ChatGPT나 Perplexity에게 "헤드폰 추천해줘"라고 물어보신 적 있으신가요? AI는 이 질문 하나를 받으면, 혼자서 8개 이상의 세부 질문을 만들어 동시에 검색합니다.
가격은 얼마인지, 음질은 어떤지, 배터리는 오래 가는지, 착용감은 편한지... 이런 질문들을 AI가 알아서 만들고, 각각 검색해서, 결과를 합쳐서 답변합니다. Google, ChatGPT, Perplexity 모두 이 방식을 씁니다.
이게 왜 중요할까요? 예전에는 "가성비 헤드폰"이라는 키워드에서 1등만 하면 됐습니다. 그런데 이제는 AI가 만드는 여러 세부 질문에서 우리 콘텐츠가 선택되어야 합니다. 게임의 규칙이 완전히 바뀐 거죠.
이 글에서는 AI가 어떻게 질문을 쪼개는지, 왜 그렇게 하는지, 그리고 우리는 어떻게 대응해야 하는지 정리했습니다.
핵심 요약
AI는 질문 하나를 받으면 8개 이상의 세부 질문으로 쪼개서 동시에 검색해요.
이제 키워드 1등이 아니라, 여러 세부 질문에서 우리 콘텐츠가 선택되어야 해요.
해결책은 연관된 주제 전체를 커버하는 콘텐츠 묶음을 만드는 거예요.
AI는 질문을 어떻게 처리하나요?
Query Fan-out이라는 방식을 써요. 질문 하나를 8개 이상의 세부 질문으로 쪼개서 동시에 검색하고, 결과를 합쳐서 답변합니다. 마치 8명의 비서가 각자 조사해서 보고서 하나로 합치는 것과 같아요.
"헤드폰 추천해줘"라고 물으면, AI는 이 질문 하나로 끝내지 않습니다. 가격, 음질, 배터리, 착용감, 브랜드 비교 등 여러 관점으로 쪼개서 각각 검색해요. 구체적으로 어떻게 쪼개는지 볼까요?
Query Fan-out: 질문 하나 → 여러 하위 쿼리 → 동시 검색 → 결과 종합
예시: 헤드폰 검색
내가 물어본 것: "30만 원대 노이즈캔슬링 헤드폰 추천해줘"
AI가 혼자서 만들어낸 세부 질문들:
30만 원대 헤드폰 가격 비교 2025
소니 vs 보스 노이즈캔슬링 성능 비교
헤드폰 배터리 수명 실사용 후기
장시간 착용 편한 헤드폰 추천
노이즈캔슬링 헤드폰 통화 품질
2025년 헤드폰 신제품 출시 정보
헤드폰 블루투스 연결 안정성
가성비 노이즈캔슬링 헤드폰 순위
이 질문들이 동시에 검색됩니다. 각 검색 결과에서 필요한 정보만 뽑아서 하나의 답변으로 합쳐요. 우리한테는 몇 초 만에 답변이 나오지만, 뒤에서는 8배 이상의 검색이 돌아간 거죠.
Google, Perplexity, ChatGPT 다 이렇게 하나요?
네, 다 비슷한 방식을 써요. Google AI Mode는 8개 이상 동시 검색, Perplexity는 단계별 검색, ChatGPT는 질문 복잡도에 따라 달라요. Deep Research 모드는 수백 개까지 검색합니다.
Google AI Mode
Google의 AI 검색은 질문 하나를 8개 이상의 세부 질문으로 쪼갭니다. "연관된 용어, 숨겨진 의도, 비교 대상, 최근에 같이 검색된 것들"을 기반으로 세부 질문을 만든다고 해요.
Deep Search 모드는 더 깊이 파고듭니다. Google 블로그에 따르면, "수백 개의 검색을 실행하고, 전문가 수준의 리포트를 몇 분 만에 만든다"고 합니다.
