얼마전 Google(Alphabet)주가가 폭락을 했지요. 시총이 5000억 달러가 사라졌다고 합니다. 주된 요인은 엄청난 AI투자가 충분한 리턴을 가져올 수 있는지에 대한 불확실성, 그리고 AI검색이 기존의 광고 사업의 수익을 떨어트린다는 점이 이유였다고 하지요.

AI검색이 기존의 검색 광고 사업의 수익을 떨어트린다는 것은 무슨 뜻일까요? 이번 이야기는 그것과 관련된 이야기입니다.

(4장까지는 AI에 관련된 일반적인 이야기를 했습니다. 5장은 분야별로 좀더 깊이 들어가볼 예정입니다. 이 시리즈의 제목이 "일반인을 위한 AI이야기"이긴 하지만 5장은 일반인이라기보다 좀더 전문 영역을 대상으로 하는 내용이 많을것 같습니다)

일반인을 위한 AI 이야기 #5.1 GEO

SEO(Search Engine Optimization)

우리가 어떤 물건을 구매하는 과정을 생각해 봅시다. 먼저 검색창에 키워드를 넣고 검색을 합니다. 그 결과 목록에서 마음에 드는 몇 개의 링크를 열어보고 가격과 조건을 비교한 뒤 마음에 드는 곳에서 구매합니다.

SEO(Search Engine Optimization)는 이런 환경에서 발전했습니다. 검색엔진을 사용하는 사람들이 내 페이지로 유인되도록 검색엔진의 검색 결과를 개선하는 활동입니다. 검색엔진이 페이지를 찾고 크롤링하게 만들고, 내용을 정확히 색인하게 하고, 관련 검색에서 높은 위치에 노출되도록 개선합니다. SEO에는 사이트 구조, 내부 링크, 제목과 본문, 외부 링크, 속도와 사용성을 개선하는 작업들이 모두 포함됩니다.

이런 과정이죠.

검색 노출 → 순위 → 클릭 → 방문 → 전환(Conversion)

일반적으로는 구매나 앱설치 같은 사용자 액션이 일어나는 "전환"까지를 성과로 봅니다. 하지만 목적에 따라 방문까지를 성과로 보는 경우도 있습니다. (예를 들어 부동산 중계 사이트 처럼 "구매"를 측정하기에 너무 오래 걸리는 경우..)

기업들은 여러 분석도구를 통해 노출/클릭/방문/문의/구매등을 연결해서 보며 “어떤 검색어가 몇 명을 데려왔는가”를 추적합니다.

물론 검색에서 고객을 데려오는 방법에는 SEO 외에 검색광고도 있습니다. SEO가 사이트와 콘텐츠를 개선해 자연 검색 노출을 높이는 활동이라면, 검색광고는 기업이 구글이나 네이버에 비용을 내고 광고 영역에 직접 노출하는 방식입니다.

GEO(Generative Engine Optimization)

생성형 AI의 시대가 되면서 이 과정이 변하고 있습니다.

사용자는 이제 키워드를 검색하는 대신에 AI에게 “제주에서 아이와 묵기 좋고 수영장이 있으며 공항에서 30분 안에 갈 수 있는 호텔을 찾아줘”라고 묻습니다. AI는 질문을 분석해서 어떤 키워드로 검색해야 하는지 결정하고 거기에 따라 각각 검색을 합니다. 각 검색결과에서 조건에 맞는 후보를 추리고 그 내용을 종합해서 사용자에게 답을 줍니다.

(저도 얼마전에 여행을 하면서 검색 대신 Gemini를 통해서 목적지를 추천 받았던 경험을 포스팅 했었죠.)

즉, 사용자가 직접 검색을 하거나 결과를 확인하는 대신 AI가 정보를 찾고 요약해주는 방향으로 바뀌고 있습니다.

GEO(Generative Engine Optimization)는 이처럼 검색을 대행하는 AI가 자사의 콘텐츠를 정확히 이해하고 인용/추천하도록 유도하는 새로운 검색엔진 최적화 기법입니다.

