[현장] AI가 ‘고르고 사는’ 시대가 온다… GEO는 어디까지 가야 하나 작성일 09-08 59 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Bp6xuf5TT7"> <div contents-hash="edd43196ef2a4ed0e685f92f80fbb1c59783b789159f9eae7f71b4def9f8ddc8" dmcf-pid="bUPM741yvu" dmcf-ptype="general"> <h5>박세용 어센트 AI 대표 “GEO 다음은 ACO·AOO”…검색·비교 넘어 구매까지 맡는 AI 에이전트</h5> <h5>아레프스·아티언스 “AI로 더 많이 만들기보다 판단·지식 구조가 중요”…콘텐츠 전략 변화</h5> <h5>양효원 현대차 “검색 가시성은 마케팅이 측정하지만 조직이 만든다”…SEO 역할도 확장</h5> <div> </div> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6ea3fcd59be1495e0f00b7924a507aaddf2efe6cd4e5151dedffc3241132c96e" dmcf-pid="KuQRz8tWlU" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="검색의 출발점이 기존 검색엔진에서 생성형 AI와 영상, 커뮤니티, 지도, 쇼핑 등 여러 플랫폼으로 분산되면서 기업이 관리해야 할 ‘검색 가시성’의 범위도 넓어지고 있다. (이미지=AI로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085039760dpuv.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="zNSRz8tWSw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085039760dpuv.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 검색의 출발점이 기존 검색엔진에서 생성형 AI와 영상, 커뮤니티, 지도, 쇼핑 등 여러 플랫폼으로 분산되면서 기업이 관리해야 할 ‘검색 가시성’의 범위도 넓어지고 있다. (이미지=AI로 생성) </figcaption> </figure> <div contents-hash="bc5257331c0ea1386c5d07525a5cf1ed36bf94371bdd3122fe6ff4b5df167384" dmcf-pid="97xeq6FYCp" dmcf-ptype="general"> <div> </div> </div> <p contents-hash="22a552adb69dab81b40b4653dd2bed4bb02ecaa82e0ca218144df57aec148c08" dmcf-pid="2zMdBP3GT0" dmcf-ptype="general">“검색은 죽지 않았다. 흩어졌다(Search didn’t die. It scattered).” </p> <p contents-hash="2c32ca5e731a93aa9f0aa571b8cb4923259d676846db610442ff751d75b3a156" dmcf-pid="VqRJbQ0HS3" dmcf-ptype="general">지난 3일 서울 마포구 호텔 나루 서울 - 엠갤러리 앰배서더에서 열린 ‘서치서울(Search SEOul) 2026’ 오프닝 무대에 오른 박미카엘라 서치서울 창립자는 AI 시대 검색의 변화를 이 한 문장으로 압축했다. </p> <div contents-hash="f7e8f3974e40aebca02d168548a30873b5128b189344e1b325df6a034d5f76a8" dmcf-pid="fyuqY0CElF" dmcf-ptype="general"> 서치서울은 한국에도 국내외 검색엔진 최적화(SEO) 전문가들이 한자리에서 교류하는 글로벌 컨퍼런스가 필요하다는 문제의식에서 출발했다. 글로벌 SEO 행사가 미국과 유럽, 동남아시아 등에서 이어지는 동안 빠르게 성장한 한국 디지털 시장에서는 국내외 전문가들이 만나 경험을 공유할 기회가 상대적으로 부족했다는 것이다. 특히 AI가 기존 검색 결과의 구조를 바꾸고 소비자의 구매 여정까지 변화시키면서, 한국 특유의 검색 환경과 글로벌 SEO의 변화를 연결하는 것이 행사의 주요 화두가 됐다. <div> </div> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3f490d9e4e222da6b5b75763665bb4e81ecf6654303808256bd8c489d6d9b3ee" dmcf-pid="4W7BGphDvt" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="‘서치서울(Search SEOul) 2026’ 오프닝 무대에 오른 박미카엘라 서치서울 창립자는 AI 시대 검색의 변화를 “검색은 죽지 않았다. 흩어졌다(Search didn’t die. It scattered).”라는 말로 압축했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085041389yzcx.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="fSTdBP3GWa" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085041389yzcx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> ‘서치서울(Search SEOul) 2026’ 오프닝 무대에 오른 박미카엘라 서치서울 창립자는 AI 시대 검색의 변화를 “검색은 죽지 않았다. 흩어졌다(Search didn’t die. It scattered).”