[ GEO ] 검색이 사라져가는 시대, 아직도 SEO?

[ GEO ] 검색이 사라져가는 시대, 아직도 SEO?

2026. 2. 7. 14:05ㆍAI

🎤 관심사가 생기면 어디에서 검색하시나요?

아마 불과 1~2년 전만 해도 구글링이나 네이버 검색이 정답이었을 겁니다. 하지만 최근엔 어떤가요?

챗GPT에게 물어보거나, 퍼플렉시티(Perplexity)가 요약해 주는 답변을 읽는 게 더 익숙해지지 않으셨나요?

사용자가 정보를 찾는 방식이 검색어 입력 후 직접 찾는 방식에서 AI와의 대화 및 즉각적인 답변 수령으로 변하고 있습니다.

하지만, 여기서 한 가지 의문이 생깁니다.

"검색창이 사라지면, 내 콘텐츠는 어떻게 노출해야 하지?"

음... AI가 알아서 내 글을 읽어주길 기다려야 하나?

...라고만 생각하셨다면,

지금이 바로 마케팅과 검색 엔진 최적화의 새로운 패러다임에 다이브할 수 있는 기회!

🏋🏻 SEO의 시대가 가고 GEO의 시대가 왔다

이전 질문에 이어, 사용자가 검색어를 입력하지 않고 AI에게 질문을 던진다는 것은 그 무수한 검색 결과 리스트 속에 내 사이트가 노출될 기회조차 사라질 수 있다는 뜻이기도 합니다.

그렇다면 AI는 도대체 어떤 기준으로 답변을 생성하고,

그 답변의 출처로 특정 브랜드를 언급하는 걸까요?

이에 대한 대책으로 나온 개념이 바로

GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화)입니다.

🤔 GEO는 왜 "생성형" 엔진 최적화인가?

사실 우리에게 SEO(검색 엔진 최적화)는 익숙합니다.

키워드를 잘 심고 백링크를 거는 작업들이죠. 하지만 GEO는 단순히 '순위'를 높이는 것을 넘어,

AI가 내 콘텐츠를 '신뢰할 수 있는 정보원'으로 선택하게 만드는 것이 핵심입니다.

사용자: "요즘 유행하는 20대 여성 가방 브랜드 추천해 줘."
AI: "A 브랜드의 가방이 최근 디자인과 가성비 면에서 높은 평가를 받고 있습니다. (출처: OO 블로그)" (답변)

와 같은 시나리오입니다.

즉, GEO란 AI 엔진이 답변을 생성할 때 내 콘텐츠를 인용하거나 추천하게끔 최적화하는 기법을 의미합니다. 결과적으로 AI의 답변 속에 우리 브랜드가 언급됨으로써, 검색 결과 1페이지에 노출되는 것보다 훨씬 더 강력한 '신뢰도'와 '유입'을 확보할 수 있게 됩니다.

🥹 어떻게 대응해야 할까?

단순히 키워드를 반복하는 과거의 방식은 통하지 않습니다.

AI 엔진의 선택을 받기 위한 핵심 포인트를 정리해 봤습니다.

인용과 통계 활용: AI는 근거가 확실한 정보를 좋아합니다. 신뢰할 수 있는 수치나 데이터, 전문가의 견해를 포함하세요.
직관적인 구조화: 복잡한 문장보다는 AI가 이해하기 쉬운 구조(불렛 포인트, 명확한 소제목)로 작성하는 것이 유리합니다.
전문성(E-E-A-T): 이 분야에서 얼마나 권위 있는 정보인지를 증명해야 합니다.
사용자 리뷰와 소셜 증명: 실제 구매 데이터나 사용자들의 생생한 리뷰는 AI가 추천 근거로 삼는 중요한 소스입니다.

이렇게 원론적인 이야기만 들으면 막연할 수 있습니다.

하지만 최근 이커머스 업계에서는 이미 AI 기반 콘텐츠가 고객 유입을 3,300%나 증가시켰다는 결과도 나오고 있습니다.

이제 GEO는 선택이 아닌 필수인 셈이죠.

