웹사이트 속도, 단순히 숫자에 불과할까요? 아닙니다. 웹사이트 속도는 고객의 구매 결정, 더 나아가 비즈니스의 성패를 좌우하는 중요한 요소입니다. 구글과 Deloitte의 공동 연구에 따르면, 웹페이지 로딩 시간이 0.1초 빨라질 때마다 전환율이 최대 10.1%까지 증가할 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 이는 곧 매출 증대로 이어지는 중요한 지표입니다.
급변하는 디지털 환경 속에서 웹사이트 속도를 어떻게 측정하고 개선해야 할까요? 구글은 이러한 고민에 대한 해답으로 ‘코어 웹 바이탈(Core Web Vitals)’이라는 핵심 지표를 제시했습니다. 코어 웹 바이탈은 웹페이지의 사용자 경험을 객관적으로 평가하고 개선하는 데 필수적인 요소입니다. 이 글에서는 코어 웹 바이탈의 정의와 측정 방법, 그리고 개선 방식까지 자세히 알아보겠습니다.
코어 웹 바이탈 (Core Web Vitals) 이란?
코어 웹 바이탈은 사용자가 웹페이지를 얼마나 빠르고, 안정적이며, 쾌적하게 이용할 수 있는지 측정하는 지표입니다. 웹페이지의 로딩 속도, 반응성, 시각적 안정성을 객관적으로 평가하여 사용자 만족도를 높이는 데 기여합니다.
웹사이트 전체의 성능을 나타내는 ‘사이트 속도’와 개별 페이지의 로딩 속도를 나타내는 ‘페이지 속도’를 모두 포괄하는 개념이기도 합니다. 즉, 코어 웹 바이탈을 통해 웹사이트 전체는 물론 개별 페이지의 사용자 경험까지 종합적으로 평가할 수 있습니다.
코어 웹 바이탈 측정 지표
코어 웹 바이탈은 다음 세 가지 핵심 지표로 구성됩니다.
LCP (Largest Contentful Paint): 최대 콘텐츠풀 페인트
웹페이지에서 가장 큰 콘텐츠(이미지, 비디오, 텍스트 블록 등)가 화면에 표시되는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 사용자가 웹페이지에 접속했을 때 가장 먼저 눈에 띄는 콘텐츠가 얼마나 빨리 로딩되는지 나타내는 지표입니다. LCP 점수가 낮으면 웹페이지 로딩 속도가 느리다는 것을 의미하며, 사용자 이탈률 증가로 이어질 수 있습니다.
이상적인 LCP: 2.5초 이내.
INP (Interaction to Next Paint): 다음 페인트까지의 상호작용
INP는 2024년 3월부터 구글이 FID를 대체하여 코어 웹 바이탈에 새롭게 포함시킨 핵심 지표입니다. 사용자가 페이지와 상호 작용(클릭, 탭, 키 입력 등)할 때, 해당 상호작용에 대한 시각적 피드백(다음 페인트)이 완료될 때까지 걸리는 시간을 측정합니다. 즉, 페이지의 전반적인 응답성을 나타내는 지표입니다. INP는 페이지에서 발생하는 거의 모든 상호작용의 지연 시간을 관찰하여 가장 긴 시간을 대표값으로 사용합니다.
이상적인 INP: 200밀리초 이하.
FID (First Input Delay) 와 비교시 개선된 점:
FID는 첫 입력에 대한 지연만 측정했지만, INP는 페이지 내 모든 상호작용을 고려합니다.
INP는 입력 처리 시간뿐만 아니라 브라우저가 다음 프레임을 그리는 데 걸리는 시간까지 포함하여 더 포괄적인 응답성을 측정합니다.
CLS (Cumulative Layout Shift): 누적 레이아웃 시프트
웹페이지를 로딩하는 동안 예기치 않게 콘텐츠의 위치가 이동하는 정도를 측정합니다. 갑자기 콘텐츠 위치가 바뀌면 사용자는 당황하고, 클릭 오류를 겪을 수 있습니다. CLS 점수는 이러한 레이아웃 변화의 정도를 나타내며, 점수가 높을수록 웹페이지가 불안정하여 사용자 경험을 해친다는 것을 의미합니다.
이상적인 CLS: 0.1 이하.
코어 웹 바이탈 측정 방식
코어 웹 바이탈을 측정하는 방법은 다양합니다. 구글에서 제공하는 PageSpeed Insights, Lighthouse, Search Console 등의 도구를 활용하면 웹페이지의 코어 웹 바이탈 점수를 쉽게 확인할 수 있습니다. 또한, Chrome 웹 브라우저의 개발자 도구를 이용하여 실시간으로 지표를 측정하고 분석할 수도 있습니다.
PageSpeed Insights
PageSpeed Insights는 웹페이지의 성능을 분석하고 개선 방법을 제시하는 구글의 무료 도구입니다. URL을 입력하면 LCP, FID, CLS 점수를 포함한 다양한 성능 지표를 확인할 수 있으며, 웹페이지 속도를 개선하기 위한 구체적인 제안 사항도 제공합니다.
Lighthouse
Lighthouse는 웹페이지의 품질을 평가하는 오픈 소스 도구입니다. Chrome 웹 브라우저에 내장되어 있으며, 성능, 접근성, SEO, PWA 등 다양한 측면에서 웹페이지를 분석합니다. Lighthouse를 사용하면 코어 웹 바이탈 점수를 확인하고, 개선을 위한 상세 보고서를 얻을 수 있습니다.
Search Console
Search Console은 웹사이트의 검색 엔진 최적화(SEO) 성능을 모니터링하고 관리하는 구글의 무료 서비스입니다. 이 Search Console의 ‘Core Web Vitals’ 보고서를 통해 웹사이트 전체의 코어 웹 바이탈 상태를 파악하고, 문제가 있는 페이지를 식별하여 개선할 수 있습니다.
Chrome 개발자 도구
Chrome 웹 브라우저의 개발자 도구는 웹페이지를 분석하고 디버깅하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. 개발자 도구의 ‘Performance’ 패널을 사용하면 웹페이지 로딩 과정을 자세히 분석하고, LCP, FID, CLS 등의 코어 웹 바이탈 지표를 실시간으로 측정할 수 있습니다.
코어 웹 바이탈 개선 방식
측정 결과, 문제가 발견되었다면 다음 방식들을 통해 개선할 수 있습니다.
이미지 최적화: 이미지 파일 크기를 줄이고, 웹에 최적화된 형식(예: WebP)을 사용합니다 . 이미지를 지연 로딩하여 초기 로딩 속도를 개선할 수도 있습니다.
코드 최적화: 불필요한 코드를 제거하고, CSS 및 JavaScript 파일을 압축하여 웹페이지 크기를 줄입니다 .
캐싱 활용: 브라우저 캐싱을 활용하여 웹페이지 리소스를 로컬에 저장하고, 재방문 시 로딩 속도를 높입니다 .
CDN 사용: 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)를 사용하여 웹페이지 콘텐츠를 여러 서버에 분산 저장하고, 사용자에게 가장 가까운 서버에서 콘텐츠를 제공하여 로딩 속도를 향상시킵니다 .
서버 응답 시간 단축: 서버 응답 시간을 단축하여 웹페이지 로딩 속도를 개선합니다.
결론: 사용자 만족도 향상과 비즈니스 성장을 위한 코어 웹 바이탈
코어 웹 바이탈을 개선하면 사용자 만족도를 높이고 이탈률을 줄이며, 궁극적으로 비즈니스 성장을 이끌어낼 수 있습니다. 빠르고 안정적인 웹페이지는 사용자에게 긍정적인 경험을 제공하여 재방문율을 높이고, 브랜드 이미지를 향상시키는 데 도움을 줍니다.
또한, 구글은 웹사이트 순위를 결정할 때 코어 웹 바이탈을 중요한 요소로 고려합니다. 코어 웹 바이탈 점수가 높은 웹사이트는 검색 결과에서 상위에 노출될 가능성이 높아져 더 많은 유기적 트래픽을 확보할 수 있습니다.
