GEO와 SEO 통합 전략으로 AI 기반 검색 환경을 주도하는 법
생성형 AI가 SEO 전략을 바꾸고 있습니다. 높은 검색 순위로 클릭 수를 늘리던 시대는 점점 사라지고, 검색 여정이 여러 접점에 걸쳐 세분화되는 제로 클릭 시대로 발전하고 있습니다.
구글은 여전히 검색 시장을 지배하고 있지만, AI 기반 검색 엔진이 구글의 대체 도구로 빠르게 부상하고 있습니다. ChatGPT는 지난 6개월 동안 사용자 수가 두 배로 증가하며 2025년 2월 기준 주간 활성 사용자 수는 약 4억 명에 달합니다.
이제는 사용자가 어디서 검색하든, 클릭 여부와 관계 없이 검색 결과 안에서 답변을 제공하느냐가 노출의 핵심이 되었습니다. 검색의 미래는 이미 우리 곁에 와 있습니다.
오늘은 AI 기반 검색이 기존 검색과 어떻게 다른지, GEO와 SEO를 어떻게 결합하여 앞서 나갈 수 있을지 알아보겠습니다.
GEO란 무엇이고 SEO와 어떻게 작동할까요?
GEO는 Generative Engine Optimization의 약자로 생성형 엔진 최적화를 의미합니다. 구체적으로 브랜드, 제품, 컨셉, 사람, 아이디어 등 어떤 개체가 ChatGPT, 구글 AI 오버뷰, Gemini, Perplexity와 같은 AI 생성형 응답에 표시되도록 최적화하는 과정입니다.
SEO와 GEO는 서로 다른 역할을 하고 있지만, 긴밀하게 연결된 파트너라고 할 수 있습니다. SEO는 검색 엔진에서 콘텐츠를 쉽게 찾을 수 있도록 기본적인 토대를 제공합니다. 동시에 최근에는 AI 검색 환경에서도 노출될 수 있도록 전략적으로 발전하고 있습니다.
GEO는 웹사이트 내 콘텐츠 전략을 넘어, 영향력 있는 데이터나 권위 있는 업계 소스, AI의 학습 데이터와 검색 소스를 형성하는 신뢰할 수 있는 지식 허브에서 브랜드 인지도와 일관된 존재감을 만들어가는 전략입니다.
SEO와 GEO는 함께 작동하면서 AI가 정보를 찾을 때 브랜드와 관련된 내용이 자연스럽게 선택될 수 있도록 포지셔닝합니다.
AI 검색이 기존 검색과 다른 점
기존 검색은 세 가지 핵심 단계를 중심으로 이루어집니다.
• 크롤링 가능성: 검색 엔진이 콘텐츠에 얼마나 효과적으로 접근하고 읽을 수 있는지
• 색인 가능성: 콘텐츠가 검색 엔진에서 색인을 생성할 수 있는 조건을 충족하는지
• 순위 가능성: 콘텐츠가 검색 결과에서 얼마나 높은 순위를 차지할 수 있는지
이 과정은 SEO 전문가들이 수년 동안 익숙하게 다뤄온 기본적인 방법입니다. AI 기반 검색은 여기에 검색 가능성(Retrievability)이라는 새로운 개념을 추가합니다. 검색 가능성은 AI가 답변을 생성할 때 여러분의 브랜드에 대한 정보를 얼마나 효과적으로 접근하고, 해석하고, 우선순위를 정하는지 나타냅니다.
AI 검색에서 순위가 노출을 보장하지 못하는 이유
생성형 AI 응답 내에서 노출을 목표로 한다면 기존의 순위 중심의 사고방식에서 벗어나야 합니다. 많은 브랜드들이 여전히 기존 검색 결과의 상위를 차지하면 생성형 AI 모델 내에서도 자연스럽게 노출될 것이라고 생각합니다. 하지만 실제로는 그렇게 간단하지 않습니다.
