SEO 플랫폼은 작은 아이디어에서 시작됐다. 그 처음은 GPT와 나눈 대화였다. 당시 나는 외부 도움 없이 내가 가진 기술력만으로 시작하고 싶었다. 20년 넘게 웹을 해왔지만, 풀스택이라 해도 잘하는 영역과 부족한 영역이 분명히 나뉘어 있었다. 그런 고민 속에서 GPT는 법률, 성형, 피부, 탈모 같은 고관여 업종의 리드 생성을 추천했다.

그 제안을 두고 고민하다가 문득 그런 생각이 들었다. 모든 산업군을 통틀어 로봇과 AI가 결코 대체하면 안 되는 영역이 있다면, 바로 위의 직업군들이 아닐까 하는 점이었다. 그래서 바로 3월 16일에 사업자를 냈다.

그로부터 어느덧 두 달이 지났다. 그 사이에 옵티스랩과 자회사 플랫폼들을 만들고, 시행착오를 겪으며 한 번 멈춰 섰다가, 다시 구조를 짰다. 그리고 마침내, AI 검색 환경이 사이트를 어떻게 평가하는지 운영자의 시각으로 깊이 들여다보기 시작했다. 이 글은 두 달 동안 SEO 플랫폼을 직접 운영하면서 목격한 검색 구조의 변화에 대한 기록이다.

한 달 만에 멈춰선 순간, 그리고 구조를 바꾼 이유

한 달 만에 만든 것

작업 과정에서는 GPT, Gemini, Claude, 그리고 분야별로 특화된 AI들을 적극적으로 활용했다. AI는 나의 부족한 영역을 채워주었고, 나는 각 AI의 특성을 이해하며 역할을 나누고 컨트롤했다. 덕분에 작업 속도는 비약적으로 올라갔다. 모회사 옵티스랩과 자회사 플랫폼들을 구축하고, CRM 자동화와 리드 파트너 매칭 시스템까지 완성하는 데 정확히 한 달이 걸렸다.

완성된 회사 소개서와 직접 제작한 광고 영상을 들고, 가장 먼저 친한 로펌부터 찾아갔다. 하지만 돌아온 대답은 예상치 못한 피드백이었다.

“대표님, 이건 변호사법 위반 소지가 있어요. 수수료를 받는 구조는 위험합니다.”

멈춰 섰던 자리

처음에는 오직 기술적인 완성도만 생각했다. 시스템이 오류 없이 돌아가고 있었기에, 지난 20년 넘게 만들어왔던 여느 웹사이트들과 다를 게 없다고 확신했다. 하지만 변호사법, 의료법, 표시광고법이라는 거대한 현실의 규제 앞에서 잠시 멈춰 서야 했다.

여기서 포기해야 할까, 고민이 깊어졌다. 지난 한 달 동안 쏟은 노력이 순식간에 물거품이 된 것만 같았다. 하지만 이대로 포기할 수는 없었다. 규제를 우회하고 시장에 안착할 수 있도록 비즈니스 구조를 바꾸기로 결심했다.

구조를 다시 짠다는 것

결국 리드를 쫓아 수수료를 받던 비즈니스 구조를 통째로 바꿨다. 자동화 시나리오부터 각 플랫폼의 규정과 본문 내용까지 전부 새로 손을 봤다. 수정을 마친 뒤, 가만히 현재의 마케팅 시장을 천천히 다시 바라보았다. 변호사 사무소와 병원 같은 전문직의 눈높이, 그리고 한층 높아진 소비자의 눈높이를 어떻게 맞출 것인지, 치열하게 분석하고 검색하며 머릿속으로 시뮬레이션을 돌렸다.

그 결과물로 시맨틱 리드 인프라(Semantic Lead Infrastructure) 구축을 시작했다. 진짜 리드를 거르는 작업은 결국 전환 가능성이 높은 롱테일 키워드에 있다고 판단했기 때문이다. 이에 따라 전통적인 검색엔진 최적화(SEO)를 넘어, 인공지능 답변 및 생성형 엔진 최적화를 뜻하는 AEO(Answer Engine Optimization)와 GEO(Generative Engine Optimization)를 그 위에 함께 세우는 작업을 동시에 진행했다.

