바야흐로 GEO의 시대
유저 마음 얻기도 힘든데 AI픽을 위해 글을 써야 하는 시대가 와버렸다
세상이 너무 빨리 변해서 괴로운 마케터브랜드 마케터, 콘텐츠 마케터라면 현시점에서 가장 주목하고 있는 부분이 GEO이지 않을까 싶습니다. SEO도 제대로 안되고 있는 것 같은데 너무 빨리 도래해 버린 AI향 콘텐츠의 시대... 당황할 것인가, 준비해서 대응할 것인가는 마케터 개인의 선택이며, 아마 대부분 후자를 원하시겠지요. 저 역시 그랬습니다.
특히 아무리 다양한 프롬프트를 던져도 우리 브랜드에 대한 잘못된 정보가 나오는 Chat GPT의 답변을 보고 있노라면 AI 이 녀석들의 정신머리를 개조해야겠구나 하는 생각이 절로 들어 GEO에 대한 정보를 파기 시작했습니다. 세미나, 밋업, 유튜브, 논문까지 닥치는 대로 파다 보니 개념이 어느 정도 쌓였고, 실제 콘텐츠로 직접 테스트해 보면서 슬슬 감이 오기 시작했습니다. 그 무렵... 팀장님의 권유에 힘입어 사내 GEO 세션을 진행하기에 이르렀습니다.
서론이 길었습니다. 이 글은 2026년 4월 에잇퍼센트 사내 GEO 세션을 위해 제가 준비했던 자료를 글의 형태로 공유드리기 위해 작성한 것으로 AI의 활용만으로 이 시대를 살아나가기 머리 아픈 분들을 위해 아주 얕게(저도 얕게만 알고 있어서요...) 풀어나가보려 합니다.
SEO랑 GEO, 뭐가 다른데?
SEO는 디지털 마케터라면 다들 개념적으로는 알고 계실 텐데요. 아주 쉽게 말하자면, 네이버나 구글에서 우리 브랜드나 서비스와 관련된 키워드를 검색했을 때 우리 브랜드와 관련된 콘텐츠가 1페이지에 뜨게 만드는 작업입니다. 키워드를 잘 쓰고, 백링크를 늘리고, 메타태그를 다듬는 게 핵심이고, 측정은 검색 순위와 클릭수로 합니다.
그러나 GEO는 다릅니다. ChatGPT나 Perplexity, Claude한테 우리 브랜드나 서비스에 대해 물어봤을 때, AI의 답변 안에 우리 브랜드가 언급되게 만드는 작업입니다.
측정 단위는 AI 가시성(%)과 인용 빈도입니다.
중요한 게 있는데, AI 검색이 참조하는 도메인은 구글 상위 결과와 4~15%밖에 겹치지 않습니다. 그러니까 SEO 아무리 잘해도 AI 인용은 보장이 안될 수도 있다고는 하는데... (실제 제가 테스트했을 때에는 두 가지 모두 다 잡히긴 했습니다. 키워드 환경에 따라 다르겠지만요.)
핵심 채널도 다릅니다.
SEO는 자사 블로그와 홈페이지가 주전장이고, GEO는 외부 언론, 리뷰 사이트, 커뮤니티가 핵심입니다.
최적화 방법도 달라요.
SEO가 키워드와 백링크라면, GEO는 구조화된 콘텐츠, 언드 미디어, 통계와 인용 강화입니다.
답변은 두 가지 방식으로 노출됩니다.
Mention: 답변 본문에서 브랜드 이름이 언급되는 것. 고객이 읽으면서 브랜드를 인식하게 됩니다.
Citation: 답변 안에 하이퍼링크로 박히는 것. 고객이 실제로 클릭하는 유일한 지점입니다. 목록에 URL이 포함되는 건 고객이 거의 보지 않는 영역이고요.
망설임 없는 AI 답변... 뚝딱 나오는 것처럼 보여도 꽤 많은 과정의 연속…..AI는 어떻게 답변을 만들까?
