'앱 만들기'에서 '에이전트 설정'까지: AI 우선 제품 요청의 차세대 물결을 위한 SEO

소개

기술 서비스, 특히 앱이나 소프트웨어 개발을 판매한다면, 아마도 수신함의 문의 내용이 변하고 있음을 눈치챘을 것입니다. 몇 년 전만 해도 대부분의 문의는 "iOS와 안드로이드 앱을 구축하는 방법"이나 "X용 모바일 앱 개발 비용은 얼마인가요?"와 같은 것이었습니다. 오늘날 같은 구매자들은 리드 자격을 평가하고, 업무 접수를 자동화하며, 고객 통화 내용을 요약하고 CRM을 업데이트하는 AI 에이전트를 요구하고 있습니다.

그들은 여전히 앱에 관심이 있지만, 더 이상 화면을 구매하는 것이 아니라 결과물과 자동화된 워크플로우를 구매하고 있습니다.

이 글은 SEO를 이러한 현실에 맞추는 방법을 설명합니다: 파이프라인 내 언어 사용을 점검하고, 업무 중심으로 키워드 연구를 재고하며, 특정 에이전트 사용 사례에 맞춰 랜딩 페이지를 재구성하고, 해당 페이지를 지원하는 콘텐츠 허브를 구축하며, 이러한 전환이 실제로 더 우수하고 에이전트 중심의 리드를 유치하는지 측정하는 방법입니다.

수요의 변화: 기능과 화면에서 워크플로우와 성과로

이미지 출처: https://searchengineland.com/geo-rank-tracker-how-to-monitor-your-brands-ai-search-visibility-465683

3~5년 전 문의 유형

"앱 붐" 시절의 전형적인 요청은 플랫폼 중심적이고 기능 위주였습니다:

• "고객을 위한 iOS 및 안드로이드 앱이 필요합니다."
• "SaaS 제품용 동반자 앱을 만들고 싶습니다."
• "[유명 브랜드] 같은 모바일 앱 개발 비용은 얼마인가요?"

발견 단계 상담은 다음에 집중했습니다:

• 네이티브 vs 하이브리드 vs 웹.
• 기술 스택과 통합.
• 기능 목록: 로그인, 대시보드, 푸시 알림, 메시징 등.

가정 자체는 단순했습니다: 앱 자체가 바로 제품이라는 것이었죠.

현재의 문의 형태

현대적인 대화는 점점 더 결과 중심이 되어가고 있습니다:

• “매주 수 시간씩 수동 데이터 입력에 시간을 낭비하고 있습니다. AI 에이전트가 이를 처리할 수 있을까요?”
• "미납된 청구서를 자동으로 추적하고 고객에게 정중하게 상기시켜 줄 솔루션이 필요합니다."
• "지원팀이 업무에 허덕이고 있습니다. 티켓이 사람에게 전달되기 전에 AI 어시스턴트로 분류할 수 있을까요?"

구매자는 솔루션이 최종적으로 어떤 형태가 되는지 반드시 신경 쓰지 않습니다:

• 내부 웹 애플리케이션.
• 기존 제품 내부에 내장된 에이전트.
• 팀이 이미 사용하는 여러 도구를 연결하는 워크플로.

그들이 진정으로 관심 있는 것은:

• 절약된 시간.
• 오류 감소.
• 단계 제거.
• "배경에서 자동으로 처리되는" 작업.

맥킨지는 생성형 AI 및 관련 자동화 기술이 현재 직원들이 업무 활동에 소요하는 시간의 60~70%를 기술적으로 자동화할 수 있을 것으로 추정합니다. 특히 지식 노동과 일상적인 디지털 워크플로우에서 더욱 그렇습니다.

바로 이 영역이 AI 에이전트와 자동화 프로세스가 자리 잡은 곳입니다.

SEO에 중요한 이유

검색 행동은 판매 언어의 흐름을 따르는 경향이 있습니다. 잠재 고객이 "앱을 만들어 주세요"라는 표현을 멈추고 "X 작업을 수행하는 AI 에이전트를 설정해 주세요"라고 말하기 시작하면, 그들의 검색어 역시 결국 변화합니다.

