SEO 그 이상: GEO란 무엇이며 비즈니스에 중요한 이유는 무엇인가요?

우리가 알고 있는 '검색'은 이제 끝났고, 마케터들은 괜찮다고 생각합니다. 그런 셈이죠.

TL;DR

• 새로운 패러다임: 생성 엔진 최적화(GEO)는 사용자가 정보를 찾는 주요 방법이 AI 기반 플랫폼이 되면서 기존 SEO를 대체하는 온라인 가시성을 위한 새로운 플레이북입니다.
• 링크에서 언어로: GEO는 링크가 아닌 언어를 기반으로 구축되었습니다. 목표는 콘텐츠가 결과 페이지의 단순한 링크가 아니라 종합된 답변 자체가 되도록 하는 것입니다.
• 품질이 핵심입니다: GEO의 성공은 고품질의 잘 구조화된 콘텐츠, 강력한 권위 신호(브랜드 멘션 등), 새로운 기술 현실에 대한 적응(AI의 데이터 처리 방식 등)에 달려 있습니다.
• 새 메트릭은 "참조율": 더 이상 순위를 매기는 것이 아니라 AI가 생성한 답변에서 출처로 인용되는 것이 목표입니다.
• 플랫폼 기회: GEO는 브랜드와 AI 계층의 관계를 관리할 수 있는 새로운 중앙 집중식 플랫폼을 만드는 근본적인 변화를 의미하며, 이는 파편화된 SEO 도구 시장보다 더 큰 기회입니다.

지난 20여 년 동안 온라인에서 가시성을 확보하기 위한 기본 전략은 SEO였습니다. 하지만 2025년, 검색은 기존 브라우저에서 LLM 플랫폼으로 이동하고 있습니다. Apple이 퍼플렉시티와 같은 AI 네이티브 검색 엔진을 Safari에 탑재할 것이라고 발표함에 따라 Google의 배포 기반에 의문이 제기되고 있습니다. 800억 달러가 넘는 SEO 시장의 기반에 금이 간 것입니다.

페이지 순위가 아닌 언어 모델에 의해 주도되는 새로운 패러다임이 등장하고 있습니다. 우리는 검색의 2막에 접어들고 있습니다: 제너레이티브 엔진 최적화(GEO)입니다.

LLM SEO, LLMO 및 GEO는 무엇을 의미하나요?

아마 이런 멋진 용어들을 들어보셨을 겁니다: LLM SEO, LLMO, GEO... 실은 모두 거의 같은 의미입니다.

• LLM SEO: 친숙함을 위해 이름에 'SEO'를 붙이는 경우도 있습니다.
• LLMO: 이 버전에서는 "대규모 언어 모델 최적화"를 대신하여 "SEO"를 삭제합니다
• GEO: 제너레이티브 AI의 약자로 '제너레이티브 엔진 최적화'의 약자입니다.

약어와 상관없이 초점은 동일합니다: AI 기반 엔진이 대화형 생성 응답에 표시할 콘텐츠를 찾는 경우, y브랜드가 표시. 일반적인 SEO의 목표는 검색 결과 페이지에서 높은 순위를 얻는 것이었습니다. GEO에서는 생산된 답변의 일부로 표시되는 것이 목표입니다.

링크에서 언어 모델까지: 위대한 전환

기존 검색은 링크를 기반으로 구축되었습니다. GEO는 언어를 기반으로 합니다. 핵심적인 차이점은 다음과 같이 요약할 수 있습니다:

답변 형식이 변경됨에 따라 검색 방식도 달라졌습니다. 쿼리는 더 길어지고(평균 23개 단어), 세션은 더 깊어지며, 답변은 개인화됩니다. 이는 콘텐츠 검색 방식과 콘텐츠 최적화 방식에 근본적인 변화를 가져왔습니다.

링크에서 언어 모델까지: 위대한 전환

기존 검색은 링크를 기반으로 구축되었습니다. GEO는 언어를 기반으로 합니다.

• 전통적 SEO: 10개의 파란색 링크 목록에서 웹페이지의 순위를 1위에 올리는 것이 목표였습니다. 가시성이란 키워드 매칭, 백링크, 사용자 참여를 기반으로 사이트를 색인화하여 결정되는 결과 페이지에서 높은 순위를 차지하는 것을 의미했습니다.
• 제너레이티브 엔진 최적화(GEO): 목표는 콘텐츠가 '그 자체로 답이 되게 하는 것'입니다. Grok, Perplexity, GPT-4o 및 Gemini와 같은 LLM이 사람들이 정보를 찾는 인터페이스 역할을 하므로 가시성이란 합성된 응답에 직접 표시되는 것을 의미합니다.

답변 형식이 변경됨에 따라 검색 방식도 달라졌습니다. 쿼리는 더 길어지고(평균 23개 단어), 세션은 더 깊어지며, 답변은 개인화됩니다. 이는 콘텐츠 검색 방식과 콘텐츠 최적화 방식에 근본적인 변화를 가져왔습니다.

