AI 개요(SGE) 도입에 따른 상단 노출 영역의 지각 변동
구글의 검색 생성 경험(SGE, Search Generative Experience) 도입은 단순히 검색 결과 상단에 요약문을 띄워주는 기능을 넘어, 유기적 검색(Organic Search) 트래픽의 흐름 자체를 재설계하고 있습니다. 과거 검색 엔진 최적화(SEO)의 황금률이었던 ‘1페이지 1순위 노출’의 가치는 급격히 희석되고 있습니다. SGE가 활성화될 경우, 기존의 최상단 유기적 링크는 스크롤을 한참 내려야 볼 수 있는 위치로 밀려나게 되며, 이는 사용자의 시선이 머무는 ‘히트맵(Heatmap)’의 중심축을 완전히 이동시킵니다.
마케터가 주목해야 할 핵심은 SGE 스냅샷 내에 포함되는 ‘캐러셀(Carousel)’ 및 ‘인용 출처’ 영역입니다. AI가 생성한 답변의 신뢰도를 뒷받침하기 위해 제시되는 이 좁은 영역에 포함되지 못한다면, 기존에 상위 노출을 차지하던 콘텐츠라도 클릭률(CTR)은 30% 이상 급락할 수 있다는 예측이 지배적입니다. 따라서 이제는 키워드 반복보다는 AI가 정보를 추출하기 용이한 명확한 구조, 즉 두괄식 결론과 명제 중심의 문장 구성이 필수적입니다.
특히 SGE는 사용자의 후속 질문(Follow-up questions)을 유도하여 검색 결과를 ‘대화형’으로 전환합니다. 이는 단발성 검색으로 끝나던 트래픽이 연속적인 상호작용으로 변화함을 의미하며, 콘텐츠 내에 예상되는 추가 질문에 대한 답변을 미리 내재화(Internalize)시켜 AI가 답변을 생성할 때 우리 브랜드의 콘텐츠를 참조하도록 유도하는 전략이 필요합니다. 이와 같은 변화는 구글이 검색에 생성형 AI를 적용하는 방식에 대해 직접 설명한 공식 발표에서도 확인할 수 있듯이, 앞으로의 상단 노출 경쟁이 ‘순위’가 아니라 ‘인용될 만한 구조’를 얼마나 갖췄는지로 재편된다는 신호이기도 합니다.
제로 클릭(Zero-Click) 현상 심화와 검색 이탈률 통계 분석
검색 결과 페이지에서 사용자가 원하는 답을 즉시 얻고 웹사이트로 이동하지 않고 검색을 종료하는 ‘제로 클릭’ 현상은 이미 전체 검색의 과반을 넘어서고 있습니다. 해외 주요 SEO 분석 기관의 데이터에 따르면, 모바일 검색의 약 57%에서 65%가 제로 클릭으로 끝나는 것으로 나타났습니다. 이는 단순히 트래픽 감소로 해석할 것이 아니라, 검색어의 성격에 따라 마케팅 목표를 이원화해야 함을 시사합니다.
단순 정보성 쿼리(예: 날씨, 환율, 인물 나이 등)는 구글이 직접 답변을 제공하므로 웹사이트 유입을 기대하기 어렵습니다. 반면, 복합적인 의사결정이 필요한 쿼리(예: B2B 솔루션 비교, 심층 리뷰, 전략 가이드)는 여전히 높은 클릭률을 보장합니다. 아래 표는 쿼리 유형에 따른 제로 클릭 비율과 대응 전략을 비교 분석한 데이터입니다.