귀사 사이트가 여전히 다음에만 최적화되어 있다면:

• "모바일 앱 개발 회사"
• "맞춤형 앱 개발사"
• "iOS 및 Android 앱 개발"

…구매자가 정확히 다음과 같이 검색할 때 귀사는 보이지 않게 됩니다:

• "지원 티켓 분류를 위한 AI 에이전트"
• "온보딩 이메일 자동화를 위한 AI 어시스턴트"
• “접수 양식 및 CRM을 위한 워크플로 자동화”

기존 SEO는 구식 포지셔닝 박물관과 같습니다. 이는 다음 수요 물결을 놓치는 지름길입니다.

격차 파악하기: AI 중심 수요 대비 현재 SEO 상태 점검

이미지 출처: https://www.searchenginejournal.com/ai-visibility-audit-questions-iqrush-spa/558015/

어떤 것도 재작성하기 전에, 현실과 웹사이트가 어디서 동떨어져 있는지 이해해야 합니다.

1단계: 자체 파이프라인의 언어를 경청하라

이미 눈앞에 있는 것부터 시작하세요:

• 영업 및 상담 통화 녹음.
• 문의 양식 제출 내용.
• 수신 이메일.
• 라이브 채팅 로그 및 지원 티켓.

간단한 두 개의 열을 만드세요:

• 앱 중심 언어 – "앱", "모바일 앱", "iOS/Android", "X와 같은 앱 구축" 등의 언급.
• 에이전트/자동화 중심 언어 – "AI 에이전트", "어시스턴트", "자동화", "코파일럿", "봇", "워크플로우", "백오피스", "일상적인 작업" 등의 언급.

추측하지 말고 실제 수를 세어보세요. 진지한 잠재고객 중 상당수가 이미 에이전트/자동화 용어를 사용하고 있다면, 이는 신호입니다: SEO와 콘텐츠가 이를 반영해야 합니다.

실용적인 방법은 CRM에서 전화나 제출 내용을 태그한 후 한 달 분량을 샘플로 검토하는 것입니다. 고의도 리드 20~30건만으로도 기존의 "앱을 만들어 주세요" 패턴이 사라지고 있는지 파악할 수 있습니다.

2단계: 파이프라인 언어와 키워드/랜딩 페이지 전략 비교

다음으로, 해당 언어를 현재 SEO 설정과 대조해 보세요:

• 핵심 랜딩 페이지의 실제 타겟은 무엇입니까?
• 아직도 '앱 개발'이라는 표현을 중심으로 완전히 구축된 페이지가 몇 개나 있습니까?
• 주요 내비게이션 항목이나 히어로 섹션에 현재 최고의 리드가 사용하는 단어가 포함되어 있나요?

이 단계에서 Ranktracker나 선호하는 SEO 플랫폼을 활용하세요.

사용 방법:

• 키워드 파인더 귀사의 시장에서 "AI 에이전트"와 "워크플로 자동화"의 어떤 변형이 이미 상당한 검색량을 확보하고 있는지 확인하세요.
• 키워드 순위 확인기 의도하지 않았더라도 이미 이러한 용어 중 어느 것에 대해 순위가 매겨져 있는지 확인하세요.
• SERP 검사기 현재 해당 검색어에서 어떤 유형의 페이지가 상위 노출되고 있는지 확인하세요—도구 페이지, 에이전시 페이지, 아니면 문서 페이지인가요?

검색어가 파이프라인의 언어와 유사해지기 시작했다는 증거를 찾으세요.

3단계: 명백한 불일치 식별하기

몇 가지 일반적인 패턴:

• 귀사는 "AI 기반 백오피스 자동화"를 판매하고 있지만, 주요 서비스 페이지에는 여전히 2018년식 "맞춤형 모바일 앱 개발"이라고 쓰여 있습니다.
• 귀하의 팀은 SaaS 기업을 위한 내부 AI 코파일럿을 구축하고 있지만, 귀하의 사이트는 제목에서 에이전트, 어시스턴트 또는 자동화에 대해 언급조차 하지 않습니다.
• 잠재 고객은 자동화 용어를 사용하며 방문하지만, 귀사의 블로그는 네이티브 대 하이브리드, 프레임워크, 모바일 앱 트렌드에 대해서만 이야기합니다.

이러한 격차가 바로 첫 번째 목표 대상입니다.