우리가 보는 UI 상으로는 AI 답변이 뚝딱 나오는 것처럼 보이지만, 사실은 그렇게 도깨비방망이처럼 뚝딱 나오는 게 아닙니다. 그 짧은 사이에 4단계의 프로세스를 거치는데요.
1. 질문 분해 → 사용자 질문을 세부 문맥/키워드로 분해
2. 웹 검색 → 분해된 키워드로 관련 출처 수집
3. 출처 평가 → 신뢰도·관련도 기준으로 선별
4. 답변 생성 → 선별된 출처들을 종합해 답변 + 인용 출처 표시
여기서 포인트는 3단계입니다. AI가 출처를 평가할 때 단순히 "이 키워드가 있나"를 보는 게 아니라, 신뢰도와 관련도를 같이 봅니다. 삼성, 토스처럼 사전 학습 데이터에 이미 풍부하게 들어와 있는 유명 브랜드는 웹 검색 없이도 답변이 가능합니다. 그런데 그보다 작은 니치 브랜드는? AI가 그때그때 웹을 검색해서 답변을 만듭니다.
이 말이 무슨 뜻이냐면, 우리가 콘텐츠를 어떻게 만들고 어디에 배포하느냐가 AI 답변에 직접 영향을 준다는 겁니다. 니치 브랜드일수록 GEO 효과가 가장 강하게 나타나는 이유가 여기 있습니다.
GEO가 잘 되고 있는지 어떻게 알 수 있는가
GEO가 잘 되고 있는지 어떻게 알 수 있을까요? 크게 다섯 가지를 확인해 보야합니다.
1. AI 가시성(Visibility)
AI 답변 내 우리 브랜드 언급 빈도(%)입니다. 경쟁사 대비 격차를 추이로 보면 됩니다. 주 단위 추이를 보라고 권하는 분들이 많았습니다.
2. 프롬프트(Prompt)
가시성 측정을 위해 AI에게 던지는 질문입니다. 하나의 니즈에서 5~10개 변형 쿼리를 묶어서 봐야 합니다. 구글이 특허로 등록한 Thematic Search 기술 때문인데, AI는 하나의 검색어를 여러 연관 주제로 자동 확장합니다. 그래서 하나의 프롬프트만 모니터링하면 편향된 가시성이 나옵니다.
[원래 질문] "30대 직장인에게 적합한 서울 근교 1박 2일 여행지와 준비물 추천해 줘"
[AI가 확장한 서브쿼리] → 서울 근교 1박 2일 인기 여행지 → 30대 직장인이 선호하는 휴식형 여행지 → 1박 2일 여행 필수 준비물 체크리스트 → 해당 지역의 이번 주말 날씨 및 복장
3. 인용 출처(Sources)
AI가 답변 생성 시 참고한 사이트·기사입니다. 우리 홈페이지나 블로그가 인용되는지 여부를 봅니다.
4. 구매 여정 단계
인지→고려→구매 단계별 가시성입니다.
각 단계에서 브랜드가 얼마나 언급되는지 나눠서 봐야 합니다.
5. 브랜드 감성(Sentiment)
AI가 브랜드를 언급할 때 긍정/부정/중립 중 어느 톤으로 이야기하는지입니다. 여기에 할루시네이션 탐지도 포함됩니다. AI가 우리 브랜드에 대해 잘못된 정보를 말하고 있을 수 있거든요.
그리고 Share of Voice(SoV)와 Citation Share는 따로 봐야 합니다.
SoV는 고객이 보는 답변에 우리 브랜드가 얼마나 자주 나오는가
Citation Share는 AI가 참고한 출처에 우리 콘텐츠가 얼마나 인용되는가 를 보는 지표입니다.
Citation 높은데 SoV가 0이면? 콘텐츠는 참고되지만 고객에게는 안 보이는 상태입니다.
SoV 높은데 Citation이 0이면? 이름은 나오는데 출처 링크가 없는 상태.
둘 다 높아야 고객이 AI 답변에서 브랜드를 보고 클릭까지 할 수 있는 상태가 됩니다.