라는 말로 압축했다. (사진=테크42) </figcaption> </figure> <div contents-hash="690d89d84d41585ff7563e07b090b0c0dced14e00d89005c2d79e141586ac2df" dmcf-pid="8YzbHUlwh1" dmcf-ptype="general"> <div> </div> </div> <p contents-hash="fa2e9baae5443db6da88bd0a37db169923f72cc16bfa1355f7d57b4d620fc7d5" dmcf-pid="6GqKXuSrW5" dmcf-ptype="general">AI 시대가 되면서 사람들이 정보를 찾는 곳은 더 이상 구글이나 네이버 같은 검색엔진에만 머물지 않는다. 유튜브에서 제품을 발견하고 커뮤니티에서 평가를 확인한 뒤 챗GPT 같은 생성형 AI에 비교를 맡길 수 있다. 지도와 앱스토어, 온라인 쇼핑몰도 검색의 출발점이다. 키노트에 나선 박 창립자는 여러 검색 환경이 공존해 온 한국·일본·중국 등 아시아 시장이 이미 이 같은 ‘분산된 검색’을 경험해 왔다고 짚었다. </p> <p contents-hash="99d338848e1acfa2d9fac4bde18aa72ed88e02291098cf5bb0f859e4cd0f0f47" dmcf-pid="PHB9Z7vmlZ" dmcf-ptype="general">“같은 질문이 이제 여러 곳에서 서로 다른 방식으로 이뤄지고 있습니다. 각각의 공간에는 서로 다른 규칙이 있고 하나의 방법이 모든 곳에 적용되지 않습니다. AI 시대가 검색을 완전히 새롭게 만드는 것이 아니라 전 세계의 검색 환경을 아시아가 이미 경험해 온 모습과 비슷하게 만들고 있다고 생각합니다.” </p> <p contents-hash="6164817c1f091c2dda2959e6a5a94cf17011c9130c24e56315d1a022656d2644" dmcf-pid="QXb25zTsCX" dmcf-ptype="general">이날 발표자들의 접근법은 달랐지만 질문은 하나로 모였다. AI가 검색 결과를 보여주는 데서 그치지 않고 브랜드를 비교·추천하고, 앞으로 구매까지 대신한다면 기업은 무엇을 최적화해야 하는가. 현장에서 생성형 엔진 최적화(Generative Engine Optimization, GEO)는 단순한 ‘AI 노출 기술’을 넘어 브랜드 지식과 외부 평가, 상품 데이터, 조직 내부의 정보 관리 문제로 확장되고 있었다. </p> <div contents-hash="f0f6a7d891a1df3fc4168f269802c10a64b09fa80d33c920634c64f558fdda46" dmcf-pid="xZKV1qyOCH" dmcf-ptype="general"> <strong>키워드에서 ‘상황’으로… “GEO 다음에는 AI가 직접 산다”</strong> <div> </div> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="62f13c61e5aa296b5dac80681169d3ae2d4f45248170ac2313eee4fc8930e440" dmcf-pid="yimILDx2WG" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="첫 발표에 나선 박세용 어센트 AI 대표는 변화의 출발점을 ‘사람이 검색하는 방식’에서 찾았다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085042845npec.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="4Ixgfdztyg" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085042845npec.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 첫 발표에 나선 박세용 어센트 AI 대표는 변화의 출발점을 ‘사람이 검색하는 방식’에서 찾았다. (사진=테크42) </figcaption> </figure> <div contents-hash="cb11f632797ab14bd4845e2571161904fa11956e074e79d4a60edde52b3470b9" dmcf-pid="WnsCowMVhY" dmcf-ptype="general"> <div> </div> </div> <p contents-hash="180662709495f83afb9c0178e5d14411547d35294ca7407cc7fa6a043199d444" dmcf-pid="YLOhgrRfTW" dmcf-ptype="general">첫 발표에 나선 박세용 어센트 AI 대표는 변화의 출발점을 ‘사람이 검색하는 방식’에서 찾았다. 과거 검색에서는 ‘단백질 간식’처럼 몇 개의 키워드를 입력했다면 생성형 AI에는 “퇴근 뒤 운동하러 가는 길에 먹기 쉽고 손에 잘 묻지 않는 단백질 간식을 추천해 달라”는 식으로 자신의 상황과 조건을 자세히 설명할 수 있게 됐다는 것을 예로 들었다. </p> <p contents-hash="46c0c58157cfb23e8a129d678e2474e39f77ea4ee9193bb64b7c7ab0a52ba2eb" dmcf-pid="GTUzW3Ikyy" dmcf-ptype="general">“사람들이 에이전트로 변하고, 키워드가 프롬프트로 변하고, 검색 결과 페이지가 AI 답변으로 변합니다. 하지만 절대 변하지 않는 것은 소비자가 프롬프트를 입력하게 된 그 상황입니다. 모든 것은 그 상황에서 시작돼야 합니다.” </p> <div contents-hash="aa7d16462c429ae70b324fbeeaa35cd146a45cf91259b5a66bd622e69394723a" dmcf-pid="HyuqY0CEST" dmcf-ptype="general"> 박 대표의 핵심은 검색어보다 그 앞에 있는 소비자의 의도와 상황이었다. 가령 소비자가 개인형퇴직연금(IRP)을 찾는다면 그 이전에 퇴직 같은 생활의 변화가 있었을 수 있다는 것이다. 