구글 AI검색이 빠르게 진화하고 있습니다. 최근 2개의 새로운 기술이 소개됐는데. 하나는 쿼리 팬 아웃(Query Fan-Out), 다른 하나는 Muvera입니다. 쿼리 팬 아웃(Query Fan-Out)은 이미 구글의 AI 모드에 적용된 기술인 반면 MUVERA는 적용 여부가 불확실합니다. 앞으로 자연스럽게 스며들지 않을까 예상해봅니다. 이러한 검색 관련 기술은 당장 AI검색최적화에 영향을 미칠 수밖에 없는데요. 오늘은 이 두 가지 기술에 대한 대략적인 이해를 바탕으로 AIEO(AI검색최적화)에 주는 함의를 찾아내 보겠습니다. 아마 함의가 가리키는 방향 자체는 기존과 크게 다르지 않을 수 있을 겁니다.

쿼리 팬 아웃 (Query Fan-Out)이란?

쿼리 팬 아웃은 사용자의 단일 검색 쿼리를 여러 개의 관련 하위 쿼리로 분해하는 AI 기반 검색 기술입니다. 전통적인 검색이 키워드 일치에 중점을 두었다면, 쿼리 팬 아웃은 사용자의 의도(intent)와 맥락(context)을 더 깊이 이해하여 다양한 관점에서 정보를 탐색합니다.

작동 방식:

• 의도 분석 및 분해: AI 모델(예: Gemini)은 사용자의 쿼리를 분석하여 핵심 의도를 파악하고, 이를 여러 개의 구체적인 하위 질문이나 주제로 나눕니다. 예를 들어, "가족 5인 해외여행 계획"이라는 쿼리는 "가족 친화적인 해외여행지", "5인 가족을 위한 여행 예산", "아이와 함께하는 해외여행 팁" 등 여러 하위 쿼리로 분해될 수 있습니다.
• 병렬 검색: 분해된 하위 쿼리들은 동시에 검색 시스템에 전달되어 라이브 웹, 지식 그래프, 쇼핑 그래프 등 다양한 소스에서 정보를 검색합니다.
• 정보 융합 및 답변 합성: 각 하위 쿼리에서 검색된 관련 정보 조각(passage)들이 모여 원본 쿼리에 대한 포괄적이고 응집력 있는 답변으로 합성됩니다.

향상되는 점:

• 더 깊고 넓은 정보 탐색: 단일 쿼리로는 놓칠 수 있는 다양한 측면과 세부 정보를 발견합니다.
• 복잡한 쿼리 처리 능력 향상: 여러 요소가 포함된 복잡한 질문에 대해 효과적으로 답변할 수 있습니다.
• 대화형 검색 경험: 사용자가 추가적인 질문을 하지 않아도 잠재적인 후속 질문에 대한 정보를 미리 제공하여 검색 경험을 대화형으로 만듭니다.

Muvera 기술이란?

MUVERA (Multi-Vector Retrieval via Fixed Dimensional Encodings)는 구글이 최근 발표한 멀티 벡터 검색 알고리즘으로, 검색 속도와 정확도를 동시에 향상시키는 것을 목표로 합니다. 특히, 복잡한 멀티 벡터 검색을 기존의 단일 벡터 검색만큼 빠르게 만드는 것이 핵심입니다.

작동 방식:

• 멀티 벡터의 복잡성 해결: 전통적인 단일 벡터 검색은 하나의 페이지나 문서를 하나의 벡터(숫자 리스트)로 압축하여 검색 속도는 빠르지만, 세부적인 의미를 놓칠 수 있습니다. 반면, 멀티 벡터 검색은 문서 내의 각 토큰(단어, 구)마다 여러 개의 작은 벡터를 생성하여 훨씬 더 정밀한 의미를 포착할 수 있지만, 계산량이 매우 많아 실시간 적용이 어려웠습니다.
• Fixed Dimensional Encoding (FDE): Muvera는 이 문제를 해결하기 위해 "고정 차원 인코딩(Fixed Dimensional Encoding, FDE)"이라는 기술을 사용합니다. 이는 문서나 쿼리의 여러 벡터 세트를 하나의 고정된 차원의 벡터로 압축하는 방식입니다. 이 FDE는 원본 멀티 벡터 간의 중요한 유사성 정보를 유지하면서도 단일 벡터처럼 효율적으로 검색할 수 있게 합니다.
• MIPS(Maximum Inner Product Search) 활용: FDE로 변환된 문서들은 기존의 최적화된 MIPS(최대 내적 검색) 솔버를 사용하여 인덱싱 및 검색됩니다. 이 MIPS는 단일 벡터 검색에서 매우 효율적인 것으로 알려져 있습니다.
• 재순위화: MIPS를 통해 초기 후보군이 검색되면, Muvera는 더 정확한 멀티 벡터 유사도(예: Chamfer 유사도)를 사용하여 이 후보군들을 재순위화하여 최종적으로 가장 관련성 높은 결과를 제공합니다.

