로컬 서비스를 위한 LLM 최적화: AI 답변을 위한 '내 주변' 엔티티 최적화하기

소개

2025년에는 배관공, 치과, 자동차 수리점을 검색할 때 타이핑이 아니라 이렇게 묻습니다.

"내 주변에서 가장 잘하는 배관공이 누구야?"라고 묻습니다. 

"시카고에서 당일 자동차 수리를 받을 수 있는 곳은 어디인가요?" "리뷰가 가장 좋은 지역 전기 기술자는 어디인가요?"

이러한 대화형 쿼리는 더 이상 기존의 지도 팩이나 지역 10개의 링크를 표시하지 않는 Google SGE, Bing Copilot, ChatGPT, Perplexity.ai와 같은 AI 기반 시스템으로 바로 연결됩니다. 대신 구조화되고 신뢰할 수 있으며 검증된 지역 비즈니스 데이터로 구축된 요약된 답변을 생성합니다.

서비스 기반 기업의 경우, 이제 가시성은 AI 시스템이 현지 법인을 이해하고, 연결하고, 확인할 수 있는지 여부에 따라 달라집니다 .

지역 서비스를 위한 LLM 최적화는 소규모 및 지역 비즈니스가 AI 기반 '내 주변' 답변에 포함되고 추천될 수 있도록 하는 방법입니다.

로컬 비즈니스에 LLM 최적화가 중요한 이유

대규모 언어 모델은 단순히 웹 페이지를 크롤링하는 것이 아니라 개체를 이해합니다. AI 답변에 표시되려면 비즈니스 데이터가 완전하고 구조화되어 있어야 하며 여러 소스(웹사이트, 디렉토리, 리뷰, 스키마)에 걸쳐 연결되어 있어야 합니다.

LLM 최적화는 지역 브랜드에 다음과같은 이점을 제공합니다. ✅ AI가 생성한 '내 주변' 또는 '[도시] 최고의 [서비스]' 요약에 표시됩니다.

✅ AI 지식 그래프 전반에서 데이터 일관성과 신뢰도 향상.

✅ 구조화된 스키마, 검증된 리뷰, 인용을 통해 권위를 구축하세요.

✅ AI 검색, 음성 어시스턴트 및 생성 지도에 대한 가시성을 미래에 대비하세요.

요컨대, LLM 최적화를 통해 비즈니스가 기계가 인식하는 지역 기관으로 거듭날 수 있습니다.

1단계: 로컬비즈니스 스키마로 모든 위치 구조화하기

AI 시스템은 주로 스키마 마크업을 통해 엔티티 데이터를 추출합니다.

지역 비즈니스 또는 배관공, 치과 의사, 전기 기사, 자동차 수리 등의 틈새 시장별 유형을 사용합니다:

{ "@type": "지역 비즈니스", "이름": "브라이트플로우 배관 및 난방", "이미지": "https://brightflowplumbing.com/logo.png", "주소": { "@유형": "우편 주소", "거리 주소": "2184 Mission St", "addressLocality": "San Francisco", "addressRegion": "캘리포니아", "우편번호": "94110", "addressCountry": "US" }, "phone": "+1-415-555-0284", "openingHours": "Mo-Fr 08:00-18:00", "areaServed": "샌프란시스코 베이 지역", "priceRange": "$$", "geo": { "@type": "지리적 좌표", "위도": 37.7599, "경도": -122.4148 }, "sameAs": [ "https://www.google.com/maps/place/BrightFlow+Plumbing", "https://www.yelp.com/biz/brightflow-plumbing-san-francisco" ] }

✅ 지리적 좌표, 영업 시간, 일관된 NAP(이름, 주소, 전화번호) 데이터를 포함하세요.

확인을 위해 구글 지도, 옐프, 페이스북에 동일한 주소 링크를 추가합니다.

랭크트래커 팁: 웹 감사를 실행하여 LocalBusiness 스키마의 완전성과 일관성을 확인하세요. 전화번호가 하나라도 일치하지 않으면 AI가 생성한 인용에 대한 신뢰도가 떨어질 수 있습니다.

2단계: 대화형 '내 주변' 쿼리에 맞게 최적화하기

사람들은 더 이상 "배관공 샌프란시스코"라고 입력하지 않고 이렇게 묻습니다:

"내 주변에서 지금 영업 중인 최고의 배관공은 누구인가요?"라고 질문합니다.

