과정 개요
| 주최 | 부산관광공사 |
|---|---|
| 과정명 | 2026 부산관광 스타트업 아카데미 공통교육 (AI활용 업계 최적화 GEO 마케팅 실무) |
| 일자 | 2026년 8월 27일(목) |
| 시간 | 13:30 ~ 15:30 · 총 2시간 |
| 교육장 | 부산관광기업지원센터 3층 송도 대회의실 · 부산 영도구 봉래나루로 33 3층 |
| 수강 인원 | 40명 (임직원 및 실무자) |
| 교육 대상 | 부산관광공사 기존협약기업 및 신규협약기업 |
| 담당 강사 | 김재석 · 랜선스퀘어 대표 |
구성
| 부 | 주제 | 다룬 것 |
|---|---|---|
| OT | 용어 맞추기 | 크롤러 · 색인 · robots.txt · 인용 · 출처 · AI 브리핑 · OTA · CDN · SSR |
| 1부 | 검색이 달라졌습니다 | 계획 단계와 예약 단계로 손님이 두 번 움직이는 구조 · 네이버 AI 브리핑 실물 · SEO·AEO·GEO의 관계 |
| 2부 | AI는 어디서 답을 가져오나 | 수집 → 색인 → 검색 → 인용 네 단계 · 학습용 / 검색용 / 요청형 봇의 구분 · 강사 사이트 24시간 크롤러 로그 실측 |
| 3부 | 네 개의 무대 | 정보 답변 · 예약 플랫폼 · 지도·플레이스 · 자사 사이트 · 같은 질문을 세 AI에 넣어 출처 비교 |
| 4부 | 자사 사이트 점검 | robots.txt 작성과 흔한 실수 · 봇 차단 설정 확인 위치 · sitemap.xml · 구조화 데이터와 llms.txt의 효과 검증 · 이미지 밖 글자 여덟 항목 |
| 5부 | 밖에 우리 이름이 있어야 합니다 | 제3자 언급의 비중 · 비용 대비 우선순위 7단계 · 조건이 들어간 후기 · 영문 후기 표현 |
| 6부 | 실습 | 브랜드명 없이 조건 질문 던지기 → 출처 확인 → 우리 위치 확인 → 오늘 할 일 하나 정하기 |
| 7부 | 마무리 & Q&A | 이번 주 실행 세 가지 · 월 1회 20분 점검 루틴 · 투자에서 빼도 되는 항목 |
개념에 시간을 쓰지 않고 네 단계 지도부터
두 시간짜리 강의에서 개념 설명에 20분을 쓰면 실습이 사라집니다. 그래서 용어는 OT에서 한 번에 정리하고, 2부 시작과 동시에 AI 답변이 만들어지는 순서를 지도로 깔았습니다. 수집, 색인, 검색, 인용. 이 네 단계 중 어느 하나에서 걸려도 답변에 나오지 않습니다.
이 지도가 있으면 이후 모든 이야기를 여기에 걸 수 있습니다. robots.txt는 1단계 문제고, 봇이 왔는데 빈손으로 돌아가는 건 2단계, site: 검색으로 확인하는 건 3단계, 후보에 들었는데 안 뽑히는 건 4단계입니다. 참석자들이 "우리는 열려 있다"고 말할 때 대부분 1단계만 확인한 상태라는 점도 이 표로 짚었습니다.
봇이 많이 오는 것과 AI가 추천하는 것은 다른 이야기
이 강의에서 가장 시간을 많이 쓴 구간입니다. 크롤러에는 학습용, 검색용, 요청형이 있고, 우리가 인용되려면 반드시 검색용 봇이 들어와야 합니다. 학습용은 우리 글을 가져가지만 답변에 우리 링크를 돌려주지 않습니다.
추상적으로 들리는 이야기라 제 홈페이지의 24시간 크롤러 로그를 그대로 띄웠습니다. 93건 방문 중 90건이 정상 응답이었고, 오픈AI 11건 가운데 9건이 학습용 GPTBot이었습니다. 바이트댄스 50건까지 합치면 하루 방문의 약 63%가 저에게 아무것도 돌려주지 않는 봇이었습니다. 같은 회사가 봇을 학습용·검색용·요청형 세 개로 나눠 쓰기 때문에 이름 단위로 따로 통제할 수 있다는 것도 같은 화면에서 보였습니다.
