안녕하세요. 생성형엔진 최적화(GEO) 에이전시 바름입니다.

검색엔진최적화(SEO)를 이야기할 때 우리는 오랫동안 비슷한 질문을 해왔습니다.

어떤 키워드를 사용해야 하는가?
검색 결과 몇 위에 노출되고 있는가?
검색 알고리즘은 최근 어떻게 바뀌었는가?

생성형 AI가 새로운 검색 채널로 자리 잡으면서 질문도 조금 달라졌습니다.

“ChatGPT에 우리 브랜드를 노출하려면 어떻게 해야 할까?”
“Gemini가 우리 콘텐츠를 인용하게 만들 수 있을까?”

하지만 AI 검색에서도 특정 플랫폼에 맞춘 알고리즘만 따라가기 시작한다면, 과거와 같은 경쟁을 반복하게 됩니다.

지금 필요한 것은 AI를 일시적으로 공략하는 방법이 아니라, AI가 우리 브랜드를 쉽게 이해하고 검증하고 신뢰할 수 있는 정보 구조를 만드는 일입니다.

이를 이해하려면 현재 검색 환경에서 일어나는 세 가지 변화를 살펴볼 필요가 있습니다.

1. 사람만을 위한 홈페이지에서 기계도 이해할 수 있는 홈페이지로

웹사이트는 기본적으로 사람을 위해 만들어집니다.

디자인을 정하고, 이미지를 배치하고, 메뉴와 버튼을 구성하고, 사용자가 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 사용자 경험(UX)을 설계합니다.

그런데 웹사이트에 접속해 정보를 읽는 주체는 더 이상 사람만이 아닙니다.

글로벌 네트워크 인프라 및 보안 기술 기업 Cloudflare의 실시간 트래픽 분석 데이터에 따르면, 전체 인터넷 트래픽 중 봇(Bot)이 차지하는 비중은 50% 후반대로, 60%에 육박합니다. AI 에이전트와 자동화 시스템의 활동이 빠르게 늘어나면서 사람이 직접 발생시키는 트래픽 비중은 40% 초반대로 줄어들고 있습니다. 

출처 : Cloudflare Radar

웹사이트를 읽는 주체는 이미 달라지고 있지만, 많은 홈페이지는 여전히 사람에게 보이는 화면과 사용 경험을 중심으로 설계되어 있습니다.

하지만 AI가 웹사이트를 읽는 방식은 사람과 다릅니다.

일부 시스템은 화면을 직접 분석해 버튼의 위치를 추론하거나(Vision), 페이지 전체를 텍스트로 변환해 읽거나(Markdown), 별도의 브라우저 환경에서 복잡한 DOM 구조를 해석하는 방식(Headless Chrome)을 사용합니다.

문제는 이러한 방식이 많은 연산 자원을 쓸 뿐 아니라, CSS 코드나 페이지 구조가 조금만 바뀌어도 정보 수집 과정에서 오류가 생길 수 있다는 점입니다.

그래서 앞으로 홈페이지를 설계하고 최적화할 때는 기존의 사용자 경험(UX)뿐 아니라 Machine Experience(MX)도 함께 고려해야 합니다. 여기서 MX란 AI와 봇이 웹페이지의 정보를 얼마나 쉽고 정확하게 이해할 수 있는지까지 살피는 개념입니다.

사람을 위한 디자인이나 UX를 포기하자는 이야기는 아닙니다.

사람에게는 편리하고 직관적인 화면을 제공하되, 그 이면에는 AI가 정보를 명확하게 파악할 수 있도록

핵심 콘텐츠를 AI가 읽을 수 있는 형태로 제공하고

콘텐츠 간 정보 계층을 명확하게 구분하며

기업, 제품, 서비스 간 관계를 정립하고

질문과 답변, 제품의 특징과 활용 맥락을 명확하게 연결하는

또 하나의 정보 구조가 필요하다는 뜻입니다.

GEO의 핵심은 AI에게 최대한 많은 정보를 제공하는 데 있지 않습니다.

AI가 정보를 잘못 이해하지 않도록 핵심 정보를 명확한 구조로 정리하는 데 있습니다.

