AI가 당신을 건너뛰는 이유
광고인의 삐딱한 비평
요즘 마케팅 업계에서 AEO, GEO, LLM SEO 같은 말이 부쩍 많이 들린다.
새로운 유행이 생기면 늘 그렇듯, 발 빠른 솔루션들이 우후죽순 나타났다. 불안해하는 기업들에게 AI 검색 최적화를 해준다며 달콤한 말들을 건네고 있다. ChatGPT, Perplexity, Gemini 같은 AI 검색 엔진이 사람들의 정보 탐색 방식을 실제로 바꾸고 있고, 기존 구글 중심의 SEO 생태계가 흔들리는 건 사실이다. 문제는 변화의 실체보다 훨씬 빠르게 '솔루션 시장'이 먼저 커진다는 데 있다. 현상은 아직 진행 중인데, 처방전은 이미 완성본처럼 팔린다. 우후죽순이라는 표현이 딱 맞다. 지금 GEO를 표방하는 솔루션들 중 상당수는 기존 콘텐츠 SEO 도구에 "AI 최적화"라는 라벨을 새로 붙인 수준에 머물러 있다. 그게 전부라면 새로운 개념이라고 부르기 어렵다.
[출처 : 디지털 인사이트]솔직하게 말하자면, 아직 LLM이 어떤 소스를 어떤 기준으로 학습에 반영하는지, 실시간 답변 생성 시 어떤 신호를 더 신뢰하는지에 대한 공개된 원칙이 명확하지 않다. 구글 알고리즘도 블랙박스지만 20년 넘는 역공학(reverse engineering)의 역사가 있다. GEO는 블랙박스인데 역사도 없다. 그 위에 "이렇게 하면 AI가 당신 브랜드를 언급한다"는 확신을 파는 건, 신뢰보다 불안에 기대는 영업이다.
기업 입장에선 더 냉정하게 봐야 할 이유가 있다.
불안은 나쁜 의사결정의 어머니다. "
"경쟁사가 GEO 한다더라"는 말에 예산을 집행하는 순간, 효과 검증의 기준점이 흐려진다. 그리고 그 효과가 없더라도 "AI 검색은 원래 측정이 어렵다"는 말로 면피할 구석이 너무 많다. 솔루션 제공자 입장에서 이보다 좋은 시장이 없다. 검증이 어렵고, 불안은 크고, 유행어는 있는 상황 말이다.
네이버 실시간 검색어가 핫했던 시절, 일부 마케터들은 매크로 프로그램을 돌려 키워드를 억지로 올렸다. 플레이스 리뷰도 마찬가지였다. 가짜 리뷰로 별점을 쌓고, 노출 상단을 차지했다. 잠깐은 효과가 있었다. 그러나 결말은 모두가 안다. 알고리즘은 업데이트됐고, 편법을 쓴 브랜드는 하루아침에 검색 결과에서 사라졌다. 심한 경우엔 브랜드 이미지까지 타격을 입었다. 지금 GEO 시장에서 보이는 일부 방식들이 그것과 꼭 닮아 있다. AI가 인용할 만한 콘텐츠를 대량으로 만들어 웹에 뿌리는 것. 브랜드 이름이 여기저기 등장하게 만드는 것. 숫자상으로는 그럴듯해 보인다. 이건 사상누각이다.
Technical GEO에 주목하자
그렇다고 아무 것도 하지 말자는 것은 아니다. 나는 'Technical GEO'에 주목한다. 외부에 노이즈를 만드는 게 아니라, 브랜드가 직접 소유한 채널 - 공식 웹사이트, 브랜드 블로그, 제품 페이지 - 을 AI가 가장 정확하게 읽을 수 있는 구조로 정비하는 작업이다. Technical GEO는 콘텐츠가 아무리 좋아도 AI가 접근하지 못하면 의미 없다는 전제에서 출발한다. 세 가지로 요약된다.
첫째, 접근성(Accessibility)이다. AI 크롤러가 내 사이트를 읽을 수 있어야 한다. robots.txt, 캐노니컬 태그, 404 오류 같은 기술적 결함이 하나라도 있으면 아무리 좋은 글도 AI 답변에 인용될 수 없다. 문이 잠겨 있으면 손님은 들어오지 않는다.
둘째, 구조화(Structured Data)다. Schema 마크업, FAQ 구조, Organization 태그처럼 AI가 '파싱'할 수 있는 형태로 정보를 정리하는 것이다. AI는 글을 '읽는' 게 아니라 '추출'한다. 정돈된 서랍장에서만 원하는 것을 꺼낼 수 있다.
셋째, 가독성(Readability)이다. 유창하고 명확한 문장, 직접적인 답변 구조, 맥락 없이도 이해되는 자기완결적 문단이 핵심이다. AI는 주변 맥락 없이 문단 하나만 잘라서 답변에 붙여 넣는다. 그 한 문단이 혼자서도 의미를 전달해야 한다.
[출처 : SimilarWeb]GEO의 본질은 결국 "AI가 신뢰할 만한 정보 소스가 되는 것"이다.
