고객에게 우리 브랜드를 노출하려면 AI에게 간택받아야 하는 시대입니다. 마케팅 담당자는 무엇부터 해야 할까요? 웹사이트의 코드와 구조만 고치면 될까요? AI 도구로 브랜드 콘텐츠를 더 많이 만들어 살포해야 할까요?
서두의 질문들에 대해서 ‘이것만 지키면 필승하는’ 마법의 답변을 바랐지만 역시 단 하나의 정답만 있는 것이 아닙니다. 변화가 빠르고 정보가 난립할 때는 정답을 떠먹여 주는 게으른 편리함을 바라기도 합니다. (네 접니다! ^^;)
발표자로 나오신 리틀리 임주일 대표, SK브로드밴드 정복희 매니저, 아정당 이하석 CMO, 엘리펀트컴퍼니 김예지 대표, 유크랩마케팅의 선우의성 대표, 커넥트AX의 강슬기 대표, 각자가 전하는 상황과 실행 방식과 통합 솔루션이 서로 다릅니다.
적은 인원으로 제품을 운영하는 스타트업 팀과 여러 채널에 정보가 흩어진 대기업이 같을 수 없고, 상담과 계약이 핵심인 비즈니스 팀과 브랜드 메시지를 구축하는 팀 단위는 같은 지표도 다른 측면에서 바라보아야 합니다.
세미나가 끝나고 각 발표를 한데 놓고 공통적인 맥락을 정리해 보았습니다.
고객이 실제 궁금해하는 질문을 찾고, 답변의 근거가 될 정보를 정리해, 각 채널에 맞는 콘텐츠로 내보낸 뒤, 반응과 결과를 반영해 다시 반복하는 구조입니다. 이러한 구조를 '브랜드 콘텐츠 운영 체제'라고 멋지게 부르고 싶습니다. :)
질문 → 정보 구조화 → 콘텐츠 → 노출·인용 → 행동·전환 → 학습
이것은 거창하게 명명하지 않더라도 상식적인 마케터의 업무 피드백 루프입니다. 검색 환경이 바뀌면서 '키워드'가 '질문형 문장'으로 바뀌었을 뿐입니다.
테크니컬한 GEO 개념에 한정하더라도, GEO는 SEO와 단절된 새로운 비법이 있다거나 단일 기술로 보지 않습니다.
적어도 Google의 AI Overviews와 AI Mode에 관해서는, Google이 별도의 추가 요구사항이나 특별한 최적화가 없으며 기존 SEO 권장사항이 여전히 중요하다고 공식 문서에서 밝히고 있습니다. 크롤링과 색인이 가능해야 하고, 사람이 읽기에도 유용하고 신뢰할 수 있는 콘텐츠여야 하며, 구조화 데이터는 화면에 보이는 정보와 일치해야 한다는 기본이 그대로 적용됩니다.
본질적인 '브랜드 콘텐츠 운영 체제'는 변하지 않지만, 우리 브랜드가 발견되어야 하는 채널이 AI챗봇으로, 설득해야 하는 대상도 AI에이전트로 교체되고 있는 이 시점에 마케터에게 새롭게 필요한 것은 무엇일까요?
새로운 구조에 맞는 마케팅 운영 방식입니다. 고객이 우리를 발견하려면 어떤 질문을 하게 될지, 답의 근거는 어디에 있는지, 우리 조직에서 누가 브랜드 정보의 최신 상태를 책임지는지, 채널마다 어떤 역할을 맡길지, 고객 반응을 무엇으로 측정하고 어디에 기록할지를 정하고 우선 합의해야 합니다.
이날 세미나의 여섯 꼭지를 통해서 새로운 환경 변화에 각 조직이 어떻게 대처하고 있는지 배울 수 있었습니다.
조직에 따라 GEO의 출발점도 다르다
작은 팀은 오랫동안 생존할 페이지 콘텐츠에 투자했습니다
리틀리는 프로필 링크와 웹빌더 서비스입니다. 마케터 없는 전체 5명 규모의 팀입니다. 이렇게 인력과 예산이 제한된 작은 팀은 모든 채널을 동시에 관리하거나 대량의 콘텐츠를 계속 생산하기 어렵습니다.
