LLM 시대, AI의 답변을 지배하는 브랜드 전략: GEO(생성형 엔진 최적화) 완전 정복
서론: 새로운 정보의 문지기, LLM의 등장
과거 우리는 정보를 얻기 위해 검색창에 키워드를 입력하고, 파란색 링크의 바다를 항해하며 원하는 답을 찾아 헤맸습니다. 그러나 이제 시대가 변했습니다. 챗GPT, 제미나이와 같은 대화형 AI, 즉 거대 언어 모델(LLM)이 우리의 질문에 직접적인 요약 답변을 생성해주는 시대로 접어들었습니다. 이러한 변화는 사용자의 정보 탐색 경험을 근본적으로 바꾸고 있으며, 동시에 기업의 브랜드 노출 방식에도 거대한 지각 변동을 일으키고 있습니다. 전통적인 검색 엔진 최적화(SEO)만으로는 더 이상 AI가 생성하는 답변 속에서 우리 브랜드를 발견하기 어렵게 되었습니다.
AI는 웹상의 방대한 정보를 학습하여 답변을 생성합니다. 이 과정에서 어떤 정보를 '신뢰할 만한 출처'로 판단하고 인용하는지가 브랜드의 생존을 좌우하는 핵심 요소가 되었습니다. dealsite.co.kr의 분석에 따르면, 2025년 이후 B2B 마케팅의 성패는 LLM이 특정 질문에 대한 답변에 우리 브랜드를 직접 인용하도록 유도하는 능력에 달려있을 것입니다. 성공적인 브랜드는 더 이상 단순히 검색 결과 1페이지에 오르는 것을 목표로 하지 않습니다. 그들은 AI의 답변 그 자체가 되는 것을 목표로 합니다.
이 글에서는 기존의 SEO를 넘어, AI 시대에 우리 브랜드의 언급을 극대화하고 사용자의 인식 속에 깊이 각인시키기 위한 심층적이고 실무적인 최신 전략들을 상세히 다루고자 합니다. 여기서 제시하는 생성형 엔진 최적화(GEO)는 SEO의 대체재가 아닌, 견고한 SEO 기반 위에 쌓아 올리는 다음 단계의 필수 전략임을 이해하는 것이 중요합니다.
본론
패러다임의 전환: 검색 엔진 최적화(SEO)에서 생성형 엔진 최적화(GEO)로
AI 시대의 브랜드 마케팅은 단순히 검색 결과 상단에 노출되는 것을 넘어, AI의 답변 자체에 가장 신뢰할 수 있는 정보원으로 '인용'되는 것을 최종 목표로 삼아야 합니다. 이것이 바로 생성형 엔진 최적화(Generative Engine Optimization, GEO)의 핵심 개념입니다. SEO와 GEO의 차이는 목표와 접근 방식에서 명확하게 드러납니다.
SEO (Search Engine Optimization): 검색 엔진의 순위 알고리즘을 분석하여 웹사이트를 상위에 노출시키는 데 집중합니다. 사용자의 '클릭'을 유도하고 웹사이트 트래픽을 확보하는 것이 주된 목표입니다.
GEO (Generative Engine Optimization): LLM이 특정 주제에 대한 답변을 생성할 때, 우리 브랜드의 콘텐츠나 데이터를 가장 권위 있고 신뢰할 수 있는 출처로 인식하고 인용하게 만드는 모든 활동을 의미합니다. AI 마케팅 솔루션 기업 Skywork.ai는 이를 두고 AI에게 '참조'되도록 정보를 구조화하고 최적화하는 것이라고 설명합니다. 목표는 '인용'을 통해 브랜드 권위를 구축하는 것입니다.
이러한 패러다임 전환은 브랜드가 콘텐츠를 생산하고 배포하는 방식을 근본적으로 재고해야 함을 시사합니다. 단순한 키워드 반복이나 양적인 백링크 작업만으로는 AI의 신뢰를 얻을 수 없습니다. 이제 브랜드는 검색 엔진 알고리즘뿐만 아니라, 'AI'라는 새로운 정보 검증자를 설득해야 하는 과제를 안게 되었습니다.
전략 1: 신뢰 기반 콘텐츠 생태계 구축
AI가 특정 브랜드를 인용하게 만드는 가장 확실하고 본질적인 방법은, AI가 신뢰할 수밖에 없는 양질의 콘텐츠를 꾸준히 생산하고, 이 콘텐츠가 다양한 채널에서 긍정적으로 논의되는 생태계를 조성하는 것입니다.
