생성 엔진 최적화(GEO)란 무엇인가?

검색의 패러다임이 바뀌고 있다

우리가 정보를 찾는 방식이 근본적으로 변하고 있습니다. 과거에는 궁금한 점이 생기면 검색창에 키워드를 입력하고, 파란색 링크 목록에서 가장 신뢰할 만한 정보를 직접 찾아 헤맸습니다. 하지만 ChatGPT, Google의 AI 요약(SGE), Perplexity와 같은 생성형 AI의 등장은 이러한 검색 경험을 완전히 새로운 차원으로 이끌고 있습니다.
이제 사용자들은 단순히 링크 목록을 제공받는 대신, AI가 여러 정보를 종합하여 생성한 명쾌한 '답변'을 직접 얻게 되었습니다. 이러한 변화는 콘텐츠 제작자와 마케터에게 중대한 질문을 던집니다. "링크 목록의 최상단에 노출되는 것이 더 이상 중요하지 않다면, 우리는 어떻게 사용자와 만나야 하는가?" 이 질문에 대한 해답이 바로 생성 엔진 최적화(Generative Engine Optimization, GEO)에 있습니다.
 

 

1. 생성 엔진 최적화(GEO)란 무엇인가?

생성 엔진 최적화(GEO)란, ChatGPT나 Claude와 같은 생성형 AI가 사용자의 질문에 답변할 때, 우리의 콘텐츠를 인용하거나 답변의 핵심 자료로 활용하도록 만드는 모든 최적화 활동을 의미합니다. 즉, 검색 결과 페이지에서 1위를 차지하는 것을 넘어, AI의 '입'을 통해 우리의 브랜드나 정보가 직접 추천되도록 유도하는 전략입니다.

예를 들어, 사용자가 "좋은 협업툴 추천해줘"라고 물었을 때, AI가 "많은 전문가들이 '우리 회사 제품'을 추천합니다. 그 이유는..."과 같이 답변하도록 만드는 것이 GEO의 궁극적인 목표입니다.

이는 단순히 웹사이트로의 트래픽을 유도하는 것을 넘어, 사용자의 인식 속에서 가장 신뢰할 수 있는 정보 소스로 자리매김하는 것을 목표로 하는, 한 차원 높은 수준의 최적화 방식입니다.

2. SEO와 GEO, 무엇이 다른가?

GEO는 기존의 검색 엔진 최적화(SEO)의 연장선에 있지만, 대상, 목표, 그리고 핵심 전략에서 명확한 차이를 보입니다.

대상의 차이

SEO의 주된 대상은 구글과 같은 검색 엔진의 랭킹 알고리즘입니다. 알고리즘이 웹페이지를 얼마나 잘 이해하고, 권위 있다고 판단하는지가 핵심입니다.
반면, GEO의 대상은 정보를 종합하고 새로운 텍스트를 생성하는 거대 언어 모델(LLM)입니다. LLM이 콘텐츠의 맥락을 얼마나 깊이 있게 이해하고, 답변을 생성할 때 신뢰할 만한 근거로 삼는지가 중요합니다.

목표의 차이

SEO의 목표는 검색 결과 페이지(SERP)에서 높은 순위를 차지하여 사용자의 클릭을 유도하고 웹사이트 트래픽을 늘리는 것입니다.
GEO의 목표는 AI가 생성하는 답변 내에서 직접적으로 언급되거나 인용되는 것입니다. 이는 '제로 클릭(Zero-click)' 환경에서 브랜드 인지도와 신뢰도를 구축하는 데 결정적인 역할을 합니다.

핵심 전략의 차이

SEO는 전통적으로 키워드 최적화, 백링크 구축, 기술적 사이트 건전성에 집중해왔습니다.
GEO는 문맥적 연관성, AI가 학습하기 쉬운 명확한 구조, 데이터 기반의 신뢰성, 그리고 다양한 출처에서의 권위를 확보하는 전략을 강조합니다.

3. 왜 지금 GEO가 중요한가?

사용자 행동의 변화가 GEO의 중요성을 가속화하고 있습니다. 사람들은 더 이상 단답형 키워드로 검색하지 않습니다. 대신, "3살 아이와 강아지를 데리고 가기 좋은 국립공원은 어디야?"와 같이 길고 대화적인 질문을 AI에게 던집니다. AI는 여러 웹사이트의 정보를 실시간으로 분석하고 종합하여 맞춤형 답변을 제공합니다.
이 과정에서 사용자는 여러 웹사이트를 방문할 필요 없이 원하는 정보를 얻게 되므로, 웹사이트로의 유기적 트래픽은 자연스럽게 감소할 수 있습니다. 한 분석에 따르면, 기업이 GEO 전략에 적응하는 능력은 미래의 온라인 가시성과 사용자 참여에 결정적인 영향을 미칠 것입니다. AI가 생성한 답변에 포함되는 기업은 잠재적으로 더 높은 신뢰도와 전환율을 기대할 수 있습니다.
 

 
 

4. GEO의 핵심 성공 전략

그렇다면 어떻게 해야 AI에게 선택받는 콘텐츠를 만들 수 있을까요? GEO의 성공을 위한 핵심 전략은 다음과 같습니다.

