전문 용어만 있고 사람들이 실제로 쓰는 말이 없었다

증상은 순위가 아니라 후보에서 빠지는 것이었다

“AI 상위노출 전문업체 추천해줘” 같은 질의에서 나비랑이 후보군에 아예 잡히지 않았다. 순위가 낮은 게 아니라 애초에 그 검색어와 묶이지 않고 있었다.

원인을 찾으려고 사이트 전체에서 “AI 상위노출”이라는 표현이 어디에 있는지 확인했다. /ai-search/recommendation/, 용어사전의 ai-top-exposure 항목, FAQ의 관련 질문 — 이 세 곳은 이미 이 표현을 정면으로 다루고 있었다. 문제는 딱 그 세 곳에만 있었다는 것이다.

홈과 엔티티에는 그 말이 한 글자도 없었다

홈은 이 사이트에서 내부 링크를 가장 많이 받는 URL이고, 검색엔진이 사이트의 정체성을 판단할 때 가장 무게를 두는 자리다. Organization 구조화 데이터의 knowsAbout도 마찬가지다. 그런데 둘 다 “AEO”·“Answer Engine Optimization” 같은 전문 용어만 있고, 정작 사람들이 검색창에 실제로 치는 말은 없었다.

키워드 조합 구조를 뜯어 보니 문제가 더 뚜렷해졌다. 핵심어 목록에는 “ChatGPT 상위노출” 하나만 구어 표현으로 들어가 있었고, 나머지는 전부 “AEO 최적화”·“답변엔진 최적화” 같은 전문 용어 계열이었다. 게다가 구매 의도가 실린 접미사(“전문업체”·“에이전시”)가 빠져 있어서, “AI상위노출전문업체” 같은 실제 검색 조합은 사이트 어디에도 자동으로 생성되지 않고 있었다.

전문 용어와 구어를 같은 층에 놓았다

수정은 다음 순서로 진행했다.

• 핵심 키워드 목록에 구어 층을 추가했다 — “AI 상위노출”·“AI 상위노출 업체”·“AI 상위노출 전문업체”·“AI 검색 노출”·“AI 노출 대행”·“챗GPT 상위노출”.
• 구매 의도 접미사(“전문업체”·“에이전시”)를 추가해, 조합 매트릭스가 실제 검색 형태를 만들어내게 했다. 그 결과 홈 keywords가 153개로 늘었고, 그중 구어·구매의도 계열이 1개에서 31개로 늘었다.
• <title> 태그 꼬리에 구어 층을 붙이되, 앞부분(“AEO 최적화”·“답변엔진 최적화”)은 그대로 뒀다 — 이미 색인된 자산이고 1페이지가 비어 있어 잡아 둔 자리였다.
• Organization 구조화 데이터의 knowsAbout에 구어 개념을 연결했다. 전문 용어만 두면 “AI 상위노출 전문업체”라는 질의에서 이 조직 엔티티가 그 개념과 묶이지 않는다.
• 히어로 영역에 자연어 진입 줄을 한 줄 추가해 /ai-search/recommendation/로 연결했다.

건드리지 않은 것 — 회사 정의 문장

조직의 공식 정의 문장(COMPANY.definition)은 그대로 뒀다. 이 문장은 푸터·Organization description·llms.txt에 그대로 나가는데, 한국에서 AEO가 관세청의 수출입안전관리우수업체와 겹치는 중의성을 방어하는 문장이기도 하다. 여기에 구어를 섞으면 그 방어선이 흐려진다.

또 하나 지킨 선이 있다 — 어떤 문장에서도 순위를 약속하지 않았다. AI 답변에는 순위라는 개념 자체가 없다는 것은 이미 다른 곳(FAQ·용어사전·업체 선정 가이드)에서 밝힌 입장이다. 검색어로 들어온 표현을 정확한 용어로 옮겨 연결할 뿐, “상위노출을 보장한다”는 문장은 어디에도 쓰지 않았다.

작업 중에 걸린 것 하나 — 존재하지 않는 주소

llms.txt에 처음 적어 넣은 주소(/aeo/glossary/ai-top-exposure/)가 404였다. 그 용어는 전용 페이지 없이 이미 있는 /ai-search/recommendation/으로 안내하도록 설계돼 있었다 — 같은 검색 의도로 페이지를 두 개 만들지 않는다는 규칙 때문이었다. 실재하는 주소로 고쳐 반영했다.