지난 20년 가까이 B2B 마케팅은 하나의 진리를 중심으로 이루어졌습니다. 고객에게 발견되려면 **검색 엔진 최적화(SEO)**에 능숙해야 한다는 것이었습니다. 우리는 구글 알고리즘을 만족시키기 위해 필요한 키워드와 백링크의 복잡한 상호작용을 이해하는 데 커리어를 바쳤습니다.
하지만 한때 견고했던 기반이 이제는 지각 변동 수준으로 흔들리고 있습니다. 익숙했던 검색 결과의 모습이 인공지능에 의해 실시간으로 재편되면서, 우리 사고방식의 근본적인 진화가 요구되고 있습니다.
단순히 ‘검색’하던 시대는 ‘종합’의 시대로 넘어가고 있습니다. 생성형 AI는 검색 엔진을 답변 엔진으로 탈바꿈시켰습니다. 이러한 변화는 우리가 SEO를 넘어 생성형 엔진 최적화(GEO)와 더 넓은 개념인 **LLM 엔진 최적화(LEO)**라는 두 가지 새로운 핵심 분야로 나아가야 함을 의미합니다.
이는 이론적이거나 미래의 이야기가 아닙니다. B2B 기술 브랜드에게는 이것이 새로운 운영 현실입니다.
생성형 엔진 최적화(GEO)는 AI 모델이 사용자 프롬프트에 대한 응답으로 디지털 콘텐츠를 이해하고, 인용하며, 요약할 수 있도록 최적화하는 작업을 의미합니다. GEO는 SGE, Perplexity, ChatGPT와 같은 도구에서 AI가 생성하는 답변에 귀사의 콘텐츠가 활용되도록 보장합니다.
SEO가 검색 결과에 ‘노출’되게 한다면, GEO는 AI가 생성한 ‘답변에 포함’되게 합니다.
다음과 같이 생각해 보세요.
기존 SEO는 웹사이트를 링크 목록 상단에 올려 누군가 클릭하기를 바라는 것이었습니다.
GEO는 웹사이트의 정보를 매우 명확하고 신뢰할 수 있게 만들어, 누군가 AI(예: 구글의 AI 개요 또는 ChatGPT)에게 질문했을 때 AI가 귀사의 정보를 사용해 답변을 만들고 이상적으로는 출처로 귀사를 언급하게 만드는 것입니다.
LLM 엔진 최적화(LEO)란 무엇인가요?
LLM 엔진 최적화(LEO)는 대규모 언어 모델(LLM) 생태계 전반에서 브랜드의 지식과 데이터가 잘 발견되고 정확하게 표현되도록 최적화하는 통합적인 분야입니다.
여기에는 검색 엔진이 포함될 뿐만 아니라, 공공 도서관 사서, 민간 기업 사서(예: 대기업 내부의 AI), 전문 연구원(예: 금융 또는 기술용 AI 도구) 모두가 귀사에 대해 동일하고 정확한 정보를 갖도록 보장하는 LEO까지 확장됩니다.
LEO는 엔터프라이즈 챗봇, AI 기반 API, 독점 AI 리서치 도구 등 AI 기반 대화가 발생하는 모든 곳에서 브랜드의 목소리가 일관되고 권위 있게 유지되도록 합니다.
GEO의 다음 단계로 생각할 수 있습니다.
GEO는 (구글 검색이나 Bing과 유사한) 공공 도서관 사서에 초점을 맞춥니다. 이들이 대중에게 귀사에 대한 올바른 정보를 제공하기를 원합니다.
전체적인 이해:
SEO: 검색 엔진에 발견되기 – 인간 중심
GEO: 생성형 AI에 인용되기 – 머신 우선
LEO:모든 AI 시스템에 이해되기 – 모델 우선
오가닉 검색이 변화하는 이유와 가시성에 미치는 영향
이러한 변화의 시급성을 파악하려면, 먼저 이 변화의 메커니즘을 이해해야 합니다. 이는 단순한 알고리즘 업데이트가 아니라, 대규모 언어 모델(LLM)이 주도하는 사용자 경험의 완전한 변화입니다.
검색 엔진에서 답변 엔진으로의 진화는 보다 직접적이고 효율적인 사용자 경험을 제공하려는 열망에서 비롯됩니다.
그 선두에는 구글의 **생성형 검색 경험(SGE)**이 있습니다. 사용자가 B2B 리서치에서 흔히 볼 수 있는 복잡한 검색어를 입력하면, SGE는 페이지 최상단에 포괄적이고 서술적인 “AI 스냅샷”을 생성합니다.
