안녕하세요 SEO/GEO 자동 최적화 솔루션 Search OS 한철화입니다.

오늘 소개할 사례는 연 매출 400억 원 이상 유명 이커머스 브랜드의 Search OS 도입 사례입니다. 고객사는 국내에서 굉장히 높은 브랜드 인지도와 구매 수요가 이미 있는 팀입니다.

그래서 처음부터 “수요를 새로 만들어야 하는 브랜드”라기보다는, 이미 존재하는 수요가 검색과 AI를 거쳐 공식몰로 제대로 이어지는지가 더 중요한 상황이었습니다.

프로젝트 결과부터 보면, 3개월 평균 9,206만 원이던 Organic 구매 매출을 약 1.66억 원으로 증가했습니다.

같은 기간 GSC 클릭은 1,612건에서 6,845건으로, GSC 노출은 43,916회에서 151,293회로 늘었습니다. 그리고 AI 검색엔진 유입부터 SEO 유입까지 2-3배 증가하며, Organic 구매 매출 80.4% 상승했습니다.

Search OS 도입 전 이 브랜드는 오픈마켓과 고객 유입에 문제가 있었습니다

브랜드 규모에 비해 공식몰의 검색/AI 가시성이 충분히 작동하지 않고 있었어요.

고객사는 이미 시장에서 알려진 브랜드였습니다. 하지만 AI와 검색엔진이 공식 웹사이트의 상품 정보, 브랜드 메시지, 구매 가능 상태를 안정적으로 읽고 있다고 보기는 어려웠습니다. 브랜드가 원하는 설명은 공식몰에 있었지만, 그 정보가 검색엔진과 AI에게 전달되기 어려운 상태로 있었습니다.

기술적 문제

가장 대표적인 문제는 상품 상태 정보였습니다. 일부 상품은 판매 중인데도 페이지 내부에 숨겨진 품절 텍스트가 남아 있었고, 이 신호가 AI의 상품 추천 판단을 방해할 수 있는 상태였습니다. 사람 눈에는 문제가 없어 보여도, AI가 페이지 안의 품절 신호를 읽으면 판매 가능한 상품을 추천 후보에서 제외할 수 있습니다.

이미지 의존도도 컸습니다. 제품 설명, 사용 맥락, 브랜드 스토리 중 일부가 이미지 안에만 있어 검색엔진이 텍스트로 이해하기 어려웠습니다. 이커머스에서는 이런 문제가 작아 보이지만, 실제로는 검색 노출과 AI 인용, 상품 추천, 구매 전환까지 이어질 수 있는 구조적 문제입니다.

외부 요인

나무위키, 외부 블로그글 등에 인용이되며 이 브랜드 각 제품마다 부정적인 이미지를 가져오는 문제가 있었습니다.

대표적인 예시로 ‘가격이 너무 비싸다’, ‘경쟁사가 더 효과가 좋다’ 등 추상적이지만, 직관적인 리뷰로 인해 AI 검색에 프롬프트 여정에서 최종 구매에서 고객이 탈락되고 있었습니다.

Search OS가 먼저 확인한 것

Search OS는 콘텐츠를 더 쓰기 전에, 공식몰이 어떻게 읽히고 있는지부터 봤습니다.

공식 데이터 기반 접근

먼저 AI 봇로그 데이터로 누락되거나 선호하는 데이터를 확인하고, GSC와 GA4로 노출, 클릭, Organic 유입, 구매 매출의 기준선을 잡았습니다. Bing과 검색 색인 데이터도 함께 보면서 어떤 URL이 검색 표면에 들어오고 빠지는지 확인했습니다.

그 다음에는 페이지 구조를 봤습니다. title, meta, canonical, JSON-LD, 렌더링 상태, 이미지, 색인 가능성을 확인했고, 봇로그에서는 AI/검색 봇 접근이 실제로 발생하고 있는지도 확인했습니다.

이를 통해, Search OS의 AI Render를 통한 GEO Foundation으로 해결 가능한 부분과 사람이 직접 투입되어 분석해야하는 문제로 나눴습니다. 따라서, 공식적으로 확인할 수 있는 정보들을 전부 검증하고, 우선순위로 문제를 해결해나갔습니다.