즉 브랜드가 AI에서 선택되려면 사용자가 어떤 순간에 어떤 문제를 해결하려 질문하는지부터 알아야 한다는 얘기다. <div> </div> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9ea6462fd753b2a886ee1bcacc728923312e9d9a8a2aedb052247433fb661645" dmcf-pid="XW7BGphDCv" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="박 대표는 GEO 적용 방식을 ‘러닝머신에서 사용할 텀블러’를 예로 들었다. AI가 누수 방지 여부와 컵홀더에 들어갈 수 있는 크기 등을 판단하려면 상품 설명뿐 아니라 기능과 수치가 기계가 읽을 수 있는 형태로 제공돼야 한다는 것이다. (이미지=AI로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085044416yvkv.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="8HXuTtsAlo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085044416yvkv.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 박 대표는 GEO 적용 방식을 ‘러닝머신에서 사용할 텀블러’를 예로 들었다. AI가 누수 방지 여부와 컵홀더에 들어갈 수 있는 크기 등을 판단하려면 상품 설명뿐 아니라 기능과 수치가 기계가 읽을 수 있는 형태로 제공돼야 한다는 것이다. (이미지=AI로 생성) </figcaption> </figure> <div contents-hash="e46884e1e0445c4a7059ed9934b7e3b1dcdd8403b248c5eaa89060a9de32902d" dmcf-pid="ZYzbHUlwSS" dmcf-ptype="general"> <div> </div> </div> <p contents-hash="72b37d52ff8816d2278a411667dc96464397bc9b8803c5e013866a83754d2e63" dmcf-pid="5GqKXuSrTl" dmcf-ptype="general">박 대표는 이를 GEO에서 에이전틱 커머스 최적화(Agentic Commerce Optimization, ACO), 다시 AI 에이전트가 실제 웹사이트에서 행동할 수 있는 상태를 만드는 AOO로 이어지는 흐름으로 설명했다. GEO가 AI가 브랜드를 떠올리고 추천하게 만드는 단계라면 ACO는 여러 상품 가운데 구매 후보로 선택될 수 있도록 준비하는 문제다. 그 다음에는 에이전트가 사이트에 접근해 정보를 읽고 실제 구매까지 수행할 수 있느냐가 중요해진다. </p> <p contents-hash="ee837ffedbea5ba49a3d130aecb2a697e390d7e4ee64726300452a87ce169bb5" dmcf-pid="1HB9Z7vmCh" dmcf-ptype="general">“저는 GEO가 ACO를 준비하기 위한 전조라고 생각합니다. 조금 더 지나면 우리를 대신해 물건을 사는 에이전트가 생기게 됩니다. 그렇게 되면 에이전트가 브랜드와 대화하면서 실제로 물건을 살 수 있느냐의 문제로 바뀌게 됩니다.” </p> <p contents-hash="64ef9821af47cf74a915b035ad2728abb029fe3e1d5d6c06e72ac5b14d9c0450" dmcf-pid="tXb25zTsSC" dmcf-ptype="general">박 대표는 ‘러닝머신에서 사용할 텀블러’를 예로 들었다. AI가 누수 방지 여부와 컵홀더에 들어갈 수 있는 크기 등을 판단하려면 상품 설명뿐 아니라 기능과 수치가 기계가 읽을 수 있는 형태로 제공돼야 한다는 것이다. 구글이 올해 1월 공개한 범용 상거래 프로토콜(Universal Commerce Protocol, UCP)도 이런 변화를 겨냥한다. AI 에이전트와 판매자, 결제 사업자 등이 상품 탐색부터 구매까지 필요한 정보를 주고받을 수 있도록 만든 개방형 규격이다. </p> <div contents-hash="c4d1ac49429725897aa7c54d2583c3458d6bf95a22b8d23273c5ecd9b05de6aa" dmcf-pid="FZKV1qyOTI" dmcf-ptype="general"> <strong>반복 업무는 AI에 맡기되 “판단은 사람이 해야”</strong> <div> </div> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="31a154a9396ba922d1a25fef03b72846128254afe65b3596dc033ed2950642bf" dmcf-pid="359ftBWITO" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이어 발표에 나선 시취안 옹(Si Quan Ong) 아레프스(Ahrefs) 시니어 콘텐츠 마케터는 자신의 반복 업무를 AI로 자동화한 사례를 공개했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085045967jldi.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="PhNsikPKln" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085045967jldi.