1. 개요
GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화)는 인공지능 시대의 새로운 디지털 마케팅 방법론이다.기존의 SEO(Search Engine Optimization)가 구글이나 네이버 같은 검색 엔진의 결과 페이지(SERP)에서 웹사이트 링크를 상위에 노출시키는 것을 목표로 했다면, GEO는 ChatGPT, 제미나이, Claude, Perplexity 등 생성형 AI 모델이 사용자의 질문에 답변을 생성할 때, 특정 브랜드나 콘텐츠를 인용하거나 추천하도록 최적화하는 기술을 의미한다.
검색의 패러다임이 "키워드 검색 후 링크 클릭"에서 "자연어 질문 후 답변 소비"로 변화함에 따라, 2023년을 기점으로 대두되기 시작한 개념이다.
2. 등장 배경
과거의 사용자는 검색창에 키워드(예: "부산 맛집")를 입력하고 나열된 블로그나 웹사이트 링크를 하나씩 클릭하여 정보를 얻었다. 그러나 대규모 언어 모델(LLM)의 등장 이후, 사용자는 AI에게 구체적인 질문(예: "부산 해운대 근처 조용한 분위기의 맛집 3곳 추천해줘")을 던지고, AI가 요약해준 답변을 소비하는 형태로 행동 양식이 변화했다.이러한 환경에서는 검색 결과 1페이지에 링크가 노출되는 것보다, AI가 생성하는 답변 문장 속에 브랜드가 직접 언급되거나 인용되는 것이 중요해졌다. 이를 위해 AI 모델이 학습하기 쉽거나 실시간 검색(RAG) 시 우선적으로 참조할 수 있도록 콘텐츠를 최적화할 필요성이 생겨났는데, 이것이 GEO의 시작이다.
3. SEO와의 차이점
| 구분 | SEO (검색 엔진 최적화) | GEO (생성형 엔진 최적화) |
| 타겟 | 검색 엔진 크롤러 (Crawler) | 대규모 언어 모델 (LLM) |
| 목표 | 검색 결과 리스트 상위 노출 | AI 답변 내 '인용' 및 '추천' 포함 |
| 사용자 행동 | 링크 클릭 후 웹사이트 이동 | AI 답변 내에서 정보 획득 (Zero-Click) |
| 주요 지표 | 트래픽(유입량), 체류 시간 | 인용 횟수(Share of Model), 브랜드 언급 |
| 콘텐츠 형식 | 사람과 봇이 읽기 좋은 HTML | AI가 이해하기 좋은 구조화 데이터, 팩트 중심 |
4. 주요 최적화 전략
GEO는 블랙박스 형태인 LLM의 알고리즘을 대상으로 하므로 명확한 공식은 없으나, 프린스턴 대학교 등의 연구 및 업계의 실험을 통해 다음과 같은 요소들이 유효한 것으로 알려져 있다.4.1. 인용 및 권위성 (Citation & Authority)
AI는 답변을 생성할 때 '신뢰할 수 있는 출처'를 우선적으로 참조한다. 따라서 위키백과, 주요 언론사, 학술지, 신뢰도 높은 리뷰 사이트 등에 브랜드나 정보가 등재되어 있는 것이 중요하다. 이를 통해 AI는 해당 브랜드를 실체가 있고 신뢰할 수 있는 엔티티로 인식한다.4.2. 구조화 데이터 (Structured Data)
웹사이트의 정보를 기계가 이해할 수 있는 표준 형식으로 가공해야 한다. Schema.org 표준에 따른 JSON-LD를 적용하여, "이것은 제품 가격이다", "이것은 영업시간이다"와 같은 정보를 명시적으로 전달하면 AI가 정보를 오류 없이 가져갈 확률이 높아진다.4.3. 팩트 밀도 (Fact Density)
추상적인 형용사(예: "아주 맛있는", "최고의")보다는 구체적인 수치와 사실(예: "재방문율 85%", "창업 10년 차", "특허 보유")이 포함된 콘텐츠가 AI에게 인용될 가능성이 높다. LLM은 논리적인 근거가 명확한 텍스트를 선호하는 경향이 있다.4.4. 포맷 최적화
복잡한 스크립트나 디자인 요소보다는 텍스트 위주의 직관적인 포맷이 유리하다. 특히 개발자 친화적인 마크다운(Markdown) 형식이나, 질문과 답변이 명확하게 구분된 FAQ 형식의 콘텐츠가 RAG(검색 증강 생성) 시스템에서 잘 추출된다.5. 관련 용어
* AEO (Answer Engine Optimization): 답변 엔진 최적화. GEO와 유사하게 쓰이나, 구글의 'AI Overview'나 네이버 '큐(CUE:)' 등 검색 엔진이 제공하는 AI 답변 기능에 초점을 맞춘 개념으로 조금 더 좁은 의미로 사용되기도 한다.* LLM (Large Language Model): 대규모 언어 모델. GEO가 공략해야 할 대상이다.
* RAG (Retrieval-Augmented Generation): 검색 증강 생성. AI가 최신 정보를 검색하여 답변을 생성하는 기술로, GEO는 이 RAG 프로세스에서 자사 콘텐츠가 검색되도록 하는 것을 목표로 한다.