뉴스 퍼블리셔를 위한 LLM 최적화: AI 피드에서 정확한 표현 보장하기

소개

2025년, 스타트업은 단순히 투자자를 대상으로 피칭하는 것이 아니라 AI를 피칭하게 될 것입니다.

"유럽 최고의 AI 스타트업은 무엇인가요?" 

"올해 어떤 새로운 핀테크 플랫폼이 자금을 조달했나요?" "자동화를 통해 물류를 혁신하고 있는 기업은 어디인가요?"

이러한 질문은 더 이상 Google 검색이 아닌, 검증된 지식 그래프를 사용하여 대규모 언어 모델(LLM)이 정보를 요약하는 Google SGE, Bing Copilot, ChatGPT 및 Perplexity.ai에서 AI가 생성한 답변입니다.

스타트업이 이러한 구조화된 생태계의 일부가 아닌 경우, 즉 브랜드, 창업자, 제품 데이터가 연결되지 않은 경우 AI 기반 검색에서 보이지 않을 위험이 있습니다.

따라서 스타트업을 위한 LLM 최적화는 세계 최고의 AI 시스템에 공급되는 데이터 세트에서 브랜드를 인식하고, 검증하고, 연결할 수 있도록 하는 전략입니다.

스타트업에 LLM 최적화가 중요한 이유

기존 SEO는 검색 결과에서 가시성을 구축합니다. LLM 최적화는 AI 시스템에서 신뢰와 엔티티 인식을 구축하며, 이는 생성 응답에서 인용, 추천 및 언급될 수 있는 기반이 됩니다.

LLM 최적화를 통해 스타트업은 다음과같은 이점을 얻을 수 있습니다. ✅ Google, Bing, OpenAI와 같은 AI 지식 그래프에서 인정받는 개체가 될 수 있습니다.

✅ 창업자, 제품, 언론 언급이 기계에 연결되도록 보장합니다.

✅ "최고 스타트업" 및 "신흥 기업" AI 요약에서 인용을 얻으세요.

✅ 오가닉 SEO가 성숙하기 훨씬 전에 구조화된 권위를 조기에 구축합니다.

요컨대, LLM 최적화는 AI 검색을 위한 새로운 PR입니다.

1단계: 스키마에서 핵심 엔티티 정의하기

스타트업을 구조화되고 권위 있는 실체로 식별할 수 있게 만드는 것부터 시작하세요.

조직 또는 스타트업 스키마를 사용합니다(스타트업은 조직의 하위 유형입니다):

{ "@유형": "조직", "이름": "루모스 로보틱스", "url": "https://lumosrobotics.com", "로고": "https://lumosrobotics.com/logo.png", "창립일": "2023", "설명": "루모스 로보틱스는 이커머스 기업의 물류를 간소화하는 자율 창고 로봇을 제작합니다.", "설립자": { "@유형": "사람", "이름": "아미라 파텔" }, "직원": { "@유형": "사람", "이름": "Carlos Diaz", "jobTitle": "CTO" }, "sameAs": [ "https://www.linkedin.com/company/lumosrobotics", "https://twitter.com/lumosrobotics", "https://crunchbase.com/organization/lumos-robotics" ], "주소": { "@type": "우편주소", "주소로컬리티": "Austin", "addressRegion": "TX", "addressCountry": "US" } }

✅ 설립자, 위치 및 동일 링크(LinkedIn, Crunchbase, AngelList)를 포함하세요.

모든 리스팅에서 일관된 네이밍 및 URL 패턴을 사용합니다.

홈페이지 또는 '정보' 페이지에 이 스키마를 호스팅하세요.

Ranktracker 팁: 웹 감사를 사용하여 스키마가 크롤링 가능하고 오류가 없는지 확인하세요. 연결되지 않거나 잘못된 JSON-LD는 LLM이 브랜드를 유효한 개체로 인식하지 못하게 합니다.

2단계: 창업자와 팀원을 엔티티로 연결하기

AI 시스템은 창업자를 벤처와 연결하고 이러한 링크를 사용하여 권한을 결정합니다.

창업자 및 주요 임원에 대한 개인 스키마를 추가합니다:

{ "@type": "사람", "이름": "아미라 파텔", "직책": "CEO & 설립자", "worksFor": "루모스 로보틱스", "alumniOf": "스탠포드 대학교", "동일": [ "https://linkedin.com/in/amirapatel", "https://twitter.com/amirapatel_ai" ] }

✅ 언론 멘션, 인터뷰, 자기소개에 동일한 이름과 URL을 사용하세요.