기존 SEO가 사람을 대상으로 한 최적화였다면 GEO는 AI를 대상으로 한 최적화라고 볼 수 있는거죠.

모델 학습 데이터 vs. 실시간 검색 데이터

GEO 초기에는 "모델 학습데이터에 우리 정보가 들어가게 해야한다"는 방향이었습니다. 하지만 요즘의 Agentic AI는 모델이 알고 있는 정보(학습시 입력된 정보)뿐만 아니라 필요하면 직접 웹에서 검색하고 그 결과를 정리해서 답을 주게 됩니다.

그래서 GEO의 방향은 "실시간 웹 정보에서 우리 정보가 AI에게 잘 노출되게 해야한다"는 방향이 추가 되었습니다. 즉 기존의 SEO를 확장하는 개념이 된거죠.

기업 입장에서는 자사 제품 정보가 모델의 학습 데이터에 포함되도록 하는 것과 검색에서 잘 노출되도록 하는 것 둘 다 필요합니다. 다만 학습 데이터에 넣는것은 실제로 포함될지, 언제 모델에 반영될지 기업이 통제하기 어렵습니다. 반면 검색 노출은 웹페이지를 수정하고 색인 여부와 AI 답변을 실시간으로 확인할 수 있어 비교적 개선이 용이 합니다.

SEO에서 GEO로 넓어진 관리 범위

AI가 Google이나 Bing의 검색 인프라를 이용하면 크롤링, 색인, 페이지 품질, 출처의 신뢰도 같은 SEO의 기반을 공유합니다. Google도 AI Overviews와 AI Mode가 기존 검색 시스템을 바탕으로 작동한다고 설명합니다.

차이는 검색 이후에 생깁니다. 검색엔진은 페이지를 순서대로 보여주지만, 생성형 AI는 문서의 일부를 읽고 여러 출처의 문서를 정리해서 답변을 만듭니다.

즉 GEO는 다음과 같은 단계를 확인하게 됩니다.

이 과정에서 주의할 점이 두 가지 있습니다.

• 기존의 구글 검색량을 그대로 AI 질문량이라고 생각하면 안 됩니다. 검색창에 치는 단어와 AI에게 묻는 대화는 다르니까요.

• 질문에 브랜드명이 들어간 경우("A호텔 수영장 어때?")와 안 들어간 경우("제주 아이 동반 호텔 추천해 줘")는 따로 봐야 합니다. (이미 우리 호텔 이름을 넣어서 물어본 질문에 우리 호텔이 나오는 건 당연한 일이지, 신규 고객에게 새로 발견되었다는 증거가 아니거든요.)

2. AI와 사람 모두를 위한 페이지 개선

집중할 질문을 골랐다면, 실제로 AI에 질문을 던져보고 어떤 출처(URL)를 보고 답했는지 확인해 봅니다. 우리 호텔 페이지에 정보가 아예 없다면 내용을 보강해야 하고, 페이지가 있는데도 AI가 못 찾는다면 기술적인 접근성부터 점검해야죠.

• 검색 크롤러가 페이지를 제대로 읽고 색인했는지 확인합니다. (Google 기술 안내)

• robots.txt나 방화벽 설정이 검색 및 AI 크롤러의 접근을 막고 있지 않은지 봅니다.

• 중요한 운영시간이나 요금표가 로그인 해야만 보이는 페이지에 있거나 통짜 이미지(JPG/PNG)로만 되어 있다면, AI가 읽을 수 있게 공개 페이지의 텍스트와 표로 풀어써야 합니다.

내용을 쓸 때는 **'그럴듯한 홍보 문구'보다 '비교할 수 있는 구체적 사실'**을 적는 것이 핵심입니다. 호텔 수영장 안내를 예로 들어볼까요?

a. 흔히 보는 기존 설명

제주의 따스한 햇살과 에메랄드빛 바다를 마주한 럭셔리 힐링 공간. 사계절 내내 쾌적하게 유지되는 온수풀에서 사랑하는 가족과 함께 잊지 못할 여유와 특별한 순간을 경험해 보세요.