대규모 언어 모델의 작동 방식

GPT-4와 같은 대규모 언어 모델은 온라인 기사, 서적, 코딩 매뉴얼, 소셜 미디어 게시물 등 방대한 텍스트 컬렉션을 학습합니다. 또한 실제 사용자 피드백을 사용하고 사람들이 챗봇과 상호 작용하는 방식을 살펴봄으로써 개선합니다. 챗봇에게 보여지려면 콘텐츠가 챗봇의 주요 관심 영역과 일치해야 합니다:

• 주제 관련성: 사용자의 질문과 직접적으로 일치하는 콘텐츠를 선호합니다. 사용자가 "소규모 B2B 비즈니스를 위한 최고의 CRM 소프트웨어는 무엇인가요?"라고 묻는 경우, 이 모델은 단순한 언급이 아닌 B2B 또는 소규모 비즈니스를 위한 CRM을 다루는 텍스트를 찾습니다.
• 권위성: 널리 인용되거나 신뢰할 수 있는 출처에서 제공되거나 주제에 대한 일관된 전문가 수준의 보도를 보여주는 콘텐츠가 더 신뢰받을 가능성이 높습니다.
• 명확한 구성: 제목, 글머리 기호 목록 및 통일된 서식으로 구성된 텍스트는 모델이 처리하기가 훨씬 쉽습니다.
• 데이터 및 통계: 데이터, 사실 또는 통계에 대한 구체적인 언급은 콘텐츠를 돋보이게 합니다. 세부 사항이 없는 모호한 텍스트는 특정 데이터가 포함된 콘텐츠에 가려져 간과될 수 있습니다.

제너레이티브 엔진 최적화(GEO)로 성공하는 방법

기초는 SEO에 익숙하지만, 그 뉘앙스와 전략적 최종 목표는 크게 다릅니다. GEO로 성공하기 위한 핵심 전략은 다음과 같습니다.

1. 콘텐츠 품질 및 구조 최적화

• 언어의 흐름과 가독성 유지: 전문 용어로 가득 찬 콘텐츠는 언어 모델이 정확하게 요약하기 어려울 수 있습니다. 명확하고 자연스러운 대화체 스타일로 작성하면 모델이 콘텐츠를 처리하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 독자에게도 어필할 수 있습니다.
• 주제를 제목으로 논리적으로 그룹화하기: 언어 모델은 콘텐츠가 잘 정리되어 있을 때 가장 효과적입니다. 부제목(H2, H3)을 사용하여 다양한 주제를 세분화하세요. 이러한 구성을 통해 모델은 사용자의 쿼리에 가장 적합한 답변을 제공하는 텍스트의 특정 부분을 더 쉽게 식별할 수 있습니다.
• <실제 사례, 데이터 및 인용문으로 뒷받침: 주장이 실제로 어떻게 작동하는지 보여주세요. 구체적인 사례, 통계, 전문가의 인용문은 일반적인 글과 콘텐츠를 차별화하고 신뢰를 쌓을 수 있습니다.
• 콘텐츠를 최신 상태로 업데이트: 일부 모델은 정적 데이터 세트를 기반으로 학습되지만, 많은 모델이 실시간 데이터를 근거로 사용합니다. 콘텐츠에 오래된 수치를 사용하는 경우 최신 정보를 사용하는 경쟁업체에 뒤처질 수 있습니다. "2025년 1분기 기준..."과 같은 간단한 메모를 추가하면 콘텐츠의 관련성을 높일 수 있습니다.

2. 권한 및 관련성 신호 구축

• 연결되지 않은 브랜드 멘션 우선순위 지정: 이는 기존 SEO와의 가장 큰 전술적 차이점입니다. 연결되지 않은 멘션은 검색 순위에는 거의 영향을 미치지 않지만 GEO에는 훨씬 더 큰 영향을 미칩니다. LLM은 용어와 문맥의 동시 발생에서 이해를 이끌어냅니다. 전략적 SEO 컨설턴트인 Gianluca Fiorelli는 "이제 브랜드 멘션이 중요한 이유는 더 넓은 의미론적 네트워크 내에서 브랜드의 입지를 강화하기 때문입니다."라고 말합니다
• 관련성 있는 콘텐츠(및 링크)에 집중: 관련성이 없는 웹사이트에 백링크를 구축하는 것과 같은 전략은 GEO에 더 적은 이점을 제공합니다. 관련성이 없는 링크는 브랜드 권위에 대한 LLM의 이해를 높이는 데 아무런 도움이 되지 않습니다.