오래된 개념이다. 새 이름이 붙었을 뿐이다.
AI는 생각보다 훨씬 빠르게 진화하고 있다. 조작된 정보와 신뢰할 수 없는 출처를 가려내는 능력이 실시간으로 향상된다. 더 무서운 건 따로 있다. 마구 뿌려진 저급 콘텐츠 속에 브랜드 이름이 갇히는 순간, 소비자가 AI를 통해 처음 만나는 우리 브랜드의 첫인상이 그 맥락으로 결정된다. 브랜드 자산은 쌓는 데 10년이 걸리지만, 무너지는 데는 단 한 번의 잘못된 인용으로도 충분하다.
SEO의 역사가 증명한다. 검색 최적화의 본질은 언제나 신뢰와 정확성이었다. 여기에 기술이 붙는다. 편법은 반드시 도태됐다. AI 시대라고 다를 리 없다. 지금 당장 물어봐야 할 질문은 "AI가 우리 브랜드를 몇 번이나 인용했나"가 아니다. "AI가 우리 브랜드를 얼마나 정확하게, 얼마나 신뢰하며 읽고 있는가"다. 인용 횟수는 결과다. 기반이 먼저다.
마케팅 전문가가 아니더라도 대략 이해되도록 쉽게 전개할 수 있나?
오후 4:07
좋아. 전문 용어를 최대한 줄이고, 누구나 고개를 끄덕일 수 있는 비유와 일상적인 맥락으로 다시 풀어볼게.
매크로의 유혹, 그리고 진짜 GEO 이야기
요즘 마케팅 업계에 새로운 유행어가 돌고 있다. GEO, AI 검색 최적화. 쉽게 말하면 이런 거다. 사람들이 구글이나 네이버 대신 ChatGPT나 Claude 같은 AI에게 "이거 어떤 브랜드가 좋아?"라고 물어보는 시대가 됐다. 그러니 AI가 우리 브랜드를 좋게 말하도록 만들어야 한다는 것이다.
맞는 말이다. 방향은 옳다. 문제는 방법이다.
나는 이 흐름을 보면서 오래된 장면 하나를 떠올렸다. 2010년대 초반, 맛집 블로그 리뷰가 한창 유행이던 시절이다. 식당 사장님들은 돈을 주고 블로거를 사서 리뷰를 올렸다. 포털 실시간 검색어에 가게 이름을 억지로 올리는 업체도 생겼다. 잠깐은 효과가 있었다. 손님이 늘었다. 그런데 막상 찾아온 손님이 음식을 먹어보고 실망하면? 리뷰와 현실의 간극이 클수록 역풍은 더 세게 왔다. 요즘 플랫폼들이 가짜 리뷰를 걸러내는 것도 그 긴 싸움의 결과다.
지금 AI 검색 최적화 시장에서 벌어지는 일이 그것과 닮아 있다. AI가 인용할 것 같은 글을 대량으로 만들어 인터넷 곳곳에 뿌리는 방식이 유행하고 있다. 우리 브랜드 이름이 AI 답변에 자주 등장하게 만들겠다는 발상이다.
문제는 AI가 생각보다 훨씬 빨리 똑똑해지고 있다는 것이다. 어느 정보가 믿을 만한지, 어느 출처가 조작됐는지를 가려내는 능력이 계속 업데이트된다. 그리고 더 무서운 건 따로 있다. 마구 뿌려진 엉성한 글 속에 우리 브랜드 이름이 섞이면, AI를 통해 우리를 처음 만나는 소비자가 그 엉성한 맥락으로 브랜드를 기억하게 된다. 첫인상은 한 번뿐이다.
그렇다면 제대로 된 방법은 무엇인가.
거창한 말로 포장하면 'Technical GEO'라고 하는데, 사실 개념은 단순하다. 외부에 가짜 흔적을 만드는 게 아니라, 브랜드 자신의 공식 채널—홈페이지, 제품 소개 페이지, 공식 블로그—을 AI가 정확하게 읽을 수 있도록 잘 정리하는 것이다.
식당으로 치면 이런 차이다. 가짜 리뷰를 사는 것 vs. 메뉴판을 명확하게 쓰고, 재료 원산지를 투명하게 공개하고, 위생 인증을 제대로 받아두는 것. AI는 후자를 더 신뢰한다. 정보가 구조적으로 잘 정리돼 있고, 출처가 명확하고, 일관성이 있는 브랜드를 우선적으로 인용한다.
검색 엔진의 역사가 이미 이걸 증명했다. 구글이 처음 등장했을 때도 수많은 편법이 횡행했다. 키워드를 숨겨서 억지로 노출시키고, 링크를 사고팔았다. 결국 살아남은 건 콘텐츠가 진짜였던 사이트들이었다. AI 시대라고 다를 리 없다.
지금 우리가 먼저 물어야 할 건 "AI가 우리 브랜드를 몇 번 언급했나"가 아니다. "AI가 우리 브랜드를 제대로 이해하고 있나"다.
숫자는 결과다. 신뢰가 먼저다.