‘엑셀 단축키 모음’이나 ‘직장인 스트레스 해소법’과 같은 정보를 검색 엔진에서 찾아본 적 있으신가요? 궁금한 점이 있을 때, 우리는 자연스럽게 검색 엔진을 켜고 검색어를 입력합니다. 바로 그 순간 눈앞에 펼쳐지는 결과 화면이 바로 SERP (Search Engine Results Page, 검색 엔진 결과 페이지)입니다.
SERP는 SEO (검색 엔진 최적화)에서 왜 그토록 중요할까요? SERP 구성 요소를 꼼꼼히 분석하고 SEO 전략에 효과적으로 활용하면, 우리 회사 웹사이트를 수많은 경쟁자 사이에서 돋보이게 하고, 더 많은 비즈니스 기회를 창출할 수 있습니다.
SERP (검색 엔진 결과 페이지) 란?
SERP (Search Engine Results Page), 즉 검색 엔진 결과 페이지는 우리가 궁금한 정보를 얻기 위해 검색 엔진에 검색어를 입력했을 때 나타나는 결과 화면입니다.
SERP는 사용자와 정보 사이의 최전선이라고 할 수 있습니다. 사용자는 SERP를 통해 원하는 정보를 빠르게 탐색하고, 검색 엔진은 SERP를 통해 사용자에게 최적의 검색 경험을 제공하고자 끊임없이 진화하고 있습니다. 따라서, SERP에 대한 정확한 이해는 효과적인 SEO 전략 수립의 첫걸음이자, 온라인 마케팅 성공의 핵심입니다.
SERP의 핵심 구성 요소
검색 결과 페이지에는 일반적으로 두 가지 유형의 콘텐츠가 있습니다. 하나는 ‘자연 검색 결과’이고, 다른 하나는 ‘유료 검색 결과’입니다.
자연 검색 결과 (Organic Search Results) – 신뢰도 높은 정보의 원천
자연 검색 결과는 검색 엔진 알고리즘이 웹 페이지의 내용, 품질, 사용자 경험, 권위 등을 종합적으로 평가하여 순위를 결정한 웹사이트 목록입니다. ‘자연’ 검색 결과라 불리는 이유는 광고와 같은 인위적인 개입 없이, 검색 엔진의 객관적인 알고리즘에 의해 순위가 결정되기 때문입니다. 사용자들은 자연 검색 결과를 가장 신뢰할 수 있는 정보로 인식하는 경향이 있으며, SERP 페이지에서 핵심적인 영역을 차지합니다.
검색 엔진 알고리즘은 200개 이상의 다양한 요소들을 종합적으로 평가하여 웹 페이지 순위를 결정합니다. 주요 평가 요소로는 콘텐츠 품질, 키워드 관련성, 사용자 경험, 웹사이트 속도, 모바일 친화성, 백링크 품질, E-E-A-T (경험, 전문성, 권위성, 신뢰성) 등이 있습니다. 자연 검색 결과 상위 노출은 SEO 핵심 목표이며, 지속적인 트래픽 확보, 브랜드 인지도 상승, 잠재 고객 확보 등 다양한 긍정적 효과를 가져옵니다. SEO 전문가는 자연 검색 결과 상위 노출을 위해 끊임없이 노력하며, 최신 검색 알고리즘 변화에 발맞춰 전략을 수정하고 개선해야 합니다.
광고 (유료) 검색 결과 (Paid Search Results) – 빠른 노출과 즉각적인 효과
광고 검색 결과는 기업이 검색 엔진에 비용을 지불하고 특정 키워드에 노출시키는 웹사이트 링크입니다. 일반적으로 SERP 상단, 하단, 측면 등에 ‘광고’, ‘AD’, ‘Sponsored’ 등의 표시와 함께 노출됩니다. 광고 검색 결과는 자연 검색 결과에 비해 빠르고 즉각적인 노출 효과를 얻을 수 있다는 장점이 있습니다. 특히, 단기간에 트래픽을 집중시키거나, 특정 프로모션 기간 동안 노출 효과를 극대화하고자 할 때 유용합니다.
하지만, 광고 검색 결과는 자연 검색 결과에 비해 상대적으로 신뢰도가 낮게 인식될 수 있으며, 지속적인 노출을 위해서는 지속적인 비용 지불이 필요하다는 단점이 있습니다. 따라서, 광고 검색 결과는 자연 검색 결과와 함께 균형적으로 활용하는 전략이 중요하며, 명확한 목표 설정과 효율적인 예산 관리가 필수적입니다.
한편, 현재의 SERP는 단순히 웹사이트 링크를 나열하는 것을 넘어 사용자의 검색 의도에 가장 부합하는 정보를 추천 스니펫, PAA (사람들이 함께 묻는 질문), 이미지 캐러셀과 같이 다양한 형태로 제공합니다.
추천 스니펫 (Featured Snippets) – 질문에 대한 빠르고 명확한 답변
추천 스니펫은 사용자의 질문 형태 검색어에 대해, 검색 엔진이 가장 적합하다고 판단한 답변을 SERP 최상단에 직접적으로 제공하는 기능입니다. 텍스트, 표, 목록, 동영상 등 다양한 형태로 제공되며, 사용자는 추천 스니펫을 통해 웹사이트 클릭 없이 검색 의도에 대한 핵심 정보를 신속하게 파악할 수 있습니다.
추천 스니펫은 ‘검색 결과 0 순위’라고도 불리며, 자연 검색 결과 1위보다 더 높은 가치를 지닐 수 있습니다. 추천 스니펫을 획득하기 위해서는 사용자의 질문 의도를 정확히 파악하고, 명확하고 간결한 답변을 웹 페이지 콘텐츠에 제공하는 질의응답 (Q&A) 최적화 전략이 중요합니다.
PAA (People Also Ask) – 끊임없이 확장되는 질문과 답변의 향연
PAA (People Also Ask), 즉 ‘사람들이 함께 묻는 질문’은 사용자가 검색한 키워드와 관련된 질문 목록을 SERP에 제공하는 기능입니다. 일반적으로 추천 스니펫 아래 또는 자연 검색 결과 영역에 박스 형태로 나타나며, 각 질문은 ‘∨’ 버튼을 통해 확장하여 답변을 확인할 수 있습니다. PAA의 가장 큰 특징은 확장성입니다. 사용자가 특정 질문을 클릭하면, 해당 질문에 대한 간략한 답변과 함께 새로운 관련 질문 목록이 무한히 추가됩니다. 이를 통해 사용자는 검색 여정을 지속적으로 확장하고, 미처 생각하지 못했던 다양한 질문과 답변을 탐색하며, 심층적인 정보를 얻을 수 있습니다.
PAA는 SEO 콘텐츠 기획에 매우 유용한 인사이트를 제공합니다. PAA에 나타나는 질문들은 사용자들이 특정 주제에 대해 실제로 궁금해하는 내용을 반영하므로, PAA 질문들은 콘텐츠 주제 발굴, FAQ 페이지 구성, 그리고 콘텐츠 심화 작업에 효과적으로 활용될 수 있습니다. 또한, PAA 질문들을 통해 사용자들이 검색 키워드에 대해 어떤 정보를 얻고 싶어하는지 검색 의도를 파악하고, 콘텐츠 최적화 방향을 설정하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 롱테일 키워드 전략을 수립하고, 질문 형태 키워드를 공략하는 SEO 전략에 PAA 정보를 적극적으로 활용해 보세요.
이미지 캐러셀 – 시각적인 정보 탐색 경험
이미지 캐러셀 (Image Carousel) 은 검색어와 관련된 다양한 이미지를 가로 스크롤 형태로 SERP 상단에 제공하는 기능입니다. 주로 제품, 장소, 인물, 개념 등 시각적인 정보가 중요한 검색어에 대해 나타나며, 사용자는 이미지 캐러셀을 통해 시각적인 정보를 빠르게 탐색하고, 직관적인 검색 경험을 얻을 수 있습니다.
