GEO란 무엇인가요?

먼저 GEO는 Generative Engine Optimization, 말 그대로 생성형 엔진 최적화입니다. ChatGPT, Claude, Gemini 같은 AI가 답변할 때 자사 브랜드를 언급하거나, 자사 콘텐츠를 참고할 수 있도록 최적화하는 과정을 말합니다.

예를 들어 “노션 템플릿 사이트 추천해줘”라는 질문에 우리 브랜드가 등장하는 것이죠. 사용자가 브랜드를 몰라도, 필요한 정보를 찾는 과정에서 우리를 발견할 수 있도록 하는 일련의 최적화 과정입니다.

AI 활용이 빠르게 늘어나면서 GEO도 마케팅 업계에서 상당히 빠르게 관심을 받았습니다. 그런데 너무 빠르게 떠오르다 보니 여러 방법론과 대행 서비스가 나오고 있고, 효과를 확인하기 어려운 제안이나 피해 의심 사례도 등장하고 있습니다.

그래서 이번 글에서는 자사가 SEO 서비스를 제공하며 관찰한 경험을 바탕으로, GEO가 어떻게 작동하고 무엇부터 해야 하는지 풀어보려고 합니다.

1. SEO와 GEO의 상관관계

우선 이 부분은 꼭 이야기하고 넘어가고 싶습니다. 자사는 꽤 오랜 기간 SEO 서비스를 제공하면서 고객사의 성과를 높이기 위해 고민해왔습니다. 성과가 좋았던 업체 중에는 이미 수만 단위의 트래픽이 발생하는 상황에서도 유입이 몇 배로 성장한 곳들이 있었습니다.

처음 GEO가 시장에 등장하던 시기에는 SEO와 다른 영역일 수 있다 판단하여 서비스를 제공하고 있지 않았습니다. 그러다 AI가 웹 검색을 통해 답변에 필요한 정보를 찾는다는 점을 알게 되었는데, 이를 통해 떠오른 생각이 검색에서 잘 발견되는 사이트라면 AI가 참고하는 과정에서도 유리할 수 있겠다는 생각이었죠.

자사에는 꽤나 많은 연구 데이터들이 있었고, 기존 고객사들을 확인해보니 비슷한 현상이 반복됐습니다. 바로 SEO 성과가 좋았던 업체들이 AI 답변에서도 브랜드로 언급됐다는 점입니다.

ex) 공여사들의 경우 1년 전 "노션 템플릿" 검색어 3위, “노션 템플릿 사이트 추천해줘”라는 질문에 언급으로 등장.

물론 이 경험만으로 SEO가 브랜드 언급의 직접적인 원인이라고 단정하기는 어렵겠지만 다만 여러 업체에서 같은 현상을 확인하면서, SEO를 통해 개선한 웹사이트와 콘텐츠가 GEO에서도 활용될 수 있다는 판단을 하게 됐습니다. 그리고 이 점을 파고 들어서 더욱 깊게 연구를 시작하게 되었고 지금은 꽤나 유의미한 상관 관계가 있다라고 판단하고 있습니다.

검색엔진과 AI가 정보를 선택하는 방식에는 미세하게 차이가 있습니다. 그럼에도 크롤링 봇이 내 사이트에 접근할 수 있는지, 필요한 정보가 있는지, 내용을 찾고 이해하기 쉬운지 같은 기본적인 조건은 업종과 산업을 가리지 않고 나타나는 공통 영역에 가까웠습니다.

출처: 공여사들 SEO 공개 사례

2. GEO는 그럼 어떻게 해야 하나요?

저희는 최근 들어, GEO를 시작할 때는 사이트의 기술적인 상태를 확인하는 것은 기본이라 말씀 드리고 있습니다. robots.txt에서 필요한 접근을 막고 있지는 않은지, 검색에 페이지가 등록돼 있는지, 주요 내용이 제대로 읽히는지부터 봐야 하는 것이죠.

