인공지능(AI) 기술이 대중화되며 우리 일상이 빠르게 달라지는 중이다. 가장 큰 변화 중 하나가 바로 ‘검색 습관’이다.
요즘 정보를 찾기 위한 첫 번째 노력이 ‘검색창’에서 출발하지 않는다. 네이버나 구글 같은 포털보다 챗GPT·제미나이·퍼플렉시티·클로드 등 생성형 AI 챗봇에 질문을 던진다.
AI 시대에 적응하고자 하는 기업은 ‘GEO(Generative Engine Optimization)’에 온 힘을 기울인다. 우리말로 하면 생성형 엔진 최적화다. 특정 기업이나 브랜드가 챗GPT 같은 생성형 엔진 첫 응답에 포함되도 야마토무료게임 록 만드는 전략을 뜻한다.
과거에는 모든 기업 관심이 SEO(Search Engine Optimization)에 쏠려 있었다. 즉, 네이버와 구글 검색 결과에서 우리 기업 브랜드를 어떻게 하면 상위에 노출시킬 수 있을까를 고민했다. 클릭을 유도하고 결제까지 이끄는 게 지상 과제였다.
AI로 검색 패권이 넘어간 요즘, 클릭 골드몽 률 대신 AI 인용률이 더 중요해졌다. GEO가 SEO를 대체하는 새로운 경쟁 규칙으로 빠르게 자리 잡게 된 것이다. 최근 기업 사이에선 GEO 스터디가 한창이다. 한 유통 대기업 임원은 “특히 오프라인 유통 기업 사이에서 GEO가 뜨거운 화두다. SEO는 이커머스에 뒤처졌지만 GEO만큼은 더 빠르게 도입해 경쟁력을 되찾아야 한다는 절실함 때문”이라며 “G 게임릴사이트 EO는 그야말로 생존 전략”이라고 강조했다.
검색의 종말…GEO 급부상
네이버·구글에서 챗GPT로
소비자 정보 탐색은 더 이상 검색창을 중심으로 움직이지 않는다. 구글과 네이버 같은 포털이 여전히 일상 검색 도구인 것은 맞지만, 제품이나 브랜드 판단 출발점이 생성형 AI로 빠르게 이동하는 중이다.
바다신2게임글로벌 IT 컨설팅 기업 ‘캡제미니’에 따르면, 최근 글로벌 소비자 전체 58%가 제품·서비스 추천을 위해 생성형 AI를 사용한다고 응답했다. 2023년 대비 두 배 이상 증가한 수치다. 특히 챗GPT는 지난해 기준 전 세계 인터넷 트래픽 4~5%를 차지한다. 단일 서비스로는 세계 5위 수준이다.
한국도 상황이 다르지 않다. 게임몰릴게임 한국광고협회 조사에서도 GPT 기반 검색 경험은 2023년 15%에서 2024년 42%로 늘었다. 특히 ‘구매 전 결정 단계’에서 AI 사용 비중이 가장 높았다. 소비자가 “무엇을 살지”를 AI에 먼저 묻는 시대가 열린 셈이다.
AI 검색 비중이 높아지며 클릭 없는 검색, 이른바 ‘제로클릭’ 시대가 도래했다. 기존 검색은 이용자가 링크 목록을 순서대로 눌러 판단하는 구조였다. 그러나 이제는 이용자가 읽기 전 AI가 먼저 정보를 습득해, 판단·정리한 문장을 이용자에게 제시한다. 때문에 많은 이들이 링크를 클릭하지 않고 검색을 종료한다.
시밀러웹에 따르면 클릭 없이 검색 결과를 찾는 비율이 2024년 56%에서 2025년 69%로 증가했다. 검색 결과 위에 자동으로 뜨는 AI 요약문 서비스인 구글 SGE는 사용자 질문 최대 74%에서 직접 답변을 제공한다고 한다. 사용자가 AI가 꺼내준 단 한 문장을 보고 탐색을 종료하게 된 셈이다.