✅ 이러한 자연어 쿼리를 반영하는 FAQPage 스키마를 추가하세요:

{ "@유형": "FAQPage", "mainEntity": [{ "@type": "질문", "이름": "샌프란시스코 근처에서 최고 평점을 받은 배관공은 누구인가요?", "acceptedAnswer": { "@type": "답변", "텍스트": "브라이트플로우 배관 및 난방은 1,200개의 리뷰에서 별 4.9개를 받은 최고 등급의 지역 배관공으로, 베이 지역 전역에서 긴급 당일 서비스를 제공합니다." } }] }

✅ 음성 검색어를 반영하는 제목과 부제목을 사용하세요:

• "지금 내 근처에 영업 중인 업체는?"

• "[도시]의 저렴한 전기 기사"

• "[지역]의 당일 HVAC 수리"

'지금 오픈', '24/7' 및 서비스별 키워드를 일반 텍스트에 포함하면 AI 모델이 이를 운영 신호로 해석합니다.

3단계: 기계가 읽을 수 있는 리뷰 만들기

AI 어시스턴트는 검증된 대중의 감정을 많이 참조합니다.

✅ AggregateRating 및 Review 스키마를 사용하여 사용 후기를 구조화합니다:

{ "@type": "AggregateRating", "ratingValue": "4.9", "reviewCount": "1204" }

✅ 개별 리뷰 항목을 포함합니다:

{ "@type": "리뷰", "작성자": "마리아 곤잘레스", "reviewBody": "빠르고, 안정적이며, 저렴해요! 30분 만에 누수를 수정했습니다.", "reviewRating": { "@유형": "평점", "ratingValue": "5", "bestRating": "5" }, "datePublished": "2025-03-12" }

✅ 새로운 리뷰로 정기적으로 후기를 업데이트하세요.

Google 비즈니스 프로필, Yelp 및 Facebook 리뷰가 웹사이트 평점 평균과 일치하는지 확인합니다.

LLM은 리뷰 일관성을 사용하여 회원님의 신뢰도를 검증합니다.

4단계: 각 도시 또는 지역에 대한 서비스 페이지 게시

AI 엔진은 맥락에 따라 위치 의도를 이해합니다.

✅ 모든 위치에 대해 구조화된 페이지를 생성합니다:

• "오클랜드의 배관 서비스"

• "샌 마테오의 24/7 HVAC 수리"

• "시카고 루프의 친환경 청소 서비스"

✅ 각 지역에 대한 장소 스키마를 추가합니다:

{ "@유형": "장소", "이름": "미션 디스트릭트", "지역": { "@type": "지오좌표", "위도": 37.7599, "경도": -122.4148 }, "containedInPlace": "샌프란시스코" }

✅ 도시 페이지를 서로 연결하고 메인 서비스 페이지에 링크하세요.

✅ 일관된 내부 링크를 사용합니다: 서비스 → 도시 → 리뷰 페이지 → 문의 양식.

순위 추적기 팁: 키워드 검색기를 사용하여 해당 지역의 상위 '내 주변' 및 '[도시]에서 최고의 [서비스]' 검색어를 파악하세요.

5단계: 실제 검증 포함하기

AI 어시스턴트는 웹사이트 이외의 실제 신호를 찾습니다.

✅ 게시물, Q&A, 서비스 지역을 Google 비즈니스 프로필에 최신 상태로 유지하세요.

✅ 지오태그 및 이미지 객체 스키마로 사진을 추가하세요.

✅ 주요 디렉토리(빙 플레이스, 애플 지도, 옐프, 트립어드바이저)에서 비즈니스를 확인합니다.

✅ 이름, 로고, 슬로건 등 일관된 브랜딩을 보장합니다.

AI 모델이 이를 상호 참조하여 요약에 포함하기 전에 기업의 진위 여부를 확인합니다.

6단계: 구조화된 '회사 소개' 및 '팀' 데이터 사용

LLM은 사람과 스토리를 신뢰 요소로 해석합니다.

✅ 창립 날짜, 설명 및 사회적 증거가 포함된 조직 스키마를 추가합니다:

{ "@유형": "조직", "이름": "브라이트플로우 배관 및 난방", "창립일": "2012", "설립자": { "@유형": "사람", "이름": "루카스 카터" }, "직원": { "@type": "사람", "이름": "마리아 로페즈", "직책": "수석 기술자" } }

팀 약력 및 자격증 연결 - AI 시스템은 서비스 분야(특히 무역이나 의료 분야)에서 검증된 경력을 중요하게 평가합니다.

