GEO란 무엇인가?
GEO 뜻
GEO는 Generative Engine Optimization의 약자로 생성엔진 최적화를 뜻합니다. 생성형 AI 검색 시대에 필수적인 마케팅 전략으로 발돋움 하고 있습니다. 기존 SEO(Search Engine Optimization)가 구글, 네이버와 같은 검색엔진에서 상위 노출을 목표로 했다면, GEO는 ChatGPT, Perplexity, Claude 같은 생성형 AI가 만들어낸 답변 속에 우리 브랜드가 언급되도록 설계하는 방식입니다.
예를 들어 “서울 강남 헬스장 추천”을 검색하면 블로그, 시설 웹사이트가 나오지만 ChatGPT에 물어본다면 00휘트니스, XX짐 같은 이름과 시설 설명이 언급됩니다. 이때 언급되도록 하는 것이 생성엔진 최적화의 목표입니다.
AI 검색 엔진의 부상
기존의 검색 엔진에서 사용자들은 ChatGPT, Perplexity, Gemini 와 같은 생성형 AI를 더 활용하기 시작했습니다. 구글은 2024년 AI Overviews를 도입하며 검색 방식을 크게 전환했으며 국내에도 생성형 AI 앱의 월간 활성 사용자수(MAU)는 2,000만명이 넘을 정도로 생성형 AI 활용이 빠르게 확산되고 있습니다.
이제 사용자는 원하는 정보를 찾을 때 검색 후 클릭하기보다 AI가 요약한 답변을 선호합니다.이런 변화는 브랜드가 단순 검색 상위 노출되는 것보다 AI 답변 속에서 직접 언급이 되는 것이 중요한 시대가 왔음을 의미합니다.
GEO와 SEO의 차이점
최적화 목표
앞서 GEO의 뜻을 알아보며 SEO와는 다른 목적을 가졌음을 알아보았습니다.
- SEO = 검색 결과 페이지 최적화
- GEO = 생성형 답변 최적화
즉, SEO는 “사람이 검색창을 클릭하는 것”에 초점을 맞추고, GEO는 “AI가 답변에 우리 브랜드를 포함하는 것”에 초점을 둡니다. 아래 그림과 같이 상단에 나오도록 하는 것, 답변에 브랜드가 언급되는 것이 각각의 목표입니다.
키워드 중심 vs 맥락·지식 중심
SEO는 검색 엔진이 텍스트를 인식하는 방법에 초점을 둡니다.
키워드, 메타 태그, 내부 링크, 제목 구조(H태그) 같은 기술적 신호를 통해 페이지가 어떤 주제의 글인지를 알려주는 전략을 사용합니다.
반면, GEO는 AI가 의미를 이해하고 학습하는 구조에 초점을 둡니다.
AI는 단어의 빈도보다 지식 그래프, 데이터, 신뢰성, 명확한 문장 구조 등을 더 신뢰합니다.
예를 들어, 같은 “강남 피부과 추천”이라는 키워드를 사용하더라도
검색 엔진은 ‘강남 피부과 추천이라는 단어를 포함하는 페이지’를 상위에 노출하고, 생성형 AI는 ‘병원의 설명(특징, 가격, 리뷰 등)이 잘 정리된 콘텐츠를 인용합니다.
클릭 유도 vs 답변 노출
SEO의 핵심 성과 지표(KPI)는 클릭률(CTR)과 방문자 수입니다
매월 클릭률, 방문자수를 파악하여 더 많은 노출수와 중점이 되었습니다.
반면, GEO는 AI 답변 안에서 브랜드가 얼마나 언급 되었는가 판단합니다. 다양한 질문 속에서 우리 브랜드가 자주 언급 되도록 만드는 것이 목표가 되는 것이죠.
| 구분 | SEO | GEO |
|---|---|---|
| 중심 | 키워드·메타 태그 | 지식·데이터·인용 |
| 목표 | 클릭 유도 | 답변에 브랜드 포함 |
| 방식 | 웹페이지 최적화 | 신뢰성 있는 출처 확보 |
GEO 중요성
아직은 구글, 네이버와 같은 검색엔진의 트래픽이 우세합니다. 하지만 사람들이 정보를 발견하는 방식은 빠르게 변화하고 있습니다. 검색엔진에서의 성공은 SERP(검색결과)에서 상위에 노출되는 것을 의미했지만 앞으로는 무의미해질지도 모릅니다. 대신 AI 도구가 답변에서 추천하기로 선택할 수 있도록 만들어야 합니다.
