'제로 클릭' 시대에 살아남는 GEO SEO 공존 전략
1. 검색 상단 노출, 더 이상 의미가 없는 걸까?
검색의 시대가 저물고 ‘제로 클릭(Zero-Click)’ 시대가 떠오르고 있습니다. 이제 사용자는 더 이상 이 페이지에서 저 페이지로 클릭해 이동하지 않습니다. AI가 요약해 주는 결론만 소비하고 바로 창을 닫아 버리죠.
제로 클릭 현상은 이커머스 업계에도 빠르게 확산되고 있습니다. 최근 도입된 ChatGPT의 쇼핑 어시스턴트를 써보면 바로 알 수 있는데요. 사용자가 자신에게 맞는 수십 개의 제품을 일일이 비교하는 대신 AI에게
“이제 막 러닝을 시작하는 20대 남성이 신을 만한 러닝화를 추천해줘”
라고 말하면 그 자리에서 즉시 맞춤형 추천을 받을 수 있는 세상이 됐습니다. 소비자가 정보를 얻는 경로가 웹 사이트 방문에서 AI와의 대화로 완전히 바뀌어버린 셈입니다.
그렇다면 마케터는 어떻게 해야 할까요? 더 이상 ‘어떻게 우리 사이트로 더 많은 사람들을 유입시킬까?’라는 질문에 머물러서는 안됩니다.
소비자의 달라진 여정에 맞춰 AI가 수많은 데이터 중 우리 브랜드 정보를 인용하게 하려면 무엇을 해야 할까를 고민해야 할 시점이죠. 단순 유입을 넘어 AI 답변 영역을 선점하는 GEO(Generative Engine Optimization) 전략을 실행해야 하는 겁니다.
2. SEO, 더 이상 쓸모 없는 걸까?
GEO가 떠오르면서 "이제 공들여 쌓아온 SEO는 소용없는 게 아닐까?"라는 회의적인 이야기도 나오고 있는데요. 결론부터 말씀드리면 SEO는 결코 쓸모없어지지 않습니다.
오히려 탄탄한 SEO가 GEO 성과를 결정짓는 핵심 요소가 된다고 볼 수 있습니다.
왜 그런지, 두 개념의 명확한 차이와 상호보완 관계를 통해 짚어보겠습니다!
1) SEO vs. GEO
SEO(Search Engine Optimization): 검색엔진 알고리즘에 맞춰 우리 웹사이트를 상단에 노출시키는 기술입니다. 사용자가 특정 키워드를 검색했을 때 "우리 사이트로 직접 클릭해서 들어오게(Click-through)" 만드는 것이 핵심 목표입니다.
GEO Generative Engine Optimization): 챗GPT, 퍼플렉시티 같은 생성형 AI 엔진의 학습 및 답변 방식에 최적화하는 기술입니다. 사용자가 질문했을 때 AI가 "우리 브랜드 정보를 정답으로 채택하고 인용하게(Citing)" 만드는 것이 목표입니다.
2) 함께 가야 하는 이유
AI는 정보를 스스로 창조하지 않습니다. 웹상에 존재하는 방대한 데이터를 학습하고 그중 가장 믿을 만한 것을 골라 대답할 뿐이죠. 결국 SEO가 잘 되어 있는 웹이 AI의 선택을 받을 가능성이 높다는 얘기입니다.
구조의 정교함: 생성형 AI는 정보를 수집할 때 기술적 SEO가 잘 설계되어 구조가 명확한 사이트를 최우선으로 참고합니다.
기초적인 SEO가 뒷받침되지 않은 사이트는 AI에게 선택받을 기회조차 얻기 어렵습니다.
검증된 지표의 확장: SEO의 핵심 지표인 '백링크'나 '도메인 권위도'는 GEO에서도 여전히 유효합니다.
많은 이들이 인용하는 권위 있는 페이지일수록 AI는 이를 신뢰할 수 있는 정보로 판단하고 사용자에게 추천하기 때문입니다.
안정적인 리스크 관리: GEO는 AI 모델의 업데이트에 따라 변동성이 클 수 있습니다.
반면 SEO는 이미 20년 넘게 검증된 베스트 프랙티스가 존재하죠. 따라서 탄탄한 SEO로 안정적인 유기적 트래픽을 확보하면서,
그 위에 GEO를 얹어 AI 답변권을 선점하는 것이 가장 혁신적이면서도 안전한 전략입니다.
3. AI의 입맛을 맞추는 GEO 전략은?
기존의 SEO를 유지하면서, AI 엔진이 내 콘텐츠를 더 적극적으로 가져가게 하려면 다음 세 가지 '디테일'을 추가해야 합니다.
