Generative Engine Optimization(GEO)는 생성형 AI 시대에 부합하는 콘텐츠 최적화 전략의 기반입니다. 기존 SEO와의 차이점, 주요 전략, 실제 사례 및 미래 전망을 살펴보며 실무에 적용해 보는 방법을 생각해 보려고 합니다.

Generative Engine Optimization(GEO): 생성형 엔진 최적화의 이해와 전략

1. 서론

디지털 마케팅의 세계는 끊임없이 진화하고 있습니다. 특히, 생성형 AI(Generative AI)의 부상은 정보 검색과 콘텐츠 소비 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 이러한 변화 속에서 Generative Engine Optimization(GEO)은 새로운 최적화 패러다임으로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 GEO의 개념, 필요성, 기존 SEO와의 차이점, 주요 전략, 실제 사례 및 미래 전망에 대해 상세히 살펴보겠습니다.

2. GEO의 개념과 필요성

2.1 GEO란 무엇인가?

Generative Engine Optimization(GEO)는 생성형 AI 기반의 검색 엔진에서 콘텐츠의 가시성을 높이기 위한 최적화 기법을 의미합니다. 전통적인 검색 엔진 최적화(SEO)가 구글이나 빙과 같은 검색 엔진의 결과 페이지에서 상위 노출을 목표로 했다면, GEO는 ChatGPT, Perplexity, 구글의 SGE(Search Generative Experience) 등 생성형 AI 엔진의 응답에 우리 콘텐츠가 포함되도록 최적화하는 것을 목표로 합니다. 이는 AI가 사용자 질의에 대한 답변을 생성할 때, 우리의 콘텐츠를 참고하거나 직접 인용하도록 만드는 과정입니다.

2.2 GEO의 필요성

생성형 AI의 도입으로 사용자들은 더 이상 단순한 키워드 검색보다는 AI에게 직접 질문하고, 즉각적이고 요약된 답변을 받는 방식을 선호하게 되었습니다. 예를 들어, 사용자가 “최고의 CRM 소프트웨어는 무엇인가요?”라고 AI에게 물을 때, AI의 답변에 우리의 브랜드나 콘텐츠가 포함되지 않는다면, 설령 우리의 웹사이트가 전통적인 검색 엔진에서 상위에 노출되더라도 사용자에게는 도달하지 못하게 됩니다. 실제로 Gartner의 분석에 따르면 2026년까지 전통적인 검색량이 25% 감소하고, 유기적 검색 트래픽은 50% 이상 줄어들 것으로 예측됩니다. 이는 소비자들이 AI 기반 검색을 빠르게 수용하고 있기 때문입니다. 따라서 GEO는 생성형 AI 시대에 브랜드의 가시성을 확보하기 위한 필수 전략으로 부상하고 있습니다.

3. GEO와 SEO의 차이점

GEO와 SEO는 모두 온라인에서 콘텐츠의 가시성을 높이는 것을 목표로 하지만, 최적화 대상과 방법에서 몇 가지 중요한 차이점이 존재합니다.

3.1 대상 플랫폼

• SEO: 구글, Bing과 같은 전통적인 검색 엔진의 결과 페이지(SERP)를 대상으로 함.
• GEO: ChatGPT, Bard, SGE 등 생성형 AI 엔진의 응답을 대상으로 함.

3.2 콘텐츠 활용 방식

• SEO: 사용자가 검색하면 검색 엔진이 관련 웹페이지 목록을 보여주고, 사용자가 그중 하나를 클릭하여 해당 페이지로 이동.
• GEO: AI가 여러 출처의 정보를 종합하여 하나의 요약된 답변을 제공하며, 본문 중간에 출처를 표시하거나 별도로 언급하는 형태를 취함.

3.3 최적화 기법의 중점

• SEO: 키워드 최적화, 메타태그, 백링크 구축, 사이트 구조 개선 등 검색 엔진 크롤러와 알고리즘을 위한 기술적 요소에 집중.
• GEO: 콘텐츠의 구조화, 맥락적 명확성, 신뢰성에 더 큰 비중을 두며, AI가 이해하기 쉽게 콘텐츠를 체계화하고 명확한 서술과 근거를 제공하는 것이 중요

3.4 출력 결과

• SEO: 웹페이지들의 순위 리스트를 제공하며, 사용자에게 여러 출처를 제시.
• GEO: 단일의 종합된 답변을 제공하며, 본문 중간에 출처를 약간 표시하거나 별도로 언급하는 형태를 취함.