3. 새로운 형식과 기술 현실에 적응하기

• 다양한 콘텐츠 유형 최적화하기: 연구에 따르면 LLM은 핵심 웹사이트 페이지(홈페이지, 가격, 정보)와 문서(예: PDF)를 인용하는 것을 '선호'하는데, 이는 SEO에서 2등 시민으로 취급되는 경우가 많다고 합니다. 이러한 자산을 더 중요하게 다루세요.
• LLM을 위한 고유한 문서 구조 고려하기: 무엇보다도 LLM을 위해 구조화된 문서를 작성하는 것이 점점 더 많은 이점이 있을 수 있습니다. Andrej Karpathy는 "2025년에는 문서가 LLM의 컨텍스트 창에 들어갈 수 있는 단일 your_project.md 텍스트 파일이 될 것입니다."라고 말합니다
• 새로운 데이터 소스 활용: LLM은 전통적인 SEO의 범위를 벗어난 소스를 학습합니다. 예를 들어, 공개 GitHub 콘텐츠는 학습 데이터에 포함될 수 있습니다. 개발자에게 판매하는 기업에게 이는 최적화를 위한 새로운 영역입니다.
• 콘텐츠가 크롤링 가능한지 확인하기(자바스크립트 주의): 수석 SEO 전략가인 Elie Berreby는 "대부분의 AI 크롤러는 자바스크립트를 렌더링하지 않습니다. 즉, 클라이언트 측에서 렌더링되는 콘텐츠를 보지 못합니다."라고 설명합니다 향후에는 이러한 상황이 바뀔 가능성이 높지만, 지금은 중요한 콘텐츠가 클라이언트 측 자바스크립트 뒤에 숨겨져 있지 않도록 해야 합니다.

순위에서 추천율까지: 성공을 측정하는 새로운 방법

이제 클릭률뿐 아니라 브랜드나 콘텐츠가 모델 생성 답변에서 얼마나 자주 인용되거나 소스로 사용되는지, 즉 <강조>참조율이 중요합니다.

Profound, Goodie, Daydream과 같은 새로운 플랫폼을 통해 브랜드는 AI가 생성한 응답에 어떻게 나타나는지 분석할 수 있습니다. 기존 SEO 업체들도 적응하고 있습니다. Ahrefs의 Brand Radar는 이제 AI 오버뷰에서 브랜드 언급을 추적하며, Semrush는 브랜드가 생성 플랫폼 전반의 인식을 추적할 수 있는 전용 AI 툴킷을 제공합니다. 이러한 종류의 모니터링은 대중의 인지도뿐만 아니라 모델에서의 인지도까지 고려하는 기존 SEO 대시보드만큼이나 중요해지고 있습니다.

GEO 관련 자주 묻는 질문

엘엠은 실제로 내 콘텐츠를 어떻게 찾나요? 웹 크롤링, 지식 베이스 또는 검색 색인과의 파트너십에서 데이터를 사용합니다. 그렇기 때문에 사이트가 robots.txt에 의해 차단되지 않도록 하는 것이 중요합니다.

GEO가 내 SEO 노력을 대체할 수 있나요? 그렇지 않습니다. 균형 잡힌 접근 방식이 가장 효과적입니다. 이러한 언어 모델에서는 전통적인 SEO 신호가 여전히 중요하므로 기본적인 최적화를 소홀히 해서는 안 됩니다.

타사 사이트에 브랜드 멘션이 있으면 GEO에 도움이 되나요? 예. 소셜 미디어, 뉴스 기사, 사용자 포럼 등에서 브랜드가 신뢰할 수 있는 리소스로 인식되면 모델들이 관련성이 있다고 생각할 가능성이 높아집니다.

GEO에서의 성공은 어떻게 측정하나요? 어려울 수 있습니다. 오가닉 트래픽의 변화, 브랜드 언급 빈도를 주시하거나 AI 참조를 추적하는 애그리게이터 도구를 사용하세요.

이 팁이 Google의 SGE에 표시되는 데 도움이 되나요? 예. Google의 검색 생성 경험은 권위, 명확성 및 최신 정보와 같은 유사한 신호를 사용합니다.

최종 생각: 플랫폼 기회

그 규모에도 불구하고 SEO 도구 시장은 항상 파편화되어 있었습니다. GEO가 이를 바꿔놓았습니다.

이는 단순한 도구의 전환이 아니라 플랫폼의 기회입니다. 가장 매력적인 GEO 기업은 측정에서 멈추지 않습니다. 이들은 수십억 개의 프롬프트에서 학습하여 자체 모델을 미세 조정할 것입니다. 이들은 반복적인 인사이트, 창의적인 입력, 피드백, 반복을 소유하게 될 것입니다.

GEO가 브랜드가 AI 응답에서 참조되도록 하는 방법이라면, 이는 브랜드가 AI 레이어 자체와의 지속적인 관계를 관리하는 방법이기도 합니다. GEO는 브랜드가 존재, 성과 및 결과를 추적할 수 있게 해주는 LLM과의 상호 작용을 위한 <강력한> 기록 시스템이 됩니다. 이 레이어를 소유하면 그 뒤에 있는 예산도 소유하게 됩니다. 이것이 바로 인사이트를 제공하는 데 그치지 않고 '채널'이 되는 독점적인 잠재력입니다.