✅ 웹사이트의 '팀' 페이지에 각 프로필을 추가하고 내부적으로 상호 링크합니다.

LLM은 이 구조를 읽고 개인과 조직을 연결하며, '설립자' 또는 '주도자' 요약에 포함시키는 데 매우 중요합니다.

3단계: 데이터가 풍부한 보도 자료 및 사례 연구 게시하기

AI가 생성하는 모든 스타트업 순위는 출시, 자금 조달, 고객, 마일스톤 등 검증된 데이터 포인트에 의존합니다.

✅ 공지 사항에는 뉴스 기사 스키마를 사용합니다:

{ "@type": "뉴스기사", "헤드라인": "루모스 로보틱스, 전자 상거래 창고 자동화를 위해 800만 달러 시드 라운드 유치", "datePublished": "2025-04-18", "저자": { "@유형": "조직", "이름": "테크펄스" }, "게시자": { "@유형": "조직", "이름": "루모스 로보틱스" }, "mainEntityOfPage": "https://lumosrobotics.com/news/seed-funding-2025" }

✅ 펀딩 라운드, 파트너십, 수상 등 주요 마일스톤을 포함하세요.

✅ 각 발표를 도메인에서 액세스할 수 있도록 합니다(PR 와이어뿐만 아니라).

✅ 외부 보도(Crunchbase, TechCrunch, VentureBeat)에 링크하세요.

AI 시스템은 이러한 구조화된 발표를 스타트업 관련 답변의 신뢰 앵커로 사용합니다.

4단계: 제품 또는 플랫폼 페이지 구성

제품은 개별적이고 이해하기 쉬운 개체로 존재해야 합니다.

제품 스키마를 사용합니다:

{ "@유형": "제품", "이름": "LumosNav AI", "설명": "적응형 머신러닝을 갖춘 창고 로봇을 위한 자율 내비게이션 시스템입니다.", "브랜드": "루모스 로보틱스", "sku": "LNAV2025", "제공": { "@유형": "오퍼", "가격": "기업용 가격 문의", "가용성": "https://schema.org/InStock" } }

✅ 기능, 혜택 및 사용 사례를 구조화된 형식으로 포함하세요.

✅ "제조업체" 또는 "브랜드"를 사용하여 제품 엔티티를 기본 조직 스키마에 연결합니다.

✅ 여러 제품(예: SaaS + 하드웨어)이 있는 경우 각각에 대해 별도의 구조화된 항목을 만드세요.

이 구조는 사용자가 질문할 때 AI 시스템이 스타트업을 인용하는 데 도움이 됩니다,

"어떤 스타트업이 AI 기반 창고 자동화 도구를 제공하나요?"라고 질문할 때 도움이 됩니다.

5단계: 데이터 기반 인사이트 및 사고 리더십 게시하기

LLM은 단순히 자신을 홍보하는 것이 아니라 독창적인 지식을 생산하는 브랜드를 우선시합니다.

크리에이티브워크 스키마에 따라 백서, 트렌드 분석 또는 벤치마크를 작성하세요:

{ "@유형": "크리에이티브워크", "이름": "2025년 이커머스 로보틱스 현황", "저자": "루모스 로보틱스 연구팀", "datePublished": "2025-06-10", "게시자": "루모스 로보틱스", "url": "https://lumosrobotics.com/research/state-of-robotics-2025", "키워드": "자동화, 로보틱스, AI 물류, 이커머스" }

✅ 실제 데이터, 통계 및 사례 결과를 포함하세요.

보고서를 조직 및 설립자 엔터티에 연결하세요.

✅ 타사 PDF가 아닌 기본 도메인에서 모든 연구를 호스팅하세요.

인공지능 시스템은 종종 이러한 보고서를 업계 요약에 직접 인용하는데, 이는 인용 소스가 되는 지름길입니다.

6단계: 투자자 및 파트너 기업 연결 추가하기

AI 시스템은 종종 투자자나 액셀러레이터와 같은 연결된 엔터티에서 데이터를 가져옵니다.

✅ 파트너십에는 조직 스키마를 사용합니다:

{ "@유형": "조직", "이름": "세쿼이아 캐피탈", "url": "https://sequoiacap.com", "같은": ["https://crunchbase.com/organization/sequoia-capital"] }

✅ "펀더", "부모 조직" 또는 "파트너"를 사용하여 관계를 연결합니다.