리틀리는 무슨 콘텐츠를 만들 것인지 고민하되, 지금 만드는 것이 시간이 지나도 브랜드 발견과 가입에 기여할 수 있는지를 고민했다고 합니다. 제품 웹페이지를 서비스 기능과 사용 목적에 따라 나누고, 각 페이지로 유입을 만드는 블로그 콘텐츠를 연결했습니다. 페이지별로 검색 유입된 사용자 반응은 제품 기능의 우선순위를 판단하는 신호로 서비스 개선에 사용했습니다.
콘텐츠가 마케팅을 수행하고 제품 개선의 입력 정보로 돌아왔습니다.
특히 제가 재미있었던 부분은 다양한 마케팅 캠페인을 주식 투자에 비유한 부분입니다.
임주일 대표는 마케팅을 네 종류의 주식 투자 방식으로 나눠 보았다고 합니다.
GEO가 뜬다더라!가 아니라, 무엇을 얼마씩 담을지의 문제로 바꿔 놓기 때문에 마케팅 리소스를 분배해야 하는 상황에 이 비유가 찰떡같습니다. 작은 팀일수록 당장 반응을 만드는 활동과 시간이 지나도 남는 자산의 비중을 의식적으로 나눠야 합니다.
판단 기준도 투자에 빗대어 정리했습니다.
당장 투입을 멈춰도 사라지지 않고 쌓이는가(자산화)
마케터가 매일 손대지 않아도 돌아가는가(시스템화)
쌓일수록 다음 성장을 더 쉽게 만드는가(복리)
리틀리가 이 세가지 질문을 통해 고른 것이 홈페이지와 블로그 콘텐츠였다고 합니다.
큰 조직에서는 콘텐츠보다 정보 관리 구조가 중요하다는 것을 깨달았습니다.
SK브로드밴드처럼 상품도 채널도, 담당 조직도 많은 회사는 다른 문제를 만납니다. 공식 웹사이트 하나를 고친다고 고객이 접하는 모든 정보가 한 번에 맞춰지는 건 아니니까요.
상품 조건은 상세 페이지에, 고객 질문은 상담 기록에, 비교 정보는 블로그나 기획전에 나뉘어 있을 수 있습니다. 오래된 설명은 외부 웹페이지에 그대로 남아 있기도 하고요.
프로젝트는 웹사이트를 개선하는 데 그치지 않고, 고객이 묻는 순간 브랜드 정보가 발견될 수 있게 하는 쪽으로 범위가 넓어졌습니다. 웹사이트를 봇이 읽히도록 정비하는 일은 기본입니다. 다만 이미 발행된 정보가 많고 오래된 조직에서는 그다음 일이 더 어렵습니다. 어떤 정보가 현재 기준인지, 채널마다 설명이 다를 경우, 상품이 바뀌었을 때 누가 관련 콘텐츠를 어디까지 수정할지 정해야 합니다.
GEO 성과를 Visibility, Accuracy, Citation, Traffic, Behavior, Conversion, 여섯 단계로 나눴습니다. AI 답변에 브랜드가 나왔는지, 내용은 정확했는지, 어떤 출처가 인용됐는지를 먼저 살펴보고 사이트 유입과 행동, 전환을 이어서 확인합니다. ‘AI에 나왔다’는 것과 ‘사업에 변화가 생겼다’는 것을 같은 성과로 봐서는 안 됩니다.
큰 조직의 GEO는 웹사이트를 최적화하고 콘텐츠 몇 편을 만드는 일에 그치지 않습니다. 흩어진 브랜드 정보 중 무엇이 기준인지 정하고, 빈번히 바뀌는 정보를 즉시 검토하고 수정하는 구조를 만드는 것이 더 중요해 보였습니다.
검색어보다 상담창에서 질문을 찾았습니다
아정당은 인터넷, 가전 렌탈, 휴대폰, 이사, 상조, 보험처럼 비교할 조건이 많고 상담이 중요한 분야를 여러 개 운영합니다. 이런 조직은 검색량이 큰 키워드만으로 고객의 실제 고민을 다 담기 어렵습니다. 검색창에는 짧은 단어를 입력해도, 상담에서는 자기 상황과 걱정을 더 구체적으로 말하기 때문입니다.
