AI를 SEO/GEO에 활용할 수 있는 방법이 있을까?

"AI로 SEO/GEO를 할 수 있을까요?" 사실 컨설팅을 하는 저희에게 직접적으로 여쭤보시진 않지만, 아마 이 부분을 상당히 궁금해 하실 것이라 생각이 들었습니다. 실제로 어떤 대표님은 "저희 SEO/GEO 분석할 때 AI를 사용해봤는데.." 하다가 화들짝 말씀을 줄이시기도 합니다.

결론부터 말씀드리면, 할 수 있습니다. 그리고 AI 사용하시는 걸 저희 컨설턴트에게 말씀하시는 것을 조심스러워 하실 필요가 없기도 하구요. 오히려 좋습니다.

모쪼록 238LAB도 반복적인 태그 작성, 콘텐츠 초안 정리, 키워드 분류, 메타 정보 작성, 데이터 요약에는 AI를 적극적으로 활용하고 있습니다. SEO/GEO 자체가 원래도 보이지 않은 작업량이 상당히 많던 작업이라, 중요한 부분을 제외하고는 저희도 상당히 도움을 많이 받고 있습니다.

같은 형식의 title tag, meta description, alt text, FAQ 초안, Schema 초안처럼 반복성이 높은 작업에서는 AI가 꽤 강력한 생산성 도구가 됩니다.

다만 AI에게 "SEO/GEO를 알아서 해줘"라고 맡기는 순간, 결과물은 생각보다 얕은 수준에서 멈추는 경우가 많습니다. 아마, 높은 확률로 제일 깜깜하게 느껴지는 분야가 이 SEO/GEO 분야가 아닐까 싶습니다.

어떤 세션에서는 title tag가 없고, 어떤 세션에서는 meta description이 약하고, 또 최종본 정리하다 보면 H1이 정리되지 않았고, 어떨때는 이미지 alt가 빠져 있고, Schema를 넣으면 좋겠다는 식의 답변이 나옵니다.

하지만 그 정도는 사실상 기술 체크리스트에 가깝습니다.

많은 분들이 느끼는 SEO/GEO의 진짜 어려움은 그 다음 단계에 있습니다. 사이트 전체의 정보 구조, 검색 의도 간 연결, 서비스 페이지와 콘텐츠 페이지의 관계, 도메인 신뢰도, 콘텐츠 누적 전략, AI 인용 가능성, 경쟁 지면의 변화까지 함께 봐야 하기 때문입니다.

AI는 방향성을 정확히 알고 있다면 강력한 무기가 됩니다. 하지만 현실적으로 SEO/GEO는 몇 가지 설정값을 잘 넣는 문제가 아니라, 수백 가지 변수와 신호를 얼마나 잘 핸들링하느냐에 가까운 영역입니다.

실제로 2024년에 공개적으로 알려진 Google Search 내부 API 문서 유출 사례를 보면, 관련 문서는 2,500페이지가 넘고 14,000개가 넘는 속성이 언급된 것으로 알려졌습니다. 물론 이 문서만으로 Google 검색 알고리즘을 단정할 수는 없습니다. Google도 해당 문서에 대해 맥락 없이 잘못된 결론을 내리지 말라고 경고했습니다.

"하지만 적어도 한 가지는 분명합니다."

검색은 우리가 생각하는 것보다 훨씬 복잡한 시스템이라는 점입니다. 공개된 정답지가 있는 게임이 아니라, 검색 결과와 색인 변화, 콘텐츠 반응, 외부 신호, 도메인 맥락을 계속 관찰하면서 가설을 검증해야 하는 영역입니다.

그래서 이 글에서는 "AI가 SEO/GEO를 대신해줄 수 있는가?"라는 질문보다 한 단계 더 실용적인 이야기를 해보려고 합니다.

