여행 브랜드를 위한 LLM 최적화: AI 요약에서 목적지를 검색 가능하게 만들기

소개

2025년, 여행자들은 목적지를 검색하는 것이 아니라 인공지능에게 영감을 구할 것입니다.

"가을에 이탈리아에서 방문하기 가장 좋은 곳은 어디인가요?" 

"혼자 여행하기에 안전한 카리브해 섬은 어디인가요?" "발리 근처에서 최고 평점을 받은 에코 롯지는 어디인가요?"

이러한 질문은 검증된 구조화된 데이터를 기반으로 여행 브랜드, 여행지 및 경험을 큐레이션하고 추천하는 AI가 생성한 요약 정보를 제공하는 Google SGE, Bing Copilot, ChatGPT 및 Perplexity.ai에 전달됩니다.

즉, 기존의 SEO로는 더 이상 충분하지 않습니다. 이러한 검색 결과에 표시되려면 관광청, 여행사, 예약 플랫폼 등 여행 사이트가 AI에 의해 이해되어야 합니다.

여행 브랜드를 위한 LLM 최적화는 목적지, 가이드, 상품을 검색 가능하고 신뢰할 수 있으며 추천할 수 있는 여행 관련 답변을 생성하는 데 도움이 됩니다.

여행 업계에 LLM 최적화가 중요한 이유

제너레이티브 AI는 여행자가 여행을 계획하는 방식을 변화시켰습니다. 이제 사용자는 수십 개의 페이지를 탐색하는 대신 구조화되고 사실 확인된 데이터를 기반으로 학습된 AI의 선별된 추천을 받을 수 있습니다.

LLM 최적화는 여행 브랜드에 다음과같은 이점을 제공합니다. ✅ AI가 생성한 '방문하기 좋은 여행지' 및 '인기 투어' 요약에 언급됩니다.

✅ 목적지와 명소를 기계가 판독하고 검증할 수 있습니다.

✅ 위치, 편의시설, 사용자 리뷰를 중심으로 구조화된 데이터 신뢰를 구축합니다.

✅ 연결된 여행 주체를 통해 장기적인 검색 가능성을 창출합니다.

요컨대, AI가 여행 관련 질문에 답할 때 브랜드를 인식하고 인용할 수 있도록 보장합니다.

1단계: 모든 위치에 목적지 및 장소 스키마 사용

AI 시스템은 블로그 산문이 아닌 구조화된 데이터로 여행 추천을 구축합니다.

모든 추천 위치에 대해 장소, 관광 목적지 또는 랜드마크 또는 역사적 건물 스키마를 추가합니다:

{ "@유형": "관광 목적지", "이름": "그리스 산토리니", "설명": "에게해의 화산섬으로 하얀색 집, 일몰, 칼데라 전망으로 유명합니다.", "geo": { "@type": "지리적 좌표", "위도": 36.3932, "경도": 25.4615 }, "주소": { "@type": "우편 주소", "주소 국가": "GR" }, "sameAs": [ "https://en.wikipedia.org/wiki/Santorini", "https://www.visitgreece.gr/islands/cyclades/santorini/" ] }

✅ 공식 출처에 대한 지리적 좌표, 이미지 및 같은 주소 링크를 사용합니다.

✅ 고유한 속성을 강조하는 설명("로맨틱한 일몰", "화산 해변", "럭셔리 리조트")을 포함하세요.

Ranktracker 팁: 웹 감사를 사용하여 스키마 유효성을 확인하고 누락된 지리적 위치 필드를 감지하세요 - AI 모델은 이러한 좌표를 사용하여 목적지를 사용자 의도에 연결합니다.

2단계: 여행 패키지 및 경험 구조화하기

여행 상품은 AI가 정확하게 요약하고 추천할 수 있도록 구조화된 데이터가 필요합니다.

패키지에는 TouristTrip 또는 Product 스키마를 사용합니다:

{ "@type": "TouristTrip", "name": "7일 산토리니 허니문 탈출", "설명": "고급 호텔, 일몰 크루즈, 현지 와인 시음 체험이 포함 된 낭만적 인 7 일 개인 여행.", "여정": [ "1일: 도착 및 호텔 체크인", "2일: 선셋 크루즈 및 와인 투어", "3일~6일: 섬 탐험 및 휴식", "7일: 출발" ], "offer": { "@type": "오퍼", "가격": "1899.00", "priceCurrency": "EUR", "availability": "https://schema.org/InStock" }, "provider": { "@유형": "조직", "이름": "블루 호라이즌 여행" } }

✅ 여정, 가격 및 포함 사항을 명확하게 설명하세요.