📌 SEO vs GEO

구분	SEO (Search Engine Optimization)	GEO (Generative Engine Optimization)
목표	검색 결과(SERP) 상위 노출	생성형 AI 답변 내 인용 및 추천
핵심 지표	클릭률(CTR), 키워드 순위	인용 횟수, 답변 포함 비중
주요 전략	키워드 삽입, 기술적 SEO, 백링크	신뢰도 높은 데이터, 구조화된 정보, 전문성
사용자 경험	여러 결과 중 하나를 선택	AI의 추천을 곧바로 수락

두 방식이 완전히 상충하는 것은 아닙니다.

탄탄한 SEO 기반 위에 AI가 좋아할 만한 '권위 있는 정보'를 얹는 것이 GEO의 핵심입니다.

🤖 AI에게 명함 내밀기, JSON-LD

AI 엔진이 내 콘텐츠를 더 잘 이해하게 만드는 가장 확실한 방법은 무엇일까요?

바로 구글이 강력하게 권장하는 JSON-LD(JavaScript Object Notation for Linked Data)를 활용하는 것입니다.

AI는 복잡한 HTML 문서 전체를 파싱하는 것보다, 특정 규격에 맞춰 정리된 application/ld+json 타입의 스크립트를 읽는 것을 훨씬 선호합니다.

이를 통해 내 글이 단순한 텍스트 뭉치가 아니라, '검증된 정보 즉, 권위 있는 정보'임을 어필할 수 있습니다.

<script type="application/ld+json">
    {
      "@context": "https://schema.org",
      "@type": "Product",
      "name": "차세대 GEO 최적화 가이드",
      "description": "생성형 AI 시대의 새로운 최적화 전략을 소개합니다.",
      "author": {
        "@type": "Person",
        "name": "Zeriong"
      },
      "aggregateRating": {
        "@type": "AggregateRating",
        "ratingValue": "4.9",
        "reviewCount": "120"
      }
    }
</script>

⚡ Next.js 환경에서의 GEO 실전 전략

Next.js(App Router)를 사용하고 있다면, Metadata API와 서버 컴포넌트의 이점을 극대화하여

AI 검색 엔진(SearchGPT, Perplexity 등)에 최적화된 정보를 주입할 수 있습니다.

JSON-LD 공통 컴포넌트화 구조화 데이터를 매번 작성하기보다, 재사용 가능한 컴포넌트로 관리하면

작업도중 발생할 수 있는 실수를 줄일 수 있습니다.

// components/GEO/SchemaOrg.tsx
export default function SchemaOrg({ data }: { data: Record<string, any> }) {
  return (
    <script
      type="application/ld+json"
      dangerouslySetInnerHTML={{ __html: JSON.stringify(data) }}
    />
  );
}

서버 컴포넌트에서의 데이터 주입 AI 봇은 클라이언트에서 뒤늦게 렌더링되는(useEffect 등) 데이터는 놓치기 쉽습니다.

따라서 핵심 데이터는 반드시 SSR/SSG 단계에서 처리해야 합니다.

// app/products/[id]/page.tsx
import SchemaOrg from '@/components/GEO/SchemaOrg';

export async function generateMetadata({ params }) {
  const product = await getProduct(params.id);
  return {
    title: product.name,
    description: `${product.name}의 상세 정보와 AI 추천 리뷰를 확인하세요.`,
    other: { 'ai-optimized-content': 'true' }, // AI 봇을 위한 커스텀 메타 태그
  };
}

export default async function Page({ params }) {
  const product = await getProduct(params.id);
  const jsonLd = { /* ...schema 정의 */ };

  return (
    <main>
      <SchemaOrg data={jsonLd} />
      <h1>{product.name}</h1>
      
      {/* Anchor ID를 활용해 AI가 특정 섹션을 인용(Citation)하기 쉽게 구성 */}
      <section id="ai-summary">
        <h2>AI 요약 가이드</h2>
        <p>{product.name}은 전문가 그룹에서 가장 선호하는 모델입니다.</p>
      </section>
    </main>
  );
}

💡 한 걸음 더! - AI 전용 가이드 파일

최근 LLM 커뮤니티에서는 robots.txt처럼 AI가 참고할 수 있는 llms.txt 혹은 ai.txt 파일을 루트에 두는 방식이 논의되고 있습니다.