| 쿼리 유형 | 제로 클릭 발생 확률 | 사용자 행동 특징 | 마케터 대응 전략 |
|---|---|---|---|
| 단답형 정보 (Know Simple) | 매우 높음 (80% 이상) | SERP 내 답변 확인 후 즉시 이탈 | 브랜드 노출을 통한 인지도 확보, 추천 스니펫(Featured Snippet) 선점 |
| 거래형/비교형 (Transactional) | 중간 (40~50%) | 가격, 스펙 비교 후 특정 링크 클릭 | 구조화 데이터(Product Schema) 적용, 리치 결과 최적화 |
| 심층 정보/분석 (Know Complex) | 낮음 (20% 미만) | 여러 소스를 탐색하며 체류 시간 김 | 긴 호흡의 고품질 콘텐츠, 전문성(Expertise) 강조, 독자적 데이터 제공 |
이러한 통계는 ‘모든 트래픽’을 쫓는 것이 얼마나 비효율적인지를 보여줍니다. 제로 클릭이 발생하는 키워드에서는 ‘온 서프(On-SERP) SEO’ 전략을 통해 검색 결과 화면 자체에서 브랜드 권위를 보여주는 것에 만족해야 합니다. 반면, 실제 전환(Conversion)을 일으키는 트래픽을 확보하기 위해서는 사용자가 클릭할 수밖에 없는, AI가 요약하기 힘든 깊이 있는 인사이트와 데이터를 제공하는 실전 마케팅 실험과 검증된 전략들을 콘텐츠에 녹여내야 합니다. 결국 이탈률이 높다는 것은 콘텐츠가 매력 없다는 뜻이 아니라, 검색 엔진이 이미 충분한 답을 주었기 때문이라는 점을 인식하고 KPI를 재설정해야 합니다.
키워드를 넘어 사용자 의도(Search Intent) 중심으로 재편되는 로직
구글의 BERT 및 MUM(Multitask Unified Model) 알고리즘 업데이트 이후, 단순한 키워드 매칭은 더 이상 상위 노출을 보장하지 않습니다. 검색 엔진은 이제 텍스트 자체가 아닌, 텍스트 이면에 숨겨진 ‘맥락(Context)’과 ‘사용자 의도(Intent)’를 파악하는 데 주력하고 있습니다. 이는 특정 키워드를 몇 번 반복했느냐(Keyword Density)의 싸움에서, 사용자가 이 검색어를 입력한 ‘진짜 이유’를 얼마나 정확하게 해결해주느냐의 싸움으로 전장이 이동했음을 의미합니다.
검색 의도는 크게 네 가지—정보 탐색(Informational), 이동(Navigational), 상업적 조사(Commercial Investigation), 거래(Transactional)—로 분류되지만, 현대의 SEO에서는 이를 더욱 세분화하여 접근해야 합니다. 예를 들어 ‘마케팅 자동화 툴’이라는 키워드를 검색한 사용자는 단순히 툴의 정의를 알고 싶은 것이 아니라, ‘내 비즈니스에 맞는 툴 추천’이나 ‘가격 대비 성능 비교’를 원할 가능성이 높습니다. 이때 단순히 툴의 리스트만 나열한 콘텐츠보다는, 상황별 시나리오를 제시하고 장단점을 분석한 콘텐츠가 알고리즘의 선택을 받게 됩니다.
또한, ‘롱테일 키워드’ 전략 역시 ‘대화형 롱테일’로 진화하고 있습니다. 음성 검색과 자연어 검색의 증가로 인해 “서울 맛집”보다는 “주차 가능하고 조용한 서울 강남 맛집 추천해줘”와 같은 구체적인 문장형 쿼리가 증가하고 있습니다. 따라서 콘텐츠 작성 시에는 딱딱한 문어체보다는 실제 사용자가 질문할 법한 구어체 형식을 포함하고, 문단(Paragraph) 자체가 하나의 완결된 답변이 되도록 구성하는 것이 유리합니다. 이는 앞서 언급한 SGE의 스냅샷 추출 로직과도 밀접하게 연관되어 있으며, 결국 기계적인 최적화 기술보다는 사용자의 페인 포인트(Pain Point)를 정확히 긁어주는 콘텐츠 본연의 질이 검색 순위를 결정짓는 가장 강력한 요소로 자리 잡고 있습니다.
텍스트를 대체하는 숏폼 영상 및 시각적 요소의 SERP 점유율
구글 검색 결과 페이지(SERP)는 더 이상 텍스트 링크의 나열이 아닌, 멀티모달(Multi-modal) 정보를 통합한 ‘비주얼 피드’의 형태로 진화하고 있습니다. 이는 틱톡(TikTok)이나 인스타그램 릴스(Reels)를 검색 엔진처럼 활용하는 Z세대의 행동 패턴 변화에 대한 구글의 직접적인 대응입니다. 텍스트 중심의 SEO가 논리적인 구조에 집중했다면, 변화하는 SERP 환경에서는 ‘시각적 점유율(Visual Real Estate)’을 확보하는 것이 핵심 경쟁력이 되었습니다.