구조가 작동하려면 옵티스랩의 사이트 권위가 높아져야 했고, 인용되는 백링크(Backlink)가 반드시 있어야 했다. 웹사이트는 결코 멈춰 있으면 안 되며 계속해서 업데이트되어야 한다.

평소 다른 프로젝트의 SEO 작업을 할 때는 백링크의 구조와 비율만 설계하고, 실제 생성 작업은 외주를 주곤 했다. 하지만 이번만큼은 외주를 믿을 수 없었다. 외주 업체가 보는 것은 “어디에 어떤 비율로 백링크가 필요한가”라는 기계적인 수치까지다. 반면, 내가 보고 있는 것은 “어떤 어휘가 반복되어야 하고, 어떤 의미 구조가 도메인 사이를 흐르도록 설계해야 하는가”의 영역이었다. 작업 지시서에 아무리 상세히 정리해서 넘긴다고 한들, 이 디테일한 결을 외주업체에 전달할 길이 없었다.

품질 낮은 백링크 100개를 기계적으로 받느니, 차라리 모든 백링크를 수동으로 직접 만들기로 했다. 심지어 가장 기초적인 프로필 백링크까지 전부 말이다. 결국 외주를 ‘못 쓴 것’이 아니라, 외주에 넘길 수 없는 핵심 작업이 무엇인지를 처음 깨닫게 된 시간이었다.

AI 검색은 페이지가 아니라 사이트를 본다

어느 순간 이상한 장면이 보이기 시작했다

매일 소화해야 하는 작업량이 말도 안 되게 많았다. SNS 관리, 영상 제작, 백링크 작업, 각 플랫폼별 롱테일 키워드 콘텐츠 업데이트를 비롯해, 위성 사이트와 외부 기고 글 작성, 그리고 플랫폼 시스템 개발 업데이트까지 동시에 밀어붙였다. 주력으로 쓰던 LLM 채팅방들이 과부하로 하나씩 터졌고, 어떤 날은 동시에 전부 먹통이 되기도 했다. 그만큼 쉼 없이 텍스트와 데이터를 쏟아내던 나날이었다.

그런데 그 방대한 작업을 처리하던 사이에 이상한 장면이 눈에 밟히기 시작했다. 분명히 비슷한 키워드를 다루는 웹사이트들인데도 결과가 달랐다. 어떤 사이트는 AI 검색 결과에서 반복적으로 인용되며, 상단에 이름을 올리는 반면, 어떤 사이트는 기존 검색엔진에는 정상적으로 노출되면서도 정작 AI의 답변에서는 사라지기 시작한 것이다.

처음에는 단순한 알고리즘의 차이라고 생각했다. 하지만 매일같이 변하는 데이터를 추적하면서, 나의 관점은 완전히 바뀌기 시작했다.

예전 검색엔진은 페이지를 봤다

과거의 검색엔진 최적화(SEO)는 비교적 단순했다. 페이지 하나만 잘 만들면 그만이었다. 타깃 키워드가 명확하고, 제목과 본문의 태그 구조가 깔끔하게 정리되어 있으며, 여기에 백링크만 받쳐주면 어렵지 않게 검색 결과에 노출될 수 있었다.

상황이 이렇다 보니, 웹 생태계는 점점 페이지 생산 중심으로 흘러갔다. 비슷한 주제를 다루는 페이지들이 반복적으로 만들어졌고, 핵심 키워드만 조금씩 바꾼 콘텐츠들이 양산되기 시작했다. 하지만 당시에는 그런 방식조차 어느 정도 통하곤 했다.

