구글의 DA는 끝났다: AI 시대, 선택받는 기준은 '엔티티 권위'다
전통적인 검색 엔진 최적화(SEO)의 핵심이었던 도메인 권위가 저물고, AI 모델이 정보의 신뢰도를 판단하는 새로운 기준인 엔티티 권위(Entity Authority)의 시대가 도래했습니다.
지난 수십 년간 웹 생태계의 절대 법칙은 ‘도메인 권위(Domain Authority, DA)’였습니다. 백링크가 얼마나 많은지, 도메인 점수가 얼마나 높은지에 따라 검색 결과의 상단이 결정되었습니다. 하지만 생성형 AI의 등장과 LLM(대규모 언어 모델)의 확산은 이 게임의 규칙을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 이제 사용자는 구글 검색 결과의 링크를 클릭해 사이트를 방문하는 대신, AI가 요약해 준 정답을 그대로 소비합니다.
여기서 치명적인 질문이 생깁니다. AI는 수조 개의 데이터 속에서 어떤 정보를 ‘정답’으로 선택하고, 어떤 출처를 인용할까요? 단순히 도메인 점수가 높다고 해서 AI가 그 정보를 신뢰할까요? 결론부터 말씀드리면 아닙니다. AI는 더 이상 ‘어디서(Where)’ 말하느냐가 아니라, ‘누가(Who/What)’ 말하느냐, 즉 엔티티 권위(Entity Authority)를 기준으로 정보를 필터링합니다.
도메인 권위와 엔티티 권위: 무엇이 다른가
도메인 권위가 웹사이트라는 ‘그릇’의 크기와 인지도를 측정하는 지표였다면, 엔티티 권위는 그 그릇 안에 담긴 ‘개체(Entity)’의 전문성과 신뢰도를 측정하는 개념입니다. 여기서 엔티티란 사람, 기업, 장소, 개념 등 고유하게 식별 가능한 모든 대상을 의미합니다.
전통적인 SEO에서는 권위 있는 사이트에 링크를 거는 것만으로도 순위를 올릴 수 있었습니다. 하지만 AI 모델은 지식 그래프(Knowledge Graph)를 통해 정보를 처리합니다. AI는 특정 주제에 대해 일관되게 전문적인 정보를 제공하는 엔티티를 식별하고, 그 엔티티가 다른 신뢰할 수 있는 엔티티들과 어떻게 연결되어 있는지를 분석합니다. 즉, 단순한 링크의 양이 아니라 ‘관계의 질’과 ‘맥락적 일관성’이 핵심이 된 것입니다.
AI 모델이 인용 대상을 결정하는 메커니즘
LLM은 훈련 과정에서 데이터 간의 상관관계를 학습합니다. 특정 주제에 대해 반복적으로 언급되며, 다른 고신뢰 데이터셋에서도 긍정적으로 평가받는 엔티티는 모델 내부에서 높은 가중치를 갖게 됩니다. 이를 ‘엔티티 권위’라고 부를 수 있습니다. AI가 답변을 생성할 때 특정 출처를 인용하는 이유는 그 사이트의 DA가 높아서가 아니라, 해당 콘텐츠가 그 주제를 대표하는 ‘권위 있는 엔티티’에 의해 작성되었다고 판단했기 때문입니다.
이러한 변화는 제품 전략과 콘텐츠 생산 방식에 근본적인 변화를 요구합니다. 이제는 단순히 키워드를 반복하거나 백링크를 구매하는 전략은 통하지 않습니다. 대신, AI가 우리 브랜드나 전문가를 특정 분야의 ‘독보적인 엔티티’로 인식하게 만드는 전략이 필요합니다.
엔티티 권위를 구축하기 위한 기술적 접근
AI 모델에게 우리가 권위 있는 엔티티임을 알리기 위해서는 데이터의 구조화가 필수적입니다. AI는 비정형 텍스트보다 구조화된 데이터를 통해 엔티티 간의 관계를 훨씬 더 정확하게 파악합니다.
- 스키마 마크업(Schema Markup)의 정교화: JSON-LD를 활용해 Person, Organization, Product 등의 엔티티를 명확히 정의해야 합니다. 단순히 ‘회사’라고 정의하는 것이 아니라, 어떤 분야의 전문가 그룹이며 어떤 성과를 냈는지 구조적으로 연결해야 합니다.
- 지식 그래프 연결: 위키데이터(Wikidata)나 DBpedia와 같이 AI 모델이 기본적으로 신뢰하는 외부 지식 베이스에 엔티티가 등록되거나 연결되도록 관리해야 합니다.
- 일관된 디지털 풋프린트: 웹사이트, SNS, 전문 포럼, 뉴스 기사 등 다양한 채널에서 동일한 엔티티 이름과 정체성으로 일관된 메시지를 전달해야 합니다. AI는 파편화된 정보보다 교차 검증된 정보를 더 신뢰합니다.
