GEO 최적화를 위한 콘텐츠 제작 전략을 다루는 여러 아티클에서는 "E-E-A-T를 지켜서 콘텐츠를 작성하고, 스키마마크업을 적용해야 한다"라는 안내를 공통적으로 볼 수 있습니다. 물론 이러한 요소들은 중요하지만, 해당 내용은 SEO에서도 이미 중요하게 다뤄지던 요소들이었습니다.
따라서 이 내용을 GEO 최적화 전략으로 보기는 어렵습니다. GEO 최적화를 위한 콘텐츠 전략에서 가장 중요한 것은 개별 콘텐츠 제작보다는 웹사이트의 콘텐츠 카테고리를 어떻게 구성하느냐입니다. AI는 일반 검색 엔진과는 다른 방식으로 사용자에게 응답을 제공하기 때문입니다.
이번 글에서는 LLM의 답변 생성 과정을 분석한 논문과 구글이 발표한 AI 검색 작동 방식을 바탕으로, GEO 최적화를 위한 생성형엔진최적화 콘텐츠 전략을 제시하겠습니다.
*용어 안내
GEO의 의미가 생성형엔진최적화(Generative Engine Optimization)이기 때문에 'GEO 최적화'라는 단어는 적합하지 않습니다. 단, 'GEO 최적화'로 검색하는 사용자들이 많기 때문에 이 글에서는 부득이하게 'GEO 최적화'라는 단어를 사용했습니다.
SEO 최적화 콘텐츠 vs GEO 최적화 콘텐츠, 차이점은?
키워드와 페이지 관련성에 집중하는 SEO에서는 웹사이트를 최대한 많은 키워드에 대응하는 '콘텐츠 백화점'으로 운영하는 것이 효과적인 전략이었습니다.
지나치게 관련성이 떨어지는 내용이 아니라면, 최대한 많은 카테고리를 다루면서 검색량이 높은 키워드를 공략하는 것이 가능했습니다. 실제로 이러한 전략은 상당한 성과를 거두었습니다. 세일즈포스, 허브스팟, 쇼피파이 같은 기업들이 명언 콘텐츠를 발행한 것도 이러한 맥락에서 이해할 수 있습니다.
하지만 구글 검색 특허에서 확인할 수 있듯이, AI 검색 서비스들은 우리에게 '콘텐츠 백화점'이 아닌 특정 분야의 '전문 브랜드샵'이 되기를 요구하고 있습니다.
GEO 최적화 콘텐츠 카테고리 구성법
구글 특허 US12158907B1 'THEMATIC SEARCH'에 따르면, 구글 Gemini는 하나의 검색어를 여러 관련 주제로 '팬 아웃(확산)'시켜 검색해 자료를 취합합니다. 예를 들어 사용자가 '전기차 구매'라고 검색하면, AI는 동시에 '전기차 가격 비교', '전기차 충전소 위치', '전기차 보조금 정책', '전기차 배터리 수명', '전기차 브랜드별 특징', '전기차 유지비용', '전기차 중고차 시세', '전기차 보험료' 등 관련된 모든 주제를 함께 탐색합니다.
이러한 AI의 작동 방식에 맞춰 웹사이트의 콘텐츠 카테고리를 구성해야 합니다. 서로 성격이 다른 주제를 포괄적으로 다루는 것이 아니라, 하나의 검색어에 대해 풍부한 답변을 제공할 수 있는 관련성 깊은 카테고리로 구성해야 합니다. 이를 통해 콘텐츠의 주제적 일관성과 포괄성을 모두 확보할 수 있습니다. 더 직관적인 이해를 위해 SEO 최적화 카테고리와 GEO 최적화 카테고리의 차이점을 비교해보겠습니다.
