AI가 우리 브랜드를 어떻게 부르고 있는지 확인해본 적 있는가. 지난 위픽 인사이트서클 vol.5 무대에 오른 서치OS 한철화 대표는 이 질문 하나로 5분을 채웠다. 개발자 출신인 그는 국방부 데이터센터에서 국방일보의 SEO·GEO 문제를 해결하다 그 시스템을 들고 창업했고, 지금은 FuturePlay 투자를 유치한 뒤 GS Shop, KT알파, 아정당, 링티 같은 이커머스·대기업 플랫폼의 검색 최적화를 자동으로 운영하고 있다.
무대 위 5분과 이어진 인터뷰에서 그가 꺼낸 이야기를, 그의 목소리 그대로 옮긴다.
서치OS 한철화 대표가 말하는 GEO의 실체 | 위픽 인사이트서클 vol.5
안녕하세요. 저는 서치OS라는 회사의 대표 한철화입니다. 원래 개발자였고요, 국방부에서 데이터센터 군무를 하며 국방일보의 SEO·GEO 문제를 해결하다가 그때 만들어둔 시스템을 가지고 창업까지 오게 됐습니다.
GEO가 왜 중요하냐. 요즘은 옆 사람과 나누는 대화보다, 우리 가족과 나누는 대화보다, AI끼리 주고받는 대화의 양이 훨씬 많아지고 있습니다. AI끼리 우리 브랜드를 언급할 때 어떤 식으로 얘기하는지가 실제로 제품 구매에 큰 영향을 미치기 때문에, 이건 절대 사소한 문제가 아닙니다.
그런데 지금 시장에 돌아다니는 대다수의 GEO 방법론들은, 솔직히 말씀드리면 이 박사를 기만하려는 접근이 많습니다. AI 검색엔진이라는 게 결국 전 세계 데이터를 학습한, 박사와 포스닥 수준으로 추론할 줄 아는 존재인데, 그 존재를 얕본 채로 만들어진 방법론들이 굉장히 많다는 뜻입니다.
800명이 0명이 된 날
저희도 그걸 몰라서 창업 초기에 굉장히 많이 시도했었습니다. 레딧에 자동으로 인용을 걸어보고, 웹사이트에 llms.txt를 붙여보고, 스키마 데이터를 추가해보고. 그런데 어느 날 아침 저희 사이트의 검색 유입이 800명에서 0명이 됐습니다.
이 이상을 처음 감지한 건 SEMrush의 봇 로그 시각화를 통해서였습니다. 특정 시점 이후로 검색 봇이 저희 웹사이트에 거의 접근하지 않는다는 사실을 확인했고, 이건 단순한 트래픽 변동이 아니라 사이트의 검색 신뢰도와 인덱싱 자체에 문제가 생겼구나 판단했습니다. 스타트업이었던 저희 입장에서 이건 흥미로운 실험이 아니라 생존의 문제였어요. 인력도 자금도 넉넉하지 않았고, 사람의 힘만으로 모든 걸 해결할 수도 없었습니다.
그래서 저는 과거 군 복무 중에 구상해뒀던 자동화 방식을 다시 꺼내서, 사람의 개입을 최소화한 상태에서도 Technical SEO 문제를 찾고 콘텐츠까지 생성할 수 있는 시스템으로 발전시켰습니다. 지금의 서치OS 모태가 된 시스템입니다. 하루도 빠짐없이 블로그 콘텐츠를 발행하고 지속적으로 인덱싱을 요청하기를 4~5개월. 그제서야 트래픽이 일부 회복되기 시작했습니다. 지금도 이 플랫폼을 자동으로 운영하면서 패널티 가능성을 가장 먼저 감지하는 조기 경보 장치로 쓰고 있습니다. 이 경험을 통해 배운 게 있다면, GEO는 단기적인 노출 기술이 아니라, 검색엔진이 사이트를 발견하고 신뢰하도록 만드는 운영 체계에 가깝다는 겁니다.
Reddit 이후, 브랜드 보호의 재정의
또 하나 인상 깊었던 사건이 있습니다. Reddit에 자동으로 인용을 걸었더니 오히려 AI가 '서치OS가 스캠 회사인지 묻는 글'을 인용하기 시작한 겁니다. 브랜드 이미지에 그대로 타격이 왔죠. 문제를 확인한 직후 외부 채널을 통한 콘텐츠 자동 발행을 다 중단했습니다. 내부에서는 '외부 플랫폼에 의존하지 않고 자사 웹사이트만으로 브랜드의 정보 주도권을 확보할 수 있는가'가 가장 중요한 안건이 됐고요.
