AI 개요 및 챗봇의 트래픽 어트리뷰션 방법

소개

클릭 수 감소, 노출 수 증가, 정체불명의 신규 리퍼러 등 트래픽이 변화하는 것을 느꼈다면 여러분은 혼자가 아닙니다.

AI 오버뷰 (Google), Bing Copilot, Perplexity.ai 및 ChatGPT Search와 같은 대화형 도구가 점점 더 사용자 여정을 중재함에 따라 기존의 웹 분석은 이를 따라잡기 위해 고군분투하고 있습니다.

SEO 및 분석팀의 새로운 질문은 "얼마나 많은 트래픽이 발생했나?" 가 아니라 - "트래픽의 실제 출처는 어디인가?"입니다.

이 가이드에서는 AI 기반 플랫폼이 추천을 숨기거나 파편화할 때에도 트래픽과 참여를 어트리뷰션하는 방법과 이러한 인사이트를 Ranktracker 분석 워크플로에 통합하여 전체 AEO(답변 엔진 최적화)를 파악하는 방법에 대해 설명합니다.

인공지능 시대에 어트리뷰션이 달라진 이유

기존 SEO에서는 사용자가 검색 결과를 클릭하고 → 애널리틱스가 리퍼러(Google, Bing 등) 를 기록하고 → 세션이 올바르게 어트리뷰션되는 간단한 추적 방식이었습니다.

하지만 이제는 AI 시스템이 자주 사용됩니다:

• 클릭 없이도 쿼리에 대한 답변을 제공하는 요약을 제공하세요.

• AI 채팅 인터페이스에 콘텐츠를 직접 임베드하세요.

• 불완전하거나 일반적인 추천 데이터 (예: '직접' 트래픽)를 전달합니다.

• google.com/sg/aioverview/ 또는 bing.com/chat/와 같은 중간 도메인을 통해 라우팅합니다.

결과적으로 클릭 스트림이 흐려집니다.

가시성을 회복하려면 기술 추적, 엔티티 모니터링, AEO 분석을 결합하여 직간접적인 영향력을 모두 포착하는 하이브리드 접근 방식을 사용해야 합니다.

1. 분석에서 AI 트래픽 소스 파악하기

AI 기반 트래픽 경로를 인식하도록 분석 설정을 업데이트하는 것부터 시작하세요.

일반적인 AI 리퍼러(2025년 기준):

• google.com/sg/aioverview/ (Google AI 개요)

• bing.com/chat/ (빙 코파일럿)

• perplexity.ai

• chat.openai.com

• you.com (유챗)

• duckduckgo.com/ai

Google 애널리틱스 4 또는 이와 유사한 도구에서 가능합니다:

• "AI/응답 엔진 트래픽"에 대한 사용자 지정 채널 그룹을 만듭니다.

• 위의 도메인에 대한 리퍼럴 탐지 규칙을 추가합니다.

• 시간 경과에 따른 성과를 추적하기 위해 자연 검색과 별도로 레이블을 지정합니다.

새로운 AI 가시성과 동시에 '직접' 트래픽이 급증하는 경우, 이는 마스킹된 AI 리퍼럴 트래픽인 경우가 많습니다.

2. URL 매개변수를 사용하여 챗봇 클릭 감지하기

새 콘텐츠를 게시할 때 AI 소스용으로 설계된 추적 매개변수(UTM)를 추가하세요.

예시:

https://www.ranktracker.com/blog/what-is-aeo/?utm_source=ai-overview&utm_medium=organic&utm_campaign=aeo_guide

이렇게 하면 Perplexity.ai, Copilot 또는 ChatGPT Search와 같이 URL을 표시하는 AI 요약 또는 챗봇에서 클릭한 사용자를 식별하는 데 도움이 됩니다.

전문가 팁: 매개변수를 짧고 설명적으로 작성하세요. 길거나 복잡한 UTM은 챗봇 렌더링을 중단시킬 수 있습니다.

3. 브랜드 멘션 및 인용 기반 클릭 추적하기

AI 시스템은 클릭할 수 없는 경우에도 종종 도메인 이름이나 브랜드를 답변에 포함시킵니다. 사용자는 종종 해당 URL을 직접 복사하거나 입력하여 "직접"으로 보이는 다크 트래픽을 생성합니다.

이를 추정하기 위해

• Ranktracker의 백링크 모니터를 사용하여 새로운 멘션과 링크되지 않은 인용을 감지합니다.

• 이러한 멘션이 게시된 후 '직접' 세션에서 상호 참조가 급증하는 것을 확인합니다.