LLM은 기존 검색 엔진과 같은 방식으로 순위를 매기지 않기 때문입니다. 대신 문맥 속에서 패턴을 인식하고 단어, 아이디어, 개체를 연결하면서 동적으로 응답을 생성합니다. 이러한 변화는 AI 중심 환경에서 ‘권위’의 기준도 달라져야 한다는 것을 의미합니다.
백링크가 아닌 브랜드 언급으로 권위를 구축하는 이유
오랫동안 SEO에서 권위를 얻는 핵심은 백링크였습니다. 실제로 고품질 링크는 사이트의 신뢰성, 전문성, 관련성을 나타내며 검색 순위에 직접적인 영향을 미쳤습니다. 지금도 적절하게 활용된다면 여전히 가치 있는 방식입니다.
하지만 AI에서 권위를 얻는 규칙은 근본적으로 다른데요. 문맥 연관성, 개체 간 연결, 신뢰할 수 있는 출처에서의 브랜드 언급을 통해 권위를 판단합니다. 요약하면 영향력 있는 대화나 출처에서 언급되는 브랜드는 AI 노출의 더 큰 비중을 차지하는 것이죠.
브랜드 언급이 왜 중요한지 이해하려면 AI 모델이 응답을 어떻게 생성하는지 자세히 살펴봐야 합니다.
LLM이 학습하고 응답을 예측하는 방법
LLM은 비정형 데이터 소스에서 방대한 양의 콘텐츠를 수집하여 기초 지식을 쌓습니다. 훈련 과정에서 특정 단어와 개체가 어떤 문맥에서 얼마나 자주 함께 나타나는지를 관찰하며 패턴을 파악합니다.
LLM에 질문을 하는 것은 데이터베이스를 통해 검색하는 것과는 다릅니다. 개체에 대한 이해를 바탕으로 어떤 단어가 논리적으로 이어질지 예측합니다.
예를 들어 LLM에 “Nike는 무엇으로 유명하나요?”라고 질문한다고 가정해 보겠습니다. LLM은 이 쿼리를 처리하면서 ‘Nike’라는 브랜드와 자주 등장하는 단어를 떠올립니다. 가능한 단어나 구절들을 확률별로 정리해 순위를 매깁니다.
이 예시에서는 ‘혁신(innovation)’이 가장 높은 확률을 보이므로 이렇게 응답할 수 있습니다.
“Nike는 혁신을 상징하는 브랜드입니다.”
하지만 질문의 표현이나 문맥이 조금만 바뀌어도 다른 답변이 나올 수 있습니다.
“Nike는 스포츠웨어로 유명합니다.”
“Nike는 운동화로 잘 알려져 있습니다.”
“Nike는 스니커즈 브랜드입니다.”
“Nike는 브랜딩으로 잘 알려져 있습니다.”
AI가 생성하는 답변은 질문의 문맥과 학습한 패턴에 따라 자동으로 생성됩니다. Nike는 학습 데이터 내에서 혁신, 스포츠웨어, 브랜딩 같은 단어들과 꾸준히 함께 등장했기 때문에 시간이 지날수록 이러한 연관성이 강화됩니다.
제품, 컨셉, 잘 알려진 인물과 함께 맥락에 맞게 브랜드가 자주 언급되면, LLM 내에서 브랜드 인지도가 크게 향상된다는 점이 핵심입니다. 궁극적으로 이러한 언급이 영향력 있는 논의나 광범위하게 참조되는 데이터 세트에 쌓이게 되면 AI가 브랜드의 전문성을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
RAG를 통한 AI의 실시간 정보 검색 방식
일부 고급 LLM은 RAG(검색 증강 생성)를 통해 학습된 지식에 실시간 정보를 통합하여 응답을 생성합니다. RAG는 AI를 리서치 어시스턴트 같은 역할을 한다고 생각하면 됩니다.
LLM은 먼저 학습도니 지식을 사용해 초기 맥락을 형성한 다음 웹 검색 인덱스나 외부 데이터베이스에서 최신 정보를 검색하여 응답을 완성합니다.