보기에는 멋지지만, 이 한 줄만으로는 아이가 들어갈 수 있는 수심인지, 돈을 더 내야 하는지 알 도리가 없습니다. 사람이 읽어도 모르니 AI도 답변에 써먹지 못하는 거죠.

b. AI에게 유리한 설명

실내 수영장은 정기 휴장일을 제외하고 연중 09:00~20:00 운영합니다. 어린이 풀 수심은 0.6m이며, 만 12세 미만은 보호자가 동반해야 합니다. 수영장 포함 객실 상품은 무료, 일반 객실 상품은 별도 요금입니다. 정기 휴장일과 이용요금은 별도 안내에서 확인할 수 있습니다. (정보 확인일: 2026년 10월 18일)

이렇게 구체적인 조건과 기준 날짜를 적어두면 AI가 정보를 정확히 뽑아 답할 수 있습니다. 다만 사람 입장에서는 무슨 엔지니어링 스팩 문서 읽는것 같아서 쉽게 와 닿지 않죠.

c. AI에게도, 사람에게도 유리한 설명

한겨울에도 따뜻하게 즐기는 사계절 실내 온수풀

제주의 탁 트인 풍경을 바라보며 계절에 상관없이 여유로운 물놀이를 즐겨보세요. 아이들이 안전하게 놀 수 있는 따뜻한 유아 전용 풀도 함께 준비되어 있습니다.

* 운영시간 : 연중무휴 09:00~20:00 (매월 첫째 주 월요일 정기 휴장)

* 키즈풀 안내 : 수심 0.6m, 사계절 온수 유지 (만 12세 미만 보호자 동반 필수)

* 이용요금 : 수영장 패키지 객실 무료 / 일반 객실 투숙객 별도 요금

👉 [휴장일 및 상세 요금 보기] · [수영장 포함 객실 패키지 예약하기] (정보 업데이트: 2026년 10월 18일)

위쪽에서는 감성적인 문구로 사람의 마음을 끌고, 아래쪽에서는 핵심 조건을 텍스트 목록과 예약 링크로 깔끔하게 정리했습니다. 이렇게 해두면 사람도 매력을 느끼면서 필요한 정보를 한눈에 찾고, AI도 조건을 오해 없이 정확하게 읽어갑니다.

공식 페이지를 고친 뒤에는 외부 예약 사이트나 지도 앱에 남아 있는 옛날 정보도 함께 맞춰주어야 합니다. AI가 추천한 조건과 실제 예약 화면의 가격/옵션이 다르면, 힘들게 데려온 손님도 결제 직전에 나가버리겠죠.

3. GEO의 성과 측정과 솔루션 활용

그렇다면 페이지를 고친 뒤 성과는 어떻게 확인할 수 있을까요?

2026년부터는 구글(Search Console)과 마이크로소프트(Bing Webmaster Tools) 모두 AI 답변에 내 사이트가 얼마나 노출되고 인용되었는지 공식 보고서를 제공하기 시작했습니다. GA4 같은 웹 분석 도구를 쓰면 ChatGPT나 Perplexity에서 링크를 타고 넘어온 트래픽도 볼 수 있고요.

하지만 공식 도구만으로는 "어떤 질문에서 경쟁사 대신 우리가 추천되었는가?", "AI가 우리 상품을 정확하게 설명했는가?"까지는 알기 어렵습니다. 이 빈자리를 채워주는 것이 최근 빠르게 성장하고 있는 GEO 솔루션 시장인데요.. 크게 네 가지 유형으로 나뉩니다.\

자, 그럼 페이지를 고치고 난 뒤에 성과는 어떻게 봐야 할까요? "AI 답변 밑에 우리 사이트 링크가 몇 번 걸렸는지 세어보면 되는 거 아냐?"라고 생각하기 쉬운데요.. 막상 해보면 기존 SEO와는 꽤 다른 점들이 있습니다.