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이어 발표에 나선 시취안 옹(Si Quan Ong) 아레프스(Ahrefs) 시니어 콘텐츠 마케터는 자신의 반복 업무를 AI로 자동화한 사례를 공개했다. (사진=테크42) </figcaption> </figure> <div contents-hash="4d8a8e8eaee2ad5f4ec904c0edcb2fa5d13cee0503388f60cd9d8ca8f2fcd643" dmcf-pid="0124FbYCys" dmcf-ptype="general"> <div> </div> </div> <p contents-hash="e07d9c5d52e7f9c48fb0b7a35069c33575b0000e9da9f778f29385a48c231459" dmcf-pid="pS0uTtsAvm" dmcf-ptype="general">이어 발표에 나선 시취안 옹(Si Quan Ong) 아레프스(Ahrefs) 시니어 콘텐츠 마케터는 자신의 반복 업무를 AI로 자동화한 사례를 공개했다. </p> <p contents-hash="499b12bd5407aa5bb4b900d266768db96866d70a298bbe7d62d43e9deefd1f20" dmcf-pid="Uvp7yFOcTr" dmcf-ptype="general">아레프스 블로그에는 인기 검색어나 질문처럼 최신 데이터가 중요한 콘텐츠가 많다. 데이터를 다시 내려받고 불필요한 항목을 제거한 뒤 표와 이미지를 바꾸는 작업을 반복해야 한다. 시취안 옹 마케터는 AI가 데이터를 가져와 정리하고 워드프레스 초안을 만든 뒤 담당자에게 검토를 요청하는 방식으로 이를 자동화한 과정을 설명했다. 특히 그는 ‘무엇을 자동화할 것인가’를 강조했다. </p> <p contents-hash="f23280bf7c12be045886aaf9104aab173fb1874aeabdc9585d17082838de1261" dmcf-pid="uTUzW3Ikyw" dmcf-ptype="general">“자동화를 시작하려면 자신이 이미 잘 이해하고 있고 아주 오랫동안 해 온 일부터 시작하는 게 좋습니다. 중요한 것은 여러분이 그 일을 알고 있기 때문에 무엇이 좋은 결과이고 무엇이 잘못된 결과인지 판단할 수 있다는 점입니다. 코딩을 할 줄 아느냐보다 그 판단이 더 중요합니다.” </p> <div contents-hash="6efc247a67a4c467f0f781d792e9dbcb0d7d94c9aaf409c1e3182e76a1829b48" dmcf-pid="7yuqY0CETD" dmcf-ptype="general"> 그 예로 AI가 ‘질문 검색어’를 정리하면서 영화 제목인 ‘드래곤 길들이기(How to Train Your Dragon)’를 질문으로 잘못 분류한 사례도 소개됐다. 문장에 ‘How’가 들어 있다는 이유였다. 결국 사람이 결과를 확인하고 기준을 다시 알려줘야 했다는 것이 시취안 옹 마케터의 설명이다. <div> </div> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="42bb3d2f42846d16558e91d6ac6540a3d6aba370e512b00f29c8b724b80a7d0f" dmcf-pid="zW7BGphDCE" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="아레프스가 약 1700만 개의 인용 URL을 분석한 결과 AI가 인용한 URL의 평균 게시 경과일은 1064일로, 구글 일반 검색 결과의 1432일보다 25.7% 짧았다. 챗GPT가 인용한 URL은 평균 958일이었다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085047516qqdz.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="QXARz8tWTi" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085047516qqdz.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 아레프스가 약 1700만 개의 인용 URL을 분석한 결과 AI가 인용한 URL의 평균 게시 경과일은 1064일로, 구글 일반 검색 결과의 1432일보다 25.7% 짧았다. 챗GPT가 인용한 URL은 평균 958일이었다. (사진=테크42) </figcaption> </figure> <div contents-hash="3a62c388d067ca6a8eaa272a023925ab6cc0fa361aeff0739a0db2e8be3f86ed" dmcf-pid="qYzbHUlwTk" dmcf-ptype="general"> <div> </div> </div> <p contents-hash="e176f1a9d05e9048304bb9af85c9ffbb7aab5ec74ae7c1a5f83f6bf91d552c1a" dmcf-pid="BGqKXuSrWc" dmcf-ptype="general">콘텐츠의 최신성이 중요하다는 분석도 나왔다. 아레프스가 약 1700만 개의 인용 URL을 분석한 결과 AI가 인용한 URL의 평균 게시 경과일은 1064일로, 구글 일반 검색 결과의 1432일보다 25.7% 짧았다. 챗GPT가 인용한 URL은 평균 958일이었다. </p> <p contents-hash="67a97c577a8d052d5b5b4669d35e02884349f29751552412535f181aa585adba" dmcf-pid="bHB9Z7vmTA" dmcf-ptype="general">그러나 시취안 옹 마케터는 “AI로 일을 더 많이 하는 것이 아니라 더 나은 일을 할 수 있어야 한다”며 AI를 이용해 콘텐츠 수만 늘리는 것을 경계했다. 저품질 ‘AI 슬롭(AI slop)’을 대량 생산하는 대신 반복 업무에서 절약한 시간을 데이터 분석이나 도구, 인터랙티브 콘텐츠처럼 이전에는 만들기 어려웠던 결과물에 쓰자는 주장이다. </p> <div contents-hash="a6aa4b3aea8795481049c6ed5f329c8927a3f4273bff4303f8b2f296090e98c7" dmcf-pid="KXb25zTsvj" dmcf-ptype="general"> <strong>“FAQ 많이 만든다고 끝 아니다”… 중요한 것은 ‘브랜드 지식 설계도’</strong> <div> </div> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="42a1af31a7c4566c379fbcf492f57266f06c53a8ec87ab1927aefb5ac68b8b24" dmcf-pid="9ZKV1qyOTN" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="최윤희 아티언스 공동창립자 겸 SEO·GEO 디렉터는 GEO가 콘텐츠 생산 경쟁으로 흐르는 것을 경계했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085048998ommx.