SaaS용 AEO: 가격, 기능 및 통합으로 평가하는 AI 순위

소개

서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업의 가시성은 항상 기능 페이지, 비교 콘텐츠, 가격 섹션의 순위 등 강력한 SEO에 의존해 왔습니다. 하지만 2025년, 기존의 SEO로는 더 이상 충분하지 않습니다.

Google의 SGE, Bing Copilot, Perplexity.ai와 같은 AI 기반 검색 엔진은 이제 단순한 링크 목록을 표시하는 대신 정보를 종합합니다. 사용자가 플랫폼에 대해 알아보기 위해 클릭하는 대신 AI에 직접 질문하게 됩니다:

"에이전시에게 가장 적합한 SEO 도구는 무엇인가요?" "Ranktracker는 Google Search Console과 통합되나요?" "Ranktracker의 월 사용료는 얼마인가요?"라고 질문합니다.

SaaS 콘텐츠가 구조화되고 사실적이며 엔티티 기반인 AEO(답변 엔진 최적화) 에 최적화되어 있지 않은 경우 AI 시스템은 다른 사람으로부터 이러한 답변을 가져옵니다.

모든 주요 검색 엔진의 AI 요약 및 인용에서 순위를 매길 수 있도록 SaaS 가격, 기능 및 통합 페이지를 구조화, 작성 및 최적화하는 방법을 살펴보세요.

SaaS 기업에 AEO가 필요한 이유

SaaS 플랫폼은 데이터가 풍부하지만 AI가 부족한 경우가 많습니다.

복잡한 기능 목록, 일관되지 않은 가격 형식, 누락된 스키마로 인해 답변 엔진이 오퍼링을 해석하기 어렵습니다.

AEO는 AI 시스템이 귀사를 이해하는 데 도움을 줍니다:

✅ 제품 제공 - 도구의 기능

✅ 기능 세트 - 문제 해결 방법

✅ 통합 - 무엇과 연결되는지

✅ 가격 책정 계층 - 대상 및 확장 방식

콘텐츠가 기계가 읽을 수 있고 사실과 일관성이 있으면 AI 답변 엔진이 요약, 채팅 답변 및 툴 추천에서 자신 있게 참조할 수 있습니다.

1단계: AI가 이해할 수 있도록 기능 페이지 구성하기

대부분의 SaaS 웹사이트는 마케팅 언어로 기능을 설명합니다. 하지만 AI 시스템은 명확하고 기능적인 설명과 구조화된 메타데이터를 찾습니다.

기능 페이지를 구성하는 방법

✅ 한 문장의 정의로 리드하세요:

"Ranktracker의 키워드 찾기는 사용자가 검색량, 난이도, 트렌드에 따라 가치가 높은 검색어를 식별할 수 있도록 도와주는 SEO 도구입니다."

✅ 과대 광고가 아닌 혜택 글머리 기호로 팔로우하세요:

• 의도에 따라 관련 키워드 찾기

• 다국어 쿼리 지원

• 랭크 트래커와 직접 통합

✅ 측정 가능한 세부 정보를 포함하세요:

"1B+ 키워드 인덱스를 사용하여 24시간마다 업데이트되는 데이터."

✅ 관련 도구 간의 내부 링크를 추가합니다.

✅ 제품 또는 소프트웨어 애플리케이션 마크업을 사용하여 기능 스키마를 포함합니다.

작동 이유:답변 엔진은 형용사가 아닌 사실적이고 구조화되어 있으며 검증 가능한 진술을 검색합니다. 데이터가 깔끔할수록 포함률이 높아집니다.

2단계: 답변 추출을 위해 가격 책정 페이지 최적화하기

가격은 가장 일반적으로 검색되는 SaaS 쿼리 중 하나이며, AI가 데이터를 파싱할 수 없는 경우 가시성을 잃기 가장 쉬운 쿼리 중 하나입니다.

✅ 일관된 가격 구조를 사용하세요:

플랜	월별 가격	연간 가격	주요 기능
스타터	$16	$156	소규모 프로젝트를 위한 키워드 추적
Pro	$29	$276	다중 사용자 액세스, 매일 SERP 업데이트
비즈니스	$58	$552	API 액세스, 기록 추적
기업	Custom	Custom	전담 성공 관리자

✅ JSON-LD 제품 및 오퍼 마크업을 포함하세요:

• 가격

• 가격통화

• 가용성

• sku

• 카테고리

✅ 업데이트 주기를 언급하세요:

"가격은 2025년 10월에 마지막으로 업데이트되었습니다."

