 모두가 AI를 사용하고 있는 지금 SEO는 무엇을 의미하나요?

다양한 AI 채팅 플랫폼에서 내 브랜드에 대한 모든 AI 답변을 추적하려고 하면 머리가 어지러워졌습니다. AI를 위한 SEO 에 대해 실제로 생각하기 시작하는 방법에 대해 앉아서 생각해야 했습니다.

세상은 브랜드의 SEO 점수를 향상시키기 위해 AI를 사용하여 더 많은 콘텐츠를 생산하고 있지만, 많은 사람들은 최적화를 위해 "검색 엔진"을 사용하는 사용자가 없을 것이라는 사실을 깨닫지 못했습니다.

검색 엔진은 검색 결과에 있는 링크를 방문하는 데 시간을 낭비할 필요가 없고, 대형 언어 모델에 질문을 제기하기만 하면 원하는 답변에 직접 도달할 수 있다는 사실을 모두가 알기 전까지는 훌륭했습니다. 사실상

“검색엔진 UI가 AI 백엔드로 바뀌었습니다.”

검색 결과를 살펴보고 UI 링크에서 어떤 정보가 표시될지 파악하는 것은 우리의 작은 AI 친구들이 될 것입니다.

이는 내 브랜드, 제품 또는 회사에 무엇을 의미합니까?

이는 귀하의 제품, 회사 또는 브랜드에 대해 궁금한 사람이 ChatGPT , Bing AI 또는 Google Bard에 대해 질문할 가능성이 높다는 것을 의미합니다. 우리의 새로운 AI 지배자는 브랜드 인지도에 가장 큰 영향을 미치기 시작하고 잠재적인 신규 고객과의 첫 접촉에 대한 감정을 결정할 것입니다.

잠깐만요, 그 AI 답변은 생성 모델을 기반으로 하고 환각으로 가득 찬 답변이 아닌가요?

옳은! Hackernoon의 개인 데이터에 대한 환각에 대한 배경 이야기를 읽어보세요: AI 및 개인 데이터: GPT-3가 나에 대해 아는 것이 있나요? 또는 해당 주제에 대한 American Public Media Marketplace 라디오의 인터뷰를 들어보세요.

이제 동일한 문제를 제품/브랜드/회사 관점에서 살펴보겠습니다. AI의 답변에 대한 분석은 다음과 같습니다.

1. GPT-3과 같은 인기 있는 LLM의 1세대는 매개변수 수가 더 적기 때문에 간신히 문제를 해결하는 데 대한 답변을 제공합니다. 잘 알려지고 확립된 브랜드만이 진실을 반영하는 결과를 보기를 희망할 것이고, 나머지는 통계적 쓰레기를 보게 될 것입니다.

   
   

2. LLM의 두 번째 물결은 더 많은 매개변수 수(ChatGPT, Google Bard)와 함께 제공되었으며 더 큰 브랜드, 회사 및 제품 세트에 유용한 출력을 제공할 만큼 충분히 인코딩할 수 있습니다. 지금 대다수의 AI 사용자들이 ChatGPT와 같은 서비스를 통해 보고 있는 모습입니다.

   
   

3. 마지막으로 LLM은 검색 결과를 해석하여 링크를 통한 검색 단계를 자동화합니다. 예를 들어 Microsoft Bing AI 와 Perplexity.ai 가 이 경로를 택했으며 Google은 Bard도 전환할 것이라고 발표했습니다.

   
   

1, 2, 3의 주요 차이점은 처음 두 개는 모델 내부에서 답변을 얻는 반면, 후자는 LLM의 도움을 받아 인터넷 검색 결과를 답변으로 결합한다는 것입니다. 링크와 참조를 인코딩하는 데 문제가 있는 LLM의 명백한 단점을 고려할 때 마지막 접근 방식이 성공할 가능성이 가장 높다고 생각합니다.

AI에 대한 SEO를 수행하지 않는 방법은 무엇입니까?

대부분의 SEO 영업사원은 생성 모델을 사용하여 기존 SEO 점수를 높이기 위해 더 많은 콘텐츠를 생성하도록 제안하는 데 초점을 맞추고 있는 것 같습니다. Google에서 “seo for ai”를 검색하면 더 많은 콘텐츠를 생성하는 데 도움이 되는 jasper.ai , jemsu.com 과 같은 서비스에 대한 후원 추가 목록을 찾을 수 있습니다. 모든 사람이 AI를 사용하여 더 많은 콘텐츠를 생산하게 되고 검색 엔진의 순위가 곧 낮아질 것으로 예상되므로 이는 막다른 골목이 될 가능성이 높습니다.

AI 답변이 실제로 업데이트되나요?

GPT-3과 같은 구형 모델의 경우 수행할 수 있는 작업이 많지 않습니다. AI 회사가 매개변수를 업데이트하는 데에는 경제적 인센티브가 없으며 그렇게 하지 않을 것이라고 장담합니다. 귀하의 브랜드가 LLM의 첫 번째 진화에 의해 포착될 만큼 중요한지 확인하기 위한 브랜드 인지도 테스트에 가깝습니다.

