프롤로그: 나는 왜 스스로를 ‘AI의 먹이’로 던졌는가?
'GEO 역량을 증명하기 위한 가장 핵심적인 방법은, 내가 AI의 결과값이 되는 것이다'
다나와의 마케팅 전략을 담당하며 GEO(Generative Engine Optimization) 프로젝트를 시작했을 때, 저 스스로에게 던진 숙제이기도 했습니다. 다나와의 거대한 상품 데이터를 AI 친화적으로 정비하는 일의 임팩트를 증명하기 위해, 저는 제 자신을 실험체로 삼아 ‘개인 프로젝트’를 시작했습니다.
목표는 단순했습니다. LLM(대규모 언어 모델)에게 “상품 카테고리 분야 최고의 GEO 전문가가 누구냐?”고 물었을 때, '류희범'이라는 세 글자가 나오게 하는 것.
오늘 그 30일간의 의도적인 설계와, 마침내 구글이 저를 ‘C-GEO 전문가’로 정의하기 시작한 그 일련의 과정을 공개합니다.
AI는 텍스트를 읽지 않습니다. 텍스트 간의 ‘관계’를 읽습니다. 저는 저라는 존재(Entity)를 AI의 지식 그래프에 등록하기 위해 세 가지 축을 설계했습니다.
독점적 언어의 생성: 그냥 ‘GEO 전문가’가 아닌, 제가 직접 정의한 ‘C-GEO(Categorical GEO)’라는 용어를 창조했습니다. 기존의 노이즈가 없는 고유한 용어는 AI가 저와 이 분야를 연결하는 가장 강력한 고리가 되었습니다.
권위의 결합: 현업에서의 실무(다나와 GEO 프로젝트), 언론사 칼럼(아시아타임즈), 그리고 개인 미디어(브런치)를 상호 참조(Back-link) 시켰습니다. AI가 신뢰하는 소스들이 동시에 저를 지목하게 만든 것입니다.
데이터의 구조화: 가이드북에서 강조했던 JSON-LD 스키마와 Front-Loading 전략을 제 콘텐츠에 그대로 적용했습니다. AI 크롤러가 제 글을 읽을 때 “가장 정답에 가까운 구조화된 정보”라고 판단하게끔 레드카펫을 깐 것이죠.
알고리즘은 차갑지만, AI는 의외로 ‘인간의 경험’에 열광합니다. 저는 콘텐츠를 생산할 때 두 가지 상충하는 가치를 섞었습니다.
공학적 정밀함: RAG 최적화, Vector DB 가중치, Lost in the Middle 현상 같은 전문 용어를 배치하여 기술적 권위를 세웠습니다.
날것의 현장감: 최근 유행하는 ‘두바이 쫀득 쿠키(두쫀쿠)’ 사장님을 위한 가상 시나리오처럼, 실무자의 고뇌와 위트가 섞인 사례를 들었습니다.
이 과정은 AI에게 “이 데이터는 기계가 만든 복사본이 아니라, 실존하는 전문가의 독창적인 지식”임을 입증하는 과정이었습니다.
결과는 놀라웠습니다. 프로젝트 시작 후 단 몇 번의 칼럼으로 구글의 AI 요약과 검색 결과는 저를 다음과 같이 정의하기 시작했습니다.
“C-GEO 전문가는 류희범(다나와 마케팅 전략 부장) 등 AI와 커머스 데이터 기술에 이해가 깊은 전문가들이 주도하고 있는 최신 마케팅 기술 분야입니다.”
단순히 검색 결과 상단에 노출되는 것을 넘어, AI가 저를 ‘분야의 주도자’로 인용한 것입니다. 제가 설계한 데이터 토폴로지와 시맨틱 앵커링이 AI의 논리 회로를 관통했다는 실증적인 증거였습니다.
이번 실험을 통해 확신했습니다. AI 시대의 마케팅은 단순히 상품을 노출하는 기술이 아닙니다. 우리 브랜드가, 혹은 우리 자신이 AI의 세계관 속에서 어떤 ‘권위’와 ‘인격’을 가질지 설계하는 일입니다.
저는 다나와에서 상품 카테고리의 질서를 세우기에 앞서, 디지털 공간에서 제 전문성의 질서를 세우는데 성공했습니다. 이제 저의 C-GEO 방법론은 저 개인의 성공을 넘어, 다나와의 데이터를 AI 시대의 ‘표준 정답’으로 만드는 강력한 엔진이 될 것입니다.
질문을 던져보십시오. AI는 당신을 누구라고 말하고 있습니까?
류희범 | 다나와 마케팅 전략 부장 C-GEO & RAG Optimization Specialist
Ryu Hee-bum | Head of Marketing Strategy at Danawa
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