• 이를 SERP Checker 인사이트와 결합하여 내 도메인을 참조하는 AI 답변을 식별하세요.

AI 요약이 페이지 제목이나 브랜드를 인용하지만 클릭 가능한 링크가 아닌 경우, 이러한 수동 출처 세션은 간접 AEO 트래픽입니다.

4. AI 추천 행동 세분화

AI 트래픽 데이터를 캡처한 후에는 이를 세 가지 주요 그룹으로 분류하세요:

세그먼트	정의	행동 예시	추적 방법
직접 AI 클릭	사용자가 AI 답변에서 보이는 링크를 클릭합니다.	Perplexity.ai가 문서로 연결되는 링크	UTM 매개변수 또는 AI 리퍼러 로그
간접 언급	사용자가 브랜드가 인용된 것을 보고 수동으로 방문하는 경우	Google AI의 "Ranktracker에 따르면..."	애널리틱스에서 브랜드 트래픽 급증
채팅 리인게이지먼트	사용자가 후속 챗봇 제안을 클릭하는 경우	Bing 코파일럿 '자세히 알아보기' 카드	AI 특정 리퍼러를 위한 이벤트 추적

각 세그먼트는 직접적인 가시성, 브랜드 영향력, 대화 회상 등 각기 다른 스토리를 전달합니다.

5. GA4에서 AI 트래픽을 위한 맞춤형 보고서 구축하기

AI 기반 세션을 이해하려면 Google 애널리틱스 4에서 맞춤 보고서를 만드세요:

보고서 필드:

• 세션 소스/매체

• 랜딩 페이지

• 이벤트 수(스크롤, 클릭, 참여)

• 페이지 제목

• 세션 지속 시간

**필터: **세션 소스 포함을 선택합니다:

• bing.com/chat

• perplexity.ai

• chat.openai.com

• google.com/aioverview

이를 **"AI 추천 성과"로 저장합니다. 그러면 AI와 기존 자연 검색을 나란히 비교할 수 있습니다.

6. 랭크트래커의 SERP 검사기를 사용하여 가시성 확인하기

AI 기반 클릭의 출처를 파악하려면 먼저 어떤 페이지가 AI가 생성한 답변에 표시되는지 확인해야 합니다.

랭크트래커의 SERP 검사기를 사용하면 다음과 같이 확인할 수 있습니다:

✅ 콘텐츠가 Google의 AI 개요 소스에 포함되어 있는지 확인합니다.

✅ Bing Copilot 또는 Perplexity가 내 도메인을 나열하는 위치를 식별합니다.

✅ AI 모델이 일반적으로 재사용하는 추천 스니펫을 모니터링합니다.

이러한 인사이트는 트래픽 어트리뷰션과 직접 연결되므로, 새로운 AI 개요 가시성에서 트래픽이 급증하는 경우 이를 확실하게 연관시킬 수 있습니다.

7. AI 추천을 위한 이벤트 트리거 설정하기

분석 도구에서 사용자 세션이 AI 관련 소스에서 시작된 경우 플래그를 지정하는 이벤트를 구성하세요.

이벤트 설정 예시:

• 이벤트 이름: ai_referral

• 조건: 리퍼러 URL이 "aioverview", "perplexity", "copilot" 또는 "chat.openai.com"과 일치합니다.

• 매개변수:

  • source_platform (AI 개요, 코파일럿 등)

  • page_url

  • 세션_id

이렇게 하면 AI 소스 세션에 대한 실시간 데이터 세트가 생성되어, 어떤 키워드가 가시성을 높이는지 확인하기 위해 랭크트래커의 랭크 트래커와 통합하는 데 적합합니다.

8. AI 가시성과 브랜드 검색 상승률의 상관관계 파악하기

때로는 AI로 생성된 노출이 직접적인 트래픽이 아닌 브랜드 인지도를 높이는 경우도 있습니다. AI 요약에 노출된 후 'Ranktracker 리뷰' 또는 'Ranktracker AEO 도구'와 같은 브랜드 검색이 상승하는 것을 볼 수 있습니다.

이를 추적할 수 있습니다:

• Ranktracker의 키워드 검색기를 사용하여 상승하는 브랜드 검색어를 식별합니다.

• AI 개요 또는 코파일럿 멘션과 매주 비교하세요.

• 브랜드 쿼리 증가는 일반적으로 AI 인용에 5~10일 정도 뒤처집니다 .

