AI에게 중요한 것은 ‘인용되는 이유’다

기존의 검색 경험은 매우 단순한 구조 위에 놓여 있었다. 검색엔진이 결과를 나열하고, 사용자는 그중 하나를 클릭한다. 이 과정에서 SEO의 목적은 명확했다. 경쟁사보다 더 위에 노출되고, 더 많이 클릭되게 만드는 것이다.

그러나 AI 기반 검색 환경에서는 이 전제가 붕괴된다. 검색 결과 페이지는 점점 축소되고, AI는 질문에 대한 답을 직접 생성한다. 사용자는 더 이상 “어디를 클릭할지” 고민하지 않는다. 대신 “이 답변이 충분한지”만 판단한다. 이 변화는 SEO의 목적 자체를 바꾼다.

이제 중요한 질문은 이것이다. “사용자 행동 지표는 여전히 SEO에 의미가 있는가?” 결론부터 말하면, 의미는 사라지지 않았다. 다만 직접적인 랭킹 신호에서, AI가 신뢰할 출처를 판단하기 위한 간접 신호로 진화했을 뿐이다.

AEO 환경의 핵심 변화: 행동은 ‘페이지’가 아니라 ‘출처’에 귀속된다

AI 검색 환경에서 검색엔진은 더 이상 개별 페이지를 단순 비교하지 않는다. 대신 “어떤 출처가 이 질문에 답할 자격이 있는가”를 판단한다. 이때 사용자 행동 지표는 페이지 단위의 성과가 아니라, 출처 단위의 신뢰 축적 데이터로 작동한다.

과거에는 CTR, 체류 시간, 이탈률이 개별 페이지의 성과를 가늠하는 지표였다면, 이제는 이 지표들이 누적되어 하나의 질문에 대한 출처 적합성을 판단하는 기준이 된다.

• 이 도메인은 사람들이 실제로 선택했는가
• 이 정보는 반복적으로 사용자의 만족을 이끌었는가
• 이 설명 방식은 AI가 재구성하기에 적합한가

즉, 행동 지표는 더 이상 “순위를 올리기 위한 점수”가 아니라, “AI가 이 정보를 인용해도 되는가”를 판단하는 신뢰 데이터로 재해석된다.

AEO 관점에서 다시 해석되는 사용자 행동 지표 5가지

1. 클릭률(CTR): 클릭 수가 아니라 ‘선택된 문장 유형’

AI 검색 환경에서는 사용자가 클릭하지 않아도 된다. 하지만 CTR이 완전히 무의미해진 것은 아니다. 오히려 CTR은 AI가 학습하는 중요한 패턴 데이터가 된다.

CTR이 높았던 페이지들을 분석해 보면 공통점이 있다.

• 질문의 핵심을 즉시 드러내는 제목
• 불필요한 수식 없이 요지를 전달하는 문장 구조
• 결과를 예측할 수 있는 명확한 약속

AI는 이를 통해 학습한다. “이 질문에는 이런 형태의 답변이 선택받는다.” CTR은 이제 단순 클릭률이 아니라, AI의 언어 선택 모델을 학습시키는 간접 데이터다.

2. 체류 시간(Dwell Time): 머문 시간이 아니라 ‘이해가 완료된 순간’

체류 시간은 오랫동안 SEO에서 논쟁적인 지표였다. 길면 좋은가, 짧으면 나쁜가. AEO 환경에서는 이 질문이 무의미해진다. AI는 시간을 그대로 해석하지 않는다. 대신 다음을 추론한다.

• 사용자가 추가 설명 없이 이해를 마쳤는가
• 불필요한 탐색 없이 답변이 완결되었는가

짧지만 명확한 체류 시간은 오히려 긍정적인 신호가 될 수도 있다. 이는 “이 페이지가 질문에 대한 답을 한 번에 제공했다”는 의미이기 때문이다. AEO 관점에서 체류 시간은 정보 밀도와 설명 완성도의 지표로 해석된다.

3. 이탈률(Bounce Rate): 실패가 아니라 ‘의도 충족의 결과’

기존 SEO에서 이탈률은 부정적인 지표로 취급되곤 했다. 그러나 AEO 환경에서는 해석이 훨씬 정교해진다. AI는 단순히 “사용자가 페이지를 이탈했다”는 사실보다, 그 이후의 맥락을 본다.

• 이탈 후 추가 검색이 없는가
• 유사 질문이 반복되는가

빠른 이탈과 함께 재검색이 없다면, 이는 완벽한 답변 제공으로 해석될 가능성이 크다. 즉, AEO 환경에서의 이탈률은 실패 지표가 아니라, 질문 종결 여부를 판단하는 신호다.

4. 내부 이동: 단편 정보가 아닌 ‘설명 체계의 존재’

AI는 단일 정보보다 연결된 지식 구조를 선호한다. 사용자가 한 페이지에서 다음 페이지로 자연스럽게 이동했다면, 이는 해당 사이트가 주제에 대해 단편적으로 말하지 않는다는 증거다.

정의 → 이유 → 사례 → 한계 개념 → 적용 → 주의점

이러한 흐름을 따라가는 내부 이동은 AI에게 중요한 메시지를 전달한다. “이 사이트는 주제를 체계적으로 설명할 수 있다.” 이는 AEO 환경에서 출처로 선택될 가능성을 크게 높인다.

5. 재방문율: 브랜드가 아니라 ‘참조 가치’

재방문율은 단순한 브랜드 충성도의 문제가 아니다. AI 검색 환경에서는 반복적으로 참조되는 출처인가를 판단하는 핵심 신호가 된다.

• 유사 질문에서 같은 도메인이 반복 등장하는가
• AI 응답 생성 시 보조 출처로 지속적으로 활용되는가

재방문율은 곧 AI 관점의 레퍼런스 신뢰도다. 한 번 사용된 정보보다, 반복적으로 사용된 정보가 AI에게는 더 안전한 선택이다.

기술적 전제: 행동 지표는 ‘구조가 맞을 때만’ 작동한다

아무리 좋은 사용자 반응이 있어도, AI가 이해할 수 없는 구조라면 인용되지 않는다. AEO 환경에서 행동 지표가 유효하려면 다음 조건이 선행되어야 한다.

• 명확한 소제목과 문단 구분
• 질문–답변 중심의 문장 구조
• 중복 없는 정의와 설명
• 빠른 로딩 속도와 안정적인 서버 응답
• Schema 기반 구조화된 데이터

행동 지표는 이 전제 위에서만 의미 있는 신뢰 신호로 작동한다.

이롭게(Iropke)의 관점: AEO 시대의 SEO는 ‘데이터 아카이브’다

이롭게는 AEO를 일시적인 트렌드로 보지 않는다. AI가 학습하고자 하는 것은 사람의 선택과 이해 방식이다. 그리고 그 선택은 언제나 잘 정리된 설명, 명확한 구조, 신뢰 가능한 태도에서 나온다. AEO 환경에서의 SEO는 이렇게 재정의할 수 있다. 

검색엔진을 공략하는 기술이 아니라 사람과 AI 모두에게 설명 가능한 콘텐츠 설계

사용자 행동 지표는 여전히 중요하다. 다만 이제 그것은 검색결과의 순위를 올리기 위한 수단이 아니라, AI가 인용할지 말지를 결정하는 기준이 되었다.