제품별 페르소나와 KPI

회사 브랜드 인지도와 이미지를 개선하는 건 매우 중요합니다. 하지만 회사 브랜드가 좋아졌다해서, 우리 제품들이 노출되는 게 높아지거나 경쟁사 제품과 비교할때 제품을 먼저 추천하지는 않습니다.

그래서 3개의 KPI 퍼널로 나눠 각 모든 제품들이 어떤 여정에서 노출되어야하고, 차별점을 가져야할지 2-50대 남성/여성 그리고 직장과 가족 구성원 수, 성격 등을 기반으로 각 제품들의 KPI 상태를 진단하고 여정을 시뮬레이션으로 고객 의도를 파악했습니다.

Search OS 도입 후 브랜드의 변화

AI Render - GEO Foundation 도입

Search OS는 먼저 AI Render를 적용해 공식몰이 검색엔진과 AI 크롤러에 유리한 환경을 구축했습니다.

AI Render는 렌더링, canonical, 메타데이터, 구조화 데이터, 색인 가능성처럼 Technical SEO에서 반복적으로 발생하는 문제를 자동으로 진단하고 개선하는 GEO Foundation 솔루션입니다. 고객사는 3주 동안 AI Render를 적용해 상품 페이지와 주요 콘텐츠 페이지의 기술적 문제를 정리했습니다.

특히 이미지 안에만 있던 상품 설명, 사용 맥락, 브랜드 메시지는 OCR을 통해 HTML 텍스트로 전환했습니다. 사람이 보기에는 충분한 상세페이지여도, 검색엔진과 AI는 이미지 속 문장을 안정적으로 이해하지 못할 수 있기 때문입니다.

이후 기간별 봇로그를 확인하며 학습봇 접근량이 늘어나는지, GPT-User를 통해 실제 인용 가능성이 높은 페이지가 어디인지 추적했습니다. 자주 접근되는 페이지 유형을 기준으로 상품 페이지, 카테고리 페이지, 브랜드 콘텐츠를 우선 개선했습니다.

그 결과 GEO Foundation만으로도, SEO 노출과 GEO 노출 모두 약 1.5배 수준으로 상승하는 흐름을 확인할 수 있었습니다.

각 제품 페이지와 기존 콘텐츠 개선 - Search OS Model

AI Render로 기술적 기반을 정리한 뒤에는 Search OS 자체 Model을 활용해 각 제품 페이지와 기존 콘텐츠를 다시 정리했습니다.

우선 한달간 쌓인 프롬프트 결과 데이터를 확인하며 같이 인용되는 채널과 부정적인 채널 등을 구분했고, 각 채널 콘텐츠를 분석하며 기존 콘텐츠들을 보완했습니다. 그리고 성과가 좋은 브랜드는 변경이 필요 없기에 성과가 낮은 콘텐츠를 우선적으로 진행했습니다.

물론 기존 상세페이지는 고객에게 보여주기 위한 정보는 충분했지만, 검색엔진과 AI가 제품의 핵심 효능, 사용 상황, 성분/특징, 구매 이유, 브랜드가 전달하고 싶은 메시지가 이미지와 긴 설명 안에 흩어져 있었습니다.

또한 숨겨진 품절 텍스트처럼 AI가 잘못 해석할 수 있는 노이즈를 제거했습니다. 판매 중인 상품임에도 페이지 내부에 품절 신호가 남아 있으면 AI가 추천 후보에서 제외할 수 있기 때문입니다.

마지막으로, 오픈마켓들 C사와 E사 등에 올라간 동일한 제품들에 표기 방식과 설명을 확인하여 리셀러들보다 더 많은 정보를 넣고 ‘고객 페르소나’를 고려해 최종 구매단계에 먼저 인용될수 있도록했습니다.

pSEO와 콘텐츠 생성

마지막 단계에서는 봇로그와 검색 데이터를 기반으로 pSEO 콘텐츠를 설계했습니다.

Search OS는 단순히 키워드 볼륨만 보지 않았습니다. 실제로 AI/검색 봇이 자주 접근하는 페이지, Organic 클릭이 늘어나는 URL, 고객 질문이 모이는 주제를 함께 확인했습니다. 이를 통해 이 제품군에서 고객들이 반복적으로 묻는 질문 클러스터를 파악했습니다.