SEO/GEO를 보는 시각부터 바꿔야 합니다

AI를 SEO/GEO에 활용하기 전에 먼저 바꿔야 할 것이 있습니다. 바로 SEO를 바라보는 관점입니다.

많은 분들이 SEO를 여전히 "특정 키워드에 우리 페이지를 노출시키는 작업"으로 이해합니다. 물론 키워드 노출은 중요합니다. 하지만 SEO/GEO를 키워드 순위 게임으로만 보면 AI를 제대로 활용하기 어렵습니다.

SEO/GEO는 검색엔진과 AI가 우리 사이트를 어떤 주제의 신뢰 가능한 출처로 인식하게 만드는 작업에 가깝습니다. 다시 말해, 단일 키워드 하나를 잡는 것이 아니라 "이 사이트는 어떤 문제를 해결하는 곳인가", "어떤 주제에서 전문성을 갖고 있는가", "어떤 사용자의 질문에 답할 수 있는가"를 검색 시스템 안에 일관되게 심는 작업입니다.

GEO 관점에서는 이 문제가 더 중요해집니다. AI는 사용자의 질문에 답하기 위해 여러 출처를 비교하고, 조합하고, 요약합니다. 이때 우리 브랜드가 어떤 카테고리의 플레이어인지, 어떤 문제를 해결하는지, 어떤 질문에 대해 신뢰할 만한 답을 제공하는지가 명확해야 합니다.

따라서 AI에게 단순히 이렇게 묻는 것은 아쉽습니다.

이 페이지 SEO 개선해줘.

대신 관점을 바꿔 이렇게 물어보는 편이 좋습니다.

이 사이트가 검색엔진과 AI에게 어떤 주제의 전문 사이트로 인식될지 분석해줘.
현재 페이지 구조, 제목, 내부 링크, 콘텐츠 주제를 기준으로
사이트의 핵심 카테고리와 보조 카테고리를 정리해줘.

AI가 SEO/GEO를 잘 도와주려면, 먼저 우리가 SEO/GEO를 "키워드 노출"이 아니라 "사이트 인식 설계"로 바라봐야 합니다.

"SEO 개선점을 알려줘"라고 묻지 말아야 합니다

AI에게 "SEO 관점에서 검토해줘"라고 요청하면 높은 확률로 비슷한 답변을 받게 됩니다.

• title tag를 개선하세요.
• meta description을 추가하세요.
• H1을 명확히 하세요.
• 이미지 alt를 넣으세요.
• 내부 링크를 보강하세요.
• Schema를 적용하세요.

이 답변은 틀리지 않습니다. 하지만 너무 넓고, 너무 일반적입니다. 이 방식으로는 실제 우선순위를 잡기 어렵습니다.

SEO/GEO에서는 질문을 더 쪼개야 합니다. AI에게 "개선점을 찾아달라"고 묻는 것이 아니라, 우리가 먼저 필요한 점검 항목을 리스트업하고 각각을 검토시켜야 합니다.

예를 들어 아래처럼 나눠서 물어보는 편이 좋습니다.

아래 페이지를 기준으로 title tag와 H1이 검색 의도와 일치하는지 검토해줘.
타깃 키워드는 "GEO 컨설팅", "AI 검색 최적화", "생성형 엔진 최적화"야.
각 태그가 어떤 의도를 커버하는지 표로 정리해줘.

또는 이렇게 물어볼 수 있습니다.

이 페이지의 내부 링크 구조를 분석해줘.
서비스 페이지, 블로그 글, 사례 페이지가 어떤 흐름으로 연결되어야 하는지 제안해줘.
단순 링크 목록이 아니라, 검색 의도와 전환 흐름을 기준으로 정리해줘.

Schema도 마찬가지입니다. "Schema 넣어야 해?"라고 묻는 것보다 아래처럼 물어보는 것이 좋습니다.

이 페이지 유형이 Service, Article, FAQPage, Organization 중 어떤 Schema와 가장 잘 맞는지 검토해줘.
각 Schema를 적용할 때 필요한 필드와 누락된 정보를 표로 정리해줘.