이미지 캐러셀은 특히 이커머스 분야에서 매우 중요합니다. 제품 검색 시 이미지 캐러셀을 통해 제품 이미지를 시각적으로 노출시켜 제품 인지도를 높이고, 구매를 유도할 수 있습니다. 고품질의 제품 이미지를 제작한 뒤 alt 텍스트를 포함한 이미지 SEO 최적화를 적용하면 이미지 캐러셀 노출 빈도를 높일 수 있습니다
SEO에서 SERP가 중요한 이유
SERP는 SEO 전략에서 가장 중요한 기준점이자 최종 목표입니다. SEO의 궁극적인 목표는 웹사이트를 SERP 상위 (특히 자연 검색 결과 상위) 에 노출시켜 더 많은 사용자들에게 웹사이트를 방문하도록 유도하는 것입니다.
SERP 상위 노출은 다음과 같은 중요한 의미를 가집니다.
높은 트래픽: SERP 상위 노출은 높은 클릭률로 이어져 웹사이트 방문자를 크게 증가시킵니다. 특히 자연 검색 결과 상위 노출은 지속적이고 안정적인 트래픽 확보에 기여합니다.
브랜드 인지도 및 신뢰도 향상: 사용자들은 SERP 상위에 노출된 웹사이트를 더욱 신뢰할 수 있는 정보원으로 인식하는 경향이 있습니다. SERP 상위 노출은 브랜드 인지도 및 신뢰도를 높이는 데 효과적입니다.
전환율 증가: 높은 트래픽과 브랜드 신뢰도는 궁극적으로 웹사이트의 목표 달성 (제품 구매, 회원 가입, 문의 등) 에 기여하여 전환율 증가로 이어집니다.
결론적으로, SERP는 웹사이트의 온라인 성공을 위한 핵심적인 요소이며, SEO는 SERP 최적화를 위한 필수적인 전략입니다. SERP 구성 요소에 대한 이해를 바탕으로 효과적인 SEO 전략을 수립하고 실행하여 웹사이트를 SERP 상위에 노출시키는 것이 중요합니다.
AI 엔진 최적화(AI Engine Optimization, AIEO) 또는 답변 엔진 최적화(Answer Engine Optimization, AEO)는 인공지능 기반 검색 엔진이나 답변 엔진이 사용자의 질문에 가장 적합하고 정확한 답변을 제공할 때 특정 콘텐츠나 정보가 우선적으로 선택되어 노출될 수 있도록 최적화하는 모든 디지털 마케팅 활동을 의미합니다. (일부 생성형 AI 엔진 최적화라는 의미로 GEO, Generative Engine Optimization 이라는 용어도 사용되고 있으나, 직관적인 이해를 위해 성장마케팅에서는 ‘AIEO’로 통일해 사용하고 있습니다.)전통적인 검색 엔진 최적화(SEO)가 웹페이지 순위 상승에 초점을 맞춘다면, AIEO는 AI 모델이 정보를 이해하고 요약하며 직접적인 답변을 생성하는 과정에 영향을 미치는 것을 목표로 합니다.
사용자의 정보 검색 방식이 키워드 중심에서 질문 중심으로, 그리고 링크 목록에서 직접적인 답변으로 변화함에 따라 AIEO의 중요성이 급격히 증가하고 있습니다. 마케터는 AI가 콘텐츠를 어떻게 소비하고 활용하는지 이해하고, 이에 맞춰 콘텐츠 전략을 수정해야 하죠.
AIEO 역사 및 기원
AIEO 개념의 등장은 인공지능 기술의 발전과 사용자 검색 행동의 변화에 직접적으로 연결되어 있습니다. 2010년대 후반부터 음성 검색 기능이 스마트폰과 스마트 스피커에 널리 도입되면서 사용자들은 완전한 질문 형태로 정보를 검색하기 시작했습니다. 이러한 변화는 기존의 키워드 기반 검색과는 다른 접근 방식을 요구하게 되었죠.
2020년대 초반 ChatGPT와 같은 대화형 AI 모델이 대중화되면서 사용자들은 검색 결과 페이지의 링크 목록을 클릭하기보다 바로 제시되는 답변이나 요약 정보를 선호하는 경향을 보이기 시작했습니다. 이와 함께 Google AI Overviews, Perplexity AI 등 AI 기반 답변 엔진들이 등장하면서 전통적인 SEO 전략의 한계가 드러나기 시작했죠.
디지털 마케팅 업계에서는 이러한 변화에 대응하기 위해 AI 엔진을 위한 새로운 최적화 전략이 필요하다는 인식이 확산되었습니다. AIEO 또는 AEO라는 용어는 이러한 배경에서 등장하게 되었죠. 이러한 변화는 2025년 SEO 트렌드, 새로운 접근이 필요한 이유에서 언급한 검색 환경의 변화와 맥을 같이 합니다.
AIEO 주요 특징 및 구성요소
AIEO의 핵심 구성요소는 AI가 정보를 처리하고 이해하는 방식에 최적화된 콘텐츠 제작에 있습니다. 가장 중요한 특징은 명확하고 간결한 답변 제공입니다. AI는 직접적이고 이해하기 쉬운 정보를 선호하므로, 핵심 내용을 명확하게 전달하는 것이 중요합니다.
질문-답변 형식의 활용도 핵심 요소 중 하나입니다. 사용자의 예상 질문에 대한 답변 형식으로 콘텐츠를 구성하면 AI가 정보를 추출하기 용이하죠. FAQ 페이지가 대표적인 예시라고 할 수 있습니다.
구조화된 데이터의 활용 또한 중요한 특징입니다. 스키마 마크업(Schema Markup) 등을 사용하여 콘텐츠의 의미와 구조를 명확히 전달하면 AI의 이해도를 높일 수 있습니다. 신뢰성 및 최신성 확보도 필수적인 요소죠. 출처가 명확하고 최신 정보로 업데이트된 콘텐츠는 AI에게 높은 평가를 받습니다. 스키마 마크업에 대한 자세한 구현 방법은 스키마 마크업 정의와 구현 방법, 효과 글에서 확인할 수 있습니다.
자연어 사용과 맥락적 이해도 증진도 주요 구성요소입니다. 실제 대화와 유사한 자연스러운 문장과 키워드를 사용하고, 콘텐츠 내에서 주제와 관련된 다양한 측면을 다루어 AI가 맥락을 더 잘 이해하도록 돕는 것이 중요하죠.
AIEO 활용 사례 및 예시
AIEO는 아직 발전 초기 단계에 있지만, 몇 가지 실제 적용 사례를 통해 그 효과를 확인할 수 있습니다. 많은 기업들이 자사 웹사이트의 FAQ 페이지나 지식베이스를 AI가 쉽게 이해하고 답변으로 활용할 수 있도록 구조화하고 내용을 명확하게 개선하고 있습니다.
의료 정보 사이트들은 특정 질병의 증상, 원인, 치료법 등에 대한 질문에 AI가 자사 콘텐츠를 기반으로 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성하도록 콘텐츠를 구성하고 있습니다. 간결하고 명확한 정보 제공과 구조화된 데이터 활용이 핵심이죠.
레시피 웹사이트들은 특정 요리의 재료, 조리 단계 등에 대한 사용자 질문에 AI가 해당 웹사이트의 정보를 우선적으로 답변에 활용하도록 최적화하고 있습니다. 단계별 지침, FAQ 형식 등을 적극 활용하고 있죠.
로컬 비즈니스의 경우 지역 검색 시 영업시간, 위치, 메뉴 등에 대한 질문에 AI가 Google My Business에 등록된 정확한 정보를 바탕으로 답변하도록 유도하고 있습니다. 최신 정보 유지, 정확한 카테고리 설정, 상세한 서비스 설명 등이 중요한 요소죠.
AIEO를 성공적으로 수행하기 위해서는 몇 가지 일반적인 실수를 피해야 합니다. 가장 흔한 실수는 사용자 의도를 무시하는 것입니다. 사용자가 실제로 어떤 질문을 하고, 어떤 답변을 원하는지 파악하지 않고 콘텐츠를 제작하면 AI는 해당 콘텐츠를 선택하지 않죠.
부적절한 콘텐츠 구조도 자주 발생하는 문제입니다. 정보가 체계적이지 않고, 제목(H1, H2 등), 목록, 표 등을 효과적으로 사용하지 않으면 AI가 내용을 이해하고 추출하기 어렵습니다. 스키마 마크업을 간과하는 것도 흔한 실수죠. 검색 엔진과 AI가 콘텐츠의 의미를 더 잘 이해하도록 돕는 구조화된 데이터를 활용하지 않으면 기회를 놓치게 됩니다.