가장 두드러진 변화는 ‘관점(Perspectives)’ 탭과 숏폼 비디오 섹션의 확장입니다. 구글은 유튜브 쇼츠(Shorts)뿐만 아니라 타 플랫폼의 숏폼 영상까지 검색 결과에 적극적으로 노출하고 있습니다. 이는 사용자가 긴 글을 읽기보다 1분 내외의 영상으로 직관적인 정보를 얻기를 선호하기 때문입니다. 마케터는 이제 블로그 포스팅 하나를 발행하더라도, 이를 요약한 9:16 비율의 숏폼 영상을 제작하여 유튜브 쇼츠나 틱톡에 업로드하고, 해당 영상의 제목과 설명란에 타겟 키워드를 배치하여 검색 엔진이 영상을 색인(Indexing) 할 수 있도록 해야 합니다.
이미지 검색의 중요성 또한 재조명되고 있습니다. 구글 렌즈(Google Lens)와 같은 비주얼 검색 도구의 고도화로 인해, 상품 이미지 자체가 검색 쿼리가 되고 있습니다. 단순히 고화질 이미지를 사용하는 것을 넘어, 이미지 파일명(File Name)과 대체 텍스트(Alt Text)에 구체적인 설명 키워드를 포함하고, 차세대 이미지 포맷(WebP 등)을 사용하여 로딩 속도를 최적화하는 기술적 작업이 병행되어야 합니다. 특히 모바일 검색 결과에서는 텍스트 스니펫보다 썸네일 이미지가 클릭률(CTR)에 미치는 영향력이 2배 이상 높다는 연구 결과도 존재하는 만큼, 시각적 요소는 더 이상 보조 수단이 아닌 트래픽 유입의 ‘트리거’ 역할을 수행합니다.
신뢰도 구축을 위한 E-E-A-T 기반의 콘텐츠 자산화 전략
생성형 AI가 초래한 정보의 홍수 속에서 검색 엔진이 콘텐츠의 가치를 판단하는 잣대는 더욱 엄격해졌습니다. 구글은 기존의 E-A-T(전문성, 권위성, 신뢰성) 가이드라인에 ‘경험(Experience)’ 항목을 추가하여 E-E-A-T로 기준을 강화했습니다. 이는 AI가 웹상의 데이터를 긁어모아 흉내 낼 수 있는 ‘지식’과 달리, 인간이 직접 겪고 느낀 ‘경험’은 AI가 대체 불가능한 고유의 가치라고 판단했기 때문입니다.
마케터에게 이는 ‘백과사전식 정보 나열’에서 탈피하여 ‘고유한 경험과 관점’을 파는 전략으로의 전환을 요구합니다. 단순히 “좋은 노트북 고르는 법”을 나열하는 것이 아니라, “내가 3년간 5대의 노트북을 업무용으로 써보며 겪은 발열 문제와 해결책”과 같이 구체적인 경험적 증거(Empirical Evidence)를 제시해야 합니다. 콘텐츠 내에 실제 사용 사진, 직접 촬영한 영상, 작성자의 주관적인 견해가 담긴 분석이 포함될 때 검색 알고리즘은 이를 ‘경험 기반의 고품질 문서’로 인식하고 상단에 배치합니다.
또한, 콘텐츠 자산화를 위해서는 ‘저자(Author)의 권위’를 명확히 해야 합니다. 익명의 관리자가 아닌, 해당 분야의 전문가임을 입증할 수 있는 상세한 프로필, 관련 자격 증명, 과거 집필 내역 등을 디지털 발자국으로 남겨야 합니다. 구글은 지식 그래프(Knowledge Graph)를 통해 콘텐츠 작성자가 누구인지, 해당 분야에서 얼마나 신뢰할 수 있는 인물인지(Entity)를 파악합니다. 따라서 브랜드 블로그를 운영하더라도 필진의 실명과 전문성을 전면에 내세우는 ‘퍼스널 브랜딩’ 요소가 기업 SEO 전략의 필수 요소로 결합되어야 합니다. 결국 E-E-A-T 전략의 핵심은 검색 엔진에게 “이 글은 AI가 1초 만에 만든 것이 아니라, 진짜 전문가가 시간을 들여 경험을 통해 작성한 것”임을 증명하는 과정입니다.
