SEO는 GEO의 엔진이다: 전통적 SEO의 재해석이 필요한 때

클릭이 점점 줄어든다?

점점 클릭 수가 줄어들어 고민이신가요? 이 현상을 바로 마케팅 실패라고 보긴 어렵습니다. 다만 검색 환경이 바뀐 것이죠. 생성형 AI의 등장으로 클릭은 사라진 게 아니라, 굳이 필요 없어졌다고 보는 게 더 정확합니다.

이쯤 되면 이런 질문이 자연스럽게 떠오릅니다.

“클릭하지 않은 사용자는 더 이상 고객이 아닌 걸까?”

결론부터 말하면 그렇지 않습니다. 실제로 방문하지 않았어도, AI의 답변을 통해 특정 브랜드의 정보와 관점에 노출됐을 가능성이 크기 때문이에요. 특히 AI가 답변의 근거로 특정 출처를 함께 언급한다면, 사용자는 그 브랜드를 ‘이 답의 근원’으로 인식하게 됩니다.

여기서 중요한 질문은 하나 더 있습니다.

“그렇다면 AI는 왜 하필 그 브랜드를 골랐을까?”

AI는 아무 콘텐츠나 가져다 쓰지 않습니다. 검색 결과 상단에 노출된 수많은 웹페이지 중에서, 읽을 수 있고, 신뢰할 수 있으며, 의미를 정확히 해석할 수 있는 정보를 선별해 답변을 구성하죠. 즉, 클릭이 없어도 영향력이 발생했다면 그 영향력은 우연이 아니라 선택의 결과입니다.

그리고 바로 이 선택의 기준을 만들어온 것이, 다름 아닌 SEO입니다.

그렇다면 SEO와 GEO는 어떻게 함께 움직일까요? 함께 살펴봐요!

SEO는 GEO의 엔진이다

GEO(생성형 엔진 최적화)는 전통적 SEO와 분리된 개념이 아닙니다. 생성형 AI 검색 환경에서도 AI 모델은 웹에 공개된 데이터를 학습하고 검색 증강 생성(RAG) 방식으로 실시간 웹 정보를 참조하죠. 즉, AI에게 노출되고, 선택되며, 인용될 가능성을 갖는지에 영향을 미치는 중요한 전제 조건 중 하나가 여전히 SEO인 셈이에요.

그렇다면 AI는 어떤 기준에 따라 웹 정보를 선별할까요?

AI는 정보를 읽을 수 있는지, 신뢰할 만한지, 의미를 정확히 해석할 수 있는지를 종합적으로 판단해요. 그리고 이 과정에서 다음 세 가지 요소가 핵심적인 역할을 합니다.

• 크롤링 가능성

  기술적 SEO가 제대로 갖춰지지 않은 사이트는 검색 엔진과 AI 시스템 모두에게 접근 자체가 제한될 수 있습니다. 로봇이 수집하지 못한 콘텐츠는 검색 인덱스에 포함되기 어렵고, 그 결과 AI가 참고하거나 답변에 활용할 가능성도 크게 낮아집니다.

• 주제 권위

  AI는 단편적인 정보보다 특정 주제를 지속적이고 체계적으로 다룬 콘텐츠를 더 신뢰합니다. 하나의 키워드를 설명하더라도, 개념 정리부터 사례, 비교, 확장 맥락까지 클러스터 구조로 연결된 콘텐츠를 가진 사이트가 상대적으로 인용될 가능성이 높습니다.

• 구조화 데이터

  구조화 데이터는 콘텐츠의 맥락과 역할을 검색 엔진에 명확히 전달하는 장치예요. 브랜드, 개체, 핵심 주장 간의 관계를 정리할 수 있도록 해주고, 검색 엔진의 지식 그래프가 정보를 더 정확히 이해하고 정리하는 데 도움을 줍니다. 다만 AI 인용을 보장하는 요소라기보다는 해석 정확도를 높이는 보조 신호라고 볼 수 있어요.

새로운 KPI, ‘AI 인용률’

클릭이 사라지다 보니 이제 유입 수만으로 성과를 판단하기 어려워졌어요. 오히려 AI 답변 안에서 우리 브랜드가 얼마나 자주, 어떤 맥락으로 언급되는지가 중요한 지표로 떠오르고 있죠.

