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[IT뉴스][생존전술] ④ "SEO 놓쳤다 쳐도"··· GEO라는 '황금 수저' 온다

온카뱅크관리자

2026-05-07 13:37:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> AI 도구 검색 시장 안착 B2B 구매자 32% 활용 구매 전환율 5배 높아 객관성 구조화가 핵심 
 <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
 <section dmcf-sid="HbUelgYCY0">
 3줄 핵심 요약
 ①생성형 인공지능(AI)이 답변을 직접 제공하면서 디지털 마케팅 전략이 SEO(Search Engine Optimization·검색 엔진 최적화)에서 GEO로 이동하고 있다. ② 허브스팟 조사 결과 AI 기반 추천 트래픽의 구매 전환율은 7.12%로 전통 검색보다 5배 이상 높았다. ③ AI의 인용 선택을 받으려면 제3자 정보의 일관성 확보와 명시적 콘텐츠 구조화 및 스키마 마크업 도입이 필수적이다.
 핵심 Q&amp;A
 Q. 생성형 엔진 최적화(GEO)란 무엇인가 A. 기존 SEO와 달리 인공지능(AI)이 생성하는 답변에 자사 브랜드나 콘텐츠가 신뢰도 높은 출처로 직접 인용되도록 구조와 내용을 최적화하는 마케팅 전략이다.
 Q. 기존 SEO와 GEO의 가장 큰 차이점은 무엇인가 A. SEO가 단순 키워드 매칭으로 페이지 순위를 올리는 데 집중한다면 GEO는 AI가 이해하기 쉬운 엔티티와 제3자 신뢰도를 구축해 답변 내 인용 빈도를 높이는 데 주력한다.
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 Q. 기업이 GEO 최적화를 위해 해야 할 일은 무엇인가
 A. 업계 전문가들에 따르면 객관적인 제3자 외부 평가의 일관성 확보와 H2 태그 등을 활용한 명시적 콘텐츠 구조화 그리고 스키마 마크업 적용이 필수적이다. 
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 <img alt="클릭을 유도하던 SEO 시대를 지나, AI 답변에 채택되기 위한 생성형 엔진 최적화(GEO)가 기업 생존의 열쇠가 됐다. AI 추천은 일반 검색보다 구매 전환율이 5배 이상 높다. 스키마 마크업 등 구조화된 데이터 구축과 제3자 인용을 통한 객관적 신뢰 확보로 '기계의 간택'을 받는 전략적 변화가 필수적이다. GEO라는 황금수저를 잡아야 한다.  /챗GPT 제작 이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/07/552814-8XPEppr/20260507133008317mcqb.png" data-org-width="960" dmcf-mid="8KREFI71YK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/07/552814-8XPEppr/20260507133008317mcqb.png" width="658">
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 클릭을 유도하던 SEO 시대를 지나, AI 답변에 채택되기 위한 생성형 엔진 최적화(GEO)가 기업 생존의 열쇠가 됐다. AI 추천은 일반 검색보다 구매 전환율이 5배 이상 높다. 스키마 마크업 등 구조화된 데이터 구축과 제3자 인용을 통한 객관적 신뢰 확보로 '기계의 간택'을 받는 전략적 변화가 필수적이다. GEO라는 황금수저를 잡아야 한다.  /챗GPT 제작 이미지
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 # 새로운 업무용 소프트웨어를 찾던 김서칭 씨. 구글 검색창의 파란색 링크를 위아래로 훑으며 시간을 버리는 건 구시대 유물이 됐다. 대신 챗GPT에게 "우리 회사 규모에 딱 맞는 보안 솔루션 세 가지만 추천하고 장단점을 비교해달라"고 던진다. 인공지능(AI)은 단 몇 초 만에 수만 개의 뉴스 보도와 전문가 리뷰를 훑어 특정 업체를 콕 집어낸다. 기술적 근거까지 덧붙여진 AI의 답변 앞에서 김 팀장은 고개를 끄덕인다.
 바야흐로 검색의 패러다임이 뒤집혔다. 검색 결과 첫 페이지 상단에 이름을 올리려 안간힘을 쓰던 검색엔진 최적화(SEO)의 시대는 막차를 탔다. AI의 선택을 받기 위한 생성형 엔진 최적화(GEO)의 시대가 열렸다. 마케팅 담당자들은 보이지 않는 기계와의 전쟁에 뛰어들었다. 복잡한 미사여구를 걷어내고 AI가 한눈에 파악할 수 있도록 데이터를 정밀하게 정렬하는가 하면, 제3자의 입을 빌려 브랜드의 몸값을 증명하는 데 사활을 건다.
