GEO란? GEO의 정의와 목표 그리고 SEO와의 차이점

최근 저희 나르 엔터프라이즈 팀은 스타트업부터 대기업까지 다양한 규모의 기업들로부터 GEO 컨설팅과 자문 문의를 꾸준히 받고 있습니다. 이를 통해 규모를 가리지 않고 기업들이 GEO에 관심을 갖고 있다는 걸 체감하고 있습니다.

이런 현상이 일어나는 이유는 명확합니다. ChatGPT, Perplexity, Claude 같은 AI 서비스가 고객의 첫 번째 정보 탐색 창구로 자리잡으면서, 이러한 플랫폼에서의 노출이 곧 비즈니스 기회와 직결되고 있기 때문입니다.

이런 시장 변화 속에서 GEO(생성형엔진최적화)의 중요성이 더욱 부각되고 있는데요. 이번 아티클에서는 저희가 실제 컨설팅 현장에서 경험한 사례와 기술적 이해를 바탕으로 GEO의 정의와 목표, 그리고 SEO와의 차이점을 명확하고 이해하기 쉽게 설명드리겠습니다.

GEO 정의

GEO는 ChatGPT, Perplexity, Claude 같은 AI 서비스가 사용자의 질문에 답변할 때, 특정 분야에서 브랜드가 의도한 메시지가 정확하고 높은 우선순위로 언급되도록 최적화하는 활동입니다. 단순히 노출되는 것을 넘어, AI가 브랜드에 대해 어떤 메시지를 전달하는지까지 관리하는 것이 핵심입니다.

저희 나르 엔터프라이즈 팀은 조금 더 세분화하여 AI의 두 가지 답변 생성 방식을 모두 고려하여 GEO를 정의합니다. 바로 '사전 학습 기반(Pre-trained)' 방식과 '검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)' 방식입니다.

사전 학습 기반 답변은 AI가 훈련 과정에서 학습한 기존 데이터를 바탕으로 답변을 생성하는 방식이고, 검색 증강 생성 기반 답변은 AI가 사용자의 질문을 분석한 후 실시간으로 웹 검색을 수행하고 검색 결과를 종합하여 최적의 답변을 제공하는 방식입니다.

이런 관점에서 진정한 의미의 GEO란, AI의 두 작동 방식 모두에서 브랜드의 메시지가 의도대로 노출되도록 만드는 작업이라 볼 수 있습니다.

이 가운데 AI가 검색 증강 생성 방식으로 실시간 웹 검색을 통해 답변을 생성할 때는 전통적인 SEO 역시 중요한 역할을 합니다.

다만 일반 검색 엔진에서는 사용자가 입력한 하나의 키워드를 입력하면 해당 키워드와 매칭되는 여러 페이지가 나열됐다면, AI가 웹 검색을 활용할 때는 사용자의 질문을 다각도로 확장하여 검색합니다. 예를 들어 '강남 맛집'이라는 질문에 대해 AI는 '강남 한식당', '데이트 장소', '점심 메뉴', '가격대', '분위기' 등 연관 키워드까지 함께 검색하는 것이죠. (이 기술을 구글에서는 '쿼리 팬 아웃(Query fan out)'이라고 명명합니다)

따라서 이러한 AI 검색 패턴에 맞춰 하나의 주제에 대해 포괄적이고 깊이 있는 콘텐츠를 발행하는 전략이 필요합니다.

GEO 목표

GEO의 목표는 기업이 의도한 핵심 메시지가 AI를 거쳐 고객에게 왜곡 없이 정확히 전달되도록 하는 것입니다. 이는 단순한 바람이 아닌 현실적 필요입니다. 이미 많은 고객들이 복잡한 정보를 AI에게 물어보고, AI의 답변을 신뢰하며 의사결정을 내리고 있기 때문입니다.

과거에는 '검색엔진'이 기업과 고객을 연결하는 다리 역할을 했습니다. 고객이 직접 검색하고, 여러 결과를 비교하며 정보를 취합했죠. 하지만 이제는 'AI'가 기업의 이야기를 고객에게 대신 전달하는 똑똑한 중개인 역할을 수행합니다. 이러한 패러다임 변화 속에서 우리 브랜드가 고객에게 전하고 싶은 메시지를 AI에게 학습시키고, 적절한 맥락에서 언급되도록 하는 것이 GEO의 핵심 목표입니다.

SEO와의 차이점

현재 GEO 관련 아티클들을 보면 "E-E-A-T 원칙을 준수하고, 스키마 마크업을 적용하라"는 조언을 흔히 볼 수 있습니다. 물론 이런 요소들이 중요하긴 하지만, 이는 이미 SEO에서 오랫동안 강조되어 온 기본 원칙들입니다. 단순히 SEO 지침을 반복하는 것만으로는 진정한 GEO 전략이라 할 수 없습니다.

GEO에서 정말 중요한 것은 개별 페이지의 최적화보다는 웹사이트 전체의 콘텐츠 아키텍처입니다. AI는 단편적인 정보가 아닌, 주제에 대한 종합적이고 체계적인 정보를 선호합니다. 예를 들어, '마케팅 자동화'에 대해 궁금한 사용자에게 AI는 도구 소개, 구현 방법, 사례 연구, 주의사항까지 포괄적으로 다룬 브랜드의 콘텐츠를 더 신뢰할 만한 정보로 판단합니다.

이는 전통적인 검색엔진이 키워드 매칭을 중심으로 작동하는 것과는 근본적으로 다르기 때문에, AI 검색 최적화를 위한 콘텐츠 전략 역시 달라져야 하는데요. 이에 대한 더 상세한 내용이 궁금하시다면 이어서 아래 아티클을 읽어보시길 추천드립니다.

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