향상되는 점:

• 속도와 정확성 동시 향상: 멀티 벡터의 정밀함을 유지하면서 단일 벡터 검색의 속도를 달성합니다.
• 정확한 일치: 페이지 내의 정확한 구절, 문장, 심지어 단어까지도 검색 의도에 맞게 찾아낼 수 있습니다.
• 대규모 적용 가능성: 멀티 벡터 검색의 계산 오버헤드를 줄여 대규모 검색 시스템에 효율적으로 적용할 수 있습니다.
• 키워드 일치보다 의도 이해: 단순 키워드 반복보다 쿼리의 전체적인 의도와 맥락을 더 잘 이해하여 관련성 높은 결과를 제공합니다.

Muvera와 쿼리 팬 아웃은 어떻게 AI검색을 바꿀까

Muvera와 쿼리 팬 아웃은 다음과 같은 방식으로 서로를 보완하며 검색 기술을 극대화합니다.

쿼리 이해도 증폭:

• 쿼리 팬 아웃은 사용자의 복잡한 쿼리를 다양한 하위 쿼리로 분해하여 의도를 다각적으로 파악합니다.
• Muvera는 이 하위 쿼리들을 처리할 때, 단순히 키워드 매칭을 넘어 각 하위 쿼리에 대한 문맥적, 의미적 이해를 심화시켜 가장 정확한 정보 조각을 찾아냅니다. 예를 들어, "가족 5인 해외여행"의 하위 쿼리인 "가족 친화적인 해외여행지"에 대해 Muvera는 관련 웹페이지의 여러 벡터를 효율적으로 분석하여 '가족 여행'이라는 맥락에 가장 부합하는 여행지 정보를 정밀하게 식별할 수 있습니다.

효율적인 정보 검색 및 합성:

• 쿼리 팬 아웃은 여러 하위 쿼리를 병렬로 실행하여 광범위한 정보 풀을 확보합니다.
• Muvera는 이 광범위한 검색 과정에서 멀티 벡터 데이터를 단일 벡터처럼 빠르게 처리하여 실시간으로 방대한 정보 조각들을 효율적으로 가져올 수 있도록 지원합니다. 즉, 쿼리 팬 아웃이 검색 범위를 넓히는 역할을 한다면, Muvera는 그 넓어진 범위 내에서 필요한 정보를 빠르고 정확하게 찾아내는 역할을 하는 것입니다.

고품질 AI 생성 답변:

• AI 모드와 같은 구글의 생성형 검색 경험은 쿼리 팬 아웃을 통해 여러 소스에서 얻은 정보를 기반으로 종합적인 답변을 생성합니다.
• Muvera는 이 과정에서 각 소스의 내용에서 가장 정확하고 미묘한 의미를 담고 있는 부분을 식별하여 가져옴으로써, AI가 합성하는 답변의 정확성과 품질을 크게 향상시킵니다. 세부적인 의미까지 놓치지 않고 추출할 수 있는 Muvera의 능력은 AI가 보다 신뢰할 수 있고 풍부한 답변을 만들어내는 데 필수적입니다.

결론적으로, 쿼리 팬 아웃은 사용자의 쿼리 의도를 최대한 넓고 깊게 해석하여 검색해야 할 "영역"을 정의하고, Muvera는 그 정의된 영역 내에서 가장 정확하고 관련성 높은 정보 "조각"을 빠르고 효율적으로 찾아내는 기술입니다. 이 두 기술의 시너지는 구글 검색을 단순한 정보 목록 제공을 넘어, 사용자의 복잡한 질문에 대한 종합적이고 지능적인 "답변 엔진"으로 진화시키는 핵심 동력이 됩니다.