GEO가 SEO를 제치고 기업 화두로 떠오른 이유 역시 검색 중심의 온라인 마케팅이 더 이상 효과적이지 않게 됐기 때문이다. 이제 기업 디지털 경쟁력은 ‘얼마나 많은 클릭을 받았는가’에서 ‘AI가 우리를 얼마나, 자주, 어떻게 언급하는가’로 바뀌었다. 한의선 원더스랩 대표는 “기업 핵심 지표(KPI)가 기존 검색 순위와 클릭률이었다면, 이제는 AI 모델 점유율과 AI 인용률로 재정의돼야 한다”고 말했다.
국내 검색 시장에도 변화가 불어닥쳤다. 절대 강자인 네이버 점유율이 빠르게 떨어지고 있는데, 그 이유가 AI와 무관하지 않다는 분석이 나온다. AI 브리핑 서비스에 상대적으로 소홀했고, AI 인용 접근도 막았기 때문이라는 의견이다.
인터넷트렌드에 따르면 올해 초 67.4%였던 네이버 검색 점유율은 6월에는 58.9%까지 떨어졌다. 2023년까지는 70%대 점유율을 꾸준히 유지해왔었지만 최근 검색 흐름 변화로 수치가 급감했다. 같은 기간 구글은 26.4%에서 33%로 증가했고, 마이크로소프트 빙 점유율 역시 2%포인트가량 늘었다.
한 마케팅 전문가는 “네이버와 카카오 같은 국내 포털은 AI에 친화적이지 않다. AI 검색 엔진에 노출을 막아놓은 탓에 네이버 뉴스 기사나 블로그는 챗GPT가 인용하지 않는다”고 설명했다.
GEO 실전 전략 5대 꿀팁
불리한 한국 기업이 더 절실
AI가 웹을 읽는 방식은 기존 검색 엔진과 완전히 다르다. 한국 기업이 상대적으로 불리한 위치에 놓여 있다. 한국어 웹 생태계 자체가 영어권 대비 작아 AI가 참고할 수 있는 데이터량이 적다. 네이버·카카오 일부 서비스는 AI가 데이터를 퍼 나를 수 있는 크롤러 접근이 막혀 있어 국내 기업 정보가 글로벌 생성형 AI에 충분히 반영되지 않는다. 웹에 공개된 한국 기업 정보 대부분은 PDF·이미지·블로그·보도자료 중심이다. AI가 읽기 어려운 비구조화 문서 비중이 높다는 얘기다.
우리 기업과 브랜드를 AI가 우선 선택하게 하려면, 또 정확한 정보를 제공하게 하려면 어떻게 해야 할까. 여러 GEO 마케팅 전문가 의견을 모아 ‘GEO 5대 전략’을 정리해봤다.
1. 데이터를 구조화하라
AI가 읽기 편하게 정보 구성
GEO 시대에서 기업의 첫 번째 독자는 사람이 아니라 AI다. AI가 좋아하는 말과 정보를 줘야 AI가 그를 픽해 이용자에게 재추천하는 방식이다. 사람보다 AI 마음에 먼저 들어야 한다는 얘기다.
그런데 AI는 사람이 쓴 ‘문장’보다는 컴퓨터가 읽기 좋은 ‘구조화된 데이터’를 더 선호한다. 줄줄이 풀어쓴 글보다는 표·리스트·항목처럼 잘 정리된 데이터를 더 정확하게 이해한다는 얘기다.
한 의류 기업 A사가 최근 선보인 제품 정보를 예로 들어본다.
‘A사는 최근 부드러운 촉감을 지닌 면 100% 코튼 티셔츠를 출시했다. 색상은 블랙과 화이트 2종, 가격은 2만9000원이다.’
해당 설명에는 제품에 대한 내용과 정보가 모두 들어가 있지만 AI는 이를 잘 인식하지 못한다. 문장 위주이기 때문이다. 제품 설명을 다음과 같은 표로 정리해 공개하면 AI 인식률이 크게 높아진다.