근데 솔직히 말하면, 이걸 LLM별로 일일이 프롬프트 써 가며 모니터링하는 건 생각보다 손이 많이 갑니다. AI 답변 자체가 확률 기반이라 같은 질문을 해도 매번 결과가 달라서, 내가 수집한 데이터가 얼마나 정확한지도 불확실하고요. 가능하다면 GEO 인용 모니터링 툴을 쓰는 게 현실적입니다.
그래서 어떤 콘텐츠를 만들면 될까?
콘텐츠 전략으로 보면 크게 세 방향입니다.
1. 구조화된 콘텐츠
AI가 읽기 좋게 정보를 명확하게 구조화해야 합니다. 통계, 수치, 비교표 같은 것들이 AI에게 인용되기 쉬운 포맷입니다.
2. 언드 미디어(Earned Media) 강화
홈페이지나 블로그 등 자사 채널만으론 부족합니다. 외부 언론, 커뮤니티, 리뷰 사이트에 우리 브랜드가 언급되는 것들을 늘려야 합니다. AI는 외부 신뢰도를 중요하게 봅니다.
숫자로 보면 더 명확합니다. AI가 인용하는 콘텐츠의 출처를 분석해 보면, 독립 언론·리뷰 사이트 같은 언드 미디어가 전체 인용의 46~65%로 압도적 1위입니다. 반면 자사 블로그 같은 브랜드 소유 콘텐츠는 15~20% 미만에 불과하고, 소셜 콘텐츠는 AI가 거의 인용하지 않습니다(1~11%). 우리가 아무리 자사 블로그를 열심히 써도, AI 입장에서는 그게 전부가 아닌 거죠. 외부에서 우리 브랜드가 어떻게 언급되고 있는지가 훨씬 더 큰 변수입니다.
3. 구매 여정별 콘텐츠
니즈를 확인하고 묻는 인지 단계 고객과, 니즈를 해결해 줄 브랜드를 묻는 고려 단계 고객에게 필요한 답변이 다릅니다. 단계별로 다른 콘텐츠가 필요합니다.
AI는 어떤 콘텐츠를 잘 먹을까요? 그런데 더 머리 아픈 건... AI마다 다 같은 기준으로 인용하는 게 아닙니다. ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude가 각자 콘텐츠를 인용하는 방식이 다 다릅니다. 플랫폼마다 선호하는 소스가 다르고, 그래서 LLM 모델에 따라 전략이 달라져야 합니다.
표를 보고 나면 재밌는 포인트가 하나 있습니다. ChatGPT는 구글 상위 결과와 겹침이 4%밖에 안 되는 반면, Perplexity는 15%나 됩니다. 같은 "AI 검색"이라도 구글 SEO와 연동되는 정도가 플랫폼마다 다르다는 거죠. 그리고 Gemini는 구글 검색 결과를 grounding으로 쓰기 때문에 SEO를 잘해두면 GEO에도 자동으로 연결되는 구조입니다.
직접 테스트하기: 어떻게 해야 GEO에서 유효한가
이론은 이쯤에서 충분하고, 직접 만든 콘텐츠로 테스트해 봤다는 이야기를 해야겠습니다.
우리 회사에서 제공하고 있는 대출에 대한 아티클 두 편을 썼고, 일주일도 안되어 대출 관련 쿼리에서 새 콘텐츠의 AI 인용률이 꽤 높게 나왔습니다. SEO 측면에서도 잘 잡혔는데 GEO에서도 유효했던 거죠.
그런데 이 두 글에 공통점이 하나 있습니다. 바로 FAQ 섹션입니다. 대출과 관련된 질문들을 촘촘하게 달았습니다. 솔직히 말하면 "FAQ를 넣는 것이 GEO에 좋다더라"는 말을 어디서 들어서 달았던 것인데요. 나중에 AI 답변 생성 구조를 공부하면서 이게 왜 유효했는지 퍼즐이 맞춰졌습니다.