최근 자주 거론되는 llms.txt는 모든 AI 서비스에 통용되는 필수 조건으로 보기 어렵습니다. Google 검색은 해당 파일을 사용하지 않는다고 명시하고 있습니다. 따라서 파일을 하나 추가했다는 것만으로 GEO 작업이 충분히 이뤄졌다고 판단하기는 어렵습니다. Google의 AI 검색 최적화 안내

그다음에 심도 깊게 봐야 하는 것은 AI가 답변을 만들 때 어떤 자료를 참고했는가입니다.

일반적으로 GEO를 추적한다고 하면 브랜드가 몇 번 언급됐는지를 보여줍니다. 이 숫자도 필요하지만, 자사 내부에서는 참고 자료를 분석하면서 얻는 인사이트가 더 컸습니다. 어떤 질문에서 경쟁사가 등장했고, 그 답변에 어떤 페이지와 정보가 쓰였는지를 보면 실제로 해야 할 작업이 보이기 때문입니다.

예를 들어 가격을 묻는 질문에 경쟁사의 가격 안내 페이지가 활용됐다면, 자사 사이트에서도 가격과 이용 조건을 충분히 설명하고 있는지 확인할 수 있습니다. 서비스 비교 질문에 특정 리뷰가 등장했다면, 그 리뷰가 어떤 기준으로 서비스를 비교하고 있는지 살펴볼 수 있고요.

질문이 여러 관련 검색으로 확장되는 경우도 있습니다. 무엇보다 결정적인 점은 Google의 공식 문서를 보면 SEO 권장사항이 GEO에도 중요하다는 것을 강조하고 있습니다. 특히 AI 검색 기능에서 이러한 방식을 활용한다고 설명합니다. 따라서 서비스가 제공하는 출처와 검색 정보를 통해 질문이 어떤 주제로 확장되는지도 함께 보면 좋습니다. Google AI 검색 기능 안내

그림 2. Google은 자사 AI 검색 기능에도 기존 SEO 권장사항이 적용된다고 설명하고 있음.

3. 기사를 발행하면 GEO에 도움이 되나요?

네 도움이 될 수 있습니다. 기사도 AI가 참고할 수 있는 자료이기 때문입니다. 다만 GEO만을 목적으로 한다면, 비용 대비 우선순위가 높은 작업이라고 생각하지 않습니다.

PR에는 기획과 제작, 매체 집행 등에 비용이 들어갑니다. 발행 이후 내용을 수정하기도 쉽지 않습니다. 자사 웹사이트 링크가 포함되는지도 매체와 집행 조건마다 다르고요. 물론 링크가 없어도 브랜드를 알리는 데 의미는 있지만, 사이트간의 연결관계와 신호를 인식하는 봇이 인식하는 것 까지 기대한다면, 독자가 자세한 정보를 확인할 경로도 함께 생각해야 합니다.

만일 자사 웹사이트에 제품 설명이나 가격, 사용 방법, 실제 사례가 충분하지 않다면 그 부분부터 채우는 것을 권장합니다. 이후 중요한 고객 질문의 참고 자료에서 뉴스 매체가 자주 등장한다면, 해당 매체를 통한 PR을 함께 검토할 수 있습니다.

4. 그럼 AI는 어떤 매체를 답변에 활용하나요?

결론적으로 말하면 질문마다 다릅니다. 같은 제품에 관한 질문이라도 사용자가 알고 싶은 내용이 다르기 때문입니다.

예를 들어 “아이폰 17 프로”, “아이폰 17 프로 스펙”, “아이폰 17 프로 가격”을 각각 검색한다고 생각해보면 이해하기 쉽습니다. 제품을 전반적으로 소개하는 자료, 사양을 정리한 자료, 구매 조건을 안내하는 자료는 역할이 다르죠.

AI도 질문에 따라 공식 웹사이트, 판매 페이지, 전문 매체, 후기 등 서로 다른 자료를 활용할 수 있습니다. 사용하는 서비스와 모델, 검색 조건이 달라져도 결과가 달라질 수 있습니다.

다만 현실적인 부분을 짚어 보자면, 한 기업이 이러한 질문 커버리지에 따른 모든 외부 매체를 관리하기는 어렵습니다. 처음부터 모든 질문에서 노출되겠다는 기대를 가지는 것은 현실적으로 어렵고 우리 고객에게 중요한 질문부터 범위를 정하는 편이 좋습니다.