Perplexity
Perplexity는 조금 다른 방식입니다. 한 번에 쏟아내는 게 아니라, 단계별로 검색합니다. 첫 번째 검색 결과를 보고, 추가로 궁금한 걸 또 검색하고, 그 결과를 보고 또 검색하는 식이에요.
Deep Research 모드는 2-4분 동안 수십 개의 검색을 하면서 자료를 모읍니다.
ChatGPT
ChatGPT도 비슷한 방식을 씁니다. 복잡한 질문에는 여러 번 검색하고, 결과를 합쳐서 답변합니다.
플랫폼
일반 검색
깊이 파는 모드
Google AI Mode
8개 이상 동시 검색
수백 개 검색
Perplexity
단계별로 여러 번 검색
수십 번 검색, 수백 개 자료
ChatGPT
질문 복잡도에 따라 다름
-
← 좌우로 스크롤하여 전체 내용을 확인하세요 →
왜 이렇게 복잡하게 하나요?
우리가 질문할 때는 말 안 해도 궁금한 게 더 많거든요. "헤드폰 추천해줘"라고 했지만 가격, 음질, 착용감도 다 궁금하잖아요. AI는 이런 숨은 의도까지 파악해서 대신 찾아줍니다.
우리가 말 안 해도 궁금한 것들
"헤드폰 추천해줘"라고 물었지만, 사실은 가격도 궁금하고, 음질도 궁금하고, 착용감도 궁금하잖아요. AI는 이런 숨은 의도까지 파악해서 대신 찾아줍니다.
인터넷에 딱 맞는 답이 없을 때
"출장 많은 직장인을 위한 노이즈캔슬링 헤드폰" 같은 질문은 인터넷에 정확히 일치하는 답이 없을 수 있어요. AI가 여러 자료에서 정보를 모아서 종합해야 답할 수 있습니다.
쉽게 말하면
우리 질문에는 여러 궁금증이 숨어 있습니다. AI는 이걸 파악해서 질문을 쪼개고, 각각 검색해서 종합해요. 마치 8명의 비서가 각자 분야를 조사한 뒤 보고서 하나로 합치는 것과 비슷합니다.
이걸 알면 뭐가 달라지나요?
Semrush가 직접 실험해봤는데, Query Fan-out에 맞춰 콘텐츠를 최적화하니 출처 링크가 150% 늘었어요. 키워드 1등이 아니라 여러 세부 질문에서 선택되는 게 중요해진 거죠.
SEO 분석 도구로 유명한 Semrush가 직접 실험을 해봤습니다. 자기네 블로그 글 4개를 대상으로, "AI가 어떤 세부 질문들을 만들까?"를 예측해서 그 질문들에 답할 수 있도록 글을 수정했어요. 그리고 1개월 동안 AI 검색에서 노출이 어떻게 변하는지 지켜봤습니다.
Semrush 실험 과정 (출처: Semrush)
결과는?
측정 항목
수정 전
수정 후
변화
출처 링크로 표시된 횟수
2건
5건
+150%
답변에서 언급된 횟수
18/33 질문
10/33 질문
-44%
← 좌우로 스크롤하여 전체 내용을 확인하세요 →
이게 무슨 뜻이에요?
출처 링크가 150% 늘었습니다. AI 답변 끝에 "더 알아보기"로 링크되는 횟수가 2건에서 5건으로요. 이게 중요한 게, 출처 링크를 통해 사람들이 실제로 사이트에 방문하거든요.
반면 단순히 "Semrush에 따르면..."처럼 이름만 언급되는 횟수는 줄었습니다. Semrush는 실험 기간 중에 AI들이 브랜드 이름 언급을 줄이는 방향으로 바뀌었기 때문이라고 분석했어요.
흥미로운 건 출처 링크가 실험 중반에 9건까지 올랐다가 5건으로 떨어졌다는 점입니다. AI 검색의 변동성이 크다는 걸 보여줘요.
주의할 점
Semrush도 말했듯이, "이렇게 변동성이 큰 상황에서 예측 가능한 성장을 만들기는 어렵습니다." 효과가 있긴 한데, 단기 성과에 집착하기보다 꾸준히 장기적으로 해야 합니다.