2. ChatGPT, Claude, Gemini는 서로 다른 방식으로 정보를 탐색하고 활용합니다

MX가 중요해지는 또 다른 이유는 AI 플랫폼마다 정보를 찾고 답변에 활용하는 방식이 다르기 때문입니다. 영국의 SEO·GEO 전문가 Chris Donnelly가 진행한 생성형 플랫폼별 인용 및 탐색 패턴 연구에 따르면, 주요 AI 모델들의 정보 수집 공식은 다음과 같이 뚜렷한 차이를 보입니다.

ChatGPT (검색하고 탐색하는 엔진)

ChatGPT는 사용자의 프롬프트 중 약 89%에서 실시간 웹 검색을 실행합니다. 평균적으로 4개의 검색 쿼리를 통해 19개 도메인을 탐색한 뒤, 그중 약 5개 도메인을 최종 출처로 선택해 답변에 인용합니다.

특히 자사 웹사이트의 콘텐츠가 ChatGPT의 탐색 대상에 포함된 경우, 최종 인용으로 연결되는 비율이 61%에 달하는 것으로 나타났습니다.

?Chat GTP의 검색 아키텍처를 기술적으로 분석한 RESONEO의 리버스 엔지니어링 보고서에 따르면, ChatGPT Search는 하나의 검색어로 정보를 찾는 전통적인 방식과 달리 사용자의 질문을 여러 개의 쿼리로 확장해 다양한 외부 소스를 동시에 탐색하는 ‘Fan-out’ 구조를 활용합니다. 여기에 모델의 기존 학습 정보만으로 답하기 어려운 최신 내용을 보완하기 위해, 학습 이후 새롭게 형성된 정보에 우선순위를 두는 ‘Recency-biased Filter’가 적용됩니다.

출처 : Resoneo, ChatGPT Reverse Engineering Report

Claude (학습 데이터에 의존하는 엔진)

Claude는 약 67%의 질문에 대해 별도의 웹 검색 없이 모델이 이미 학습한 정보를 바탕으로 답변합니다.

웹 검색을 수행하는 경우에도 평균적으로 1개의 검색 쿼리로 약 7개 도메인을 확인한 뒤, 그중 3개 정도를 최종 출처로 인용합니다.

출처별로도 차이가 나타납니다.

뉴스 미디어의 인용 성공률은 52%로 가장 높았고, 기업 블로그는 32%, 외부 커뮤니티는 8%에 그쳤습니다. 즉, Claude에서의 가시성을 높이기 위해서는 단순히 실시간 검색 결과에 노출되는 것보다, 웹 검색을 거치지 않더라도 브랜드와 전문 분야를 자연스럽게 연결할 수 있을 만큼 충분한 인지도와 엔티티 신뢰도를 구축하는 것이 중요합니다.

Gemini (구글 생태계 내 원칙주의자)

Gemini는 구글이 오랜 기간 축적해 온 검색 인덱스와 기존 검색 생태계의 신뢰 신호를 적극적으로 활용하는 경향을 보입니다. 실제로 AI Overview 인용 출처의 76%는 기존 구글 자연검색 상위 10위 내 문서에서 확인됐으며, 이 가운데 YouTube는 23%, Wikipedia는 18%의 비중을 차지했습니다.

다만 '대화형 검색'에 가까운 AI Mode에서는 인용 출처의 88%가 기존 자연검색 결과 밖에서 발견된 것으로 나타났습니다. 즉, Gemini에 대응할 때는 기존 SEO 성과를 기반으로 하되, 자연검색 순위만으로 AI 검색 노출을 설명하기는 어렵다는 점도 함께 고려해야 합니다.

물론, 이러한 수치는 조사 환경과 시점에 따라 달라질 수 있습니다.
하지만 한 가지는 분명합니다.

ChatGPT에서 잘 노출되는 공식 하나를 찾았다고 해서 Claude와 Gemini까지 해결되는 것은 아닙니다.

각 플랫폼별 노출·인용 특성은 따로 분석해야 하지만, 기업·제품·서비스를 설명하는 핵심 정보가 모든 채널에서 일관되게 유지되도록 구조를 갖추는 것이 중요합니다.