리치 결과(Rich Results) 노출을 위한 구조화 데이터 활용법
콘텐츠의 내용이 아무리 훌륭해도 검색 엔진이 그 구조와 의미를 이해하지 못하면 SERP에서의 경쟁력은 반감됩니다. 구조화 데이터(Structured Data)는 웹페이지의 정보를 검색 엔진이 이해할 수 있는 언어(주로 JSON-LD 형식)로 번역하여 전달하는 기술적 마케팅의 정수입니다. 이를 적절히 활용하면 검색 결과에 평점, 가격, 재고 유무, 레시피, FAQ, 이벤트 일정 등이 시각적으로 강조된 ‘리치 결과(Rich Results)’ 형태로 노출될 수 있습니다.
일반적인 텍스트 링크 대비 리치 결과가 적용된 스니펫은 화면 점유율이 높고 시각적으로 눈에 띄기 때문에 클릭률이 평균 20~30%가량 상승하는 효과가 있습니다. 특히 모바일 환경에서는 화면의 절반 이상을 리치 결과가 차지하는 경우도 빈번합니다. 마케터는 자신의 비즈니스 유형에 맞는 스키마 마크업(Schema Markup)을 선별하여 적용해야 합니다. 다음은 주요 비즈니스 유형별 필수 구조화 데이터와 기대 효과를 정리한 표입니다.
| 비즈니스/콘텐츠 유형 | 추천 구조화 데이터 (Schema Type) | SERP 노출 형태 및 기대 효과 |
|---|---|---|
| 이커머스 / 쇼핑몰 | Product, Offer, Review | 제품 가격, 평점(별점), 재고 상태, 배송 정보 노출 → 구매 의도가 높은 유저의 클릭 유도 |
| 언론사 / 블로그 | Article, BreadcrumbList | 주요 뉴스로 노출되거나 게시글의 카테고리 경로 표시 → 콘텐츠의 구조적 이해도 상승 및 신뢰도 확보 |
| 지역 기반 서비스 / 매장 | LocalBusiness | 지도, 운영 시간, 주소, 예약 링크 바로가기 노출 → 오프라인 방문 및 전화 문의 전환율 증대 |
| 교육 / 레시피 / 하우투 | HowTo, Recipe, VideoObject | 단계별 이미지, 조리 시간, 칼로리, 영상 미리보기 노출 → 제로 클릭 위험이 있으나 브랜드 인지도 급상승 |
| 채용 / 이벤트 | JobPosting, Event | 급여 정보, 근무지, 행사 일시 및 티켓 정보 노출 → 구글 잡스(Jobs) 및 이벤트 캘린더 연동 |
구조화 데이터 적용은 개발자의 영역으로만 치부하기 쉽지만, 워드프레스 플러그인이나 구글의 ‘구조화 데이터 마크업 도우미’를 활용하면 마케터도 충분히 구현 가능합니다. 중요한 것은 적용 후 ‘검색 결과 부가기능 테스트(Rich Results Test)’ 도구를 통해 오류 여부를 지속적으로 모니터링하는 것입니다. 검색 엔진은 오류가 있는 구조화 데이터를 스팸으로 간주하여 페널티를 부여할 수 있기 때문입니다. 경쟁사가 단순히 텍스트 최적화에 머물러 있을 때, 구조화 데이터를 통해 검색 결과 화면을 입체적으로 점유하는 전략은 적은 비용으로 가시성을 극대화하는 고효율 전술이 될 것입니다.
로컬 검색 최적화와 지도 기반 서비스의 마케팅 연동
스마트폰의 보편화와 위치 기반 서비스(LBS)의 정밀화로 인해 ‘로컬 검색(Local Search)’은 단순한 지역 정보 확인을 넘어 구매 여정의 결정적인 단계로 진입했습니다. 구글 통계에 따르면 모바일 검색의 약 30%는 위치와 관련된 쿼리이며, “내 주변(Near Me)” 검색어의 사용량은 지난 몇 년간 폭발적으로 증가했습니다. 특히 생성형 AI가 도입된 검색 환경에서는 사용자가 “강남역 조용한 카페 추천해줘”라고 물었을 때, 단순 웹 문서가 아닌 지도 데이터(Google Maps)와 비즈니스 프로필 정보를 종합하여 답변을 생성합니다. 이는 오프라인 거점이 있는 비즈니스에게 구글 비즈니스 프로필(GBP, 구 Google My Business) 관리가 홈페이지 관리만큼이나 중요해졌음을 시사합니다.
