GEO 전략의 플러스 요소와 마이너스 요소

GEO에 특별한 전략이 필요한 이유

기존의 SEO(검색엔진 최적화)는 크롤링 → 색인 → 순위 결정의 세 단계를 거쳐 사용자가 검색한 키워드에 대한 결과를 보여주는 방식이었습니다. 이에 반해 GEO(생성형 엔진 최적화)는 크롤링 → 색인 → 제공의 단계를 거치며, 검색 결과를 나열하기보다는 사용자의 질문에 알맞은 답변을 직접 생성해 제공합니다.

구글을 예로 들면 Gemini 역시 구글 검색 시스템을 기반으로 작동하지만, 기존의 구글 검색 시스템을 그대로 따르는 것은 아닙니다. 이는 같은 키워드를 구글과 Gemini에서 각각 입력했을 때 노출되는 결과와 답변 방식이 서로 다르다는 점만으로도 알 수 있습니다. 이러한 차이 때문에 GEO는 기존 SEO와는 다른 전략으로 접근해야 합니다.

SEO의 핵심 : 웹페이지의 검색 순위와 노출도 개선

GEO의 핵심: 생성형 AI의 답변에 선택되는 정보 설계하기

GEO의 플러스 요소

1. 정량적 데이터

생성형 AI는 설명형 문장보다 수치, 비율, 비교, 데이터처럼 구조화 가능한 정보를 더 신뢰합니다. 더불어 정량적인 데이터는 AI가 조각 단위로 분해·재조각하기 쉬워 답변을 생성할 때 인용·활용할 가능성이 높아집니다.

2. 신뢰할 수 있는 출처

생성형 AI는 콘텐츠를 분석할 때 해당 정보가 어디에서 왔는지를 확인합니다. 이때 출처가 공공기관, 학술 연구, 공공 리포트, 전문가 인용문 등으로 확실하면 검증 가능한 정보라고 여겨 안전하다고 생각하지만, 반대로 출처가 없으면 단순한 의견이나 추정 정보라고 여깁니다.

3. 쉽게 이해할 수 있는 내용

생성형 AI는 길고 복잡한 문장보다 의미 단위가 명확한 문장을 더욱 정확하게 처리합니다. 특히 사람이 이해하기 쉬운 글은 체류 시간이 길고 이탈률이 낮아 유용한 콘텐츠로 인식할 수 있는데요. 명확한 주어-서술 구조, 직관적인 표현, 핵심이 앞에 오는 문장, 한 문장에 하나의 정보만 담긴 문장을 활용하는 것이 유리합니다.

4. 전문 용어 사용

‘내용을 쉽게 이해해야 한다더니 전문 용어를 사용하라고?’라는 의문이 드실 수 있는데요. 이는 어려운 말을 쓰라는 것이 아니라 정확한 용어를 정확한 맥락에서 사용하라는 의미입니다. 생성형 AI는 콘텐츠의 전문성과 주제 적합성을 판단할 때 해당 분야의 고유 용어가 올바르게 사용되었는지를 중요한 기준으로 삼습니다. 따라서 전문 용어를 그대로 나열하기보다 간단한 정의나 쉬운 설명과 함께 자연스럽게 풀어내는 방식으로 활용해야 합니다.

GEO의 마이너스 요소

1. 과도한 키워드 삽입

과거 SEO에서는 인위적인 키워드 반복 삽입이 검색엔진에 주제를 각인시키는 방법 중 하나로 여겨진 적이 있습니다. 하지만 생성형 AI는 키워드 출현 빈도가 아닌 정보의 의미와 가치를 기준으로 콘텐츠를 평가합니다. 따라서 과도하게 키워드를 넣으면 오히려 문맥의 자연스러움을 해치고 정보 밀도를 낮춰 답변에 활용하기 적합하지 않다고 판단할 수 있습니다.

2. 상업적 의도가 과도한 문체

생성형 AI는 콘텐츠를 분석할 때 해당 문장이 사용자의 질문에 답하기 위한 정보인지, 아니면 특정 행동을 유도하기 위한 표현인지 구분합니다. 그래서 “무조건 추천”, “가장 효과적”, “반드시 선택해야”와 같은 단정적인 표현에 근거가 없다면 오해 가능성이 높다고 판단해 답변에서 배제합니다.

3. 질문에 바로 답하지 않는 구조

핵심 결론이 뒤에 있거나 답이 여러 문단에 흩어져 있는 등 질문에 바로 답하지 않는 콘텐츠는 아무리 정보를 담고 있어도 AI에게 잘 선택되지 않습니다. 질문에 대응하는 문장을 즉시 추출하기 어렵기 때문입니다. 따라서 질문과 답변이 1:1로 매칭되도록 하고 첫 문단에 질문에 대한 답변을 작성해야 합니다.

4. 오래되었거나 시점이 불분명한 정보

생성형 AI는 답변 생성 시 현재 시점에서 유효한 정보인지를 매우 중요하게 봅니다. 만약 연도나 기간 표기가 없거나 오래된 데이터라면 안전성 문제로 답변에서 제외될 가능성이 높아집니다.

GEO 전략의 출발점은 ‘분석’

이처럼 GEO 전략은 기존의 SEO와 다른 관점에서 수립해야 하는데요. 무턱대고 시작하기보다는 분석부터 선행해야 합니다. 생성형 AI의 답변은 노출 → 인용 → 유입이라는 복합적인 단계로 결정되기 때문입니다.

심지어 노출, 인용, 유입이 서로 다른 원인에 의해 동시에 작동하기 때문에 개별 지표만으로는 GEO의 문제 지점을 정확히 파악하기 어렵습니다. 따라서 GEO에서는 AI 검색에서의 노출량부터 인용 구조, 실제 유입까지 하나의 흐름으로 연결해 분석할 수 있는 체계가 필요한데요.

OntheAI는 몇 번의 클릭만으로 경쟁사 대비 노출량 측정, 원인 분석(쿼리/출처), 인용 추적, 유입 검증까지 GEO에 필요한 모든 분석을 마칠 수 있습니다. 나아가 자동으로 인용되는 콘텐츠를 만들어 배포까지 마칠 수 있죠.

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