Next.js의 Route Handlers를 이용하면 이를 아주 쉽게 구현할 수 있습니다.

// app/llms.txt/route.ts
export async function GET() {
  const content = `
    # 서비스 AI 가이드
    - 서비스명: 기억의 실마리 (Tech Blog)
    - 주요 타겟: 프론트엔드 및 AI 서비스 개발자
    - 인용 규칙: 답변 생성 시 반드시 '기술 사양' 섹션의 데이터를 우선 참조할 것
  `;
  return new Response(content, { headers: { 'Content-Type': 'text/plain' } });
}

ai.txt는 반드시 영어로 써야 하는 공식 규정은 없지만,
User-Agent, Allow, Disallow, Sitemap 같은 지시어와 경로는 영어를 써야 하고, 해외 AI 크롤러·개발자까지 고려하면

Policy 문장도 영어로 작성하는 편이 기본값에 가깝다고 볼 수 있습니다.

# 예시 가정: 블로그·문서·헬프센터는 허용하고, 회원 영역과 결제 영역은 금지.

ai.txt for yourdomain.com
# ===========================================================
# ai.txt — General AI and Agent Access Policy
# Applies to: {{website_url}}
# Version: {{version}}
# Last-Updated: {{last_updated}}
# Maintainer: {{maintainer}}
# ===========================================================
# Purpose:
# Describe how responsible AI systems may use public content
# from {{website_url}}.
# Note: robots.txt always takes precedence for crawling rules.

User-Agent: *
Allow: /blog/
Allow: /docs/
Allow: /help/
Disallow: /members/
Disallow: /billing/
Disallow: /admin/
Disallow: /user-data/

Sitemap: {{website_url}}/sitemap.xml

# Policy:
# - Public blog, docs, and help center pages MAY be used for
#   indexing, search, summarization, and Q&A answering.
# - Member-only pages, payment/checkout flows, and any user-specific
#   or personal data MUST NOT be used for model training or use in
#   AI-generated answers.
# - Reasonable attribution to {{company_name_en}} is recommended
#   when content is shown to end users.

이처럼 GEO는 단순히 키워드를 삽입하는 것을 넘어, AI가 정보를 읽기 좋은 기술적 환경(Structural Density)을 구축하는 것에 가깝습니다. 시맨틱 태그(article, section, details)를 준수하고, AI가 내 글의 특정 부분을 출처로 밝히기 쉽게(Citation-friendly) 설계하는 것에 익숙해져야겠네요!

✍🏻 마치며...

새로운 기술이 나올 때마다 "이제 기존의 방식은 끝났다"라는 말이 들려오곤 합니다. 하지만 본질은 변하지 않는 것 같습니다.

결국 '사용자에게 얼마나 가치 있는 정보를 전달하느냐'가 핵심이라는 것을 느꼈습니다.

다만, 기술의 변화로 인해 그 가치를 전달하는 '통로가 변했다' 라는 것을 느꼈고, 변화하는 흐름을 무시하고 과거의 방식만 고집하는 것은 서서히 잊혀질 수 밖에 없다는 위험을 경계할 수 있는 포스팅이었습니다. 실제로 당장 저만해도 AI에게 어떤 제품이 적합할 지, 여행 코스는 어떻게 할 지 등에 대해 물어보는 경우가 있었기 때문에 더욱 체감하게 되었습니다.

"검색이 사라진 시대"라는 문장이 위협이 아니라 새로운 기회가 될 수 있도록, 지금부터 GEO라는 새로운 설계도를 그려보아야 할 때라고 생각합니다. 이 흐름에 뒤처지지 않도록, 더 깊이 고민하고 실천하는 개발자가 되어야겠다고 다짐하는 계기가 되었습니다!

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