소개

한 SEO 담당자가 처음으로 고객사의 챗봇 대화 기록을 열어보았습니다. 그녀는 잡다한 내용들이 가득할 것으로 예상했지만, 실제로는 목록이 나열되어 있었습니다.

지난달 가장 많이 제기된 질문(38회)은 “아일랜드로 배송해 주시나요?”였습니다. 2위는 “린넨 셔츠는 사이즈가 작게 나오나요?”였고, 3위는 “주문한 상품은 어디 있나요?”라는 질문을 11가지 다른 방식으로 정중하게 표현한 것이었습니다.

이 질문들은 그녀의 키워드 조사 결과에는 하나도 나타나지 않았습니다. 그녀가 비용을 지불하는 모든 도구에서 이들 대부분은 검색량이 0으로 표시됩니다.

이것이 바로 SEO의 참고 자료로서 챗봇 분석이 갖는 특징입니다. 키워드 도구는 사람들이 무엇을 검색할지 추정할 뿐입니다. 반면 챗봇 대화록은 고객이 구매를 결정하는 순간, 자신의 말로 실제로 무엇을 물었는지를 기록합니다.

키워드 도구는 검색량을 보여줍니다. 채팅 기록은 질문을 보여줍니다.

우리는 키워드 도구가 틀렸다고 주장하려는 것이 아닙니다. 그 도구들은 원래 의도된 목적에 있어서는 매우 훌륭합니다. 다만 그 목적에는 한계가 있을 뿐입니다.

키워드 도구가 놓치는 부분

키워드 도구는 검색 데이터를 바탕으로 수요를 모델링하며, 대규모 데이터 처리에는 탁월합니다. 하지만 특정 문구가 너무 구체적이거나, 너무 새롭거나, 표현이 너무 특이할 경우, 기준치 미만으로 떨어져 검색량이 0으로 표시되거나 아예 나타나지 않습니다.

바로 그곳에 수많은 구매 관련 질문들이 존재합니다. “아일랜드로 배송해 주시나요?”는 대부분의 사람들이 구글에 검색어로 입력하는 문구가 아닙니다. 이는 이미 제품에 관심을 가진 후, 매장에 직접 묻는 질문입니다.

따라서 일반적인 롱테일 키워드 탐색에는 사각지대가 존재합니다. 가장 긴 롱테일은 검색 엔진에 도달하지도 않습니다. 채팅 위젯, 인스타그램 DM, 고객 지원 메일함으로 바로 전달되죠.

고객의 질문이 사용자 의도를 드러내는 이유

검색어는 의도를 추측한 것에 불과합니다. 반면 채팅 창에 입력된 질문은 제품 페이지가 여전히 열려 있는 상태에서 드러나는 순수한 의도 그 자체입니다.

누군가 재킷이 방수인지 묻는다면, 그 사람은 재킷에 대해 일반적으로 조사하고 있는 것이 아닙니다. 그 재킷을 구매하기까지 단 한 가지 답변만 남은 상태인 것입니다. 검색 의도에 대한 대부분의 논의는 이 단계를 검색 결과 페이지(SERP)에서 추론해야 할 것으로 취급합니다. 하지만 여기서는 그 의도를 그대로 읽어낼 수 있습니다.

이 때문에 채팅 기록은 SEO 팀이 얻을 수 있는 가장 명확한 의도 정보원 중 하나이자, 가장 적게 활용되는 정보원 중 하나입니다.

챗봇 분석이 실제로 알려주는 것

한 달 동안 챗봇을 운영한 어떤 상점의 대화 기록을 열어보면 세 가지 사실이 눈에 띕니다.

사람들이 자신의 말로 묻는 질문들

고객들은 마케터처럼 글을 쓰지 않습니다. 그들은 “호환되는 노트북 크기”라고 쓰기보다는 “13인치 노트북에 맞나요?”라고 씁니다. 또한 “반려동물 친화적인 소재”라고 묻기보다는 “고양이에게 안전한가요?”라고 묻습니다.