로컬 SEO의 핵심은 NAP(Name, Address, Phone Number) 데이터의 일관성을 유지하는 것입니다. 검색 엔진은 웹사이트, 지도, SNS, 디렉토리 사이트 등 웹 전반에 흩어진 정보가 정확히 일치할 때 해당 비즈니스의 신뢰도를 높게 평가합니다. 또한, 리뷰(Reviews)는 단순한 평판 관리를 넘어 핵심 랭킹 요소로 작동합니다. AI는 수많은 리뷰 텍스트를 분석하여 “분위기 좋은”, “주차 편리한”, “친절한 상담”과 같은 키워드를 추출하고, 이를 검색 의도와 매칭시킵니다. 따라서 고객에게 구체적인 키워드가 포함된 리뷰 작성을 유도하는 전략적 접근이 필요합니다.
나아가 구글 지도의 ‘라이브 뷰(Live View)’와 같은 증강현실(AR) 기능과 이미지가 결합된 ‘비주얼 로컬 검색’이 강화되고 있습니다. 메뉴판, 매장 내부, 실제 서비스 제공 장면 등의 고화질 사진을 비즈니스 프로필에 주기적으로 업데이트하는 것은 검색 노출 빈도를 높이는 가장 비용 효율적인 방법입니다. 단순히 매장 위치만 등록하는 것을 넘어, 구글 포스트 기능을 활용해 프로모션, 이벤트, 신상품 소식을 지도상에 직접 노출시킴으로써 지도 서비스를 ‘제2의 소셜 미디어’처럼 활용해야 합니다. 이는 검색 결과 페이지의 ‘로컬 팩(Local Pack, 지도와 함께 상단에 노출되는 3~4개의 리스트)’ 진입 확률을 획기적으로 높여줍니다.
코어 웹 바이탈 수치와 사용자 경험이 검색 순위에 미치는 영향
구글은 “사용자에게 쾌적한 웹 경험을 제공하는 사이트가 더 가치 있다”는 철학 아래, 기술적 성능 지표인 ‘코어 웹 바이탈(Core Web Vitals)’을 검색 순위 알고리즘의 핵심 요소로 반영하고 있습니다. 콘텐츠의 질이 아무리 좋아도 페이지가 늦게 뜨거나, 버튼을 눌렀을 때 반응이 느리다면 사용자는 즉시 이탈하며, 이는 검색 엔진에게 해당 페이지가 사용자 만족도가 낮다는 신호를 보냅니다. 특히 2024년 3월부터 반응성 지표가 FID(First Input Delay)에서 INP(Interaction to Next Paint)로 대체되면서, 단순한 첫 클릭 반응 속도가 아닌 페이지 내에서 발생하는 모든 상호작용의 응답성을 최적화하는 것이 기술적 SEO의 당면 과제가 되었습니다.
마케터와 웹 기획자는 개발자와 소통할 때 단순히 “사이트 속도를 높여주세요”라고 요구해서는 안 됩니다. 구체적인 지표를 기반으로 개선 목표를 수립해야 합니다. 코어 웹 바이탈의 3대 요소인 LCP(로딩 속도), INP(상호작용 응답성), CLS(시각적 안정성)는 각각 다른 사용자 경험을 대변합니다. 아래 표는 각 지표의 의미와 최적화를 위한 기준값을 정리한 것입니다.