이때 저희가 가장 집중한 건 부정적인 글 하나하나에 반박하는 일이 아니었습니다. AI 검색엔진이 결국 자사 웹사이트를 가장 공식적이고 신뢰할 수 있는 출처로 인식하게 만드는 것. 이게 핵심이었습니다. Reddit 리뷰보다 서치OS 공식 사이트의 설명이 본질적으로 더 권위 있는 정보여야 하는데, 외부 글이 먼저 인용된다는 건 저희 사이트가 아직 충분히 다루지 못한 질문과 사례가 있다는 뜻이라고 봤습니다. 그래서 비어 있는 검색 수요를 찾아 빠르게 콘텐츠를 만드는 pSEO와 기술적 최적화에 집중했고요. 이 경험 이후 저희에게 브랜드 보호는 부정 콘텐츠를 지우는 일이 아니라, 공식 채널이 정보의 기준점이 되도록 만드는 일이 됐습니다.
유행하는 방법론을 신뢰하지 않는 이유
그럼 llms.txt나 Schema Data 같은 유행 방법론은 왜 계속 퍼질까요. 저는 그만큼 시장의 불확실성이 크고 사람들이 간절하기 때문이라고 봅니다. llms.txt의 경우 실제 봇 로그를 뜯어보면 지금 주요 AI 봇은 거의 접근하지 않는 경우가 많습니다. 그런데 GEO는 결과가 바로 눈에 보이지 않으니까, 실행했다는 사실을 확인할 수 있는 그럴듯한 파일이나 산출물이 필요해지는 겁니다.
물론 이 아이디어가 영원히 무의미하다고 보지는 않습니다. 구글 PSI처럼 웹사이트 운영의 기준 도구가 정착했듯이, 장기적으로는 AI를 위한 별도의 파일이나 표준이 등장할 가능성도 있습니다. 다만 지금의 llms.txt 형식이 그대로 표준이 될지는 더 지켜봐야 하고, 저희는 그 사이 시간을 데이터로 채우려고 합니다.
성과 측정도 같은 결입니다. 저희도 처음에는 Profound 같은 도구의 프롬프트 노출 지표를 신뢰했었어요. 그런데 같은 프롬프트도 실행 환경에 따라 결과가 달라졌고, 그 프롬프트가 실제 사용자의 검색 행동을 얼마나 대표하는지도 불명확했습니다. 그래서 지금은 SEO와 GEO를 완전히 분리하기보다, 이 두 활동을 통해 실제 유입 고객의 절대량과 매출이 얼마나 달라졌는지를 가장 중요한 KPI로 봅니다. 그다음에 자체 도구로 주요 프롬프트의 인용 여부와 브랜드 노출 변화를 확인해요. 시행착오 끝에 세운 저희 기준은 하나입니다. GEO 지표가 좋아 보여도 사업 성과로 이어지지 않는다면 성공으로 보지 않는다.
링티가 3개월 만에 1.6억이 된 과정
발표에서 링티 사례를 짧게 말씀드렸는데, 조금 더 풀어보겠습니다. 링티는 저희와 만나기 전부터 GEO 업체를 정말 많이 이용했었습니다. llms.txt를 추가하고, 스키마 데이터를 붙이고, 유행하는 걸 다 했어요. 그런데 결국 어떤 것도 해결되지 않았고, 오히려 AI 검색엔진이 '링티는 가격이 비싸다', '사기꾼 집단이다' 같은 부정적인 이미지를 지속적으로 가져오고 있었습니다.
저희가 합류하면서 주로 한 일은 이렇습니다. 쿠팡이나 11번가 같은 오픈마켓에 있는 링티 관련 데이터를 다 가져와서, 리셀러보다 더 많은 정보를 자사몰에 제공하도록 만들었습니다. 테크니컬 SEO로 크롤링과 인덱싱을 정비했고요. 그리고 링티를 실제로 찾는 40대 여성분들이 장염에 걸렸을 때 포카리스웨트가 아닌 링티를 먼저 떠올리도록 인식 자체를 재설계했습니다. 결과적으로 원래 SEO·GEO 유입 월매출이 9천만 원 정도였는데, 3개월 만에 1.6억 원까지 올랐습니다. 올해는 이 흐름을 이어 월 3억 원까지 만들 예정입니다.
이런 부정적 인식의 교정에 얼마나 걸리냐는 질문을 자주 받는데요. 저희 경험상 의미 있는 변화까지는 대략 2개월이 필요했습니다. 다만 모든 인식을 완전히 되돌릴 수 있다고 보지는 않아요. 외부 부정 인용이 이미 많이 축적돼 있다면 단기간에 덮거나 제거하는 건 현실적으로 어렵습니다. 대신 AI 답변에서 해당 인식이 등장하는 빈도와 확률을 낮추는 건 가능해요. 그러려면 실제 고객이 왜 비싸다고 느꼈는지, 지금은 무엇이 달라졌는지, 가격에 어떤 가치가 포함되는지를 구체적인 근거로 자사 콘텐츠에 1대1로 보강해야 합니다. 완전한 삭제보다 정확한 최신 정보가 함께 인용되도록 정보 환경을 바꾸는 것이 현실적인 목표입니다.