이러한 고객 질문들은 대화형 검색의 원재료입니다. 사람들이 챗봇과 대화할 때 사용하는 표현은 음성 비서나 AI 검색 도구와 대화할 때 사용하는 표현과 매우 유사하기 때문에, 이를 정리하기보다는 그대로 보존할 가치가 있습니다.

아무도 답하지 못한 질문들

이 부분이 바로 유용한 지점입니다. 챗봇이 답변하지 못한 모든 질문은 봇의 한계가 아니라 사이트의 빈틈입니다. 매장 페이지에서 정보를 가져와 답변하는 AI 챗봇은 해당 페이지의 품질만큼만 훌륭할 수 있으므로, 챗봇의 실패는 정확히 무엇이 부족한지를 가리킵니다.

만약 12명이 아일랜드 배송에 대해 문의했는데 챗봇이 아무런 답변도 하지 못했다면, 해당 스토어에는 아일랜드 배송에 대한 명확한 페이지가 없는 것입니다. 이는 수작업으로 구축할 필요 없이 얻은 콘텐츠 공백 분석 결과입니다.

답변을 제공한 페이지와 그렇지 못한 페이지

챗봇이 각 답변의 근거가 된 페이지를 제시하면, 어떤 페이지가 실질적인 역할을 하는지 파악할 수 있습니다. 매주 40개의 질문에 답변하는 사이즈 가이드는 그 존재 가치를 충분히 입증하고 있는 것입니다. 반면, 한 번도 인용되지 않는 반품 페이지는 내용이 불명확하거나, 잘 보이지 않는 곳에 묻혀 있거나, 단순히 사람들이 필요로 하는 정보가 아닐 수 있습니다.

우수한 챗봇 분석 도구는 질문, 미해결 사항, 출처 이 세 가지를 모두 보여줍니다. 만약 사용 중인 도구가 대화 횟수만 표시한다면, 그것은 허울뿐인 지표일 뿐입니다.

질문이 바뀔 때

이 목록은 정적이지 않습니다. 신제품 출시, 세일, 크리에이터의 게시물 등으로 인해 하루 만에 사람들이 묻는 질문이 바뀔 수 있습니다. “이 상품 재입고되었나요?”라는 질문이 갑자기 쇄도한다면, 월간 키워드 보고서에서는 절대 알 수 없는 정보를 알려줍니다.

바로 이 지점에서 챗봇 분석은 순위 추적과 어깨를 나란히 할 가치를 얻습니다. 순위는 여러분의 가시성을 알려주지만, 대화 기록은 여러분을 찾아온 사람들이 여전히 무엇을 알고 싶어 했는지를 알려줍니다.

채팅 로그를 전자상거래 키워드 조사 자료로 활용하기

이 단계에서는 흥미로운 대화 기록을 실제 활용 가능한 키워드 목록으로 전환합니다. 이 작업에는 오후 한나절 정도가 소요됩니다.

1단계: 한 달 치 대화 내역 내보내기

봇이 운영되는 모든 채널에서 지난 30일간의 모든 대화를 추출하세요. 인스타그램이나 왓츠앱을 통해 많은 구매 전 문의가 들어오기 때문에 웹사이트 채팅만으로는 실제 수치를 제대로 파악할 수 없습니다.

아직 내용을 정리하지 마세요. 맞춤법 오류나 어색한 표현은 그 자체로 가치가 있습니다. 이는 아무도 최적화를 하지 않은 상태에서 사람들이 실제로 어떻게 말하는지를 보여주기 때문입니다.

2단계: 사용자 의도에 따라 질문 그룹화하기

질문을 배송, 사이즈, 반품, 재고, 제품 상세 정보, 신뢰 등 카테고리별로 분류하세요. 이 단계에서는 표현 방식은 무시하고, 사용자가 무엇을 알고 싶어 했는지에 집중하세요.

3단계: 키워드 도구를 활용해 키워드 분석하기

이제 각 범주를 평소 사용하는 키워드 도구에 입력해 보세요. 일부 질문은 검색량이 있는 용어와 정확히 일치할 것입니다. 다른 질문들은 검색 결과가 전혀 나오지 않을 수도 있습니다.