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 과거의 검색이 사용자가 정보를 찾는 능동적 행위였다면, 이제는 AI가 정제한 결과물을 소비하는 수동적 형태로 변모했다. AI의 입에 얼마나 자주 오르내리느냐가 곧 기업의 생존과 직결되는 세상이다. 정보의 객관성과 구조적 명확성을 확보하려는 처절한 AI 입맛 맞추기는 디지털 시장에서 거스를 수 없는 뉴노멀(New Normal)이 됐다. 기계의 간택을 기다리는 마케터들의 분투는 생존을 향한 본능적인 진화다. 나아가 답변 엔진 최적화(AEO)로 무게 중심을 이동해보자
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 <img alt="AI 검색이 정보 탐색의 핵심으로 안착하며 생성형 엔진 최적화(GEO)가 기업의 필수 생존 전략이 됐다. B2B 구매자의 32%가 AI로 후보군을 압축하며, AI 추천 트래픽은 자연 검색 대비 5배 이상 높은 전환율(7.12%)을 기록 중이다. AI의 '선택'을 받는 구조적 신뢰 확보가 마케팅 성패를 가르는 관건이다. /챗GPT 제작 인포그래픽" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/07/552814-8XPEppr/20260507133009602hkjj.png" data-org-width="960" dmcf-mid="P4XxInTstB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/07/552814-8XPEppr/20260507133009602hkjj.png" width="658">
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 AI 검색이 정보 탐색의 핵심으로 안착하며 생성형 엔진 최적화(GEO)가 기업의 필수 생존 전략이 됐다. B2B 구매자의 32%가 AI로 후보군을 압축하며, AI 추천 트래픽은 자연 검색 대비 5배 이상 높은 전환율(7.12%)을 기록 중이다. AI의 '선택'을 받는 구조적 신뢰 확보가 마케팅 성패를 가르는 관건이다. /챗GPT 제작 인포그래픽
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 AI 도구 검색 시장 안착 고관여 트래픽으로의 전환
 마케팅 소프트웨어 기업 허브스팟(HubSpot)과 데이터 분석 기관 다토스(Datos)의 최근 검색 현황 보고서에 따르면 2025년 4분기 미국 내 AI 도구 방문 비율은 1.34%로 안정적인 흐름을 보였다. 지속적인 상승세를 보이던 트래픽이 일정 수준에서 유지되는 것은 AI 검색 도구가 넓은 검색 생태계 내에 확고히 안착했음을 의미한다.
 AI 도구는 소비자의 정보 탐색 과정에서 핵심 역할을 수행 중이다. B2B 소프트웨어 리뷰 플랫폼 리스판시브(Responsive) 조사 결과 2025년 12월, B2B 구매자의 32%가 공급업체 웹사이트 방문 전 생성형 AI를 활용해 후보군을 압축하고 기술적 개념을 검증하는 것으로 나타났다.
 전통적 정보 탐색성 검색의 클릭률은 하락하는 반면 AI 추천을 통한 유입은 높은 구매 전환율로 이어지고 있다. 허브스팟이 전 세계 1500명 이상의 마케터를 대상으로 진행한 설문조사에서 응답자의 58%는 "AI 추천 트래픽이 전통적인 자연 검색 사용자보다 구매 여정의 후반부에 진입한 상태"라고 답했다.
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 실제 한 B2B 기업의 데이터 분석 결과 AI 기반 추천 트래픽의 전환율은 7.12%로 자연 검색 전환율(1.37%)을 5배 이상 상회했다.