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="xQ23hXDgTJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085048998ommx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 최윤희 아티언스 공동창립자 겸 SEO·GEO 디렉터는 GEO가 콘텐츠 생산 경쟁으로 흐르는 것을 경계했다. (사진=테크42) </figcaption> </figure> <div contents-hash="e94252e2b8f2242604f24853e7ac0a56deb3180a9ba1fb2094e167b7bdf6a7eb" dmcf-pid="2qRJbQ0HSa" dmcf-ptype="general"> <div> </div> </div> <p contents-hash="3dab6c2b69590fc0fc46f4b3dbb62b577b9f27a5788b4e52fef34caeb29f7778" dmcf-pid="VBeiKxpXlg" dmcf-ptype="general">최윤희 아티언스 공동창립자 겸 SEO·GEO 디렉터는 GEO가 콘텐츠 생산 경쟁으로 흐르는 것을 경계했다. FAQ를 만들고 문장을 짧게 나누며 표와 작성자 정보를 넣는 작업은 AI가 정보를 읽기 쉽게 만들 수 있다. 하지만 형식을 맞추는 것만으로 브랜드가 원하는 방식으로 AI에 인식되는 것은 아니라는 것이다. </p> <p contents-hash="5852d614b8689abb341ac370dc76d250bdcd38da355876f659d8d1ac40f5a474" dmcf-pid="fPjkxg2uvo" dmcf-ptype="general">“콘텐츠 형식은 AI가 정보를 읽기 쉽게 만드는 최소한의 조건입니다. GEO라는 경기에 들어가기 위한 입장권인 셈입니다. 하지만 이제 질문은 ‘어떤 콘텐츠를 얼마나 많이 만들까’가 아니라 ‘AI가 우리 브랜드와 제품에 대해 무엇을 알고, 그 지식이 어떻게 연결돼야 하는가’가 돼야 합니다.” </p> <div contents-hash="e82c567cd8f6699031e47c0696e949cad928af9e73a3f464e893a668895f74d6" dmcf-pid="4QAEMaV7SL" dmcf-ptype="general"> 이때 최 디렉터가 제시한 개념이 바로 온톨로지(Ontology)다. 온톨로지는 AI 기술이 적용되며 최근 부상하는 단어지만, 사실 오래 전부터 특정 분야에서 무엇이 존재하고 어떤 특징을 가지며 서로 어떤 관계가 있는지를 구조적으로 정리하는 방식을 의미한다. <div> </div> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7b6256c8d715e439cc747c639426ec4756db2abdac728f2e54b15100d65543ae" dmcf-pid="8xcDRNfzyn" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="최 디렉터는 GEO에 있어 온톨로지(Ontology) 개념을 언급했다. 온톨로지는 AI 기술이 적용되며 최근 부상하는 단어지만, 사실 오래 전부터 특정 분야에서 무엇이 존재하고 어떤 특징을 가지며 서로 어떤 관계가 있는지를 구조적으로 정리하는 방식을 의미한다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085050692plsu.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="UgdDRNfzyK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085050692plsu.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 최 디렉터는 GEO에 있어 온톨로지(Ontology) 개념을 언급했다. 온톨로지는 AI 기술이 적용되며 최근 부상하는 단어지만, 사실 오래 전부터 특정 분야에서 무엇이 존재하고 어떤 특징을 가지며 서로 어떤 관계가 있는지를 구조적으로 정리하는 방식을 의미한다. (사진=테크42) </figcaption> </figure> <div contents-hash="b3c31595f3722927cac73f81e849486b5b41cc15782a435955ad5950ba0fe675" dmcf-pid="6Mkwej4qvi" dmcf-ptype="general"> <div> </div> </div> <p contents-hash="78a828b060b4165aa6864298c95da1bb71e897d2b35af607341d3bafb16c40a7" dmcf-pid="PRErdA8ByJ" dmcf-ptype="general">예를 들어 자동차 브랜드가 자신을 ‘가격은 합리적이지만 고급스러운 세단’으로 인식시키고 싶다면 그 문구를 반복하는 것만으로는 부족하다. 실내 소음, 소재, 기본 사양, 경쟁차와의 가격 차이 같은 사실이 서로 연결돼 AI가 같은 결론을 내릴 수 있게 하는 식이다. </p> <p contents-hash="ca704b81918568e11e9f26b29990855b20c078d9dc16d82e4bd42a40d58a92bd" dmcf-pid="QeDmJc6bhd" dmcf-ptype="general">“브랜드 이름을 아는 것만으로는 부족합니다. 