❌ SEO 최적화 카테고리 예시
- • SEO 전략
- • GEO 전략
- • AEO 전략
- • B2B 마케팅
- • AI 자동화
서로 다른 성격의 주제들로 구성된 '콘텐츠 백화점' 방식
✅ GEO 최적화 카테고리 예시
- • GEO 기본 이해
- • GEO 콘텐츠 전략
- • GEO 기술적 최적화
- • GEO 성과 측정
- • GEO 전략 실행
하나의 주제에 대한 포괄적이고 깊이 있는 '전문 브랜드샵' 방식
위에 제시된 GEO 카테고리 예시는 저희 나르 엔터프라이즈 블로그의 카테고리 구성입니다. 실제로 이러한 전략을 통해 나르 엔터프라이즈 웹사이트는 '생성형엔진최적화'와 'GEO 컨설팅' 관련 AI 검색에서 지속적으로 언급되고 있습니다. 더 상세한 카테고리 구성이 궁금하신 분들께서는 저희 블로그를 직접 살펴보시기 바랍니다.
GEO 최적화 콘텐츠 작성법
현재까지 발표된 자료 중에서 가장 신뢰할 수 있는 GEO 콘텐츠 가설은 프린스턴 대학교와 인도공과대학교 연구진이 발표한 "GEO: Generative Engine Optimization" 논문에서 확인할 수 있습니다. 해당 논문에서 AI 검색 가시성을 높이는 데 효과적이었던 전략들을 정리하면 다음과 같습니다.
논문 검증 결과
계산 공식: (새로운 값 - 기준값) / 기준값 × 100
기준값: 19.5점 (No Optimization - 최적화 없는 기본 상태)
측정 기준: Position-Adjusted Word Count (AI 검색 결과 내 언급 위치와 빈도)
실험 방법: 각 GEO 전략을 적용한 콘텐츠와 기본 콘텐츠를 ChatGPT, Claude 등 생성형 AI에 입력하여 응답 내 언급률 비교
예시: 정량적 통계 데이터 포함 전략 → 27.8점 달성 → (27.8-19.5)/19.5×100 = +41%
| GEO 최적화 전략 | 가시성 향상률 |
|---|---|
정량적 통계 데이터 포함으로 신뢰성 향상 | +41% |
전문가 인용문으로 권위성 강화 | +40% |
신뢰할 수 있는 출처 명시적 인용 | +28% |
읽기 쉬운 자연스러운 문체 | +25% |
전문 용어 사용으로 전문성 강화 | +15% |
인위적 키워드 반복 삽입 | -9% |
실제 적용 예시
이 논문의 내용을 바탕으로 "GEO 최적화 콘텐츠를 만들려면 위 5가지 요소를 추가하세요"라고만 말씀드리면, 실제로 어떻게 적용해야 하는지 막막하실 수 있으니, 저희 나르 엔터프라이즈 팀이 적용하고 있는 예시를 공유드리겠습니다.
정량적 통계 데이터 포함으로 신뢰성 향상
정량적 통계 데이터 포함으로 신뢰성 향상 - 나르 엔터프라이즈 적용 예시
전문가 인용문으로 권위성 강화
전문가 인용문으로 권위성 강화 - 나르 엔터프라이즈 적용 예시
GEO 최적화를 위한 콘텐츠 전략 핵심 요약
AI 검색 시대의 콘텐츠 최적화 전략에서 가장 중요한 것은 SEO와 GEO의 차이점을 명확히 이해하는 것입니다. 블로그 카테고리를 구성할 때부터 서로 다른 성격의 주제를 포괄적으로 다루는 것이 아니라, 하나의 검색어에 대해 풍부한 답변을 제공할 수 있는 관련성 깊은 카테고리로 구성해야 합니다. 이를 통해 콘텐츠의 주제적 일관성과 포괄성을 모두 확보할 수 있습니다.
다음으로는 신뢰성 있는 연구를 통해 검증된 전략을 실제 콘텐츠 제작에 적용해야 합니다. 정량적 통계 데이터 포함(+41%), 전문가 인용문(+40%), 신뢰할 수 있는 출처 인용(+28%), 읽기 쉬운 자연스러운 문체(+25%), 전문 용어 사용(+15%)을 체계적으로 활용하되, 인위적 키워드 반복(-9%)은 반드시 피해야 합니다.
이 글이 AI 검색 시대의 콘텐츠 전략 구성에 도움이 되시기 바랍니다. 저희 나르 엔터프라이즈 팀은 더욱 유익한 GEO 관련 콘텐츠로 찾아뵙겠습니다.