그래서 마케팅이 어떻게 달라져야 하나요?
예전에는 키워드 1등만 하면 됐지만, 이제는 AI가 만드는 8개 이상의 세부 질문에서 우리 콘텐츠가 재료로 선택되어야 해요. 토픽 클러스터로 연관 주제 전체를 커버하는 전략이 필요합니다.
게임의 규칙이 바뀌었습니다
예전에는 간단했어요. "가성비 헤드폰"이라는 키워드에서 1등만 하면 됐습니다. 그런데 이제는 AI가 만드는 8개 이상의 세부 질문에서 우리 콘텐츠가 "재료"로 선택되어야 해요. 규칙이 완전히 바뀐 거죠. 이 변화에 대해서는 SEO의 종말과 GEO의 시대에서 더 자세히 다뤘습니다.
예전 vs 지금
구분
예전 (SEO)
지금 (AI 검색 시대)
목표
키워드 1등
여러 세부 질문에서 재료로 선택
성공 기준
검색 순위, 클릭률
출처 링크 횟수, AI 답변에 노출
콘텐츠 전략
키워드 하나에 글 하나
연관 주제 전체를 커버하는 글 묶음
노출 방식
검색 결과 10개 목록
AI가 만든 답변 안에 출처로 표시
← 좌우로 스크롤하여 전체 내용을 확인하세요 →
출처 링크가 새로운 목표입니다
AI 답변 끝에 "더 알아보기"로 링크되는 게 출처입니다. 단순히 "A사에 따르면..."처럼 이름만 언급되는 것보다 훨씬 가치 있어요. 출처 링크를 통해 사람들이 실제로 우리 사이트에 방문하니까요. 자세한 내용은 AI 검색 노출 유형에서 설명했습니다.
Semrush 실험에서도 이름 언급은 줄었지만 출처 링크는 늘었습니다. AI가 우리 콘텐츠를 "믿을 수 있는 출처"로 봤다는 뜻이에요.
연관 주제 전체를 커버해야 합니다
"헤드폰 추천"이라는 글 하나만 잘 써서는 안 됩니다. AI가 만들 수 있는 세부 질문들(가격 비교, 브랜드 비교, 착용감 후기, 배터리 수명 등)에 모두 대응할 수 있어야 해요.
이걸 "토픽 클러스터"라고 부릅니다. 하나의 핵심 주제(예: 헤드폰)를 중심으로 연관된 여러 글을 묶는 전략이에요. "헤드폰 완벽 가이드" 같은 종합 글이 중심이 되고, "노이즈캔슬링 비교", "배터리 수명 순위" 같은 세부 글들이 이를 둘러쌉니다.
AI가 8개의 세부 질문을 검색할 때, 이 글들 중 여러 개가 선택되면 우리 브랜드가 최종 답변에 포함될 확률이 높아집니다.
실제로 잘하고 있는 회사가 있나요?
Stripe가 대표적이에요. 결제라는 키워드 하나에 집중하지 않고, 고객이 사업을 시작하고 성장하는 전체 과정에 필요한 콘텐츠를 만들었어요. 덕분에 거의 모든 AI 검색에서 경쟁사를 압도합니다.
Stripe라는 결제 서비스 회사가 있습니다. Semrush 분석에 따르면, ChatGPT, Perplexity, Gemini, Google AI Mode 등 거의 모든 AI 검색에서 경쟁사보다 압도적으로 많이 노출됩니다.
Stripe의 AI 검색 점유율 (출처: Semrush)
Stripe가 다르게 한 것
Stripe는 "결제"라는 키워드 하나에 집중하지 않았습니다. 고객이 사업을 시작하고 성장하는 전체 과정에 필요한 콘텐츠를 만들었어요. AI가 "결제" 관련 어떤 세부 질문을 만들든, Stripe 콘텐츠가 재료로 선택될 수 있는 구조입니다.