먼저, AI가 우리 사이트를 '참고(출처 선택)'한 것과 실제 답변에서 '추천(답변 흡수)'한 것은 다릅니다. AI 답변 밑에 우리 호텔 링크가 걸려 있어서 좋아했는데, 정작 답변 내용을 읽어보면 "A호텔은 겨울에 수영장을 운영하지 않아 제외했습니다"라고 써놓았을 수도 있는 거죠. 그래서 링크 횟수만 볼 게 아니라 실제로 우리 호텔을 긍정적으로 추천했는지를 같이 봐야 합니다.

그리고 한 번만 물어보고 "우리 호텔이 나오네!" 하고 끝내면 안 됩니다. 기존 검색엔진은 순위가 비교적 고정되어 있지만, AI는 물어볼 때마다 답이 조금씩 바뀌거든요. 그래서 같은 질문도 여러 번 던져보고 "10번 물어봤더니 전에는 2번 추천하더니 이제 5번 추천하네"처럼 확률로 봐야 하는 겁니다.

또 하나 골치 아픈 점은 고객이 AI 답변의 링크를 안 누른다는 겁니다. AI한테 "A호텔이 좋다"는 답만 듣고 나서, 나중에 네이버나 구글에 다시 "A호텔"을 검색해서 들어오는 경우가 많거든요. (GA4 전환 경로 안내) (이러면 분석 도구에서는 그냥 일반 검색으로 들어온 걸로 잡히니까 AI 덕분인지 알기가 어렵죠.. 게다가 호텔 예약처럼 한 달쯤 고민하다가 결제하는 상품은 효과가 나타나기까지 시간도 꽤 걸립니다.)

광고플랫폼 회사의 대응과 GEO 제품 설계

여기서 글 서두에 던졌던 질문으로 잠시 돌아가 봅시다. 왜 AI 검색이 기존의 검색 광고 수익을 떨어뜨린다는 이야기가 나올까요?

기존에는 사람들이 검색창에 키워드를 치고, 상단에 뜨는 검색 광고와 여러 웹페이지 링크를 직접 클릭해 가며 정보를 찾았습니다. 검색 광고는 바로 이 '목록을 훑어보고 클릭하는 과정'에서 돈을 벌었지요.

그런데 AI가 복잡한 질문을 받아 한 번에 정리된 답을 내놓기 시작하면서, 굳이 여러 검색 결과 링크를 눌러볼 필요가 줄어든 겁니다. 자연히 검색 결과창에 붙어 있던 키워드 광고의 입지도 흔들릴 수밖에 없죠.

그렇다면 기존 검색·커머스 광고플랫폼 회사들은 이 변화에 어떻게 대응해야 할까요? 단순히 AI 화면 한구석에 새 광고 지면을 파는 것을 넘어, 광고주들이 AI에게 선택받을 수 있도록 돕는 'GEO 플랫폼'으로 영역을 확장할 수 있습니다. (Peec AI 제품 안내, Profound 제품 안내)

1. 기존 광고플랫폼만이 가진 무기

순수 GEO 스타트업들은 대부분 AI 답변을 긁어모아서 보여주는 '대시보드'부터 만듭니다. 그런데 광고주 입장에서는 대시보드가 "경쟁사보다 추천이 덜 됩니다"라고 알려줘도, 당장 뭘 어떻게 고쳐야 할지 막막하거든요.

반면 기존 광고플랫폼 회사들은 이미 엄청난 무기를 갖고 있습니다.

• 사람들이 어떤 검색어에서 실제로 지갑을 여는지(전환 데이터) 알고 있고,

• 광고주의 상품 가격, 재고, 옵션 데이터(카탈로그)를 이미 갖고 있고,

• 정보를 고치면 실제 판매 페이지에 바로 반영할 수 있는 연결 고리(CMS·피드)도 있습니다.