아정당은 상담에서 반복해 나오는 질문과 상황을 찾고, 이를 콘텐츠 주제로 활용한다고 합니다. 검색량이 큰 주제보다 고객이 급한 상황에서 실제로 물어보는 질문을 콘텐츠로 구성하는 것이죠.
성과 측정 기준도 콘텐츠 종류에 따라 나누었습니다. 정보형 콘텐츠는 노출과 클릭, 체류 시간, 새로운 검색어를 봅니다. 비교·선택형 콘텐츠는 상담과 고객 정보 제출을, 전환형 콘텐츠는 계약과 매출 기여를 확인합니다. 검색 결과에서 출발해 페이지에서의 행동, 상담 요청, 고객 정보 제출, 계약, 매출까지 이어서 보려는 구조입니다.
콘텐츠는 마케팅일 뿐만 아니라 '브랜드 콘텐츠 운영 체제'의 학습 장치입니다.
전반부 세 분의 연사가 질문과 데이터의 출발점을 보여줬다면, 나머지 세 꼭지에서 콘텐츠를 어떻게 만들어야 하는지, 어떻게 개선하고 피드백 루프로 만들 수 있는지에 대해서 배울 수 있었습니다.
오가닉과 페이드는 서로 다른 속도로 질문을 검증합니다
ChatGPT Ads를 운영하는 엘리펀트컴퍼니 김예지 대표의 발표에서 오가닉 GEO와 페이드 GEO(광고)는 상호보완적이라고 말합니다. 발표의 핵심은“GEO를 해야 하는가?”, "AI 페이드 광고는 효과가 있나?"가 아니라 "고객이 어떤 상황에서 무엇을 AI에게 물어보는가?" 입니다.
광고는 어떤 질문과 메시지에 반응이 생기는지 비교적 빠르게 확인하는 실험 장치가 될 수 있습니다. 오가닉 콘텐츠는 고객이 다시 찾아볼 수 있는 근거와 설명을 축적해 나갑니다. 유료 광고에서 반응을 확인한 질문을 오가닉 콘텐츠의 우선순위에 반영하고, 오가닉 콘텐츠에 쌓인 정보와 신뢰를 광고 메시지와 랜딩 페이지에 다시 활용하는 상호보완적인 구조를 제안합니다.
브랜드 콘텐츠는 사람과 AI에게 모두 유용해야 합니다.
유크랩마케팅 선우의성 대표는 콘텐츠를 만들기 전에 브랜드가 반복해서 말하고자 하는 메시지의 중요성을 거듭 강조했습니다. 확립된 핵심 메시지는 반복하며 고객 여정과 채널의 역할에 맞춰 서로 다른 형식으로 반복해서 전달합니다.
발표에서는 브랜드 미션을 이야기형·선언형·증명형 콘텐츠로 나누는 틀이 소개됐습니다. 왜 시작했는지 이야기하고, 무엇을 지키는지 밝히고, 실제로 그 가치를 지키는 장면과 근거를 보여주는 구성입니다.
유튜브 콘텐츠를 기획할 때는 제목, 챕터, 설명란, 자막, 고정 댓글의 중요성도 언급되었습니다. 영상을 검색하거나 AI가 읽을 수 있는 텍스트로 일관되게 남도록 하는 것입니다. 자동 자막에 잘못 인식된 성분명이나 수치가 없는지도 확인하면 좋습니다.
YouTube 공식 문서는 챕터가 영상에 맥락을 더하고, 자막과 설명란, 외부 유입 보고 기능이 있다는 점을 확인해 줍니다만, 이 항목을 채우면 반드시 AI 인용이 늘어나는지는 확인되지 않습니다. 다만 텍스트 요소는 AI 노출을 보장하는 비법이라기보다, 영상을 통한 메시지를 인간과 AI에게 동시에 더 정확히 전달하는 기본 정비입니다.
선우의성 대표는 매번 새로운 아이디어를 만들어내기보다 핵심 메시지를 반복해 전달할 수 있는 ‘간판 시리즈’를 만들라고 권고해 주었습니다.
사람이 기억할 만한 브랜드다움과 AI가 읽을 수 있는 구조는 대립하지 않습니다. 무엇을 말할지 정하고, 고객 질문과 채널 문법에 맞춰 표현한 뒤, 핵심 정보는 읽을 수 있는 텍스트로 남겨야 합니다.