따라서 AI 친화적인 콘텐츠 포맷을 적극 활용해야 하는데요. 콘텐츠 마케팅, 정의부터 전략까지 가이드를 바탕으로 명확하고 간결한 문장으로 핵심 정보를 전달하는 방법에 대해 확인하실 수 있습니다.
지나치게 짧거나 모호한 키워드만 타겟팅하는 것도 문제입니다. AI는 자연스러운 질문 형태의 검색어에 더 잘 반응하므로, 매우 짧거나 일반적인 키워드보다는 롱테일 키워드나 질문 형태의 구문을 고려해야 합니다. 음성 검색 및 모바일 환경 최적화를 소홀히 하는 것도 주의해야 할 점이죠. 롱테일 키워드의 구체적인 활용 방법은 롱테일 키워드 활용 사례와 마케팅 적용 방법을 참고하세요.
과도하게 판매 중심적인 콘텐츠는 AI의 선택을 받기 어렵습니다. AI는 사용자에게 가치 있고 객관적인 정보를 제공하는 것을 목표로 하기 때문입니다. 또한 부정확하거나 오래된 정보를 제공하면 AI의 신뢰를 얻을 수 없으므로, 콘텐츠의 정확성과 최신성을 유지하는 것이 중요합니다.
또한 본 문서에서 언급하는 AIEO(AI Engine Optimization) 또는 AEO(Answer Engine Optimization)는 AI 기반 검색 및 답변 엔진을 위한 콘텐츠 최적화를 의미합니다. 틱톡(TikTok) 광고 플랫폼에서 사용되는 AEO는 앱 이벤트 최적화(App Event Optimization)를 의미하는 완전히 다른 개념이므로 혼동하지 않도록 주의해야 합니다.
관련 개념
AIEO와 밀접하게 관련된 개념으로는 전통적인 검색 엔진 최적화(SEO)가 있습니다. AIEO는 SEO를 대체하는 개념이라기보다는, AI 시대에 맞춰 SEO 전략을 확장하고 보완하는 개념으로 이해하는 것이 바람직합니다. 잘 구축된 SEO는 AIEO의 좋은 기반이 될 수 있죠.
기존 SEO 전략에 대한 이해가 필요하다면 검색엔진최적화 마케팅 A to Z 가이드를 참고하세요. 잘 구축된 SEO는 AIEO의 좋은 기반이 될 수 있습니다.
생성형 엔진 최적화(GEO, Generative Engine Optimization)와 대규모 언어 모델 SEO(LLM SEO)도 AIEO와 유사한 개념들입니다. 이들은 모두 AI 시스템을 위한 콘텐츠 최적화라는 공통된 목표를 지향합니다.
E-E-A-T(Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) 원칙도 AIEO에서 중요한 관련 개념입니다. AI는 경험, 전문성, 권위성, 신뢰성을 갖춘 콘텐츠를 높게 평가하기 때문이죠. E-E-A-T 기준에 대한 자세한 설명은 E-E-A-T 기준이란? 구글 품질 평가 기준에 대한 오해와 진실에서 확인할 수 있습니다.
스키마 마크업(Schema.org)과 구조화된 데이터도 AIEO 구현에 필수적인 기술적 요소입니다. 이를 통해 AI가 콘텐츠의 의미와 구조를 더 잘 이해할 수 있습니다.
계정 기반 마케팅(Account Based Marketing, ABM)은 B2B 마케팅 전략의 혁신적인 접근 방식입니다. ABM의 핵심은 개별 고객사를 하나의 독립된 시장으로 보고, 그 고객사에 맞춤화된 마케팅 활동을 펼치는 것이죠. 성장마케팅은 B2B마케팅을 진행함에 있어 가장 중요한 기준은 10,000건의 트래픽, 10,000명의 방문자보다 매출 발생 가능성이 높은 단 1명의 잠재고객의 문의(SQL)가 더 소중하다는 전략적 방향성이 유지되는 것이라고 생각합니다.
전통적인 마케팅이 넓은 대상을 겨냥하는 것과는 달리, ABM은 특정 고객사나 고객 그룹에 집중합니다. ABM은 고객의 고유한 니즈, 도전 과제, 비즈니스 목표에 부합하는 개인화된 콘텐츠와 캠페인을 제공하죠. 이를 통해 마케팅의 효율성을 높이고, 고객과의 관계를 강화합니다. 당연한 이야기이지만, 궁극적으로 ABM은 더 높은 투자 수익률(ROI)을 달성하는 것을 목표로 합니다.
ABM 전략을 실행하는 기업들은 고객 인게이지먼트 수준, 영업 기회 창출, 계약 성사율, 고객 유지율, 고객 생애 가치 등 다양한 지표를 활용하여 ROI를 측정합니다. 이러한 정확한 측정은 마케팅 활동의 효과성을 입증하고, 지속적인 전략 개선에 필요한 인사이트를 제공하죠. 또한, 경영진에게 ABM의 가치를 명확히 보여줄 수 있어 추가적인 투자를 정당화하는 데 도움이 됩니다.
ABM 전략
타겟 계정 선정
타겟 계정 선정은 ABM 전략의 첫 번째이자 가장 중요한 단계입니다. 이 과정에서는 기업의 제품이나 서비스에 가장 적합하고, 가장 높은 수익을 가져다줄 수 있는 잠재 고객사를 식별하죠.
선정 기준은 기업마다 다를 수 있지만, 일반적으로 기업 규모, 산업 분야, 기술 성숙도, 현재의 비즈니스 과제, 성장 잠재력 등을 고려합니다. 또한, 과거의 거래 이력이나 유사 기업의 성공 사례도 중요한 참고 자료가 되죠.
이렇게 선별된 타겟 계정은 보통 티어(Tier)로 나누어 우선순위를 정하게 됩니다. 이는 향후 리소스 할당과 마케팅 전략 수립의 기준이 되는 것입니다.
인사이트 수집
선정된 타겟 계정에 대한 심층적인 인사이트 수집은 ABM의 성공을 위해 필수적입니다. 이 단계에서는 타겟 기업의 비즈니스 모델, 시장 포지션, 주요 의사결정자, 기업 문화, 최근의 전략적 이니셔티브 등에 대한 상세한 정보를 수집합니다.
이를 위해 공개된 재무 보고서, 언론 기사, 소셜 미디어, 업계 보고서 등 다양한 소스를 활용합니다. 또한, 가능하다면 해당 기업의 임직원이나 파트너사와의 직접적인 대화 기회가 있다면 더욱 깊이 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.
이렇게 수집된 정보는 향후 개인화된 마케팅 메시지와 제안을 만드는 데 핵심적인 역할을 합니다.
맞춤형 콘텐츠 개발
수집된 인사이트를 바탕으로, 각 타겟 계정에 맞춤화된 고품질 콘텐츠를 개발합니다. 이 콘텐츠는 단순한 제품 소개를 넘어, 고객사의 특정 문제나 기회에 대한 깊이 있는 통찰력을 제공해야 하죠.
예를 들어, 고객사의 업계에 특화된 사례 연구, 맞춤형 ROI 계산기, 특정 비즈니스 과제에 대한 솔루션 제안서 등이 포함될 수 있습니다. 콘텐츠의 형식도 고객사의 선호도와 소비 패턴을 고려하여 결정하죠.
백서, 인포그래픽, 비디오, 웨비나 등 다양한 형식을 활용하여 고객의 관심을 끌고 참여를 유도합니다. 이러한 맞춤형 콘텐츠는 고객사에게 실질적인 가치를 제공하며, 동시에 귀사의 전문성을 효과적으로 전달하게 되는 거죠.
다채널 접근
ABM에서의 다채널 접근은 선정된 타겟 계정에 일관된 메시지를 여러 접점을 통해 전달하는 것을 의미합니다. 이는 디지털 채널(이메일, 소셜 미디어, 웹사이트 개인화 등)과 전통적인 채널(직접 방문, 전화, 우편 등)을 모두 포함하죠.