즉 "AI가 당신네 호텔 수영장 시간을 잘못 알고 있네요 → 여기서 수정 버튼만 누르세요 → 고친 뒤에 AI 답변이 바뀌었는지 다시 확인해 드릴게요"까지 한 번에 해주는 상품을 만들 수 있는 거죠. (물론 광고 검색어 데이터는 어디까지나 '기존 검색 수요에서 유추한 질문'이니까, 마치 실제 AI 대화량을 다 아는 것처럼 포장해서 팔면 안 되겠지만요.)

2. 어떤 제품으로 시작하고 무엇을 조심해야 할까?

처음부터 모든 업종을 다 다루기보다는 호텔·여행이나 가전처럼 조건 비교가 명확한 업종 하나를 정해 시작하는 게 유리합니다.

다만 실제로 이런 솔루션을 만들어 운영할 때는 현실적인 문제 세 가지를 잘 풀어야 합니다.

• 먼저 AI 답변을 자동 판정할 때 생기는 오류입니다. 이름이 같은 다른 호텔을 우리 호텔로 잘못 세거나, "추천하지 않는다"는 문장을 언급되었다고 긍정으로 집계하는 식이죠. 자동 판정 모델을 쓰더라도 사람이 직접 검수한 기준 표본을 두고 정확도를 계속 챙겨야 합니다.

• 다음은 수집 비용입니다. 광고주 100곳에서 질문 100개씩만 매주 3곳의 AI에 3번씩 물어봐도 한 달에 36만 건의 답변을 수집·분석해야 하거든요. 그래서 핵심 질문만 정기 측정하고, 페이지를 고쳤을 때 관련 질문만 다시 검사하는 식으로 비용을 줄여야 합니다.

• 마지막으로 자연 추천(GEO)과 유료 광고의 분리입니다. 플랫폼이 보장할 수 있는 건 '정확한 데이터 수집과 상품 정보 개선'까지입니다. 돈을 받았다고 외부 AI가 무조건 추천하게 만들 수는 없으니까요. 자체 AI 검색 내 유료 스폰서 지면을 함께 판다면, 콘텐츠를 고쳐서 얻는 자연 추천과 유료 광고는 철저히 분리해야 신뢰를 지킬 수 있습니다.

미디어·콘텐츠 플랫폼의 위기와 대응

마지막으로, GEO 시대에 가장 직접적인 폭풍우를 맞고 있는 **미디어·콘텐츠 플랫폼(언론사, 커뮤니티, 리뷰·후기 사이트 등)**의 이야기를 해봅시다.

호텔 같은 판매자는 AI가 추천을 해줘서 손님이 예약만 하면 돈을 법니다. 하지만 여행 후기 사이트나 커뮤니티는 다릅니다. 사람들이 직접 사이트에 들어와서 글을 읽고 배너 광고를 보거나 제휴 링크를 눌러야 수익이 나는 구조거든요.

만약 AI가 후기 사이트의 글들을 다 읽고 요약해서 사용자에게 "A호텔이 좋습니다"라고 결론만 알려주면 어떻게 될까요? 호텔은 손님을 얻겠지만, 정작 귀한 후기 정보를 제공한 플랫폼에는 방문자가 남지 않는 '제로 클릭(Zero-click)'의 역설이 벌어지는 겁니다.

1. 숫자로 나타나는 유입 감소와 악순환의 위험

이게 그냥 기우가 아니라 실제 숫자로 나타나고 있습니다. 미국의 퓨 리서치(Pew Research)나 레딧(Reddit)에서 나온 결과를 보면 꽤 충격적인데요..