이러한 유형의 감사를 위한 보다 심층적인 프레임워크를 원한다면, Ranktracker의 SEO 가이드와 최신 GEO 플레이북 시리즈가 진화하는 검색 행동(단순한 기존 키워드 이상)을 중심으로 주제, 엔터티, 클러스터를 구성하는 데 유용한 참고 자료입니다.

단순히 "앱 개발"이 아닌 직무 중심으로 키워드 연구 재고하기

앱 개발 서비스의 기존 키워드 세트는 카테고리 라벨에 크게 의존합니다:

• "모바일 앱 개발 회사"
• "맞춤형 앱 개발"
• "앱 개발자 채용"

이러한 표현들은 '공급업체 유형'을 찾는 것이 아니라 특정 작업에 대한 해결책을 찾는 구매자 풀의 증가를 놓치고 있습니다.

서비스 라벨에서 수행해야 할 작업(Jobs-to-be-done)으로 전환

"우리는 앱 개발 회사입니다"라는 사고방식 대신, 연구를 다음과 같이 구성하세요:

• 구매자가 해결하려는 과제는 무엇인가요?
• 어떤 번거로운 워크플로우를 없애고 싶어 할까요?

예시:

• 구: "물류 앱 개발 회사" 신: "배송 일정 자동화를 위한 AI 에이전트", "주문 기반 경로 배정 자동화", "운전자 배차 워크플로 자동화"

• 구: "의료 앱 개발사" 신: "진료소 접수 양식 자동화", "의료 기록 요약 AI 어시스턴트", "환자 후속 조치 알림용 HIPAA 준수 AI 에이전트".

실제 불만 사항에서 AI 중심 키워드 세트 구축

파이프라인에서 수집한 원시 문구를 검색 친화적인 변형으로 재구성하세요. 그런 다음 Keyword Finder 같은 도구를 활용해:

• 에이전트/자동화/어시스턴트 관련 용어가 반복되는 관련 롱테일 쿼리를 발견하세요.
• 산업별 패턴 파악 (의료, 핀테크, 물류, 교육, 전문 서비스).
• 신규 용어 그룹화: "AI 에이전트", "AI 어시스턴트", "워크플로 자동화", "백오피스 자동화", "내부 코파일럿" 등

"앱 개발"이라는 하나의 거대한 범주 대신 다음과 같은 클러스터를 발견하게 될 것입니다:

• 리드 자격 평가를 위한 AI 에이전트.
• 지원 및 티켓 라우팅을 위한 AI 에이전트.
• 내부 문서화 및 연구를 위한 AI 에이전트.
• 청구 및 채권 추심을 위한 AI 에이전트.

이러한 각 클러스터는 잠재적인 랜딩 페이지이자 콘텐츠 허브입니다.

생성형 엔진과 AI 어시스턴트가 소스를 선택하는 방식과 일치시키려면, Ranktracker의 에이전틱 검색 ( agentic search )및 AI 최적화(AIO)관련 자료를 연구해 볼 가치가 있습니다. AI 에이전트가 답변을 생성할 때 단순히 브랜드를 나열하는 것이 아니라 점점 더 선별하여 선택하는 방식을 보여줍니다.

AI 우선 의도를 위한 랜딩 페이지 재구성

언어와 클러스터를 이해한 후에는 서비스 페이지가 모호한 "AI 서비스"라는 우산 뒤에 숨지 않도록 해야 합니다.

일반적인 "AI & ML" 페이지 아래 에이전트를 묻어두지 마세요

기술 서비스 사이트에서 흔히 볼 수 있는 패턴:

• "AI 및 머신러닝 서비스"를 위한 포괄적인 단일 페이지.
• "자동화 및 통합"을 위한 포괄 페이지.

이 모든 것은 구매자가 실제로 검색하거나 생각하는 방식과 일치하지 않습니다.

이상적인 잠재 고객이 검색창에 "신규 고객 온보딩을 위한 AI 에이전트"라고 직접 입력한다면, 일반적인 "AI 및 ML" 페이지는 공감을 얻지 못할 뿐만 아니라 더 구체적인 페이지에 비해 경쟁력 있는 순위를 차지하지 못할 것입니다.