쿼리 팬 아웃(Query Fan-Out)과 Muvera 기술은 구글 검색의 핵심적인 진화 방향을 보여주며, 이는 SEO(검색 엔진 최적화) 전략에 매우 중요한 함의를 갖습니다. 두 기술이 SEO에 미치는 영향을 각각 그리고 통합적으로 정리해 보겠습니다.

쿼리 팬 아웃 (Query Fan-Out)이 AIEO에 주는 함의

쿼리 팬 아웃은 사용자의 단일 쿼리를 여러 관련 하위 쿼리로 분해하여 더 깊고 넓게 검색하는 AI 기반 기술입니다. 이는 AIEO 즉 AI검색최적화 전략에 다음과 같은 변화를 요구합니다.

키워드 중심에서 '의도'와 '주제' 중심으로 전환 가속화:

• 단순히 특정 키워드에 대한 순위 상승만을 목표로 하는 시대는 더욱 저물 것입니다. 쿼리 팬 아웃은 사용자의 궁극적인 의도(User Intent)를 파악하여 다양한 관련 정보를 끌어옵니다.
• 따라서 SEO는 이제 특정 키워드에 대한 콘텐츠를 만드는 것을 넘어, 사용자가 가질 수 있는 다양한 의도와 관련된 포괄적인 주제를 커버하는 콘텐츠를 제공해야 합니다.
• 함의: 타겟 키워드뿐만 아니라, 그 키워드와 관련된 잠재적인 질문, 맥락, 다음 단계의 정보까지 예상하여 콘텐츠를 기획하고 구성해야 합니다. "Why", "How", "What is", "Best X for Y"와 같은 질문형 쿼리에 대한 답변을 고려해야 합니다.

콘텐츠의 '깊이'와 '범위' 중요성 증대:

• 하나의 쿼리에서 여러 하위 쿼리가 파생되므로, AI검색 엔진은 사용자의 다양한 궁금증을 한 번에 해결해 줄 수 있는 깊이 있고 포괄적인 콘텐츠를 선호하게 됩니다.
• 함의: 특정 주제에 대해 심층적인 정보를 제공하고, 관련성 높은 여러 하위 주제를 유기적으로 연결하는 '권위 있는(Authoritative)' 콘텐츠를 제작해야 합니다. 웹사이트는 해당 분야의 허브(Hub) 역할을 할 수 있는 콘텐츠 클러스터 전략을 고려해야 합니다.

질문 답변 형식 및 구조화된 데이터의 중요성:

• 쿼리 팬 아웃은 질문에 대한 답변을 찾는 데 탁월합니다. 따라서 콘텐츠 내에서 명확하게 질문에 답하는 형식(Q&A, FAQ)이 더욱 중요해집니다.
• 함의: 스키마 마크업(FAQPage, HowTo, QAPage 등)을 적극적으로 활용하여 콘텐츠의 구조를 검색 엔진이 명확하게 이해하도록 돕고, SERP(검색 결과 페이지)에서 리치 스니펫(Rich Snippets)으로 노출될 기회를 늘려야 합니다.

다양한 정보 소스 통합에 대한 대비:

• 쿼리 팬 아웃은 라이브 웹, 지식 그래프, 쇼핑 그래프 등 여러 소스에서 정보를 가져옵니다.
• 함의: 웹사이트 콘텐츠 외에 비즈니스 프로필(Google My Business), 제품 피드(Google Merchant Center) 등 구글의 다양한 플랫폼에 정확하고 최신 정보를 유지하는 것이 중요합니다. 이미지, 비디오 등 다양한 형식의 콘텐츠도 포괄적으로 최적화해야 합니다.

Muvera 기술이 AIEO에 주는 함의

Muvera는 멀티 벡터 검색을 효율적으로 만들어 검색의 정확도를 높이는 기술입니다. 이는 콘텐츠 제작 및 온페이지 최적화에 다음과 같은 영향을 미칩니다.

콘텐츠의 '의미적 정확성' 극대화:

• Muvera는 단순히 키워드 일치를 넘어 문서 내의 미묘한 의미와 문맥을 정확하게 이해합니다. 이는 특정 키워드를 반복하는 것보다, 콘텐츠가 해당 주제를 얼마나 정확하고 풍부하게 설명하는지가 중요해진다는 것을 의미합니다.
• 함의: 콘텐츠 작성 시 자연스러운 언어 사용과 깊이 있는 주제 탐구를 지향해야 합니다. 키워드 스터핑(Keyword Stuffing)은 오히려 역효과를 낼 수 있으며, 동의어, 관련 개념, 상위/하위 개념을 아우르는 풍부한 어휘를 사용하는 것이 유리합니다.