GPT-3.5, GPT-4, Bard 등과 같은 더 큰 매개변수 개수 모델의 경우 경제적으로 합리적인 일정 간격으로 지속적으로 업데이트될 것으로 예상해야 합니다. 업데이트는 자주 발생하지 않으며 대부분의 조정은 모델의 입력 및 출력 필터링에서 발생하지만 출력에 더 큰 영향을 미치는 실제 가중치 업데이트가 발생할 가능성이 높습니다. 여기서 가장 좋은 기회는 LLM 교육에 사용되는 Wikipedia , Quora 및 기타 가중치가 높은 정보 소스가 귀하의 브랜드에 대한 세부 정보와 정서를 가지고 있는지 확인하는 것입니다. 이에 대한 자세한 내용은 향후 기사에서 다루겠습니다.

마지막으로 제가 생각하는 것은 검색 엔진의 미래입니다. 검색 결과를 해석하는 AI 봇입니다. 여기에서는 좋은 답변을 찾기 위해 봇이 처리할 수 있는 링크 수를 제한하는 경제적 인센티브를 기대할 수도 있습니다. 검색 엔진의 콘텐츠가 캐시되어 실제로 사이트 방문이 필요하지 않은 경우에도 토큰 수는 출력을 생성하기 위해 처리되는 데이터 양에 대한 제한을 설정합니다. 경제적인 이유로 인해 내년쯤에는 제품의 본질을 포착하기 위해 해석된 첫 번째 검색 결과가 5~10개 이하로 나올 것입니다.

현재로서는 제품을 가장 잘 포착하는 콘텐츠가 검색 결과 상단에 표시되도록 하기 위해 수행하는 모든 SEO 작업이 낭비되지 않습니다. 그러나 1년이 지나면 모든 베팅이 취소됩니다.

AI 답변 내부의 광고

나는 모든 대형 AI 회사가 LLM 답변의 새로운 광고 기회를 실행하고 모델 출력에 영향을 미치거나 AI 결과와 혼합된 광고를 제시하는 유료 서비스 제공을 시작할 것으로 기대합니다. Google은 이미 결과를 혼합하는 첫 번째 반복을 시작했습니다.

이는 또한 모델 출력에 영향을 미치는 가장 합리적인 방법이 무엇인지 변경하게 될 것이며 이 미래에 대한 솔직한 대답은 아무도 모른다는 것입니다! 누군가가 당신에게 다르게 말한다면 아마도 정직하지 않은 것입니다.

브랜드에 대한 AI 답변 추적

준비하려는 사람들은 추적부터 시작해야 합니다. 모든 모델이 귀하의 제품, 브랜드 및 회사에 대해 말하는 내용, 긍정적인 점, 부정적인 점 및 경쟁사에 대해 알고 있는지 확인하고 시간이 지남에 따라 이러한 반응을 추적하십시오. 이렇게 하면 검색이 AI로 이동함에 따라 초기 감정이 무엇인지 알 수 있고 AI 답변과 관련된 실질적인 내용이 변경되는지 알 수 있습니다.

추적할 수 있는 항목 목록에는 다음이 포함되어야 합니다.

• 모델에게 잘 알려진 브랜드인가요?
• 그 브랜드는 주로 무엇으로 알려져 있나요?
• 브랜드와 관련된 가장 긍정적인 측면은 무엇입니까?
• 브랜드와 관련된 가장 부정적인 측면은 무엇입니까?
• 브랜드의 경쟁자는 누구인가?
• 등.

실제로 AI에 대한 SEO를 수행하는 방법은 무엇입니까?

귀하의 브랜드와 관련된 변경 사항을 수동으로 계속 묻는 모델이 상당히 많고 여러 모델을 추적할 수 있는 기존 솔루션을 찾지 못했기 때문에 직접 작성해야 했습니다. 나는 그것을 AI를 위한 SEO라고 부르고 이를 공개하기로 결정했습니다. 다른 사람들도 변화하는 SEO 환경의 미래에 대비하고 싶어할 것입니다. https://seofor.ai 에서 사용해 보세요.

이것은 단지 첫 번째 단계일 뿐이며 추적 외에 다음 단계가 무엇인지 아는 사람은 아무도 없는 것 같습니다. 그렇지 않다고 말하는 사람들은 검색을 재정의하려는 미친 경쟁에서 자신을 속이고 있을 가능성이 높습니다. 이 공간은 빠르게 발전하고 있으며 제가 이 글을 다 쓸 때쯤에는 중요한 사항이 변경되었을 것입니다. 따라서 저와 함께 이 여정에 참여하신 것을 환영합니다. 수동으로 또는 내 도구의 도움을 받아 AI 답변에서 브랜드 추적을 시작하고 이 미래를 함께 준비하는 방법을 알아봅시다!

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