모호한 '맞춤형 패키지'는 피하세요. AI 모델은 특정 경험을 우선시합니다.

3단계: 리뷰, 평점 및 여행자 경험 마크업하기

AI 어시스턴트는 브랜드와 목적지를 인용할 때 리뷰에 큰 비중을 둡니다.

✅ 관련 페이지에 집계 평가 및 리뷰 스키마를 추가합니다:

{ "@type": "AggregateRating", "ratingValue": "4.8", "reviewCount": "734" }

✅ 검증된 후기를 구조화된 형식으로 포함합니다:

{ "@type": "리뷰", "작성자": "엠마 톰슨", "reviewBody": "놀라운 산토리니 여행! 휴식과 모험의 완벽한 조합.", "reviewRating": { "@type": "평점", "ratingValue": "5", "bestRating": "5" }, "datePublished": "2025-07-02" }

✅ 정기적으로 리뷰를 새로고침하여 "신선도 신호"를 유지합니다.

트립어드바이저나 Google 지도와 같은 리뷰 사이트를 참조하여 유효성 검사를 수행합니다.

AI 모델은 종종 평균 평점과 리뷰 스니펫을 요약으로 바로 가져와 구조화된 데이터를 통해 브랜드가 정확하게 표시되도록 합니다.

4단계: 사실에 기반한 목적지 가이드 게시하기

LLM은 서술적인 여행 블로그보다 데이터가 풍부하고 구조화된 가이드를 선호합니다.

✅ 다음과 같은 섹션으로 목적지 페이지를 만드세요:

• 개요(위치, 기후, 방문하기 가장 좋은 시기)

• 인기 관광 명소

• 현지 요리

• 교통 및 접근성

• 문화 팁

✅ FAQPage 스키마를 사용하여 대화형 질문에 답변합니다:

{ "@유형": "FAQPage", "mainEntity": [{ "@유형": "질문", "이름": "산토리니를 방문하기 가장 좋은 시기는 언제인가요?", "acceptedAnswer": { "@type": "답변", "텍스트": "산토리니를 방문하기 가장 좋은 시기는 날씨가 따뜻하고 대부분의 관광 명소가 문을 여는 4월부터 10월까지입니다." } }] }

✅ 연간 방문객 수, 평균 기온 또는 비행 시간과 같은 사실적인 데이터에는 데이터 집합 스키마를 사용합니다.

5단계: 지역 파트너십 및 엔티티 연결 추가하기

AI는 호텔, 여행사, 레스토랑 등 현지 업체와의 연결이 확인된 목적지를 우선순위로 지정합니다.

파트너에 대해 Organization 및 LocalBusiness 스키마를 사용합니다:

{ "@유형": "LocalBusiness", "name": "에게해 뷰 럭셔리 스위트", "주소": { "@type": "우편주소", "주소로컬리티": "피라", "주소지역": "산토리니" }, "priceRange": "$$$", "aggregateRating": { "@type": "AggregateRating", "ratingValue": "4.7", "reviewCount": "258" } }

✅ 같은As 및 relatedTo를 사용하여 이러한 엔티티를 내부 및 외부에 연결합니다.

✅ AI 검색에서 대상의 권한을 강화하는 검증된 상호 연결된 조직 네트워크를 구축합니다.

6단계: 대화형 및 시각적 AI 쿼리에 최적화하기

사용자가 "포르투갈에서 가장 아름다운 해변을 보여줘" 또는 "프랑스 근처의 낭만적인 산악 휴양지를 찾아줘"라고 질문하는 등 여행 검색은 점점 더 복합적인 방식으로 이루어지고 있습니다.

✅ 설명이 포함된 대체 텍스트와 이미지 오브젝트 스키마를 시각적 자료에 사용하세요.

목적지 동영상 또는 가상 투어를 위해 videoObject 스키마를 추가합니다.