과거 SEO로 차지하기 위해 싸웠던 황금 시간대는 이제 AI가 차지합니다. SGE의 영향에 대한 초기 데이터에 따르면, 일부 검색어의 경우 사용자가 스크롤할 필요 없이 답변을 얻게 되면서 오가닉 클릭이 **34.5%**까지 감소할 수 있습니다(eMarketer).
이것이 중요한 이유는 B2B 구매자들이 답변을 얻기 위한 더 효율적인 방법을 적극적으로 찾고 있기 때문입니다. 무려 B2B 구매자의 **77%**가 최근 구매가 매우 복잡하거나 어려웠다고 보고했는데, 이는 구매자들이 더 효율적인 답변 방법을 찾고 있다는 분명한 신호입니다(Gartner, “Smarter GTM for a Smarter B2B Buyer”).
생성형 AI는 바로 그 효율성을 제공합니다.
제품 리뷰, 기술 문서, 가격 페이지를 종합하여 단일 문단으로 요약할 수 있습니다. 만약 귀사의 콘텐츠가 구조화되어 있지 않거나, PDF에 잠겨 있거나, 모호한 마케팅 용어로 가득 차 있다면, AI는 더 명확하고 구조화된 경쟁사의 콘텐츠를 선호하며 귀사의 콘텐츠를 무시할 것입니다.
SEO만으로는 이러한 심층적인 기계 이해 수준을 고려할 수 없습니다.
GEO와 SEO의 유사점과 차이점
GEO는 SEO의 대체가 아닌 진화입니다. 둘은 본질적으로 연결되어 있지만, 뚜렷한 목표와 전술을 가집니다.
유사점
양질의 콘텐츠 기반: 두 분야 모두 사용자의 의도를 다루는 고품질의 관련성 있고 잘 조사된 콘텐츠에 의존합니다.
E-E-A-T의 중요성: 구글의 경험(Experience), 전문성(Expertise), 권위성(Authoritativeness), 신뢰성(Trustworthiness) 원칙은 둘 모두에게 가장 중요합니다. AI 모델은 정보를 검증하기 위해 이러한 신호를 찾도록 명시적으로 훈련됩니다.
기술적 건전성: 기술적으로 건전한 웹사이트(빠른 로딩 시간, 모바일 친화성, 보안 프로토콜)는 크롤러와 AI 모델 모두가 콘텐츠에 효율적으로 접근하는 데 중요합니다.
사용자 의도 이해: 핵심적으로 SEO와 GEO 모두 고객이 묻는 질문을 깊이 이해하고 최상의 답변을 제공하는 것에 관한 것입니다.
차이점: GEO 대 SEO
주요 목표
SEO: 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 가능한 가장 높은 순위를 달성하는 것.
GEO: AI가 생성한 답변에 정확하게 포함되고 인용되는 것(종합 및 포함).
초점
SEO: 특정 키워드를 매칭하고 순위를 매기는 데 초점을 맞춤.
GEO: 특정 엔티티와 개념, 그리고 그 관계에 대한 깊은 지식을 보여주는 데 초점을 맞춤.
대상
SEO: 인간을 위해 작성하고 크롤러를 위해 최적화하는 “인간 중심” 접근 방식.
GEO: AI를 위해 구조화하고, AI가 인간을 위해 종합하는 “머신 우선” 접근 방식.
핵심 전술
SEO: 권위의 주요 신호로 다른 사이트로부터 백링크를 획득하는 것.
GEO: 명확성의 주요 신호로 기계가 읽을 수 있는 명시적인 맥락을 제공하기 위해 구조화된 데이터(Schema)를 사용하는 것.
성공 지표
SEO: 클릭률(CTR)—사용자가 링크를 클릭하는 비율.
GEO: 종합 점유율—AI 생성 답변에 포함되는 빈도와 정확성.
B2B 마케터에게 GEO가 중요한 이유
이제 B2B 구매자는 AI를 신뢰할 수 있는 리서치 비서로 활용합니다
잠재 고객은 영업팀과 이야기하기 전에 Gemini, Grok, 구글의 AI 개요와 같은 AI 도구를 사용하여 중요한 비즈니스 결정을 내립니다. 이들은 다음과 같은 작업을 위해 이 도구들에 의존합니다.
제품 및 공급업체 조사.
다양한 솔루션과 기능 비교.
연락할 회사 목록 작성.
이 새로운 현실은 구매자들이 전문가 수준의 정보로 뒷받침되는 즉각적이고 요약된 답변을 기대한다는 것을 의미합니다.