이진웅 스카이벤처스 대표는 “AI는 사람과 달리 글을 읽지 않는다. AI가 좋아하는 포맷으로 편집해야 한다”며 “기업 소개나 브랜드 스토리, 메뉴·제품 정보와 특장점 등을 구조화 데이터로 구축해야 AI가 더 오래, 더 정확히 기억한다”고 설명했다.

구조화가 필요한 필수 항목은 업종마다 조금씩 다르다. 패션은 소재·치수·세탁법·시즌별 판매량, 여행은 지역·가격대·기간·패키지 유형 등이 중요하다. 보험은 보장 항목·예외 기준·가입 연령, 제조업은 규격·전력소모·성능지표·인증번호 등이 대표적이다.
2. 엔티티를 매핑하라
브랜드 개념을 각인시키기
AI는 제품·회사·브랜드를 각각 하나의 ‘덩어리 개념’으로 저장한다. 마치 사람이 테슬라=전기차 회사, 스타벅스=커피 브랜드로 인식하는 것과 비슷하다. AI가 파악한 이러한 덩어리 개념을 엔티티(Entity)라고 한다.
문제는 AI가 이 엔티티를 잘못 파악하거나 요약할 수 있다는 점이다. 최근 GPT가 특정 한국 브랜드를 잘못된 업종으로 분류하거나 오래된 제품을 ‘현재 주력 모델’로 설명하는 등 오류가 나타나는 이유가 여기 있다.
엔티티 매핑은 이런 오류를 막기 위한 작업이다. 브랜드 정체성을 AI에 똑바로 주입하는 과정이라고 생각하면 이해가 편하다. 엔티티가 정확하게 인식되면 AI가 해당 카테고리 대표 브랜드로 인식하게 되면서 답변에 자주 채택한다.
엔티티 매핑을 위해선 업종·대표제품·가격대·경쟁사·차별점·고객층·시장 포지션·브랜드 가치 등을 명확히 정리해놔야 한다. 역시나 구조화된 데이터 형태가 중요하다.
이자은 히든카드 대표는 “해외 사업을 할 때도 단순 번역이 아닌 해당 국가가 지닌 인지·문화적 의미를 포함할 필요가 있다. 다양한 국가와 언어별로 문화적 맥락을 따로 설정하는 라이브러리 구축 역시 엔티티 매핑에 도움이 될 것”이라고 설명했다.
3. 퍼스트 멘션 차지하라
AI 답변 첫 문장 노출 유도
AI 시대에는 답변 첫 문장에 등장하는 브랜드가 곧 1위 브랜드다. 이용자는 첫 문장을 가장 신뢰하고 두 번째 문장부터는 읽지 않는 비율이 높다. 챗GPT 답변 맨 처음에 등장할 수 있도록 설정하는 ‘퍼스트 멘션(First Mention)’ 전략이 필요해진 요즘이다.
AI가 선호하는 정보와 문장을 파악해내는 것이 급선무다. AI는 긴 문장보다는 짧고 단정한 문장을, 또 이후 내용 예측이 쉬운 문장을 좋아한다. 반복 문장도 중요하다. 계속 노출되는 단어와 문장일수록 중요하다고 여기기 때문이다.
질문-답변 식으로 구성된 Q&A 구조도 추천한다. 짧은 문장을 더 선호하는 AI 성향과 무관하지 않다. 비슷한 예로 ‘○○을 하기 위한 7가지 방법’ ‘○○ 업계를 대표하는 톱5 기업’ 같이 번호를 매겨 끊어 쓰는 방식도 주효하다.
예를 들어 우리는 2010년에 설립된 생활용품 기업으로, 대표 제품은 식물성 원료 98%로 만든 ‘깨끗해 세제’, 가격대는 1ℓ 기준 1만9000원이다.
위와 같은 문장형 표현보다는 다음과 같은 Q&A 구조를 먼저 인식할 확률이 높다.




AI는 추상적인 표현보다는 수치와 데이터가 들어간 문장을 더 신뢰한다. 핵심 제품 기능과 성능 정보, 특허 출원 등을 수치 중심으로 정리할 필요가 있다. 이때 공신력 있는 출처를 다수 확보해놓는 것도 방법이다. 언론사 뉴스를 비롯해 위키트리 같은 인터넷 기반 백과사전, 전문 리포트 등 다양한 출처를 통해 핵심 엔티티를 여러모로 노출하는 전략이 필요하다. 이자은 대표는 “명확한 첫 문장(헤딩)과 목차, 짧은 문장과 예측 가능한 문법이 AI 인용률을 크게 높인다”며 “경험과 전문성, 권위와 신뢰성, 이렇게 네 가지 요인을 모두 포함한 E-E-A-T(Experience-Expertise-Authoritativeness-Trustworthiness) 공식을 잘 기억할 필요가 있다”고 설명했다.

