WEPICK INSIGHT CIRCLE Vol.5 · SPEAKER CONTENT
소비자가 검색 대신 AI에게 “어떤 브랜드를 사야 해?”라고 묻는다면, 우리 브랜드는 그 답변에 등장할까요? 검색 결과에 잘 노출되는 것과 AI가 우리 브랜드를 알고 추천하는 것은 다른 문제입니다. 그렇다면 AI에게 우리 브랜드를 제대로 알리려면 무엇부터 해야 할까요?
검색창에 제품명을 입력합니다. 여러 사이트를 열어보고, 블로그 후기를 읽고, 리뷰를 비교하고, 다시 최저가를 찾아봅니다. 얼마 전까지만 해도 우리가 무언가를 구매하기 전에 거치는 익숙한 과정이었어요. 그런데 이제 이 과정의 일부를 AI가 대신하기 시작했습니다.
“이 조건에 맞는 제품 추천해줘.”
“우리 회사에 맞는 솔루션이 뭐야?”
“이 브랜드랑 저 브랜드 중 어디가 더 나아?”
질문 하나를 입력하면 AI가 정보를 정리하고 몇 개의 선택지를 먼저 제시합니다. 소비자는 검색 결과를 하나씩 열어보기도 전에 AI가 추천한 브랜드를 기준으로 선택지를 좁힐 수 있게 됐어요. 여기서 마케터에게 새로운 문제가 생깁니다.
우리 브랜드는 AI에게 어떻게 보이고 있을까요?
검색 결과에서 상위에 노출되는 것과 AI가 우리 브랜드를 정확히 이해하고 적절한 질문에 이름을 꺼내 추천하는 것은 같은 일이 아닙니다. 그래서 등장한 개념이 GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화)입니다.
이번 발표에서는 GEO를 새로운 검색 기술 하나로만 설명하지 않았습니다. 핵심은 “AI가 우리 브랜드를 무엇으로 인식하게 만들 것인가”에 있었어요.
1. 검색보다 ‘AI 추천’이 먼저인 구매 여정이 시작됐습니다
예전에는 새로운 제품이나 서비스를 찾을 때 검색부터 시작했습니다. 키워드를 입력하고, 검색 결과를 여러 개 열어보고, 리뷰와 블로그를 읽고, 다른 브랜드와 비교한 뒤에야 선택지를 좁혔어요. AI는 이 과정을 크게 줄입니다.
사용자가 자신의 상황과 조건을 설명하면 AI가 관련 정보를 한 번에 정리하고 몇 개의 브랜드나 제품을 먼저 추천합니다. 검색 결과를 처음부터 하나씩 살펴보지 않아도 AI 답변 안에서 비교와 판단의 상당 부분이 끝날 수 있는 거죠.
그렇다면 마케터가 확인해야 할 것도 달라집니다.
“검색했을 때 우리 페이지가 몇 위인가?”에서
“AI가 이 질문을 받았을 때 우리 브랜드를 추천하는가?”로.
AI가 브랜드를 추천 후보로 인식하지 못한다면 소비자가 검색 결과를 살펴보기 전부터 선택지에서 빠질 수도 있습니다. 그래서 GEO는 새로운 SEO 기술이 아니라, AI가 먼저 선택지를 만드는 환경에서 브랜드가 어떻게 발견되고 이해될 것인가를 다루는 문제에 가까워요.
2. SEO와 GEO는 무엇이 다를까요?
SEO와 GEO는 모두 ‘잘 발견되기 위한 최적화’라는 점에서는 닮았습니다.
하지만 무엇을 최적화하고, 어떤 결과를 목표로 하는지는 다릅니다.
발표에서는 이를 더 간단하게 설명했습니다. SEO가 페이지 단위의 랭킹 싸움이라면, GEO는 AI가 우리 브랜드를 어떻게 인식하는지를 다루는 브랜딩 싸움이라는 것인데요.