- 구글 검색에 AI 요약이 뜨면 사람들이 일반 검색 링크를 클릭하는 비율이 15%에서 8%로 반토막이 났습니다. 정작 AI 요약 안에 달린 출처 링크를 누르는 비율은 고작 1%에 불과했고요. (2025년 Pew Research 조사)

- 세계 최대 커뮤니티인 레딧(Reddit)도 구글 AI 검색 여파로 검색 유입이 주당 100만 건 이상 빠졌다고 밝혔습니다. 결국 검색 유입에 기대는 대신 로그인 회원 중심 서비스로 방향을 틀었죠. (2026년 10월 Reuters 보도)

(Pew 조사 원문, Reuters 보도 원문)

더 무서운 건 당장의 광고비 감소가 아닙니다. 원래 커뮤니티는 검색해서 우연히 들어온 사람이 회원이 되고, 그 사람이 또 질문을 올리고 후기를 남기면서 돌아가잖아요? 그런데 입구에서부터 사람이 안 들어오니 새로 글을 쓰는 사람도 줄어들고, 결국 플랫폼의 생명줄인 새 콘텐츠가 마르는 악순환이 생기는 겁니다.

2. 콘텐츠 플랫폼의 3가지 돌파구

이제 "좋은 글을 많이 쓰면 검색엔진이 트래픽을 보내주겠지"라는 기대만으로는 버티기 어렵습니다. 미디어와 콘텐츠 플랫폼은 다음 세 가지 방향으로 살길을 찾아야 합니다.

① AI가 한 줄로 요약할 수 없는 '기능과 경험'을 붙인다

단순 정보성 글은 AI 요약에 그대로 흡수됩니다. 따라서 사용자가 AI의 요약 답변을 본 뒤에도 직접 사이트에 들어와야만 쓸 수 있는 기능을 페이지마다 심어야 합니다.

페이지 성격

AI 답변 이후에도 플랫폼이 제공할 가치

핵심 확인 지표

후기·비교 글

고화질 원본 사진, 아이 나이·여행 시기별 맞춤 후기 필터링, 실제 투숙객에게 추가 질문하기

유입 후 상세 후기 열람, 댓글·질문 작성

여행 일정 안내

내 일정표로 가져가서 날짜·예산 편집하기, 동행자와 공유 및 변경 알림

일정 저장, 공유, 재방문율

가격·예약 비교

실시간 잔여 객실 확인, 회원 전용 특가, 즉시 예약·취소 처리

예약 전환율, 건당 수익

예를 들어 "아이와 가기 좋은 제주 호텔"의 결론은 AI가 요약해 줄 수 있어도, 내 아이 개월 수에 맞는 최근 한 달 치 후기만 골라 보거나 작성자에게 직접 댓글로 물어보는 일은 플랫폼에 들어와야만 할 수 있는 거죠.

② 방문자를 스쳐 보내지 않고 '재방문과 생산'으로 묶어둔다

어렵게 들어온 방문자가 글 하나만 읽고 떠나지 않도록 관심 주제 저장, 작성자 팔로우, 댓글 알림 등으로 재방문 고리를 만들어야 합니다. 여행을 다녀온 회원에게는 자신이 저장했던 호텔의 후기를 남겨달라고 요청해서 콘텐츠가 계속 재생산되는 구조를 지키는 게 핵심입니다. (단, 레딧처럼 로그인을 강제할 때는 가입한 사람만 두고 좋아할 게 아니라, 로그인 창 때문에 입구에서 그냥 나가버린 사람들까지 포함해서 득실을 따져봐야 합니다.)

③ AI 기업에 데이터를 파는 새로운 수익 모델을 만든다

내 플랫폼의 데이터를 AI가 공짜로 긁어가서 트래픽만 뺏긴다면, 아예 공식 데이터 API를 상품화해서 AI 기업에 파는(라이선싱) 길도 있습니다. 실제로 레딧은 구글과 데이터 제휴를 맺고 실시간 게시물과 댓글 데이터를 AI 학습과 검색에 제공하는 대가로 새로운 수익원을 만들었지요. (Reddit 공식 발표)

물론 이렇게 데이터를 팔려면 이용자 게시물의 저작권·약관 정리나 개인정보 처리 같은 준비가 먼저 되어야 합니다. 그리고 검색 노출용 크롤러와 AI 학습용 크롤러의 접근을 어디까지 허용하고 막을지 정교하게 설정하면서 트래픽과 수익 변화를 함께 저울질해 봐야 합니다.