생성형 AI 답변의 가치
생성형 AI가 제공하는 답변은 사용자에게 신뢰할 수 있는 추천으로 받아 들여집니다. 내가 검색해서 찾아보는 것이 아닌 추천이라면 더 신뢰를 할 수 있게 되는 것이죠. 따라서 AI 답변에 포함되는 브랜드는 단순 광고보다 높은 신뢰성을 확보할 수 있습니다. 하지만, AI가 긍정적인 답변만을 제공하는 것은 아니기에 브랜드의 정확한 정보와 더불어 긍정적인 정보가 나오도록 설계해야 합니다.
생성형 AI 사용자의 증가
2025년 8월 기준 2,000만 명 이상이 생성형 AI를 활용하고 있습니다. 생성형 AI 사용자 증가는 가파른 성장세를 보이고 있으며 향후 지금의 구글과 같이 전세계 모두가 사용하는 큰 플랫폼이 될 것입니다. ChatGPT는 이미 전 세계 기준으로 주간 활성 사용자가 7억 명 수준으로 거대한 플랫폼이 되었습니다. 시장에 발맞춰 빠르게 우리 브랜드를 노출 시켜야 합니다. 실제로 구글의 AI Overviews(구글개요)로 인해 답변 표시 방식을 바꾸면서 구글서치콘솔에는 기존에 노출되지 않던 수천만건의 추가 노출이 발생하고 있습니다. 브랜드가 이 흐름에 적응하지 못한다면 사용자가 정보를 찾을 때 브랜드가 더 이상 노출 되지 않을 수 있습니다.
우리 회사도 GEO 해야 하나요?
검색북극성에 GEO 컨설팅 요청시 많은 담당자들이 이렇게 묻습니다.
“이미 유튜브, 인스타그램, 네이버 블로그, PR까지 챙기기도 벅찬데 GEO까지 필요할까요?”
관리해야하는 마케팅 채널, 전략이 다양해진 시대에 이런 고민은 너무나 자연스러운 질문입니다.
결론부터 말하면 고관여 상품·서비스를 판매하신다면 반드시 대비해야 합니다.
시장은 빠르게 변하고 있습니다.
고객은 AI에게 묻고 있으며 이 비율은 빠른 속도로 증가할 것입니다.
고관여 상품은 왜 대비해야 할까요?
고관여 상품 소비자가 구매 시 많은 시간과 노력을 들여 비교하고 고민하는 제품을 의미하며 구매를 결정하는 과정에서 정보 탐색 및 타 제품과의 비교 과정은 필연적입니다. 이제는 AI에게 질문하고 답변 받은 상품들을 비교 분석합니다.
기존 고객 구매 여정이 검색 엔진에서 AI 검색 엔진으로 크게 변하였고 빠른 속도로 그 비율은 증가할 것입니다. 지금도 정보 탐색 트래픽은 AI 검색 트래픽으로 이동하고 있습니다. GEO는 선택이 아니라 AI가 고객에게 우리를 추천하게 만드는 최소한의 전략입니다.
구매까지 이어지는 AI 답변 형식 3가지
AI가 답변하는 형식은 질문에 따라 달라집니다. 검색북극성이 조사한 사용자가 질문했을 때 실제 AI가 생성하는 답변 중 전환율을 높이는 답변 형식 3가지를 알아보겠습니다.(GPT 5기준)
1. 추천리스트, 비교 형식
첫번째는 추천리스트와 비교입니다. 이는 고객이 이미 특정 니즈를 갖고 검색했을 때 정리된 선택지를 제공되는 형식입니다.
“서울 스마일라식 병원 추천해줘”와 같은 질문에 대해 AI가 여러 병원을 리스트로 나열하며 가격, 특징, 후기를 비교해주는 구조입니다.