AI는 질문이 구체적일수록 훨씬 잘 작동합니다.

SEO/GEO에서 AI를 잘 쓰는 사람은 좋은 답을 기다리는 사람이 아니라, 좋은 점검 항목을 나눠서 던지는 사람입니다.

보이지 않는 영역은 API를 적극적으로 활용해야 합니다

AI에게 페이지 본문만 보여주고 SEO/GEO 전략을 물어보면 한계가 있습니다. AI는 현재 화면에 보이는 텍스트와 구조만 보고 답하기 때문입니다.

하지만 SEO/GEO에는 보이지 않는 데이터가 많습니다.

• 어떤 검색어에서 노출되고 있는지
• 어떤 페이지가 실제 클릭을 받고 있는지
• 어떤 쿼리에서 순위가 오르거나 떨어지는지
• 어떤 URL이 색인되지 않았는지
• 어떤 외부 지면에서 브랜드가 언급되는지
• 경쟁사는 어떤 페이지로 노출되고 있는지
• 네이버와 Google에서 검색량이 어떻게 다른지

이런 데이터 없이 AI에게 전략을 물어보면 답변은 그럴듯하지만 얕아질 수밖에 없습니다. 그래서 API를 적극적으로 활용해야 합니다.

대표적으로 Google Search Console 데이터는 꼭 봐야 합니다. GSC에는 쿼리, 페이지, 노출수, 클릭수, CTR, 평균 게재순위 같은 데이터가 쌓입니다. 이 데이터를 CSV로 내려받거나 Search Console API로 가져와 AI에게 함께 분석시키면 훨씬 구체적인 인사이트가 나옵니다.

예를 들어 이런 식입니다.

아래는 최근 3개월간 GSC 쿼리/페이지 데이터야.
1. 노출은 많지만 CTR이 낮은 쿼리
2. 평균 순위 8~20위 사이에서 개선 가능성이 높은 쿼리
3. 서비스 페이지로 내부 링크를 연결하면 좋을 블로그 글
4. GEO 콘텐츠로 확장하면 좋을 질문형 쿼리
를 분류해줘.

키워드 검색량도 마찬가지입니다. 최소한 네이버 검색광고 API나 키워드 도구, 가능하다면 Google Ads 계정 또는 관리자 계정(MCC)을 통해 Keyword Planner 기반 데이터를 함께 봐야 합니다. 검색량 없이 AI에게 키워드를 고르게 하면 표현은 좋아도 실제 수요와 맞지 않는 키워드가 섞일 수 있습니다.

써드파티 API도 활용할 수 있습니다. 순위 추적 도구, 백링크 도구, 크롤링 도구, 브랜드 언급 모니터링 도구의 데이터를 AI에게 넣으면 사람이 일일이 보기 어려운 패턴을 더 빠르게 발견할 수 있습니다.

중요한 것은 AI가 데이터를 대신 만들어주는 것이 아니라는 점입니다. AI는 데이터를 잘 요약하고, 분류하고, 다음 액션으로 바꿔주는 데 강합니다. 따라서 보이지 않는 데이터를 최대한 끌어와서 AI가 분석할 수 있는 형태로 제공해야 합니다.

사이트 정보 구조는 반드시 검토받아야 합니다

AI를 활용할 때 꼭 검토해야 하는 영역이 있습니다. 바로 사이트 정보 구조입니다.

SEO/GEO에서 개별 페이지의 품질도 중요하지만, 사이트 전체가 어떤 주제 구조를 갖고 있는지도 중요합니다. Google은 개별 페이지뿐 아니라 사이트 전체의 주제 일관성, 내부 링크 구조, 콘텐츠 묶음, 외부 신호를 함께 참고합니다.