구체적인 정보 제공 및 ' passage ranking'의 중요성 강화:

• Muvera는 문서 전체가 아닌, 문서 내의 특정 구절(passage)의 관련성을 정확하게 판단할 수 있습니다.
• 함의: 긴 문서 내에서도 핵심적인 질문에 대한 명확하고 간결한 답변을 제공하는 '킬러 문장'이나 '킬러 단락'을 포함하는 것이 중요합니다. 각 단락이나 구절이 독립적으로도 의미를 가질 수 있도록 명확하게 작성해야 합니다. 또한, 각 섹션의 헤딩(H2, H3 등)을 통해 내용을 명확히 구분하고 구조화하는 것이 더욱 중요해집니다.

'품질'과 '신뢰성'의 절대적인 중요성:

• Muvera와 같은 AI 기반 검색 기술은 단순히 많은 양의 키워드가 아니라, 실제 사용자에게 유용하고 신뢰할 수 있는 고품질 정보를 더 잘 식별합니다.
• 함의: E-E-A-T(Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) 원칙을 철저히 준수해야 합니다. 전문성을 갖춘 저자가 작성하고, 최신 정보를 포함하며, 출처를 명확히 밝히는 등 콘텐츠의 신뢰성을 높이는 데 집중해야 합니다.

페이지 속도와 사용자 경험(UX)의 지속적 중요성:

• Muvera가 검색 효율성을 높이더라도, 사용자가 실제로 페이지에 방문했을 때의 경험은 여전히 중요합니다. 빠른 로딩 속도, 모바일 친화성, 직관적인 내비게이션은 이탈률을 줄이고 검색 엔진 순위에 간접적인 영향을 미칩니다.
• 함의: 코어 웹 바이탈(Core Web Vitals)과 같은 사용자 경험 지표를 지속적으로 개선해야 합니다.

쿼리 팬 아웃과 Muvera의 통합적인 SEO 함의는?

이 두 기술의 결합은 AIEO 패러다임의 중대한 변화를 의미합니다.

사용자의 '진정한 의도'를 만족시키는 것이 핵심: 더 이상 단순히 키워드에 맞춰 기계적으로 콘텐츠를 생산하는 것이 아니라, 사용자가 검색을 통해 무엇을 진정으로 얻고 싶어 하는지를 깊이 이해하고, 그에 대한 가장 정확하고 포괄적인 답변을 제공하는 데 집중해야 합니다.

• 전략적 변화: "질문-답변" 중심의 콘텐츠 전략, 주제 클러스터링, E-E-A-T 원칙 강화, 그리고 사용자 여정(User Journey) 전체를 아우르는 콘텐츠 기획이 필수가 됩니다.
• 콘텐츠의 '맥락적 관련성'과 '정밀도' 동시 추구: 쿼리 팬 아웃이 다양한 맥락을 탐색하게 하고, Muvera가 그 맥락 속에서 가장 정밀한 정보를 찾아내므로, SEO는 콘텐츠가 얼마나 넓은 범위의 관련 질문을 포괄하면서도, 각 질문에 대해 얼마나 정확하고 구체적인 답변을 제공하는지에 중점을 둬야 합니다.
• SEO는 '콘텐츠 마케팅'과 '기술 최적화'의 완벽한 융합: 훌륭한 콘텐츠를 만드는 것(쿼리 팬 아웃의 수혜)과 그 콘텐츠가 검색 엔진에 의해 효율적으로 이해되고 제공되도록 기술적으로 최적화하는 것(Muvera의 수혜)이 동시에 중요해집니다.

결론적으로, 쿼리 팬 아웃과 Muvera는 구글 검색을 '답변 엔진'이자 '문제 해결 엔진'으로 진화시키고 있습니다. 따라서 SEO는 단순히 트래픽을 유도하는 것을 넘어, 사용자의 문제를 해결하고 가치를 제공하는 최고 품질의 콘텐츠를 만드는 데 집중해야 할 것입니다. 이는 장기적인 관점에서 검색 엔진 가시성과 비즈니스 성공을 위한 가장 확실한 전략이 될 것입니다.