좋은 리드문 작성 방법
리드문은 결론부터 씁니다. 독자가 제목을 보고 기대한 답을 첫 두세 문장 안에 주고, 근거와 세부 내용은 본문에서 풉니다. 신문 기사의 역피라미드 구조와 같은 원리입니다.
- 검색어가 묻는 질문에 바로 답하는 문장으로 시작합니다.
- 이 글에서 무엇을 알 수 있는지 범위를 밝힙니다.
- 인사말이나 배경 설명으로 첫 문단을 채우지 않습니다.
리드문은 퍼스트뷰 안에 들어오므로, 사용자가 계속 읽을지 바로 떠날지를 가르는 구간이기도 합니다. 제목에서 약속한 내용과 리드문이 다르면 사용자는 기대와 다르다고 느끼고 바로 검색 결과로 돌아갑니다.
리드문이 검색 결과와 AI 답변에 쓰이는 방식
구글은 검색 결과의 설명 문구를 메타정보의 디스크립션에서 가져오기도 하지만, 검색어에 더 잘 맞는 문장이 본문에 있으면 본문에서 직접 뽑기도 합니다. 질문에 명확히 답하는 리드문은 이런 스니펫으로 쓰이기 좋습니다. 다만 어떤 문장을 스니펫으로 쓸지는 검색어마다 구글이 정하므로 사이트가 직접 지정할 수는 없습니다.
생성형 AI 검색도 질문에 바로 답하는 문장을 찾아 인용하므로 리드문은 GEO에서도 중요한 요소입니다. 검색니즈를 먼저 정하고, 그 니즈에 대한 답을 리드문 첫 문장에 두는 것이 기본입니다.
키워드 · 콘텐츠사용자가 검색어를 입력한 목적, 즉 검색 의도(Search Intent)입니다. 정보 탐색, 특정 사이트 이동, 구매 검토, 구매 실행 등으로 나뉘며, 같은 키워드라도 검색 니즈에 맞는 형태의 콘텐츠가 상위에 노출됩니다.
마크업 · 사이트 구조<h1>~<h6> 태그로 표시하는 제목과 소제목입니다. 문서의 계층 구조를 나타내며, h1은 페이지 주제를 드러내는 제목으로 페이지당 하나를 쓰는 것이 일반적입니다. 글자를 키우려는 용도로 쓰지 않습니다.
마크업 · 사이트 구조<head> 안에 작성해 페이지 정보를 검색엔진과 브라우저에 전달하는 데이터입니다. 타이틀 태그, 메타 디스크립션, 메타 로봇, 뷰포트, OG 태그 등이 있으며, 타이틀과 디스크립션은 검색 결과의 제목·설명으로 쓰일 수 있습니다.
GEO · AI생성형 엔진 최적화. ChatGPT, 구글 AI 개요, Perplexity 같은 생성형 AI 검색의 답변에 내 콘텐츠가 인용·언급되도록 최적화하는 작업입니다. 검색 순위가 아니라 AI 답변 안에서의 인용과 노출을 목표로 합니다.
성능 · 사용성페이지를 열었을 때 스크롤하지 않고 처음 보이는 화면 영역입니다. 사용자가 머물지 떠날지 판단하는 구간이라 핵심 메시지와 검색 의도에 대한 답을 여기에 둡니다. LCP 요소도 대부분 이 영역에 있습니다.