따라서 하나의 주제 영역 안에서 관련 페이지가 병렬로 쌓이면, 검색엔진이 사이트의 전문 영역을 이해하기 쉬워집니다.

예를 들어 SEO/GEO를 다루는 사이트라면 아래처럼 주제가 확장될 수 있습니다.

/services/seo
/services/geo
/services/technical-seo
/blog/geo-misconceptions
/blog/ai-search-citation
/blog/search-console-analysis
/resources/seo-checklist
/cases/b2b-saas-seo

이 구조는 검색엔진과 AI에게 신호를 줍니다. "이 사이트는 SEO/GEO라는 큰 주제 안에서 서비스, 지식 콘텐츠, 사례, 리소스를 함께 제공하는 곳"이라는 인식이 생기기 쉽습니다.

반대로 모든 서비스와 콘텐츠가 원페이지 안에 들어가 있거나, 블로그 글은 많지만 서비스 페이지와 연결되지 않거나, 카테고리가 너무 넓게 흩어져 있으면 검색엔진과 AI가 사이트의 핵심 주제를 이해하기 어려워질 수 있습니다.

AI에게는 이렇게 물어볼 수 있습니다.

아래 사이트맵을 보고 SEO/GEO 관점에서 정보 구조를 검토해줘.
1. 사이트가 어떤 핵심 카테고리로 인식될 가능성이 높은지
2. 현재 구조에서 주제가 흩어지는 지점은 어디인지
3. 독립 URL로 분리해야 할 서비스 페이지는 무엇인지
4. 콘텐츠 허브로 묶어야 할 주제 클러스터는 무엇인지
정리해줘.

원페이지 구조라면 특히 신중하게 봐야 합니다. 원페이지가 무조건 나쁘다는 뜻은 아닙니다. 캠페인 랜딩페이지나 단일 제품 소개에는 적합할 수 있습니다.

하지만 여러 검색 의도와 여러 서비스 카테고리를 동시에 노려야 한다면 원페이지로는 한계가 큽니다. 이 경우에는 SEO를 하기보다 사이트 개편이나 콘텐츠 허브 설계를 먼저 준비하는 것이 더 나을 수 있습니다.

서비스 페이지와 콘텐츠 페이지의 키워드 연관성을 분석해야 합니다

많은 사이트에서 블로그는 열심히 운영하지만, 서비스 페이지와 연결되지 않는 경우가 많습니다.

예를 들어 블로그 글은 "GEO란 무엇인가", "AI 검색 최적화 방법", "Schema가 GEO에 미치는 영향" 같은 주제를 다루고 있는데, 정작 서비스 페이지는 "마케팅 솔루션"처럼 넓고 추상적으로만 적혀 있을 수 있습니다. 이러면 블로그가 트래픽은 가져오더라도 서비스 페이지의 전환으로 이어지기 어렵습니다.

SEO/GEO에서는 서비스 페이지와 콘텐츠 페이지의 키워드 연관성을 함께 봐야 합니다. 블로그는 질문을 잡고, 서비스 페이지는 구매 의도를 잡고, 사례 페이지는 신뢰를 보강하는 구조가 되어야 합니다.

AI에게는 이런 분석을 시킬 수 있습니다.

아래는 우리 서비스 페이지 목록과 블로그 글 목록이야.
각 블로그 글이 어떤 서비스 페이지와 연결되어야 하는지 매칭해줘.
매칭 기준은 검색 의도, 키워드 연관성, 전환 가능성, 내부 링크 필요성으로 봐줘.

또는 이렇게 요청할 수 있습니다.

이 블로그 글의 주요 키워드와 자연어 표현을 분석해서
어떤 서비스 페이지로 연결하면 가장 자연스러운지 추천해줘.
링크 앵커 텍스트 후보도 함께 제안해줘.