각 채널은 고객의 여정 단계와 선호도에 따라 전략적으로 활용됩니다. 예를 들어, 초기 인지 단계에서는 타겟팅된 디스플레이 광고나 소셜 미디어 캠페인을 통해 관심을 유도하고, 고려 단계에서는 맞춤형 이메일과 웨비나를 통해 더 깊이 있는 정보를 제공할 수 있습니다.
중요한 것은 모든 채널에서 일관된 메시지와 경험을 제공하여 브랜드 인지도를 높이고 신뢰를 구축하는 것입니다.
지속적인 참여 유도
ABM에서 지속적인 참여 유도는 단기적인 판매를 넘어 장기적인 관계 구축을 목표로 합니다. 이는 판매 후에도 고객사와의 관계를 지속적으로 발전시키는 것을 의미하죠.
예를 들어, 정기적인 성과 리뷰 미팅, 산업 트렌드에 대한 인사이트 공유, 고객 전용 이벤트 초대 등을 통해 지속적으로 가치를 제공합니다. 또한, 고객사의 변화하는 니즈를 주기적으로 파악하고, 이에 맞춰 새로운 솔루션을 제안하죠.
이러한 지속적인 참여는 고객 만족도를 높이고, 추가 판매(upselling)와 교차 판매(cross-selling)의 기회를 창출합니다. 궁극적으로 고객 생애 가치를 극대화하게 되는 것이죠.
ABM 확장 전략
ABM vs. 인바운드 마케팅
ABM은 주로 아웃바운드 전략으로 인식되지만, 인바운드 마케팅 전략과 결합하면 더 큰 시너지를 낼 수 있습니다. 인바운드 마케팅은 잠재 고객이 자발적으로 기업을 찾아오도록 유도하는 전략이죠.
이 두 전략을 결합하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다. 먼저 타겟 계정에 맞춤화된 인바운드 콘텐츠를 제작할 수 있습니다. 또한 SEO 및 소셜 미디어 전략을 타겟 계정의 관심사에 맞춰 최적화할 수 있죠. 이를 이용하면 타겟 계정의 행동 데이터를 활용해 더 정확한 리드 스코어링이 가능해집니다.
최종적으로 인바운드로 유입된 리드 중 타겟 계정에 해당하는 리드에 대해 우선적으로 대응할 수 있죠. 이러한 통합 접근 방식은 ABM의 효과를 극대화하고, 더 다양한 접점에서 타겟 고객사와 연결될 수 있는 기회를 제공합니다.
중소기업의 ABM 활용 전략
ABM은 대기업뿐만 아니라 중소기업에서도 효과적으로 적용될 수 있습니다. 중소기업이 ABM을 적용할 때 고려해야 할 점들이 있죠.
제한된 리소스를 가장 가치 있는 소수의 계정에 집중해야 합니다.
기술을 적극 활용해야 합니다. 저비용 마케팅 자동화 도구를 활용하여 개인화와 효율성을 증대할 수 있습니다.
틈새 시장을 공략해야 합니다. 특정 산업이나 지역에 특화된 전문성을 바탕으로 ABM 전략을 수립하는 것이 좋아요.
유연성과 민첩성을 활용해야 합니다. 대기업에 비해 의사결정이 빠른 장점을 살려 신속하게 전략을 조정할 수 있죠.
중소기업은 이러한 접근 방식을 통해 제한된 리소스로도 ABM의 이점을 충분히 활용할 수 있습니다.
고객 경험(CX)의 연계
ABM은 단순한 마케팅 전략을 넘어 전반적인 고객 경험 향상에 기여합니다. ABM과 CX의 연계는 다음과 같은 방식으로 이루어지죠.
ABM은 각 고객사에 대한 깊이 있는 이해와 맞춤형 전략 수립을 요구하기 때문에, 상당한 시간과 노력이 필요합니다. 타겟 계정을 선정하고, 각 계정에 대한 상세한 인사이트를 수집하며, 맞춤형 콘텐츠를 개발하는 과정은 모두 시간 집약적이죠.
또한, 이러한 활동은 지속적으로 이루어져야 하며, 고객사의 변화에 따라 계속해서 조정되어야 합니다. 이는 빠른 성과를 원하는 기업이나, 리소스가 제한된 기업에게는 큰 도전이 될 수 있어요.
더불어 ABM의 성과가 나타나기까지 시간이 걸릴 수 있습니다. 인내심을 가지고 장기적인 관점에서 접근해야 하죠.
적절한 데이터 확보의 어려움
ABM의 성공은 정확하고 풍부한 데이터에 크게 의존합니다. 그러나 이러한 데이터를 확보하는 것은 쉽지 않죠.
특히 B2B 환경에서는 개인정보 보호 규정이나 기업의 보안 정책으로 인해 필요한 데이터에 접근하기 어려울 수 있습니다. 또한, 여러 소스에서 수집된 데이터를 통합하고 정제하는 과정에서 데이터의 일관성과 정확성을 유지하는 것도 큰 도전이에요.
불완전하거나 부정확한 데이터는 잘못된 인사이트로 이어질 수 있습니다. 이는 ABM 전략의 효과성을 크게 저하시킬 수 있죠.
극복 방안
ABM의 초기 투자 비용과 복잡성을 극복하기 위해, 단계적 접근 방식을 취할 수 있습니다. 먼저 소수의 핵심 고객사를 대상으로 파일럿 프로그램을 시작하는 거죠. 이를 통해 ABM의 기본 원칙과 프로세스를 학습하고, 초기 성과를 확인할 수 있습니다. 성공적인 파일럿 결과를 바탕으로 점진적으로 대상 고객사를 확대하고, 전략을 정교화 하는 것이죠.
이러한 접근 방식은 초기 리스크를 줄이고, 투자의 정당성을 입증하는데 도움이 됩니다. 또한, 조직이 ABM에 필요한 역량을 천천히 축적할 수 있게 해주어, 장기적으로 더욱 효과적인 ABM 실행이 가능해집니다. ABM의 시간과 노력 집약적인 특성을 극복하기 위해, 인공지능(AI)과 자동화 도구를 적극 활용하는 것도 좋은 방법입니다. 예를 들어, AI 기반의 데이터 분석 도구를 사용하여 타겟 계정 선정과 인사이트 수집 과정을 가속화할 수 있죠.
마케팅 자동화 플랫폼은 개인화된 콘텐츠 배포와 캠페인 실행을 효율적으로 관리할 수 있게 해줍니다. 고객 행동 추적 도구는 실시간으로 고객의 반응을 분석하여 전략을 조정하는데 도움을 주죠. 이러한 기술의 활용은 ABM 프로세스를 상당 부분 자동화하고 최적화하여, 인력에 대한 의존도를 줄이고 더 빠른 실행과 확장을 가능케 합니다.
적절한 데이터 확보의 어려움을 극복하기 위해, 신뢰할 수 있는 마케팅 대행사와의 파트너십을 고려할 수 있습니다. 예를 들어 성장은 다양한 소스에서 수집한 고품질의 B2B 데이터를 제공하며, 이를 분석하고 인사이트를 도출하는 서비스도 함께 제공하죠. 이러한 파트너십을 통해 기업은 자체적으로 수집하기 어려운 데이터에 접근할 수 있으며, 데이터의 정확성과 최신성을 보장받을 수 있습니다. 또한, 내부 데이터와 외부 데이터를 통합하여 더욱 풍부한 고객 프로필을 구축할 수 있습니다.
ABM 사례
사례 1: IBM
IBM은 글로벌 기술 기업으로, ABM 전략을 활용하여 큰 성공을 거둔 대표적인 사례입니다. IBM은 복잡한 엔터프라이즈 솔루션을 판매하는 과정에서 ABM의 필요성을 인식했습니다.
IBM의 ABM 전략은 아래와 같은 특징을 가집니다.
타겟팅에 있어 IBM은 전 세계적으로 약 500개의 핵심 계정을 선정했습니다. 이들은 IBM의 솔루션을 가장 필요로 하고, 가장 큰 성장 잠재력을 가진 기업들이었습니다.