지금 AI 검색은 다른 방식으로 읽기 시작했다

ChatGPT, Perplexity, Google AI Overview 같은 AI 검색 환경은 전혀 다른 방식으로 움직이고 있었다. 이들은 단순히 특정 키워드가 들어 있는 개별 페이지를 긁어가는 것을 넘어, 다음과 같은 요소들을 훨씬 더 중요하게 보기 시작했다.

이 사이트가 어떤 문제를 반복해서 깊이 있게 다루고 있는가
어떤 전문적인 어휘(Vocabulary)를 지속적으로 사용하는가
사이트 내의 페이지들이 어떤 논리적 흐름으로 연결되어 있는가
제공하는 정보의 방향성이 일관적인가

다시 말해, 현재의 AI 검색은 페이지 하나를 단편적으로 평가하는 것이 아니다. 사이트 전체가 품고 있는 거대한 문맥(Context)을 평가하기 시작했다는 뜻이다.

운영하면서 본 변화와 시행착오

어휘(vocabulary)를 맞추는 일

법률과 의료 콘텐츠는 정말 생각보다 더 까다로웠다. 그러나 옵티스랩과 자회사 플랫폼들을 디벨롭하면서, 매우 흥미로운 변화를 반복적으로 경험할 수 있었다. 페이지 수를 맹목적으로 늘리는 것보다, 사이트 전체의 어휘를 정교하게 맞추는 작업이 훨씬 중요해지기 시작한 것이다.

예를 들어, 법률 플랫폼을 운영할 때 단순히 “변호사 추천”이라는 키워드만 본문에 반복하지 않았다. 대신 다음과 같은 구조의 콘텐츠를 반복적으로 배치하고, 상호 연결하기 시작했다.

추천 전 확인해야 할 구체적인 기준
사건별로 미리 챙겨야 할 준비 항목
수임 비용의 차이가 발생하는 본질적인 이유
소송 절차의 흐름과 법적 판단 기준

처음에는 이것이 그저 콘텐츠 정리 작업일 뿐이라고 생각했다. 하지만 시간이 지나면서 검색엔진과 AI 검색의 반응이 확연히 달라지기 시작했다. 전환 가능성이 높은 롱테일 키워드들이 빠르게 서로 연결되기 시작하더니, 사용자의 관련 검색 의도(Intent)들이 하나의 거대한 군집(Cluster)처럼 단단하게 묶이기 시작한 것이다.

클러스터로 사이트를 다시 본다

어휘를 맞추는 작업은 결국 사이트 전체를 클러스터(Cluster, 군집) 단위로 다시 바라보는 일이었다.

법률 플랫폼만 보더라도 사건 영역은 형사, 이혼, 부동산, 개인회생 등으로 갈린다. 각 영역마다 중심이 되는 허브 페이지가 있고, 그 아래에 세부적인 자식 페이지들이 붙는 구조다. 예를 들어, 형사는 강력범죄, 음주운전, 사기, 구속영장, 사이버범죄로 나뉘고, 강력범죄 안에서도 다시 구체적인 세부 사건 유형들로 갈라진다.

이때 중요한 것은 페이지 하나하나가 독립된 단편적인 글이 아니라, 허브를 정점으로 한 의미 구조의 노드(Node)가 되어야 한다는 점이다. 그래서 페이지들을 한 장씩 다시 짰다. 사흘 동안 신규 페이지 8개를 새로 만들고, 허브 2개를 명확히 재정의했으며, 기존 페이지 7개를 디벨롭했다. 그렇게 총 30개의 페이지가 새로운 클러스터 구조로 묶였다.

하지만 작업을 진행하면서 마주친 진짜 어려움은 따로 있었다. 변호사법과 표시광고법은 확신에 찬 단어들에 매우 민감하다. “최적”, “1:1 매칭”, “전문” 같은 표현들은 잠재적인 법적 위험 신호다.