두 가지 모두 보관하세요. 검색량이 있는 질문은 검색 순위 상승의 기회입니다. 검색량이 없는 질문은 전환의 기회이며, 이는 대개 방문자와 판매를 가로막는 질문들입니다. 대부분의 도구는 키워드를 찾는 데 도움을 줍니다. 이 단계는 고객이 실제로 사용하는 키워드를 찾는 데 도움이 됩니다.

4단계: 모든 질문을 페이지에 매핑하기

각 질문에 대해, 그 질문에 답해 줄 수 있는 페이지를 적어보세요. 해당 페이지가 있다면, 실제로 그 질문에 답하고 있는지 확인하세요. 없다면, 새로 작성해야 할 페이지를 찾은 것입니다.

이 단계에서는 엄격하게 접근하세요. 긴 이용 약관의 한 줄에 아일랜드 배송에 대해 언급된 페이지는 답이 아닙니다. 챗봇도 그 내용을 찾을 수 없다면, 휴대폰으로 대충 훑어보는 쇼핑객도 찾을 수 없을 것입니다.

5단계: 해당 페이지가 없는 질문에 대한 내용 작성하기

가장 빈도가 높으면서도 답변이 없는 질문부터 시작하세요. 이러한 질문들은 가장 쉽게 해결할 수 있을 뿐만 아니라, 무엇이 누락되었는지를 가장 명확하게 보여주는 증거이기도 하기 때문입니다. 아일랜드 배송에 대한 짧고 구체적인 한 페이지는 린넨 셔츠에 대한 또 다른 일반적인 가이드보다 해당 상점에 더 큰 도움이 될 것입니다.

이것이 바로 역방향으로 진행되는 전자상거래 키워드 조사입니다. 검색량부터 시작해 전환이 이루어지기를 기대하는 대신, 이미 구매자들로부터 제기된 질문부터 출발하여 그중 검색량도 있는 질문을 확인하는 방식입니다.

실제 대화를 바탕으로 한 콘텐츠 갭 분석

전통적인 콘텐츠 갭 분석은 자사 페이지를 경쟁사의 검색 순위와 비교합니다. 이 방식은 자사 페이지를 자사 고객과 비교합니다.

답변이 없다는 것은 정보가 없다는 뜻

챗봇이 질문에 답변할 수 없었다면, 해당 정보가 사이트에 아예 없거나 너무 모호하게 작성되어 활용하기 어려웠기 때문입니다. 어느 쪽이든 해당 페이지는 개선이 필요합니다.

답변되었으나 반복되는 질문은 ‘찾을 수 없음’을 의미합니다

어떤 질문들은 매번 정확하게 답변이 제공되는데도 계속해서 들어오는 경우가 있습니다. 이는 대개 답변이 존재하지만 사람들이 스스로 찾아내지 못하기 때문입니다. 이 경우 해결책은 새로운 콘텐츠를 추가하는 것이 아니라 내부 링크, 내비게이션 개선, 또는 더 명확한 제목 설정입니다.

2023년 이후 FAQ 페이지 SEO의 모습

2023년 8월, 구글은 FAQ 리치 결과(Rich Results)가 잘 알려져 있고 권위 있는 정부 및 보건 관련 웹사이트에만 표시될 것이라고 발표했습니다. 대부분의 온라인 상점의 경우, 검색 결과에 표시되던 FAQ 스니펫은 사라졌습니다.

이로 인해 FAQ 페이지의 목적이 바뀌었습니다. 이 페이지는 더 이상 리치 리스트를 확보하기 위한 것이 아닙니다. 사람들이 진정으로 묻는 질문에, 검색자와 챗봇 모두 활용할 수 있을 만큼 명확하게 답변하는 것이 목적입니다. 챗봇 대화 기록을 통해 어떤 질문들이 그런지 파악할 수 있습니다.

챗봇 분석이 알려주지 않는 것

이를 과대 포장하기 쉽겠지만, 우리는 그렇게 하지 않을 것입니다.

채팅 분석은 질문을 한 사람들만 파악합니다

채팅 기록은 질문을 입력할 만큼 관심을 보인 방문자들의 일부에 불과합니다. 질문 없이 떠난 사람들은 기록에 나타나지 않습니다. 이 그룹은 대개 더 크기 때문에, 채팅 기록을 수요에 대한 완전한 그림이라기보다는 무엇이 부족한지에 대한 강력한 신호로 간주해야 합니다.