신뢰할 수 있는 오가닉 콘텐츠: AI의 핵심 학습 자료
LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습하지만, 모든 정보에 동일한 가중치를 두지 않습니다. 구글이 수년간 강조해 온 E-E-A-T (경험-전문성-권위성-신뢰성, Experience-Expertise-Authoritativeness-Trustworthiness) 원칙은 이제 LLM에게도 핵심적인 평가 기준이 되었습니다. AI는 이 기준에 부합하는 고품질 콘텐츠를 우선적으로 학습하고 인용할 가능성이 압도적으로 높습니다.
독보적인 깊이와 전문성: 피상적인 정보의 나열이나 짜깁기는 무의미합니다. 특정 주제에 대한 심층 분석, 독창적인 연구 결과가 담긴 데이터 리포트, 따라하기 쉬운 실용적인 가이드, 전문가 인터뷰 등 대체 불가능한 가치를 제공해야 합니다.
투명한 출처와 근거 제시: 모든 주장에는 신뢰할 수 있는 외부 연구나 통계 자료를 명시하고, 자체 데이터의 경우 수집 방법과 기간을 투명하게 공개하여 콘텐츠의 신뢰도를 높여야 합니다. 이는 AI가 해당 콘텐츠를 '사실에 기반한 정보'로 분류하는 데 결정적인 역할을 합니다.
AI를 위한 구조화된 데이터: 스키마 마크업(Schema Markup)과 같은 구조화된 데이터를 웹사이트에 적용하여 AI가 콘텐츠의 맥락(예: 이것은 '제품'인가, '리뷰'인가, 'FAQ'인가)을 명확하게 이해하고 분류할 수 있도록 도와야 합니다. 이는 AI가 브랜드 정보를 정확하게 인식하고 답변에 활용하게 하는 기술적 기본입니다.
[사례로 보기] 글로벌 건강 정보 사이트인 헬스라인(Healthline)이나 금융 전문 미디어 인베스토피디아(Investopedia)를 떠올려 보세요. 이들은 수년간 의사, 금융 전문가가 직접 검토하고 작성한 깊이 있는 콘텐츠를 체계적으로 쌓아왔습니다. 그 결과, LLM은 특정 건강 정보나 금융 용어에 대한 질문에 답변할 때 이들의 콘텐츠를 가장 신뢰할 만한 출처로 빈번하게 인용하며, 이는 수년간의 E-E-A-T 원칙 준수가 이룬 GEO의 성공적인 결과입니다.
커뮤니티를 활용한 사회적 증거 확보: Reddit과 Quora
LLM, 특히 구글과 같은 검색 엔진과 통합된 모델들은 Reddit, Quora와 같은 대규모 온라인 커뮤니티의 실제 사용자들의 대화와 평가를 중요한 신뢰 지표로 활용합니다. 기계적인 정보가 아닌, 실제 인간의 경험과 집단 지성을 통해 검증된 정보를 선호하기 때문입니다. 디지털 마케팅 전문 미디어 ditoday.com의 분석에 따르면 커뮤니티 내에서의 긍정적 평판은 AI 답변에 직접적인 영향을 미칩니다.
진정성 있는 참여가 핵심: 노골적인 광고나 링크 스팸은 오히려 역효과를 낳습니다. 사용자의 질문에 진심으로 답변하고, 유용한 정보를 제공하며 커뮤니티에 기여하는 '전문가'로서의 포지션을 구축해야 합니다.
프로필 및 서브레딧(Subreddit) 관리: 브랜드와 관련된 특정 주제의 서브레딧(하위 게시판)을 직접 운영하거나, 관련 서브레딧에서 가장 신뢰받는 답변자로 활발히 참여하여 해당 분야의 전문가로 자리매김하는 것이 중요합니다.
카르마(Karma)와 평판 구축: 커뮤니티 내에서의 긍정적인 활동을 통해 얻는 평판 점수인 '카르마'를 꾸준히 쌓아 계정 자체의 신뢰도를 높여야 합니다. 신뢰도 높은 계정이 작성한 정보는 AI에게 더 높은 가중치로 평가받습니다.
[사례로 보기] 특정 소프트웨어의 버그 해결법이나 숨겨진 여행지 추천과 같이 주관적인 경험이 중요한 질문에 대해 LLM은 "레딧 사용자들에 따르면..." 또는 "Quora의 한 사용자는 이렇게 조언합니다..."와 같은 방식으로 답변을 시작하는 경우가 많습니다. 이는 LLM이 실제 사용자들의 생생한 경험과 집단 지성을 중요한 정보 소스로 판단하고 있음을 명확히 보여줍니다.
복합 SEO 전략: 전통과 미래의 시너지
GEO는 기존 SEO를 대체하는 것이 아니라, 그 위에 구축되는 상위 개념입니다. 삼성SDS의 물류 플랫폼 첼로스퀘어(Cello Square) 블로그의 분석에 따르면, 전통적인 SEO 활동과 커뮤니티 기반의 신뢰 구축 활동을 통합적으로 운영할 때 가장 강력한 시너지를 발휘합니다.