3.5 성과 측정 및 피드백

• SEO: 키워드 순위, 클릭률(CTR), 유입 트래픽 등의 지표로 성공을 판단
• GEO: AI로부터의 트래픽 유입, AI 답변에 인용된 빈도, AI 결과에 포함된 형식 등을 모니터링.

SEO와 GEO는 상호보완적이며, GEO는 SEO를 완전히 대체하는 것이 아니라, 기존 SEO로 사이트의 기본 경쟁력을 다진 후 AI 시대에 맞게 추가로 최적화하는 전략입니다.

4. GEO의 주요 전략 및 최적화 방법

GEO에서는 AI가 신뢰하고 활용하기 좋은 콘텐츠를 만드는 다양한 최적화 기법들이 강조됩니다. GEO에서 유용한 주요 최적화 전략들을 알아볼까요?

4.1 권위 있는 출처 인용

콘텐츠 내에 신뢰할 만한 출처를 인용하고 관련 전문가의 인용구(quotation)를 추가하면 AI가 해당 정보를 더 신뢰하여 답변에 포함시킬 확률이 높아집니다. 실제 연구에서도 신뢰할 수 있는 출처를 인용하고 관련 인용구와 통계를 포함하는 것이 AI 응답에서 해당 소스의 노출도를 30~40% 높였다고 보고되었습니다. 이는 콘텐츠의 전문성과 신뢰성(E-E-A-T)을 높여주며, AI 엔진이 정보를 종합할 때 해당 콘텐츠를 우선적으로 채택하도록 돕습니다.

• AI가 신뢰할 수 있도록 검증된 출처를 포함하는 콘텐츠 작성
• 논문, 공식 보고서, 권위 있는 뉴스 사이트의 자료 인용
• 전문가 의견 및 인터뷰를 포함하여 신뢰도 강화

4.2 객관적인 데이터 및 통계 활용

글에 통계치나 숫자로 뒷받침되는 사실을 포함하면 내용의 신뢰도가 상승해 AI가 답변 생성 시 그 정보를 활용할 가능성이 커집니다.

• 구체적인 수치를 포함한 정보 제공
• 연구 데이터 및 시장 분석 리포트를 활용한 인사이트 제공
• AI가 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 데이터 구조화

5. GEO의 실제 사례 및 활용 가능성

GEO는 아직 초기 단계지만, 여러 연구 및 기업 사례를 통해 생성형 AI 검색 환경에서의 최적화 가능성이 입증되고 있습니다. GEO를 적용하여 AI 기반 검색에서 가시성을 향상시킨 실제 사례들을 몇 가지 소개드립니다.

5.1 학술 연구 사례

• Perplexity.ai의 GEO 적용 사례 분석
• 기업이 GEO 전략을 통해 AI 검색 노출을 증가시킨 사례 연구

5.1 학술 연구 실험: GEO 최적화의 효과

프린스턴대, 조지아텍, AI2(앨런 인공지능 연구소), IIT Delhi 등의 연구자들은 GEO 최적화 기법의 효과를 검증하는 실험을 진행했습니다 실험에서는 10,000개의 검색 질의에 대해 GEO 기법을 적용한 콘텐츠와 그렇지 않은 콘텐츠가 AI 답변에서 얼마나 자주 인용되는지를 비교했습니다.

실험 결과

• 출처 인용(출처 추가, 권위 있는 논문/기사 포함) → 노출도 37% 증가
• 전문가 인용구 추가 → AI가 해당 콘텐츠를 인용할 확률 40% 증가
• 통계 데이터 활용(숫자 기반 정보 추가) → 가시성 33.9% 향상

이 실험을 통해 단순한 키워드 최적화보다 신뢰성과 구조를 갖춘 콘텐츠가 생성형 AI 검색 환경에서 더 많이 인용됨을 확인할 수 있었습니다.

5.2 Perplexity.ai에서 GEO 적용 사례

Perplexity.ai는 생성형 AI 기반 검색 서비스로, AI가 직접 요약된 답변을 제공하는 특징이 있습니다. 특정 기업이 Perplexity.ai에서 GEO 최적화를 적용한 결과 AI 검색 노출이 대폭 증가한 사례가 있습니다.