검색량을 대체하지는 않습니다

채팅 창에서 38번 질문된 내용은 구매자에게 그 주제가 중요하다는 것을 알려줄 뿐입니다. 구글에서 그 키워드를 검색하는 사람이 몇 명인지는 알려주지 않습니다. 그 부분을 파악하려면 여전히 키워드 분석 도구가 필요하며, 두 수치는 서로 다른 질문에 대한 답을 제공합니다.

챗봇의 정직성에 따라 그 가치가 결정됩니다

챗봇이 모른다고 인정하지 않고 추측을 한다면, 그 분석 결과에는 여러분이 찾고자 하는 공백이 숨겨지게 됩니다. 확신에 찬 잘못된 답변은 로그상에서는 성공으로 보입니다. 이는 답변이 자료에 없을 때 거절하는 봇을 선택해야 하는 또 하나의 이유입니다.

하지만 표현 방식은 여전히 도움이 됩니다. 실제 대화형 검색 언어의 작은 샘플조차도, 아무도 실제로 말해 본 적 없는 문구 목록보다 더 유용합니다.

이것이 전자상거래 SEO 전략에서 차지하는 위치

이 모든 것이 나머지 작업을 대체하는 것은 아닙니다. 다만 나머지 작업이 더 정확한 목표를 향해 나아갈 수 있도록 돕습니다.

수요가 입증된 SEO용 롱테일 키워드

롱테일 타겟팅의 일반적인 문제는 적은 수에 베팅해야 한다는 점입니다. 채팅 로그를 활용하면, 단 한 글자도 작성하기 전에 실제 고객이 이미 그 질문을 했다는 사실을 알 수 있으므로, 이러한 추측의 여지를 일부 없앨 수 있습니다.

수신함에서 시작하는 전자상거래 SEO 팁

대부분의 SEO 조언은 검색 결과 페이지(SERP)에서 시작합니다. 여기에 수신함에서 시작하는 조언 하나를 더하고 싶습니다. 콘텐츠 캘린더를 계획하기 전에 고객들의 질문을 먼저 읽어보세요.

이는 광범위한 전자상거래 SEO 활동을 올바른 방향으로 이끌어 줍니다. 구축 중인 페이지가 고객이 묻는 질문에 답하지 못한다면, 아무리 높은 순위를 차지해도 소용이 없을 것입니다.

Agentency의 챗봇 분석 처리 방식

저희도 챗봇을 직접 구축하고 있으므로, 저희 챗봇 분석 결과를 소개해 드리겠습니다.

대화 보기에서는 실제 질문들이 표시됩니다

Agentency의대화 보기는 사람들이 실제로 묻는 질문, 답변되지 않은 질문, 그리고 누락된 페이지로 인해 매출 손실이 발생하는 부분을 보여줍니다. 마지막 부분은 경쟁사 비교가 아닌 실제 쇼핑객의 데이터를 바탕으로 생성된 콘텐츠 갭 목록입니다. 이는 저희가 SEO 팀에 가장 먼저 전달할 보고서입니다.

모든 답변에는 출처가 표시됩니다

상담원은 귀사의 상품 카탈로그, 사이즈 가이드, 배송 규정, 반품 정책 등을 바탕으로 답변하며, 모든 답변에는 그 출처가 표시됩니다. 따라서 어떤 페이지가 주요 역할을 수행하고, 어떤 페이지는 전혀 활용되지 않는지 확인할 수 있습니다.

모든 채널을 아우르는 단일 지식베이스

단일 지식 기반을 통해 스토어, WhatsApp, 인스타그램 DM, 메신저 등 모든 채널에서 동일한 에이전트가 답변합니다. 각 채널에서 들어오는 질문은 아무도 확인하지 않는 여러 수신함으로 흩어지지 않고 한곳에 모입니다. 또한 쇼핑객의 언어로 답변하므로, 로그를 통해 어떤 시장에서 질문이 들어왔는지도 확인할 수 있습니다.

