SEO의 에이전트 AI 활용과 워크플로우

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새로운 SEO 개념, Agentic SEO란 무엇인가?

최근 2년간 SEO 업계에서는 'Agentic SEO'라는 새로운 개념이 주목받고 있다. 이 개념은 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 인공지능 에이전트를 활용해 복잡한 작업을 자율적 또는 반자율적으로 처리하면서, SEO 전문가의 시간 절약과 작업 효율화를 돕는 데 목적이 있다. ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 강력한 LLM 도구들로 이를 구현할 수 있다.

Agentic SEO와 GEO의 차이점

Agentic SEO는 SEO 생산성을 최적화하기 위해 AI 에이전트를 활용하며, 이는 LLM 기반 검색 엔진 가시성을 높이는 Generative Engine Optimization(GEO)와 구분된다. 이 개념은 크게 아이디어 생성(Ideation), 감사(Audit), 그리고 **콘텐츠 생성(Generation)**이라는 세 가지 요소로 구성되며, 이번 기사에서는 '아이디어 생성'에 중점을 둔다.

AI 에이전트의 핵심 요소

AI 에이전트가 작동하려면 다음 다섯 가지 필수 요소가 필요하다:

도구(Tools): 에이전트가 사용 가능한 모든 리소스와 기능.
기억(Memory): 이전의 상호작용 정보를 저장해 참조 가능하게 하는 요소.
지침(Instructions): 에이전트가 따를 한계와 규칙.
지식(Knowledge): 문제 해결에 필요한 개념과 데이터를 포함한 데이터베이스.
퍼소나(Persona): 에이전트의 성격과 전문성 수준을 정의.

워크플로우의 역할과 활용

Agentic SEO에서 워크플로우는 작업을 더 작은 단위로 나누어 이를 체계적으로 처리할 수 있는 방식을 제공한다. 이를 통해 필요한 데이터를 수집하거나 가공하는 과정이 더욱 간단해진다. 예를 들어, OpenAI와 Claude와 같은 AI 제공자들은 복잡한 작업에 대한 워크플로우를 강화하여 사용자 경험을 한층 더 발전시켰다.

아이디어 생성에서 AI의 기여

SEO에서 '아이디어 생성' 단계는 특정 주제에 대한 다양한 가능성을 탐색하기 위한 작업이다. AI는 이 과정에서 많은 아이디어를 제공하며, SEO 전문가는 이를 선별하고 최적의 아이디어를 다듬는 과정을 진행한다. 실험 결과, 인간과 AI의 협업은 인간 단독 작업보다 더 높은 창의성을 발휘한다는 점이 확인되었다.

Deep Research 도구와 다양한 활용 사례

경쟁사 콘텐츠 분석: 경쟁사의 콘텐츠를 자동으로 수집하고 분석.
롱테일 키워드 연구: 경쟁이 적고 잠재력이 높은 특정 키워드 식별.
SERP 분석: 검색 엔진 결과를 분석해 트렌드를 파악.
콘텐츠 아이디어 생성: 특정 분야 내 관련 주제와 자주 묻는 질문 식별.

특히 'Deep Research' 도구는 사용자로 하여금 구체적인 질의와 탐색 범위를 설정하도록 지원해, SEO 전략 수립에 유용한 데이터를 제공한다.

비코딩 환경에서도 가능한 SEO 최적화

예를 들어, 코딩 지식이 없는 사용자들도 Dng.ai와 같은 노코드(No-Code) 솔루션을 이용해 데이터 분석 및 인사이트 생성을 수행할 수 있다. CSV 파일 분석을 통해 콘텐츠에서 부족한 주제를 파악하고, 전반적인 SEO 전략을 강화하는 방식이 대표적이다.