여기서 중요한 것은 단순히 키워드를 많이 반복하는 것이 아닙니다. 과거에는 키워드 밀도라는 표현을 많이 썼지만, 지금은 그것만으로 충분하지 않습니다. 핵심 용어의 일관성, 관련 엔티티, 검색 의도 커버리지, 자연어 표현, 내부 링크 흐름을 함께 봐야 합니다.

GEO 관점에서도 마찬가지입니다. AI가 우리 브랜드를 특정 문제의 해결 후보로 이해하려면, 정보성 콘텐츠와 서비스 페이지가 끊어져 있으면 안 됩니다. "이 브랜드는 이 주제에 대해 설명도 하고, 실제 해결 서비스도 제공하고, 사례도 보유하고 있다"는 구조가 만들어져야 합니다.

관리와 추적 모니터링에 AI를 써야 합니다

SEO/GEO에서 가장 중요한 것은 관리와 추적입니다. 콘텐츠를 한 번 발행하고 끝내는 방식으로는 성과를 만들기 어렵습니다.

어떤 키워드에서 노출이 늘었는지, 어떤 페이지가 순위를 잃었는지, 어떤 글이 의외의 쿼리에서 노출되는지, 어떤 콘텐츠가 서비스 페이지로 전환을 돕는지 계속 봐야 합니다.

이 작업은 반복적이고 시간이 많이 듭니다. 그래서 AI를 활용하기 좋습니다.

가장 기본은 GSC 연동입니다. Google Search Console은 OAuth 기반으로 접근 권한을 부여받아 API를 사용할 수 있습니다. Search Analytics 데이터를 정기적으로 가져오면 쿼리와 페이지 단위로 노출, 클릭, CTR, 평균 순위를 추적할 수 있습니다.

여기에 써드파티 순위 추적 도구나 크롤링 도구를 함께 쓰면 더 좋습니다. 지면별로 순위를 추적하면서 어떤 콘텐츠가 어떤 키워드에 노출되고 있는지, 어떤 페이지가 내부 링크를 더 받아야 하는지, 어떤 글을 업데이트해야 하는지 판단할 수 있습니다.

AI에게는 이런 모니터링 리포트를 맡길 수 있습니다.

아래는 이번 주 GSC 데이터와 지난주 GSC 데이터야.
1. 노출이 크게 증가한 쿼리
2. 클릭이 줄어든 주요 페이지
3. 평균 순위가 5계단 이상 하락한 키워드
4. 업데이트가 필요한 콘텐츠
5. 신규 콘텐츠로 확장할 만한 질문형 쿼리
를 정리해줘.

또는 월간 단위로 이렇게 요청할 수 있습니다.

이번 달 GSC 데이터, 순위 추적 데이터, 콘텐츠 발행 목록을 함께 보고
다음 달 SEO/GEO 콘텐츠 우선순위를 제안해줘.
우선순위는 검색량, 현재 순위, 전환 가능성, 서비스 페이지와의 연결성을 기준으로 잡아줘.

AI는 이런 반복 분석에 강합니다. 사람이 매번 엑셀을 열어 쿼리와 페이지를 분류하는 시간을 줄여주고, 놓치기 쉬운 패턴을 빠르게 찾게 해줍니다. 다만 최종 판단은 사람이 해야 합니다. 어떤 키워드가 브랜드 방향과 맞는지, 어떤 콘텐츠가 실제 전환에 도움이 되는지, 어떤 페이지를 업데이트할지 결정하는 것은 여전히 경험이 필요한 영역입니다.

AI를 활용할수록 보안은 더 중요해집니다

AI로 SEO/GEO를 하다 보면 여러 외부 도구와 API를 연결하게 됩니다. GSC, Google Ads, 네이버 검색광고, 순위 추적 도구, 크롤링 도구, 분석 도구, CMS, 자동화 플랫폼까지 연결 범위가 넓어질 수 있습니다.

이때 가장 조심해야 할 것이 API 키와 OAuth 토큰입니다.