그 과정에서 적극적으로 활용할 수 있는 것이 웹사이트입니다. 자사 카테고리에 관한 콘텐츠를 직접 발행하고 수정할 수 있기 때문입니다. 회사 소개와 홍보 용도로만 사용하던 웹사이트에 고객이 궁금해하는 정보를 쌓아두는 것이죠.

기업이 직접 관리할 수 있다는 점에서 웹사이트는 GEO를 시작하기에 상당히 효율적인 자산이라고 생각합니다.

5. ChatGPT GEO는 어떻게 해야 하나요?

AI의 답변은 크게 학습형 답변과 검색 증강형 답변 두가지로 나눠볼 수 있습니다. OpenAI도 검색에 사용하는 OAI-SearchBot과 학습에 사용하는 GPTBot을 나누어져 있죠. 질문에 따라서 검색 후 답변을 하거나, 가지고 있는 정보를 그대로 활용해서 답변을 하거나로 나뉘어집니다.

내가 타게팅하는 질문에 대해 AI가 미리 학습한 정보로 답변을 하는지, 웹 검색을 활용한 답변인지를 구분을 해본다면 "검색지면"을 노릴 것인지, 아니면 차기 "학습 지면"을 타게팅 할 것인지 비교적 구분이 가능해집니다. 그리고 더 나아가, 어떠한 채널에서 학습과 검색을 진행 하는지를 소스를 파악해보면 조금 더 유리한 자리를 선점할 수 있죠. OpenAI 크롤러 안내

한가지 더 보면 좋을 점은 학습 및 답변의 출처입니다. ChatGPT는 마이크로소프트의 빙(Bing) 검색 API 및 자체 인덱스를 섞어서 학습한다 공개적으로 알려져 있습니다. GPT는 빙 검색엔진을 활용하기 때문에 검색엔진최적화에 더해 빙 검색엔진 색인을 강화하는 과정(인덱스나우 핑 배포 등)을 거치는 형태의 의사결정을 해준다면 지금보다 다음 모델에서의 학습 가능성이 빠르게 높아질 수 있는 것이죠.

마지막으로 보아야 할 점은 지식 컷오프 기간(Knowledge Cutoff)입니다. 학습이 언제 끝났느냐를 지식 컷오프라 부르며, 가장 최근에 나온 모델인 GPT-6.1 Sol 모델의 공식 지식 컷오프 시점은 2026년 4월 30일입니다.플래그십 모델인 GPT-6 Astra와 동일한 컷오프 기간을 가지고 있습니다.

이 점을 미루어 보았을 때, 통상 이번 시즌에 GEO 개선 작업을 진행하게 되면 최소 차기 모델의 학습에 포함되는것과 차차기 모델에 학습되는 것을 목표로 하는 것이 더욱 현실적이라는 결론이 나옵니다. 아무리 노력해도 학습이 끝난 모델에 언급이 되는건 기술적으로 불가능하기 때문에 이런 시기에는 검색 증강형 질문에만 최적화를 우선적으로 해두는 것이 조금 더 빠른 의사결정일 수 있겠죠.

결론적으로는, 웹사이트를 개선했다고 그 내용이 곧바로 모델에 학습되는 것으로 이해하면 안되며 실무에서는 이러한 지점들을 깊게 분석하며 우선순위를 나눈 후에 반영 작업에 착수하는 것이 더 효율적일 수 있습니다. 무엇보다 한 번 등장한 화면에 만족하기보다는 중요한 질문에서 반복적으로 발견되는지도 확인해야 합니다.