만약 귀사의 브랜드가 이러한 AI 생성 결과에 나타나지 않는다면, 구매 여정의 가장 초기이자 가장 중요한 단계에서 보이지 않게 됩니다.
GEO는 귀사의 브랜드가 이러한 답변에 나타나도록 보장합니다.
이러한 변화의 영향은 B2B 기술 부문에서 몇 가지 주요 이유로 증폭됩니다.
복잡한 구매 결정: B2B 기술 구매는 높은 이해관계, 여러 이해관계자, 광범위한 리서치를 포함합니다. 구매자들은 복잡하고 여러 부분으로 구성된 질문을 하는데, 이는 바로 AI 생성 스냅샷을 촉발하는 유형의 검색어입니다.
정보 밀도: 귀사의 구매자들은 기술적이며 깊이 있고 신뢰할 수 있는 정보를 요구합니다. GEO를 통해 사양표, 통합 가이드, 보안 프로토콜과 같은 밀도 높은 정보를 AI가 정확하게 표현할 수 있도록 구조화할 수 있습니다.
업무 환경에서의 AI 부상: 귀사의 타겟 고객은 이미 AI를 사용하고 있습니다. 2024년 보고서에 따르면, **경영진의 72%**가 업무에 생성형 AI를 사용하고 있으며, 이는 잠재 고객들이 이미 리서치와 답변을 위해 AI를 편안하게 사용하고 있음을 나타냅니다(Deloitte, “The State of Generative AI in the Enterprise”). 귀사의 마케팅은 이 새로운 영역에서 그들을 만나야 합니다.
진화하는 검색 환경: ChatGPT, Gemini, 구글의 AI 개요와 같은 AI 기반 검색 기술이 보편화됨에 따라, GEO는 가시성과 경쟁력을 유지하는 데 매우 중요합니다.
GEO의 이점
AI 스냅샷에서의 가시성 증대: 주요 이점은 가치 있는 페이지 상단 AI 생성 답변에 자리를 차지하는 것입니다.
브랜드 권위 향상: AI에 의해 출처로 인용되는 것은 해당 분야에서 신뢰할 수 있는 권위자로서 브랜드를 포지셔닝합니다.
리드 품질 개선: 명확하고 정확한 정보를 미리 제공함으로써 잠재 고객을 사전 검증합니다.
이를 통해 클릭하는 사람들은 더 잘 알고 있으며 더 높은 의도를 가집니다.
콘텐츠의 미래 대비: 오늘 구조화된 엔티티 중심 콘텐츠를 구축하면 디지털 자산이 미래의 AI 발전에 대해 회복력 있고 가치 있게 됩니다.
경쟁 차별화: 경쟁사들이 여전히 전통적인 순위에만 집중하고 있을 때, GEO는 상당한 선점 우위를 제공합니다.
제품 개발을 위한 더 나은 데이터: 사용자가 AI에게 묻는 질문을 분석하면 고객의 요구와 문제점에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
플랫폼 간 일관된 메시징(LEO): GEO/LEO 접근 방식은 구글 SGE, Microsoft Teams Copilot 또는 맞춤형 내부 챗봇 등 어디에 나타나든 회사 정보가 일관되게 제시되도록 보장합니다.
직접적인 참여: GEO는 사용자가 관련 정보를 검색할 때 AI 생성 결과에 브랜드가 포함되도록 하여 잠재 고객과의 직접적인 참여로 이어질 수 있습니다.
브랜드 일관성: GEO는 다양한 AI 플랫폼에서 브랜드 일관성과 메시징을 유지하여 AI 생성 응답이 브랜드 정체성을 정확하게 반영하도록 돕습니다.
AI가 콘텐츠를 ‘읽는’ 방식—무엇을 주목하고 무엇을 무시하는가
생성형 AI는 사람처럼 읽지 않습니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 콘텐츠를 파싱하고 엔티티를 식별하며 그 관계를 이해합니다. 키워드와 백링크를 위해 페이지를 크롤링하는 전통적인 검색 엔진과 달리, AI는 의미와 구조에 집중합니다.
예를 들어, 귀사 제품이 QuantumLeap CRM이라면 AI는 다음을 추출합니다.
엔티티: QuantumLeap CRM
속성: SaaS 플랫폼, 등급별 요금제
관계: Microsoft Outlook과 통합, Salesforce와 경쟁
AI가 주목하는 것:
구조화된 형식 (H1, H2, 글머리 기호, FAQ) 및 가장 중요하게는 상세한 스키마 마크업.
