AI 요약 검색 결과, 어떻게 만들어지나?
구글의 대니 설리번(Danny Sullivan)이 AI 기반 검색 요약 기능인 'AI 오버뷰(AI Overviews)'의 작동 원리를 공개하며 이 기능이 기존 검색 결과와 어떻게 다른지 설명했다. 주요 내용은 다음과 같다.
예측 요약(Predictive Summaries)의 역할
AI 오버뷰는 단순히 검색 질문에 답하는 데 그치지 않고, 사용자가 가질 가능성이 높은 연관 질문도 미리 예측하여 전달한다. 이는 구글의 '정보 획득 특허(Information Gain Patent)'와 유사한 개념으로, 사용자 경험의 흐름을 예측해 필요한 정보를 한 발 앞서 제공한다.
정보를 연결하는 '그라운딩 링크'
AI 오버뷰의 요약은 '그라운딩 링크(grounding links)'를 통해 신뢰할 수 있는 정보에 기반을 둔다. 이러한 링크는 사용자가 관련 내용을 심층적으로 탐구할 수 있도록 돕는다. 기존의 유기적 검색 결과보다 문맥적으로 더 적합하고 관련성이 높은 정보를 제공하는 것이 특징이다.
질의 확장 기법(Query Fan-Out Technique)
질의 확장(Query Fan-Out) 기법은 사용자의 원 질문뿐 아니라 변형된 질의, 연관된 검색어를 검토해 더 포괄적인 결과를 생성한다. 이를 통해 사용자는 훨씬 다양한 관점의 정보를 접할 수 있다.
SEO 기본 원칙의 중요성
설리번은 AI 오버뷰 결과에서도 검색 엔진 최적화(SEO)의 기본 원칙이 여전히 중요하다고 밝혔다. 그러나 유기적 검색 결과와 AI 오버뷰를 동일한 방식으로 최적화하려는 시도는 비효율적인 결과를 초래할 수 있다고 경고했다.
AI 기술의 발전으로 검색 환경이 변하고 있지만, 기본적인 SEO 전략은 앞으로도 유지될 필요가 있다는 점에 주목해야 한다.
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