제로클릭 시대의 탈진실 (2)

클릭이 아닌 인용을 받는 시대, GEO

디지털 정보 생태계는 인터넷 역사상 가장 급진적인 지각변동을 겪고 있습니다. 앞서 '제로클릭 시대의 탈진실' 1편에서 생성형 AI(Generative AI)가 만들어내는 환각(Hallucination) 현상과 그것이 브랜드에 미치는 잠재적 위험성에 대해 이야기했습니다.

>> 1편을 먼저 보시고 오시려면

24화 제로클릭 시대의 탈진실 (1)

두 번째 이야기에서는 관점을 바꿔보겠습니다. "어떻게 하면 AI가 우리 브랜드에 대해 정확하게, 그리고 긍정적으로 말하게 만들 수 있을까요?"

2026년 현재, 우리는 검색의 패러다임이 근본적으로 바뀌는 순간을 목격하고 있습니다. 사용자가 ChatGPT에게 "요즘 좋은 마케팅 책 추천해 줘"라고 물으면, AI는 10개의 파란 링크를 보여주는 대신 바로 답변을 제시합니다. 여기서 당신의 브랜드가 언급되지 않는다면, 당신은 존재하지 않는 것과 같습니다.

더 심각한 문제는 AI가 브랜드에 대해 잘못된 정보를 학습하거나, 경쟁사의 편향된 정보를 진실인 양 답변할 때 발생합니다. AI의 답변은 사용자들에게 높은 권위와 신뢰를 주는 경향이 있기 때문에, AI에 의한 오정보는 브랜드 평판에 치명적인 타격을 줄 수 있습니다.

SEO(검색엔진최적화)와 콘텐츠 마케팅 분야에서 세계적으로 인정받는 온라인 교육 및 정보 플랫폼 Backlinko의 2025년 분석에 따르면, GEO 전략을 체계적으로 구현한 기업들은 2024년 2분기 대비 2025년 2분기 AI 플랫폼 유입 트래픽이 800% 증가했습니다. 더 놀라운 것은 AI를 통해 유입된 방문자의 전환율입니다. 일반 검색 트래픽의 전환율이 2.1%인 반면, AI 유입 방문자는 27%라는 압도적인 전환율을 기록했습니다. 왜일까요? AI가 이미 신뢰도와 적합성을 필터링한 결과만 제시하기 때문입니다.

따라서 이제 브랜드 마케팅의 핵심은 단순한 검색 순위 상승이 아니라, 생성형 엔진 최적화(GEO)를 통해 AI에게 우리 브랜드의 '정답'을 학습시키는 것에 달려 있습니다.

GEO란?

GEO(Generative Engine Optimization)는 2023년 11월 프린스턴 대학 연구팀이 처음 제시한 개념으로, AI 생성 엔진에서 브랜드의 가시성을 높이기 위한 최적화 전략입니다. 전통적인 SEO가 검색 결과 페이지에서의 순위를 높이는 데 집중했다면, GEO는 AI가 답변을 생성할 때 우리 브랜드를 인용하고 추천하도록 만드는 것이 목표입니다.

여기서 핵심적인 차이를 이해해야 합니다. SEO는 클릭을 위한 최적화였습니다. 하지만 GEO는 인용(citation)을 위한 최적화입니다. 사용자가 검색 결과 1위를 클릭하는 것과, AI가 당신의 브랜드를 직접 추천하는 것의 차이를 생각해 보세요. 후자가 훨씬 강력한 신뢰 신호입니다.

프린스턴 대학의 연구는 GEO 최적화가 AI 생성 답변에서의 가시성을 최대 40%까지 향상시킬 수 있다고 밝혔습니다. 이는 단순한 트래픽 증가가 아닙니다. 브랜드가 AI의 답변에 포함되는 순간, 그 브랜드는 AI 시스템이 신뢰하는 권위자(authority)로 인식됩니다.

AI 검색 엔진은 다음과 같은 3단계 프로세스를 통해 답변을 생성하며, GEO는 각 단계에 개입합니다 :

1. 이해(Understanding): 사용자의 자연어 질문 의도를 파악합니다. 여기서 브랜드는 사용자의 '질문 의도'에 부합하는 엔티티(Entity)로 인식되어야 합니다.

2. 검색 및 추출(Retrieval): 신뢰할 수 있는 소스(웹 문서, 뉴스, 위키백과 등)에서 관련 정보를 검색합니다. 이 단계에서 브랜드의 콘텐츠가 '벡터 검색(Vector Search)'에 걸리도록 의미론적 연관성을 높여야 합니다.