반면, 사용자가 검색창에 실제로 입력하는 키워드인 '추천', '비용', '기준' 같은 단어들은 늘 그 확신 어휘의 위험한 경계선에 걸쳐 있다. 결국 이번 작업의 핵심은 변호사법의 안전성을 확보하면서도, 동시에 AI가 인용하기 좋은 최적의 자리를 찾아내는 일이었다.

흥미로운 점은, 그 접점을 찾다 보니 사건 유형마다 사용자가 먼저 알고 싶어 하는 정보의 결이 제각각 다르다는 사실이 보이기 시작했다는 것이다. 어떤 영역은 시간의 압박이 먼저였고, 어떤 영역은 비용 구조가, 또 다른 영역은 절차의 흐름이나 권리관계의 확인이 최우선이었다.

같은 “변호사 추천”이라는 검색 의도(Intent)를 가지고 있더라도, 사건의 본질과 유형에 따라 해당 페이지의 콘텐츠 결이 완전히 다르게 짜여야 한다는 것을 그제야 깨달았다.

실제로 본 결과

이건 추상이 아니다. 실제 데이터로 증명된 사실이다.

옵티스랩의 “상담유입 마케팅” 카테고리에서 구조와 어휘를 동기화한 지 얼마 지나지 않은 짧은 시간 안에, 롱테일 클러스터 반응이 실제로 나타나기 시작했다. 마침내 구글 인덱싱 랭킹 1위에 진입하는 지표를 확인했다. 오직 문맥의 결을 정교하게 맞춘 것만으로, 고단가 법률 검색 의도(Intent)를 가진 롱테일 키워드 다수를 구글 첫 페이지로 끌어올린 것이다.

이 강렬한 경험은 이제 개별 페이지가 아니라, 사이트 전체의 문맥을 설계해야 한다는 내 확신의 가장 강력한 근거가 되었다. AI는 단순히 페이지 한 장을 읽는 것이 아니다. 사이트 전체가 어떤 관점으로 문제를 정의하고 설명하는지, 그 거대한 흐름을 보기 시작했다는 사실을, 나는 눈앞의 실제 데이터로 확인한 셈이다.

검증의 무게: 작은 인용 하나가 가진 영향

클러스터를 새로 짜는 작업에는 철저한 법조문 검증이 필연적으로 따라왔다. 예를 들어, 부동산 카테고리의 전월세상한제 페이지에서는 제7조의2를 인용한 적이 있다. 하지만 이번에 다시 검증하는 과정에서 제7조의2는 별개 조항(월차임 전환 시 산정률)이며, 실제 해당 사안에 적용되어야 하는 조항은 제7조(차임 등의 증감청구권)라는 사실을 뒤늦게 확인했다.

또한 상속 관련 페이지에서는 형제자매의 유류분 비율을 인용해 두었다가, 지난 2024년 헌법재판소의 위헌 결정으로 해당 조항이 이미 유효하지 않게 삭제되었다는 사실을 이번 검증 단계에서 새로 발견하기도 했다.

이와 함께 상담 유입 페이지에서는 “전문 변호사 1:1 매칭”과 같이 변호사법 위반 위험이 있는 표현 7곳을 한 번에 찾아내어 정정했다. 이러한 수정 작업은 눈에 보이는 본문 텍스트뿐만 아니라, 검색엔진이 읽는 구조화 데이터(Schema markup)에서도 동시에 진행되었다.

지금은 AI 검색이 단순히 웹페이지의 키워드를 긁어가는 것을 넘어, 해당 사이트가 인용한 사실이 실제로 정확하고 유효한 정보인가까지 꼼꼼히 평가하는 시대다. 그렇기에 본문에 들어가는 작은 인용 하나가 사용자의 올바른 판단은 물론, AI가 평가하는 사이트 전체의 신뢰도와 평판에도 결정적인 영향을 줄 수밖에 없다.