명확한 정의, 자연어: “제로 트러스트 네트워크 아키텍처(ZTNA)는…”과 같이 용어를 명시적으로 정의하면 AI는 이를 고가치 정보로 인식합니다.
데이터 및 출처: 주장을 검증하기 위해 데이터 포인트와 이를 뒷받침하는 출처를 적극적으로 찾습니다. 아웃바운드 링크가 있는 검증된 출처에 주의하고, 저자 및 발행일 메타데이터를 추가하세요.
문맥적 링크: 내부 및 외부 링크를 모두 분석하여 콘텐츠가 더 넓은 지식 환경에 어떻게 부합하는지 이해합니다.
AI가 무시하는 것:
키워드 스터핑: 오래된 SEO 전술인 키워드 과다 사용은 품질이 낮고 도움이 되지 않는 콘텐츠를 나타내는 부정적인 신호입니다.
모호한 언어: “세계적 수준” 또는 “혁신적인”과 같은 모호한 마케팅 주장은 AI에게 의미가 없으며 버려집니다. 군더더기나 전문 용어로 가득 찬 콘텐츠도 마찬가지입니다.
대체 텍스트(Alt Text) 없는 이미지: AI는 이미지를 볼 수 없습니다. 내용과 맥락을 이해하기 위해 설명적인 대체 텍스트에 의존합니다.
비구조화된 데이터: 복잡한 인포그래픽이나 제대로 포맷되지 않은 PDF에 묻힌 정보는 종종 보이지 않습니다.
끊어진 링크 및 오래된 데이터: 더 이상 작동하지 않는 링크나 오래된 데이터는 콘텐츠의 신뢰도를 떨어뜨리고, AI에게 귀사의 자료가 신뢰할 수 없거나 최신이 아닐 수 있다는 신호를 보냅니다.
GEO와 SEO 통합 전략
성공적인 전략은 SEO와 GEO 중 하나를 선택하는 것이 아니라, 둘을 통합하는 것입니다.
키워드 리서치 후 엔티티에 매핑하기: 사용자 수요를 이해하기 위해 전통적인 키워드 리서치를 계속하세요. 그런 다음, 해당 키워드 내의 핵심 엔티티(제품, 사람, 개념)를 식별하고 이를 중심으로 콘텐츠 전략을 수립하는 추가 단계를 거치세요.
구조화된 데이터로 온페이지 SEO 강화하기: SEO를 위해 제목 태그, 메타 설명, 본문 카피를 최적화한 후, 강력한 TechArticle, FAQPage, SoftwareApplication 스키마를 구현하여 동일한 콘텐츠를 AI가 완벽하게 읽을 수 있도록 만드세요.
권위 신호를 위한 링크 빌딩 활용하기: 고품질 백링크를 계속 구축하세요. GEO의 경우, 해당 링크의 맥락이 더욱 중요합니다. 매우 권위 있고 주제적으로 관련된 출처의 링크는 AI 모델이 인식할 강력한 E-E-A-T 신호 역할을 합니다.
GEO 전술로 필러 페이지 강화하기: SEO 기반의 필러 페이지와 토픽 클러스터는 GEO를 위한 완벽한 기반입니다. 구조화된 FAQ 섹션, 용어의 명확한 정의, 검증 가능한 데이터 인용을 추가하여 AI 종합을 위한 주요 소스로 만드세요.
GEO를 위한 새로운 기계 발견 가능 콘텐츠 작성법
GEO 중심 전략으로 전환하려면 의도적이고 다각적인 접근이 필요합니다. B2B 기술 브랜드가 경쟁 우위를 구축할 수 있는 로드맵을 제공하기 위해 이를 5가지 핵심 기둥으로 구조화했습니다.
구글의 E-E-A-T(경험, 전문성, 권위성, 신뢰성) 개념은 항상 SEO에 중요했지만, GEO에서는 절대적인 기반입니다. 생성형 AI 모델은 정보를 지어내는 “환각” 현상을 일으키기 쉽습니다. 이를 막기 위해, 알고리즘은 반박할 수 없는 신뢰도를 보여주는 출처의 콘텐츠를 식별하고 우선순위를 두도록 공격적으로 훈련되고 있습니다.
조직의 전반적인 디지털 존재감은 신뢰성을 강하게 풍겨야 합니다.
직접적인 경험 증명하기: 일반적인 진술을 넘어서세요. 실제 적용 사례를 보여주세요. 사이버 보안 회사의 경우, 사고 대응 사례에 대한 상세한 케이스 스터디나, 직접 솔루션을 배포해 본 엔지니어가 작성한 기사를 게시하는 것을 의미합니다.