예를 들어 기존에 노출되지 않던 제품 비교, 사용 상황, 성분/효능, 구매 전 고려사항처럼 검색 의도와 구매 의도가 겹치는 주제를 우선순위로 잡았습니다. 그리고 각 질문군에 맞춰 기존 콘텐츠를 보강하거나, 필요한 경우 pSEO 페이지를 새로 생성했습니다.

pSEO는 갑작스레 너무 많이 만들거나 스팸성으로 대량 생성한다면 심각한 패널티를 받게됩니다. 그렇기 때문에 위와 같이 AI Render를 통해 GEO Foundation 환경이 명확하게 되어있고, 실제 얕은 콘텐츠가 아닌 고객에게 유의미한 정보와 전환이 될수 있는 페이지를 제공해야합니다.

단순히 노출수와 클릭수를 늘린다고해서 SEO/GEO가 성공하는게 아닙니다.

결과적으로 검색에 노출되는 URL 수 상승과 고객들 프롬프트 여정에 노출과 클릭도 함께 증가했습니다. Organic 유입이 상품·카테고리·콘텐츠 페이지로 확장되면서 구매 매출 상승으로 이어질 수 있는 표면이 넓어졌습니다.

도입 이후 결과

검색과 AI 유입 고객들의 Organic 구매 매출을 80.4%로 기존 3개월 매출 9천만원에서 1.6억원까지 끌어올렸습니다.

Search OS는 오랜 기간 전통 SEO의 기본을 가장 중요시해왔습니다. 그 위에 AI 검색 최적화를 얹어 매출과 실제 고객 브랜드 이미지를 해결해왔습니다.

지금 Search OS 팀과 새로운 계약으로 3억원 매출 달성과 각 제품의 Brand Protection 프로젝트를 지속적으로 진행중입니다.

기존 GEO 방식의 한계와 달랐던 점

많은 GEO 프로젝트는 “AI가 좋아할 만한 글쓰기”로 시작합니다. FAQ를 늘리고, 답변형 문장을 추가하고, 콘텐츠 발행량을 늘리는 방식입니다. 하지만 대다수 회사는 그 전에 해결해야 할 문제가 많고, 저 방식은 제한적이며 추상적이기에 성과 증명이 어렵습니다.

Search OS는 콘텐츠를 많이 만드는 대신, 먼저 공식몰의 구조를 정리했습니다. 그 다음 봇로그와 검색 데이터를 보고 고객 질문 클러스터를 잡았고, 기존 콘텐츠를 브랜드가 원하는 이미지에 맞게 다시 정리했습니다. 컨설팅에서 끝나지 않고 실행을 통해 증명하여 고객 만족까지 도달하는 게 Search OS의 시스템이자 목표입니다.

이 사례는 이런 팀에게 맞습니다

브랜드 인지도는 있는데 공식몰의 Organic 성과가 기대만큼 나오지 않는 이커머스 팀이라면, 특히 상품 상세, 카테고리, 브랜드 스토리, 후기, 사용 맥락 페이지가 많고, 그중 상당 부분이 이미지 중심으로 구성된 팀이라면 해당 사례가 적합합니다.

AI 검색에서 브랜드 이미지가 다르게 보이거나, 리뷰·외부 콘텐츠가 더 자주 인용되는 팀도 마찬가지입니다.

Search OS가 보는 GEO는 콘텐츠 프로젝트가 아닙니다. Technical SEO, 머신 리더빌리티, 봇로그, 질문 클러스터, pSEO, 성과 측정을 연결하는 검색 운영 시스템입니다. 이번 사례에서 그 운영 체계는 Organic 구매 매출을 약 9,206만 원에서 약 1.66억 원으로 끌어올리는 변화와 함께 움직였습니다.

현재 이 브랜드는 같은 운영 체계를 기반으로 월 2억~3억 원 수준의 Organic 구매 매출을 목표로 개선을 이어가고 있습니다. 다음 단계는 더 많은 글을 쓰는 것이 아니라, 매출과 연결되는 질문군을 더 정교하게 찾고, AI와 검색엔진이 공식몰을 더 정확하게 읽도록 만드는 것입니다.

또한 이번 프로젝트를 성공적으로 이끈 Junseo Cho님의 웨비나도 곧 진행될 예정입니다.

Search OS 솔루션을 활용해 추가 개발/마케터 인력 없이 최대의 성과를 이뤄냈습니다. Search OS 활용한 시도를 통해 빠르게 성장하고 싶다면 지금 바로 리포트부터 시작해 보세요!

분석 리포트받기: https://searchos.io