명확한 업무를 중심으로 구체적인 페이지를 만드세요

100개 페이지가 필요하지 않습니다. 이미 영업 파이프라인에 나타나는 고가치 사용 사례 몇 가지를 시작으로 하세요:

• "리드 자격 평가 및 라우팅을 위한 AI 에이전트."
• 고객 지원 분류를 위한 AI 에이전트.
• "온보딩 및 교육용 AI 어시스턴트."
• "백오피스 청구 및 채권을 위한 AI 에이전트."

각 페이지는 구매자의 관점에서 구성하세요. 당신의 기술 스택이 아닌.

간단한 템플릿:

1. H1: 직무명을 명확히 명시: "[결과]를 위한 AI 에이전트."
2. 서론: 고객의 좌절감을 반영하고 결과를 평이한 언어로 설명하세요.
3. 이 에이전트가 실제로 수행하는 작업: 추상적인 AI 용어가 아닌 구체적인 업무.
4. 시스템 연동 위치: CRM, 티켓팅 도구, 커뮤니케이션 채널, 내부 시스템.
5. 대표적 성과: 응답 시간 단축, 유실 리드 감소, 수작업 감소.
6. 구현 및 일정: 명확한 실행 경로를 제시하여 프로젝트 리스크를 최소화하세요.

Ranktracker의 SERP Checker를 활용해 "X용 에이전트" 스타일 쿼리에서 이미 상위 노출되는 페이지들을 역설계하세요: 그들이 사용하는 구조, 구체화 수준, 기술 대비 결과물 포지셔닝 방식을 분석하세요.

실제 프로젝트 패턴을 증거로 활용하세요

고객사 이름이나 민감한 세부사항을 공개할 필요는 없습니다. 익명화된 패턴만으로도 구매자가 가능한 결과를 이해하는 데 도움이 됩니다:

• "B2B SaaS 기업은 에이전트를 도입해 지원 티켓을 분류하고 인간 에이전트에게 추천 답변을 제시한 후 초기 응답 시간을 40% 단축했습니다."
• "한 전문 서비스 기업은 폼과 CRM에 에이전트를 연결해 접수 이메일의 70%를 자동화했습니다. 직원들은 이제 예외 사례와 승인 업무만 처리합니다."

이러한 결과들은 고객 지원 및 워크플로 자동화 사례 연구에서 이미 보고되고 있습니다. 이는 "AI 에이전트"가 많은 개발 팀이 수년간 진행해 온 자동화 작업의 다음 단계임을 명확히 보여줍니다.

에이전트 활용 사례를 중심으로 콘텐츠 허브 구축하기 (단순한 AI 유행이 아닌)

블로그에 여전히 '앱 트렌드 톱 10' 같은 글이 가득하다면, 지금이 새로운 랜딩 페이지를 직접 지원하는 콘텐츠로 전환할 기회입니다.

각 허브를 하나의 특정 에이전트 유형에 집중시키세요

이미 수익을 창출하고 있는 몇 가지 사용 사례를 선택하고 이를 중심으로 허브를 구축하세요. 예를 들어:

• **허브 1: 고객 온보딩용 AI 에이전트 **

  • 개요: 온보딩 에이전트의 실제 역할 (예: 환영 절차, 문서 확인, 안내형 설정).
  • 산업별 심층 분석: SaaS vs 핀테크 vs 교육.
  • 비교 분석: 에이전트 vs 정적 온보딩 플로우 vs 수동 지원.
  • 구현 가이드: 기존 프로세스를 방해하지 않고 출시하는 방법.

• **허브 2: 지원 및 지식 관리용 AI 에이전트 **

  • 개요: 지원 트라이아지, FAQ 처리, 내부 지식 검색.
  • 훈련 데이터, 인계 규칙 및 에스컬레이션 경로에 관한 기사.
  • 사례 패턴: 상담원이 고객을 돕는 경우 vs 고객을 좌절시키는 경우.

• **허브 3: 내부 운영 및 백오피스용 AI 에이전트 **

  • 개요: 청구, 채권 추심, 보고, 데이터 정리.
  • 산업별 적용: 에이전시, 물류, 의료 행정.
  • 거버넌스, 승인 절차 및 인적 감독 가이드.