전문가 내세우기: 직원들의 전문성은 가장 큰 GEO 자산입니다. 저자 약력은 부수적인 요소가 되어서는 안 됩니다. 전문 프로필(예: LinkedIn), 학술 출판물, 컨퍼런스 발표 이력 등으로 연결되는 상세한 페이지여야 합니다. Person 스키마를 사용하여 저자를 마크업하고, 조직과 명시적으로 연결하세요.
검증 가능한 권위 구축하기: 권위는 업계에서 인정받는 위치에 관한 것입니다. 여기에는 평판 좋은 업계 전문지의 언급, Gartner Peer Insights와 같은 플랫폼의 리뷰, 다른 기존 기술 리더와의 파트너십이 포함됩니다. 이러한 제3자 신호는 AI 모델에 대한 강력한 검증 역할을 합니다.
의심할 여지 없는 신뢰 구축하기: 신뢰는 투명성 위에 구축됩니다. 웹사이트에는 쉽게 접근할 수 있는 “회사 소개” 및 “연락처” 페이지가 필요합니다. 자체 연구 및 데이터를 게시하고, 방법론을 명확히 하세요. 주장을 할 때는 자체 데이터든 존경받는 제3자 보고서든 출처 링크로 뒷받침하세요.
기둥 2: 의미론적 구조 및 혁신적인 기계 가독성
AI가 귀사의 콘텐츠를 사용하려면, 먼저 모호함 없이 이해해야 합니다. 바로 이 지점에서 기술적 정밀성이 경쟁 차별화 요소가 됩니다. 콘텐츠는 인간의 눈뿐만 아니라 기계 소비를 위해 구조화되어야 합니다.
가장 강력한 도구는 스키마 마크업입니다.
이는 웹사이트 코드에 추가하는 구조화된 데이터 어휘로, 콘텐츠가 단순히 무엇을 말하는지가 아니라 무엇인지를 엔진에 정확하게 알려줍니다.
기본 스키마를 넘어서기: 모든 B2B 기술 마케터는 Article, Breadcrumb, Organization 스키마를 사용해야 합니다. GEO에서 앞서가려면 다음과 같은 더 구체적인 유형을 구현해야 합니다.
TechArticle: 이 스키마는 Article보다 더 구체적이며 기술 콘텐츠를 나타내는 데 사용되어 그 성격을 엔진에 알릴 수 있습니다.
SoftwareApplication: 제품 페이지에는 필수적입니다. 이를 사용하여 애플리케이션 카테고리(designApplication, securityApplication), 기능(featureList), 호환성(operatingSystem)을 상세히 설명하세요. 이를 통해 AI가 정확한 비교를 수행할 수 있습니다.
HowTo & FAQPage: 튜토리얼과 자주 묻는 질문을 이 스키마로 구조화하세요. 이는 생성형 검색의 대화적 특성에 직접 매핑되어 AI가 단계별 지침이나 답변을 스냅샷으로 가져오기 매우 쉽게 만듭니다.
다음은 풍부한 맥락을 구축하기 위해 스키마를 중첩하는 방법의 예입니다.
귀사에서 근무하는 전문가가 작성한 기사:
위 코드 블록은 AI에게 “이 기술 기사는 지명된 전문가가 작성했으며, 그의 자격 증명은 확인할 수 있고, 이 특정 조직에서 발행했다”고 명시적으로 알려줍니다.
이것이 기계에게 신뢰의 언어입니다.
기둥 3: 키워드에서 엔티티 중심 콘텐츠 전략으로의 전환
AI 모델은 단순한 키워드 문자열이 아닌 엔티티와 개념의 관점에서 생각합니다.
엔티티는 “마이크로소프트”와 같은 회사, “고객 관계 관리”와 같은 소프트웨어 카테고리, “쿠버네티스”와 같은 기술, “사티아 나델라”와 같은 사람 등 단일하고 잘 정의된 것을 의미합니다. 귀사의 콘텐츠는 해당 분야의 핵심 엔티티와 그들 간의 관계에 대한 깊은 이해를 보여주어야 합니다.
지식 그래프 정의 및 매핑하기: 시장을 정의하는 핵심 엔티티를 식별하는 것부터 시작하세요. 주요 제품, 기술, 문제, 경쟁자는 무엇인가요? 목표는 이러한 엔티티를 포괄적으로 다루는 콘텐츠 생태계를 구축하여 귀사 사이트를 “지식 허브”로 만드는 것입니다.