6. Claude GEO는 어떻게 해야 하나요?

Claude에서도 웹 검색을 활용한 답변의 출처를 살펴볼 수 있습니다. Anthropic은 웹 검색 도구를 통해 최신 웹 정보를 확인하고, 활용한 자료의 출처를 표시하는 기능을 제공한다 알려져있습니다. 마찬가지도 클로드 또한 질문에 따라 검색 증강형인지, 학습형인지 구분을 해두는 것이 가장 먼저 필요한 과정이라는 것을 알 수 있습니다. Anthropic 웹 검색 문서

그 다음으로는 어떤 출처를 가져오는지 살펴보아야 하는데, 클로드는 조금 생소한 브레이브라는 검색엔진을 활용합니다. 아쉽게도 브레이브 검색엔진은 구글이나 빙, 네이버처럼 웹마스터도구를 제공하고는 있지 않으며 "Googlebot"이 수집 가능한 환경이라면 수행한다라고 명시하고 있습니다. 현재로써는 구글 검색엔진최적화와 병행을 하는 것이 가장 투입 대비 가성비가 좋다 판단해볼 수 있겠습니다.

마지막으로 클로드도 지식 컷오프기간을 살펴보아야 합니다. 이번 개선이 어느 시점에 반영될 지 미리 살펴보는 것이 중요합니다. 공식 문서에 따르면, 이용률이 높은 편인 페이블 5.1, 오퍼스 5.5, 소넷 5.5 모델 모두 컷오프 기간은 2026년 6월이며 비교적 GPT 대비 최신 정보까지 학습된 것을 알 수 있습니다.

그림 3. Claude 공식 문서의 웹 검색 및 출처 제공 기능 안내

7. Gemini GEO는 어떻게 해야 하나요?

구글 제미나이도 마찬가지로 학습형 답변과 검색 증강형 답변 두가지로 나뉘어집니다. 아무래도 우리가 익히 아는 "구글"이라는 검색엔진에서 출발한 AI LLM 모델이기 때문에, 구글 검색지면에 노출되는 것이 가장 기본이자 뼈대라 할 수 있습니다. Gemini의 Google 검색 연결 문서

먼저 제미나이에 자사가 노출되기를 원한다면, 자사 페이지가 Google 검색에서 발견되는지, 질문에 필요한 정보를 제공 하는지 부터 확인하는 것이 좋습니다. 제품 사양, 가격, 서비스 범위, 이용 조건처럼 구글의 다양한 지식 그래프(knowledge graph)에 등재가 되어 있는지도 체크해보아야 하고, 기업이 직접 설명할 수 있는 정보가 충분한지도 봐야 합니다.

제미나이의 지식 컷오프 기간은 가장 최근에 나온 모델인 Gemini 3.7 Flash 기준 2026년 3월로, 대형 LLM 모델 중에서는 비교적 오래된 편입니다. 3.6 Flash 모델도 26년 3월이며, 3.7 Flash 모델의 경우 도메인에 따라 2025년 1월로 제한이 되기도 합니다. 비교적 최신 정보를 늦게 수집해가는 경향이 있습니다.

곧 출시될 제미나이 Argon 모델의 경우 이보다는 더 최근 학습 모델을 기반으로 했을 것이라는 시장 기대감이 있으며, 제미나이는 소스를 구글 검색엔진으로 두기 때문에, 학습형과 검색 증강형 모두 구글 검색엔진최적화를 기반으로 사이트를 개선을 해두면 중장기적으로 좋은 성과가 발생할 가능성이 높습니다.

그림 4. Gemini가 검색 필요성을 판단하고, 검색 결과를 활용해 답변하는 흐름 (출처: Google AI for Developers · 2026년 10월 12일 캡처)

8. GEO 성과는 무엇으로 측정해야 하나요?

브랜드가 언급되는 것과 웹사이트가 출처로 연결되는 것, 실제 고객이 방문하는 것은 각각 다른 성과입니다.

앞서 이야기한 공여사들 사례는 브랜드 언급입니다. 이것만으로 웹사이트가 인용됐다거나 구매가 발생했다고 설명할 수는 없습니다.

질문의 성격도 함께 봐야 합니다. “공여사들은 어떤 사이트인가요?”는 이미 브랜드를 아는 사람이 하는 질문입니다. “노션 템플릿 사이트 추천해줘”는 브랜드를 모르는 상황에서도 발견되는지를 확인하는 질문이죠.

