TBWA DATALAB의 ‘AI 시대 유튜브 생태계: 콘텐츠 생성부터 AI 검색 노출까지’ 시리즈 첫 번째 글에서는 ‘검색 시장의 변화 – 유튜브는 더 이상 영상 플랫폼만이 아니다’라는 주제로, 유튜브가 검색 시장에서 어떤 지위를 차지하고 있는지 통계 자료와 함께 살펴보았습니다.
두 번째 글에서는 ‘유튜브 콘텐츠 기획부터 제작, SEO까지 돕는 AI 툴’이라는 주제로, 이러한 유튜브의 중요성에 맞춰 영상 기획부터 제작, SEO까지 효율적으로 진행할 수 있는 AI 툴들을 소개해 드렸습니다.
이번 마지막 글에서는 생성형 AI인 ChatGPT, Claude 등이 유튜브 검색 시장에 미치는 영향과, 유튜브 콘텐츠를 AI 검색 결과에 효과적으로 노출시키기 위한 전략을 설명드리겠습니다.
[목차]
생성형 AI와 유튜브 콘텐츠의 새로운 관계
생성형 AI 시대의 유튜브 SEO 전략
AI가 읽을 수 있는 메타데이터 구성법
영상 내 정보 구조와 사용자 맥락 고려하기
기존 SEO 툴과 생성형 AI를 활용한 AI 노출 전략
생성형 AI와 유튜브 콘텐츠의 새로운 관계
ChatGPT 같은 생성형 AI가 ‘검색 대체재’로 자리 잡고 있다.
생성형 AI, 특히 ChatGPT는 영상 요약, 콘텐츠 추천, 빠른 정보 추출 능력을 바탕으로 유튜브에서 얻고자 했던 정보 탐색 수요를 흡수하고 있습니다. 예를 들어 사용자가 “최신 아이폰과 갤럭시를 비교해 줘”라고 입력하면, 여러 개의 영상이나 블로그를 넘겨보지 않아도 ChatGPT가 관련 정보를 요약 제공해 줍니다.
더 나아가, AI 확장 프로그램을 통해 유튜브 영상 내용 자체를 요약하거나 특정 시점의 내용을 추출하는 것도 가능해졌습니다. 유튜브 영상 내용을 요약하려는 사용자가 늘고 있는 것을 관련 검색량 데이터를 통해 확인할 수 있습니다.
사용자가 유튜브에서 직접 검색하거나 영상을 시청하기 전, 이미 AI가 ‘필터링된 결과’를 선호하는 것입니다.
유튜브가 ChatGPT와 같은 생성형 AI가 포함된 검색 점유율에서 6.79%를 유지하고 있음에도, ChatGPT와 같은 AI가 빠르게 검색 시장의 일부를 대체해 가는 흐름은 분명합니다.
이는 유튜브 검색 시장이 단순한 기존 검색 엔진과 소셜 미디어 내부 경쟁(Google, Naver, TikTok 간)이 아니라, AI 기반 ‘외부 검색 흐름’과의 경쟁에 직면해 있다는 뜻입니다.
유튜브 영상도 생성형 AI의 답변에 포함된다.
이전까지 유튜브 콘텐츠는 사용자가 직접 플랫폼에서 검색하거나, 구글 검색 결과에서 ‘영상’ 탭을 클릭해야만 접근이 가능했습니다. 그러나 이제는 생성형 AI의 등장으로, 유튜브 영상 역시 AI의 답변 속에 포함되는 정보 자원으로 활용되고 있습니다.
예를 들어 ChatGPT, Bing Copilot, Perplexity AI와 같은 생성형 AI는 사용자가 질문을 입력하면 웹페이지, 블로그뿐만 아니라 유튜브 영상까지 참조해 답변을 구성합니다. 제품 리뷰나 튜토리얼 영상의 경우, 영상 속 자막이나 설명 내용을 분석해 요약 정보를 텍스트로 제공하며, 일부 플랫폼은 영상 링크와 타임스탬프까지 함께 안내합니다. 이는 유튜브 콘텐츠가 더 이상 영상 플랫폼 내에만 머무르지 않고, AI의 검색, 요약, 추천 흐름 안으로 통합되고 있다는 신호입니다.