엔티티 중심의 토픽 클러스터 구축하기: 광범위한 엔티티(예: “데이터 관찰 가능성”)에 대한 중앙 필러 페이지와 관련 하위 엔티티(“데이터 리니지”, “스키마 드리프트”, “시계열 데이터의 이상 감지”)를 깊이 파고드는 “클러스터” 콘텐츠 웹으로 콘텐츠를 구조화하세요. 이 내부 링크 구조는 AI 모델에 주제에 대한 포괄적인 이해를 신호합니다.
중의성 해소 실천하기: 끊임없이 명확하게 하세요. 여러 의미를 가진 용어를 언급할 때는 그 의미를 명확히 할 수 있는 맥락을 제공하세요. 예를 들어, 데이터 과학 맥락에서 “python”에 대해 쓸 때는 파충류가 아닌 프로그래밍 언어를 지칭하고 있음을 분명히 하세요. 이러한 정밀성은 올바른 기계 해석에 필수적입니다.
키워드가 아닌 엔티티에서 시작하기: 한 단어도 작성하기 전에 콘텐츠의 중심 엔티티를 정의하세요. 이는 제품, 문제, 기술 또는 개념이 될 수 있습니다. 목표는 B2B 구매자, 나아가 AI 엔진이 이해하고자 하는 것에 직접 매핑되는 명확하고 구조화된 리소스를 만드는 것입니다.
키워드가 아닌 질문을 위해 작성하기: 고객이 해당 엔티티에 대해 물을 가능성이 가장 높은 5~10개의 질문을 식별하세요. 이는 “이 기술은 기존 시스템과 어떻게 통합되나요?” 또는 “이 솔루션의 보안 위험은 무엇인가요?”와 같은 실제 구매자 의도를 반영해야 합니다. 이 질문들을 부제목으로 사용하여 콘텐츠를 생성형 검색의 자연어 패턴과 일치시키세요.
기계처럼 생각하고 구조화하기: 논리적인 제목 계층(H1, H2, H3)을 사용하여 콘텐츠를 나누세요. 훑어보기 쉽게 만드세요—짧은 문단, 글머리 기호 목록, 명확한 서식은 인간과 기계 모두가 메시지를 빠르게 파악하는 데 도움이 됩니다.
정확하고 접근하기 쉬운 언어 사용하기: 마케팅적인 미사여구나 모호한 최상급 표현을 피하세요. 기술 용어를 명시적이고 명확하게 정의하세요. 업계 전문 용어를 사용해야 한다면 평이한 용어로 설명하세요. 명확성은 가독성의 이점일 뿐만 아니라 생성형 엔진에 대한 신뢰 신호입니다.
기둥 4: 대화 관련성 및 프롬프트 최적화 마스터하기
마지막 기둥은 콘텐츠를 새로운 사용자 행동인 ‘대화’에 맞추는 것입니다.
B2B 구매자들은 AI에게 상세하고 여러 부분으로 된 질문을 하고 있습니다. 귀사의 콘텐츠는 AI가 구문 분석하고 제시하기 쉬운 형식으로 답변을 포함해야 합니다.
질문과 답변의 관점에서 생각하기: 구매자들이 묻는 자연어 질문에 직접 답할 수 있도록 콘텐츠의 주요 섹션을 구성하세요. 제목을 질문으로 바꾸세요. FAQPage 스키마로 마크업된 FAQ 섹션을 사용하여 일반적인 반대 의견, 기능 비교, 구현 관련 질문을 다루세요.
단순 키워드가 아닌 “프롬프트”에 최적화하기: AlsoAsked나 AnswerThePublic과 같은 도구를 사용하되, 사용자가 AI에게 프롬프트를 입력하는 관점에서 결과를 보세요. 키워드는 “클라우드 비용 관리”일 수 있지만, 프롬프트는 “성능에 영향을 주지 않고 AWS 지출을 줄이는 최고의 전략은 무엇인가요?”일 것입니다.
귀사의 콘텐츠는 후자에 직접 대응하도록 최적화되어야 합니다. 이것이 바로 프롬프트-시장 적합성(Prompt-Market Fit)을 달성하는 본질입니다.
비교 및 설명 콘텐츠 수용하기: B2B 리서치의 상당 부분은 비교를 포함합니다. 솔루션을 직접 비교하고, 복잡한 기술 개념을 간단한 용어로 설명하며, 업계 전문 용어를 정의하는 콘텐츠를 만드세요. 이는 포괄적인 답변을 제공하려는 생성형 엔진에게 고가치의 연료가 됩니다.