AI는 처음부터 우리 회사를 잘 알고 있는 사람이 아닙니다. 회사가 무엇을 하는지, 어떤 고객에게 적합한지, 경쟁사와 무엇이 다른지 스스로 추측할 수밖에 없어요. 그래서 브랜드가 먼저 “우리는 누구이고, 무엇을 잘하며, 어떤 상황에서 선택되어야 하는가”를 AI가 이해할 수 있는 형태로 충분히 알려줘야 합니다.
3. GEO는 ‘한 방’이 아니라 1점을 계속 모으는 게임입니다
GEO를 시작하려고 검색하면 수많은 방법이 나옵니다. llms.txt를 만들어야 한다거나, 보도자료를 많이 배포해야 한다거나, 특정 CMS를 사용해야 한다는 식이에요. 하지만 이번 발표에서 강조한 것은 “이것 하나만 하면 된다”는 정답은 없다는 것이었습니다.
GEO는 1점씩 모아서 100점을 만드는 게임입니다.
즉, 하나의 비법으로 100점을 만드는 것이 아니라, AI가 브랜드를 잘 읽고 이해할 수 있도록 작은 조건들을 하나씩 채우는 과정이라는 의미입니다.
GEO를 시작할 때 먼저 확인할 5가지
중요한 것은 하나를 설치했다고 GEO가 끝나는 것이 아니라는 점이에요. 기술적인 접근 환경을 만들고, 브랜드의 사실 정보를 충분히 제공하고, 여러 채널에서 같은 맥락으로 브랜드가 언급되도록 만드는 일까지 함께 이어져야 합니다.
4. 새 브랜드의 AI 가시성을 92%까지 만든 실험
이번 발표가 흥미로운 이유는 GEO를 개념으로 설명하는 데서 끝나지 않았기 때문인데요. 지오랭크는 없던 브랜드를 새로 만든 뒤 여러 LLM에서 브랜드가 얼마나 노출되고, 어떤 출처를 참고하고, 어떤 질문에서 언급되는지를 직접 추적했습니다.
첫 시도에서 AI 가시성은 75% 수준이었고, 이후 여러 최적화 작업을 이어가며 92%까지 올라갔습니다. 그런데 더 흥미로운 것은 그다음입니다. 약 한 달간 관리를 멈추자 가시성이 50%까지 떨어졌고, 다시 작업을 시작하자 86% 수준까지 회복됐다고 해요.
이 실험이 보여주는 것은 명확하죠.
GEO는 ‘한 번 세팅해두는 작업’이 아니라 계속 관리해야 하는 브랜드 자산입니다.
AI의 답변과 참조 소스는 계속 변합니다. 경쟁 브랜드도 새로운 콘텐츠를 만들고, 시장에 새로운 정보가 쌓입니다. 그래서 “한 번 1위를 만들었다”보다 AI가 우리를 어떻게 인식하고 있는지 계속 관찰하고 관리하는 체계가 더 중요합니다.
5. AI가 인용하는 콘텐츠는 무엇이 다를까요?
GEO라고 하면 기술 설정부터 떠올리기 쉽지만, 발표에서는 기술만큼 콘텐츠를 강조했습니다. 다만 여기서 말하는 좋은 콘텐츠는 예쁘고 감성적인 콘텐츠만을 뜻하지 않아요. AI가 내용을 정확하게 이해하고 다른 답변에 활용하려면 논리와 근거가 명확한 정보가 필요합니다.
예를 들어 “고객들이 정말 좋아하는 최고의 서비스입니다”라는 문장은 사람에게는 좋은 광고 문구가 될 수 있지만, AI에게는 무엇이 왜 좋은지 판단할 근거가 부족합니다. 반대로 특정 고객이 어떤 문제를 해결했고, 어떤 수치가 달라졌으며, 경쟁 제품과 어떤 기능적 차이가 있는지 명확하게 적혀 있다면 AI가 브랜드를 이해할 수 있는 정보가 훨씬 많아집니다.
결국 GEO 시대의 콘텐츠는 “많이 만드는 것”보다 “AI가 이해할 수 있을 만큼 정확하게 만드는 것”이 중요해질 수 있어요.