AI는 시의성 있고 신뢰할 수 있는 뉴스 웹사이트, 평판이 좋은 산업 전문 매체, 검증된 지식 플랫폼, 토론 포럼, 지식 그래프를 우선적으로 참고합니다.
따라서 AI가 정보를 검색하고 답변을 생성하는 데 영향을 주는 채널에 브랜드를 최적화해야 합니다.
검색 가능성 최적화: 존재감 + 인식 + 접근성
검색 가능성은 AI 검색에서 노출을 좌우하는 핵심 요소입니다. 이는 AI가 응답을 생성할 때 브랜드 정보에 얼마나 쉽게 접근하고 해석하며 우선순위를 결정할 수 있는지 정의합니다. 최적화 프레임 워크는 GEO 전략을 세우고, 브랜드를 성공적으로 포지셔닝하는 데 중요한 기준이 됩니다.
존재감(Presence)
브랜드가 AI 학습 데이터와 검색 소스를 형성하는 적절한 맥락에 꾸준히 언급되도록 하는 것입니다.
인식(Recognition)
맥락에 맞는 일관된 언급과 신뢰할 수 있는 개체와 명확한 연관성을 통해 AI가 브랜드를 신뢰할 수 있고 권위 있는 존재로 인식하도록 합니다.
접근성(Accessibility)
웹사이트와 외부 채널에서 브랜드 정보를 구조화하여, AI가 답변을 생성할 때 브랜드와 기업에 대한 핵심 정보를 쉽게 검색하고 활용할 수 있도록 합니다.
GEO 멀티채널의 현실
브랜드 존재감과 인지도를 구축하려면 다양한 디지털 마케팅을 함께 활용해야 합니다. 단일 채널만으로는 AI 검색에서 효과를 보기 어렵습니다.
온드 미디어, 언드 미디어, 디지털 PR, 브랜딩, 소셜 미디어, 크리에이티브 팀까지 다양한 부서와 함께 협력해야 합니다. 각 부서는 브랜드를 노출하는 데 중요한 역할을 담당합니다. 모든 채널이 공통의 목표를 향해 나아갈 때 진정한 성과를 얻을 수 있습니다.
GEO를 SEO 전략에 통합하는 방법
온페이지 SEO
GEO를 온페이지 SEO 전략에 통합한다고 해서 지금까지 알고 있던 모든 것을 버려야 한다는 뜻은 아닙니다. 잠재 고객에게 적합하고 가치 있는 콘텐츠를 만들어야 한다는 원칙은 여전히 중요합니다.
하지만 이제 생성형 AI라는 또 다른 잠재 고객을 얻게 되었습니다. 콘텐츠는 순위를 매기고 사용자 참여를 이끄는 데 그치지 않고, AI에게 전문성, 연관성 등을 가르치는 훈련장이 된 셈인데요. 구조화된 개체 중심의 콘텐츠를 통해 AI가 브랜드를 인식하고 참조하는 방식을 설계해야 합니다.
개체 중심 콘텐츠로 주제 전문성 구축하기
- 여러분이 다루는 핵심 주제와 주요 개체를 정확히 파악하세요.
- 포괄적인 필러 페이지를 중심으로 명확하고 상호 연결된 주제 클러스트를 구성해 콘텐츠를 구조화하세요.
- 사이트와 업계 전반에서 부족한 콘텐츠를 찾아 공백을 메울 수 있는 콘텐츠를 제작해 보세요.
- 잘 알려진 개체, 개념, 전문가를 콘텐츠 내에 언급해 브랜드 인식을 높여보세요.
전략적 링크로 개체 간 관계 강화하기
- 내부 링크를 통해 주제와 개체 간 연결성을 강화합니다.
- AI가 신뢰하는 권위 있는 출처를 인용해, 여러분의 브랜드와 신뢰할 수 있는 정보 사이의 연결을 만들어야 합니다.
사용자 의도에 맞춘 콘텐츠 제작하기
- AI가 주요 주제에 대해 어떻게 답변하는지 주기적으로 검토하여 사용자 의도와 문맥의 변화를 파악합니다.