실행 속도가 빨라질수록 과정 기록이 중요해집니다.
커넥트AX 강슬기 대표는 AI가 실행을 빠르게 만들어도 문제 정의와 가설 검증, 실패 해석이 인간 마케터의 영역이라고 주장했습니다. 업무 흐름을 질문 -> 가설 -> 브리프 -> 실행 -> 회고의 다섯 단계로 정리하고, 브리프에는 무엇을 왜 만드는지, 누구에게 어떤 행동을 기대하는지, 어떤 제약이 있고 무엇을 성공으로 규정할지 정리합니다. 실행 시트에 순서와 담당자, 마감일, 참고 데이터, AI와 사람의 역할을 한눈에 정리합니다.
AI를 활용하기 위해서는 브리프, 실행 시트 같은 문서화된 기록이 컴퓨터의 메모리에 있어야 합니다. 없다면 AI가 만든 결과물이 늘어나겠지만, 조직의 판단은 쌓이기 어렵습니다. 어떤 질문을 골랐는지, 왜 그 가설을 세웠는지, 어떤 근거를 썼는지, 결과를 보고 무엇을 바꿨는지가 인간 담당자의 머릿속에만 남기 때문입니다.
담당자가 바뀌면 같은 실험을 반복하게 됩니다. 반복하지 않고 효율화하는 것이 AX라고 정리합니다.
흩어진 자료와 업무 과정을 찾을 수 있게 정리하지 않은 채 AI만 얹으면, 기존의 혼선이 더 빠르게 자동화될 수도 있습니다. 어떤 데이터가 있고, 누가 관리하며, 업무가 어떤 단계로 움직이는지 먼저 기록해야 AI도 그 위에서 일을 맡을 수 있습니다.
모든 사례의 공통점은 채널이 아니라 반복 구조였습니다
여섯 조직의 실행을 한 표에 놓고 보니 GEO에 정답이 하나만 있을 수 없는 이유가 보였습니다.
리틀리 같은 소형 제품팀
먼저 풀어야 한 문제 인력과 예산이 적고 모든 채널을 운영하기 어려움
GEO의 출발점 사용 목적별 페이지와 오래 남는 질문
핵심 운영 과제 콘텐츠 반응을 제품 학습으로 되돌리기
SK브로드밴드 같은 대기업
먼저 풀어야 한 문제 정보와 담당 조직, 채널이 분산됨
GEO의 출발점 브랜드 정보의 가용성과 최신성
핵심 운영 과제 기준 정보와 갱신 책임을 정하는 거버넌스
아정당 같은 고전환·다종목 비즈니스
먼저 풀어야 한 문제 검색어만으로 실제 구매 고민을 알기 어려움
GEO의 출발점 상담에서 반복되는 질문과 상황
핵심 운영 과제 콘텐츠를 상담·계약·순매출까지 연결
엘리펀트컴퍼니 같은 전문 서비스 조직
먼저 풀어야 한 문제 새로운 AI 접점의 반응과 전환을 빠르게 확인해야 함
GEO의 출발점 고객 여정별 질문과 콘텐츠 공백
핵심 운영 과제 페이드 실험과 오가닉 자산의 학습 교환
유크랩마케팅 같은 콘텐츠 전문 조직
먼저 풀어야 한 문제 채널별 제작물이 늘어도 브랜드 메시지가 쌓이지 않음
GEO의 출발점 핵심 메시지와 반복 가능한 포맷
핵심 운영 과제 사람의 기억과 기계 판독성을 함께 설계
커넥트AX 같은 솔로프리너 혹은 최소 규모 팀
먼저 풀어야 한 문제 실행은 빨라지지만 판단이 개인에게만 남음
GEO의 출발점 질문·가설·브리프·회고
핵심 운영 과제 개인의 경험을 조직이 다시 쓸 기록으로 전환
출발점은 달랐지만 질문은 비슷했습니다.
첫째, 고객의 질문을 어디에서 찾을까?
검색어일 수도 있고, 상담 녹취와 CS 문의, 영업 미팅, 광고 반응일 수도 있습니다. 조직의 사업 모델에 따라 고객의 신호를 가장 가까이에서 포착하는 곳은 다릅니다.
