순위는 그대로인데, 달라진 검색 환경
브랜드명을 검색하면 공식 사이트는 여전히 1위에 올라 있습니다. 순위 리포트만 보면 달라진 게 없는데, 유입과 문의는 제자리걸음이거나 조금씩 줄고 있죠. 그 빈자리를 채우는 것은 결국 사람입니다. 인적 영업에 기대는 비중이 갈수록 높아지고, 영업팀은 "온라인에서 들어오는 문의가 왜 이렇게 적냐"고 묻습니다.
원인은 순위가 아니라 사용자가 정보를 찾는 방식에 있습니다. 예전에는 키워드를 입력하고 링크 여러 개를 비교하며 골랐다면, 이제는 ChatGPT나 AI 검색에 질문을 던지고 정리된 답변 하나를 그대로 받아들이는 경우가 늘고 있어요. 링크를 누르기 전에 이미 결론이 나 버리는 셈이죠.
그래서 마케터가 던질 질문도 달라져야 합니다. 이제는 "우리 브랜드가 검색 결과 목록에 있나요?"가 아니라 "우리 브랜드가 AI의 답변 안에 있나요?"를 물어야 합니다.
마케터가 실제로 마주하는 장면들
어느 날 문득 궁금해서 ChatGPT에 우리 브랜드를 물어봤는데, 몇 년 전 서비스 내용을 지금 것처럼 설명하고 있습니다. 심지어 이미 단종한 상품을 대표 상품으로 소개하기도 하죠. "우리 카테고리에서 추천할 만한 브랜드가 어디야?"라고 물으면 경쟁사 서너 곳만 나열되고, 우리 이름은 끝까지 나오지 않습니다.
그렇다고 손을 놓고 있었던 것도 아닙니다. 키워드를 분석하고, 블로그를 꾸준히 올리고, 브랜드 검색 순위도 지켜 왔습니다. 그런데 이 노력이 AI 답변 앞에서는 통하지 않는 것처럼 느껴져요. 무엇을 손봐야 하는지도 막막하고, 팀에 보고할 지표도 마땅치 않아서 더 답답합니다.
혹시 "우리만 이런 건가?" 싶으셨나요? 그렇지 않습니다. 지금 많은 브랜드 마케터가 같은 자리에서 같은 고민을 하고 있어요.
SEO와 GEO, 대체가 아닌 보완 관계
우리가 그동안 해 온 일은 검색 결과 상단에 노출되도록 만드는 SEO였습니다. 그런데 이용자가 나에게 맞는 답을 바로 받아 보려는 흐름이 강해지면서 AI 검색 이용이 빠르게 늘고 있어요. ChatGPT는 주간 이용자 9억 명, 전 세계 디지털 질의의 약 17%까지 올라온 것으로 분석됩니다. 구글이 여전히 압도적인 1위이긴 하지만, AI 검색량은 앞으로 점차 늘어날 것으로 전망됩니다.
국내도 같은 흐름입니다. 압도적인 검색 점유율을 가진 네이버는 검색 결과 상단에 'AI 브리핑'을 배치했습니다. 여기에 더해 AI 브리핑에 콘텐츠가 인용된 횟수를 중심으로 우수 창작자를 선정하는 '네이버 메이트'까지 도입했죠. 사용자가 AI 답변을 먼저 보는 시대에는, AI가 어떤 콘텐츠를 인용하느냐가 곧 브랜드 노출의 새로운 기준이 된다는 신호입니다.
이 변화에 대응하는 작업이 GEO(Generative Engine Optimization)입니다. 생성형 AI가 답변을 만들 때 우리 브랜드를 정확하게 언급하고 인용하도록 콘텐츠와 정보를 정비하는 일이죠. SEO는 링크 목록에서 선택받는 싸움이고, GEO는 답변 안에서 인용되는 싸움입니다.
다만 GEO가 SEO를 밀어내는 것은 아닙니다. 네이버도 기존 검색 상위 노출 콘텐츠가 AI 브리핑에 인용될 가능성이 높다고 밝혔습니다. 탄탄한 SEO는 GEO의 토대가 된다는 뜻이에요. 그래서 SEO는 기본이고, 그 위에 얹는 GEO는 이제 필수입니다.
그렇다면 어떻게 GEO를 준비하면 좋을까요? 3가지 STEP으로 설명해 보겠습니다.
STEP 1. AI가 읽기 좋은 콘텐츠 구조 만들기
AI는 페이지를 처음부터 끝까지 읽고 감상하지 않습니다. 질문에 맞는 문장과 문단을 골라 답변에 가져다 씁니다. 그래서 먼저 콘텐츠를 AI가 발췌하기 쉬운 구조로 바꿔야 합니다. 네이버도 AI 브리핑에 인용될 가능성을 높이는 원칙 중 하나로 읽기 쉬운 구조를 제시했습니다. 이 구조는 브랜드와 제품, 두 층으로 나눠 잡는 것이 좋아요.
