GEO란? 생성 AI검색 최적화 가이드 2025 – 검색북극성

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GEO란?

GEO란 ‘Generative Engine Optimization’의 약자로 생성엔진최적화를 의미합니다. ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude 등의 생성형 AI에서 웹사이트의 노출을 높이기 위해 웹사이트를 최적화하는 프로세스입니다.

우리는 물건이나 서비스를 구매할때 각종 플랫폼들을 이용합니다.
대표적으로 네이버, 유튜브, 구글, 쿠팡 등이 있습니다.
그 중에서 네이버를 통해서 대부분의 정보를 얻고 물건을 구매하곤 했습니다.

하지만 과거와는 다르게 이제는 AI를 통해 대부분의 정보를 얻습니다. 대한민국 챗gpt 사용자 수는 2000만명으로 국민 절반이 사용하는 수준입니다. 더군다나 할루시네이션 문제가 어느정도 해결되고 있기 때문에 고객들은 AI의 정보를 신뢰합니다.

우리 회사도 GEO 해야하나요?

검색북극성에 컨설팅을 요청하시는 담당자분들이 흔히 여쭤보시는 질문입니다. 유튜브, 릴스, 숏츠, 네이버 블로그, 바이럴 등 해야할 마케팅이 많은데 GEO 대비까지 해야하는지 궁금하실것 같습니다.

단적으로 말하면 고관여 상품은 대비해야합니다.

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고관여 상품은 정보탐색 및 비교 과정이 필연적입니다. 기존에는 네이버블로그나 구글텍스트로 정보를 탐색했던 과정들이 이제는 AI를 통해서 이루어지고 있습니다.

이제는 필수적이라고 느끼시는 유튜브 롱폼의 경우 정보탐색을 용이하게 해주지만 비교 과정을 수행하기는 어렵습니다.

GEO의 예시는 어떻게 되나요?

GPT5 기준, 현재 고객이 전환할 가능성이 높은 형식은 추천리스트 및 비교형식, 구글맵 형식, 상품리스트 형식으로 3가지 입니다.

1. 추천리스트, 비교 형식

  • 고객이 이미 특정 니즈(예: “서울 스마일라식 병원”)를 갖고 들어왔을 때, 정리된 선택지를 바로 제공하는 형식
  • 비교형 표(가격, 위치, 특징, 장단점)를 통해 B2B, 고관여 상품에서 신뢰성과 설득력이 높아집니다.

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2. 구글맵 형식

  • 병원, 매장, 서비스 지점처럼 위치 의존도가 높은 상품/서비스에서 유용함.
  • 사용자가 즉시 방문 가능성을 고려하는 단계라서 지도에서 바로 연결 → 예약/문의로 전환 용이

질문 : 동작구 맛집 추천해줘
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질문 : 서울에서 스마일라식 잘하는 병원 추천해줘
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3. 상품리스트 형식

  • 고객이 “구매”를 전제로 탐색 중일 때, 이미지 + 가격 + CTA(구매/문의)가 붙은 리스트가 가장 직관적임
  • 이커머스, SaaS 요금제, B2B 장비·소모품 추천에 특히 효과적
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GEO 어떻게 하나요?

대한민국 기준 대표적인 GEO 전략은 5가지입니다. 프린스턴대 GEO 논문(Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)을 참고하여 대한민국 마케팅 시장에 맞게 적용했습니다.

  • 1. 기본 SEO 고도화 : 구글 1페이지 노출된 웹사이트는 다른 사이트 대비 높은 전환률을 보여주었습니다. 어떻게든 쉽게 크롤링 봇에 인용되게 하고, 기술적으로 웹사이트를 최적화하는 테크니컬 SEO가 필요합니다.


  • 2. E-E-A-T 강조 : AI도 신뢰할 수 있는 출처를 선호합니다. 전문성(Expertise), 경험(Experience), 권위(Authority), 신뢰(Trustworthiness)를 콘텐츠와 구조에 반영해야 합니다.


  • 3. 멘션 & 인용 강화: AI는 백링크 외에도 언급(Mentions)과 인용(Citation) 패턴을 봅니다. 글에 경쟁사를 언급하거나, 업계 리포트나 조사에 포함되는 경우가 유리합니다.


  • 4. 멀티플랫폼 노출 확보: 사용자 생성 콘텐츠(UCG) 플랫폼도 중요합니다. 해외에서는 레딧을 많이 인용하지만 국내의 경우 레딧보다는 티스토리를 인용하는 경우가 많습니다.


  • 5. 스키마를 적용한 콘텐츠 작성 : 스키마는 FAQ, How-to, 리뷰등 콘텐츠 형식을 말합니다.스키마 마크업은 GEO에서 더 중요합니다. AI가 인용하기 더 수월하기 때문입니다.


이외에도 구제척으로 GEO를 개선하는법에 대해서는 다음 게시물에 다루겠습니다.

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