우리가 어떤 제품을 갖고 있고 어떤 특징과 강점이 있으며 사용자의 어떤 문제를 해결할 수 있는지가 연결돼야 합니다. ‘누구에게 왜 이 브랜드가 적합한가’를 AI가 연결할 수 있어야 합니다.” </p> <p contents-hash="16a95c075601a04d8ad5b4537eefc7b3e04c26ca549ee80a123a00fbda6fd23f" dmcf-pid="xdwsikPKve" dmcf-ptype="general">최 디렉터는 실제 자동차 추천 과정을 분석한 결과 가격 정보를 찾지 못한 차량이 비교 대상에서 빠지거나, 세단으로 소개됐지만 다른 정보에서 리프트백으로 분류돼 후보에서 제외된 사례도 제시했다. 결국 중요한 것은 콘텐츠를 많이 만드는 것이 아니라 브랜드가 원하는 인식을 정하고, AI가 그 판단에 도달하는 데 필요한 근거와 관계를 설계하는 일이라는 점은 발표 내내 강조됐다. </p> <div contents-hash="d636b1c566cf5ee521f97bef916b9c6aa8b4421b6ca5b3550928178258adf784" dmcf-pid="yrH5sWAiWR" dmcf-ptype="general"> <strong>우리 홈페이지만 잘 만든다고 될까</strong> <div> </div> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2db14c8092ef6d7523356a427350fff584bbe1d65ec07df176482362588d76b7" dmcf-pid="WmX1OYcnyM" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="안드레 알파(Andre Alpar) 알파벤처스(Alpar Ventures) 이사회 멤버 겸 어드바이저는 GEO의 범위를 자사 홈페이지 밖으로 넓혔다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085052200lhjk.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="uGQj6nb0Cb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085052200lhjk.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 안드레 알파(Andre Alpar) 알파벤처스(Alpar Ventures) 이사회 멤버 겸 어드바이저는 GEO의 범위를 자사 홈페이지 밖으로 넓혔다. (사진=테크42) </figcaption> </figure> <div contents-hash="494c4e931e238a5dcd5ece1ff51d1a1e582805396be6ed9271876dbf04384910" dmcf-pid="YsZtIGkLCx" dmcf-ptype="general"> <div> </div> </div> <p contents-hash="e9cf6a465db0102196d85ab4d5667f9720963ecc6c719ee1fadf9fcc01121334" dmcf-pid="GO5FCHEolQ" dmcf-ptype="general">이어 안드레 알파(Andre Alpar) 알파벤처스(Alpar Ventures) 이사회 멤버 겸 어드바이저는 GEO의 범위를 자사 홈페이지 밖으로 넓혔다. 알파 어드바이저는 기술과 콘텐츠 영역에서는 SEO와 GEO가 상당 부분 겹치지만, GEO에는 어떤 프롬프트를 관리할지 정하는 전략과 AI 답변 모니터링, 외부 사이트에서 만들어지는 정보까지 포함된다고 봤다. </p> <p contents-hash="f6c0b1c5d2a67c623775a7ebce98dd37d13d3c0317c396a2ffa89e3ba71f72c5" dmcf-pid="HI13hXDgTP" dmcf-ptype="general">“기술과 콘텐츠만 본다면 ‘좋은 SEO는 좋은 GEO’라는 말이 맞습니다. 하지만 전략과 모니터링, 외부 사이트에서 벌어지는 일까지 본다면 GEO는 기존 SEO와 같다고 말하기 어렵습니다.” </p> <p contents-hash="c6c72da745b24641a342620006c228a8e09ae113a581c2386f904c7d2f4704e0" dmcf-pid="XCt0lZwaS6" dmcf-ptype="general">알파 어드바이저는 독일의 지역별 반려견 세금을 정리한 페이지를 만든 뒤 각 지역 언론에 관련 데이터를 제공한 실험을 소개했다. 여러 언론 보도가 이어진 뒤 AI 답변에서는 원래 연구 페이지뿐 아니라 이를 다룬 언론 기사도 출처로 나타났다. </p> <p contents-hash="5ff32c048bf8b06980826e2a64fcef4d54ddd878117ab759892ab53ea4ea97b5" dmcf-pid="ZhFpS5rNC8" dmcf-ptype="general">“적어도 이 실험에서는 디지털 홍보 활동이 AI가 참고하는 출처에 영향을 줄 수 있다는 결과를 확인했습니다.” </p> <p contents-hash="3492e91b4f6e0d54cf3ff8f9f8f119b4a7c5e7cdfe03f06ad07de59f7acc86c7" dmcf-pid="5l3Uv1mjS4" dmcf-ptype="general">검색 결과에서 자사 페이지 순위를 높이는 것뿐 아니라 외부 웹사이트에서 브랜드와 관련 주제에 대해 어떤 정보가 존재하는지도 GEO의 관리 대상이 될 수 있다는 의미다. </p> <div contents-hash="cc8ab89c332568b68462bb535ff82c4ebeba613be92ddd0ffeca9c257e4747ea" dmcf-pid="1S0uTtsASf" dmcf-ptype="general"> <strong>“조직은 수직인데 검색은 수평”… “SEO 담당자도 연결자가 돼야”</strong> <div> </div> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2a74b4c1e215cfe55d4b11141dd7d96334f309ed0b05d9fd4253e4f63755561c" dmcf-pid="tvp7yFOchV" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="양효원 현대자동차 SEO 스페셜리스트는 GEO를 기업 조직의 문제로 확장했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085053752flaa.