이를 통해 브랜드 증폭 효과, 즉 AI 노출로 인한 보이지 않는 트래픽 이점을 확인할 수 있습니다.

9. 엔티티 기반 클릭 패턴 추적

AI 트래픽은 페이지 기반이 아니라 엔티티 기반입니다. 사용자는 관련 엔티티(주제, 도구 또는 작성자)를 통해 브랜드를 발견할 수 있습니다.

예시:

"랭크트래커의 CEO 펠릭스 로즈 콜린스는 "AEO는 SEO의 차세대 진화"라고 말합니다."

클릭이 다른 페이지로 이동하더라도 여전히 엔티티 가시성에서 비롯된 것입니다.

이를 모니터링하려면:

• 조직, 사람 및 제품 스키마가 구현되어 있는지 확인하세요.

• Ranktracker의 웹 감사를 사용하여 구조화된 데이터의 정확성을 확인합니다.

• 해당 엔티티와 관련된 항목 페이지(예: 작성자 약력 페이지)를 추적합니다.

엔티티 기반 엔트리 포인트는 미묘하고 강력하며 측정 가능한 내부 추천에 해당하는 AI입니다.

10. AI 트래픽 어트리뷰션 대시보드 구축

모든 소스를 수집한 후에는 하나의 통합된 보기에서 시각화하세요.

대시보드 섹션:

• AI 개요 추천: google.com/aioverview의 세션

• 챗봇 클릭: Copilot, Perplexity, ChatGPT의 세션 수

• 브랜드 검색 성장: 인용 후 트렌드에 대한 키워드 파인더 데이터

• 인용 빈도: SERP Checker를 통해 추적된 멘션 수

• 참여 품질: 세션 지속 시간, 스크롤 깊이, 전환 수

랭크트래커 인사이트와 Looker Studio 또는 Data Studio의 분석 데이터를 결합하여 전체적인 AEO 성과 개요를 표시합니다.

일반적인 어트리뷰션 과제

도전 과제	문제 발생 이유	해결 방법
리퍼러를 숨기거나 스크램블링하는 AI	개인정보 보호 프로토콜 및 채팅 아키텍처	UTM 추적 + 엔티티 분석 사용
제로 클릭 인게이지먼트	사용자가 방문하지 않고도 답변 얻기	클릭이 아닌 인용 추적
의역된 멘션	AI가 직접 링크 생략	백링크 모니터를 사용하여 컨텍스트 재사용 감지
잘못 어트리뷰션된 '직접' 트래픽	누락된 리퍼러 데이터	신규 브랜드 방문 또는 AI 이벤트별로 세분화
신속한 모델 업데이트	매주 변경되는 AI 소스	매월 SERP 검사기로 재확인

랭크트래커가 AI 트래픽 어트리뷰션을 돕는 방법

랭크트래커는 AI 가시성과 측정 가능한 트래픽 사이의 간극을 메워줍니다:

• SERP 검사기: 콘텐츠가 AI 개요 또는 챗봇 참조에 언제 표시되는지 감지합니다.

• 순위 추적기: AI 소스 노출 뒤에 숨겨진 키워드 및 토픽 가시성을 모니터링하세요.

• 웹 감사: AI 추적 가능성을 향상시키는 구조화된 데이터의 유효성을 검사합니다.

• 백링크 모니터: 브랜드 중심의 방문을 생성하는 링크되지 않은 인용을 식별합니다.

• 키워드 찾기: AI 노출에 따른 브랜드 검색 증가를 추적합니다.

이러한 인사이트를 연결함으로써 Ranktracker는 방문뿐만 아니라 영향력까지 어트리뷰션할 수 있도록 지원하며, AI 기반 가시성이 어떻게 측정 가능한 영향력으로 전환되는지 정확하게 보여줍니다.

최종 생각

AI 오버뷰와 챗봇의 트래픽 어트리뷰션은 클릭을 추적하는 것이 아니라 가시성, 멘션, 행동을 하나의 내러티브로 연결하는 것입니다.

사용자가 AI 답변에서 브랜드를 발견하면 바로 클릭하지는 않더라도 기억하고 나중에 검색하거나 방문하거나 다른 곳에서 연결할 수 있습니다.

기술 분석과 랭크트래커의 AEO 가시성 데이터를 결합하면 AI 요약에서 브랜드 세션, 전환에 이르는 보이지 않는 경로를 측정할 수 있습니다.

AEO 시대에는 어트리뷰션이 선형적이지 않고 다층적이고 행동적이며 신뢰에 기반하기 때문입니다.