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 <img alt="AI 기반 추천 트래픽이 기존 자연 검색보다 5배 이상 높은 7.12%의 전환율을 기록하며 압도적인 효율을 입증했다. AI를 통한 유입 고객이 이미 구매 여정의 후반부에 진입한 '고관여 타겟'임을 시사한다. AI의 간택을 받아 실질적 매출로 연결하는 생성형 엔진 최적화(GEO)의 중요성이 데이터로 증명된 셈이다. /챗GPT 제작 인포그래픽" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/07/552814-8XPEppr/20260507133010863fabp.png" data-org-width="960" dmcf-mid="x3RSKH8BYz" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/07/552814-8XPEppr/20260507133010863fabp.png" width="658">
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 AI 기반 추천 트래픽이 기존 자연 검색보다 5배 이상 높은 7.12%의 전환율을 기록하며 압도적인 효율을 입증했다. AI를 통한 유입 고객이 이미 구매 여정의 후반부에 진입한 '고관여 타겟'임을 시사한다. AI의 간택을 받아 실질적 매출로 연결하는 생성형 엔진 최적화(GEO)의 중요성이 데이터로 증명된 셈이다. /챗GPT 제작 인포그래픽
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 전통적 SEO와 생성형 엔진 최적화 차이점
 GEO는 웹사이트 트래픽을 늘리기 위한 기존 SEO와 궤를 달리한다. 구글 'AI 오버뷰(AI Overviews)'나 챗GPT·클로드 등은 키워드 매칭이나 백링크 수치로 순위를 매기지 않는다. 이들은 웹상의 엔티티(Entity·독립체)와 관계를 파악해 가장 관련성 높고 신뢰할 수 있는 출처를 답변에 직접 인용한다.
 전통적 SEO와 GEO는 뚜렷한 차이를 보인다. 주요 차이점은 다음과 같다.
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 △주요 목표(전통 SEO: 검색 결과 내 페이지 순위 상승 / GEO: AI 생성 답변 내 브랜드 인용 및 가시성 확보)
 △성공 지표(전통 SEO: 순위·클릭 수·노출·트래픽 / GEO: AI 인용 빈도·브랜드 언급·가시성 점수)
 △최적화 단위(전통 SEO: 키워드 및 개별 페이지 / GEO: 구조화된 엔티티·관계·질문 커버리지)
 △콘텐츠 전략(전통 SEO: 타겟 키워드 중심 단일 의도 충족 / GEO: 롱테일 및 파생 질문 포괄하는 FAQ)
 △경쟁사 분석(전통 SEO: 상위 노출 순위 경쟁 / GEO: AI 포함 빈도 경쟁)
 </div>
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 <img alt="GEO는 클릭 유도 위주의 SEO와 달리, AI 답변 내 브랜드 인용 및 가시성 확보를 목표로 한다. 키워드 순위 대신 구조화된 데이터와 엔티티 간 관계를 최적화해 AI의 신뢰를 얻는 것이 핵심이다. /챗GPT 제작 인포그래픽" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/07/552814-8XPEppr/20260507133012155ehxp.png" data-org-width="960" dmcf-mid="WJgXP0d85u" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/07/552814-8XPEppr/20260507133012155ehxp.png" width="658">
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 GEO는 클릭 유도 위주의 SEO와 달리, AI 답변 내 브랜드 인용 및 가시성 확보를 목표로 한다. 키워드 순위 대신 구조화된 데이터와 엔티티 간 관계를 최적화해 AI의 신뢰를 얻는 것이 핵심이다. /챗GPT 제작 인포그래픽
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 지표 측정 방식 또한 클릭 수에서 가시성 및 제3자 인용 빈도로 변화하고 있다. AI 검색에서는 사용자가 링크를 클릭하지 않고 답변 내에서 정보를 얻고 이탈하는 경우가 많아 기존의 트래픽 중심 분석은 한계를 지닌다.
 기계가 이해하기 쉬운 구조화 및 제3자 신뢰도 구축 필수
 업계 전문가들은 GEO 환경에서 AI의 선택을 받기 위한 실질적 대안으로 세 가지 핵심 요소를 꼽는다.
 먼저 제3자 정보의 일관성 확보다. 생성형 모델은 답변 편향을 피하기 위해 해당 기업이 스스로 작성한 자체 주장보다 언론 보도·애널리스트 논평·파트너사 리뷰 등 제3자의 외부 평가에 높은 가중치를 둔다. 따라서 기업은 명확한 브랜드 포지셔닝 가이드라인을 문서화하고 외부 디렉토리나 소셜 미디어 상에서 자사가 일관된 맥락으로 설명되도록 관리해야 한다.