한 기술 블로그의 GEO 적용

• 초기 상황: Perplexity.ai 검색에서 블로그 콘텐츠가 거의 노출되지 않음.
• GEO 전략 적용:
  1. 신뢰할 수 있는 출처 추가 (예: 구글 AI 블로그, MIT 연구 보고서 인용)
  2. 명확한 통계 자료 제공 (시장 성장률, AI 모델 성능 비교 등)
  3. 문장 구조 개선 (더 읽기 쉽고 AI가 해석하기 쉬운 형식으로 재작성)
• 결과
  • Perplexity.ai 검색에서 해당 블로그의 기사 노출 120% 증가
  • AI 생성 답변에서 콘텐츠가 직접 인용되는 빈도 85% 증가
  • 유입 트래픽 약 40% 증가

이는 GEO를 적용할 경우 AI 검색 엔진에서도 가시성을 확보할 수 있으며, 기존 SEO와는 다른 최적화 방식이 필요함을 시사합니다.

5.3 기업 사례: B2B SaaS 기업의 GEO 최적화 성공

한 B2B SaaS(Software as a Service) 기업은 생성형 AI 검색 환경에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 GEO 전략을 도입했습니다.

배경: 기업의 기존 SEO 성과는 양호했지만, ChatGPT와 Perplexity 같은 생성형 검색 엔진에서는 자사 콘텐츠가 노출되지 않았으며, 특히, 경쟁사의 자료는 AI 답변에 자주 포함되는 반면, 자사 콘텐츠는 거의 인용되지 않는 문제가 발생했음.

GEO 전략 적용

1. 전문가 인터뷰 인용 추가 → AI가 신뢰할 수 있는 정보로 판단하도록 유도
2. 최신 통계 및 시장 보고서 데이터 포함 → 객관적 수치를 포함해 신뢰도 향상
3. 자연어 최적화 및 문장 가독성 개선 → AI가 쉽게 처리할 수 있도록 콘텐츠 리팩토링
4. 제목과 소제목을 구조화 → AI가 정보를 효율적으로 추출할 수 있도록 개선

성과

• AI 기반 검색 엔진에서 기업의 공식 블로그 노출 150% 증가
• AI 답변에서 콘텐츠가 인용되는 빈도 220% 상승
• AI 검색을 통해 유입된 신규 고객 수 약 30% 증가

결과 분석
이 기업은 기존 SEO 전략과 GEO 전략을 병행하면서 SEO에서는 키워드 기반 최적화, GEO에서는 신뢰성과 맥락을 강조하는 방식으로 접근했습니다. 그 결과, 생성형 AI 환경에서도 가시성을 확보할 수 있었으며, 신규 고객 유입에도 긍정적인 영향을 미쳤습니다.

6. GEO의 미래 전망

앞서 소개한 사례들은 GEO가 단순한 이론이 아니라 실제로 AI 검색 환경에서 효과를 발휘할 수 있는 전략임을 입증합니다. 앞으로 GEO의 중요성은 더욱 커질 전망이며, 다음과 같은 변화가 예상됩니다.

6.1 AI 검색 엔진의 발전

구글 SGE(Search Generative Experience), ChatGPT, Perplexity.ai 등의 AI 검색 엔진이 발전하면서 기존 SEO 방식만으로는 웹사이트 트래픽을 유지하기 어려워질 가능성이 큽니다. 이에 따라 SEO와 GEO를 병행하는 최적화 전략이 필수가 될 것입니다.

6.2 음성 검색 및 멀티모달 검색의 확대

AI 기반 검색은 점점 더 음성, 이미지, 영상 등의 멀티모달 데이터까지 포함하는 방향으로 발전하고 있습니다. 따라서 GEO 전략도 텍스트 기반 최적화뿐만 아니라 이미지 및 동영상 콘텐츠의 AI 친화적 최적화를 고려해야 합니다.

6.3 AI 검색 최적화를 위한 새로운 KPI 등장

기존 SEO에서는 클릭률(CTR), 페이지 체류 시간, 검색 랭킹이 핵심 지표였다면, GEO에서는 AI가 콘텐츠를 얼마나 자주 인용하는지, AI 검색에서의 유입 트래픽 증가율 등이 주요 KPI가 될 것입니다. 기업들은 GEO 최적화를 통해 AI 검색에서의 브랜드 노출을 지속적으로 모니터링하고 전략을 조정해야 합니다.