이 구조는 사용자가 정보를 직접 탐색하지 않아도 선택지를 한눈에 파악할 수 있어 B2B, 의료, 교육, SaaS 등 고관여 상품군에서 후기 검색까지 높은 전환율을 보일 수 있는 패턴입니다.
지도(구글맵) 기반 답변
두 번째는 구글맵 기반 형식입니다. 이는 병원, 식당, 매장 등 위치 의존도가 높은 서비스에서 자주 등장하며 지역이 포함된 질문에 자주 등장하며 AI는 지도 이미지, 상호명, 평점, 주소, 영업시간 등을 표시합니다.
사용자가 방문을 고려할 때 질문하는 패턴으로 오프라인 매장, 헬스장, 학원, 병원 등 지역 비즈니스에서 전환율을 높일 수 있는 패턴입니다.
상품·서비스 리스트 형식
세 번쨰는 상품·서비스 리스트 형식입니다. 이는 고객이 이미 구매나 문의 의사를 가지고 탐색 중일 때 자주 나타나는 답변 구조입니다. 이 구조는 사용자가 정보 수집 단계보다 구매 결정을 내리기 직전의 단계이기 때문에 전환 가능성이 가장 높습니다.
특히 이커머스·SaaS·B2B 장비 및 소모품과 같이 가격 비교가 가능한 산업군에서 효과적이며 AI가 데이터를 직접 인용하기 쉬워 GEO 전략에서도 중요한 구조입니다.
GEO 실행 전략
GEO 전략은 5가지 혹은 7가지로 분류됩니다. 프린스턴대 GEO 논문을 통한 한국 마케팅 시장에 적용 가능한 5가지 전략을 간단히 알아보겠습니다.
기본 SEO 고도화
구글 1페이지 노출된 웹사이트는 다른 사이트 대비 높은 전환률을 보여주었습니다. AI가 인용할 수 있으려면우선 웹사이트가 기술적으로 접근 가능한 상태여야 합니다. 그렇기에 검색엔진 최적화(SEO)는 여전히 중요합니다.
실행 포인트
– 크롤러가 읽기 쉬운 정적 HTML 렌더링
– 빠른 로딩 속도, 모바일 최적화
– robots.txt / llms.txt 설정으로 AI 크롤러 접근 범위 관리
– Google Search Console · Bing Webmaster Tools 등록
E-E-A-T 강화
AI는 정보의 정확성뿐 아니라 신뢰할 수 있는 출처를 선호합니다. 전문성(Expertise), 경험(Experience), 권위(Authority), 신뢰(Trustworthiness)를 콘텐츠와 구조에 반영해야 합니다.
실행 포인트
– 전문성 (Expertise): 전문가 이력·직함 표시, 전문 필진 운영
– 경험 (Experience): 직접 사례·데이터 기반 콘텐츠 제작
– 권위 (Authority): 산업 리포트 / 공식 데이터 인용
– 신뢰 (Trustworthiness): 명확한 저자·출처 · 날짜 표시
멘션 & 인용 강화
AI는 백링크뿐 아니라 브랜드 언급(Mention) 과 인용(Citation) 패턴을 중요하게 분석합니다.
실행 포인트
– 뉴스·리포트·산업 자료에서 브랜드 이름과 핵심 키워드가 함께 등장하도록 PR 설계
– 외부 블로그·커뮤니티 언급 데이터 추적 및 정기 업데이트
– 브랜드명 표기를 통일하여 AI가 ‘동일 엔터티’로 인식하게 유도
멀티플랫폼 노출 확보
생성형 AI는 단일 도메인만이 아니라 다양한 플랫폼을 참고합니다
실행 포인트
– 네이버 블로그, 티스토리, 브런치 등 운영
– 동일 주제·키워드로 콘텐츠 다중 배포
– 각 플랫폼에서 브랜드명 + 핵심 키워드 조합 반복 사용
스키마 적용 콘텐츠
스키마(Schema Markup)는 콘텐츠를 AI가 읽기 편하게 하는 작업입니다.
실행 포인트
– FAQ, HowTo, Review, Product, LocalBusiness Schema 적용
– 코드 형태(JSON-LD)로 본문 하단 삽입
더 자세한 GEO 실행 전략이 궁금하면?
