Google 검색 콘솔을 사용하여 새로운 AEO 쿼리를 감지하는 방법

소개

답변 엔진 최적화(AEO)에 대해 이야기할 때는 사용자가 아닌 AI 시스템이 답변을 선택하는 검색의 미래에 대비하여 콘텐츠를 준비해야 한다는 의미입니다.

그렇다면 이러한 변화가 실시간으로 어떻게 진행되고 있을까요?

Google은 아직 AI 개요 가시성이나 답변 엔진 인용에 대한 직접적인 데이터를 제공하지 않지만, Google 검색 콘솔(GSC)을 강력한 프록시로 사용할 수 있습니다. 쿼리 데이터, 노출 패턴, 클릭 없는 추세를 분석하여 어떤 질문, 개체, 문구가 AI 기반 검색 결과에 나타나기 시작하는지를 파악할 수 있습니다.

이 가이드에서는 GSC를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행하는 방법을 자세히 설명합니다:

✅ AEO 쿼리의 초기 지표 식별

✅ AI 관련 질문 패턴 추적

✅ 페이지 전반의 '답변 준비도' 측정

✅ 더 심층적인 인사이트를 위해 GSC 데이터와 Ranktracker 결합

GSC가 AEO에 여전히 중요한 이유

Google의 AI 개요 및 Bing Copilot과 같은 답변 엔진은 색인된 콘텐츠에서 직접 정보를 가져옵니다. 그리고 GSC는 여전히 가장 정확한 소스입니다:

사용자 의도 데이터 (검색 쿼리를 통한)
노출트렌드 (노출 수를 통한)
행동 변화 (예: 클릭이 없는 노출)

이러한 신호를 모니터링하여 Google이 AI 개요 답변을 테스트하는 위치를 파악하고 경쟁사보다 먼저 해당 공간을 확보할 수 있도록 콘텐츠를 준비할 수 있습니다.

1단계: '질문 기반' 쿼리에 대한 필터링

AEO는 '무엇', '어떻게', '왜', '최고', 'is', '할 수 있는' 쿼리와 같은 질문 형식으로 시작됩니다.

이를 찾는 방법

구글 검색 콘솔 → 실적 → 검색 결과를 엽니다.
"신규 → 검색어 → 맞춤 설정(정규식)"을 클릭합니다.
이 정규식 패턴을 붙여넣습니다:

^(무엇|어떻게|왜|언제|어떻게|할 수|있으며|최선이|되어야 합니다).*

적용을 클릭합니다.

이제 페이지를 트리거한 모든 질문 기반 쿼리가 표시됩니다. 이러한 쿼리는 AI 시스템이 답변을 검색하는 방식과 밀접하게 일치하므로 잠재적인 AEO 기회를 나타냅니다.

출력 예시:

Query	클릭	노출 수	CTR	평균Position
AEO란?	120	6,400	1.9%	2.8
AI 개요를 위한 최적화 방법	58	4,200	1.4%	3.3
구조화된 데이터가 SEO에 도움이 되는 이유	42	3,700	1.1%	4.5

CTR은 낮지만 노출 수는 높나요? 이는 사이트 대신 AI 오버뷰 또는 추천 스니펫이 해당 쿼리에 대한 답변을 제공하고 있다는 위험 신호입니다.

2단계: '제로 클릭' 패턴 파악하기

AI 영향력의 가장 큰 징후 중 하나는 클릭 없이 노출 수가 급증하는 것입니다.

페이지가 자주 표시되지만 사용자가 방문하지 않는다면 Google의 AI 개요 또는 스니펫이 이미 질문에 대한 답변을 제공하고 있다는 의미일 수 있습니다.

살펴봐야 할 사항

강력한 포지션(1~5위)에도 불구하고1.5% 미만의 CTR
클릭 수 증가와 일치하지 않는갑작스러운 노출 수 증가
AI 개요 쿼리와토픽이 겹치는 경우(수동으로 SERP 참조)

예시:

"정형 데이터란 무엇인가요?" 문서가 5,000회 노출되어 2위를 차지하고 있지만 CTR은 0.7%로 떨어집니다.

그럴 만한 이유가 있을까요? Google의 AI 개요가 클릭할 필요 없이 정보를 노출하고 있기 때문입니다.

이러한 쿼리는 스키마를 개선하고 답변의 정확성을 강화하며 AI 요약에서 브랜드 가시성을 높일 수 있는 새로운 AEO 후보로 떠오르고 있습니다.

3단계: 엔티티별로 쿼리 그룹화

답변 엔진은 키워드뿐만 아니라 엔티티에 크게 의존합니다. 따라서 다음 단계는 주제 또는 엔티티별로 GSC 쿼리를 클러스터링하는 것입니다.