여기에 최근 구글이 유튜브에도 ‘AI 개요(AI Overviews)’ 기능을 도입하며 변화는 더욱 가속화될 예정입니다. 현재 미국 일부 유튜브 프리미엄 사용자 대상으로 시범 운영 중인 이 기능은 검색어에 맞춰 영상의 핵심 장면을 AI가 하이라이트 형식으로 요약해 보여줍니다. 이는 기존 텍스트 기반 AI 요약이 링크 클릭을 줄였던 것처럼, 영상 콘텐츠 ‘요약된 정보’만 소비되며 원본 클릭률이 낮아질 수 있다는 우려를 낳고 있습니다.
그러나 이런 흐름은 역설적으로 ‘AI에 잘 노출되는 콘텐츠’를 만드는 것이 점점 더 중요해졌다는 뜻이기도 합니다. 단순히 영상을 제작하는 것을 넘어서, 자막, 설명란, 타이틀, 섬네일 텍스트, 장면 구성에 이르기까지 콘텐츠 내부의 구조를 AI가 이해할 수 있도록 설계해야, 추천·검색·요약 시스템 속에서 유리한 위치를 선점할 수 있습니다.
앞으로 유튜브 콘텐츠는 ‘사람이 보는 영상’이자 ‘AI가 요약, 추천하는 데이터’로 기능하게 될 것입니다. 콘텐츠 제작자에게는 영상 자체의 완성도뿐 아니라, AI에 인식되고 활용될 수 있도록 콘텐츠를 설계하는 전략이 더 중요해지고 있습니다.
생성형 AI 시대의 유튜브 SEO 전략
생성형 AI가 정보 검색과 소비 방식에 큰 영향을 미치면서, 유튜브 SEO 전략 역시 새로운 전환점을 맞이하고 있습니다. 키워드나 태그를 넣는 기존 방식만으로는 부족하며, 이제는 AI가 ‘이해할 수 있는’ 콘텐츠 구조와 메타데이터 설계가 핵심이 되고 있습니다.
AI가 읽을 수 있는 메타데이터 구성법
생성형 AI는 영상 콘텐츠를 분석할 때 화면에 보이는 요소만을 참고하지 않습니다. 영상에 포함된 메타데이터를 함께 분석하여 주제, 맥락, 정보 구조를 이해하려고 합니다.
1. 영상 설명란(Description)은 ‘요약 + 맥락 + 탐색 정보’로 구성하기
설명란은 AI가 참고하는 텍스트 정보 중 하나입니다. 영상의 목적, 핵심 내용, 주요 키워드, 연관 주제를 명확하게 제시하는 것이 중요합니다.
예를 들어 다음과 같은 구조를 활용할 수 있습니다.
- 첫 문장에 핵심 주제와 주요 키워드 포함 (예: “이 영상은 생성형 AI 시대의 유튜브 SEO 전략을 소개합니다.”)
- 목차 형식으로 주요 포인트 나열 (예: “01: AI가 읽는 메타데이터 / 02: 자막 최적화 전략 / 03: AI-SEO 결합 팁”)
- 관련 콘텐츠 링크, 참고 자료 안내 (예: “관련 자료 보는 링크 | AI에 유튜브 콘텐츠 노출하는 교육 자료 다운로드”)
이처럼 구조화된 설명을 제공해야합니다.
2. 태그(Tag) – 키워드 남발 X, 핵심 주제와 서브 주제와 관련된 태그 사용하기
태그는 키워드 나열이 아니라, 콘텐츠가 어떤 주제에 속하는지를 AI가 분류하는 데 참고하는 신호로 작용합니다.
효과적인 태그 설정법은 다음과 같습니다:
- 핵심 주제 키워드 (예: “AI SEO”, “YouTube Optimization”)
- 브랜드명 또는 인물명 (예: “ChatGPT”, “OpenAI”, “구글SEO”)
- 구체적인 카테고리 키워드 (예: “영상 콘텐츠 마케팅”, “AI 트렌드”, “디지털 전략 2025”)
너무 광범위하거나 모호한 단어보다는, 실제 사용자들이 검색할 만한 구체적이고 맥락이 있는 키워드와 영상과 관련된 키워드를 선정하는 것이 좋습니다.
