LLMO(Large Language Model Optimization)란 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 콘텐츠를 더 잘 인식하고 검색 결과에 반영될 수 있도록 최적화하는 기법입니다. 이제는 기존의 SEO(Search Engine Optimization)와는 다르게 GPT 같은 AI 모델이 정보를 학습하고 활용하는 방식을 고려해야 합니다.
LLMO가 중요한 이유는?
최근 사용자들은 검색 포털보다 GPT, Claude, Gemini 등의 AI 챗봇을 통해 정보를 탐색하는 경우가 많아졌습니다. 따라서, 자사의 상품이나 콘텐츠가 AI 모델이 제공하는 답변에 포함되도록 최적화하면 더 많은 가시성과 트래픽을 확보할 수 있습니다.
LLMO 최적화 전략은?
✅ LLM 친화적인 제품 및 마케팅 콘텐츠 작성
GPT 같은 AI는 특정 구조와 패턴을 가진 콘텐츠를 잘 이해합니다. 따라서, 다음과 같은 형태로 작성하는 것이 효과적입니다.
- 질문과 답변(Q&A) 스타일의 상품 설명 제공
- “이 가방은 어떤 고객에게 적합한가요?” → “이 가방은 미니멀한 디자인을 선호하며 실용성을 중요하게 여기는 고객에게 적합합니다.”
- 상품 비교 및 추천 콘텐츠 강화
- “어떤 스니커즈를 선택해야 할까?”와 같은 콘텐츠를 작성하면 AI가 추천 정보로 활용할 가능성이 높아짐
- 데이터 기반 정보 제공: AI는 수치화된 객관적 데이터를 신뢰
- “이 제품의 재구매율은 75%이며 평균 별점은 4.8점입니다.”
✅ AI 학습 가능성이 높은 출처 활용
AI 모델은 웹 크롤링을 하지 않기 때문에 특정 출처에서 제공되는 정보를 학습합니다. 따라서, 다음과 같은 채널을 활용하면 AI 모델이 콘텐츠를 참고할 가능성이 높아집니다.
- 이커머스 관련 뉴스 및 리포트 배포: 네이버 뉴스, IDG, ZDNet, 패션/소비재 전문 미디어
- 자사몰 및 브랜드 블로그 활용: 브랜드 공식 블로그나 웹사이트에 유용한 정보를 제공
- 고객 리뷰 및 Q&A 활성화: AI는 고객 리뷰 데이터를 참고할 가능성이 높음
✅ 구글 SEO와 LLMO 병행
구글 검색에서 상위 노출된 콘텐츠는 AI 모델이 학습할 가능성이 큽니다. 따라서, 기존 SEO 최적화도 함께 고려해야 합니다.
- 백링크 확보: 신뢰도 높은 사이트에서 링크를 받으면 AI 학습 가능성이 증가
- 구조화된 데이터 적용: schema.org 마크업 사용
- 구글 피처드 스니팻(Featured Snippet) 노출 전략: 제품 관련 질문과 답변을 명확히 제공
LLMO 전략을 활용하면 단순한 검색 엔진 트래픽을 넘어 AI 기반 검색에서 브랜드와 제품이 추천될 가능성을 높일 수 있습니다.
GPT 시대에는 단순히 키워드 SEO만 고려하는 것이 아니라 AI가 학습할 가능성이 높은 형태로 콘텐츠를 최적화하는 LLMO 전략이 필요합니다. 이커머스 마케터와 MD들은 이를 통해 더 높은 상품 노출과 매출 증대 기회를 확보할 수 있습니다. 지금부터 LLMO 전략을 적용해 AI 시대의 검색 최적화 기회를 선점해 보세요!
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