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 다음은 구조화된 명시적 콘텐츠 형식 도입이다. AI 크롤러가 정보를 빠르고 정확하게 추출할 수 있도록 기사 및 웹페이지 구조를 개편해야 한다. H2·H3 태그를 활용한 명확한 계층 구조직관적인 평이한 언어의 정의·글머리 기호 및 표의 활용이 필수적이다. 서술형 문장 역시 주어·목적어·서술어(Semantic triples)가 명확히 드러나는 구조를 채택할 때 AI의 해석 및 재사용 확률이 높아진다.
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 <img alt="GEO의 핵심은 객관적 신뢰도와 데이터 구조화다. AI는 자사 홍보보다 언론·리뷰 등 제3자 인용을 신뢰하므로 외부 평판 관리가 필수적이다. 또한, AI 크롤러가 정보를 정확히 추출하도록 스키마 마크업과 계층적 콘텐츠 구조를 갖춰야 한다. 결국 클릭 수 중심의 트래픽 분석을 넘어, AI 답변에 채택되기 위한 기술적·내용적 완결성이 성패를 가른다. /챗GPT 제작 인포그래픽" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/07/552814-8XPEppr/20260507133013408xwfq.png" data-org-width="960" dmcf-mid="Gi7JvNHlZp" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/07/552814-8XPEppr/20260507133013408xwfq.png" width="658">
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 GEO의 핵심은 객관적 신뢰도와 데이터 구조화다. AI는 자사 홍보보다 언론·리뷰 등 제3자 인용을 신뢰하므로 외부 평판 관리가 필수적이다. 또한, AI 크롤러가 정보를 정확히 추출하도록 스키마 마크업과 계층적 콘텐츠 구조를 갖춰야 한다. 결국 클릭 수 중심의 트래픽 분석을 넘어, AI 답변에 채택되기 위한 기술적·내용적 완결성이 성패를 가른다. /챗GPT 제작 인포그래픽
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 마지막으로 스키마 마크업(Schema Markup) 적용이다. 스키마는 웹사이트 HTML에 삽입되는 구조화된 데이터로 AI 시스템에 페이지 내 정보가 어떤 범주(조직·인물·제품·리뷰 등)에 속하는지 명확히 지시하는 이정표 역할을 한다. 구글 서치 콘솔 데이터를 분석한 결과 스키마가 체계적으로 구현된 페이지일수록 AI 생성 결과에 우선적으로 노출되는 경향이 뚜렷하게 확인됐다.
 GEO의 본질은 정보의 객관성과 구조적 명확성을 높이는 기본기로 돌아가는 행위라는 제언도 나온다. AI가 해당 기업의 데이터를 신뢰할 수 있는 1차 근거로 채택할 수 있도록 기술적 접근성(스키마)과 내용적 포괄성(FAQ 확장)을 동시에 확보해야 한다는 것. 허브스팟 등 주요 마케팅 플랫폼도 자체 AEO 평가 도구를 속속 출시하며 기업의 GEO 성과 측정을 지원하는 시스템 구축에 속도를 내고 있다.
 ☞생성형 엔진 최적화(GEO)= 기존 검색 엔진 최적화(SEO)가 웹사이트 방문자 수를 늘리는 데 집중했다면 GEO는 인공지능(AI)이 생성하는 답변에 자사 브랜드나 콘텐츠가 신뢰할 수 있는 정보로 인용되도록 구조와 내용을 최적화하는 마케팅 전략이다.
 알고리즘이 내 취향을 해킹하고 AI가 내 생각까지 대신해주는 시대, 당신의 마음은 이미 보이지 않는 적들에게 점령당했다. 번아웃과 거절의 공포라는 소리 없는 암살자들이 일상을 파괴하고, 안개처럼 뿌연 불안감이 눈앞을 가리는 일촉즉발의 상황. 미칠 듯한 속도전에서 살아남기 위해 우리가 꺼내 들어야 할 반격 카드는 다름 아닌 지루함과 정신적 맷집이다. 나조차 몰랐던 마음의 설계도를 다시 그리고 빼앗긴 영혼을 탈환하기 위한 &lt;생존전술&gt;. 지금 당신의 진짜 인생을 되찾기 위한 숨 막히는 서바이벌이 시작된다.
 여성경제신문 김현우 기자 hyunoo9372@seoulmedia.co.kr
 *여성경제신문 기사는 기자 혹은 외부 필자가 작성 후 AI를 이용해 교정교열하고 문장을 다듬었음을 밝힙니다. 기사에 포함된 이미지 중 AI로 생성한 이미지는 사진 캡션에 밝혀두었습니다.
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