엔티티 기반 전략의 장단점 분석
이 새로운 패러다임은 기존의 마케팅 방식과 비교했을 때 뚜렷한 차이점을 보입니다. 아래 표를 통해 그 차이를 명확히 확인해 보겠습니다.
| 구분 | 도메인 권위 (전통적 SEO) | 엔티티 권위 (AI 시대) |
|---|---|---|
| 핵심 지표 | 백링크 수, 도메인 나이, 트래픽 | 전문성, 일관성, 관계망(Graph) |
| 최적화 대상 | 웹페이지, URL | 브랜드, 인물, 개념(Entity) |
| 성공 방식 | 양질의 링크 확보 및 키워드 배치 | 분야 내 독보적 전문성 입증 및 구조화 |
| 리스크 | 알고리즘 업데이트 시 순위 급락 | 초기 권위 구축까지 긴 시간 소요 |
실제 적용 사례: 전문 기술 블로그의 진화
예를 들어, 한 클라우드 보안 솔루션 기업이 있다고 가정해 봅시다. 과거에는 ‘클라우드 보안’이라는 키워드로 상위 노출되기 위해 수많은 블로그 포스팅을 올리고 외부 링크를 유도했습니다. 하지만 이제는 전략을 바꿉니다.
먼저, 회사의 수석 엔지니어를 ‘클라우드 보안 전문가’라는 엔티티로 설정합니다. 이 엔지니어가 작성한 심도 있는 기술 백서, 오픈소스 기여 내역, 업계 컨퍼런스 발표 자료를 구조화하여 배포합니다. AI 모델이 웹을 크롤링할 때, [회사 A] $
ightarrow$ [수석 엔지니어 B] $
ightarrow$ [특정 보안 기술 C]라는 강력한 연결 고리를 발견하게 만듭니다. 결과적으로 사용자가 AI에게 “가장 신뢰할 수 있는 클라우드 보안 설정 방법은?”이라고 물었을 때, AI는 도메인 점수가 높은 일반 정보 사이트가 아니라, 해당 분야의 권위 있는 엔티티로 인식된 [회사 A]의 콘텐츠를 인용하게 됩니다.
지금 당장 실행해야 할 액션 아이템
AI 시대의 검색 최적화는 더 이상 ‘트릭’의 영역이 아니라 ‘정체성’의 영역입니다. 실무자와 기업이 지금 즉시 실행해야 할 단계별 가이드는 다음과 같습니다.
- 엔티티 정의: 우리 브랜드나 제품이 AI에게 어떤 ‘단어’ 혹은 ‘개념’으로 인식되길 원하는지 정의하십시오. (예: ‘단순한 CRM 소프트웨어’ $
ightarrow$ ‘중소기업 매출 성장을 돕는 AI 비즈니스 파트너’) - 데이터 구조화: 웹사이트의 모든 핵심 페이지에 JSON-LD 스키마 마크업을 적용하십시오. 특히
sameAs속성을 사용하여 공식 SNS, 위키피디아, 링크드인 프로필 등을 연결해 AI가 동일 인물/기업임을 인지하게 하십시오. - 전문성 증명 콘텐츠 생산: 단순 정보 나열이 아닌, 독자적인 관점과 데이터가 포함된 ‘Deep-dive’ 콘텐츠를 작성하십시오. AI는 일반적인 상식보다 고유한 통찰력이 담긴 데이터를 더 가치 있는 엔티티의 증거로 채택합니다.
- 교차 검증 경로 구축: 자사 채널 외에 권위 있는 외부 매체(전문지, 학술지, 대형 커뮤니티)에서 우리 엔티티가 언급되도록 전략적인 PR을 진행하십시오.
결론: 보이지 않는 연결망을 설계하라
구글의 검색 결과 페이지(SERP)는 사라지지 않겠지만, 그 영향력은 급격히 줄어들 것입니다. 이제 우리는 웹사이트라는 섬을 만드는 것이 아니라, AI의 거대한 지식 그래프 속에 우리라는 점을 찍고, 그 점들을 강력한 선으로 연결하는 작업을 해야 합니다.
도메인 권위라는 숫자에 매몰되지 마십시오. 대신 AI가 당신을, 혹은 당신의 기업을 해당 분야의 ‘대체 불가능한 정답’으로 인식하게 만드는 엔티티 전략에 집중하십시오. 그것이 AI 시대에 살아남는 유일하고 가장 확실한 방법입니다.
FAQ
Domain Authority Is a Google Metric. Entity Authority Is How AI Decides Who Gets Cited.의 핵심 쟁점은 무엇인가요?
핵심 문제 정의, 비용 구조, 실제 적용 방법, 리스크를 함께 봐야 합니다.
Domain Authority Is a Google Metric. Entity Authority Is How AI Decides Who Gets Cited.를 바로 도입해도 되나요?
작은 범위에서 실험하고 데이터를 확인한 뒤 단계적으로 확대하는 편이 안전합니다.
실무에서 가장 먼저 확인할 것은 무엇인가요?
목표 지표, 대상 사용자, 예산 범위, 운영 책임자를 먼저 명확히 해야 합니다.
법률이나 정책 이슈도 함께 봐야 하나요?
네. 데이터 수집 방식, 플랫폼 정책, 개인정보 관련 제한을 반드시 점검해야 합니다.
성과를 어떻게 측정하면 좋나요?
비용, 전환율, 클릭률, 운영 공수, 재사용 가능성 같은 지표를 함께 보는 것이 좋습니다.
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