방법은 다음과 같습니다:

필터링된 질문 쿼리를 내보내기(CSV 또는 Google 스프레드시트).
다음과 같은 카테고리를 사용합니다:

제품 엔티티(예: '순위 추적기', '키워드 찾기')
개념 엔티티(예: "답변 엔진 최적화", "구조화된 데이터")
작성자 엔티티(예: "Felix Rose-Collins")

공유 엔터티 멘션별로 그룹화합니다.

클러스터 테이블 예시:

엔티티	샘플 쿼리	총 노출 수	참고
Ranktracker	"랭크트래커는 정확한가요?", "최고의 SEO 추적 도구"	8,100	강력한 브랜드 AEO 잠재력
AEO	"AEO란 무엇인가요?", "AEO는 SEO와 어떻게 다른가요?"	10,400	핵심 교육 초점
스키마	"왜 FAQ 스키마를 사용해야 하나요?", "JSON-LD를 추가하는 방법"	6,200	높은 AI 개요 중복

이렇게 하면 Google에서 이미 브랜드와 연관되어 있는 엔티티와 확장해야 할 영역을 파악할 수 있습니다.

4단계: 노출 속도 모니터링

AI 개요는 주제와 검색어 세트에 걸쳐 점진적으로 배포됩니다. 따라서 특정 질문에 대한 노출 수가 갑자기 급증하는 것을 발견하면 해당 쿼리에 대한 AI 답변이 테스트되고 있다는 의미일 수 있습니다.

측정 방법:

GSC 질문 쿼리 보고서를 날짜별로 정렬하기
28일간의 기간을 시간별로 비교
"노출 속도" 계산 - 쿼리당 노출 수 증가율 계산

쿼리	노출 수 (9월)	노출 수 (10월)	변화	관찰
"AEO란?"	4,000	6,400	+60%	AI 개요 출시 예정
"구조화된 데이터 사용 방법"	2,300	3,900	+69%	AI 테스트 쿼리 증가
"AI를 위한 최고의 SEO 도구"	800	2,600	+225%	새로운 AEO 기회

이러한 급증은 종종 광범위한 출시 단계에 앞서 발생하므로 콘텐츠를 개선할 수 있는 리드 타임 이점을 제공합니다.

5단계: 랭크트래커 SERP 검사기로 교차 확인

GSC는 트렌드를 알려주지만 노출을 유발하는 요인을 알려주지는 않습니다.

Ranktracker의 SERP 검사기를 통해 상위 '노출 속도' 쿼리를 실행하세요:

✅ AI 개요가 표시되는지 확인하세요.

✅ 어떤 소스가 인용되고 있는지 확인

✅ 내 페이지가 해당 소스에 포함되어 있는지 확인

언급되거나 인용된 경우, 구조화된 답변과 문맥에 맞게 최적화하세요. 그렇지 않은 경우, 인용된 경쟁업체와 콘텐츠를 비교하여 콘텐츠 또는 스키마 격차를 찾아보세요.

6단계: 의도에 따라 새로운 AEO 쿼리 세분화하기

AI 오버뷰는 의도에 따라 다양한 콘텐츠 유형을 선호합니다. 새로운 AEO 쿼리를 카테고리로 분류하세요:

인텐트 유형	쿼리 예시	권장 콘텐츠 형식
정보 제공	"AEO란 무엇인가요?"	교육적이고 간결하며 스키마가 풍부함
교육적	"FAQ 스키마를 구현하는 방법"	하우투 스키마를 통한 단계별 안내
비교	"AI 최적화를 위한 최고의 SEO 도구"	제품 스키마를 사용한 구조화된 목록
설명	"구조화된 데이터가 SEO에 중요한 이유"	명확성을 위한 내러티브 + 시각 자료

이렇게 하면 콘텐츠 유형을 AI 검색 패턴에 맞게 조정하여 추출 가능성과 답변 관련성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

7단계: GSC의 '페이지' 보고서를 사용하여 새로운 승자 발견하기

실적 → 페이지에서 노출 수(내림차순) 를 기준으로 정렬하여 질문 기반 가시성이 가장 크게 증가하고 있는 페이지를 파악합니다.

그런 다음 해당 URL을 필터링된 쿼리 목록과 상호 참조하세요.

찾을 수 있습니다:

Google이 AI 개요 포함을 위해 테스트 중인 페이지
AI 친화적인 서식의 초기 지표(간결한 섹션, 목록, 정의)
구조화된 데이터 및 개선된 요약으로 업데이트할 가치가 있는 콘텐츠

예시:

5개의 '어떻게' 및 '왜' 쿼리에 연결된/blog/structured-data-for-aeo 노출 수 40% 증가.

조치: FAQ 스키마를 추가하고 엔티티 마크업을 개선하여 AI 추출 가능성을 강화하세요.

8단계: 법인 인식을 위한 브랜드 쿼리 모니터링

AEO 발자국이 커지면 GSC 쿼리에 브랜드 + 주제 조합이 나타나는 것을 볼 수 있습니다(예: "Ranktracker AEO" 또는 "Ranktracker AI SEO 도구").