디테일은 어디서도 흔들린다

사이트의 결을 만드는 것은 거대한 구조에서만 일어나는 일이 아니다. 때로는 1픽셀의 미시적인 영역에서도 모든 것이 흔들린다. 실제로 운영 중에 모바일 뷰에서 발생한 겨우 1픽셀짜리 시각적 오류 하나를 잡는 데 무려 4시간을 허비한 적이 있다. 문제를 해결하려 AI 도구 3개를 동시에 동원해 진단을 돌렸지만, 셋 다 전혀 다른 방식으로 막혀버렸다.

첫 번째 모델은 가설을 계속해서 갱신하다가 결국 같은 토큰만 무한 반복으로 뱉어내며 시스템이 무너졌다. 두 번째 모델은 “이 정도면 투입 대비 성과(ROI)가 맞지 않으니 그냥 배경색으로 덮어버리자”라며 사실상 항복했다. 마지막 세 번째 모델은 그래픽 연산 과정의 문제인 'GPU compositor seam' 같은 그럴듯하고 고차원적인 새 가설만 끝없이 카탈로그처럼 쏟아냈다.

하지만 그 사이에 진짜 정답은 개발자 콘솔 창에 처음부터 떠 있던, 한 줄짜리 단순한 404 에러였다. 놀랍게도 AI 세 모델 모두 그 에러 메시지를 보지 못했던 것이다. 사이트의 완성도와 결을 결정짓는 건 거대한 아키텍처만이 아니다. 1픽셀짜리 디자인과 단 한 줄의 콘솔 에러까지가 전부 사이트의 신뢰를 통째로 흔들 수 있다. AI는 이미 학습된 데이터와 가설 안에서만 답을 찾으려 헤매고, 진짜 운영자는 그 가설을 넘어선 자리에서 답을 봐야 한다.

가짜 후기와 양산형 SEO가 흔들리는 이유

과거 웹 생태계에서는 후기 몇 개와 키워드 반복만으로도 어느 정도 신뢰를 만들어낼 수 있었다. 하지만 고도화된 AI 검색 환경에서는 이러한 방식이 점점 어색해지기 시작한다. 사이트 전체의 일관된 문맥과 흐름이 연결되지 않는다면, 정보량이 많아도 그 안에서 일관성이 단숨에 무너지기 때문이다.

특히 플랫폼을 실제로 계속 운영하다 보면, 이러한 차이는 더욱 선명하게 다가온다. 진짜 운영되는 플랫폼은 페이지마다 고유의 말투와 구조가 유기적으로 연결되어 있고, 업데이트 흐름이 자연스럽게 이어지며, 가치 있는 정보가 지속해서 축적된다. 반면, 양산형 사이트들은 개별 페이지 단위로는 제법 그럴듯해 보일지 몰라도, 사이트 전체의 흐름을 볼 때는 금방 이질감이 드러나고 만다.

소비자 역시 더 이상 “300% 폭탄 세일, 오늘 단 하루만” 같은 어휘에만 현혹되지 않는다. 이제 정보의 물결은 침대 위에서도, 거실 소파에서도, 동네 카페에서도 끊임없이 흐른다. 사람들은 수많은 정보 속에서 끊임없이 비교하고 추천받으며 최종적인 결정을 내린다.

그 흐름 안에서 나는 철저하게 신뢰받을 수 있는 단어만을 고집했다. 화려하게 포장하지 않았다. 심지어 마케팅을 하면서 광고조차 하지 않았다. 마케팅 에이전시가 스스로 ‘우리 SEO·GEO·AEO 잘합니다’라며 돈을 써서 광고하는 것 자체가 모순이라고 생각했다. 사이트 스스로 AI에 의해 인용되고, 검색엔진 상위에 자연스럽게 노출되는 것이 답이라 믿었다. 누구보다 빠르고 정확하게, 오직 결과로만 말하고 싶었다.

이 모순을 깨닫고 나서, 나는 후기 콘텐츠 대신 사이트의 구조를 짜는 일에 시간을 쓰기 시작했다. 문장 하나하나, 단어 하나하나에 오류가 없는지, 관련 법령은 정확히 준수했는지, 의료법이나 변호사법에 위배되지는 않는지 끊임없이 검증했다. 그렇게 끊임없이 부족함을 찾고, 기술의 가설을 넘어 앞으로 나아갈 실마리를 찾기 위해 움직이고 있다.

