어도비, AI 트래픽 유입을 증대할 수 있는 LLM Optimizer 출시

(퍼플렉시티가 정리한 기사)

Adobe는 화요일, 기업들이 AI 기반 채팅 서비스 및 브라우저에서 가시성을 향상시킬 수 있도록 설계된 새로운 엔터프라이즈 애플리케이션인 Adobe LLM Optimizer의 정식 출시를 발표했습니다. 이번 출시는 2025년 9월 미국 리테일 사이트로의 AI 트래픽이 전년 대비 1,100% 증가한 시점에 이루어졌으며, 이는 소비자들이 제품을 발견하고 조사하는 방식의 근본적인 변화를 나타냅니다.

이 도구는 생성 엔진 최적화(GEO)의 중요성 증대를 다루며, 기업들이 AI 기반 트래픽을 모니터링하고, 브랜드 가시성을 벤치마킹하며, 자사 디지털 자산과 브랜드가 언급되는 제3자 플랫폼 모두에서 발견 가능성을 개선하기 위한 실행 가능한 권장 사항을 배포할 수 있도록 합니다.

내부 테스트를 통한 측정 가능한 결과

Adobe의 내부 테스트는 구현 1주일 만에 인상적인 결과를 보여주었습니다. 회사는 LLM 응답 전반에 걸쳐 Adobe Firefly 인용이 5배 증가했고, Adobe Acrobat의 LLM 가시성이 200% 증가했으며, Adobe.com 페이지로의 LLM 유입 트래픽이 41% 증가했습니다.

"생성형 엔진 최적화는 빠르게 경영진의 주요 관심사가 되었으며, 선도 기업들은 AI 플랫폼 전반에 걸쳐 권위를 구축하고 경쟁 우위를 확보하고 있습니다"라고 Adobe Experience Cloud의 전략 및 제품 부사장인 Loni Stark가 말했습니다.

LLM Optimizer를 사용하는 얼리 액세스 고객들은 80%가 AI 플랫폼이 주요 제품 정보나 리뷰에 접근하지 못하게 하는 심각한 콘텐츠 가시성 격차를 가지고 있음을 발견했습니다. 이 도구의 추천 엔진은 이러한 격차를 감지하고 자체 웹페이지와 Wikipedia 및 공개 포럼과 같은 외부 채널 모두에 걸쳐 개선 사항을 제안합니다.

엔터프라이즈 통합 및 접근성

LLM Optimizer는 독립형 애플리케이션으로 제공되며 Adobe Experience Manager Sites와 기본적으로 통합됩니다. Agent-to-Agent(A2A) 및 Model Context Protocol(MCP)과 같은 업계 표준을 지원하여 타사 솔루션 간 원활한 상호 운용성을 제공합니다.

AI 가시성 인사이트를 더욱 쉽게 접근할 수 있도록 하기 위해 Adobe는 "Is Your Webpage Citable?"이라는 무료 Chrome 확장 프로그램도 출시했습니다. 이 확장 프로그램은 모든 웹사이트에서 LLM이 무엇을 보고 무엇을 놓치는지 보여줍니다. 이 확장 프로그램을 통해 팀은 전체 엔터프라이즈 솔루션 없이도 AI 가시성의 숨겨진 격차를 발견할 수 있습니다.

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추가 질문: "예전의 SEO와 다른 점이 있나. 어차피 같은 논리 아닌가"

답변:

예전의 SEO와 LLM 가시성 증가는 비슷해 보이지만, 핵심적으로 다른 점이 많습니다. SEO는 검색 엔진(구글 등)의 페이지 순위와 클릭을 높이는 데 초점을 맞췄지만, LLM 최적화(GEO)는 AI가 브랜드를 얼마나 자주, 얼마나 정확하게 인용하는지를 목표로 합니다.

핵심적 차이점

최적화 대상

- SEO: 구글, 네이버, Bing 등 전통적 검색엔진 페이지 순위.

- LLM/GEO: ChatGPT, Bing Copilot, AI 챗봇·생성형 검색이 출력하는 ‘답변 내 브랜드 인용’ 빈도.

측정 기준

- SEO: 클릭 수, 검색 순위, 트래픽, 백링크.

- LLM/GEO: AI 답변 내 언급/인용 횟수, 브랜드 권위성, 정보 구조화, ‘비링크 신호’ (예: 전문가 리뷰, 포럼 내 논의).

콘텐츠 구조 및 전략

- SEO: 키워드 밀도, 장문의 글, 백링크 중심.

- LLM/GEO: 명확하고 구조화된 데이터, 타겟 키워드 대신 ‘의도와 맥락’ 중심, AI가 쉽게 인식·해석할 수 있는 형식(JSON, 위키피디아식, 마크다운 등).

주요 변화점

- AI는 검색 순위 1~10위 페이지뿐 아니라, 롱테일(21위+) 정보, 신뢰도 높은 전문가 코멘트까지 참고하면서 인용.

- LLM 가시성은 클릭 유도보다 “문장 내에서 내 브랜드가 얼마나 답변에 들어가는가”가 중요.

- SEO는 링크와 키워드에 의존하지만, LLM 최적화는 명확한 구조화, 신뢰도, 내용의 깊이(깊은 지식·사례·분석) 등이 더 중요한 신호로 작용.

- AI 답변은 “클릭 없이 즉석에서 문제를 해결”하므로, 브랜드 노출 후 즉각적으로 고유 가치 전달이 필요함.

두 방법의 논리는 ‘콘텐츠 노출 극대화’라는 점에선 유사하지만, AI 시대에는 내용의 구조화, 권위성, 맥락 기반 정보, 다양한 외부 채널 노출이 훨씬 중요한 신호로 바뀌고 있습니다.