맥락을 위한 내부 링크 연결하기: 페이지 간에 의미 있는 연결을 만드세요. 관련 내부 콘텐츠로 링크하여 AI 엔진이 귀사의 전문 분야 지식과 지식의 더 넓은 맥락을 이해하도록 도우세요.
기둥 5: 기계의 논리와 인간적 감성의 조화
마지막으로, 인간 독자를 기억하세요.
구조는 기계의 이해를 지원해야 하지만, 톤과 서사는 여전히 자연스럽고 매력적이며 신뢰할 수 있게 느껴져야 합니다.
GEO에 최적화된 콘텐츠가 로봇처럼 들릴 필요는 없습니다. 단지 명확하기만 하면 됩니다.
GEO를 위해 기존 콘텐츠를 검토하고 업그레이드하는 방법
기존 콘텐츠 라이브러리는 귀중한 자산입니다. 체계적인 검토를 통해 가장 중요한 콘텐츠를 GEO에 맞게 향상시킬 수 있습니다.
성과 및 관련성에 따라 우선순위 정하기: 트래픽이 가장 많고 가장 전략적인 콘텐츠부터 시작하세요.
명확성 점검 수행하기: 페이지의 핵심 엔티티가 즉시 명확한가요? 정밀성을 위해 다시 작성하고 모호한 마케팅 용어를 제거하세요.
구조 감사 실시하기: Google의 Rich Result 테스트를 사용하여 현재 스키마 마크업을 분석하고 더 구체적인 유형(예: Q&A 섹션에 FAQPage 스키마 추가)을 추가할 기회를 식별하세요.
신뢰 감사 실행하기: 모든 주장이 인용으로 뒷받침되나요? 데이터가 최신인가요? 전문성을 알리기 위해 저자 약력을 추가하거나 강화하세요.
종합 격차 식별하기: 기사를 읽고 “사용자가 다음에 어떤 질문을 할까?”라고 자문해 보세요. 콘텐츠가 답하지 않는다면 AI는 다른 곳을 찾을 것입니다. 이러한 격차를 메워 콘텐츠를 더 포괄적으로 만드세요. Schema.org, ChatGPT, Perplexity와 같은 도구를 사용하여 AI 도구에서 콘텐츠가 어떻게 나타나는지 테스트하세요.
GEO 시대의 성공 측정
전술이 진화함에 따라 지표도 진화해야 합니다. 오가닉 트래픽과 SERP 순위에만 의존하면 AI 주도 세상에서의 성과를 불완전하게 파악하게 될 것입니다.
B2B 마케터는 다음과 같은 새로운 KPI를 추적하기 시작해야 합니다.
AI 스냅샷에서의 브랜드 및 출처 언급: SGE 및 다른 답변 엔진에서 출처로 인용되고 있나요? 이를 추적하는 도구들이 등장하고 있지만, 현재로서는 가장 중요한 SERP에 대한 수동적이고 정성적인 분석이 필요합니다.
AI 생성 요약의 정확성: AI가 콘텐츠를 인용하거나 요약할 때 정보가 정확하고 호의적인가요?
부정확한 요약은 콘텐츠에 기계 해석에 필요한 명확성과 구조가 부족함을 나타낼 수 있습니다.
답변 엔진 내 목소리 점유율: 전통적인 검색에서의 목소리 점유율뿐만 아니라, 업계의 핵심 개념과 질문에 대해 브랜드가 신뢰할 수 있는 출처로 얼마나 자주 나타나는지 분석하세요.
“인용된 출처”로부터의 트래픽: 생성형 AI 플랫폼이 출처 표기를 개선함에 따라 분석 도구에서 해당 플랫폼으로부터의 추천 트래픽을 모니터링하세요.
지금 바로 적용할 수 있는 GEO 최적화 콘텐츠의 특징 체크리스트
주요 주제(엔티티)가 H1 제목과 서론에 명확하게 명시되어 있습니다.
부제목(H2, H3)이 B2B 구매자가 할 법한 질문 형식으로 작성되어 있습니다.
핵심 기술 용어와 개념이 본문에서 명시적으로 정의되어 있습니다.
모든 데이터 포인트나 통계는 신뢰할 수 있는 원본 출처에 하이퍼링크로 연결되어 있습니다.
페이지가 Google Rich Result 테스트로 확인할 수 있는 특정 스키마 마크업(예: FAQPage, TechArticle)을 사용합니다.
저자 정보가 보이고 전문가 약력으로 연결되어 E-E-A-T를 알립니다.