브랜드 단위에서는 소제목을 질문형으로 바꾸는 것이 좋습니다. "서비스 소개"보다 "OO 서비스는 누구에게 맞나요?"처럼 고객이 실제로 묻는 말을 그대로 쓰는 방식이죠. 그 바로 아래 첫 두 문장에는 결론을 먼저 적습니다. AI가 가장 먼저 발견하는 문장이 곧 답변의 재료가 되기 때문입니다.
제품 단위에서는 USP를 답변 구조로 정리해 두어야 합니다. 제품마다 "이 제품은 무엇이 다른가요?"라는 질문에 답하는 형태로, 핵심 차별점을 한 문장으로 먼저 말하고 근거가 되는 수치나 사례, 어울리는 고객을 이어서 적습니다. 홍보 문구로만 채우면 AI가 가져갈 문장이 없어요. 질문과 답이 짝을 이루면, 고객이 "이런 조건에 맞는 제품 추천해 줘"라고 물을 때 우리 제품의 USP가 답변에 그대로 실릴 수 있습니다.
STEP 2. 브랜드 정보의 일관성과 외부 신뢰 신호 쌓기
AI는 한 곳의 정보만 보고 답하지 않습니다. 공식 홈페이지, 블로그, 언론 기사, 리뷰처럼 여러 출처를 비교해서 브랜드를 설명합니다. 출처마다 내용이 다르면 AI도 오래된 정보나 틀린 정보를 섞어서 답할 수밖에 없죠. 앞서 본 "단종된 상품을 대표 상품으로 소개하는" 문제가 여기서 생깁니다.
그래서 먼저 브랜드 정보를 한 벌로 정리해 두어야 합니다. 브랜드명 표기, 한 줄 정의, 핵심 메시지, 제품 설명을 기준 문서로 만들고 모든 채널에 같은 표현으로 반영하는 것입니다. 한 줄 정의는 "우리 브랜드는 (누구)를 위한 (무엇)을 제공하는 (카테고리)입니다" 형태로 쓰면 좋아요. 이미 발행한 지난 콘텐츠도 관리 대상입니다. 브랜드나 제품에 변동이 생기면 단종된 제품, 바뀐 가격, 달라진 서비스 내용이 담긴 글을 찾아 수정하거나 삭제해야 합니다. 한 번 쓰고 끝내는 콘텐츠가 아니라 꾸준히 관리하는 자산으로 봐야 하죠. 네이버도 AI 브리핑에 인용되는 콘텐츠의 원칙으로 일관된 주제와 최신성 유지를 꼽았습니다.
다음은 '외부의 신뢰 신호'입니다. 외부의 매체와 고객이 우리 브랜드를 언급하고 인용하도록 만드는 일입니다. 우리가 직접 하는 말보다 제3자가 우리를 언급하는 횟수와 맥락이 AI에게는 더 믿을 만한 근거가 되기 때문입니다. 업계 매체 기고, 고객 리뷰, 전문가 인터뷰처럼 외부에서 우리 브랜드가 올바른 설명과 함께 언급되는 접점을 꾸준히 늘려 가야 합니다. 브랜드 소식을 무료나 유료 보도자료로 배포해 뉴스 기사로 남기는 것도 GEO 측면에서 고려해 볼 만한 방법이에요.
STEP 3. 언급 여부 측정과 개선
마지막 단계는 측정입니다. 앞서 "보고할 지표가 마땅치 않다"고 했는데, GEO에서는 클릭 수 대신 새로운 지표를 만들어야 합니다.
먼저 고객이 실제로 던질 만한 질문 리스트를 만드는 것이 좋습니다. "우리 카테고리에서 추천할 만한 브랜드는?", "OO 브랜드는 어떤 곳이야?", "A 제품과 B 제품은 뭐가 달라?"처럼 브랜드 탐색, 카테고리 추천, 제품 비교 질문으로 나누면 좋아요. 이 질문을 대화형 AI(ChatGPT, Gemini, 퍼플렉시티)와 검색 속 AI 답변(구글 AI 개요, 네이버 AI 브리핑)에 정기적으로 던져 보고 세 가지를 기록합니다. 우리 브랜드가 언급되는지, 어떤 표현으로 소개되는지, 정보가 정확한지입니다.
기록이 쌓이면 언급 빈도와 정확도가 곧 GEO의 성적표가 됩니다. 틀린 정보가 나오면 그 정보의 출처가 된 글을 찾아 고치고, 언급이 없는 질문에는 답변 구조의 콘텐츠를 새로 채워 넣어야 합니다. 측정하고, 고치고, 다시 측정하는 순환이 만들어지면 팀에도 근거 있는 보고가 가능해지죠.
지금 바로 할 수 있는 첫걸음
거창한 준비는 필요 없습니다. 오늘 ChatGPT와 네이버, 구글을 열고 우리 브랜드를 직접 물어보는 것부터 시작해 보시기 바랍니다. 답변에 우리가 있는지, 있다면 정확한지 확인하는 순간 무엇을 손봐야 하는지가 보이기 시작해요.
SEO로 쌓아 온 기본기는 그대로 두고, 그 위에 GEO를 한 층 더 올리는 것입니다. AI가 먼저 답하는 시대에 답변 안에 들어가 있는 브랜드가 결국 고객에게 먼저 닿습니다.