고객 단계
Stripe가 만든 콘텐츠
사업 아이디어
스타트업 가이드, 비즈니스 모델 템플릿
제품 개발
개발자 도구, 기술 문서
사업 운영
결제 처리, 청구서 발행, 구독 관리
성장
매출 최적화, 사기 방지, 데이터 분석
해외 진출
국제 결제, 현지화, 각국 규정 안내
← 좌우로 스크롤하여 전체 내용을 확인하세요 →
콘텐츠 형태도 다양합니다. 가이드, 웨비나, 도구 등. AI가 어떤 세부 질문을 검색하든 Stripe 콘텐츠가 걸리게 해놨어요.
Stripe에서 배울 점
핵심은 키워드 하나에 집중하는 게 아닙니다. 우리 고객이 가질 수 있는 모든 관련 질문에 답할 수 있는 콘텐츠를 만드는 거예요. AI가 8개의 세부 질문을 검색할 때, 그 중 3-4개에서 우리 콘텐츠가 선택되면 최종 답변에 포함될 확률이 높아집니다.
구체적으로 뭘 해야 하나요?
4단계예요. AI가 어떤 세부 질문을 만들지 예측하고, 그 질문들에 답하는 콘텐츠를 만들고, AI가 읽기 좋게 구조화하고, 구조화 데이터를 추가하세요. 오늘 바로 AI 검색에서 우리 브랜드가 나오는지 확인해보세요.
1. AI가 어떤 세부 질문을 만들지 예측하기
우리 핵심 키워드에 대해 AI가 어떤 세부 질문들을 만들지 예측해봐야 해요. 가장 쉬운 방법은 직접 AI한테 물어보는 겁니다.
"[우리 키워드]에 대해 검색할 때 어떤 세부 질문들을 고려하겠어?"라고 물으면 힌트를 얻을 수 있어요.
2. 세부 질문들에 답하는 콘텐츠 만들기
예측한 세부 질문들에 대해 우리 사이트에 콘텐츠가 있는지 확인합니다. 없으면 만들어야 해요. 종합 가이드 하나와 세부 주제별 글 여러 개로 구성하면 됩니다.
3. AI가 읽기 좋게 쓰기
AI가 정보를 뽑아가기 좋은 형태로 써야 합니다.
명확한 정의: "X란 무엇인가?"에 바로 답할 수 있는 문장
구조화: 표, 리스트, 단계별 가이드 활용
독립적인 섹션: 각 부분이 혼자서도 의미가 통하게
쉬운 문장: 길고 복잡한 문장 피하기
4. 구조화 데이터 넣기
웹페이지에 "이건 상품 정보야", "이건 자주 묻는 질문이야"처럼 AI가 알아들을 수 있는 표시를 해두면 좋습니다. 기술적인 부분이라 개발팀과 상의하시면 됩니다.
오늘 바로 해볼 수 있는 것
ChatGPT나 Perplexity에서 우리 핵심 키워드로 검색해보세요.
AI 답변에 우리 브랜드가 나오는지, 출처 링크가 걸리는지 확인하세요.
경쟁사는 나오는데 우리는 안 나온다면, 어떤 세부 질문에서 빠지는지 분석해보세요.
핵심만 정리하면요
AI는 질문 하나를 8개 이상으로 쪼개서 검색해요(Query Fan-out). 키워드 1등이 아니라 여러 세부 질문에서 선택되는 게 중요해요. Stripe처럼 연관 주제 전체를 커버하는 콘텐츠 묶음을 만드세요.
왜 지금 시작해야 할까요? Semrush 실험에서 출처 링크가 150% 늘었어요. 다만 AI 검색은 변동성이 크기 때문에 단기 성과에 집착하기보다 꾸준히 콘텐츠를 쌓아가는 전략이 필요합니다.
오늘 할 수 있는 건요? ChatGPT나 Perplexity에서 우리 핵심 키워드로 검색해보세요. 우리 브랜드가 출처로 나오는지, 경쟁사만 나오는지 확인하면 지금 우리 위치를 알 수 있어요.