해당하는 경우, 콘텐츠가 기능, 솔루션 또는 개념을 직접 비교합니다.
약어는 처음 사용할 때 전체 명칭을 밝힙니다(예: “고객 관계 관리(CRM)”).
GEO가 유료 검색에 의미하는 것
오가닉 검색의 변화는 유료 미디어 전략도 바꾸고 있습니다. AI 스냅샷이 SERP 상단을 차지함에 따라, 전통적인 검색 광고의 위치와 성과가 변할 것입니다.
전략은 다음과 같이 적응해야 합니다.
AI 스냅샷 내 광고: 구글은 이미 AI 생성 답변 내에 직접 광고를 게재하는 실험을 하고 있습니다. 이는 다른 입찰 전략과 광고 카피가 필요한 새롭고 매우 가치 있는 광고 위치를 만듭니다.
키워드에서 개념으로: 타겟팅은 단순한 키워드를 넘어 AI 스냅샷을 생성할 가능성이 있는 더 넓은 개념이나 사용자 의도를 타겟팅하는 방향으로 이동할 가능성이 높습니다.
실적 최대화(PMax)와 AI: 구글의 PMax 캠페인은 이미 AI에 의해 크게 주도되고 있습니다. GEO 시대의 성공은 이러한 캠페인에 AI가 생성형 결과를 포함한 구글의 전체 인벤토리에 효과적으로 광고를 게재하는 데 사용할 수 있는 고품질 자산(텍스트, 이미지, 잠재고객 신호)을 제공하는 것을 의미합니다.
브랜드 검색이 새로운 격전지가 되다: 대부분의 사용자는 브랜드 검색을 통해 AI 추천을 검증합니다. 브랜드 키워드를 보호하고 최적화하세요.
프롬프트 기반 광고의 등장: Perplexity AI, OpenAI와 같은 플랫폼들은 광고주가 특정 사용자 검색어에 응답하여 나타나는 스폰서 프롬프트를 실험하고 있습니다. 이 추세는 키워드뿐만 아니라 프롬프트가 광고 타겟팅의 주요 단위가 되는 미래를 가리킵니다. 마케터는 프롬프트에 맞는 콘텐츠와 메시징 프레임워크를 개발하여 이러한 변화에 대비해야 합니다.
추적해야 할 새로운 지표: GEO 시대에는 성과 측정이 전통적인 CTR을 넘어서야 합니다. 주요 신흥 지표는 다음과 같습니다.
AI 언급으로 인한 브랜드 인지도 상승
AI 노출 후 브랜드 검색량 증가
AI 개요, 스냅샷, 답변 엔진에 포함 여부
장기적인 가시성을 위해 B2B 콘텐츠를 미래에 대비시키는 팁
틈새 시장 장악하기: 구체적이고 잘 정의된 틈새 시장에서 논쟁의 여지가 없는 권위 있는 출처가 되는 데 집중하세요. “IT 솔루션” 분야에서 100번째 출처가 되는 것보다 “핀테크를 위한 AI 기반 네트워크 모니터링” 분야에서 1위 인용 출처가 되는 것이 낫습니다.
독자적인 데이터 생성하기: 설문조사를 의뢰하고, 연구를 수행하며, 독점 데이터를 분석하세요. 독자적인 연구는 정의상 1차 자료이므로 GEO에서 가장 가치 있는 자산 중 하나입니다.
멀티미디어 자산 라이브러리 구축하기: 깨끗하고 설명적인 메타데이터(대체 텍스트, 제목, 설명)를 가진 고품질 이미지, 비디오, 다이어그램을 개발하세요. AI는 점점 더 다중 모달화되고 있으며, 구조화된 미디어는 필수적입니다.
지속적인 학습 수용하기: 변화의 속도가 가속화되고 있습니다. 생성형 AI의 진화에 대한 정보를 얻기 위해 자원을 할애하고, 매년이 아닌 분기별로 전략을 실험하고 조정할 준비를 하세요.
핵심 요약
검색은 사라지지 않습니다. 하지만 사람과 기계가 귀사의 콘텐츠와 상호 작용하는 방식은 빠르게 진화하고 있습니다.
GEO를 수용하는 마케터는 다음을 얻게 될 것입니다.
AI 도구를 통한 더 많은 오가닉 도달
더 강력한 브랜드 가시성 구축
새로운 유료 형식과 진화하는 사용자 여정에 대비
지금 시작하세요. 콘텐츠를 검토하고, 발견을 위해 구축하며, 기계와 인간 모두에게 신뢰받는 목소리가 되십시오.
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