둘째, 답의 근거는 어디에 있나? 누가 최신 상태로 관리하는가?
상품 정책과 가격, 연구 자료, 상담 스크립트, 브랜드 정의가 서로 다른 곳에 있다면 콘텐츠를 만들기 전에 기준부터 정해야 합니다.
셋째, 콘텐츠를 어떤 방식으로 만들고 검수하는가?
작은 팀에는 반복 가능한 포맷이 필요하고, 큰 조직에는 승인과 갱신의 명확한 책임이 더 필요합니다. AI가 초안을 만들 수 있어도 질문을 고르고 근거를 승인하고 사실을 확인할 책임은 마케터에게 남아 있습니다.
넷째, 무엇을 성과로 볼 것인가?
AI 답변에 브랜드가 나왔는지, 내용이 정확했는지, 출처로 인용됐는지는 노출 단계의 지표입니다. 유입과 행동, 상담, 계약, 매출은 그다음 단계입니다. 한 단계의 성공을 전체 사업 성과로 키워 말해서는 안 됩니다.
다섯째, 학습한 내용을 어디에 남기고 다음 결정에 어떻게 반영할 것인가?
반응이 좋았던 질문을 제품과 콘텐츠의 우선순위에 반영하고, 틀린 답이나 오래된 근거를 수정하고, 실패한 가설도 기록해야 반복이 운영체계가 됩니다.
이 다섯 가지가 연결되지 않은 단편적 GEO는 잠깐 노출되다가 마는 성과가 될 수도 있습니다. 서로 연결되면 검색과 콘텐츠, 광고, 상담, 제품, 데이터가 고객의 질문을 중심으로 학습해 성장하는 구조가 됩니다.
AI 시대의 마케터는 자원의 이동을 설계해야 합니다
GEO를 크롤러 에이전트의 알고리즘적인 결과로만 생각하기 쉽습니다. 실행의 비용이 낮아지는 만큼 판단과 조정의 중요성이 커집니다. AI는 초안과 이미지, 분석, 광고 실행의 속도를 높입니다. 실행이 빨라지면 조직은 더 많은 일을 할 수 있습니다. 동시에 오류도 빠르게 복제될 수 있습니다.
AI 시대 마케터의 역량은 한 가지 채널이나 도구를 잘 다루는 것만으로 증명하기 어려워집니다. 검색에서 발견한 질문을 콘텐츠로 바꾸고, 콘텐츠 반응을 광고 실험과 연결하고, 상담에서 나온 표현을 제품 정보와 다시 맞추고, 결과를 데이터와 기록으로 남겨야 합니다. SEO와 콘텐츠, 퍼포먼스, CRM, 브랜드, 제품의 경계를 오가는 일입니다.
단순히 모든 실무를 혼자 잘하는 사람이 아닙니다. 고객의 질문이 어느 채널에서 생기고, 어떤 정보와 사람을 거쳐 콘텐츠가 되며, 그 결과에 따라 어느 자원을 옮겨야 할지 숲을 보는 사람입니다.
조직도 함께 달라져야 합니다. 채널별 목표가 다른데 모든 팀에 같은 KPI를 부여하거나, 새로운 신호를 확인하고도 예산과 담당자 배정을 신속하게 변경할 수 없다면 학습이 실행으로 이어지지 않습니다.
우리 조직에 상담 데이터가 풍부하다면 질문 발굴에서 앞설 수 있고, 콘텐츠 전문 조직은 일관된 메시지와 반복 포맷을 자산으로 피드백 루프로 만들 수 있습니다. 디테일한 GEO의 공식은 바뀝니다. 고객은 지금 무엇을 물어보고 있는가? 우리 조직은 어떻게 대답하는가? 그 답이 일관되게 유지되는가? 무엇이 달라졌고 다음 결정에 어떻게 반영될 것인가?
특정 도구나 채널은 바뀔 수 있습니다. AI 답변의 형식과 광고 상품, 측정 방식도 계속 달라질 겁니다. 하지만 질문과 정보, 콘텐츠, 행동, 학습을 연결하는 운영체계는 변하지 않을 것입니다.