각 요금제 아래에 "최적 대상..."이라는 요약을 추가합니다.

중요한 이유:AI 엔진이 여러 SaaS 가격 페이지를 구문 분석할 때 구조화된 데이터와 명확한 계층 설명이 있는 페이지가 AI 요약에서 참조로 인용됩니다.

Ranktracker 팁: 웹 감사를 통해 가격 페이지를 실행하여 스키마의 유효성을 검사하고 중복되거나 충돌하는 값이 있는지 확인하세요.

3단계: 통합 매핑 및 최적화

AI 모델은 구조화된 관계를 좋아하며, 통합은 엔티티 데이터의 금광입니다.

✅ 지원되는 모든 플랫폼(예: Google 애널리틱스, Slack, HubSpot, Zapier)을 나열하는 전용 '통합' 허브 페이지를 만드세요.

✅ 각 통합에 일관된 형식을 사용하세요:

"Ranktracker는 구글 검색 콘솔과 통합되어 키워드 실적 데이터를 대시보드로 바로 가져올 수 있습니다."

소프트웨어 애플리케이션 → 애플리케이션 카테고리를 사용하여 구조화된 마크업을 추가합니다 : 통합을 사용하여 구조화된 마크업을 추가합니다.

✅ 각 통합을 파트너의 공식 기관(LinkedIn, Crunchbase, Wikipedia)에 연결합니다.

효과가 있는 이유:이렇게 하면 SaaS 브랜드와 신뢰할 수 있는 개체 간에 시맨틱 브리지를 구축하여 AI 모델이 신뢰성을 검증하고 여러 도구 추천에 포함할 수 있습니다.

4단계: AI 친화적인 비교 페이지 작성

"Y를 위한 최고의 X" 및 "도구 A 대 도구 B" 페이지는 AI 요약에 자주 인용됩니다.

✅ 홍보용 어조가 아닌 투명하고 사실적인 비교를 사용하세요.

✅ 스키마 유형 ItemList 또는 Comparison을 포함하세요.

✅ 차이점을 정의하는 100~150단어 요약으로 시작하세요.

✅ 데이터 테이블(기능 수, 통합, 지원 옵션)을 포함합니다.

✅ 검증된 소스 또는 고객 데이터를 참조하세요.

예시:

"Ranktracker와 Ahrefs는 모두 키워드 추적 및 백링크 모니터링을 제공하지만, Ranktracker는 더 저렴한 가격대에 AI 콘텐츠 도구와 전체 감사 제품군을 포함합니다."

AI 엔진은 사실적이고 구조적이며 공정하기 때문에 편견 없이 데이터를 사용할 수 있다는 점에서 이 형식을 선호합니다.

5단계: SaaS 자산 전반에서 엔티티 일관성 만들기

각 SaaS 기능, 연동 서비스 및 팀원은 답변 에코시스템의 엔티티입니다. 모든 것이 일관되게 표현되도록 하세요:

✅ LinkedIn, Crunchbase, Product Hunt 및 Wikipedia(사용 가능한 경우)에 대한 동일한As 링크를 사용하여 조직 스키마를 추가합니다.

✅ 제품 관계를 정의합니다(isPartOf, hasPart, offers).

✅ 일관된 명명 규칙을 사용합니다(예: "RT별 키워드 찾기"가 아닌 "Ranktracker 키워드 찾기").

✅ 모든 채널에서 브랜드 및 제품 설명을 동일하게 유지합니다.

이러한 세부 정보는 답변 엔진이 회사, 제품 및 툴을 하나의 검증된 데이터 그래프로 연결하는 데 도움이 됩니다.

6단계: 모든 페이지에 신뢰 신호 구축하기

SaaS 브랜드는 공급업체뿐만 아니라 신뢰할 수 있는 데이터 소스일 때 더 많은 인용을 얻습니다.

✅ 고객 리뷰 및 추천글을 추가합니다( 리뷰 스키마로 구조화).

✅ 통합 및 파트너에 대해 알아볼 수 있는 로고를 포함하세요.

✅ 데이터로 뒷받침되는 결과와 함께 투명한 사례 연구를 게시하세요.

✅ '정보' 또는 '작성자' 스키마 아래에 자격 증명이 있는 팀 약력을 추가하세요.