[데이터] 수치 중심의 전면 배치와 구조화
모호하고 화려한 서술보다는 AI가 즉각 추출할 수 있는 수치, 통계, 명확한 한 문장 정의를 본문 상단에 배치하세요. 특히 제품의 가격, 평점, 재고 상태 등을 기계가 오해 없이 이해하도록 구조화 데이터(Schema Tag)를 정교하게 심어야 합니다. AI 쇼핑 어시스턴트는 불필요한 수식어보다 ‘확실하고 구조화된 정보’를 먼저 채집합니다.
[키워드] 롱테일 키워드의 구체화
단어 위주의 키워드에서 벗어나 사용자가 AI에게 직접 질문할 법한 문장형 키워드로 확장해야 합니다. 예를 들어 단순히 ‘러닝화’라고 쓰는 대신 ‘러닝을 이제 막 시작한 남성이 신을 만한 20만 원 이하의 러닝화’ 같이 구체적인 페인 포인트를 담은 롱테일 문장을 콘텐츠에 녹여내세요. 의도가 선명할수록 AI 답변의 핵심 소스로 선택될 확률이 높아집니다.
[형식] 영상·이미지의 웹 텍스트화
AI 엔진은 여전히 웹 기반의 텍스트 콘텐츠를 가장 잘 크롤링하고 분석합니다. 따라서 유튜브 등 영상으로만 제작했던 콘텐츠가 있다면 스크립트를 웹페이지로 변환하여 아티클 형식으로 재가공하는 게 좋아요. 영상 속 핵심 정보를 텍스트와 이미지로 풀어내야 AI가 콘텐츠를 찾아내고 추천할 수 있습니다.
[확장] 인용 가능성 설계와 다국어 대응
AI가 그대로 복사해서 답변으로 쓰기 좋게 “이 제품은 ~한 상황에서 최적의 선택이다”와 같은 명료한 문장으로 써보세요. 그리고 글로벌 타겟 서비스라면 영어 콘텐츠를 함께 발행하는 것이 효과적입니다. AI 엔진은 사용자의 언어와 동일한 언어의 키워드를 우선 매칭하는 경향이 있어요.
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4. GEO 마케팅 실전 프로세스
콘텐츠 기획부터 배포, 그리고 검증까지 실전에서 바로 적용할 수 있는 가장 쉬운 4단계를 알려드려요.
[1단계: 기획] 사용자 의도에 따른 키워드 재분류 = 프롬프트 재설정
단순히 검색량이 많은 키워드에 집착하지 마세요. 사용자의 검색 의도를 정보 탐색, 신뢰 검증, 문제 해결로 세분화하여 콘텐츠를 구성해야 합니다. 질문의 의도가 명확한 콘텐츠일수록 AI가 답변의 핵심 소스로 선택할 가능성이 높아집니다.
[2단계: 구조화] AI를 위한 태그 최적화
HTML 태그(Meta, OG, Alt 등)는 검색엔진뿐 아니라 AI가 정보를 인식하는 가장 기본적인 언어입니다. 필수적인 메타 태그가 누락되지 않았는지 다시 한번 점검하는 게 좋아요.
[3단계: 연결] AI 전용 통로 개설
robots.txt 설정은 이제 기본입니다. (진짜 필수) 최근에는 AI 엔진에 우선순위 문서를 직접 알려주는 llms.txt 파일을 생성하여 AI 크롤링 효율을 높이는 것이 글로벌 마케팅 트렌드입니다. AI가 우리 사이트의 핵심 정보를 더 빠르고 정확하게 수집하도록 길을 열어주어야 합니다.
[4단계: 검증] 생성형 엔진 요약 테스트
콘텐츠를 발행하기 전, 작성한 글을 AI에 직접 넣어 요약시켜 보세요. 만약 의도한 핵심 가치가 누락되어 있다면 AI가 정보를 추출하기 좋게 본문의 구조를 다듬는 게 좋아요.
5. 정보 공급자에서 '관점 설계자'로
이제 마케터는 단순히 정보를 나열하고 유입을 기다려선 안 됩니다. 수많은 데이터 속에서 AI가 신뢰하고 인용하게 만드는 권위 있는 소스(Authority), 즉 관점 설계자가 되어야 합니다.
물론 훌륭한 전략만큼 중요한 것은 '실행과 증명'입니다. 내가 만든 콘텐츠가 실제로 AI 답변에 얼마나 반영되고 있는지, 경쟁사 대비 우리 브랜드의 AI 점유율은 어느 정도인지 정밀하게 측정하고 실험을 반복하며 정답을 찾아가야 하죠.
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