이에 따라 새로운 성과 지표로 ‘AI 인용률’과 ‘AI 점유율’이 언급되고 있어요.

AI 점유율이란, 특정 질문이나 산업 키워드에 대해 생성형 AI가 답변을 구성할 때 우리 브랜드가 경쟁사 대비 얼마나 자주 언급되는지를 의미합니다. 기존 검색 환경에서의 브랜드 점유율 개념을 생성형 검색에 확장한 지표로 볼 수 있어요.

AI 인용률의 경우, 인용이 어떤 형태로 등장하는지를 함께 살펴볼 필요가 있습니다.

• 단순 언급

  “A라는 사이트도 있다”처럼 여러 출처 중 하나로 나열되는 언급은, 브랜드 인지도에는 일부 기여할 수 있지만 영향력은 제한적인 편입니다.

• 추천·해설형 인용

  “A 에디터의 분석에 따르면…”과 같이 맥락과 해석이 함께 제시될 경우, 브랜드는 단순 정보 출처를 넘어 신뢰할 수 있는 해석자로 인식될 가능성이 높아집니다.

클릭이 발생하지 않더라도 AI가 특정 답변의 근거로 우리 브랜드를 반복적으로 제시한다면 사용자에게 인식될 수 있습니다. 따라서 이제는 유입 수와 함께, AI 답변 안에서의 노출 방식과 인용 비중을 함께 바라볼 필요가 있어요.

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인용을 부르는 문장은 따로 있다

생성형 검색 환경에서는, AI가 정보를 얼마나 쉽게 추출하고 재구성할 수 있는 형태로 쓰였는지가 인용 가능성에 영향을 미칩니다. 따라서 단순히 잘 읽히는 글을 넘어, AI가 이해하기 유리한 구조로 정보를 제시하는 전략적 글쓰기가 필요합니다.

• 시맨틱 최적화

  키워드를 나열하기보다, 글 전체를 하나의 의미 구조로 설계하는 것이 중요합니다. 특히 개체–속성–값 구조를 의식해 문장을 구성하면, AI가 정보 간의 관계와 맥락을 파악하는 데 도움이 됩니다. 이는 AI의 이해를 ‘강제’하는 규칙이라기보다, 의미 해석에 유리한 서술 방식에 가깝습니다.

• 정보 밀도 극대화

  불필요한 수식어는 줄이고, 핵심 정보를 문단 전면에 배치하는 것이 효과적입니다. 질문에 대한 정의나 요약을 명확히 제시하는 직접 답변 성격의 문단은, 생성형 AI가 답변을 구성할 때 참고하기 쉬운 형태로 작동합니다.

• 입증 구조 설계

  내부 데이터, 외부 언급, 제3자 자료를 함께 제시하면 정보의 신뢰도를 보완할 수 있습니다. 이러한 구성은 AI가 단일 주장보다 여러 출처에서 일관되게 확인되는 정보로 인식하는 데 기여하며, 신뢰 판단에 참고 신호로 작동할 가능성을 높입니다.

클릭 없이 영향력을 얻는 방법

이제 성과를 바라보는 질문부터 달라져야 합니다.

“얼마나 많은 사람이 들어왔는가”보다 “AI는 왜, 어떤 맥락에서 우리를 선택했는가”를 묻는 쪽으로요.

생성형 검색 환경에서 영향력은 더 이상 클릭 이후에만 만들어지지 않습니다. AI 답변 안에서 출처로 언급되고, 해석의 근거로 활용되는 순간 이미 브랜드는 사용자의 인식 안에 들어옵니다. 그리고 그 선택은 우연이 아니라, 크롤링 가능성·주제 권위·구조화된 정보처럼 오래 축적해온 SEO의 결과입니다.

SEO는 죽지 않았습니다. 다만 목적지가 바뀌었을 뿐이에요.

웹페이지로의 방문을 유도하는 기술에서, AI가 답변을 만들 때 참고할 수 있는 신뢰 가능한 지식 구조를 만드는 일로 진화하고 있습니다.

이제 클릭을 더 많이 얻는 전략보다, AI의 답변 속에 꾸준히 포함될 수 있는 구조를 설계하는 것.

그것이 지금부터 브랜드가 가져가야 할 경쟁력이에요.

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