그래서 요즘은 페이지보다 문맥을 설계한다

요즘 나는 새 페이지를 만드는 시간보다, 기존 페이지들의 연결 방식을 다듬는 데 더 많은 시간을 쓰고 있다. 구체적으로는 다음과 같은 고민들이다.

본문 안에서 어떤 단어를 반복할 것인가
어떤 문제 해결 흐름으로 연결할 것인가
사이트 전체가 어떤 언어로 스스로를 설명할 것인가

내부 링크의 위치 하나, FAQ의 구조 하나, 페이지 간 어휘 하나까지 다시 맞춘다.

또한 리드의 품질을 확보하기 위해 여기서 한 단계 더 나아갔다. GA4와 구글 서치콘솔을 연동하여, 각 사이트의 유입 경로, 체류 시간, 버튼 클릭에 이르기까지의 모든 과정을 데이터로 쌓고 있다. 현재는 내부 기준에 따른 수동 필터링이지만, 리드를 선별하고 전달하는 과정에서 의도 기반 리드 필터링 기술(AIFT)이 충분한 데이터를 학습하게 된다면, 머지않아 고품질 리드의 AI 자동 필터링이 완벽히 가능해질 것이다.

이 과정 속에서 파트너 대시보드는 3.0 버전이 나왔고, 각 플랫폼들은 2.0 버전으로 한 단계 더 나아갔다. 글을 쓰고, 백링크를 설계하고, 플랫폼에 기준을 덧대고, 경영에 철학을 심는 일. 이 모든 활동은 겉보기에 각자 다른 작업처럼 보이지만, 결국 하나의 본질로 귀결된다. 수만 가지로 흩어진 정보의 조각들이 결국 거대한 파도를 타고 흘러 한 곳으로 모인다.

AI들은 각자 파편화된 나의 결과물을 보고, 단편적인 옵티스랩의 모습만을 수집해 가겠지만, 나는 전체를 보고 있다. 그리고 그 안에 존재하는 수많은 노드를 타고 흘러가는 설계의 완전체를 조금씩 찾아가고 있다.

예전에는 SEO를 그저 “검색엔진 최적화”라고만 생각했다. 하지만 지금은 조금 다르게 느낀다. AI 검색 환경에서 진짜 중요한 것은 검색엔진을 속이는 기술이 아니다. 사이트 전체가 얼마나 일관된 문맥을 가지고, 존재 가치를 증명해 내는가에 가까워지고 있다.

마치며: 앞으로의 검색은 플랫폼의 결이다

앞으로의 검색은 단순히 누가 더 많은 페이지를 찍어내는가의 경쟁이 아닐 가능성이 크다. 오히려 다음과 같은 가치를 두고 경쟁할 것이다.

누가 더 일관된 어휘를 유지하는가
누가 더 유기적으로 연결된 의미 구조(Semantic)를 만드는가
누가 더 오랜 시간 같은 방향의 정보를 축적하는가

그리고 그 변화는 이미 시작되고 있다. 기존의 검색엔진은 오래전부터 페이지를 읽어왔다. 하지만 이제 AI 검색은 사이트 전체를 관통하는 흐름과 결을 읽어내기 시작했다.

세상에 완벽한 시스템이 존재할까? 그렇기에 매일 현재에 만족하지 않고, 부족함을 찾는다. 한 걸음 더 앞으로 나아가기 위해서, 그리고 AI 시대의 검색 환경 속에서 내가 운영하는 플랫폼이 끊임없이 인용되게 만들기 위해서다. 이제 운영자는 페이지를 생산하는 사람이 아니다. 사이트 전체가 어떤 언어로 스스로를 설명해 나갈지, 그 문맥의 결을 정돈하는 사람이다.