- 기존 콘텐츠도 주기적으로 업데이트해, 사용자의 질문과 의도를 명확하고 간결하게 다룰 수 있도록 합니다.
- 롱테일 쿼리나 자연스러운 질문에 최적화된 콘텐츠를 제작합니다.
리서치 기반 인사이트로 사고 리더십 확립하기
- 고유한 인사이트, 독창적인 연구, 데이터에 기반한 보고서를 게시하여 인용될 수 있도록 합니다.
- 콘텐츠에 신뢰할 수 있는 출처를 인용하세요.
- 전문가의 견해와 인용문을 강조해 콘텐츠 권위를 강화하세요.
AI가 이해하기 쉬운 콘텐츠 구조 만들기
- FAQ, 글머리 기호, 단계별 가이드, 표와 같은 명확한 콘텐츠 형식을 활용하세요.
- 간결하고 자연스러운 문장을 사용해 AI가 쉽게 읽고 인식할 수 있도록 합니다.
- 브랜드 관련 전문성을 설명할 때는 간단한 문장 구조를 사용해 명확하게 표현하세요.
콘텐츠를 시의성 있게 유지하기
- 소셜 미디어나 업계 포럼 등을 모니터링하면서 어떤 논의가 이루어지고 있는지 파악합니다.
- 인기 있는 주제나 새롭게 떠오른 트렌드를 반영해 콘텐츠를 꾸준히 업데이트합니다.
- 하이브리드 LLM에서 자주 검색하는 키워드를 파악해서 관련 콘텐츠를 최신 상태로 유지하세요.
오프페이지 SEO
Off-page SEO에 GEO 전략을 통합하려면 웹 전반에서 브랜드의 신뢰도와 인지도를 구축하는 새로운 접근이 필요합니다. 브랜드가 업계에서 잘 알려진 개념이나 개체들과 적절한 맥락에서 함께 등장한다면 AI는 해당 브랜드를 신뢰할 수 있는 플레이어로 인식하게 됩니다.
AI가 신뢰하는 출처를 파악하고 공략하기
- 잠재 고객과 AI가 모두 주목하는 채널을 파악하세요. 주요 업계 웹사이트, 전문 매체, 포럼, 커뮤니티 등이 있습니다.
- 이러한 채널에서 브랜드가 자연스럽게 언급되도록 한다면 AI가 신뢰도 높은 브랜드로 평가할 수 있습니다.
- 단순히 노출로 끝나는 것이 아니라 꾸준히 활동하면서 브랜드의 입지를 강화해야 합니다.
디지털 PR을 활용해 AI의 대화에 참여하기
- AI가 자주 참고하는 매체나 출처가 어디인지 파악하고, 브랜드가 언급될 수 있도록 전략적으로 접근하세요.
- 기자, 영향력 있는 블로거, 업계 인플루언서와의 관계를 구축해 대화에 참여하는 것이 좋습니다.
- 통찰력 있는 오리지널 콘텐츠나 리서치 기반 콘텐츠를 만들어 인용될 수 있도록 하세요.
모든 채널에서 브랜드 표현을 일관되게 유지하기
- 브랜드 메시지, 소개 문구, 연관 키워드가 웹 전반에서 일관되게 사용되고 있는지 확인하세요.
- 중요한 주제, 업계 키워드를 반복적으로 강조해 AI가 브랜드의 포지션을 쉽게 이해하도록 해야 합니다.
지식 그래프 내 존재감을 강화하기
- 브랜드가 위키백과 요건을 충족한다면, 위키백과 페이지를 최적화하세요.
- 위키데이터 항목을 최신 정보로 주기적으로 업데이트해 관련 주제를 AI가 명확히 인식할 수 있도록 하세요.
- 구글 비즈니스 프로필을 관리해 브랜드 정보가 구조화된 형태로 구글 지식 그래프에 반영되도록 하세요.