네 개의 무대 중 우리가 직접 고칠 수 있는 건 하나뿐
AI가 답을 가져오는 자리는 네 곳입니다. 블로그와 커뮤니티 같은 정보 답변, 트립닷컴·야놀자·클룩 같은 예약 플랫폼, 네이버 플레이스와 구글 비즈니스 프로필 같은 지도, 그리고 자사 사이트. 이 중 우리가 직접 통제할 수 있는 건 마지막 하나뿐입니다.
같은 질문을 세 곳에 넣어 출처를 비교한 결과도 그대로 보여드렸습니다. 겹치는 출처가 거의 없었습니다. 한 군데만 준비하면 나머지 두 곳에서는 보이지 않는다는 말의 실제 증거입니다.
돈 쓰지 않아도 되는 항목을 분명히 말하는 것
이 강의에서 참석자에게 실질적으로 도움이 되는 부분은 여기라고 봅니다. 구조화 데이터와 llms.txt는 'AI 최적화 필수'로 홍보되는 대표 항목인데, 대조군을 두고 측정한 자료에서는 효과가 확인되지 않았습니다.
구조화 데이터를 새로 넣은 1,885개 페이지와 넣지 않은 약 4,000개를 비교한 연구에서 챗GPT 인용 변화는 통계적으로 0과 구별되지 않는 수준이었습니다. llms.txt는 137,210개 도메인 조사에서 파일을 만들어둔 사이트의 97%가 한 달간 요청을 한 번도 받지 못했습니다. 구글 공식 문서도 생성형 AI 검색에 구조화 데이터가 필수는 아니라고 적어두고 있습니다.
대신 효과가 확인된 쪽은 본문에 들어간 구체적인 숫자, 근거로 삼은 출처의 명시, 그리고 이미지 안에만 갇혀 있지 않은 글자였습니다. 관광 상세페이지가 통째로 이미지인 경우가 많아, 가격·소요시간·집결 장소·인원·포함 사항·취소 규정·언어 지원·접근성 여덟 항목을 이미지 밖에 글자로 한 번 더 적어두는 작업을 실행 항목으로 남겼습니다.
실습은 브랜드명을 빼고 묻는 것부터
40명 규모라 개별 순회는 어려워서 자율 진행으로 갔습니다. 순서는 네 단계입니다. 자기 업종의 손님이 할 법한 질문 하나를 AI에 넣고, 답변 아래 출처 목록을 확인하고, 그 목록에 우리가 있는지 보고, 오늘 할 일 하나를 적는 것.
여기서 한 가지를 먼저 못 박아야 합니다. 이름을 넣으면 당연히 나옵니다. 브랜드명과 상품명을 빼고 상황만 말하는 것이 핵심입니다. 그리고 시크릿 모드로 열고 질문마다 새 대화로 시작해야 내 검색 기록이 결과를 바꾸지 않습니다. 같은 질문에 다른 결과가 나오는 것은 정상이라, 목표를 '1등 하기'가 아니라 '후보에 들기'로 잡고 시작했습니다.
마지막은 이번 주에 할 일 세 가지로 닫았습니다. 봇 차단 설정 확인, 다섯 개 플랫폼의 영업시간·주소·가격 대조, 대표 상품 하나에 숫자와 출처 추가. 셋을 다 하려다 하나도 못 하는 것보다 하나를 끝내는 편이 낫다는 말을 붙였습니다.
이 과정에서 다룬 주제, 더 읽을거리
AI가 검색을 대신하면 홍보는 무엇을 목표로 해야 하나? 내 가게가 'AI가 추천하는 곳'이 되려면? 소상공인 AEO/GEO 입문 챗GPT·제미나이가 출처를 보여줘도 한 번 더 확인해야 하는 이유 AI가 주는 답, 어디까지 믿어야 할까? 입점 판매자가 검색 최적화에서 손댈 수 없는 것은 무엇인가 부산에서 AI 강사를 그렇게 찾았다는 말수강생과 기관의 동의를 받은 사진만 사용했으며, 얼굴이 드러나는 부분은 처리 후 게시했습니다.
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