구분 | 전통적 SEO (기반) | GEO 결합 전략 (확장) |
|---|---|---|
목표 | 검색 순위 상승, 웹사이트 트래픽 유입 | AI 답변에 인용, 산업 내 권위 확보 |
콘텐츠 | 키워드 최적화, 사용자 의도 충족 | 깊이, 정확성, 독창성, E-E-A-T 원칙 중심 |
주요 활동 | 백링크 구축, 기술적 최적화 (속도, 모바일) | 커뮤니티 참여, 구조화 데이터, 사실 검증된 정보 제공 |
성과 측정 | 검색 순위, 클릭률(CTR), 유입량 | 브랜드 언급 횟수, 인용 품질, 직접 답변 노출 빈도 |
견고한 기술적 SEO를 통해 사이트의 접근성을 높이고, 콘텐츠 SEO로 양질의 정보를 제공하며, GEO 전략으로 이 정보가 AI에게 최종적으로 선택받도록 하는 다층적인 접근이 필수적입니다.
전략 2: 산업 특화 데이터 소스가 되어 전문성 각인하기
범용 LLM 외에도 특정 산업 분야에 고도로 전문화된 '산업 특화 LLM' 또는 AI 에이전트가 빠르게 발전하고 있습니다. alphabiz.co.kr의 보도에 따르면, 금융, 법률, 헬스케어 등 고도의 전문 지식이 필요한 분야에서는 해당 산업의 데이터를 선점하고 AI의 핵심 학습 소스가 되는 전략이 주목받고 있습니다.
자체 LLM을 구축하는 것은 일부 대기업에만 가능한 장기적 목표일 수 있습니다. 하지만 대부분의 기업은 해당 산업에서 가장 신뢰할 수 있는 '데이터 원천'이 됨으로써 비슷한 효과를 누릴 수 있습니다.
산업 데이터셋 제작 및 공개: 우리 산업 분야에서만 얻을 수 있는 독점적인 데이터를 가공하여 심층 분석 보고서나 공개 데이터셋 형태로 정기적으로 발행합니다. 예를 들어, 마케팅 자동화 툴 기업이라면 매년 '마케팅 자동화 트렌드 리포트'를 발행하여 업계 표준 데이터로 자리매김할 수 있습니다.
개발자 친화적인 API 제공: 우리 브랜드의 유용한 데이터를 외부 개발자들이 쉽게 활용하고 다른 서비스와 연동할 수 있도록 잘 정리된 API를 제공합니다. 이는 우리 데이터가 더 넓은 AI 생태계로 퍼져나가게 하는 효과적인 방법입니다.
지식 그래프(Knowledge Graph) 구축: 우리 브랜드, 제품, 관련 산업 지식을 체계적으로 연결한 지식 그래프를 만들어 스키마 마크업 등으로 웹에 공개합니다. 이는 AI가 우리 브랜드와 산업 생태계를 깊이 있게 이해하는 데 결정적인 도움을 줍니다.
이러한 활동들은 우리 브랜드를 단순히 정보 제공자를 넘어, 해당 산업의 AI 생태계 자체에서 핵심적인 데이터 권위를 갖게 만듭니다. 이는 장기적으로 경쟁사가 따라올 수 없는 강력한 기술적 해자를 구축하는 효과를 가져옵니다.
전략 3: 기술적 한계 극복을 통한 간접적 영향력 강화
LLM은 완벽하지 않습니다. 때로는 존재하지 않는 사실을 그럴듯하게 만들어내는 '환각' 현상을 보이기도 하며, 방대한 데이터를 처리하는 데 드는 막대한 비용과 시간 지연 문제도 존재합니다. 이러한 기술적 한계를 이해하고, 브랜드가 이를 해결하는 데 기여하는 방향으로 정보를 제공하는 것 또한 중요한 GEO 전략이 될 수 있습니다.
브랜드는 다음과 같은 기술적 최적화를 통해 AI 생태계의 '선량한 시민'으로서 간접적인 언급 확률을 높일 수 있습니다.
검증 가능하고 명확한 데이터 제공: AI가 정보를 해석하는 과정에서 혼동을 일으키지 않도록 명확하고 간결하며, 사실 검증이 쉬운 형태로 콘텐츠를 제공합니다. 복잡한 문장보다는 명료한 문장, 추상적인 표현보다는 구체적인 데이터를 사용하는 것이 좋습니다. 이는 AI가 브랜드를 '안전하고 효율적인' 정보 소스로 인식하게 만듭니다.
API 친화적인 데이터 포맷: 개발자들이 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 API 형태로 데이터를 제공하거나, AI 처리에 용이한 포맷(예: JSON-LD)으로 정보를 구조화하여 제공합니다. 이는 AI가 정보를 처리하는 비용을 줄여줍니다.