테크니컬 SEO
GEO를 기술 SEO 전략에 통합한다고 해서 완전히 새로운 접근이 필요한 것은 아닙니다. 기존 핵심 원칙들을 AI의 방식에 맞춰 정교하게 최적화하는 것만으로 충분합니다.
웹사이트의 기술적 구조는 AI와 방문자가 전문성과 주요 인사이트를 빠르게 파악하고 접근할 수 있도록 명확한 로드맵 역할을 해야 합니다.
데이터를 간결하고 명확하게 유지하기
- 주요 콘텐츠에는 복잡한 자바스크립트 사용을 최소화하고, 단순한 HTML을 사용하세요.
- 콘텐츠의 핵심 주제를 잘 드러낼 수 있도록 명확하고 구체적인 메타데이터를 작성하세요.
- 페이지를 체계적으로 구성해 AI가 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 하세요.
구조화된 데이터를 활용해 개체 인식과 검색 강화하기
- 조직(Organization), 인물(Person), 제품(Product), 기사(Article) 등에 대한 스키마 마크업을 적용해 개체 간 관계를 명확히 하세요.
- 브랜드의 핵심 정보를 쉽게 검색할 수 있도록 구조화된 데이터를 전략적으로 활용하세요.
- 브랜드와 주요 개념을 마크업 안에서 명확히 정의해 검색 엔진과 AI가 관련성을 인식하도록 하세요.
사이트 속도와 성능 관리하기
- 이미지와 스크립트를 최적화하고, 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)를 활용하세요.
- Core Web Vitals 지표를 지속적으로 개선해 사이트가 빠르고 안정적으로 로딩되도록 하세요.
- 브라우저 캐싱을 활성화해 일관된 사용자 경험을 제공하세요.
AI가 콘텐츠를 쉽게 크롤링할 수 있도록 지원하기
- robots.txt 파일을 통해 GPTBot, PerplexityBot 등 AI 크롤러가 사이트에 접근할 수 있도록 명시적으로 허용하세요.
- 끊어진 링크나 차단된 리소스 등 크롤링 이슈를 정기적으로 점검하고 수정하세요.
- XML 사이트맵을 전략적으로 활용해 AI가 핵심 콘텐츠를 빠르게 찾을 수 있도록 하세요.
멀티모달 검색 최적화를 위해 미디어 관리하기
- 비디오 콘텐츠에는 정확한 자막과 전사를 제공해 AI가 내용을 효과적으로 이해할 수 있도록 합니다.
- 이미지와 비디오 파일에는 명확한 파일명과 알기 쉬운 대체 텍스트(alt text)를 적용하세요.
- OpenGraph 태그와 스키마 마크업을 활용해 AI 검색 결과에서 미디어가 더 잘 노출되도록 하세요.
AI 기반 검색에서 성공을 측정하는 방법
AI 기반 검색이 가져온 가장 큰 변화 중 하나는 성공을 측정하는 방식입니다. 기존 SEO 지표인 순위, 클릭률, 트래픽만으로는 이제 온전한 성과를 파악할 수 없습니다.
사람들은 훨씬 더 구체적인 검색어를 사용하고 있고, 이 중 상당수는 ‘제로 클릭’으로 이어지기 때문에 기존 방식으로는 추적이 어렵습니다. 게다가 AI 플랫폼들은 아직 검색 결과 노출 방식에 대해 투명하게 공개하지 않고 있습니다.
따라서 더 나은 데이터를 기다리기보다 AI 환경에서 사람들이 우리 브랜드를 어떻게 인식하고 반응하는지 새롭게 측정하는 방법을 찾아야 합니다.
지금 우리가 마주하고 있는 현실은 이렇습니다:
순위만으로는 모든 것을 알 수 없다: 검색어는 이제 훨씬 더 개인화되고, 검색량이 거의 없는 경우에도 AI가 답변을 생성하는 경우가 많습니다. 전통적인 추적 방식만으로는 이런 상황에서 브랜드가 어떻게 노출되는지 알기 어렵습니다.