각 고객사의 특정 산업과 비즈니스 모델에 맞춘 상세한 사례 연구와 백서를 제작했습니다. 예를 들어, 금융 기관을 위한 블록체인 솔루션, 소매업체를 위한 AI 기반 고객 분석 등의 주제로 깊이 있는 콘텐츠를 제공했어요.
통합된 접근 방식을 취했습니다. 마케팅팀과 영업팀이 긴밀히 협력하여 각 고객사에 대한 통합된 전략을 수립하고 실행했죠. 이를 통해 일관된 메시지 전달과 효율적인 리소스 활용이 가능해졌습니다.
다채널 캠페인을 실시했어요. 디지털 광고, 이메일 마케팅, 개인화된 랜딩 페이지, 직접 방문 등 다양한 채널을 통합적으로 활용하여 고객 접점을 극대화했습니다. 마지막으로, 지속적인 참여를 유도했죠.
판매 이후에도 정기적인 전략 미팅, 기술 워크숍, 경영진 간 네트워킹 이벤트 등을 통해 지속적으로 가치를 제공하고 관계를 강화했습니다. 이를 통해 각 고객사에 대한 접근 방식을 계속해서 조정하고 최적화할 수 있었어요.
Salesforce는 세계적인 CRM(고객관계관리) 솔루션 제공업체로, ABM을 효과적으로 활용하여 엔터프라이즈 시장에서의 입지를 강화한 사례입니다. Salesforce의 ABM 전략은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다. Salesforce는 타겟 고객사를 여러 티어로 나누어 관리했어요. 최상위 티어에는 가장 높은 잠재 가치를 지닌 대기업들이 포함되었으며, 이들에게 가장 집중적인 리소스를 투입했습니다.
그리고 깊이 있는 인사이트 수집에 주력했습니다. 각 타겟 기업의 조직 구조, 의사결정 프로세스, 주요 비즈니스 과제 등에 대한 상세한 분석도 뒤를 따랐습니다. 이를 위해 내부 데이터, 외부 시장 조사, 소셜 리스닝 등 다양한 방법을 활용했어요. 각 고객사의 특정 부서와 의사결정자들에게 맞춤형 메시지를 전달했죠.
예를 들어, CEO에게는 전략적 가치를, CIO에게는 기술적 우위를, CFO에게는 비용 효율성을 강조하는 식으로 접근했습니다.
이를 위한 수단으로 디지털 마케팅을 적극 활용했습니다. Salesforce는 자사의 Marketing Cloud 플랫폼을 활용하여 고도로 개인화된 디지털 마케팅 캠페인을 실행했죠. 또한 맞춤형 이벤트를 개최했습니다. 주요 타겟 고객사를 위한 맞춤형 이벤트를 통해 가치를 제공하고 관계를 구축했어요. 예를 들어, 특정 산업의 리더들을 모아 미래 기술 트렌드에 대한 라운드테이블 토론을 진행하는 등의 방식을 활용했습니다.
마지막으로, 지속적인 최적화를 실시했죠. 캠페인 성과를 실시간으로 모니터링하고 분석하여 지속적으로 전략을 개선했습니다. Salesforce의 ABM 전략은 큰 성공을 거두었어요. 이를 통해 대기업 고객 기반을 크게 확대했으며, 특히 기업용 솔루션 판매에서 큰 성장을 이루었습니다. 또한, 고객사와의 관계가 더욱 깊어져 장기적인 파트너십으로 발전하는 경우가 많아졌죠.
Salesforce는 이러한 ABM 성공 사례를 바탕으로, 자사의 마케팅 자동화 툴에 ABM 기능을 추가하여 다른 기업들도 쉽게 ABM을 도입할 수 있도록 지원하고 있습니다.
ABM의 미래 전망
AI 및 머신러닝의 통합: 더욱 정교한 고객 인사이트 확보
인공지능(AI)과 머신러닝 기술의 발전은 ABM의 효과성을 크게 높일 것으로 예상됩니다. 이러한 기술은 다음과 같은 방식으로 ABM에 통합될 것으로 보고 있습니다..
첫째, 예측 분석이 더욱 정교해질 것입니다. AI 알고리즘을 사용하여 과거 데이터를 분석하고, 어떤 고객사가 가장 높은 전환 가능성을 가지고 있는지 예측할 수 있죠.
이는 타겟 계정 선정의 정확도를 크게 높일 수 있습니다.
둘째, 자동화된 인사이트 생성이 가능해질 것입니다. 머신러닝 모델은 방대한 양의 데이터를 빠르게 분석하여 각 고객사에 대한 깊이 있는 인사이트를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이는 인간 마케터가 놓칠 수 있는 패턴이나 기회를 발견하는 데 도움이 되죠.
셋째, 실시간 최적화가 더욱 고도화될 것입니다. AI는 캠페인 성과를 실시간으로 모니터링하고, 성과를 최적화하기 위해 자동으로 조정을 수행할 수 있어요.
예를 들어, 특정 메시지가 특정 유형의 의사결정자에게 더 효과적이라는 것을 학습하면, 이를 자동으로 적용할 수 있습니다. 이러한 AI와 머신러닝의 통합은 ABM의 정확성과 효율성을 크게 높여, 더욱 정교한 고객 인사이트 확보를 가능하게 할 거예요.
하이퍼 개인화: 실시간 데이터를 활용한 극도로 개인화된 경험 제공
하이퍼 개인화는 ABM의 미래에서 핵심적인 트렌드가 될 것입니다. 이는 실시간 데이터와 고급 분석 기술을 활용하여 각 고객사와 개별 의사결정자에게 극도로 맞춤화된 경험을 제공하는 것을 의미하죠.
첫째, 실시간 컨텍스트 인식이 가능해질 것입니다. 고객의 현재 상황, 최근 활동, 심지어 그 순간의 감정 상태까지 고려하여 가장 적절한 메시지와 오퍼를 실시간으로 제공할 수 있어요.
둘째, 동적 콘텐츠 생성이 일반화될 것입니다. AI 기반의 콘텐츠 생성 도구를 사용하여, 각 고객사의 특성과 관심사에 맞는 맞춤형 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있죠.
이는 블로그 포스트, 이메일, 심지어 제안서까지 포함할 수 있습니다.
셋째, 개인화된 고객 여정이 더욱 정교해질 거예요. 각 고객사와 의사결정자의 선호도, 과거 상호작용 이력, 현재 단계 등을 고려하여 완전히 개인화된 고객 여정을 설계하고 실행할 수 있습니다. 이러한 하이퍼 개인화는 고객 경험을 크게 향상시키고, 마케팅 효과성을 높일 것으로 예상되죠.
옴니채널 통합: 온/오프라인의 경계를 넘나드는 원활한 고객 경험 창출
미래의 ABM은 온라인과 오프라인 채널을 더욱 긴밀하게 통합하여, 고객에게 일관되고 원활한 경험을 제공할 것입니다. 이는 고객 여정의 모든 접점에서 끊김 없는 경험을 제공하는 것을 의미하죠.
먼저, 채널 간 데이터 통합이 더욱 강화될 것입니다. 모든 접점에서 수집된 데이터를 실시간으로 통합하여, 고객의 전체 여정을 360도 뷰로 파악할 수 있게 될 거예요.
이를 통해 고객의 행동과 선호도를 더 정확하게 이해하고 예측할 수 있습니다.
또한, 크로스 채널 일관성이 극대화될 것입니다. 디지털 광고, 이메일, 웹사이트, 영업 미팅, 이벤트 등 모든 채널에서 일관된 메시지와 경험을 제공할 수 있겠죠. 예를 들어, 고객이 온라인에서 본 콘텐츠와 관련된 내용을 오프라인 미팅에서 자연스럽게 이어갈 수 있어요.
마지막으로, 실시간 채널 최적화가 가능해질 것입니다. 고객의 현재 상황과 선호도에 따라 가장 적합한 채널을 실시간으로 선택하여 접근하게 되죠.
이러한 옴니채널 통합은 고객 경험을 크게 향상시키고, ABM의 효과를 극대화할 것입니다. 고객은 기업과의 모든 상호작용에서 일관되고 개인화된 경험을 받게 되어, 브랜드에 대한 신뢰와 충성도가 높아질 거예요.