GEO의 목표가 신규 고객에게 발견되는 것이라면 이런 카테고리 질문을 중요하게 봐야 합니다. 이후 같은 질문과 검색 조건으로 반복 측정하면서, 언급과 인용이 어떻게 달라졌는지 확인하는 것이 좋습니다.

그림 5. 238LAB 공개 리포트의 AI별 비교 화면. 이 리포트의 인용률은 답변 내 병원 언급 비율을 뜻합니다.

9. GEO 대행은 어떤 작업을 맡기는 것이 좋나요?

가급적이면 웹사이트 SEO 개선을 기반으로 시작하고, 필요한 콘텐츠를 동일 도메인에 쌓는 방향을 권장 드리고 싶습니다.

사이트에 접근하거나 내용을 읽는 데 문제가 있다면 먼저 개선해야 합니다. 이후 기존 콘텐츠를 보완하고, 고객이 궁금해하는 주제 중 아직 설명하지 못한 부분을 새 콘텐츠로 작성합니다.

같은 도메인에 콘텐츠를 쌓으면 제품과 서비스 설명을 함께 관리하기 쉽습니다. 관련 페이지끼리 연결할 수 있고, 독자가 정보를 읽은 뒤 문의나 구매로 이동하도록 구성할 수도 있습니다. 계약이 끝난 뒤에도 기업이 해당 콘텐츠를 계속 운영할 수 있다는 점도 중요합니다.

대행 범위는 구체적이어야 합니다. 어떤 페이지를 수정하는지, 기존 콘텐츠를 어디까지 보완하는지, 새 콘텐츠는 무엇을 작성하고 어디에 발행하는지 확인해야 합니다. 노출을 측정한다면 어떤 질문과 AI를 대상으로 하는지도 정해야 하고요.

진단 보고서를 받았다면 그 진단이 실제 수정과 발행으로 이어져야 합니다. 비용을 지불한 뒤 웹사이트와 콘텐츠에 어떤 개선이 남는지를 기준으로 제안을 살펴보면 좋겠습니다.

10. GEO 대행 사기를 피하려면 어떻게 해야 하나요?

국내에서도 GEO 대행 피해 의심 사례가 보도됐습니다. 확인하기 어려운 고객사 실적을 내세우거나, 알고리즘을 장악했다고 설명하면서 선납을 재촉하는 영업 등이 다뤄졌습니다. 특정 답변 화면을 성과처럼 제출하는 방식도 문제로 지적됐고요. 한국경제 관련 보도

아직 익숙하지 않은 서비스라 설명이 그럴듯하면 판단하기 어려울 수 있습니다. 실제로 시장에 등장한지 얼마 되지 않는 개념이라 이를 판단하는 업체의 판단 근거도 명확하지 않을 시점이기도 합니다. 그래서 계약 전에는 다음 세 가지를 확인하는 것이 좋겠습니다.

• 실제로 하는 작업: 수정할 페이지, 제작할 콘텐츠, 발행 위치
• 성과의 근거: 질문과 답변 원문, 사용한 AI, 검색 여부와 측정 조건
• 계약 이후의 소유권: 도메인, 콘텐츠, 수집 데이터의 소유·사용 조건

특히 “AI 노출을 보장한다”는 제안은 어떤 질문에서 무엇을 보장하는지 물어봐야 합니다. 브랜드 이름을 직접 넣은 질문에 등장하는 것과, 일반적인 추천 질문에서 등장하는 것은 의미가 다릅니다.

아직은 GEO 자체가 시장에 나타난지 얼마 안되는 시기이기도 하고, 뚜렷한 수행 방법론이 없는 상태에 가깝기 때문에 "시각적인 자료는 최대한 믿는 것을 자제하고, 원리와 관련된 질문들을 많이 해보는 것"이 중요하다 생각됩니다.

간단한 질문 예시로는 "언급, 인용 분석을 하실 때는 어떤 환경에서 진행하시냐"라는 질문 하나만으로도 이 업체가 답변을 머뭇거리는지, 명백하게 캐시와 개별 메모리의 원리를 알고 이를 제외한 환경에서 분석(API콜 또는 그라운딩 환경 테스트 등)을 진행하는지 확인할 수 있겠습니다.