랜딩 페이지에 담을 수 없는 질문들에 콘텐츠로 답하세요

서비스 페이지는 집중적이고 상업적이어야 합니다. 보조 콘텐츠는 다음과 같은 역할을 할 수 있습니다:

• 예외 사례와 장단점(예: 반드시 사람이 검토해야 하는 경우)을 검토하세요.
• 다양한 구현 모델 비교(제품 내 에이전트 vs 내부 전용 에이전트).
• 반대 의견(비용, 데이터 보안, 모델 정확도, 변경 관리)을 공개적으로 해결하세요.

여기서 신뢰를 구축하고 "해야 할까", "방법", "주의점"과 같은 롱테일 쿼리를 확보하세요.

또한 허브를 Ranktracker의 GEO 플레이북 및 에이전트형 검색 콘텐츠와 연계하세요: 각 허브를 의미적 클러스터로 간주하여 AI 답변 엔진과 검색 에이전트가 귀사의 권위 영역을 이해하도록 돕습니다.

의도적인 내부 링크로 허브를 연결하세요

사용자와 검색 엔진 모두 구조를 쉽게 이해할 수 있도록 하세요:

• 각 기사를 핵심 "X용 에이전트" 랜딩 페이지로 연결하세요.
• 사용 사례가 중복되는 허브 간 상호 링크 설정.
• 독자의 단계(탐색 단계 vs 범위 설정 준비 단계)에 맞는 명확한 "다음 단계" CTA를 추가하세요.
• 자체 사례 연구, 프로세스 분석, 가격 설명 자료로 내부 링크 활용.

시간이 지나면 어떤 허브가 올바른 트래픽을 끌어들이기 시작하는지, 그리고 새로운 에이전트 스타일의 쿼리가 어디에서 발생하는지 확인할 수 있습니다.

"앱 개발"을 없애지 말고 연결하세요

이러한 변화가 기존 앱 개발이 사라진다는 뜻은 아닙니다. 전혀 그렇지 않습니다.

많은 구매자들이 여전히 다음과 같이 검색합니다:

• "모바일 앱 개발 서비스"
• “[산업] 맞춤형 앱 개발사”

그리고 많은 경우, 올바른 해결책은 혼합입니다:

• 하나 이상의 AI 에이전트를 호스팅하는 내부 앱.
• 내장된 자동화 기능을 갖춘 고객 대상 앱.
• "에이전트"가 인터페이스이지만 앱이 컨테이너 역할을 하는 제품.

앱과 에이전트 간의 관계를 명확히 하세요

"앱 개발"과 "AI 에이전트"를 별개의 서비스로 취급하기보다, 이 둘이 어떻게 연결되는지 보여주세요:

• 많은 현대적 앱이 실제로 에이전트와 워크플로우를 조정하는 인터페이스임을 설명하십시오.

• 앱을 겉껍질로, 에이전트를 그 뒤의 두뇌로 보여주는 다이어그램이나 표현을 사용하세요.

• 다음과 같은 콘텐츠를 게시하세요:

  • "완전한 앱이 필요한 경우, AI 에이전트만으로도 충분한 경우, 그리고 둘 다 필요한 경우."
  • "기존 모바일 및 웹 제품에 AI 에이전트를 통합하는 방법."

외부 연구로 이를 뒷받침할 수 있습니다: 워크플로 자동화 연구에 따르면 자동화된 워크플로는 반복적인 수동 작업을 줄이고 팀이 더 높은 가치의 업무에 집중할 수 있도록 합니다. 바로 여기에 AI 기반 제품이 빛을 발하는 지점입니다. 앱과 에이전트 시스템으로 설계할 때, 둘 중 하나를 선택하는 방식이 아닌 경우에 말이죠.

서로 연결되지 않은 두 가지 이야기를 병행하지 마십시오

웹사이트의 절반이 "모바일 앱을 개발합니다"라고 외치고 나머지 절반이 "AI 에이전트를 개발합니다"라고 외친다면, 방문자들은 두 개의 다른 회사를 보고 있는 듯한 느낌을 받을 것입니다.

다음 사항을 확인하세요:

• 네비게이션 레이블.
• 홈페이지 메시지.
• 서비스 페이지 계층 구조.

…하나의 일관된 이야기를 전달하세요:

"우리는 실제 업무를 자동화하는 제품을 설계하고 구축합니다. 때로는 완전한 앱이 될 수도 있고, 때로는 AI 에이전트가 될 수도 있으며, 종종 둘 다를 아우릅니다."