이진웅 대표는 “브랜드 핵심 문장을 ‘동일 문구’로 반복 배치하는 것이 중요하다”며 “경쟁사가 쓰지 않는 분야에서 1위를 선점하는 것도 방법”이라고 설명했다.
4. RAG 기술 활용하라
AI용 공식 정보 서랍 만들기
AI는 기본적으로 인터넷 전체를 참고한다. 문제는 인터넷에 공개된 정보 상당수가 오래되거나 부정확한 내용이 섞여 있다는 점이다. 기업이나 브랜드, 인물을 AI에서 검색할 때 아예 다른 설명이 튀어나오곤 하는 이유다.
때문에 기업은 AI에 ‘공식 문서 서랍’을 따로 제공해야 한다. 인터넷에 공개된 다른 정보보다 우선해서 ‘우리가 만들어놓은 공식 서랍에서 정보를 찾으라’는 메시지를 주는 것이다. 이러한 기술을 RAG(Retrieval-Augmented Generation)라고 한다.
RAG는 AI 답변 전에 기업이 준비한 공식 데이터 저장소를 먼저 열어보게 만드는 기술이다. 기업이나 브랜드가 운영하는 앱·챗봇·상담봇 같은 고객 접점 서비스 앞단에 RAG를 설정해두는 방식이 일반적이다. 시스템 메시지에 “공식 저장소를 반드시 참고하라”는 규칙을 넣는 식이다.
중요한 건 RAG를 반복적으로 꾸준히 업데이트해야 한다는 점이다. 챗GPT 같은 AI 엔진은 업데이트 주기가 불규칙하다. 한 번 구축해놓은 RAG에 기업과 브랜드가 주기적으로 데이터를 재주입해야 오류 가능성이 떨어진다.
5. GEO 전문 조직 구축
마케팅·데이터·개발 하나로
GEO는 기존 마케팅팀 단독으로 실행할 수 없는 전략이다. 데이터 설계·AI 엔지니어링·콘텐츠 편집·메타데이터 구조화가 모두 결합해야 효과가 난다는 것이 전문가 중론이다.
필요한 인력 역시 다양해진다. 데이터 구조화와 엔티티를 정의할 ‘데이터 기획자’, RAG와 AI 엔진 최적화를 맡을 ‘AI 엔지니어’, 질문과 카테고리, 고객 의도를 설계할 ‘마케팅 전문가’, AI 친화적인 문서나 정보를 만들어낼 ‘콘텐츠 디자이너’ 등이 대표적이다. 전체 GEO 로드맵을 관리할 리더도 필요하다. 최호선 와이즈버즈 대표는 “국내 기업이 GEO에 실패하는 주요인이 바로 너무 세분화된 업무와 부서 형태다. 조직 정리가 필요할 경우 시간이 지체되며 신속한 결정이 중요한 GEO에서 뒤처지게 된다”며 “즉시 반영이 가능한 GEO 조직을 구축할 필요가 있다”고 설명했다.



익스피디아는 오픈AI의 챗GPT에 API를 탑재했다. 검색 후 바로 결제 사이트까지 유도할 수 있는 구조다. GPT를 통해 유입되는 인력을 최대한 끌어들이겠다는 복안이다. 사진은 익스피디아 API를 활용해 인천-아부다비 편도 항공권을 챗GPT로 검색한 화면. (챗GPT 화면 갈무리)



GEO를 잘 쓰는 기업, 어디?

월마트·익스피디아 모범 사례
해외서는 이미 AI에 자사 브랜드를 올리려는 노력이 한창이다.
아마존에 밀려 한물갔다는 취급을 받는 오프라인 유통 기업 ‘월마트’가 대표 사례다. 최근엔 웬만한 테크 기업을 능가하는 AI 강자로 떠올랐다. 월마트는 오픈AI와 손잡고 챗GPT에 자사 서비스를 포함시켰다. 고객과 회원이 챗GPT ‘즉시 결제(Instant Checkout)’ 기능을 통해 상품 검색부터 결제까지 할 수 있는 시스템을 구축했다. 사용자는 식사 계획을 비롯해 생필품 재고 확인, 새로운 상품 찾기 등 간단한 질문을 통해 제로클릭으로 물건을 살 수 있다.
월마트는 타 사이트에서 자사 사이트로 들어오는 리퍼럴 트래픽 20%가 이미 챗GPT에서 온다고 밝혔다. ‘쇼핑몰 방문 → 검색 → 비교’하는 절차가 이제는 사라지는 중이다. AI가 가격·후기·요약을 한 번에 보여주기 때문이다. 월마트는 단순 협력을 넘어 ‘스파키’와 같은 자체 AI 기술도 개발 중이다. 젊은 세대가 물건을 찾을 때 쇼핑몰이 아닌 챗GPT에 물어본다는 점을 제대로 간파한 전략이다.
여행 예약 플랫폼인 ‘익스피디아’ 역시 월마트와 마찬가지로 챗GPT에 자사 서비스를 탑재했다. 예를 들어 “11월 30일부터 12월 2일까지 샌프란시스코-시카고 왕복 비행기 편을 알아봐달라”고 챗GPT에 요청하면 예약 가능한 목록이 노출돼 바로 익스피디아로 연결, 항공권을 결제하는 창으로 소비자를 안내한다.
AI 마케팅 경쟁에 불이 붙으면서 GEO 관련 서비스를 내놓는 기업들도 늘어나고 있다. GEO를 어려워하는 다른 기업이나 브랜드를 겨냥, 홍보·마케팅에 GEO를 활용할 수 있도록 GEO 특화 솔루션을 내놓거나 AI 에이전트를 개발하는 식이다.
스카이벤처스는 2024년부터 기업 고객을 대상으로 한 GEO 솔루션 제품 ‘GENOME’을 운영한다. 챗GPT 같은 AI 엔진에 브랜드 노출도를 높여주는 솔루션이다. ‘AI가 우리 브랜드를 얼마나 기억하는지’를 수치화한 게 핵심이다. 엔진 내 언급률과 AI 추천률, 연관검색-답변 점유율 등 8개 KPI를 분석해 솔루션을 제공한다. 이진웅 대표는 “AI가 브랜드를 우리가 원하는 방향으로 학습하고 답변하게 만드는 데 집중한다”고 설명했다.
원더스랩은 기업 맞춤형 GEO 마케팅 AI 에이전트를 개발하는 기업이다. GEO 특화 에이전트는 기업 콘텐츠·보도자료·브랜드 정보 등을 생성형 AI가 이해하기 적합한 구조로 최적화한다. 이후 AI 검색 친화 포맷으로 배포·관리할 수 있도록 지원한다.
AI 소프트웨어 업체 버블쉐어도 AI 엔진 내 브랜드 노출도를 높여주는 솔루션 서비스를 제공한다. 해당 브랜드가 얼마나 노출되고 있는지, 그리고 어떤 방식으로 접근하면 홍보 효과가 극대화하는지를 상담한다. 최근 챗GPT 등 AI 엔진 서비스 사용이 늘면서 고객 문의가 전년 대비 10배 이상 증가했다는 전언이다.
디지털 광고 대행사 와이즈버즈는 버블쉐어와 손잡고 GEO 마케팅에 뛰어들었다. 와이즈버즈 고객사를 대상으로 GEO 서비스를 적용한다. 현재는 AI 엔진에서 브랜드 노출도가 올라가는지 성과를 검증하는 단계다. 최근 한 글로벌 패션 브랜드를 대상으로 서비스를 적용한 결과, AI 엔진 내 브랜드 노출도가 유의미하게 올라가는 등 성과를 거뒀다. 이 밖에 어센트코리아, 엘리스그룹 등도 GEO 교육과 컨설팅 시장에 뛰어드는 국내 기업이 늘어나는 중이다.