4-1. E-E-A-T 기반의 고품질 콘텐츠 제작

GEO의 가장 중요한 기초는 경험(Experience), 전문성(Expertise), 권위성(Authoritativeness), 신뢰성(Trustworthiness)을 의미하는 E-E-A-T 원칙입니다. 이는 좋은 SEO의 기반이기도 합니다. AI 모델은 신뢰할 수 있는 출처의 정보를 선호하도록 학습됩니다. 따라서 실제 경험을 바탕으로 깊이 있는 전문 지식을 담아내고, 누가 이 콘텐츠를 작성했는지 명확히 밝혀 권위와 신뢰를 증명하는 것이 무엇보다 중요합니다.

4-2. AI가 이해하기 쉬운 콘텐츠 구조화

AI가 콘텐츠의 핵심 내용을 쉽게 파악하고 추출할 수 있도록 구조화해야 합니다. 다음과 같은 형식을 적극적으로 활용하는 것이 좋습니다.

• FAQ 형식: 사용자가 AI에게 할 법한 질문과 그에 대한 명확한 답변을 제공합니다.
• 단계별 가이드 및 목록: 글머리 기호나 번호 매기기를 사용하여 정보를 체계적으로 정리합니다.
• 구조화된 데이터(Schema Markup): 조직, 제품, 리뷰, FAQ 등 콘텐츠의 유형을 코드(JSON-LD)로 명시하여 AI에게 정확한 정보를 전달합니다.

이러한 구조는 AI가 콘텐츠의 맥락을 이해하고 답변을 생성할 때 필요한 부분을 정확히 '발췌'해 가도록 돕습니다.

4-3. 데이터와 인용으로 신뢰성 강화

AI는 사실에 기반한 객관적인 정보를 선호합니다. 프린스턴 대학 등이 참여한 GEO 관련 연구 논문에 따르면, 콘텐츠에 구체적인 통계 자료를 포함하거나, 권위 있는 출처를 인용하고, 관련 인용문을 추가하는 것만으로도 생성 엔진 응답에서의 가시성을 최대 40%까지 높일 수 있었습니다.
단순히 주장을 나열하기보다, 신뢰할 수 있는 데이터와 출처를 명시하여 주장을 뒷받침할 때 AI는 해당 콘텐츠를 더 가치 있는 정보로 판단합니다.
 

 

4. 외부 권위 있는 출처에서의 언급 확보

AI는 당신의 웹사이트뿐만 아니라 웹 전체에서 당신의 브랜드가 어떻게 이야기되는지를 학습합니다. 따라서 공신력 있는 언론 보도, 산업 보고서, 전문가 리뷰, 그리고 레딧(Reddit)이나 쿼라(Quora)와 같은 커뮤니티에서 긍정적으로 언급되는 것이 중요합니다. 이러한 제3자의 평가는 AI에게 강력한 신뢰 신호로 작용하며, 특정 주제에 대한 권위자로 인식하게 만듭니다.

5. GEO의 효과, 어떻게 측정할 것인가?

GEO의 성과를 측정하는 것은 기존 SEO처럼 명확한 순위나 클릭률로 나타나지 않아 다소 까다롭습니다. 하지만 다음과 같은 지표를 통해 효과를 가늠할 수 있습니다.

• AI 응답 내 브랜드/콘텐츠 언급 빈도: 다양한 AI 챗봇에 관련 질문을 던져 우리 브랜드나 콘텐츠가 얼마나 자주, 그리고 긍정적으로 언급되는지 추적합니다.
• 브랜드 검색량 변화: AI를 통해 브랜드를 인지한 사용자들이 직접 브랜드명을 검색하는 양이 늘어나는지 확인합니다.
• 경쟁사 대비 인용 점유율(Share of Voice): 특정 주제에 대해 경쟁사와 비교하여 우리 콘텐츠가 얼마나 더 많이 인용되는지 분석합니다.
• 간접적인 추천 트래픽: AI 답변에 포함된 후, 관련 정보 페이지나 제품 페이지로의 트래픽이 간접적으로 증가하는지 관찰합니다.

이러한 지표들은 GEO 전략이 브랜드 인지도와 신뢰도에 실질적인 영향을 미치고 있는지를 보여주는 중요한 단서가 됩니다.

 

SEO의 진화, GEO 시대를 준비하라

생성 엔진 최적화(GEO)는 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 검색의 패러다임이 AI 중심으로 빠르게 재편되면서, GEO는 디지털 세상에서 살아남기 위한 필수 생존 전략이 되었습니다.

중요한 것은 GEO가 SEO를 대체하는 것이 아니라, SEO의 기반 위에서 진화한 형태라는 점입니다. 기술적인 최적화를 넘어, 콘텐츠의 본질적인 가치, 즉 신뢰와 권위를 증명하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. AI와 사용자가 모두 신뢰할 수 있는 양질의 정보를, 이해하기 쉬운 방식으로 제공하는 것. 이것이 바로 GEO 시대의 새로운 게임에서 승리하는 열쇠가 될 것입니다.