재입고 요청이 수요 데이터로 전환됩니다

구매자가 재입고 알림을 원할 경우, 채팅 전 양식을 통해 이메일이나 전화번호를 수집하여 해당 고객을 ‘고객’ 목록에 추가합니다. SEO 팀의 입장에서 볼 때, 특정 상품에 대한 재입고 요청이 쇄도하는 것은 사람들이 무엇을 찾고 싶어 하는지에 대한 명확한 신호입니다.

상황 정보를 포함한 환불 예외 처리

환불 예외 처리와 같이 사람의 개입이 필요한 모든 사항은 대화 기록, 주문 참조 번호 및 구매자 세부 정보가 첨부된 상태로 상급 담당자에게 전달됩니다. 챗봇은 추측에 의존하지 않으므로 분석 데이터의 정확성도 보장됩니다.

자주 묻는 질문

롱테일 키워드 찾는 방법

키워드 도구를 활용해 난이도가 낮고 길며 구체적인 문구로 필터링하는 것부터 시작하세요. 그런 다음 고객이 챗봇과 지원 팀에 묻는 질문을 추가하세요. 이러한 질문들은 기록된 검색량이 적을 수 있지만, 구매 직전 단계에 있는 고객들이 제기하는 경우가 많습니다.

콘텐츠 갭 분석이란 무엇인가요?

이는 귀사의 사이트에서 충분히 다루지 못하고 있지만, 타겟 고객이 필요로 하는 주제를 찾아내는 과정입니다. 일반적으로 귀사의 페이지를 경쟁사의 순위와 비교하지만, 자사 고객이 묻는 질문과 비교할 수도 있습니다.

전자상거래를 위한 키워드 조사 방법

키워드 도구에서 카테고리 및 상품 관련 용어를 조사한 후, 쇼핑객들이 사이트나 문의 메일함에서 실제로 묻는 내용과 대조해 보세요. 검색량이 있으면서 쇼핑객의 실제 질문과 일치하는 용어를 우선순위로 삼으세요.

롱테일 키워드 활용 방법

중요한 롱테일 키워드마다 해당 질문에 직접 답하는 페이지나 명확한 섹션을 마련하세요. 자연스럽게 읽히는 경우 제목에 고객이 실제로 사용한 표현을 그대로 사용하고, 해당 질문이 나오는 상품 페이지에서 그 답변으로 연결되는 링크를 제공하세요.

결론

키워드 도구는 사람들이 무엇을 검색할지 알려줍니다. 챗봇 분석은 고객이 이미 사이트에 방문했을 때 무엇을 물어봤는지 알려줍니다.

최고의 키워드 목록은 이 두 가지를 모두 활용합니다. 로그에 기록된 질문부터 시작하여 검색량이 있는 항목을 확인하고, 아직 아무도 작성하지 않은 페이지를 구축하세요.

이는 작성할 가치가 있는 다음 콘텐츠를 찾는 놀랍도록 조용한 방법입니다. 고객들은 이미 답을 알려주었습니다. 누군가 그저 로그를 읽어보기만 하면 됩니다.

그러니 다음 콘텐츠 기획 회의 전에 챗봇 분석 자료를 열어 일주일 치 대화를 읽어보세요. 이는 이번 분기 동안 수행할 연구 중 가장 비용이 적게 드는 방법일 뿐만 아니라, 아마도 가장 솔직한 정보를 얻을 수 있는 방법일 것입니다.

Agentency는 고객 서비스 및 영업용 AI 챗봇 빌더입니다. 기업은 자사의 웹사이트, 문서, 제품 카탈로그를 바탕으로 Agentency AI 에이전트를 훈련시키면, 에이전트는 출처를 표시하며 고객의 질문에 답변합니다. 답변이 없을 경우, 에이전트는 응답을 거절하고 전체 대화 내역을 첨부하여 담당자에게 연결합니다. 하나의 에이전트가 웹사이트, WhatsApp, Instagram, Messenger, Telegram, Slack 등 10개 이상의 채널을 고객의 언어로 지원하며, 전자상거래, 부동산, 레스토랑 및 지원 팀에 활용됩니다.