3. 모든 AI 플랫폼을 관통하는 것은 일관된 정보입니다

플랫폼마다 검색 방식이 다르다면 기업은 무엇을 기준으로 SEO와 GEO를 운영해야 할까요?

실무에서 집중해야 할 세 가지 기준은 비교적 명확합니다.

명확한 구조(Clear Structure), 신뢰할 수 있는 출처(Strong Sources), 유용한 맥락(Useful Context) 입니다.

쉽게 말하자면 AI가, 다음과 같이 판단할 수 있는 환경을 만드는 것입니다.

“이 기업이 누구인지 알겠다.”
“이 정보가 어디에서 나온 것인지 확인할 수 있다.”
“어떤 질문에 이 정보를 사용해야 하는지 이해할 수 있다.”

이를 위해 기업명과 제품명, 서비스 설명, 저자 정보, 핵심 메시지와 구조화 데이터는 홈페이지와 외부 채널 등 여러 디지털 채널에서 일관되게 관리되어야 합니다.

여러 독립적인 소스에서 브랜드에 대한 일관된 정보가 확인되면 AI 엔진 전반의 평균 브랜드 인용률이 2.8배 높아진다는 연구 결과가 있습니다. 과거 SEO가 외부 사이트로부터 링크를 얻는 'Link Building' 에 집중했다면, AI 검색에서는 한 단계 더 넓게 'Mention Building'을 바라봐야 하는 이유입니다.

외부 전문 매체와 파트너, 업계 자료 등에서 기업 이름이 동일하게 언급되고, 제품과 서비스가 같은 의미로 설명되며, 경영진과 저자의 전문 분야가 일관되게 연결된다면 AI에게는 브랜드를 확인할 수 있는 여러 개의 독립적인 단서가 생깁니다.

따라서 SEO와 GEO의 최종 목표도 달라져야 합니다.

단순히 특정 페이지가 한 번 인용되는 것을 넘어, AI가 우리 기업을 하나의 명확한 Recognized Entity, 즉 ‘인지된 엔티티’로 식별하도록 만들어야 합니다.

그리고 그 출발점은 자사 홈페이지에서 기업·제품·서비스의 핵심 정보를 명확하게 구조화하고, 각 정보 간 관계를 AI가 이해할 수 있도록 설계하는 것입니다.

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SEO의 목표가 바뀌고 있습니다

AI 검색 시대라고 해서 기존 SEO가 사라지는 것은 아닙니다.

오히려 SEO에서 관리해야 할 범위가 넓어지고 있습니다.

과거에는 “검색엔진이 우리 페이지를 발견하는가?”가 중요한 질문이었다면, 앞으로는 AI가 우리 정보를 이해할 수 있는가, 다른 출처를 통해 이를 검증할 수 있는가, 여러 정보를 하나의 브랜드로 연결할 수 있는가까지 확인해야 합니다.

플랫폼의 알고리즘은 계속 바뀔 것입니다.

오늘 효과가 있었던 AI 노출 방식이 다음 업데이트에서도 그대로 작동한다고 장담하기는 어렵습니다.

그래서 앞으로의 SEO와 GEO는 알고리즘을 뒤쫓는 일보다, AI가 신뢰할 수 있는 정보 기반을 만들어가는 신뢰 자산 구축에 가까워져야 합니다.

페이지마다 명확한 정보를 제공하고, 구조화된 방식으로 관계를 설명하며, 여러 채널에서 동일한 정보를 유지하고, 외부의 독립적인 출처에서도 그 사실을 확인할 수 있도록 만드는 일입니다.

결국 AI 검색 시대에 강한 브랜드는 가장 많은 SEO와 GEO 기술을 사용하는 브랜드가 아니라, AI가 쉽게 이해하고(Easy to Understand), 쉽게 검증하며(Easy to Verify), 하나의 명확한 엔티티로 연결할 수 있는(Easy to Connect) 브랜드가 될 가능성이 높습니다.

오늘도 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

바름의 GEO 마케팅에 대한 내용은 아래의 홈페이지에서 확인해주세요.

⏩ 바름홈페이지

우리 브랜드도 Chat GPT에 나올 수 있나요?