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="7JI5sWAilB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085053752flaa.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 양효원 현대자동차 SEO 스페셜리스트는 GEO를 기업 조직의 문제로 확장했다. (사진=테크42) </figcaption> </figure> <div contents-hash="d3b1c93c8ad6f4387d9108070ad4d1a832eb00f3503656a88b35ca44d7942082" dmcf-pid="FzMdBP3GC2" dmcf-ptype="general"> <div> </div> </div> <p contents-hash="e30741282442c9a238f28a7c56f72e245a1722d04c2b2142e85f634c0ddba56b" dmcf-pid="3qRJbQ0Hv9" dmcf-ptype="general">이날 오전 세션 마지막 발표에 나선 양효원 현대자동차 SEO 스페셜리스트는 GEO를 기업 조직의 문제로 확장했다. 양 스페셜리스트는 SEO가 사라지는 것이 아니라 범위가 넓어진다고 봤다. 접근성, 구조, 관련성, 명확성, 권위성, 측정 같은 기존 SEO의 기본 원리는 남아 있지만 그 원리가 적용돼야 할 검색 환경이 늘어났다는 것이다. </p> <p contents-hash="60016a3b3771f80ce0429c9b1a637e053fdbb6bdeb4a01e840a8bab910cc7c34" dmcf-pid="0BeiKxpXlK" dmcf-ptype="general">양 스페셜리스트는 이를 ‘서치 에브리웨어 최적화(Search Everywhere Optimization)’로 설명했다. 사용자가 유튜브에서 제품을 발견하고 커뮤니티에서 평가를 확인한 뒤 생성형 AI에 비교를 요청하고 쇼핑몰이나 매장으로 이동하는 과정 전체를 봐야 한다는 의미다. </p> <p contents-hash="afaddc3f7b5500a4254251f7d75b6ebd6a5531779558bc09cdb7d2cea49915d9" dmcf-pid="pbdn9MUZvb" dmcf-ptype="general">문제는 이런 정보가 한 부서에서 만들어지지 않는다는 점이다. 제품팀, 브랜드팀, 홍보팀, 웹 담당자, 고객지원팀, 해외 법인이 각각 다른 정보와 메시지를 만든다. 하지만 소비자와 AI는 기업 내부의 조직도를 보지 않는다. </p> <div contents-hash="56b528a2e3eb751fdb9f989c151b96670c228090b62fbbff6bae697b1cc37b05" dmcf-pid="UKJL2Ru5SB" dmcf-ptype="general"> “검색 가시성은 마케팅이 측정할 수 있지만 실제로 그것을 만들어내는 것은 조직 전체입니다. 결국 중요한 것은 여러 팀의 결과가 밖에서 봤을 때 하나의 일관된 브랜드로 이어지는가입니다.” <div> </div> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b31f9416d6ea7b9e325175ea564465a313b7b6ce68f3f568c798bee35c03f032" dmcf-pid="u9ioVe71hq" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="AI 에이전트가 사용자의 상황과 조건을 해석해 여러 상품을 비교하고 실제 구매까지 수행하게 되면, 기업은 사람뿐 아니라 AI가 읽고 판단할 수 있는 상품 데이터도 준비해야 한다. (이미지=AI로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085055395qopk.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="z8xeq6FYyq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085055395qopk.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> AI 에이전트가 사용자의 상황과 조건을 해석해 여러 상품을 비교하고 실제 구매까지 수행하게 되면, 기업은 사람뿐 아니라 AI가 읽고 판단할 수 있는 상품 데이터도 준비해야 한다. (이미지=AI로 생성) </figcaption> </figure> <div contents-hash="054ecb0ec623072765abe80ec095107c01e8354a25fffe7bd4082533d8dd8e08" dmcf-pid="72ngfdztlz" dmcf-ptype="general"> <div> </div> </div> <p contents-hash="77216bb27f23b8d831b8b0896e613eaff5e8983d873711e7ed11cd8353ef660f" dmcf-pid="zVLa4JqFC7" dmcf-ptype="general">또한 양 스페셜리스트는 “조직은 수직으로 나뉘어 있지만 고객 여정은 수평으로 움직인다”고 표현했다. 서로 다른 부서의 정보가 엇갈리면 AI가 브랜드를 이해할 때는 하나의 문제로 나타난다는 설명이다. </p> <p contents-hash="02b41faf3b8866519dbc9fb87379433e82f85be6a0c514c51459564b22b6250a" dmcf-pid="qfoN8iB3Cu" dmcf-ptype="general">“이제는 SEO 담당자의 역할도 ‘최적화 담당자(Optimizer)’에서 ‘조정자(Orchestrator)’로 넓어질 수 있습니다. 