AI는 사용자의 질문 하나를 받으면 그냥 답변을 뽑는 게 아니라, 질문을 여러 개의 서브쿼리로 분해합니다. "OO 상황에서 가능한 대출 알려줘"가 들어오면 "AA 대출 개념", "BB 대출 안전한가", "CC 대출 금리", "합법 DD 대출 플랫폼 찾는 법"처럼 쪼개서 각각 검색하는 구조입니다. 이를 쿼리 팬아웃(Query Fan-Out)이라고 하는데, 구글이 2024년 12월에 특허로 등록한 Thematic Search 기술이 이 메커니즘을 설명합니다.
촘촘한 FAQ는 이 팬아웃된 서브쿼리들을 글 하나에서 한꺼번에 커버하는 구조를 만들어 줍니다. 글 하나에서 다 커버할 수 있다는 건 마케터 입장에선 꽤 효율적입니다. AI가 여러 방향으로 검색을 뻗어나갔을 때, 하나의 문서가 여러 서브쿼리에 동시에 매칭될 수 있게 되는 거니까요. 정확히는 FAQ 구조가 팬아웃된 서브쿼리들에 포괄적으로 대응하기 때문에 인용 빈도가 높아진다는 게 더 맞는 표현인 것 같습니다. 어쨌든, 다들 "FAQ 중요하다"는 말을 의심 없이 따라 했던 게 GEO에서도 유효했다는 게 나름 흥미로웠습니다.
정보를 읽는 AI는 브랜드의 느낌도 읽을 수 있을까
여하튼 GEO는 대략 이런 것이긴 하지만... 사실 현업에서 이 개념을 실제적인 지표나 성과로 구현하기 위해 글을 쓸 때마다 현타가 오긴 합니다. 이 글을 읽는 대상이 사람이 아니라 AI인 거라...
(물론 그럼에도 불구하고 Citation Share 지표 숫자가 개선되면 기쁨의 춤을 추는 마케터의 삶)
반대로 브랜드의 감성을 AI는 전달할 수 있는가가 고민해 볼거리가 되었습니다. AI 인용이 전달하는 건 주로 사실 정보와 포지셔닝이니까요. 브랜드가 어떤 톤으로 말하는지, 어떤 감도를 가진 브랜드인지는 AI가 답변을 재합성하는 과정에서 거의 사라지지 않나? 싶고요. 물론 콘텐츠에서 쓰는 언어, 프레이밍 방식, 어떤 맥락에서 브랜드를 설명하느냐가 AI의 요약 방향에 스며들 수는 있겠으나 아직은 이 부분에 대해서 명확히 답을 찾기는 어려운 것 같습니다.
오히려 유저들이 우리만의 이야기를 듣기 위해 브랜드로 찾아오는 부가적인 액션이 생기지 않을까. 그렇다면 브랜드의 이야기를 지키고 발전시키고 퍼뜨리는 것, 그리고 AI가 아닌 유저 한 사람의 목소리가 점점 더 귀한 자산이 되지 않을까 생각해봅니다. (브랜드 마케터라는 제 업의 특성상 비즈니스의 성과와 브랜드의 감도를 지키는 그 중간쯤에 있는지라 이런 고민도 해보는 것이지요.)
여하튼 이런 걱정에도 불구하고 고객이 검색창에 직접 입력하는 시대에서, AI에게 물어보는 시대로 넘어가는 중이고, 그 전환이 생각보다 빠릅니다. 저와 같은 고민에 있는 마케터 분들이 GEO 환경을 비즈니스를 발전시키는 도구로 유용하게 사용하길 바라며... 이만!
참고 자료
Mahe Chen et al., Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search, University of Toronto, 2025 — arxiv.org/abs/2509.08919
Julen Oruesagasti, Algorithmic Trust and Compliance: Benchmarking Brand Notability for UK iGaming Entities in Generative Search Engines, 2026 — arxiv.org/abs/2603.12282
SEMrush — AI 검색과 Google 상위 결과 도메인 겹침 8~12% 분석
Google 특허 US12158907B1, Thematic Search (출원 2024.12) — 쿼리 팬아웃 메커니즘 기술 문서