3. 웹사이트에 임베딩 된 영상에 ALT 텍스트 기입
유튜브 자체에서는 섬네일 ALT 태그 설정이 직접적으로 지원되진 않지만, 해당 영상을 블로그나 브랜드 웹사이트에 임베드할 경우에는 ALT 텍스트를 설정할 수 있습니다.
예를 들어 영상이 삽입된 블로그에 다음과 같은 ALT 태그를 작성해두면, 외부 AI 크롤러가 내용을 더 명확하게 인식할 수 있습니다. 이러한 텍스트는 AI가 영상의 주제를 해석하는 데 보조 지표로 작용합니다.
4. 타임스탬프 꼭 작성하기
유튜브의 타임스탬프 기능은 단순히 사용자 편의를 위한 것이 아니라, AI에게도 콘텐츠의 구조를 전달하는 역할을 합니다. 각 챕터가 어떤 주제를 다루고 있는지, 콘텐츠 흐름이 어떻게 전개되는지를 명시적으로 보여주기 때문입니다. 챕터 설정 시 유의할 점은 다음과 같습니다:
각 구간마다 주제 명칭이 명확하고 설명적이어야 합니다. (예: “03:20 – AI가 읽는 메타데이터”, “06:45 – SEO 툴과 AI 전략 결합”) 챕터 구성이 잘 되어 있으면, ChatGPT 같은 AI가 사용자의 질문에 응답할 때 특정 구간만 요약해 보여주는 방식으로 인용되기도 합니다.
생성형 AI는 텍스트 데이터를 중심으로 작동하기 때문에, 영상 콘텐츠 내에 포함된 모든 언어 기반 정보(텍스트, 자막, 음성)는 AI가 내용을 파악하고 요약하거나 추천하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 특히 유튜브 영상은 시청 기반 콘텐츠임에도 불구하고, AI는 이를 청각적 요소가 아닌 언어적 정보로 접근합니다. 즉, 영상 안에 담긴 ‘말’과 ‘글’이 얼마나 구조화되어 있는지에 따라 AI의 해석 정확도와 활용 가능성이 달라집니다.
5. 자막: AI가 가장 먼저 해석하는 콘텐츠의 핵심
정확한 자막은 AI에게 콘텐츠의 전개 흐름을 명확히 전달해 줍니다. 오타, 잘못된 띄어쓰기, 의미 왜곡이 있는 자막은 AI가 콘텐츠를 잘못 이해할 가능성을 높이기에 조심해야 합니다.
또한 자막은 사용자 접근성(Accessibility) 측면에서도 중요한 요소이므로, AI 최적화와 사용자 경험 두 가지를 동시에 만족시킬 수 있는 전략이 됩니다.
영상 내 정보 구조와 사용자 맥락 고려하기
생성형 AI는 초기의 키워드 중심 분석을 넘어, 전체 콘텐츠의 흐름과 사용자의 의도를 함께 해석하려는 방향으로 진화하고 있습니다. 이는 단어와 문장을 개별적으로 처리하는 수준을 넘어서, 콘텐츠가 어떤 문맥 안에서 구성되어 있는지, 시청자가 어떤 의문을 해결하려 하는지까지 이해하려는 시도입니다.
이러한 흐름 속에서 영상이 AI에 의해 ‘이해될 수 있는 구조’를 갖추고 있어야, 검색, 요약, 추천 등 다양한 AI 기반 활용 맥락에서 가시성을 확보할 수 있습니다.
1. 영상 도입부의 ‘주제 명확화’
영상 초반 10~20초에서는 영상의 목적, 해결하려는 문제, 전달할 핵심 내용을 명확히 제시해야 합니다.
예: “이번 영상에서는 2025년 기준으로 생성형 AI 시대의 유튜브 SEO 전략을 정리해 드립니다.”
이렇게 명확한 주제 선언은 AI가 영상의 전체 맥락을 빠르게 인식하고 요약하는 데 도움이 됩니다.
2. 사용자 맥락을 기반으로 콘텐츠 제작
AI는 시청자(사용자)가 어떤 질문을 가지고 있는지를 자연어 형태로 받아들입니다. 콘텐츠가 사용자 관점의 질문과 연결되어 있을수록, AI의 추천 알고리즘 속에 노출될 확률이 높아집니다.