다만 정자가 된다고 해서 검색 담당자가 모든 업무를 소유해야 한다는 뜻은 아닙니다. 중요한 것은 검색 가시성이 어느 지점에서 깨지고 있는지를 보고 필요한 담당자들을 연결할 수 있는가입니다.” </p> <div contents-hash="9429a6e5a290907222b5bd9e7289bb244ec2027994bc3aa8e42d91b0cdd089a9" dmcf-pid="B4gj6nb0vU" dmcf-ptype="general"> 양 스페셜리스트는 GEO를 FAQ 작성이나 구조화 데이터 적용 같은 새로운 기술 목록으로만 보는 것도 경계했다. <div> </div> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="fc566b5ebc4a43931a4855f747e5d5f77593fcb463c1078ec9cd13939f484439" dmcf-pid="bbdn9MUZSp" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="“GEO는 더 이상 마케팅만의 영역이 아니다.” 양 스페셜리스트는 제품, 웹·앱, 기술, PR·커뮤니케이션, 고객지원, 지역 조직 등 기업 전반의 정보 관리가 검색 가시성(Search Visibility)에 영향을 미친다고 설명했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085057050kkht.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="qnNcQo9USz" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552816-OGTrtXj/20260908085057050kkht.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> “GEO는 더 이상 마케팅만의 영역이 아니다.” 양 스페셜리스트는 제품, 웹·앱, 기술, PR·커뮤니케이션, 고객지원, 지역 조직 등 기업 전반의 정보 관리가 검색 가시성(Search Visibility)에 영향을 미친다고 설명했다. (사진=테크42) </figcaption> </figure> <div contents-hash="be83a4913890a77cc7faf05f515501a890a027f90a4193fb752e4a5f34082a3a" dmcf-pid="KKJL2Ru5S0" dmcf-ptype="general"> <div> </div> </div> <p contents-hash="810ac7622daf32d84be71a83a06dca9d8750b3172dd8d3710f1ea5858aa57557" dmcf-pid="99ioVe71T3" dmcf-ptype="general">“모든 GEO 문제에 새로운 최적화 기법이 필요한 것은 아닙니다. 때로는 어느 부서의 책임이 만나는지, 어떤 시스템이 필요한지, 어디에서 정렬이 깨지고 있는지를 이해하는 것이 더 중요합니다.” </p> <p contents-hash="1e69f4d7d88413b3533e839d84315d9757dffcb1dcaef49b72967203e1483121" dmcf-pid="22ngfdztTF" dmcf-ptype="general">이날 각 발표자들이 공통적으로 언급한 것은 기존 SEO가 하루아침에 사라지진 않는다는 점이었다. 다만 AI 시대를 맞아 최적화해야 할 대상이 넓어지고 있고 그것이 현 시점의 GEO 전략의 필요성으로 나오고 있는 셈이다. </p> <p contents-hash="fafc09c84cf1907221eb04b9c1bd0bc01a03fc00ec5ad305a6f7d48976632e1c" dmcf-pid="VVLa4JqFlt" dmcf-ptype="general">결국 GEO의 핵심은 웹페이지가 검색되고 AI가 읽을 수 있어야 한다. AI가 브랜드와 제품의 특징을 이해할 수 있도록 정보가 연결돼야 하고, 외부 출처에서도 이를 뒷받침할 근거가 존재해야 한다. 여기에 더해 AI 에이전트가 직접 상품을 구매하는 단계로 넘어간다면 상품 데이터와 웹사이트 역시 기계가 읽고 행동할 수 있는 형태로 준비돼야 한다. 기업 내부에서는 여러 부서가 만든 정보가 충돌하지 않도록 연결해야 한다. 이는 결국 박미카엘라 창립자가 최초에 던진 ‘흩어진 검색’이라는 표현으로 돌아간다. </p> <p contents-hash="8735194aa338b021aedaf0aa9db6db16f25190802e3ef3f81f38db2a4f2a8982" dmcf-pid="ffoN8iB3y1" dmcf-ptype="general">과거 SEO의 대표적인 목표가 구글이나 네이버 검색 결과의 높은 순위였다면 앞으로의 질문은 달라질 수 있다. 사람과 AI가 정보를 찾는 여러 공간에서 우리 브랜드가 발견되는가. AI는 우리가 어떤 브랜드인지 이해하고 있는가. 비교할 때 추천 후보에 들어가는가. 그리고 AI가 직접 행동하는 시대에도 실제 선택과 구매까지 이어질 수 있는가… 이제 구글 검색 1위만으로는 설명하기 어려운 검색의 다음 경쟁이 시작되고 있다. </p> <p contents-hash="fcdf161a3c2dfc44d2600ef852cd14134a263d6373c1f366f483241b28edddd1" dmcf-pid="44gj6nb0h5" dmcf-ptype="general">저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지</p> </section> </div> 관련자료 이전 법무법인 원 "AIDC 건설 성패는 소통…정부·지자체·기업 잇겠다" 09-08 다음 와치텍 ‘와치올 APM’, 다양한 플랫폼·MSA 환경 모니터링 지원 09-08 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