이를 위해서는 수행을 맡기는 인하우스 담당자의 지속적인 공부도 필요하기도 하는 아직 의뢰사 대행사 모두가 지속적이 학습을 요하는 영역이기도 합니다.

그림 6. GEO 대행 피해 의심 사례를 다룬 2026년 7월 보도 (출처: 한국경제 · 2026년 10월 12일 캡처)

11. GEO는 어디서부터 시작하면 되나요?

처음에는 고객이 구매나 상담 전에 자주 묻는 질문 몇 개부터 정해보면 됩니다. AI에게 질문을 해보고, 답변은 어떤 소스에서 답변을 많이 참조하는지를 직접 눈으로 하나씩 확인해보는 과정이 중요하겠죠.

혹은 영업 과정에서 반복해서 받은 질문이나 고객센터 문의 내 웹사이트에 자산화시키면서 쌓아나가도 절반 이상은 한거나 마찬가지입니다.

그 과정에서 얻게 되는 고객의 질문을 또 다시 AI에 물어보고, 등장하는 브랜드와 참고 자료를 또 다시 확인해가면서 자사 사이트에 해당 질문에 답할 정보가 있는지 지속적으로 살펴보는 과정만 거치더라도 충분히 AI에게 인용되는 웹사이트를 만들 수 있습니다.

처음부터 모든 질문을 수집하거나 많은 콘텐츠를 발행할 필요는 없습니다. 고객에게 중요한 질문을 정하고, 그 질문에 답할 정보를 갖추는 데서 시작해도 됩니다. 이후 변화를 확인하면서 작업 범위를 넓혀가는 것이 현실적입니다.

12. GEO를 시작하기 전에 자주 묻는 질문

효과가 나타나기까지 얼마나 걸리나요?

사이트 상태와 작업 내용, 확인하는 AI 서비스에 따라 달라집니다. 기존에 웹사이트를 운영하신 지 3년 이상이 되었다면 "인용까지는 약 3개월" 신규 웹사이트라면 AI에게 첫 "언급"되기까지는 약 1년까지 소요될 수 있습니다. 페이지를 수정한 시점과 AI 답변에 변화가 나타나는 시점도 다를 수 있습니다. 일정한 기간을 약속받았다면 그 기간 안에 어떤 작업을 완료하고, 어떤 결과를 확인한다는 것인지 구체적으로 살펴봐야 합니다.

콘텐츠를 많이 발행하면 유리한가요?

고객이 궁금해하는 내용을 충분히 설명할 수 있다면 의미가 있습니다. 다만 비슷한 글을 반복해서 늘릴 필요는 없습니다. 최근 들어서는 광범위하게 생성된 AI 게시물들은 허니문(잠시 노출이 잘 되었다가 사라지는 것)현상이 나타나기도 하고, 심지어 프로그래매틱 SEO도 크롤링 예산 문제로 효율화 이슈가 생기고 있는 상태입니다. 하여 기존 페이지에서 설명할 수 있는 내용은 보완하고, 새로운 질문에 답해야 할 때 콘텐츠를 추가하는 편이 좋습니다.

AI로 콘텐츠를 작성해도 되나요?

초안 작성이나 자료 정리에 활용할 수 있습니다. 다만 제품 기능, 가격, 이용 조건, 사례의 수치는 기업 내부에서 직접 확인이 가능한 데이터로 삽입되어야 합니다. 자사가 가진 정보와 현장에서 얻은 경험을 넣어야 고객이 참고할 만한 콘텐츠가 됩니다.

이미 SEO를 하고 있다면 무엇을 추가해야 하나요?

기존 SEO 작업의 범위부터 확인하면 됩니다. 사이트와 콘텐츠가 잘 갖춰져 있다면, 고객 질문별 AI 답변을 확인하고 참고 자료를 분석하는 작업으로 확장할 수 있습니다. 그 과정에서 부족한 정보를 찾고 기존 콘텐츠를 보완하는 과정이 훨씬 효율적이며, 일부 부족한 형태는 게스트블로깅이나 외부 플랫폼 입점 등을 통해 보강하는 방식으로 진행하는 것이 효율적입니다.