저지연·고효율 인프라 최적화: 가볍고 빠르게 로딩되는 웹 페이지와 콘텐츠는 AI가 정보를 크롤링하고 처리하는 데 드는 시간과 비용을 줄여주므로, 간접적으로 AI의 선택을 받을 가능성을 높입니다.
이러한 기술적 최적화는 LLM이 더 효율적이고 정확하게 작동하도록 돕는 역할을 합니다. 이는 장기적으로 AI가 해당 브랜드를 긍정적으로 평가하고 더 자주 참조하게 만드는 신뢰의 기반이 됩니다.
GEO 성공은 어떻게 측정할까?
GEO 전략의 효과를 파악하고 지속적으로 개선하기 위해 다음과 같은 구체적인 지표들을 활용할 수 있습니다. 추상적인 개념을 넘어, 실행 가능한 측정 방법론을 도입해야 합니다.
수동 프롬프트 테스트: 우리 브랜드와 관련된 핵심 정보성 키워드(예: '마케팅 자동화 툴 추천', '클라우드 보안 솔루션 비교')를 주요 LLM에 주기적으로 입력하여 우리 브랜드가 어떻게, 얼마나 자주 언급되는지 직접 확인하고 기록합니다.
브랜드 직접 질문 감사: LLM에게 우리 브랜드에 대해 직접 질문(예: '[우리 브랜드]의 장단점은 무엇이야?', '[우리 제품]은 어떤 문제를 해결해줘?')하여 브랜드 가치와 정보가 얼마나 정확하고 긍정적으로 반영되고 있는지 정기적으로 점검합니다.
커뮤니티 언급량 추적: 소셜 리스닝 툴을 활용해 LLM의 주요 학습 소스인 Reddit, Quora 등에서 우리 브랜드의 언급량, 맥락, 그리고 긍정/부정 여론을 추적합니다. 커뮤니티 내에서의 평판 변화는 미래의 LLM 답변에 영향을 미칩니다.
인용 출처 분석: LLM이 답변의 근거로 특정 기사나 웹사이트를 인용할 때, 해당 출처 안에 우리 브랜드가 긍정적으로 언급되어 있는지 확인하여 간접적인 영향력을 측정합니다.
결론: AI 시대, 신뢰를 설계하는 브랜드가 승리한다
AI가 정보의 새로운 문지기(Gatekeeper)가 된 시대, 브랜드의 목소리를 내는 방식은 근본적으로 변해야 합니다. 더 이상 검색 결과의 순위에만 집착할 수 없으며, AI의 대화 속에서 우리 브랜드가 얼마나 신뢰성 있게 '인용'되는지가 새로운 성공의 척도가 될 것입니다.
이를 위해 우리는 다음과 같은 다각적인 GEO 전략을 통합적으로 실행해야 합니다.
GEO(생성형 엔진 최적화)로의 전환: 검색 순위를 넘어 AI의 '인용'을 목표로, E-E-A-T 원칙에 입각한 깊이 있고 신뢰할 수 있는 오가닉 콘텐츠를 제작해야 합니다.
커뮤니티를 통한 사회적 신뢰 구축: Reddit과 같은 플랫폼에서 진정성 있는 활동을 통해 사용자와 AI 모두에게 긍정적인 평판과 사회적 증거를 쌓아야 합니다.
산업 데이터 소스로서의 권위 확보: 특정 전문 분야에서 독보적인 데이터와 전문성을 바탕으로 AI 생태계 내에서 대체 불가능한 '데이터 원천'으로서의 권위를 확립해야 합니다.
기술적 최적화를 통한 AI 친화성 강화: LLM의 한계를 이해하고, AI가 더 쉽고 정확하게 처리할 수 있는 형태로 정보를 제공하여 AI의 선택을 받아야 합니다.
SEO는 기본입니다: 이 모든 GEO 전략은 견고한 SEO 기반 위에서만 꽃을 피울 수 있습니다. 양질의 콘텐츠 제작, 기술적 사이트 최적화, 온라인 권위 구축 등 SEO의 핵심 원칙들은 성공적인 GEO를 위한 필수 전제 조건임을 잊지 말아야 합니다.
이러한 전략들은 단기적인 성과를 위한 꼼수가 아닌, AI 시대에 지속 가능한 브랜드 가치를 구축하기 위한 본질적인 변화입니다. 이제 브랜드는 마케터이자, 데이터 과학자이며, 신뢰할 수 있는 정보 큐레이터가 되어야 합니다. AI와의 새로운 관계 설정을 통해 미래 정보 생태계의 중심에서 사용자와 소통하는 브랜드만이 살아남고 번영할 것입니다.