예를 들어 “유튜브 SEO를 어떻게 시작해야 하나요?”라는 질문에 답하는 영상을 제작한다면,
→ “초보자를 위한 유튜브 SEO 시작 가이드”처럼 질문에 대응하는 콘텐츠가 필요합니다.
또한 사용자의 정보 소비 흐름(=고민 → 검색 → 판단 → 행동)을 고려해, 추가 정보 링크, 연관 영상 추천 등도 적절히 배치하면 AI가 이를 유용한 사용자 여정으로 인식하게 됩니다.
기존 SEO 툴과 생성형 AI를 활용한 AI 노출 전략
기존 SEO 툴로 키워드를 찾고, 생성형 AI로 질문 구조와 문장 흐름을 예측하며, 다시 SEO 도구로 결과를 검증하고 개선하는 순환 구조를 만들 수 있습니다.
1. SEO 툴로 ‘검색될 가능성 높은 키워드’ 발굴
VidIQ, TubeBuddy 등은 여전히 강력한 리서치 도구입니다. 검색량, 경쟁도, 관련 키워드를 분석해 사람들이 실제로 어떤 표현으로 유입되는지를 파악할 수 있습니다. 이 정보는 영상의 제목, 설명란, 자막 등에 적용되어 AI의 기본적인 인덱싱 대상이 됩니다.
2. 생성형 AI로 ‘검색 의도와 문장 구조’ 최적화
이제는 키워드만으로는 부족합니다. ChatGPT나 Claude와 같은 생성형 AI를 활용하면 사용자의 검색 의도를 더 깊이 이해할 수 있습니다.
“이 키워드는 어떤 질문 안에서 등장할까?”
“이 주제를 AI가 요약한다면 어떤 문장으로 표현할까?”
이 과정을 통해 영상 설명과 자막 문장을 AI가 이해하고 인용하기 좋은 형태로 다듬는 작업이 가능해집니다.
3. SEO 툴로 결과 분석 및 개선
콘텐츠를 기획하고 AI에 맞게 구조화하고 업로드 후에 SEO 툴로 돌아가 결과를 분석하는 것이 중요합니다.
- 해당 키워드로 실제 노출이 이루어졌는지
- 경쟁 콘텐츠 대비 콘텐츠 구조에 차별성이 있었는지
- 검색량, 클릭률, 체류 시간 등 지표가 개선되었는지
이 피드백을 바탕으로 키워드를 재조정하거나, 설명 문구와 자막을 리뉴얼하며 AI 노출 확률을 높여가는 순환 전략이 완성됩니다.
AI 시대 유튜브 SEO 전략, 이제 실행할 차례입니다.
유튜브 검색 상위 노출을 위한 콘텐츠 기획부터 제작, 편집, 업로드 구간에서의 SEO 컨설팅
콘텐츠 기획 단계에서는 어떤 키워드를 활용할지 충분한 시간을 들여 검토해야 합니다. 실제 잠재 고객이 검색하는 표현을 사용하되, 경쟁 강도가 너무 높은 키워드는 오히려 기존 인기 영상에 묻혀 검색 결과에 노출되기 어렵기 때문입니다.
제작 및 편집 과정에서는 정보 전달의 흐름을 체계적으로 설계하는 것이 중요합니다. 하지만 제한된 인력과 시간 안에서 이러한 흐름을 충분히 고려하기란 쉽지 않습니다.
업로드 단계에서는 설명란, 태그, 자막, 챕터 등 다양한 요소를 세밀하게 구성해야 합니다. 이러한 정보들은 유튜브 검색엔진과 생성형 AI가 콘텐츠의 맥락을 정확히 파악하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한 한 번에 완성되는 전략이 아니라, 테스트와 반복을 통한 지속적인 개선이 필요합니다.
기획부터 제작, 업로드, 그 이후까지 각 단계에 맞는 전략을 SEO 전문가들과 함께 설계하고 실행해 보세요. 콘텐츠가 ‘찾아지고, 선택받을 수 있는 구조’로 바뀌게 됩니다. 기존 유튜브 SEO 전략에 AI 최적화까지 더해 콘텐츠가 노출되고, AI의 답변에 포함될 수 있도록 도와드립니다.
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해당 글은 TBWA 데이터랩과 모비인사이드의 파트너쉽으로 제공되는 기사입니다.