예측 분석의 고도화: 고객 행동 및 니즈 예측 능력 향상
예측 분석 기술의 발전은 ABM의 전략적 접근 방식을 한 단계 더 발전시킬 것입니다.
구매 의도 예측: 고객사의 다양한 행동 신호를 분석하여, 어떤 제품이나 서비스에 관심이 있고 언제 구매할 가능성이 높은지 예측할 수 있습니다.
이탈 위험 감지: 고객사의 행동 패턴 변화를 감지하여 이탈 위험을 사전에 파악하고, 선제적으로 대응할 수 있습니다.
최적 접근 시점 예측: 각 고객사와 의사결정자에게 접근하기 가장 좋은 시점을 예측하여, 마케팅과 영업 활동의 효과를 극대화할 수 있습니다.
전문가들은 이러한 예측 분석의 고도화는 ABM 전략의 정확성과 효과성을 크게 높일 것으로 보고 있습니다.
결론적으로, ABM은 기술의 발전과 함께 더욱 정교하고 효과적인 전략으로 진화할 것입니다. AI와 머신러닝, 빅데이터 분석, 실시간 개인화 기술 등이 ABM에 통합되면서, 기업들은 고객과의 더욱 깊이 있는 관계를 구축하고 장기적인 비즈니스 성장을 이룰 수 있을 거예요.
그러나 이러한 기술적 진보와 함께, 개인정보 보호와 윤리적 사용에 대한 고려도 더욱 중요해질 것입니다. 성공적인 ABM의 미래는 첨단 기술의 활용과 인간적 통찰력, 그리고 윤리적 고려의 균형 속에서 실현될 거죠.
기업들은 이러한 변화에 적응하고 새로운 기회를 포착하기 위해 지속적으로 학습하고 혁신해야 할 것입니다. ABM은 단순한 마케팅 전략을 넘어, 기업의 전반적인 고객 중심 비즈니스 철학으로 자리잡게 될 거예요. 이를 통해 기업은 더 높은 ROI를 달성하고, 고객은 더 나은 경험을 얻을 수 있게 될 것입니다. 결국 ABM의 진화는 B2B 마케팅과 영업의 패러다임을 완전히 바꿀 것으로 전망됩니다.
모든 기업이 이 콘텐츠의 사례로 등장하는 IBM이나 Salesforce 처럼 ABM을 할 수는 없습니다. 하지만 ABM의 장점을 살리면서 우리 기업과 브랜드의 상황에 맞게 ‘고객중심’의 마케팅 전략을 수립하고, 이를 통해 성과를 내는 가장 중요한 포인트는 큰 이익을 줄 수 있는 좋은 고객에게 집중하는 방향을 지속적으로 유지하는 것입니다.
성장마케팅은 이렇게 ABM의 장점을 고객사들의 B2B마케팅에 결합하면서 높은 성과를 내고 있습니다. 무조건 많은 트래픽, 다수로부터의 관심만이 마케팅의 목표이지는 않았나요? 지금 이 순간 관점의 전환을 통해 터닝포인트를 만날 수 있습니다.
Do follow 링크는 검색엔진에 링크 대상 페이지의 권위를 전달하는 표준 하이퍼링크이며, No follow 링크는 rel=”nofollow” 속성을 통해 검색엔진에 권위 전달을 하지 않도록 지정한 링크입니다. SEO에서 두 유형의 차이를 이해하고 전략적으로 활용하는 것이 백링크 프로필 관리의 핵심입니다.
Follow 링크(Link)란, 웹에서 하이퍼링크의 표준 유형을 의미합니다. 2022년 3월부터 구글은 “Nofollow” 속성을 페이지 순위에 포함하고 있는데요.
따라서 검색 결과에 상위 노출되기 위해서는 No follow 링크의 혜택과 사용 방법에 대해 알고 있어야 합니다.
이 링크에 대해 이해하기 위해서는 검색엔진의 작동 방법부터 팔로우 링크에 대한 정의를 알고 있어야 하는데요.
이 글을 통해 SEO 친화적인 웹사이트를 만들기 위한 필수 조건, Do follow 링크와 no follow 링크의 차이에 대해 정리해 보겠습니다.
Follow 링크, Do follow 링크란 무엇인가요?
검색엔진은 사이트 페이지가 인바운드 링크를 확인하면, 신뢰할 수 있는 페이지라고 보고 SEO에 좋은 점수를 줍니다.
이 링크가 많으면 많을수록, 우리 웹사이트가 SEO 친화적이라고 판단하는 것인데요.
구글은 Pagerank라는 지표를 만들고, 이 링크 포인트를 계산하기 시작했습니다. 특정 주제에 대해 링크를 많이 받는 페이지가 검색 결과 상위 노출에 우선권을 가지게 되는 셈인데요.
전문가들은 이를 ‘링크 주스(Link juice)’라고 부릅니다.
링크 주스는 하이퍼링크를 통해 사이트들의 연결을 구축합니다. 평판이 높은 사이트로부터 링크를 받게 되면, 링크를 받은 사이트의 링크 주스가 더욱 강력해지는 셈이죠.
따라서, Follow 링크란 다른 웹사이트에서 내 웹사이트로 연결되는 링크를 의미합니다.
이는 검색엔진이 우리 웹사이트의 신뢰도를 판단할 수 있는 기준입니다. 확보한 Follow 링크는 링크 주스로 환산되며, 검색 결과 내 상위 노출에 큰 영향을 미칩니다.
이 태그는 검색엔진에게 이 링크는 카운터를 하지 않는다고 전달하는 역할을 하는데요. Follow 링크는 SEO에 좋은 영향을 주는데, 왜 카운트하지 않는 링크가 따로 존재하는 걸까요? 더 많은 링크가 생긴다면 웹사이트 순위를 쉽게 올릴 수 있을텐데요.
잘못된 링크는 오히려 내 웹사이트의 품질을 떨어뜨릴 수 있습니다. 따라서 해당 기능에 No follow 속성을 걸거나, 별도의 링크 거부 절차가 필요하죠. 내 웹사이트에서 링크 거부가 필요하다면, Google search console의 링크 거부 도구에서 확인하실 수 있습니다.
아마 공개적으로 누구나 코멘트를 달 수 있는 곳마다 의문의 주소가 남겨져있는 것을 보신 적이 있을 겁니다.
이는 과거 링크 주스가 곧 페이지 순위로 직결되는 시절, 인위적인 방법을 통해서 링크를 획득하는 편법 중 하나였죠.
스팸성 댓글을 이용한 편법이 판을 치자, 웹사이트의 댓글창은 더 이상 소통과 토론의 창구 역할을 하지 못하게 됩니다. 이로 인해, 2005년부터 구글은 No follow 링크 개념을 도입하기 시작했죠.
No follow 링크, 어디에 사용하는 것인가요?
No follow 링크는 SEO와 관련된 스팸성 댓글 차단에 큰 역할을 해주었습니다.
이 영향력으로 인해 맥락 없는 댓글로 만들어진 backlinks가 사라지고, 검색엔진은 다시 공정한 검색 결과를 만들 수 있게 되었습니다.
그렇다면 스팸성 댓글을 막기 위해, 모든 댓글 공간은 no follow 속성을 사용해야 하는 것일까요? 일반적으로는 아래와 같은 속성에 주로 적용되고 있습니다.
Paid link
돈으로 구매하는 웹사이트에 대한 하이퍼 링크를 의미합니다.
No follow 속성을 부여하지 않는 Paid link는 검색 엔진의 정책을 위반하는 행위입니다.
만약 내 웹사이트에 Paid link가 있으면, 구글은 해당 링크를 인정하지 않을 뿐더러 판매자에게 패널티를 부여할 수도 있습니다.
댓글창
자유롭게 댓글을 달 수 있는 공간에 No follow 태그가 적용되면, 해당 공간에 링크된 웹사이트를 보장하지 않음을 검색엔진과 사용자에게 명확하게 전달할 수 있습니다.
또한 내 웹사이트의 권위에 기대어, 특정 사이트가 백링크의 혜택을 받는 것도 막을 수 있죠.
포럼
포럼 토론 내의 링크는 스팸이거나, 관련성이 없을 수도 있습니다.