다가온 GEO 시대, 리스크는

과도한 추천은 챗GPT가 차단
GEO가 중요해졌다고 해서 무작정 AI 마케팅에 집중하면 곤란하다. 유의해야 할 사항이 적잖다. 과도한 상품 추천 범람을 막기 위해 이미 AI 업계가 대응에 들어갔다. 마구잡이식으로 구매 유도 알고리즘을 넣었다간, 브랜드가 차단당할 수도 있다.
현재 AI 업계에서는 코드 삽입이나 패턴 조작 등 인위적인 GEO 마케팅을 걷어내는 서비스를 개발 중이다. 챗GPT·제미나이·클로드·퍼플렉시티 등 주요 AI 엔진은 모두 GEO 스팸을 막기 위한 ‘반(反)조작 알고리즘’을 운영 중이다. 자사 브랜드 또는 상품 노출을 무리하게 시도하다가는 아예 AI 엔진상에서 영원히 사라지는 결과를 맞이할 수 있다.
잘못된 정보가 퍼지면 브랜드 신뢰도가 떨어지는 역효과가 난다. 일례로 최근 한 포털에서 테스트 서비스 중인 AI 모델이, 특정 브랜드 할인 정보를 잘못 전달하는 사고가 발생했다. 해당 브랜드 할인 소식을 안내받은 소비자들은 큰 혼란을 겪었다. 포털 측이 급하게 정정했지만, 브랜드 회사 측은 소비자 신뢰를 회복하기 위해 상당한 공을 들여야만 했다.
마지막으로 빠른 속도로 실시간 변화에 대비해야 한다. AI 엔진 트렌드는 기존 검색 서비스보다 훨씬 빠르게 바뀐다. AI 모델이나 서비스 자체 개선 속도가 상당히 빠르다. 검색 모델 상향이나 서비스 업데이트 등에 맞춰 끊임없이 변화를 줘야 한다.
한의선 대표는 “AI 모델이나 서비스 자체 변화 속도는 검색 엔진과 비교해 적응하기 힘들 정도로 빠르다”며 “GEO를 활용하려는 기업이라면 꾸준히 공부하며 트렌드를 부단히 쫓아가야만 한다”고 강조했다.
[나건웅 기자 na.kunwoong@mk.co.kr, 반진욱 기자 ban.jinuk@mk.co.kr]
[본 기사는 매경이코노미 제2336호 (2025.11.26~12.02일자) 기사입니다]
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