SEO/GEO는 정해진 하나의 공식 도구만 쓰는 영역이 아닙니다. 필요한 데이터가 여러 곳에 흩어져 있기 때문에 다양한 써드파티 도구를 사용할 수밖에 없습니다. 그러다 보면 접근 키, refresh token, client secret, 광고 계정 권한, Search Console 권한 같은 민감 정보가 오갑니다.

이 정보들을 프롬프트에 그대로 붙여 넣거나, 권한 범위를 과도하게 열어두거나, 개인 계정에만 의존해 자동화를 구성하면 보안 리스크가 커집니다.

• API 키와 OAuth 토큰은 프롬프트에 직접 입력하지 않습니다.
• 가능한 읽기 전용 권한부터 부여합니다.
• 사용하지 않는 키는 즉시 폐기합니다.
• 계정 권한은 개인 메일보다 조직 계정 기준으로 관리합니다.
• 자동화 서버나 로컬 환경에서는 환경변수 또는 안전한 secret 저장소를 사용합니다.
• 외부 AI 도구에 데이터를 넣을 때는 고객명, 매출, 광고비, 전환 데이터 등 민감 정보를 마스킹합니다.

AI를 잘 쓰는 것만큼 중요한 것이 AI를 안전하게 쓰는 것입니다. SEO/GEO는 외부 데이터와 내부 데이터가 함께 움직이는 영역이기 때문에 보안 관리가 느슨해지면 생각보다 큰 문제가 될 수 있습니다.

높은 확률로 AI는 SEO/GEO를 완벽히 수행하기는 어려울 겁니다.

AI로 SEO/GEO를 할 수 있습니다. 실제로 잘 쓰면 작업 속도와 분석 효율은 크게 올라갑니다. 반복 태그 작성, 콘텐츠 구조화, 키워드 분류, GSC 데이터 요약, 내부 링크 후보 도출, 콘텐츠 업데이트 우선순위 정리 같은 작업에서는 이미 충분히 실무적으로 활용할 수 있습니다.

하지만 AI가 모든 것을 대신해주지는 않습니다. AI에게 "SEO 해줘"라고 맡기면 대부분 보이는 영역의 체크리스트에서 멈춥니다.

반대로 방향을 알고, 데이터를 넣고, 질문을 잘게 쪼개고, 결과를 검증하면서 쓰면 AI는 매우 강력한 분석 도구가 됩니다.

SEO/GEO에서 AI는 만능 해결사가 아닙니다. 방향을 아는 사람이 쥐었을 때 강력해지는 증폭 도구에 가깝습니다.

특히 SEO/GEO는 공개된 정답지가 있는 영역이 아닙니다. 검색 알고리즘의 모든 신호와 가중치는 공개되어 있지 않고, AI 검색 역시 계속 바뀌고 있습니다.

결국 경험을 바탕으로 가설을 세우고, 데이터를 보고, 실행하고, 다시 조정하는 과정이 중요합니다.

시행착오를 직접 겪으며 가는 것도 방법입니다. 다만 그 과정은 생각보다 오래 걸릴 수 있습니다. 좋은 파트너를 두면 불필요한 실험을 줄이고, 현재 사이트가 어디서 막혀 있는지 더 빠르게 찾을 수 있습니다.

238LAB은 SEO/GEO를 AI로 더 효율적으로 운영하는 방법을 계속 실험하고 있습니다. 방향을 잡고 싶거나, 현재 사이트의 SEO/GEO 구조를 진단해보고 싶다면 언제든 환영합니다.

참고 자료

• Google Search Central, "SEO Starter Guide"
• Google Search Console Help, "Export Search Console data using the Search Console API"
• Google Ads API, "Generate Keyword Ideas"
• Naver Search Ad API Documentation
• The Verge, "Google confirms the leaked Search documents are real"
• SparkToro, "An Anonymous Source Shared Thousands of Leaked Google Search API Documents with Me"
• The Register, "Google's in-house docs about search ranking leak online"