| 지표 명칭 | 측정 대상 및 사용자 경험(UX) 의미 | 우수 등급 기준 (Good) | 개선 필요 (Needs Improvement) |
|---|---|---|---|
| LCP (Largest Contentful Paint) | 가장 큰 콘텐츠(이미지/텍스트)가 렌더링 되는 시간. → 사용자가 화면을 인지하는 체감 속도 |
2.5초 이하 | 2.5초 ~ 4.0초 |
| INP (Interaction to Next Paint) | 클릭, 탭, 키보드 입력 후 시각적 피드백까지의 시간. → 답답함 없는 매끄러운 조작감 |
200밀리초 이하 | 200ms ~ 500ms |
| CLS (Cumulative Layout Shift) | 로딩 중 레이아웃이 예상치 못하게 밀리는 정도. → 잘못된 클릭 유발 방지 및 시각적 안정성 |
0.1 이하 | 0.1 ~ 0.25 |
이러한 수치를 개선하기 위해서는 이미지 포맷 최적화(WebP 사용), 불필요한 자바스크립트 실행 지연, 레이아웃 크기 미리 지정(Aspect Ratio) 등의 기술적 조치가 필요합니다. 특히 모바일 중심의 인덱싱(Mobile-First Indexing) 환경에서는 모바일 기기에서의 성능이 데스크톱보다 우선시되므로, 3G나 4G 같은 불안정한 네트워크 환경에서도 빠르게 로딩되도록 페이지를 경량화하는 것이 필수적입니다. 코어 웹 바이탈 최적화는 단순히 검색 순위 상승뿐만 아니라, 실제 전환율(Conversion Rate) 상승과 직결되는 요소임을 명심해야 합니다. 아마존의 연구 결과에 따르면 페이지 로딩이 0.1초 지연될 때마다 매출이 1% 감소한다는 사실은 기술적 SEO가 비즈니스 성과에 미치는 영향을 단적으로 보여줍니다.
트래픽 중심에서 전환 중심으로의 새로운 성과 측정(KPI) 모델링
검색 결과 페이지 내에서 정보를 즉시 확인하는 ‘제로 클릭’의 증가와 AI 개요(SGE)의 도입은 웹사이트로 유입되는 단순 트래픽(Session)의 총량을 감소시킬 가능성이 큽니다. 과거에는 ‘유입수’가 SEO 성과의 척도였지만, 이제는 허무 지표(Vanity Metrics)에 집착하는 대신 실질적인 비즈니스 기여도를 측정하는 것으로 KPI 모델을 재편해야 합니다. 상단 노출이 트래픽을 보장하지 않는 시대에는 ‘얼마나 많이 들어왔느냐’보다 ‘누가 들어와서 무엇을 했느냐’가 훨씬 중요해지기 때문입니다.
새로운 KPI 모델링은 ‘전환 가치(Conversion Value)’에 초점을 맞춰야 합니다. 예를 들어, 단순 정보성 키워드로 1,000명이 유입되어 0건의 문의를 남긴 것보다, 구체적인 롱테일 키워드나 하단 퍼널(Bottom of Funnel) 키워드로 50명이 유입되어 5건의 리드(Lead)를 생성한 것이 훨씬 높은 가치를 가집니다. 이를 위해 구글 애널리틱스 4(GA4)와 같은 분석 도구를 활용하여 ‘참여 시간(Engagement Time)’, ‘스크롤 깊이’, ‘특정 이벤트(영상 시청, 파일 다운로드)’와 같은 마이크로 전환(Micro-Conversion)을 측정하고, 이를 최종 목표 달성과 연계하여 분석해야 합니다.
또한, 기여 모델(Attribution Model)의 변화도 필요합니다. 고객은 한 번의 검색으로 구매를 결정하지 않습니다. 검색, 소셜 미디어, 리타겟팅 광고 등 다양한 접점을 거치게 되는데, 기존의 ‘마지막 클릭(Last Click)’ 기반 성과 측정은 검색 엔진 최적화가 고객 여정의 초기 단계에서 브랜드 인지도를 높이고 신뢰를 구축한 기여도를 과소평가하게 만듭니다. 따라서 ‘데이터 기반(Data-Driven)’ 기여 모델을 도입하여 SEO가 전체 구매 여정에서 어떤 역할을 수행했는지, 특히 SGE를 통해 획득한 고품질 유저가 얼마나 높은 생애 가치(LTV)를 보이는지를 추적해야 합니다.
결론적으로 마케터는 “트래픽 감소 = 성과 하락”이라는 단순 도식에서 벗어나야 합니다. AI가 걸러준, 구매 의도가 명확한 ‘진성 유저’의 비율이 높아질 것이라는 긍정적인 신호로 해석하고, 유입된 사용자를 놓치지 않기 위한 랜딩 페이지 최적화(CRO)와 개인화된 콘텐츠 제안에 집중하는 것이 변화하는 검색 생태계에서 생존하는 유일한 해법입니다. 검색 엔진 최적화는 이제 ‘검색’을 넘어 ‘사용자 경험 최적화(SXO, Search Experience Optimization)’로 진화하고 있습니다.