AI 답변 엔진은 경험, 전문성, 권위 및 신뢰라는 E-E-A-T 요소를 사용하여 신뢰성을 교차 확인합니다.

7단계: FAQ 스키마를 사용하여 AI 요약 기능 강화하기

가격, 기능 및 비교 페이지에 질문 기반 소제목으로 FAQ 섹션을 추가하세요:

• "랭크트래커의 월 요금은 얼마인가요?"

• "Ranktracker는 구글 애널리틱스와 통합되나요?"

• "무료 평가판이 있나요?"

각 답변은 다음과 같아야 합니다:

✅ 40~80단어

✅ 사실에 근거한 명확한 답변

✅ 군더더기 없음

FAQPage 스키마를 추가하여 검색 가능성을 높이세요. 이러한 FAQ는 종종 어트리뷰션 손실 없이 Google SGE 및 Bing Copilot 요약에 직접 표시되기도 합니다.

8단계: SaaS AEO 성과 추적하기

랭크트래커를 사용하여 SaaS별 AEO 가시성을 측정할 수 있습니다:

목표	도구	기능
구조화된 데이터 확인	웹 감사	제품, FAQ 및 검토 스키마 유효성 확인
엔티티 순위 모니터링	순위 추적기	브랜드 및 기능 키워드에 대한 가시성 비교
"AI 친화적인" 키워드 찾기	키워드 찾기	질문형 SaaS 쿼리 식별
인용 감지	백링크 모니터	AI에서 멘션 추적 및 요약 검토
경쟁사 벤치마크	SERP 검사기	여러 엔진에서 포함 여부 비교

이러한 도구를 사용하면 AI 요약에서 SaaS 플랫폼이 어디에 표시되는지, 그리고 구조적으로 개선하면 인용 빈도를 높일 수 있는 부분을 확인할 수 있습니다.

9단계: 데이터를 동적으로 최신 상태로 유지

AI 엔진은 오래된 데이터를 신뢰할 수 없는 것으로 간주합니다. 모든 제품 및 가격 데이터를 최신 상태로 유지하세요:

✅ CMS 또는 API 피드를 사용하여 가격 및 요금제 기능을 자동 업데이트합니다.

✅ 스키마 속성 새로 고침(날짜 수정, 가격 유효 기간).

✅ 주요 업데이트에 대한 변경 로그 추가.

✅ 정기적으로 통합 목록을 감사하고 더 이상 사용되지 않는 도구를 제거합니다.

중요한 이유:AI 검색기는 시기적절한 데이터, 즉 변경된 콘텐츠가 활발한 브랜드 유지 관리 및 최신 정확도를 나타내는 것을 우선시합니다.

10단계: 통합 SaaS 지식 레이어 만들기

기능, 가격, 통합, FAQ 등 모든 AEO 요소를 하나의 시맨틱 프레임워크로 결합하세요.

✅ 내부 링크를 사용하여 구조화된 '제품 지식 기반'을 생성합니다.

✅ 주제를 논리적으로 구성하세요: 기능 → 사용 사례 → 연동 → 가격 → 지원.

✅ 제품 및 연동 URL을 위한 사이트맵.xml을 추가하세요.

✅ 이동 경로 및 상황에 맞는 링크를 통해 모든 것을 연결하세요.

이 통합 프레임워크는 답변 엔진에 생태계에 대한 완전하고 연결된 보기를 제공하므로 귀사의 SaaS가 카테고리의 권위 있는 소스가 됩니다.

최종 생각

SaaS용 AEO는 콘텐츠를 다시 작성하는 것이 아니라 지식을 재구성하는 것입니다.

기계가 이해할 수 있는 방식으로 제품 데이터, 가격 및 통합을 구성하면 AI 엔진이 플랫폼을 신뢰할 수 있고 인용 가능한 개체로 인식하도록 가르칠 수 있습니다.

챗봇이 몇 초 만에 웹을 요약하는 세상에서 성공하는 브랜드는 정보를 가장 쉽게 검증할 수 있는 브랜드가 될 것입니다.

또한 웹 감사, 순위 추적기, SERP 검사기, 백링크 모니터를 결합한 Ranktracker의 플랫폼을 사용하면 모든 AI 기반 검색 인터페이스에서 SaaS 가시성을 추적, 측정, 향상시킬 수 있습니다.

다음 SaaS 성장의 시대는 누가 더 많은 광고를 구매하느냐가 아니라, 누가 더 많은 AI의 견적을 받느냐가 관건이 될 것이기 때문입니다.