3. 합성 및 생성(Synthesis & Generation): 추출된 정보를 바탕으로 문맥에 맞는 답변을 생성하고 출처를 각주로 표기합니다. 이때 브랜드의 메시지가 왜곡되지 않고 정확히 요약되도록 구조화된 콘텐츠를 제공해야 합니다.

GEO의 핵심 전략

시맨틱 풋프린트 확장하기

AI는 키워드가 아닌 의미(semantics)로 세상을 이해합니다. 당신이 "마케팅 컨설턴트"라는 단어만 반복한다고 해서 AI가 당신을 마케팅 전문가로 인식하는 것이 아닙니다. 대신 "브랜드 팬덤", "커뮤니티 빌딩", "포스트 트루스 시대의 커뮤니케이션" 같은 관련 개념들을 풍부하게 다뤄야 합니다.

시맨틱 풋프린트를 확장하는 것은 단순히 더 많은 콘텐츠를 만드는 것이 아니라, 주제 클러스터(topic cluster)와 인접 영역까지 포괄하는 종합적인 콘텐츠 생태계를 구축하는 것을 의미합니다.

예를 들어 당신이 브랜드 팬덤 전문가라면, "팬덤의 심리학", "커뮤니티 운영 전략", "소셜 미디어 참여 지표", "충성도 프로그램 설계" 같은 관련 주제들을 체계적으로 다뤄야 합니다.

팩트 밀도 높이기

AI는 구체적인 사실과 데이터를 선호합니다. "우리 제품은 효과적입니다"보다 "우리 제품은 고객 만족도를 47% 향상시켰으며, 6개월 내 ROI 215%를 달성했습니다"가 훨씬 강력합니다. SEO에 최적화된 콘텐츠 제작에 중점을 둔 강력한 AI 기반 도구 Frase의 연구에 따르면, 150-200 단어마다 구체적인 통계나 사실을 포함하는 것이 AI 인용 가능성을 높입니다.

첫 40-60 단어 안에 핵심 답변을 제시하는 것도 중요합니다. ChatGPT는 특히 백과사전 스타일의 직접적인 정의를 선호합니다. "브랜드 팬덤이란 무엇인가?"라는 질문에 대한 답변을 작성한다면, 첫 문단에서 명확한 정의와 핵심 특징을 제시하고, 이후 단락에서 세부 내용을 확장하는 구조가 효과적입니다.

권위 신호 구축하기

AI 시스템은 E-E-A-T(경험, 전문성, 권위성, 신뢰성/Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)를 중시합니다. 이는 Google의 SEO 가이드라인에서 나온 개념이지만, GEO에서는 더욱 중요합니다. 저자의 약력, 인용하는 출처의 신뢰도, 콘텐츠의 업데이트 빈도 등이 모두 권위 신호로 작용합니다.

특히 원본 소스(primary source)가 중요합니다. 다른 매체가 보도한 내용을 재가공하는 것보다, 자체 연구나 데이터를 제시하는 것이 훨씬 강력합니다. 학술 논문, 정부 기관, 기업 공식 블로그 같은 1차 소스가 포럼이나 재가공 콘텐츠보다 우선시 됩니다.

전문가 저자 명시: 콘텐츠 작성자의 프로필, 자격 증명, 경력을 상세히 기재하고 관련 스키마를 적용합니다. 예를 들어, 헬스케어 브랜드라면 의사나 약사의 감수를 받았음을 명시해야 합니다.

외부 출처 인용: 정부 기관(.gov), 학술 논문(.edu), 유력 언론사 등 신뢰할 수 있는 외부 링크를 본문에 포함하여 콘텐츠의 사실성을 강화합니다. 이는 AI가 해당 콘텐츠를 '근거 있는 주장'으로 인식하게 만듭니다. AI는 고립된 정보보다 '네트워크화된 정보'를 더 신뢰합니다.

스키마 마크업: 기계와의 대화법

스키마 마크업(Schema markup)은 스키마 마크업은 웹페이지의 내용을 검색 엔진이 이해할 수 있도록 구조화된 데이터로 표시하는 코드(JSON-LD 등)입니다. GEO에서 스키마 마크업은 선택이 아닌 필수입니다. AI는 방대한 텍스트 속에서 의미를 추론해야 하는데, 스키마 마크업은 "이것은 회사 이름이고, 이것은 제품 가격이며, 이것은 고객 리뷰다"라고 명확하게 정의해 주기 때문입니다.

GEO를 위해 필수적인 스키마 유형 및 활용

연구에 따르면 스키마 마크업을 충실히 이행한 사이트는 그렇지 않은 사이트보다 AI 검색 결과에 인용될 확률이 현저히 높은 것으로 나타났습니다.