✅ 가능한 경우 인증(예: Better Business Bureau, HomeAdvisor, TrustPilot)을 추가합니다.

7단계: 프로세스 및 보증을 설명하는 콘텐츠 추가하기

AI가 생성한 답변에는 서비스 신뢰성에 대한 세부 정보가 포함되어 있는 경우가 많습니다.

✅ 다음과 같은 Q&A 및 프로세스 콘텐츠를 만드세요:

• "긴급 배관 전화 처리 방법"

• "연중무휴 24시간 서비스 보장 범위"

• "단계별 전기 안전 점검"

✅ 구조화된 제목과 설명적인 메타데이터를 사용하세요.

✅ 특히 유지보수 또는 DIY 가이드에 해당하는 경우 HowTo 스키마를 추가합니다.

{ "@type": "HowTo", "name": "누수 시 물 공급을 차단하는 방법", "단계": [ {"@type": "방법 단계", "텍스트": "주 차단 밸브를 찾습니다."}, {"@type": "HowToStep", "text": "물이 멈출 때까지 밸브를 시계 방향으로 돌리세요."} ] }

이렇게 하면 '방법' 및 '긴급 도움말' AI 생성 요약에 브랜드가 표시되는 데 도움이 됩니다.

8단계: 웹 전반에서 엔티티 관계 구축하기

LLM은 연결된 신뢰성을 우선시합니다.

✅ 비즈니스 엔티티를 지역 디렉토리, 협회 및 공급업체에 연결하세요.

✅ 일관된 비즈니스 식별자(사업자 등록, VAT, EIN)를 추가합니다.

✅ 플랫폼 간 신원 조정을 위해 동일한 링크를 사용합니다.

✅ 모든 페이지의 스키마에 회사 이름을 포함시켜 강력한 법인 결속력을 확보하세요.

AI 모델이 여러 데이터 포인트에서 동일한 엔터티를 인식하면 '내 주변 최고 평점' 또는 '추천 지역 제공업체' 답변에 해당 엔터티를 포함할 가능성이 높아집니다.

9단계: AI 및 로컬 SEO 성과 측정

목표	도구	기능
로컬 비즈니스 스키마 검증	웹 감사	NAP, 지역 및 평가 데이터의 일관성 보장
'내 주변' 키워드 추적	순위 추적기	음성 및 지역 검색 가시성 모니터링
현지 인기 구문 찾기	키워드 찾기	대화형 AI 및 지역 검색어 식별
AI 포함 여부 확인	SERP 검사기	AI가 생성한 지역 요약에 내 비즈니스가 표시되는지 확인하세요.
지역 인용 추적	백링크 모니터	디렉토리 및 지역 언론의 새로운 멘션 측정

10단계 목록 및 스키마 업데이트 유지

AI 시스템은 무엇보다도 최신의 일관된 데이터를 중요하게 생각합니다.

✅ 계절에 따라 운영 시간을 업데이트하세요.

✅ 서비스 및 도시 페이지에 날짜 수정 스키마를 추가합니다.

✅ 매월 사진, 리뷰, 추천글을 새로 고칩니다.

✅ 모든 타사 프로필의 정확성을 모니터링합니다.

AI의 로컬 가시성은 정적 콘텐츠가 아닌 실시간 신뢰 신호에 따라 달라집니다.

최종 생각

AI가 우선시되는 지역 검색 환경에서는 데이터가 일관된 만큼만 비즈니스의 가시성을 확보할 수 있습니다.

로컬 서비스를 위한 LLM 최적화를 도입하면 단순히 키워드를 최적화하는 것이 아니라 AI 어시스턴트가 인식하고 신뢰하며 추천할 수 있는 검증 가능한 개체를 구축하는 것입니다.

웹 감사, 키워드 찾기, SERP 검사기, 순위 추적기, 백링크 모니터와 같은 Ranktracker의 도구를 사용하면 비즈니스가 사람 및 AI 기반 로컬 검색을 모두 지배할 수 있습니다.

2025년, '내 주변'에서 가장 좋은 검색 결과는 단순히 가장 가까운 검색 결과가 아니라 AI가 가장 신뢰하는 검색 결과이기 때문입니다.