이는 Google이 브랜드를 AEO 토픽 클러스터와 연관시키고 있다는 중요한 신호입니다.

그런 다음 Ranktracker의 키워드 검색기를 사용하여 관련 브랜드 질문을 탐색하세요:

✅ 새로운 지원 콘텐츠(FAQ, 용어집, 비교) 만들기

✅ 모든 페이지가 조직 및 제품 스키마를 사용하는지 확인합니다.

✅ 동일 속성을 통해 엔티티 링크 강화

이렇게 하면 엔티티 권한이 강화되어 AI 엔진에서 콘텐츠가 인용되거나 요약될 확률이 높아집니다.

9단계: 데이터 내보내기 및 "AEO 쿼리 감시 목록" 만들기

반복 내보내기를 설정하여 AEO 쿼리의 증가를 모니터링하세요.

포함할 열:

쿼리
엔티티 클러스터
노출 수
CTR
평균 위치
AI 개요 존재 여부(랭크트래커에서 제공)
취한 조치(최적화/모니터링/확장)

이를 매월 추적하면 사전 최적화에 필수적인 AEO 쿼리 인텔리전스 파이프라인을 유지하는 데 도움이 됩니다.

10단계: GSC 데이터를 사용하여 향후 콘텐츠 전략 수립

마지막으로, 조사 결과를 사용하여 다음과 같이 하세요:

✅ 가장 빠르게 증가하는 질문과 주체를 파악합니다.

✅ 이들을 중심으로 답변 중심의 콘텐츠 만들기

✅ 추출 가능성을 극대화하기 위해 스키마 마크업 업데이트

✅ 답변 점유율 증가 모니터링(Ranktracker 애널리틱스를 통해)

전략적 움직임의 예

'AI 개요를 위해 최적화하는 방법'의 노출 수가 한 달 동안 두 배로 증가하면 경쟁사보다 먼저 더 명확한 구조, 참조 및 스키마로 업데이트된 버전을 만드세요.

보너스: AEO 감지를 위한 GSC와 Ranktracker의 결합

GSC와 Ranktracker를 함께 사용하면 완벽한 피드백 루프를 만들 수 있습니다:

목표	도구	메트릭
초기 질문 트렌드 감지	구글 검색 콘솔	노출 수 + CTR 변화
AI 개요 존재 여부 확인	랭크트래커 SERP 검사기	소스 인용
스키마 준비 상태 분석	랭크트래커 웹 감사	스키마 유효성 점수
권한 성장 측정	랭크트래커 백링크 모니터	멘션 및 링크
쿼리 가시성 예측	랭크트래커 순위 추적기	엔티티 기반 순위

이 워크플로우를 사용하면 AEO 변경 사항에 대응하는 데 그치지 않고 이를 예측할 수 있습니다.

피해야 할 일반적인 실수

실수	아픈 이유	수정
제로 클릭 쿼리 무시	초기 AI 개요 신호 누락	낮은 CTR + 높은 노출 수 추적
정규식 필터를 사용하지 않음	질문 패턴을 놓침	"무엇/어떻게/왜" 쿼리로 필터링
엔티티 클러스터링 간과	브랜드 연관성을 연결하지 못함	주제 엔티티별로 쿼리 그룹화
클릭 수에만 집중	AI 영향력을 과소평가	노출 수 + 가시성 우선 순위 지정
일회성 분석	트렌드 연속성 손실	매월 내보내기를 통해 업데이트

랭크트래커가 GSC를 넘어서는 방법

GSC가 원시 신호를 제공하는 반면, Ranktracker는 이를 실행 가능한 인사이트로 전환합니다:

SERP 검사기 → AI 개요 또는 스니펫 포함 여부 확인
순위 추적기 → 질문 기반 및 엔티티 중심 키워드 추적
웹 감사 → 추출 가능성을 위한 스키마 상태 보장
키워드 검색기 → 향후 AEO 성장을 위한 질문 세트 확장
백링크 모니터 → 브랜드 멘션 및 신뢰 신호 측정

이러한 도구를 함께 사용하면 경쟁사보다 먼저 다음 주요 문제 동향을 파악하여 AEO 조기 경보 시스템을 구축할 수 있습니다.

최종 생각

Google 검색 콘솔은 단순한 SEO 대시보드가 아니라 검색 자체의 진화를 들여다볼 수 있는 창입니다.

노출 수, CTR, 검색 의도의 미묘한 변화를 읽는 방법을 학습함으로써 AI 개요와 답변 엔진이 앞으로 나아갈 방향을 예측하고 그에 따라 콘텐츠를 준비할 수 있습니다.

2025년에는 누가 1등을 하느냐가 아니라 누가 답변을 선택받느냐가 성공의 관건이 될 것이기 때문입니다.