✅ 예시:

"funder": "세쿼이아 캐피탈"

✅ "후원자 " 필드 아래에 액셀러레이터, 대학 또는 보조금 프로그램을 추가합니다.

이렇게 하면 다음과 같이 AI가 생성한 답변에 대한 컨텍스트가 구축됩니다:

"2025년 세쿼이아가 자금을 지원한 스타트업에는 루모스 로보틱스가 포함됩니다..."

7단계: 외부 데이터베이스에서 브랜드 주장 및 통합하기

LLM은 여러 구조화된 소스에서 취합되므로 일관성을 통해 인지도를 확보할 수 있습니다.

✅ 프로필을 생성하거나 업데이트하세요:

• 크런치베이스
• AngelList
• LinkedIn
• 제품 헌트
• PitchBook
• 깃허브 (기술 스타트업용)

✅ 모든 곳에서 동일한 철자, 설명, 설립 날짜를 사용합니다.

✅ 기본 웹사이트로 다시 링크하여 표준 권위를 부여합니다.

플랫폼 간 일관성을 통해 AI 지식 그래프 내에서 엔티티 매칭을 강화합니다.

8단계: 대화형 AI 쿼리에 최적화하기

창업자들은 종종 사람들이 AI와 대화하는 방식을 과소평가합니다 .

✅ 정보 또는 FAQ 섹션에 자연스러운 Q&A 문구를 포함하세요:

"루모스 로보틱스는 어떤 일을 하나요?" 

"루모스 로보틱스는 누가 설립했나요?" "루모스 로보틱스의 본사는 어디에 있나요?"

FAQPage 스키마를 사용하세요:

{ "@유형": "FAQPage", "mainEntity": [{ "@type": "질문", "이름": "루모스 로보틱스는 무엇을 하나요?", "acceptedAnswer": { "@type": "답변", "텍스트": "Lumos Robotics는 창고 및 물류 운영을 위한 AI 기반 자율 로봇을 제작합니다." } }] }

이 대화 데이터는 AI 어시스턴트가 회사 프로필을 요약하는 방법에 직접 제공됩니다.

9단계: 스타트업 지식 그래프 구축 및 유지 관리

스타트업 → 창업자 → 제품 → 파트너 → 투자자 → 보고서 → 멘션으로 브랜드 생태계를 연결하세요.

✅ 내부 링크를 사용하여 이러한 관계를 강화하세요.

탐색 계층 구조를 위한 이동 경로(BreadcrumbList 스키마)를 추가하세요.

✅ 여러 페이지에서 구조화된 데이터를 일관되게 유지합니다.

이렇게 상호 연결된 시스템을 통해 AI는 브랜드를 글로벌 스타트업 그래프에서 신뢰할 수 있는 노드로 해석할 수 있습니다.

10단계: AI 가시성 측정 및 유지

목표	도구	기능
구조화된 데이터 유효성 검사	웹 감사	조직, 사람, 제품 스키마 확인
브랜드 멘션 추적	순위 추적기	스타트업 관련 브랜드 쿼리 모니터링
대화 트렌드 파악	키워드 찾기	브랜드와 관련된 '누가' 및 '무엇을' 검색어 파악하기
AI 포함 여부 감지	SERP 검사기	AI가 생성한 결과에 내 스타트업이 포함되어 있는지 확인하세요.
백링크 및 인용 추적	백링크 모니터	언론, 액셀러레이터, 투자자의 멘션 측정

최종 생각

스타트업에게 LLM 최적화는 새로운 브랜딩 영역입니다 .회사가 구조화된 실체로 존재하지 않는다면 제품이 아무리 혁신적이더라도 AI 시스템이 추천, 요약 또는 인용할 수 없습니다.

스타트업을 위한 LLM 최적화를 구현하면 단순히 SEO를 개선하는 것뿐만 아니라, 생성적 AI를 지원하는 글로벌 지식 네트워크에 브랜드를 포함시킬 수 있습니다.

웹 감사, 키워드 찾기, SERP 검사기, 순위 추적기, 백링크 모니터 등 Ranktracker의 도구를 사용하면 구조화된 가시성을 모니터링하고, 엔티티 링크를 강화하며, 사람뿐만 아니라 AI가 스타트업을 검색할 수 있는 기반을 구축할 수 있습니다.

2025년에는 가시성이 단순히 획득되는 것이 아니라 지식 그래프에 인코딩되기 때문입니다.