이러한 링크가 검색 엔진 알고리즘에 영향을 미치지 않도록 사전에 막을 필요가 있죠.
품질이 좋은 웹사이트가 서로의 콘텐츠에 링크를 남긴다면 좋은 동반자가 될 수 있습니다. 하지만 평판이 좋지 않거나, 의심스러운 콘텐츠가 포함된 곳이 내 웹사이트에 링크되면, 덩달아 내 웹사이트의 순위에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
follow 링크 영향으로 보는 검색엔진최적화
No follow 링크도 중요한 역할을 합니다
No follow 링크는 분명 링크 주스에 아무런 영향도 주지 않습니다. 그렇다고 해서 쓸모가 없는 것은 아니죠. No follow 링크라고 해도, 누군가 우리 웹사이트에 접속한다면 Referral Traffic을 제공한다는 장점이 있습니다.
Follow 속성에 관계없이, 고객이 흥미를 느낄 만한 곳에 우리 웹사이트의 링크가 있다면 대량의 트래픽을 발생시킬 수 있습니다. 이렇게 모인 트래픽은 브랜드 인지도와 전환 등 다양한 비즈니스적 가치로 이어지게 되죠.
ASO(App Store Optimization, 앱 스토어 최적화)란 모바일 앱이 앱 스토어(App Store, Google Play) 검색 결과에서 더 높은 순위에 노출되도록 앱 메타데이터, 키워드, 시각 요소를 최적화하는 마케팅 전략입니다. 웹 SEO가 검색엔진 노출을 높이듯, ASO는 앱 스토어 내 가시성과 다운로드 전환율을 극대화합니다.
직접적 요소란, 앱 개발 및 배포 단계에서 앱 개발사가 설정할 수 있는 영역을 의미합니다.
이는 제작 기업에서 통제 가능한 영역이므로 충분히 관심을 가지고 관리하기만 한다면 좋은 결과를 가져올 수 있습니다.
앱 이름 직관적으로 서비스를 알 수 있는 앱 이름을 선정하는 것이 중요합니다. 검색 트래픽이 높은 키워드를 앱 이름에 추가하는 것도 방법이 될 수 있습니다.
검색 키워드 이것은 사용자가 특정 키워드로 검색할 때 앱이 상위에 나타나게 하는 것입니다. 이를 위해 개발자들은 어떤 키워드가 가장 관련성이 있고 인기 있는지 연구하고, 그런 키워드를 애플리케이션의 제목, 설명, 그리고 기타 메타 데이터에 포함시킵니다. 애플의 경우 앱 등록 시에 별도의 검색 키워드 영역이 존재합니다. 이는 일종의 해시태그 역할을 합니다. 우리 앱 서비스와 맞는 키워드를 선정하는 것이 중요합니다.
앱 설명 글 애플리케이션의 주요 기능과 그것이 어떻게 사용자의 문제를 해결하거나 생활을 향상시키는지에 대해 명확하게 작성해야 합니다. 애플리케이션의 주요 이점과 독특한 가치 제안을 강조합니다. 이것은 사용자가 왜 이 애플리케이션을 선택해야 하는지를 보여줍니다. 앱 설명은 깨끗하고 잘 구성되어 있어야 하며, 사용자가 읽기 쉬운 단어와 문장을 사용해야 합니다. 또한, 앱 설명은 지속적으로 업데이트하고 개선하여 최신 정보를 반영하고 사용자의 피드백에 응답해야 합니다.
아이콘, 스크린샷 및 동영상 등 디자인 요소 아이콘이나 스크린샷 등으로 사용자의 주목을 끄는 시각적인 요소도 중요합니다. 스크린샷에 한 줄 가량의 텍스트를 함께 배치하여 직관적인 서비스 소개 영역으로 사용할 수도 있습니다.
직접적 요소에 포함된 것들은 유기적으로 연결되어 있습니다. 검색 키워드를 기반으로 앱 이름을 설정할 수 있으며, 해당 키워드를 앱 설명 글과 스크린샷에 반영할 수 있죠.
ASO 관련해서는, App Store 아이콘, 앱 미리보기, 스크린샷 등의 정보가 중요합니다.
App Store에서는 앱 이름, 부제목, 키워드, 회사 이름으로 앱 검색이 가능하며, 앱 아이콘, 최대 3개의 앱 미리보기, 최대 10개의 앱 스크린샷 등을 활용할 수 있습니다.
개발자용 App Store의 ‘제품 페이지 만들기’ 페이지에는 앱 이름, 아이콘, 부제목, 앱 미리보기, 스크린샷, 설명, 홍보 문구, 키워드, 앱 내 구입, 새로운 기능, 평가 및 리뷰 등에 대한 상세한 가이드라인과 제안이 있습니다. 이 페이지는 앱 제품 페이지를 만들기 전에 꼭 확인해야 합니다.
또한, Apple은 iOS 15 이상의 버전에서는 제품 페이지 최적화와 맞춤형 제품 페이지 기능을 통해 고객에게 더욱 관련성 있는 제품 페이지를 제공하겠다고 발표했습니다. 이 기능도 ASO를 위해 활용해보세요.
앱의 ‘품질’ 평가 요소 중 하나는 효과적인 스토어 등록정보 페이지입니다. 스토어 등록정보 페이지는 사용자에게 앱의 첫인상을 제공하는 중요한 요소입니다. 앱 설명, 스크린샷, 메타데이터 등을 통해 앱의 기능과 콘텐츠를 명확하게 전달해야 합니다.
Google Play에서는 앱 발견률을 높이기 위한 몇 가지 팁을 제안하고 있습니다. 등록정보 페이지에 동영상을 추가하고, 16:9 비율의 스크린샷을 3개 이상 포함하면 전환율을 높일 수 있습니다. 또한, 앱의 카테고리와 콘텐츠 등급을 정확하게 제공하여 앱을 적절하게 홍보하도록 합니다.
스토어 등록정보 실험을 통해 아이콘, 설명, 스크린샷 등의 여러 버전을 A/B 테스트할 수 있습니다. 이를 통해 Google Play 사용자에게 가장 효과적인 등록정보 페이지 구성을 찾을 수 있습니다. 효과적인 결과를 위해 각 구성요소를 독립적으로 테스트하고, 최소 일주일 이상 테스트를 진행하는 것이 좋습니다.
마지막으로, Play Console의 사용자 획득 탭을 활용하면 검색어 등을 통해 사용자가 앱을 어떻게 발견하는지 확인할 수 있습니다. 이 정보는 ASO 전략 수립에 도움이 됩니다.
ASO 구축을 위한 성장의 실제 업무 방식
효과적인 앱 제목 및 설명 작성 방법
제목과 설명은 잠재 사용자와 우리 앱과의 첫인상입니다. 매력적인 제목은 관심을 끌 뿐만 아니라 다운로드를 위한 기반도 마련하죠. 전문적 접근 방식을 통해 앱 제목과 설명을 작성하면 방대한 앱 시장에서 눈에 띌 수 있을 것입니다.
간결하면서도 영향력 있는 설명을 작성하는 것은 이제 예술의 한 종류로도 불립니다. 우리는 사용자가 빠른 정보를 원한다는 것을 이해하고 있습니다. 핵심 기능을 강조하는 것부터 앱의 고유한 가치 제안을 전달하는 것까지, 우리의 접근 방식은 행동으로 바꾸는 설득력 있는 내러티브를 보장합니다.
앱 아이콘 디자인의 중요성
종종 사람들은 ASO 측면에서 아이콘의 중요성에 대해 간과하고 있습니다. 그러나 앱 제목 및 설명과 마찬가지로, 잘 디자인된 아이콘은 전문성과 신뢰성, 앱 기능의 본질을 한눈에 전할 수 있습니다.
사용자 행동의 심리를 이해하는 것이 ASO의 핵심입니다. 따라서 전략적으로 제작된 앱 아이콘은 시각적인 요소로만 활용되는 것이 아닙니다. 클릭을 유도하도록 설계되었죠. 색상이나 모양, 상은 사용자가 탭하고 탐색하고 궁극적으로 다운로드하는 데에 영향을 미치고 있습니다.