이를 위해 홈페이지 메인 이미지를 재작성하고, 주요 서비스 카드를 업데이트하며, 블로그 카테고리를 재구성해야 할 수도 있습니다. 이는 작업이 필요하지만, 서로 소통조차 거의 없는 두 브랜드를 유지하는 것보다 훨씬 쉽습니다.

새로운 전략의 효과 측정

에이전트와 자동화를 중심으로 SEO를 전환한다면, 허영심에 불과한 순위 상승을 넘어 실제로 효과가 있는지 확인할 방법이 필요합니다.

순위 이상의 지표를 추적하세요

다음 사항에 주목하세요:

• 에이전트/자동화 언어를 사용하는 인바운드 리드 수.
• 일반적인 서비스 페이지가 아닌 특정 직무("X 담당 에이전트") 중심으로 최적화된 페이지에서 시작된 거래 건수.
• 기존 "앱 개발" 파이프라인과 비교한 해당 리드의 계약 성사율 및 거래 규모.

"앱 스타일"과 "에이전트/자동화 스타일" 문의를 구분하는 기본적인 CRM 필드조차도 SEO가 실제로 원하는 유형의 업무를 유치하고 있는지 보여줄 수 있습니다.

SEO 도구를 활용해 수요의 형태를 관찰하세요

순위 추적 및 키워드 도구 내에서 다음을 모니터링하세요:

• 타겟팅 중인 새로운 AI/에이전트 중심 쿼리의 움직임.
• 노출 및 클릭 데이터에 새롭게 등장하는 롱테일 키워드.
• 단순 호기심 클릭이 아닌, 실제로 유능한 방문자를 끌어들이는 콘텐츠 허브.

랭크트래커 블로그에 AI 검색, 에이전트형 검색, AIO에 대한 완전한 플레이북이 게시되었습니다. 이를 자체 추적 데이터와 결합하세요:

• Rank Tracker를 사용하여 기존 순위를 모니터링하고 생성형 기능이 클릭을 압박하기 시작하는 지점을 확인하세요.
• SERP Checker를 사용하여 생성형 검색이 귀사와 함께 노출되는 브랜드를 확인하세요.
• 웹 감사를 사용하여 사이트를 빠르고 기계가 읽을 수 있게 유지하여 AI가 콘텐츠를 안정적으로 추출할 수 있도록 하십시오.

영업 현장에서 수집한 정보와 교차 검증하세요

마지막으로 영업 및 서비스 팀과 소통하세요:

• 잠재 고객이 통화에서 귀사의 최신 페이지에서 사용된 표현을 반복하고 있나요?
• 에이전트와 워크플로우에 대해 더 성숙하고 구체적인 질문을 하고 있나요?
• AI의 가능성과 한계에 대한 기대치를 '재설정'하는 데 드는 시간이 줄었나요?

사람들이 검색하는 내용, 읽는 내용, 통화에서 말하는 내용이 모두 일치할 때, 당신의 SEO가 실제로 존재하는 시장(5년 전 시장이 아닌)에 제대로 맞춰져 있음을 알 수 있습니다.

결론: SEO를 박물관이 아닌 수요 신호로 대하라

시장은 이미 변했습니다. 구매자들은 습관적으로 여전히 "앱"이라고 말할 수 있지만, 그들의 진짜 목표는 분명합니다: 배경에서 조용히 업무를 처리하는 에이전트와 자동화를 원한다는 것입니다.

웹사이트와 SEO 전략이 앱 중심 시대에 머물러 있다면, 사실상 사라져가는 수요 곡선에 맞춰 최적화된 셈입니다. 좋은 소식은 모든 것을 불태울 필요는 없다는 점입니다. 귀 기울이고, 관점을 재구성하며, 최고의 고객이 실제로 해결하려는 업무를 중심으로 재구축하기만 하면 됩니다.

작게 시작하세요:

• 실제 사용 사례와 연계된 에이전트 중심의 랜딩 페이지 하나.
• 해당 직무에 대해 깊이 있게 다루는 하나의 콘텐츠 허브.
• 사람들이 도움을 요청할 때 이미 사용하는 언어로 구성된 하나의 업데이트된 키워드 세트.

그 다음에는 데이터와 이메일, 캘린더로 들어오는 대화들이 다음 행보를 알려줄 것입니다.