트래픽은 줄어들지만 수요는 여전하다: 제로 클릭 검색이 늘면서 유입 트래픽은 감소하고 있지만, 브랜드는 여전히 AI를 통해 발견되고 있습니다. 다만, 이를 다른 방식으로 측정해야 합니다.
브랜드 검색이 늘고 있다: 많은 사람들이 AI를 통해 브랜드를 알게 된 뒤, 직접 구글에 검색해 찾아가는 경향이 커지고 있습니다. 연구에 따르면 구글 검색어의 44% 이상이 브랜드 관련 검색이라는 결과가 나왔는데, 이는 AI가 검색을 완전히 대체하기보다는 새로운 방식으로 재편하고 있음을 보여줍니다.
순위를 넘어 노출과 가시성을 살펴보세요
- AI 오버뷰, 지식 패널, 추천 스니펫 등에서 브랜드가 얼마나 등장하는지 확인하세요.
- 노출 수는 제로 클릭 기반 AI 답변 안에서 브랜드 가시성을 보여주는 중요한 척도가 됩니다.
- 클릭이 없더라도 노출 수가 높다면 브랜드가 적절한 순간에 노출되고 있다는 신호입니다.
단순 트래픽이 아닌 브랜드 기반 참여를 중점적으로 살펴보세요
- 브랜드 검색량, 직접 방문자 수, 재방문자 수 등을 모니터링해보세요. 사람들이 AI를 통해 브랜드를 처음 발견했음을 보여주는 지표가 됩니다.
- 브랜드 검색이 증가하는 것은 검색 생태계 전반에서 브랜드 노출이 수요를 만들어내고 있다는 의미입니다.
리드, 전환, 매출 같은 실제 비즈니스 성과에 집중하세요
- 리드가 꾸준하거나 증가하고 있나요? 유기적 트래픽은 줄어들어도 전환과 매출이 유지되고 있나요?
- 만약 전환이 안정적이거나 성장하고 있다면, AI 기반 검색 환경에서도 브랜드가 효과적으로 노출되고 영향력을 발휘하고 있다는 증거입니다.
AI 도구에서 유입되는 트래픽을 추적하세요
- GA4에 정규식 필터를 설정해 ChatGPT, Gemini, Perplexity 등 다양한 AI 도구에서 발생하는 방문을 추적할 수 있습니다:
(.*gpt.*|.*chatgpt.*|.*openai.*|.*neeva.*|.*writesonic.*|.*nimble.*|.*outrider.*|.*perplexity.*|.*google.*bard.*|.*bard.*|.*edgeservices.*|.*gemini.*google.*|.*copilot.*) - AI 답변이 직접적인 클릭을 유도하지 않더라도, 어떤 콘텐츠가 AI 플랫폼 안에서 반응을 얻고 있는지 파악하는 데 큰 도움이 됩니다.
AI 인용 및 언급을 지속적으로 모니터링하세요
- ChatGPT, Gemini, Perplexity 등 다양한 플랫폼에서 우리 브랜드가 어떻게 언급되고 있는지 주기적으로 확인하세요.
- Google Sheets와 ChatGPT API 등을 활용해 자동화된 워크플로를 구축하면 대규모로 체계적인 분석이 가능합니다.
- 환경이 계속 빠르게 변하더라도 이런 지표들을 꾸준히 추적하면 브랜드의 도달 범위와 노출이 어떻게 변화하고 있는지 명확하게 파악할 수 있습니다.
SEO와 GEO는 별개의 전략이 아닙니다. 기존의 탄탄한 SEO 기반은 여전히 중요합니다. 다만, 이제는 GEO 전략을 함께 적용해 생성형 검색 경험 전반으로 확장해야 합니다. 사람들이 신뢰하는 공간에서 진정성 있게, 꾸준히, 전략적으로 존재감을 드러내고, 가치 있는 콘텐츠와 관련 높은 맥락을 통해 AI가 발견하도록 하세요.
이제 최적화는 단순한 기술이 아닌 브랜드 평판을 쌓아가는 일입니다.