✅ 텍스트에 '가까운', '커플에게 가장 좋은', '친환경', '가족 친화적' 등의 문구를 자연스럽게 포함하세요.

순위 추적기 팁: 키워드 검색기를 사용하여 AI 어시스턴트가 요약하는 자연어 검색어(예: "유럽의 숨겨진 보석", "로마 근처의 조용한 여행지")를 식별하세요.

7단계: 여행 지식 그래프 구축

AI 모델은 목적지가 서로 어떻게 연관되어 있는지에 대한 문맥적 이해가 필요합니다.

목적지 → 명소 → 호텔 → 투어 → 리뷰 → 현지 가이드와같은 개체를 연결하세요. ✅ 일관된 이름, 좌표, 카테고리를 유지하세요.

✅ 탐색에 이동 경로 목록 스키마를 사용합니다.

목적지를 국가, 지역 및 여행 카테고리('모험', '웰빙', '문화')에 연결합니다.

이러한 구조화된 연결은 AI 시스템이 목적지를 보다 광범위하게 검증된 네트워크의 일부로 해석하는 데 도움이 되며, 이는 추천 생성에 필수적입니다.

8단계: 실용적인 정보 및 투명성 포함

여행자는 실제 검증된 물류 데이터를 인용하는 AI 결과를 신뢰합니다.

✅ 구조화된 필드를 포함하세요:

• 가격 및 통화

• 평균 체류 기간

• 접근성 및 안전 정보

• 비자 또는 예방 접종 요건

✅ 프로모션 콘텐츠에 오퍼 및 웹페이지 스키마를 사용하여 투명성과 규정 준수를 보장합니다.

✅ 동적 가격 또는 날씨에 따라 달라지는 경험에 대한 면책 조항을 추가합니다.

AI 시스템은 순전히 감정적인 여행 글보다 사실적이고 실용적인 데이터를 선호합니다.

9단계: AI 가시성 및 엔티티 성과 측정하기

목표	도구	기능
구조화된 데이터 유효성 검사	웹 감사	장소, 관광 목적지 및 오퍼 스키마 확인
목적지 키워드 추적	순위 추적기	"[지역] 최고의 장소"와 같은 쿼리 모니터링
여행 트렌드 알아보기	키워드 찾기	대화형 또는 계절별 AI 검색 트렌드 파악
AI 답변에 포함된 내용 감지	SERP 검사기	AI가 생성한 여행 요약에 브랜드가 표시되는지 확인하세요.
백링크 추적	백링크 모니터	여행 블로그 및 관광 게시판의 멘션 측정

10단계: 목적지 데이터를 최신의 계절별 데이터로 유지

여행 트렌드는 빠르게 변화하며, AI 엔진은 최신 데이터를 우선시합니다.

✅ 날짜 수정 스키마를 사용하여 최근 업데이트를 표시합니다.

✅ 이미지, 여정, 가격을 정기적으로 새로 고칩니다.

✅ 계절마다 '방문하기 가장 좋은 시기'와 이벤트 캘린더를 업데이트합니다.

타사 숙소 목록의 정확성을 검토합니다(트립어드바이저, 부킹닷컴, 익스피디아).

일관성과 최신성은 AI에게 신뢰성을 나타내는 신호로, '추천' 목적지 답변의 순위를 결정하는 데 매우 중요합니다.

최종 생각

AI 기반의 여행 검색 시대에 가시성은 백링크나 해시태그가 아니라 구조화된 진위 여부에 달려 있습니다.

여행 브랜드를 위한 LLM 최적화를 도입하면, 여행지 또는 여행 비즈니스는 AI 시스템이 여행에 영감을 주고, 추천하고, 요약하는 데 사용하는 검증된 데이터 세트의 일부가 됩니다.

웹 감사, 키워드 찾기, SERP 검사기, 순위 추적기, 백링크 모니터와 같은 랭크트래커의 도구를 사용하면 AI 가시성을 추적하고, 여행 항목을 최적화하며, "다음에 어디로 가야 하나요?"라는 질문을 할 때마다 브랜드가 표시되도록 할 수 있습니다.

2025년, 여행에 대한 영감은 Google이 아닌 AI에서 시작될 것입니다.